경남대학교 유남현 경남지능화혁신사업단장(컴퓨터공학부 교수)가 지난 9월 30일 독일 프랑크푸르트에서 열린 'IDTA 테크 데이(Tech Days) 2026'에서 한국의 제조 데이터스페이스 구축과 피지컬 인공지능(AI) 연구 성과를 발표했다.
독일 산업디지털트윈협회(IDTA)가 개최한 이번 행사는 산업 디지털트윈 기술과 활용 사례를 공유하는 연례 행사로 디지털 제품 여권과 데이터스페이스, 산업 AI 등 제조산업 디지털 전환을 위한 주요 기술을 논의했다.
경남대는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 2005억원 규모 피지컬인공지능(AI) 국가전략사업 총괄 주관대학이다. 현재 '인간-AI 협업형 거대행동모델(LAM) 개발·글로벌 실증' 사업에서 '제조 현장 융합데이터 수집 및 실증' 과제와 'Registry & Repository 기술 개발' 과제를 주관하고 있다.
과제책임자인 유 교수는 제조현장에서 발생하는 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 수집·융합하고 이를 실제 산업현장에서 검증하는 연구를 진행하고 있다. 이와 함께 '글로벌 제조융합 SW 개발 및 실증' 사업에도 공동연구기관으로 참여해 실제 제조데이터를 활용한 생산공정 모의실험과 가상공간에서 생산공정의 효율을 사전에 검증하는 '가상시운전' 기술을 개발하고 있다.
유 교수는 행사 첫날 데이터 생태계 세션에서 '한국의 데이터스페이스 구현과 자산관리셸(AAS) 온톨로지 확장'을 주제로 발표했다. 발표를 통해 제조현장에서 발생하는 다양한 데이터를 AI 학습과 디지털트윈 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 하나의 구조로 연결하고 표준화하는 방안을 제시했다.
특히 온도와 압력 등 센서값뿐 아니라 설비 제어, 작업자의 개입, 작업 전후 상태, 제품의 품질 결과까지 하나의 '공정 에피소드'로 연결해 기록하는 방식을 소개했다. AI가 제조공정에서 어떤 변화가 발생했고 그 결과가 어떻게 나타났는지를 학습할 수 있도록 한다는 구상이다.
이를 위해 설비와 제품 정보를 표준화된 형태로 표현하는 AAS를 공통 기반으로 활용하고 13개 기업의 제조현장을 연결하는 제조 데이터스페이스 구축 방향도 제시했다. 서로 다른 기업과 장비에서 생산되는 데이터를 일정한 기준으로 연결하면서도 기업별 데이터 접근 권한과 이용 조건을 관리하는 것이 핵심이다.
나아가 제조설비와 공정의 관계를 표현하는 지식그래프와 3차원 가상공간 기술인 OpenUSD를 연계해 제조데이터의 의미와 설비 간 관계를 디지털 공간에서도 그대로 활용할 수 있는 연구 내용을 소개했다. 관련 변환 규칙과 검증 방법의 표준화는 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동으로 추진하고 있다.
유 교수는 “제조현장에서 축적된 경험을 다른 설비와 기업에서도 활용할 수 있는 학습 데이터로 만드는 것이 중요하다”면서 “AI가 제안한 설비 제어 역시 곧바로 실행하는 것이 아니라 물리법칙과 품질·안전 조건을 검증한 뒤 실제 공정에 적용하고 문제가 발생할 경우 실행을 중단하거나 복구할 수 있는 체계를 갖춰야 한다”고 제시했다.
창원=노동균 기자 defrost@etnews.com
