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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습
[경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.
2026-06-25 09:52:59
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KT 컨소시엄, '차세대 119통합시스템' 설계 맡는다…국가 재난대응 플랫폼 추진
[경제일보] 전국 소방본부가 각각 운영해 온 119 신고·출동 시스템이 인공지능(AI)과 클라우드 기반의 국가 단위 통합 플랫폼으로 전환된다. 지역별로 분산된 시스템 구조를 통합해 대형 재난이나 신고 폭주 상황에서도 보다 신속하고 효율적인 대응 체계를 구축하기 위한 것으로, 차세대 재난 대응 인프라 구축 작업이 본격화되는 모습이다. 18일 KT는 소방청이 추진하는 '차세대 119 통합시스템 구축' 사업의 정보시스템 마스터플랜(ISMP) 수립 사업을 수주하고 재난 대응 체계 설계에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업은 전국 소방 시스템을 AI와 클라우드 기반 통합 플랫폼으로 전환하기 위한 최상위 기획 단계다. KT는 코넥, 브이티더블유, 넥스트아이앤아이, 엠티데이타 등과 컨소시엄을 구성해 사업을 수행한다. KT 컨소시엄은 긴급통신 인프라 구축 경험과 공공안전망 구축 수행 역량, 고신뢰·고가용성 ICT 기술력 등을 기반으로 사업 수행 능력을 인정받았다고 설명했다. ISMP는 대규모 공공 정보화 사업을 추진하기에 앞서 전체 시스템 구조와 기술 방향, 사업 추진 전략 등을 설계하는 단계다. KT 컨소시엄은 계약 체결 이후 약 180일 동안 차세대 119 통합시스템 구축을 위한 세부 시스템 설계와 추진 전략을 마련할 예정이다. 차세대 119 통합시스템은 AI 음성인식 기반 신고 접수와 전국 단위 통합 지리정보시스템(GIS), 영상·IoT 기반 자동 신고 기능 등을 구성할 계획이다. 다양한 매체를 통해 접수되는 신고 정보를 통합 관리하고 재난 상황을 실시간으로 분석해 대응 체계를 고도화하는 것을 목표로 설계되고 있다. 또한 관할 구분 없이 전국 단위로 소방력을 동원할 수 있는 초광역 출동 체계도 구축된다. 이를 통해 대형 화재나 복합 재난이 발생했을 때 지역 간 협력 대응이 가능해지고, 신고가 집중되는 상황에서도 긴급도를 자동 분류해 보다 신속한 대응이 이뤄질 전망이다. 김승룡 소방청장은 "차세대 119통합시스템은 예측 불가능한 대형 재난 상황에서도 국민에게 중단 없는 최상의 소방 서비스를 제공하기 위한 핵심 인프라"라며 "이번 밑그림 설계 작업을 시작으로 시·도 경계를 허무는 국가 단위 광역 대응 체계를 완벽히 구축하여 국민의 생명과 안전을 더욱 굳건히 지켜나가겠다"고 강조했다. KT는 이번 ISMP 수립 과정에서 클라우드 네이티브 아키텍처 기반의 시스템 구조를 제안하고 무중단 운영 체계와 재해복구(DR) 센터 구축 방안도 마련할 계획이다. 데이터 통합과 표준화 전략을 통해 시스템 안정성과 확장성을 동시에 확보하는 것이다. 또한 차세대 시스템 구축 이후 안정적인 운영을 위해 필요한 법·제도 개선 사항과 조직 운영 체계 개편 방향도 함께 도출할 예정이다. 이를 통해 전국 단위 통합 재난 대응 플랫폼이 안정적으로 운영될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 소방청은 ISMP 수립 결과를 토대로 향후 차세대 119통합시스템 구축 사업을 본격적으로 추진할 예정이다. 시스템 구축이 완료되면 전국 소방본부의 신고 접수와 출동 지휘, 상황 관리 체계가 하나의 플랫폼으로 통합되면서 재난 대응 효율성이 한층 높아질 것으로 전망된다. 유용규 KT 엔터프라이즈 부문 공공사업본부장 전무는 "차세대 119통합시스템 ISMP 수립 사업은 국민의 안전과 직결된 국가 핵심 안전 인프라의 미래를 설계하는 사업"이라며 "KT는 AI와 클라우드 기술을 기반으로 소방청과 함께 세계 최고 수준의 국가 재난대응 체계를 구현해 나가겠다"고 말했다.
2026-03-18 16:00:00