디지털트윈 기반 자율제조, 美 공식 테스트베드 진입…국내 기술 국제 검증 작성일 01-28 59 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이차전지 롤투롤 공정 실증…AI가 공정 판단·최적화까지 수행</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Pm97KsNdkq"> <p contents-hash="b34913c251b3e399d62ce3efdcead39088945eee4e30a0b40ed6473a6a8e8f93" dmcf-pid="Qs2z9OjJAz" dmcf-ptype="general">국내에서 개발된 디지털트윈 기반 자율제조 기술이 국제 공신력 있는 테스트베드로 공식 등록되며 글로벌 제조 기술 무대에 진입했다. 단순 자동화를 넘어 공정이 스스로 판단하고 최적화하는 자율제조 기술이 실제 산업 현장에서 검증됐다는 점에서 의미가 크다.</p> <div contents-hash="ae612b9775f4dd3ee0f327429f007db37eb5828e52d4df6c7505f59bf8eaa9ac" dmcf-pid="xOVq2IAig7" dmcf-ptype="general"> <p>한국기계연구원은 디지털트윈과 인공지능(AI)을 결합한 자율제조 기술 테스트베드가 '디지털트윈 컨소시엄(DTC)'의 공식 디지털트윈 테스트베드 프로그램(Digital Twin Testbed Program)에 등록됐다고 밝혔다. 국내 자율제조 기술이 국제 표준 플랫폼에서 기술력과 신뢰성을 인정받은 사례다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f79d9b6011601bdb4ec441ad94ded103cc9bbc757ab7452e50718bd2200a8046" dmcf-pid="y2IDOVUZku" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이택민 기계연 책임연구원이 디지털트윈 기반 자율제조 테스트베드 운영 화면을 설명하고 있다. 기계연 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/akn/20260128105636542idov.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="8MDNEq1yab" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/akn/20260128105636542idov.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이택민 기계연 책임연구원이 디지털트윈 기반 자율제조 테스트베드 운영 화면을 설명하고 있다. 기계연 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8da9c3f55b50d85c1bc934c8f7d32ff471ecdd3e1e4bfe1a2bb84085d0f840f7" dmcf-pid="WVCwIfu5aU" dmcf-ptype="general"><strong>이차전지 롤투롤 공정에 적용…사람 개입 최소화</strong></p> <p contents-hash="7ca81405caf37a078176ef7c8f2baa573d0eb7971e5ca28e8c4c5cb0bdfc362b" dmcf-pid="YfhrC471op" dmcf-ptype="general">이번에 등록된 테스트베드는 이차전지 전극 제조용 롤투롤(Roll-to-Roll) 공정 장비를 대상으로, 디지털트윈과 AI 멀티에이전트 기술을 결합한 자율제조 시스템이다. 실제 제조 설비와 가상공간의 디지털트윈을 실시간 연동해 공정 상태를 인지·예측하고 운전 조건을 자율적으로 최적화한다.</p> <p contents-hash="77913120984b2fb5423aacfbe893aa3bf0c06e49b960101c4d88e9d960ddc755" dmcf-pid="G4lmh8ztN0" dmcf-ptype="general">데이터 수집·전처리·모델링·제어·유지보수를 담당하는 다수의 AI 에이전트가 협력하는 구조를 통해, 공정 조건 변화나 외란 발생 시에도 사람의 개입 없이 대응하는 폐루프(Closed-loop) 자율제조 체계를 구현했다.</p> <p contents-hash="0fafd0f673549072fa81351cd7f8caec55aab362816aff1db2a8f45f497e555d" dmcf-pid="H8Ssl6qFk3" dmcf-ptype="general">기존 제조 시스템이 숙련 작업자의 경험과 반복 제어에 의존했다면, 이번 기술은 디지털트윈과 AI를 기반으로 공정 자체가 학습하고 진화하는 제조 방식을 실증했다.</p> <div contents-hash="c4fd0c1a8080d0a7ca1a9aa695d9ad89cc8c2578d5ace90ee8c01490dbf4367a" dmcf-pid="X6vOSPB3aF" dmcf-ptype="general"> <p>장비 상태 분석, 제어 파라미터 자동 보정, 품질 예측과 이상 진단을 통합적으로 수행해 공정 안정성과 품질 편차 관리, 이상 발생 시 조기 대응이 가능한 지능형 제조 환경을 구현했다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef877d083d39f03f7c6c177647622187c5d8a60bbd10f62604ef8e0e9a407903" dmcf-pid="ZPTIvQb0At" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="자율제조를 위한 멀티 AI 에이전트 디지털트윈 구성도. 기계연 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/akn/20260128105637825cczq.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="6iFHtgx2oB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/akn/20260128105637825cczq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 자율제조를 위한 멀티 AI 에이전트 디지털트윈 구성도. 기계연 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7b3f7ef93bf06a6171fa032f7717773ebb70226cb38e26758a841599db86b317" dmcf-pid="5QyCTxKpA1" dmcf-ptype="general"><strong>"차세대 디지털트윈 개념에 부합"</strong></p> <p contents-hash="2a71f6be9c7cde6f2541ae67f1897acefd860132779825d62988e5bd0c8b9990" dmcf-pid="1xWhyM9Ua5" dmcf-ptype="general">이차전지 전극 제조 공정은 공정 조건 변화가 잦고 정밀 제어가 요구되는 대표적인 고난도 산업 분야다. 연구팀은 해당 공정에 자율제조 기술을 적용해, 디지털트윈을 단순 가상 모델이 아닌 자율 의사결정이 가능한 제조 시스템으로 확장했음을 입증했다. 이는 DTC가 지향하는 차세대 디지털트윈 개념과도 부합한다는 평가다.</p> <p contents-hash="3f21d95ab15faea67bb6d55909955a29cf7468c7367adbf22c276f5e1d8fc45f" dmcf-pid="tpALjUHloZ" dmcf-ptype="general">이택민 한국기계연구원 책임연구원은 "이번 DTC 테스트베드 등록은 디지털트윈 기반 자율제조 기술의 기술적 완성도와 국제적 신뢰성이 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "공정이 스스로 판단하고 최적화되는 자율제조를 실제 제조 현장에서 구현 가능한 형태로 제시했다"고 말했다.</p> <p contents-hash="d7dd72a365169611bc306bf67a6681d43350410f9e0911072e31d7ff23439aa0" dmcf-pid="FUcoAuXSNX" dmcf-ptype="general">이번 성과는 산업통상부 지원을 받아 수행 중인 연구의 일환으로, 2025년 12월 DTC 디지털트윈 테스트베드 프로그램에 공식 등록됐다. 업계에서는 국내 자율제조 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 사례로 평가하고 있다.</p> <p contents-hash="d493a79108291f628cdd642da5af1a98ffa7f03a56da1e30d6c1ea67fe377f09" dmcf-pid="3ukgc7ZvAH" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 퓨리오사AI, NPU 'RNGD' 양산 돌입··· '한국 넘어 세계시장 향한다' 01-28 다음 한국 남자 핸드볼, 아시아선수권 3회 연속 5위...세계선수권 출전권 획득 실패 01-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
