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[IT뉴스]공장장은 AI, 로봇은 동료…전북 피지컬AI 심장부 가보니

온카뱅크관리자

2026-08-30 14:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 3사 PoC 바탕 본사업 착수…SDF-OCS·디지털트윈·시뮬레이션·파운데이션 모델 개발 
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 (지디넷코리아=이나연 기자)전북에서 피지컬 인공지능(AI)을 활용한 제조혁신 사업이 본궤도에 오른다. 서로 다른 장비와 로봇을 하나의 공장에서 연결해 운영하는 '협업지능' 구현을 목표로 올해부터 본격적인 연구·실증에 들어간다.
 김순태 전북대학교 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 덕진구 전북대 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 "올해 본사업은 개별 기술 개발에 그치지 않고 공장 전체를 지능적으로 연결하는 운영체제를 만드는 데 집중한다"며 "AI 공장장이 운영하는 다크팩토리를 구현하는 것이 목표"라고 밝혔다.
 이 사업은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 일환이다. 경남과 전북에서 5년간 총 1조 4131억원 규모로 진행된다. 전북은 공장운영체제(SDF-OCS), 디지털트윈·시뮬레이션, 피지컬AI 파운데이션 모델 등의 연구와 실증을 병행한다.
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 <img alt="김순태 전북대 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 전북대학교 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140238789xvzy.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QU6LGqkLkI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140238789xvzy.jpg" width="658">
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 김순태 전북대 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 전북대학교 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)
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 지난해 기술검증(PoC)에서는 자동차 부품 제조기업 3곳에 피지컬AI 기술을 적용해 성과를 확인했다. DH오토리드는 스티어링휠 가공공정에 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 공정 간 이동과 조립공정 자동화를 적용해 생산량을 7.4% 높였다.
 대승정밀은 유압 제어 블록 절삭공정에 AMR 기반 자재 이송과 가공공정 자동화를 적용해 생산량 11.4% 향상, 불량률 19.4% 개선 효과를 냈다. 동해금속은 차체 부품 용접공정에 AMR 기반 자재 이송과 로봇팔 기반 자재 로딩을 적용해 생산량 5.1% 향상, 공정 리드타임 10% 감소를 확인했다.
 "공장 돌려줘"…AI가 로봇에 작업 지시
 실증랩은 로봇을 단순히 전시해놓은 공간이 아니다. 이날 찾은 현장에서는 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전언어행동(VLA) 기반 로봇 제어, 로봇 학습데이터 생성 등 다양한 기술이 한 공간에서 맞물려 돌아가는 모습이었다.
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 <img alt="JBNU AI 공장장 에이전트 '네오'에 ”전체 공정 시작해줘”라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되고 생산 라인이 활성화됐다. (영상=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140240643nfpk.gif" data-org-width="654" dmcf-mid="xp1QCtnQAO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140240643nfpk.gif" width="654">
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 JBNU AI 공장장 에이전트 '네오'에 ”전체 공정 시작해줘”라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되고 생산 라인이 활성화됐다. (영상=지디넷코리아)
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 먼저 생산관리 시스템 화면에 띄워진 AI 공장장 에이전트 '네오'가 눈에 들어왔다. 연구원이 "전체 공정 시작해줘"라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되며 생산 라인이 활성화됐다. 
 자동차 부품 생산공정에서는 AMR이 자재를 운반하고 로봇이 작업을 수행했다. 실제 공정을 디지털트윈으로 구현해 가상공간에서도 공장 상태를 확인하고 시뮬레이션을 통해 효율적인 작업방식을 찾는 연구도 진행되고 있다. 시뮬레이션 결과를 로봇에 적용하는 '시뮬레이션-투-리얼(Sim-to-Real)' 기술이 핵심이다.
 다른 공간에서는 여러 대 로봇팔이 마주 보고 있었다. 연구원이 마이크에 대고 "초록색 망치를 2번으로 옮겨"라고 명령하자 로봇이 움직였다. 비전 센서가 물체의 위치와 자세를 파악하고 VLA 모델이 이를 행동으로 연결했다. 현재는 망치와 드라이버처럼 형태가 비교적 명확한 물체를 대상으로 종류와 색상, 위치를 이해하도록 구현 중이다.
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 <img alt="전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 연구원이 컨트롤러를 이용해 듀얼암 로봇을 원격 조작하고 있다. 로봇의 조작 과정에서 생성되는 데이터를 수집해 피지컬AI 모델 학습에 활용한다. (영상=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140242384swey.gif" data-org-width="654" dmcf-mid="WwVcFfOcjm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140242384swey.gif" width="654">
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 전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 연구원이 컨트롤러를 이용해 듀얼암 로봇을 원격 조작하고 있다. 로봇의 조작 과정에서 생성되는 데이터를 수집해 피지컬AI 모델 학습에 활용한다. (영상=지디넷코리아)
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 듀얼암 로봇은 보다 복잡한 조작 데이터를 확보하기 위한 장비다. 물체가 정해진 위치에 놓인 정형화된 환경이 아니라 여러 물체가 흩어진 비정형 환경에서 조립·조작하는 데이터를 수집한다. 관절의 움직임과 비전 센서 정보를 함께 학습해 향후 양팔 로봇은 물론 휴머노이드에도 활용할 수 있는 데이터를 확보한다는 구상이다.
 이곳에서 중요한 것은 로봇을 움직이는 것 자체보다 그 과정에서 얻은 데이터를 축적해 로봇 학습에 다시 활용하는 것이다. 연구진은 현장에서 얻은 리얼월드 데이터와 엔비디아 아이작 심 시뮬레이션 데이터를 활용해 로봇 행동을 학습시키고 있다.
 파운데이션 모델 개발도 두 부문으로 진행된다. '무인 공장 파운데이션 모델'은 공장 전체를 바라보며 안전·공정 효율·품질 등을 판단하고 대응하는 역할을 맡는다. '이기종 협업 파운데이션 모델'은 특정 공정에서 여러 장비와 로봇의 협업을 지원한다.
 자동차 부품 넘어 배터리까지…'범용 공장' 만든다
 전북대 피지컬AI 기술 실증랩은 여러 제조현장에서 검증한 공정별 기능과 데이터를 축적해 새로운 공장을 설계할 때 활용할 수 있는 '레퍼런스'를 만드는 것이 목표다. 문제는 제조기업마다 생산품과 공정, 사용하는 장비가 모두 다르다는 점이다.
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 <img alt="전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 중국 로봇 유니트리를 통해 연구원이 '정밀 텔레오퍼레이션 작업 데이터 수집'을 하고 있다. (영상=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140243967upbk.gif" data-org-width="654" dmcf-mid="YiX8sZd8or" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140243967upbk.gif" width="654">
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 전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 중국 로봇 유니트리를 통해 연구원이 '정밀 텔레오퍼레이션 작업 데이터 수집'을 하고 있다. (영상=지디넷코리아)
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 기존 공장을 통째로 피지컬AI 환경으로 바꾸는 것도 쉽지 않다. 이미 잘 돌아가는 공정을 바꾸는 데 따른 비용과 한계가 있고 오래된 장비 중에는 외부에서 제어할 인터페이스가 없는 경우도 있다.
 이에 실증랩은 모든 공장을 똑같이 만드는 대신 공장 운영에 필요한 기본 기능을 모듈화하고 이를 조합하는 방식을 구상하고 있다. 원재료 공급과 이송, 가공, 조립 등 공장의 기능을 각각 검증한 뒤 새로운 공장을 설계할 때 필요한 기능을 조합하는 방식이다.
 이준우 정보통신산업진흥원(NIPA) 전북·경남 AI전환(AX) 사업 PM은 "기존 공장을 개조하는 것은 쉽지 않다"며 "새로운 제품을 만들기 위해 공장을 새로 만든다면 처음부터 설계 단계에서 피지컬AI를 적용 가능하다"고 설명했다.
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 <img alt="전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 연구원이 가상현실(VR) 기기를 착용하고 휴머노이드 로봇을 원격 조작하고 있다. 사람의 움직임을 데이터로 수집해 피지컬AI 학습에 활용하는 것이다. (영상=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140245470ineu.gif" data-org-width="654" dmcf-mid="GqqugC2ugw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140245470ineu.gif" width="654">
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 전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 연구원이 가상현실(VR) 기기를 착용하고 휴머노이드 로봇을 원격 조작하고 있다. 사람의 움직임을 데이터로 수집해 피지컬AI 학습에 활용하는 것이다. (영상=지디넷코리아)
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 김 교수 역시 "신규 공장을 지으려는 기업들의 수요도 생각보다 많다"며 "공장을 설계하는 단계에서부터 피지컬AI를 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 강조했다. 
 SDF-OCS는 이 같은 범용화를 위한 핵심 소프트웨어 인프라다. 서로 다른 제조장비가 상호운영될 수 있도록 연결하고 기존 생산관리시스템(MES)·전사자원관리(ERP) 등 시스템과도 연계하면서 공장별 요구에 따라 기능을 조합할 수 있도록 하는 것이 목표다. 디지털트윈과 시뮬레이션을 통해 새로운 공장 구성을 미리 검증한 뒤 현장에 적용하는 것도 주요 축이다.
 이 PM은 "지금 당장 공장을 패키지로 만들어서 팔 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "새롭게 공장을 만들 때 요구사항을 받아 시뮬레이션하고 그 공장에 필요한 장비를 구성해 돌리는 방식으로 전체 레퍼런스를 만들 수 있다"고 말했다.
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 <img alt="전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 디지털트윈으로 구현한 가상 공장의 공정 현황을 AI가 분석하고 있다. (영상=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140247026xqtz.gif" data-org-width="654" dmcf-mid="HMlIBeWIkD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/30/ZDNetKorea/20260830140247026xqtz.gif" width="654">
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 전북대 피지컬AI 기술 실증랩에서 디지털트윈으로 구현한 가상 공장의 공정 현황을 AI가 분석하고 있다. (영상=지디넷코리아)
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 본사업은 전북대 테스트베드에서 1차 실증한 뒤 참여기업에서 2차 실증하고 이후 기술을 확산하는 구조로 진행된다. 올해 전국 단위 공모에는 수요·공급기업과 연구기관 등을 포함해 200여개 주체가 참여한 것으로 파악됐다. 
 특히 기술 확산을 통해 전국 50개 기업까지 적용 범위를 넓혀 다양한 제조환경에서 실증 경험과 데이터를 축적한다는 계획이다. 지능형 공장 쇼룸 등을 통해 연구 성과를 확산하고 SDF-OCS 표준화와 검인증, 소프트웨어(SW)·하드웨어(HW) 패키지 상품화도 추진한다. 
 이 PM은 "자동차 부품에 특화된 형태가 아니라 배터리 등 다른 분야의 경험까지 계속 축적해 굉장히 큰 커버리지를 가져가는 것이 우리가 말하는 범용"이라며 "연구개발(R&amp;D)을 진행하면서 바로 실증 및 사용해보고 피드백을 반영하는 구조를 만드는 것이 이 사업의 목적"이라고 말했다.
 이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)
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