▲ 제조 데이터 라이브러리 내 데이터 활용 절차(안)

정부가 제조업의 인공지능(AI) 대전환을 위해 기업의 핵심 데이터를 안전하게 보호하고 활용할 수 있는 ‘제조 데이터 라이브러리’ 구축을 추진한다.

산업통상부(장관 김정관)는 정부 출범 1주년을 맞아 5일 제조 AI 관련 산·학·연 전문가들과 함께 ‘M.AX(제조 AI 대전환) 성공의 핵심, 제조 데이터 및 이와 연계한 AI 모델과 인프라’를 주제로 ‘제3회 M.AX 전문가 컨퍼런스’를 개최했다고 밝혔다.

글로벌 각국 기업이 AI를 통해 제조업을 고도화하고 있는 가운데 제조 AX(AI 전환)를 위해서는 제조 기업이 보유한 고품질 제조 데이터를 확보하고 이를 기반으로 다양한 제조 현장에 즉각 적용 가능한 제조 AI 모델을 개발하는 것이 필수다.

이를 위해 산업부는 1,500여개 제조기업·AI기업·학계·연구기관 등이 함께하는, 11개 분과로 구성된 ‘M.AX 얼라이언스’를 중심으로 분과별 특성에 맞는 제조 데이터를 확보하고 활용 생태계를 구축하기 위해 가용 역량을 총동원 중이다.

현재 △AI 팩토리 분과(제조공정 AI 도입 생산성 개선) △AI 로봇 분과(AI 기업과 로봇기업이 휴머노이드 동작 데이터 수집) △자율운항선박 분과(해운사·운항 데이터 확보를 위한 AI 데이터 플랫폼 사업) △AI 미래차 분과(자율주행 데이터 수집·가공) 등을 중심으로 연구개발이 확대되고 있다.

기업들이 보유한 제조 데이터에는 기업의 핵심 기술과 생산 노하우 등 핵심 지식재산(IP)이나 민감한 영업기밀이 포함된 경우가 많은 만큼 산업부는 이들 기업들이 후속 연구개발 과제에 안심하고 데이터를 제공할 수 있도록 안전한 데이터 저장·관리·활용 인프라인 ‘제조 데이터 라이브러리’ 구축 사업을 준비하고 있다.

라이브러리에는 고품질 제조 데이터가 집적되는 만큼, 데이터 유출을 방지하고 보안을 유지할 수 있는 별도 장치와 절차가 마련된다. 특히, 외부와 차단된 ‘클린룸’ 내에서만 데이터 활용이 가능하며, 외부로의 반출은 금지된다. 데이터 열람에 대해서도 엄격한 별도 심사 절차를 운영할 계획이다.

라이브러리 구축에 시일이 소요되는 만큼, 산업부는 지난 5월부터 한국전자기술연구원이 운영하는 ‘제조 AI 솔루션 개발지원센터’를 임시 거점으로 삼아 AI 팩토리 사업 등에서 확보한 데이터를 저장하기 시작했다. 그간 모인 데이터를 활용해 ’26년 말까지 제조 AI 파운데이션 모델 프로토타입을 개발하고, M.AX 얼라이언스 참여기업 등을 대상으로 프로토타입의 현장 적용과 성능 검증 등을 추진할 계획이다.

제품 데이터 확보와 이를 활용한 제품 AI 모델 개발도 지속 추진된다. AI 로봇 분과의 경우 휴머노이드 상용화를 위해 필요한 대규모 로봇 학습용 데이터를 직접 생성하는 ‘로봇 데이터팩토리’ 구축을 추진해 다양한 로봇에 탑재 가능한 로봇 AI 모델을 고도화할 예정이다. 자율운항선박 분과 또한 실선 운항 데이터 외에도 해운사가 旣보유한 데이터를 연계하고 가상 운항 데이터를 생성하는 등 다양한 방식으로 운항 데이터를 확보, AI 모델 개발까지 연계할 계획이다.

또한 실시간 추론·판단 수요에 대응하기 위한 엣지 방식의 데이터 센터 등 제조 AX에 특화된 인프라도 지속 확충한다. 산업부는 지역기업들이 AI 모델을 실시간 추론에 활용할 수 있도록 올해 추경예산을 활용해 엣지 AI 데이터 센터 1개소를 산업단지에 구축할 계획이다. 또한 산단과 연계한 데이터센터도 계속 확충하여 국내 사업자들의 데이터 센터 성공 사례(레퍼런스) 확보를 돕는 한편, 나아가 데이터 센터의 수출 활성화까지 이어지도록 지원할 예정이다.

한편 이날 컨퍼런스에서는 고품질 제조데이터 확보와 이를 위한 저장·활용 인프라 구축이 시급하다는 의견이 제시됐다. 김현정 IBM 대표를 비롯한 전문가들은 제조 AX 추진에 있어 양질의 데이터 확보가 선행돼야 하며, 이를 안전하게 활용할 수 있는 기반이 필요하다고 강조했다.

AI 팩토리 분과 공동위원장인 고영명 포항공대 교수는 제조 AI 모델 개발현황을 공유하고, 향후 AI 팩토리 사업 등으로부터 확보될 데이터와 연계한 개선 방안 및 기대효과에 대해 발표했다.

김성열 산업부 산업성장실장은 “핵심자산인 제조데이터를 지키고 활용하기 위해서는 기업들이 안심하고 데이터를 제출할 수 있도록 신뢰와 안전이 담보되어야 한다”면서 “기업들의 AI 도입·활용을 촉진할 수 있는 데이터 라이브러리와 같은 AI 플랫폼, 데이터센터 등 핵심 인프라를 완비하는데 총력을 기울일 것”이라고 밝혔다.