장영재 다임리서치 대표 "한국의 지멘스 될 것"

작성일 09-03

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "제조AI 단편적 우려...중기 경쟁력 높일 로봇 운용 SW 내년 무료 공급" 
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 (지디넷코리아=방은주 기자) 한국과학기술원(KAIST)이 전북지역에 특화한 AI 모델을 개발하는 대규모 규모 국책사업을 수주, 연구를 총괄한다. 전북도, 전북대, 성균관대와 함께하는 것으로 내달부터 기술 검증에 들어간다.
 이 과제를 총괄하는 책임자가 KAIST 장영재 산업 및 시스템공학과 교수다. 제조AI 분야 대가인 그는 스타트업 대표이기도 하다. 2020년 2월 5일 AI기반 자율제조기술 스타트업 '다임리서치(DAIM Research)'를 그의 제자 4명과 함께 설립했다. 회사 이름 다임(DAIM)은 Data, AI, Manufacturing을 뜻한다. 데이터와 인공지능을 앞세워 제조 분야를를 혁신하겠다는 의미다. 실제 그는 로봇 기반 국내 중소제조기업의 공장 운영 환경을 소프트웨어(SW)를 통해 대대적으로 혁신하겠다는 프로젝트를 추진하고 있다. 프로젝트 이름은 '모두의 공장장'이다. SW가 로봇을 운영하는 공장의 공장장 역할을 한다는 의미에서 지었다.
 대전과 서울을 오가며 눈코뜰새 없이 바쁜 나날을 보내고 있는 장영재 교수를 최근 삼성역 인근 다임리서치 사무실에서 만나 인터뷰를 했다. 장 교수는 "한국의 지멘스 같은 회사가 되겠다"는 포부를 밝혔다.
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 <img alt="장영재 다임리서치 대표(KAIST 교수)가 회사 CI를 배경으로 미소 짓고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/ZDNetKorea/20250903084449665tvvm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Ha9f6iGkgP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/ZDNetKorea/20250903084449665tvvm.jpg" width="658">
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 장영재 다임리서치 대표(KAIST 교수)가 회사 CI를 배경으로 미소 짓고 있다.
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 1974년생인 장 교수는 미국 보스턴대학교 우주항공학과를 최우수 성적(Summa Cum Laude)으로 졸업했다. 이어 MIT에서 기계공학 석사 학위와 경영대학원인 슬론 스쿨(Sloan School)에서 경영과학으로 석사 학위를 받았다. 박사 학위도 MIT 기계공학과에서 '불확실성을 고려한 생산 운영 방식'에 관한 논문으로 받았다. MIT 재학 시절 생산운영 대가이자 논문 지도 교수인 스탠리 거슈윈(Stanley B. Gershwin) 박사와 함께 운영 컨설팅 사업을 수행했다. 박사 학위 취득 후 글로벌 반도체 기업 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)에서 일하기도 했다.
 KAIST에는 2011년 부임, 현재까지 산업 및 시스템공학과 교수로 근무하고 있다. 2019년 KAIST가 선정한 10대 기술의 연구책임자였다. 생산분야 세계 톱 5% 저널인 'International Journal of Production Reserach'의 제조 인공지능 특집호 편집위원장을 맡았고, 2022년에는 공학 분야 세계 최고 학회인 IEEE가 주는 최고 논문상을 받았다. 국제와 국내 특허 발명등록 19건을 보유하고 있다.
 산업공학이 전공인 장 교수는 회사 설립 동기에 대해 "기술 개발이라는 게 논문만 쓰면 반쪽 연구나 마찬가지다. 산업에 실제 임팩트를 주는 게 공학의 핵심이다. 공학을 실현하려면 산업계에 적용해야 한다는 믿음을 갖고 있다. 연구도 임팩트 있는 걸 중심으로 진행하고 있다"고 말했다.
 그의 '창업 컨셉'은 '협업 지능'이다. 수많은 로봇들을 하나처럼 움직이게 하는 기술이다. 공식적으로는 '대규모 로봇 군집 자율제조’ 소프트웨어(SW) 기술이라 불린다. 린 스타트업과 '피보팅'이라는 말에서 알 수 있듯, 스타트업은 보통 환경에 맞춰 주력 아이템을 자주 바꾸지만 다임리서치는 창업이래 지난 5년간 창업 컨셉을 한번도 바꾸지 않았다.
 세계적으로 산업로봇을 현장에 처음 적용한 건 1961년이다. 당시 미국 완성차업체 제너럴모터스(GM)가 뉴저지 공장에 ‘유니메이트’라는 산업로봇을 도입했다. 장 교수는 "제조AI는 단순히 자동화를 의미하지 않는다. AI가 공장의 두뇌 역할을 하는 것으로, 공정을 분석해 공장 가동을 유연히 조절하고 생산성을 극대화하는 것"이라고 진단했다.
 그가 설립한 다임리서치는 AI 강화학습을 통해 공장 상황을 로봇이 스스로 인지하고, 사람 개입 없이 공장이 스스로 돌아가도록 하는 ‘자율제조’ 최적화 기술을 갖고 있다. 창업 1년만인 2021년 2월 시장에 선보였다. "공장에 있는 로봇 한 대 한 대는 똑똑하다. 하지만 로봇 한 대 한 대가 똑똑해 되는 게 아니다. 성과를 내려면 로봇들이 서로 협업해야 한다. 우리가 개발한 소프트웨어는 많은 로봇이 서로 협업하게 해준다"고 설명했다. 다임리서치 SW는 두 대 이상부터, 많게는 천대 이상 로봇이 협업할 수 있게 해준다. 장 교수는 "이런 소프트웨어를 갖고 있는 곳은 국내에서 우리가 유일하다. 세계적으로도 온리 원(only one)"이라고 강조했다.
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 다임리서치 고객은 주로 대기업이다. 장 교수는 "현재 50개 공장에 소프트웨어를 공급했다. 이중 90%가 대기업"이라고 말했다. 고객사 중 로봇 대국인 중국기업은 아직 없다.
 장 대표가 스마트공장과 인연을 맺은 건 박사 과정을 마친 2005년 즈음이다. 당시 미국 반도체 공장에서 천장 레일을 통한 OHT(웨이퍼 자동운송장치) 초기 기술 개발에 참여했고, 공장 자동화 관제업무를 맡았다. "자동화가 가장 잘 돼 있는 반도체 공장도 로봇과 사람간 소통에 문제가 있더라.로봇끼리 알아서 잘 움직이게 해야겠다는 생각이 들었고 이 생각이 오늘날의 다임리서치 창업으로 이어졌다"고 들려줬다.
 회사 매출은 아직 크지 않다. 성장세는 눈부시다. "올해는 작년에 비해 8배 정도 매출 성장이 예상된다. 이미 상반기에 작년 일년치 보다 5배 많은 실적을 기록했다"고 반색했다. 직원 수는 50명이 약간 넘는다. 이중 석박사가 10명 이상이다. 현재 시장에 공급하고 있는 제품(SW)은 버전으로는 두번째다. 내년 상반기에 세번 째 버전이 나온다. 세번째 버전은 ‘소프트웨어 정의 공장(Software-Defined Factory, SDF)’을 충실히 구현했다. SDF는 공장 운영을 하드웨어에 의존하지 않고 오로지 소프트웨어로만 하는 걸 말한다. 전기차인 테슬라의 주요 기능 업그레이드가 소프트웨어로만 이뤄지는 것과 같다.
 다임리서치는 수요처를 점차 넓혀 가고 있다. 현재는 반도체, 2차 전지, 자동차 위주인데 앞으로 기계, 가공, 전자 부품 쪽으로 확대할 예정이다. 해외 시장은 미국 쪽 확대를 추진한다. 장 교수는 "우리가 잘하는 것에 집중하고 있다. 경쟁사를 들여다 볼 시간도 없다"고 밝혔다.
 다임리서치는 약 200억 원 규모의 시리즈B 투자 유치를 시작했다. 앞서 초기 투자는 네이버 D2SF 등에서 받았다. 2022년에는 시리즈A 투자로 100억 원을 유치했다. 회사의 중장기 비전에 대해 장 교수는 "국내에는 변변한 소프트웨어(SW) 기업이 아직 없다. 앞으로 지멘스 같은 회사가 되는 게 우리 목표"라고 힘줘 말했다.
 장 교수와의 인터뷰는 최근 화두인 피지컬AI(Physical AI)로 자연스레 넘어갔다. 피지컬AI는 소프트웨어 영역에서 데이터를 처리하는 인공지능을 넘어 물리적 세계에서 실제로 움직이고, 감지하고, 조작하는 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 장 교수는 피지컬AI에 대해 할 말이 많다면서 "피지컬AI의 핵심 개념 중 하나가 사전 데이터가 없어도 된다는 것이다. 이 점을 잘 모르는 사람들이 많은 것 같다"고 아쉬워했다. 이어 "국가가 돈을 지원하지 않으면서 데이터를 쌓으라고 하는 건 말이 안된다"면서 "지금 우리나라 제조AI의 가장 큰 문제는 '축소'"라고 꼬집었다. 제조AI의 대부분이 품질관리와 설비관리 같은 일부 분야에만 치중돼 있다는 것이다. 반면, 공장 전체를 운영하는 기술은 소외당하고 있다고 토로했다.
 장 교수는 "품질과 설비 관리 외에 공장 전반의 운영을 놓고 AI를 어떻게 적용할 지, 이런 큰 그림을 논의해야 한다"면서 "비전기술로 불량품을 검출하는 것과 같은 지엽적인 것에 과도하게 몰두하고 있다"고 지적했다.
 제조AI의 현주소도 짚었다. "제조업을 모르는 사람들이 제조AI를 추진해 실패하곤 한다"면서 그 예로 모 부처가 몇년전 시작한 A사업을 예로 들었다. 장 교수는 "인공지능을 하는 사람들이 제조를 모르니 제일 먼저 보이는 게 비전기술로 불량품을 검출하는 거다. 인공지능을 이용해 불량품을 발견해도 결국 빼내는 건 사람이 해야한다. 그럼 인공지능을 왜 도입해야 하나?, 이런 질문에 부딪힌다. 비전기술만으로는 안되고 자동화 설비도 같이 구축해야 효과를 얻을 수 있다. 자동화는 단순히 공정에 AI를 도입하는 것이 아니다. 전반적인 운영을 자동화해야 하는 것이고 이런 프로세스가 만들어져야 한다"고 역설했다.
 그는 "다행히 당국이 이런 문제를 인지하고 있다"면서 "내년에 공정 하나 하나가 아닌, 운영을 포함해 공장 전체를 아우르는 AI 프로젝트를 정부가 시작할 것"이라고 귀띔했다.
 특히 장 대표는 '모두의 AI공장장'이라는 야심찬 프로젝트를 추진하고 있다. 로봇을 운영하고 있는 전국 모든 중소기업의 경쟁력 향상을 위한 것으로, AI가 공장장 역할을 하는, SW가 로봇들을 서로 협력하게 하는 것이다. 연내 솔루션을 개발, 내년부터 전국 중소소기업을 대상으로 무료로 보급할 계획이다. 보급은 클라우드로 할 생각이다. 장 교수에 따르면, 그가 개발하고 있는 류의 외산 소프트웨어 가격은 2억 원을 호가한다. 2억 상당 로봇 운영 SW를 중기에 무료로 보급하는 셈이다.
 이런 프로젝트를 추진하는 이유에 대해 장 대표는 "로봇을 한 대 도입하더라도 먼저 어디에 어떻게 적용해 생산성을 높일 지 분석을 해야 하는데 우리 중소제조기업은 그렇지 못하고 있다. 이런 분석을 하려면 소프트웨어가 필요한데, 이런 류의 외산 소프트웨어는 가격이 비싸다"면서 "중소기업이 잘 되고 제조산업이 잘 돼야 우리나라가 부강해진다"고 밝혔다. 이어 "국내 중소제조기업의 생산성 향상을 위해 로봇을 어느 공정에 투입할 지 사전 시뮬레이션 하는 게 필요한데, 우리가 개발하는 소프트웨어가 이를 실현해준다"면서 "클라우드에 올리는 비용은 도움이 필요하다"고 말했다.
 ◆ 장영재 KAIST 교수 겸 다임리서치 대표는...
 ▲주요 프로필
 -2020 ~ 현재 다임리서치 (대표이사)
 -2011 ~ 현재 카이스트 (산업 및 시스템공학과 교수）
 -2025 ~ 현재 현대오토에버 사외이사
 -2007 ~ 2010 마이크론 테크놀로지(프로젝트 매니저/선임 엔지니어)
 -MIT 공대 기계공학 박사 (2007)
 -MIT 공대 기계공학 석사 (1997), 경영공학 석사 (2001)
 -중소벤처기업부 혁신포럼 AI분과 위원장 (2023~2024)
 -산업통상장원부 ‘자율제조’ 기획위원 위원장 (2023~2024)
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 <img alt="장영재 다임리서치 대표" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/ZDNetKorea/20250903084452161rudi.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZzaAEh2XN8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/ZDNetKorea/20250903084452161rudi.jpg" width="658">
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 장영재 다임리서치 대표
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 ▲주요 업적
 -카이스트 2019년 10대 기술 선정 (연구 책임자)
 - International Journal of Production Reserach 저널(생산분야 top 5%
 저널) 제조 인공지능 특집호 편집위원장
 -2022년 IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 2022년
 최고 논문상 수상
 ▲주요 수상
 -SCIE 급 제조물류 국제학술지 3편 Associate Editor(부편집장) 역임
 -SCIE 급 제조물류 국제학술지 논문 32편 게재 (총 피인용수 1,805회)
 -국제/국내 제조물류 학술대회 논문 44편 게재,
 -국제/국내 제조물류 학술대회/박람회 기조연설 및 초청튜토리얼 15회
 주요 수상 및
 ▲기타 성과
 -국제/국내 특허 발명등록 19건
 -2025 INFORMS Analytics Conference, Innovative applications in
 Analytics Award 수상 (우수혁신사례상)
 -CDE DX Awards 디지털혁신 과기부 장관상 수상 (2021)
 - IEEE TSM 2022 Best Paper Award 수상 (2023)
 방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)
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