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"금융 60%·공공 30%"…KT가 짚은 AX 속도차, 해법도 달랐다
[경제일보] 금융회사와 공공기관의 인공지능 전환(AX) 속도가 두 배 가까이 벌어진 것으로 나타났다. 금융권은 투자 효과와 AI 신뢰성 입증을, 공공부문은 예산 확보와 기관 간 데이터 연계를 주요 과제로 꼽았다. KT는 금융·공공 분야의 AX 추진 현황과 실행 방안을 담은 ‘KT AX 인사이트 리포트’ 금융편·공공편을 발간했다고 14일 밝혔다. 보고서는 지난 7월 은행·증권·보험·카드사 임직원 200명과 중앙부처·지방자치단체·공공기관 임직원 200명 등 400명을 대상으로 실시한 설문조사를 토대로 작성됐다. 조사 결과 개념검증(PoC)이나 일부 업무 적용, 전사 확산 등 AX 실행 단계에 진입했다고 응답한 비율은 금융기관 59.5%, 공공기관 30%였다. 금융권에서 생성형 AI 적용이 상대적으로 빠르게 진행되고 있지만 PoC도 실행 단계에 포함한 수치인 만큼 전사 도입률로 해석해서는 안 된다. 분야별 고민도 달랐다. 금융권은 AI 투자 대비 효과(ROI)를 수치로 입증하고 오류와 환각, 정보 유출 위험을 통제하는 문제가 우선순위로 나타났다. 공공기관은 제한된 예산 안에서 성과를 측정하고 서로 다른 기관의 데이터와 시스템을 연결하는 데 어려움을 겪는 것으로 조사됐다. KT는 기관의 AX 수준을 ‘검토 전·관심’, ‘PoC·부분 운영’, ‘기관 전반 확산’ 등 세 단계로 나눠 해법을 제시했다. 금융권에는 문서 처리와 고객 상담처럼 효과를 빠르게 확인할 수 있는 업무부터 시작해 ROI 측정, 데이터 표준화, AI 거버넌스 구축으로 확대하는 방안을 권고했다. 공공부문에는 문서 작성과 민원 처리 등 상대적으로 위험이 낮은 업무에 AI를 먼저 적용하고 성과를 다음 연도 예산과 연결하는 방식을 제안했다. 기관 간 데이터 표준화와 설명가능한 AI를 활용한 책임체계 마련도 주요 과제로 제시했다. 실제 적용 사례도 담았다. 금융권에서는 내부통제와 보안 수준을 유지하면서 금융 특화 거대언어모델(LLM)과 AI 에이전트 플랫폼을 활용해 문서 작성과 여신심사를 지원한 사례를 소개했다. 공공부문에서는 AI 챗봇과 음성인식을 결합한 구독형 인공지능 고객센터(AICC)를 통해 민원 대기시간과 상담 공백을 줄인 사례를 제시했다. 금융권 망분리 규제 완화와 공공부문의 생성형 AI 활용 확대가 맞물리면서 보안·규제 대응 역량을 갖춘 정보기술(IT) 서비스 기업의 수주 경쟁도 치열해지고 있다. KT는 보고서를 잠재 고객의 도입 단계를 진단하고 자사 AI 모델·클라우드·네트워크·AICC를 묶어 제안하는 기업간거래(B2B)·기업정부간거래(B2G) 영업 기반으로 활용할 것으로 보인다. 장대성 KT 엔터프라이즈전략본부 상무는 “산업 현장에서 확인한 고민과 요구를 바탕으로 보고서를 제작했다”며 “B2B·B2G 고객이 성공적으로 AX를 추진하는 데 도움이 되길 바란다”고 말했다. 한편 보고서의 활용도를 높이려면 설문 응답자의 직급과 AI 의사결정 참여 여부, 업종·기관별 세부 결과도 함께 공개할 필요가 있다. 향후 KT 구축 사례에서 업무시간과 비용이 얼마나 줄었는지 정량 성과까지 제시되면 실행 지침으로서 설득력이 더 높아질 것으로 보인다.
2026-09-14 11:40:57
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'사람 없는 공장' 5년간 실증…KT·KAIST·다임, 피지컬 AI 동맹
[경제일보] KT(대표이사 박윤영)가 한국과학기술원(이하 KAIST), 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 인공지능(AI)이 로봇과 설비를 제어하는 ‘다크팩토리(Dark Factory·무인공장)’ 개발에 나선다. 연구실 단계의 피지컬 AI를 실제 제조 현장에서 검증하고 상용 플랫폼으로 연결하는 5년짜리 프로젝트다. KT는 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 기술 개발과 실증, 사업화를 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 과학기술정보통신부 ‘피지컬 AI 얼라이언스’ 2기 활동에서 논의한 협력 방안을 구체화한 것이다. 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서로 현실 공간을 인식하고 로봇·자율주행차·산업 장비를 스스로 판단·제어하도록 하는 기술이다. 다크팩토리는 조명이나 상주 인력 없이도 생산·물류 공정이 운영되는 고도화된 무인공장을 뜻한다. 협력의 중심은 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘협업지능 피지컬 AI 기반 소프트웨어 플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업’이다. NIPA의 2026년도 정부지원 예산 자료에 따르면 전체 사업의 올해 예산은 766억6600만원이다. 다만 KT·KAIST·다임리서치 컨소시엄에 배정되는 금액은 공개되지 않았다. 세 기관은 앞으로 5년간 여러 종류의 로봇과 센서, 생산설비를 하나의 플랫폼에서 연결하고 제조 공정이 작업 상황에 맞춰 스스로 대응하는 기술을 개발한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드에서 성능을 검증한 뒤 반도체와 이차전지, 자동차 등 제조 현장으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기술 개발은 완전히 처음부터 시작하는 것은 아니다. KAIST와 다임리서치는 지난 3월 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 통합 관제하는 피지컬 AI 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’를 공개했다. 다임리서치는 2020년 KAIST 장영재 교수와 연구진이 창업한 기업으로, 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼 ‘xMS’를 개발해 왔다. 수십대에서 수천대에 이르는 물류·제조 로봇의 작업 경로와 배치를 최적화하는 것이 핵심이다. KT는 여기에 데이터 운영 플랫폼과 엣지 AI(현장 인접형 인공지능), 초고속·초저지연 네트워크를 결합한다. 로봇이 생성한 데이터를 멀리 떨어진 클라우드로 모두 전송하지 않고 공장 가까이에서 처리해 제어 지연을 줄이는 역할이다. AI 에이전트와 시뮬레이션 기술을 활용해 공정 운영과 성능 검증도 자동화할 방침이다. KT로서는 통신망 공급을 넘어 제조 AI 운영 플랫폼 사업으로 기업간거래(B2B) 영역을 넓힐 기회다. KAIST의 연구성과, 다임리서치의 로봇 관제 기술, KT의 데이터·통신 인프라를 묶어 국산 다크팩토리 모델을 만들고 해외 시장까지 공략한다는 구상이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 “AI 에이전트와 엣지 AI, 네트워크 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.
2026-09-08 09:33:16
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AI 세탁으로 호텔·병원 잡는다…LG전자, 'LG 프로페셔널'로 상업용 세탁시장 확대
[경제일보] LG전자가 대용량 상업용 세탁가전을 앞세워 글로벌 기업간거래(B2B) 시장 공략을 강화한다. 호텔과 병원, 요양시설 등 대용량 세탁 수요가 증가하는 가운데 인공지능(AI)과 고효율 기술을 접목한 프리미엄 제품으로 상업용 세탁 시장에서 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 대용량 상업용 세탁가전 브랜드 'LG 프로페셔널(LG Professional)'을 출시했다고 9일 밝혔다. 신제품은 30·25·20㎏ 세탁기와 30·25㎏ 건조기, 세탁과 건조를 하나로 구현한 일체형 세탁건조기 콤보(세탁 25㎏·건조 16㎏) 등 총 6종으로 구성됐다. LG전자는 그동안 20㎏ 미만 상업용 세탁가전을 학교 기숙사와 공동주택 세탁시설 등을 중심으로 공급해 왔다. 이번 대용량 라인업 출시를 계기로 호텔과 병원, 요양시설, 대형 코인세탁소 등 B2B 시장으로 사업 영역을 확대한다는 계획이다. 제품은 이달 유럽 시장을 시작으로 아시아와 북미 등 글로벌 주요 시장에 순차 출시된다. 특히 유럽은 관광 산업 성장과 고령화로 상업용 대용량 세탁기 수요가 꾸준히 늘고 있는 지역이다. 글로벌 시장조사업체 스카이퀘스트에 따르면 세계 상업용 세탁 시장은 오는 2032년 약 108억달러 규모로 성장할 전망이다. LG 프로페셔널은 AI 코어테크를 기반으로 세탁물 무게를 분석해 물 사용량과 건조 조건을 자동으로 조절하는 것이 특징이다. 세탁 시간은 물론 물과 전기 사용량을 줄여 운영 효율성을 높일 수 있도록 설계됐다. 세탁기는 최대 1100rpm의 고속 탈수 기능을 지원해 세탁 후 잔류 수분을 줄이고 건조 시간을 단축한다. 또 '다이내믹 볼 코어 시스템(Dynamic Ball-Core System)'을 적용해 드럼 내부 불균형을 자동 보정하고 진동과 소음을 최소화했다. 이를 통해 장비 마모를 줄여 유지보수 부담도 낮출 수 있다는 설명이다. 건조기와 세탁건조기 콤보에는 듀얼 인버터 히트펌프 기술이 적용됐다. 히터 방식보다 전력 소비를 줄이면서도 저온으로 건조해 옷감 손상을 최소화할 수 있는 것이 장점이다. 특히 덕트 설치가 필요 없는 구조를 적용해 건물 구조 변경이 어려운 유럽의 노후 건축물이나 임대형 상업시설에서도 설치 편의성을 높였다. 운영 관리 기능도 강화했다. 제품에는 7인치 터치 LCD를 적용해 사용 편의성을 높였으며 상업용 세탁 운영 플랫폼 '런드리크루(LaundryCrew)'를 통해 원격 관리와 오류 알림, 스마트 진단 기능도 제공한다. 여러 대의 장비를 동시에 운영하는 사업장의 관리 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 업계에서는 AI와 에너지 효율 기술을 기반으로 한 상업용 세탁 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있다고 보고 있다. 단순 제품 판매를 넘어 원격 관리와 유지보수 서비스까지 결합한 통합 B2B 솔루션 경쟁도 한층 치열해지는 추세다. LG전자는 가정용과 상업용을 아우르는 세탁가전 기술력을 기반으로 글로벌 HVAC(냉난방공조), 주방가전에 이어 상업용 세탁 시장에서도 B2B 사업 포트폴리오를 확대해 나간다는 방침이다. 손창우 LG전자 리빙솔루션사업부장은 "AI와 고효율 기술, 통합 관리 솔루션을 기반으로 고객들이 세탁 사업장을 더욱 효율적으로 운영할 수 있도록 지원할 것"이라며 "글로벌 상업용 세탁 시장에서 차별화된 경쟁력을 앞세워 B2B 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "상업용 세탁가전은 병원과 호텔, 세탁 전문사업장 등에서 사용하는 만큼 제품 성능뿐 아니라 설치 편의성과 운영·유지보수까지 포함한 통합 솔루션이 모두 중요하다"며 "대용량 장비 특성상 전력과 설치 환경을 고려한 설계는 물론 여러 장비를 효율적으로 관리할 수 있는 플랫폼까지 함께 제공해야 고객이 원하는 가치를 완성할 수 있다"고 했다. 이어 "B2B 시장은 고객마다 사용 환경과 요구사항이 모두 다르기 때문에 특정 모델 하나보다 다양한 수요를 충족할 수 있는 제품 라인업을 갖추는 데 중점을 뒀다"며 "호텔과 병원, 세탁시설 등 고객 환경에 맞춰 최적의 제품을 선택할 수 있도록 총 6종의 라인업을 구성했다"고 말했다.
2026-07-09 10:56:47
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피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다
[경제일보] 피지컬 AI 경쟁이 휴머노이드에서 제조 현장으로 빠르게 이동하고 있다. 정부가 제조업 중심의 AI 로봇 보급과 핵심 부품 육성에 나서면서 제조 현장이 피지컬 AI 확산의 출발점으로 떠오르고 있다. 같은 흐름 속에서도 기업들의 투자 전략은 엇갈린다. 현대자동차그룹과 LG전자는 로봇으로 공장을 혁신하는 데 집중하는 반면, HD현대로보틱스와 로보티즈는 로봇과 핵심 부품을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. ‘로봇을 팔 것인가, 로봇으로 공장을 바꿀 것인가’를 둘러싼 전략 차이가 제조기업들의 새로운 경쟁 구도를 바꾸고 있다. ◆ 제조업이 먼저 검증한다…피지컬 AI 경쟁력은 데이터 3일 산업통상자원부와 로봇업계 등에 따르면 정부는 피지컬 AI를 차세대 제조 경쟁력의 핵심 축으로 육성하기 위해 업종별 특화 AI 로봇을 매년 1000대 이상 산업 현장에 보급하고, 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하는 방안을 추진하고 있다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 계획도 포함됐다. 정부가 제조업을 피지컬 AI 확산의 출발점으로 선택한 것은 제조 현장이 기술의 경제성과 활용성을 가장 빠르게 검증할 수 있는 공간이기 때문이다. 휴머노이드는 사람처럼 움직이고 판단하는 기술을 구현해야 하는 만큼 가격과 안전성, 작업 효율, 양산성까지 함께 확보해야 한다. 제조 현장은 용접과 조립, 검사, 물류, 이송 등 적용 분야가 명확하고 생산성 향상 효과를 수치로 확인할 수 있어 기술을 실증하기에 적합한 환경으로 평가된다. 기존 산업용 로봇이 반복 작업을 수행하는 자동화 설비였다면 피지컬 AI는 작업 환경을 인식하고 축적된 데이터를 학습해 작업 방식을 스스로 최적화하는 단계로 발전하고 있다. 생산설비와 작업자, 물류 시스템에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 공정 효율과 품질을 함께 높이는 것이 핵심이다. 피지컬 AI 경쟁력은 로봇 자체보다 제조 현장에서 축적되는 데이터의 양과 활용 역량에서 갈릴 가능성이 크다. 다양한 작업 환경에서 확보한 데이터가 많을수록 인공지능의 판단 정확도와 작업 완성도가 높아지고, 이는 다시 생산성 향상으로 이어진다. 정부가 데이터팩토리 구축을 핵심 과제로 제시한 것도 제조 데이터를 체계적으로 확보하고 산업 현장에서 활용하기 위함으로 분석된다. 다만 같은 제조업 기반을 두고도 기업들의 선택은 다르다. 일부는 로봇을 활용해 생산성과 품질을 높이는 데 집중하고, 일부는 로봇과 핵심 부품을 새로운 사업으로 육성하고 있다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 이러한 전략 차이는 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다. ◆ 현대차·LG는 로봇 활용, HD현대로보틱스·로보티즈는 로봇 공급 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 생산 현장에 먼저 적용하고 있다. 계열사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다. 초기에는 부품 분류 등 안전성 검증이 가능한 작업부터 적용하고, 2030년부터는 조립 등 고도화된 공정으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 핵심은 제조 데이터다. 현대차그룹은 HMGMA에 로봇 전용 학습 공간인 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 구축해 로봇 학습 데이터를 수집할 계획이다. 생산라인에서 반복 작업을 수행하며 확보한 데이터를 다시 학습에 반영해 로봇 성능과 공정 효율을 높인다는 전략이다. 투자 계획도 같은 방향으로 이어지고 있다. 현대자동차그룹은 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자하고, 이 가운데 50조5000억원을 인공지능, 로보틱스, 소프트웨어중심차량(SDV), 전동화, 수소 등 미래 사업에 투입할 계획이다. LG전자는 제조와 생활공간을 연결하는 방식으로 피지컬 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 스마트팩토리에서 축적한 자동화 기술을 홈로봇과 AI홈, 서비스 로봇으로 확대 적용하고, 스마트 가전과 연계한 공간 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 로봇을 판매하는 데 그치지 않고 기존 가전과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 활용하는 것이 특징이다. AI홈을 중심으로 가전과 로봇이 이용자의 생활 패턴을 학습하고 공간을 관리하는 구조를 구축하고 있다. 제조 현장에서 검증한 자동화 기술을 소비자 생활공간과 기업간거래(B2B) 영역으로 확장해 제조와 서비스 경쟁력을 함께 높이려는 전략으로 풀이된다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇 공급 확대에 속도를 내고 있다. 최근 KDB산업은행과 KY PE로부터 1800억원 규모의 투자를 유치했으며, 확보한 자금은 피지컬 AI 기반 차세대 로봇 기술 개발과 해외 시장 확대 등에 투입할 계획이다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 확대될수록 산업용 로봇 수요도 함께 늘어날 것으로 보고, 조선과 자동차 등 주력 산업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 로보티즈는 사람 손 구조를 구현한 로봇핸드와 초소형 핑거 액추에이터를 앞세워 핵심 부품 시장을 공략하고 있다. 액추에이터는 산업용 로봇과 서비스 로봇, 휴머노이드의 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. 휴머노이드와 산업용 로봇 보급이 늘어날수록 로봇 관절과 손을 구성하는 부품 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “피지컬 AI는 제조기업과 로봇기업 가운데 어느 한쪽만으로 성장하기 어려운 산업”이라며 “생산 현장에서 확보한 데이터와 로봇, 핵심 부품 기술이 함께 발전할 때 산업 경쟁력도 높아질 것”이라고 했다.
2026-07-03 17:14:23
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