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[IT뉴스][이준기의 D사이언스] 두려움 없는 도전 끝 'AI 자율제조' 결실… "산업 전방위 확대"

온카뱅크관리자

2026-02-05 18:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 당시 생소했던 인쇄전자 기술 뛰어들어 국내에 롤투롤 장비·공정 상용화 성공 반도체·전지 등 첨단산업 폭넓게 활용 우리나라 주력 산업 경쟁력 확보 쏠쏠 AI 에이전트·디지털 트윈 결합한 기술 6년 연구끝 이차전지 전극제조에 도입 AI기반 제조기술, 지속가능 경쟁력 될것 공장의 완전한 자율제조가 궁극적 목표 
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 <img alt="이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장. 사진=황응준 프리랜서." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dt/20260205181619846vala.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="VF5i1u6bvp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dt/20260205181619846vala.jpg" width="658">
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 이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장. 사진=황응준 프리랜서.
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 새로운 도전에는 두려움과 기대가 교차한다. 누군가에게는 두려움으로, 또다른 누군가에게는 기대로 다가온다.
 이처럼 새로움에 마주하는 마음가짐과 자세는 사람마다 다르기 마련이다.
 그는 새로운 도전에 대한 두려움이 없는 편이다. 아니 새로운 도전에 오래 전부터 익숙해진 듯 보였다. 대학원과 박사후연구원 시절 지도교수로부터 "세상에 없는 연구를 해야 한다"며 혹독하게(?) 단련받았기 때문일까.
 새로운 도전에 맞닥뜨렸을 때 그는 스스럼 없이 두려움의 벽을 허물고, 기대의 성을 쌓는다. 그렇기에 미세전자기계시스템(MEMS)에 이어 인쇄전자 기술, 인공지능(AI) 자율제조 연구까지 20년 넘는 연구 인생에서 '자신만의 필모그래피'를 차곡차곡 쌓을 수 있었다.
 이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장은 스스로 새로운 것에 두려움이 없는 연구인생을 살아 왔다고 말한다.
 그의 직함이 이를 입증한다. 나노융합연구본부 이차전지장비연구실장, 디지털전환 전략연구단 디지털트윈연구팀장, UST 로봇 제조장비 스쿨 교수 등 새로운 도전에 대한 두려움이 없었기에 받아들일 수 있었던 타이틀이었다.
 이 박사는 2003년 기계연에서 들어와 불모지나 다름 없었던 인쇄전자 기술을 개척해 우리나라의 반도체·디스플레이·배터리 선도국 도약을 뒷받침했다.
 지난 6년 전부터는 제조 분야에 AI·디지털 트윈을 결합한 'AI 자율제조'를 실증적으로 구현해 K-제조 혁신의 패러다임을 제시해 지난해 최우수연구상과 XLAB 대상을 연거푸 수상하는 영예를 안았다.
 그는 "제조 AI 에이전트와 제조 AI 파운데이션 기술을 개발해 AI 자율제조가 공정 단위에 머무르지 않고, 공장뿐 아니라 산업까지 확장할 수 있는 체계를 만들어 글로벌 제조 패권 경쟁력 확보에 기여하겠다"고 밝혔다.
 대담=이준기 세종본부 과학바이오팀 부장
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 이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장. 사진=황응준 프리랜서.
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 ◇고3까지 놀던 아이, 공부 재미에 빠져… 기계공학 연구자 꿈 키워
 이 박사의 어릴 적 꿈은 당시 여느 아이들처럼 과학자였다. 이유는 단순했다. 암기 과목을 싫어하는 대신 수학 과목이 좋았기 때문이다.
 고등학교 3학년 때까지 신나게 놀다가 대학 진학을 위해 그동안 덮어두었던 교과서를 다시 펼쳤다. 그런데, 이게 무슨 영문인지 공부하는 재미에 푹 빠져 버렸다. 그 때부터 일어나서 잠잘 때까지 공부에만 매달렸다. 그는 "공부가 재미있을 것이라고는 상상도 못했다"면서 "공부하는 재미에 노력이 더해지니 성적은 순식간에 치솟아 대학 진학 때 전국 최상위권에 들어서는 수준에 올라섰다"고 환하게 웃었다.
 그 덕분에 일반고 출신으로 KAIST에 당당히 합격할 수 있었다. 무학과로 운영되던 1학년을 마치고, 엔지니어링에 대한 관심으로 기계공학을 전공으로 선택했다. 이 박사는 "다양한 세부 전공 중에서 기계공학 전반을 다루는 시스템엔지니어링을 공부하면서 장비, 공정, 소재, 소자 등 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어까지 다방면에 걸친 지식과 역량을 쌓을 수 있었다"고 설명했다.
 이후 그는 석사에 진학해 컴퓨터지원설계(CAD)와 공작기계 설계 등 기계가공 분야를, 박사 과정에서는 기계 정밀제어 분야를 각각 전공해 보다 다양하고 깊이 있는 연구를 이어갔다.
 미국으로 유학을 떠나 박사후연구원 시절에는 석·박사 전공과는 또다른 미세전자기계시스템(MEMS) 분야를 연구하며 기계공학 분야 연구자로 힘찬 날갯짓을 시작했다.
 ◇롤투롤 기반 인쇄장비 상용화… 반도체·디스플레이 산업 이끌어
 이 박사는 기계연에 들어와 전공과는 거리가 먼 인쇄전자 분야 연구에 뛰어 들었다. 당시만 해도 인쇄전자 기술은 생소한 분야로, 국내외 연구 저변이 그리 넓지 않은 초기 단계에 있었다.
 남들보다 새로운 도전에 두려움이 없었던 그는 인쇄전자 기술이 주는 세련된 이미지에 끌려 무작정 연구를 시작했다.
 주변에서 전공과 거리가 있고, 연구비 따기도 어려운 인쇄전자 분야 연구를 왜 하려고 하느냐며 만류했다. 주위의 걱정에도 그는 연구에 매달린 끝에 롤투롤 공정 기반의 인쇄전자 장비를 개발할 수 있었다. 이 박사는 "당시 인쇄전자 기술을 실제 산업에 적용하기 어려운 상황이었고, 인쇄라는 단어로 인해 첨단연구 분야가 아니라는 인식이 강해 연구·산업 생태계가 활성화되지도 않았다"고 말했다.
 그는 우직스럽게 인쇄전자 장비 개발에 주력해 두루마리 화장지와 같은 롤러에 전자소자를 인쇄하는 롤투롤 장비와 공정을 상용화하는 데 성공할 수 있었다. 그의 손을 거쳐 간 인쇄전자 기술은 우리나라 주력산업의 경쟁력 확보에 알토란 같은 역할을 하고 있다.
 이 박사는 "롤투롤 인쇄장비는 반도체, 디스플레이, 태양전지, 배터리 등 첨단산업 제조 현장에서 안 쓰이는 곳이 없을 정도로 핵심 기반 기술로 활약하고 있다"며 "우리나라 기업이 이 분야에서 1등 기업이 될 수 있었던 것도 인쇄전자 기술의 역할이 컸다고 자부한다"고 강조했다.
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 이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장. 사진=황응준 프리랜서.
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 ◇AI에 꽂혀 주위 반대 불구… 인쇄전자에 AI 접목 '자율제조' 구현
 20년의 연구 끝에 인쇄전자 기술 분야에 한 획을 그은 2019년 이 박사의 눈에 인공지능(AI)이 확 들어왔다. 기계공학 연구자인 그에게 AI는 무척 낯설고 생소한 분야였다. 대학원 시절 CAD를 통해 소프트웨어 분야 경험을 하긴 했지만, 전문가가 아닌 상황에서 쉽게 다가서지 못했다. 그는 연구실 동료들에게 인쇄전자 분야에 AI를 접목하자고 제안했다.
 이 박사는 "당시 발표 자리에 있었던 10명의 연구자들이 지금하는 연구만으로도 바쁘고, 우리가 AI 전문가도 아닌데 어떻게 할 수 있겠냐며 모두 반대했다"고 말했다.
 나 혼자라도 하겠다는 마음으로 AI를 처음부터 공부하며 어떻게 인쇄전자 분야에 접목할 지 노력해 갔다. 그러자, '같이 해 보자'는 연구자들이 한 명씩 늘면서 연구에 속도가 붙기 시작했다. 그는 "당장 AI가 인쇄전자 분야에 어떤 방식으로 적용돼 산업 현장에서 쓰일 지 명확한 그림이 없었던 상황이었지만 동료 연구자들이 함께 해 줬기에 이차전지 전극 제조 공정에 AI를 접목해 자율제조 기술을 구현할 수 있었다"고 밝혔다.
 ◇AI 자율제조, 첫 구현… 디지털트윈·멀티 AI 에이전트 적용
 이 박사는 6년 간의 짧지 않은 연구개발(R&amp;D) 끝에 이차전지 전극 제조에 AI 에이전트와 디지털 트윈을 결합한 '멀티 AI 에이전트 기반 디지털 트윈 자율제조 시스템'을 선보였다. 실제 제조 현장을 디지털 트윈으로 가상 공간에 정밀 구현하고, 여러 AI 에이전트들이 유기적으로 협력하면서 공정 상태를 실시간 인지·판단·제어함으로써 최적의 운전 조건을 만드는 게 핵심이다.
 그는 "그동안 개념적으로만 논의되던 AI 자율 제조가 현장에 적용 가능한 기술이라는 점을 실증적으로 보여준 성과"라고 평가했다.
 이 박사가 개발한 시스템의 핵심은 '멀티 AI 에이전트'다. 데이터 수집·전처리·모델링·서비스 등 각 분야를 전문적으로 담당하는 네 개의 AI 에이전트들이 유기적으로 작동하며 자율제조를 구현한다. 그는 "기존 제조 시스템이 숙련된 작업자의 경험과 반복 제어에 의해 운영되던 방식에서 벗어나 디지털 트윈과 멀티 AI 에이전트들이 공정 조건 변화나 예측할 수 없는 외부 환경 요인 발생에도 사람 개입 없이 스스로 판단하고 대응할 수 있다"고 설명했다.
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 이택민 한국기계연구원 이차전지장비연구실장. 사진=황응준 프리랜서.
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 ◇데이터·AI·SW 간 지능형 연결, 미래 제조 경쟁력 원천
 AI 대전환 시대를 맞아 제조 산업 전반이 단순 자동화를 넘어 지능화·자율화 중심으로 구조적 대전환이 빠르게 진행되고 있다. 이런 상황에서 개별 장비와 설비의 성능 향상만으로는 제조 경쟁력을 확보하는 데 한계를 드러내고 있다.
 이 박사는 앞으로의 제조 경쟁력은 데이터·AI·소프트웨어를 중심으로 설비, 공정, 시스템을 얼마나 잘 연결해 지능적으로 운영하느냐에 달려 있다고 짚었다. 그 경쟁력의 원천으로 원격·실시간·최적화된 제조 역량을 꼽았다.
 이 박사는 "제조 설비가 시간과 장소의 제약 없이 상태를 인지하고(원격), 변화에 즉각 대응하며(실시간), 스스로 최적의 운전 조건을 유지(최적화)할 수 있는 능력이 AI 자율제조 시대의 경쟁력으로 부각될 것"이라고 전망했다.
 그는 데이터 활용 역량에 따라 우리나라 AI 자율제조 선도국으로 도약하느냐가 판가름날 것으로 봤다. 단순히 데이터를 많이 확보하는 것이 아니라, 데이터를 어떻게 효과적으로 수집·정제·활용하느냐가 관건이라는 주장이다.
 이 박사는 "기존에는 데이터를 무작정 많이 모으면 된다고 생각했는데, 이보다 더 중요한 것은 어떤 데이터를 언제, 어떤 목적으로 수집하고, 어떻게 활용할 것인지를 스스로 판단할 수 있는 데이터 AI 에이전트의 역할이 강화되고 있다"고 강조했다.
 ◇디지털 트윈·AI 기반 제조 기술로 'K-제조' 혁신해야
 우리나라가 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 지속적으로 유지하기 위해선 디지털 트윈과 AI를 기반으로 제조 전반을 하나의 지능형 시스템으로 통합해야 한다고 주장했다.
 이를 위해 이 박사는 멀티 AI 에이전트가 협력해 공정, 설비, 라인을 통합적으로 운영하는 체계를 고도화하는 연구를 이어가고 있다.
 그는 "마치 오랜 숙련을 거친 전문가가 다른 분야나 설비에 쉽게 적응하는 것처럼 각 분야의 AI 에이전트가 새로운 설비나 공정에 빠르게 적응할 수 있는 제조 AI 에이전트와 제조 AI 파운데이션 기술을 개발할 계획"이라고 밝혔다.
 그러면서 우리나라 제조업이 글로벌 경쟁에서 지속 가능한 우위를 확보하기 위해선 디지털 트윈과 AI 기반 제조 기술의 혁신이 필수적이라고 주장했다. 이 박사는 "궁극적으로 공정 단위 최적화를 넘어 공장 전체가 스스로 판단하고 운영되는 완전한 자율제조 체계를 구현하는 게 연구의 최종 목표"라며 "AI 자율제조 분야의 초격차를 통해 글로벌 제조 기술패권을 강화하는 데 기여하고 싶다"고 포부를 피력했다.
 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
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