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[IT뉴스][인터뷰] 박상원 KT AX사업부문장 “피지컬 AI 승부처는 로봇 아닌 연결… 공정 데이터 플랫폼 만든다”

온카뱅크관리자

2026-10-04 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “로봇 직접 만들지 않아… 연결·데이터·통합관제 집중” 초저지연 네트워크·AI 엣지로 이기종 로봇 통합 제어 고객 업무에 적용할 현장배치엔지니어 2년 내 500명 이상 육성 
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 박상원 KT AX사업부문장. /KT
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 한국 제조업에는 글로벌 빅테크 기업이 갖지 못한 데이터가 있다. 생산설비 구조와 작업 순서, 장비 운용 방식이 담긴 공정 데이터(process data)다. 로봇을 현장에 맞게 학습시키는 핵심 정보지만, 기업으로서는 외부에 내놓기 어려운 제조 노하우다. 한국 제조업의 경쟁력이 피지컬 AI 시대에는 ‘잠긴 자산’이 된 셈이다.
 KT는 이 자물쇠를 푸는 사업을 구상하고 있다. 보안을 유지한 채 기업의 공정 데이터를 AI 학습에 활용하고, 데이터 제공 기업에는 기여도에 따라 보상하는 공정 데이터 플랫폼을 계획하고 있다. 로봇이나 범용 AI 모델을 직접 개발하기보다 AI와 로봇, 공정 데이터를 잇는 플랫폼을 선점하겠다는 전략이다.
 박상원(58) KT AX사업부문장은 지난달 18일 서울 광화문 KT 사옥에서 조선비즈와 만나 “피지컬 AI 확산의 핵심 걸림돌은 공정 데이터”라며 “데이터를 안전하게 연결하고, 이를 제공한 기업에 적절한 대가를 돌려주는 체계가 필요하다”고 말했다. 이어 “KT는 로봇 기계를 직접 만들기보다 연결과 데이터 연동, 로봇 통합관제에 집중할 것”이라며 “플랫폼 기업으로서 데이터를 활용해 할 수 있는 일을 핵심 사업으로 가져가겠다”고 했다.
 KT가 노리는 영역은 초저지연 네트워크와 엣지 컴퓨팅, 이기종(異機種) 로봇 통합관제, 데이터 연동 기능을 결합한 플랫폼이다. 글로벌 빅테크가 AI의 두뇌를 만들고 로봇 기업이 몸체를 제작한다면, KT는 둘이 공장에서 함께 작동하도록 연결하는 역할을 맡겠다는 것이다. 이를 고객 업무에 적용할 현장배치엔지니어(FDE)도 2년 안에 500명 이상 육성한다.
 박 부문장은 1968년생으로 연세대 경영학과를 졸업하고 서울대에서 경영학 석사를 받았다. A.T.커니에서 금융 분야 전략 컨설턴트로 일한 뒤, 2008년부터 2026년까지 삼정KPMG에서 제조·서비스·금융 분야 컨설팅을 이끌었다. 올해 4월 KT AX사업부문장으로 합류했으며, 6월부터는 ‘피지컬 AI 얼라이언스’의 버티컬 브릿지 분과장도 맡고 있다. 피지컬 AI 얼라이언스는 관련 기술 개발과 산업 현장 적용을 위해 정부와 기업, 대학, 연구기관이 참여해 출범한 협의체다. 다음은 일문일답.
 ◇ “로봇에 AI 붙인다고 피지컬 AI 되는 것 아냐”
 —KT가 정의하는 피지컬 AI는 무엇인가.
 “기존 로봇에 AI라는 머리만 붙인다고 피지컬 AI가 되는 것은 아니다. AI가 물리적 환경과 사람의 의도, 업무 맥락을 이해하고 판단과 실행까지 이어가야 한다. 여러 로봇과 설비, 업무 시스템을 조율하는 기능도 필요하다. KT는 현장 상황을 이해한 AI 에이전트가 적절한 로봇과 시스템에 작업을 배분하는 플랫폼을 만들려고 한다.”
 —공정 데이터가 왜 중요한가.
 “범용 AI 모델은 개별 공장의 구조와 작업 방식을 알지 못한다. 모델을 산업별로 학습시킨 뒤 다시 특정 기업의 공장 배치, 작업 순서, 장비 운용 방식에 맞게 조정해야 한다. 시뮬레이션에서 로봇을 훈련하고 현장 데이터를 다시 학습에 활용하는 순환 구조도 필요하다. 피지컬 AI의 성능은 모델뿐 아니라 현장 데이터가 좌우한다.”
 —기업은 제조 노하우가 담긴 데이터를 공개하기 어렵지 않나. 
 “그것이 피지컬 AI 확산의 핵심 걸림돌이다. 데이터를 공개하면 제조 노하우가 노출될 수 있다. 제공한 데이터의 가치를 어떻게 산정할지도 아직 정해지지 않았다. 모델과 시뮬레이션 기술을 가진 공급기업, 공정 데이터를 가진 수요 기업을 안전하게 연결해야 한다. 데이터 제공 기업은 기여도에 따라 확실한 보상을 받아야 한다. 데이터를 일방적으로 가져다 쓰는 구조로는 생태계가 지속될 수 없다.”
 —KT가 데이터 거래·정산 체계를 만들겠다는 것인가.
 “현재는 데이터 연동 플랫폼에 기여도와 이용량, 거래 이력을 관리하는 정산 기능을 결합하는 방안을 검토하는 단계다. 여기서 토큰은 생성형 AI가 데이터를 처리하는 사용량 단위다. 이를 측정하는 플랫폼을 활용하면 어떤 데이터와 AI 모델이 얼마나 사용됐는지 파악하고 비용 산정에 반영할 수 있다.”
 ◇ “로봇은 안 만들어… 연결·관제 플랫폼 집중”
 —KT는 피지컬 AI 가치사슬에서 어떤 역할을 맡나.
 “로봇 하드웨어는 직접 만들지 않는다. 글로벌 기업이 만든 월드 모델과 로봇 파운데이션 모델을 활용하되 이를 산업과 개별 공정에 맞게 조정할 것이다. 여기에 통신망, 엣지 AI, 산업 데이터 연동, 이기종 로봇 통합관제를 결합한다. 개별 기업뿐 아니라 산업단지와 공항, 물류단지에 공동으로 활용할 인프라와 플랫폼을 제공하는 사업도 검토하고 있다.”
 —통신사인 KT의 경쟁력은 무엇인가.
 “피지컬 AI는 중앙 데이터센터에서만 작동할 수 없다. 짧은 통신 지연도 작업 오류나 공정 중단으로 이어질 수 있어 로봇과 가까운 곳에서 데이터를 처리해야 한다. KT는 엣지 AI와 안정적인 네트워크를 함께 제공할 수 있다. 네트워크와 로봇 관제, 데이터 연동·정산을 하나의 플랫폼으로 제공하는 것이 우리의 차별점이다.”
 —제조사가 다른 로봇도 하나의 플랫폼에서 운영할 수 있나.
 “KT는 특정 제조사에 종속되지 않는 개방형 플랫폼을 지향한다. KT는 2020년부터 이기종 로봇 통합 플랫폼을 운영했다. 앞으로 VDA 5050을 기반으로 제조사가 다른 무인이송차량(AGV)과 자율이동로봇(AMR)을 하나의 환경에서 관제할 계획이다. 물론 업무 절차는 산업별 표준운영절차(SOP)에 맞춰 표준화해야 한다.”
 —기업마다 시스템을 새로 만들어주는 사업이 되는 것 아닌가.
 “산업과 기업마다 현장이 달라 어느 정도 맞춤 작업은 필요하다. 그러나 로봇 연결과 데이터 수집, 관제, 업무 시스템 연동처럼 공통으로 필요한 기능은 하나의 플랫폼으로 만들 수 있다. 이 플랫폼에 제조·물류·공공 등 산업별 기능을 선택해 붙이고, 기업마다 다른 공정만 추가할 계획이다. 고객별로 시스템 전체를 처음부터 만드는 기존 SI 사업과는 다르다.”
 —현재 실제 현장에 적용한 사례가 있나.
 “스마트 별빛 휴양림이 초기 사례다. 여러 대의 사족보행 로봇을 하나의 플랫폼에서 운영하고, 로봇이 수집한 데이터와 운행 정보를 분석한다. 지금은 로봇을 안정적으로 움직이고 데이터를 축적하는 단계다. 앞으로 축적된 데이터를 다시 학습에 활용해 로봇의 판단과 움직임을 개선하는 구조로 발전시킬 계획이다. 야외는 공장보다 지형과 날씨 등 변수가 많아 자율화 수준을 단계적으로 높여야 한다.”
 ◇ “통신 끊기면 로봇 즉시 정지… 장애 상황 사전 검증 필수”
 —통신 장애나 AI의 오판은 안전사고로 이어질 수 있다는데.
 “일반 AI의 잘못된 답변과 달리 피지컬 AI의 오류는 현실의 사고로 이어질 수 있다. 우선 네트워크를 유선과 무선으로 이중화하고, 통신이 끊기면 로봇이 즉시 안전 정지하거나 제한 운행 모드로 전환하도록 설계해야 한다. 현장에 적용하기 전에는 시뮬레이션 환경에서 통신 두절과 센서 오류, 예기치 않은 장애물 출현, AI의 오판 등 다양한 예외 상황을 반복적으로 검증해야 한다. 시뮬레이션을 통과한 뒤에도 제한된 현장에서 단계적으로 실증하고, 고위험 업무나 이상 상황에는 사람이 즉시 개입할 수 있는 체계를 갖춰야 한다.”
 —플랫폼을 실제 고객 업무에 적용할 인력은 어떻게 확보하나.
 “플랫폼을 구축하거나 컨설팅 보고서만 제공해서는 업무가 바뀌지 않는다. 고객 현장에서 문제를 찾고 데이터를 정비한 뒤 AI 에이전트를 설계해 실제 시스템과 연결해야 한다. 이를 담당하는 인력이 FDE다. 산업·업무 전문가와 AI·데이터·클라우드 전문가가 한 팀으로 들어가 실제 데이터로 최소기능제품(MVP)까지 만든다.”
 —FDE는 얼마나 육성할 계획인가.
 “KT는 2년 안에 FDE 500명 이상을 육성할 계획이다. 구성원의 역량을 진단하고 교육, 자격 인증, 실제 프로젝트 참여를 연계할 것이다. 플랫폼과 FDE를 함께 투입해 AI가 생산성과 비용, 안전 등 고객이 체감하는 성과로 이어지게 하는 ‘AX 밸류 파트너’가 되는 것이 목표다.”
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