과기정통부, 피지컬 AI 성과 점검…“경남 제조 경쟁력 혁신” 작성일 02-08 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QyNUARcnhu"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f44014e87102c6402650b108e68c69b9b3127db638a606b0461520e91e96d85f" dmcf-pid="xWjucekLvU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/08/552796-pzfp7fF/20260208125726866yfrj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="PiA7kdEoS7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/08/552796-pzfp7fF/20260208125726866yfrj.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="2d4bbb4ceb852363734a3c166a04f3767e02a38b2e528cc68f8dd2a7de2f2d7f" dmcf-pid="yMpcuG71hp" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이상일기자] 과학기술정보통신부는 6일 경남 창원 신성델타테크를 방문해 피지컬 인공지능(AI) 사전검증 사업 성과를 점검하고, 지역 제조 경쟁력 강화를 위한 간담회를 열었다.</p> <p contents-hash="778bfb06135916ff9c5213690cafef734cda1c694b044433ea3e64bafdf23e2d" dmcf-pid="Wiqrb1KpC0" dmcf-ptype="general">이번 방문은 단순한 성과 확인을 넘어, 피지컬 AI 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고 향후 추진될 ‘경남 AX’ 대형 연구개발(R&D) 사업과의 연계 방안을 논의하기 위해 마련됐다.</p> <p contents-hash="33a8c498f521b54c88b9de470fa44ea59e4f32ea4879180775cc3eb97d2f45c1" dmcf-pid="YnBmKt9Uv3" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부가 올해 착수하는 ‘경남 AX’ 사업은 공정 자동화를 넘어 현장의 물리적 특성과 숙련자의 노하우를 AI 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 AI가 로봇과 설비를 직접 제어하는 ‘PINN(Physics-Informed Neural Network) 기반 LAM(Large Action Model)’ 기술 개발에 집중한다. 이는 분석·판단 중심의 AI에서 실제 공정을 움직이는 AI로의 전환을 의미한다.</p> <p contents-hash="f651421f524c823109ac40e7a83984ec7240abfe0ee74de01322c99703f741c1" dmcf-pid="GLbs9F2uTF" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 사전검증 사업은 정보통신산업진흥원이 전담하며, 경남대가 주관해 서울대와 경남 산단 내 8개 제조기업이 참여했다. 지난해 8월부터 12월까지 약 5개월간 국비 197억원 규모로 추진됐다.</p> <p contents-hash="1c0367c2bee309d366ba876f83519d858bf0cc82bbea8df7a0e79a57eeb59084" dmcf-pid="HoKO23V7ht" dmcf-ptype="general">신성델타테크는 사출성형 공정 데이터를 활용해 불량률을 약 15% 줄이고 설비 가동률을 20% 향상시켰다. 화승R&A는 고무 압출 공정에서 소재 변형을 예측해 설비종합효율을 5% 개선했고, CTR은 알루미늄 가공 과정의 기계 떨림(채터링) 현상을 예측해 불량률을 낮추고 가공 시간을 17% 단축했다.</p> <p contents-hash="87955373eb159cda540c14825eda6438eff5f61904d501bc419dc635f62d1fcc" dmcf-pid="Xg9IV0fzT1" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 이번 성과를 바탕으로 2026년 상반기 ‘경남 AX’ 사업을 본격 추진한다. 사업은 2030년까지 진행되며, 현장 제조데이터 기반 물리지능 행동모델 기술을 통해 초정밀 제어 피지컬 AI 구현에 주력할 계획이다.</p> <p contents-hash="7b95932ae373d1bb1e41ca4b06b53dba1c49dad8b1ab41c1b44cb3db0fd801bc" dmcf-pid="Za2Cfp4qW5" dmcf-ptype="general">현장 간담회에서는 데이터 관리, 숙련자 노하우의 모델화, 정책 연계 강화 방안 등이 논의됐다. 과학기술정보통신부는 경남 지역이 제조 실증에 유리한 조건을 갖춘 만큼, 실증 성과가 산업화로 이어지도록 지역 AX 설계와 정책 지원에 의견을 반영할 방침이다.</p> <p contents-hash="9ffa250bd324f24862a56eb83e933ae1211a595baace9ee65193ddc26edf379c" dmcf-pid="5NVh4U8BhZ" dmcf-ptype="general">배경훈 부총리는 “경남은 기계·부품·장비 산업이 집적된 최적의 환경을 갖춘 지역”이라며 “피지컬 AI를 접목해 지역 제조 ‘5극3특’ 전략의 핵심 거점으로 만들겠다”고 말했다. 이어 “피지컬 AI는 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며 “제조 현장의 데이터를 체계적으로 구축해 향후 오픈소스 기반 피지컬 AI 파운데이션 모델로 확산하겠다”고 밝혔다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 애모 가족 엄마, 딸 앞에선 긴장 모드 '왜?'...오은영 "딸도 아동학대 피해자" ('가족지옥') 02-08 다음 22세 피겨 천재 말리닌, 50년 만에 ‘백플립’ 해금… 올림픽 빙판 위 새역사 02-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
