생성형 AI의 경쟁 무대가 화면 속 정보 처리에서 공장과 로봇이 움직이는 물리적 공간으로 이동하고 있다. 제조 현장에서 AI를 활용하려면 데이터를 분석하는 수준을 넘어 주변 환경과 설비 상태를 이해하고 다음 상황을 예측해 실제 장비의 행동까지 제어해야 한다. 이를 위해 현실을 가상공간에 구현하는 디지털트윈부터 물리적 변화를 예측하는 월드모델, 로봇의 행동을 결정하는 모델까지 여러 기술이 하나의 흐름으로 연결돼야 한다. NC AI가 전북과 경남에서 추진되는 대규모 피지컬 AI 국가 연구개발 프로젝트에 동시에 참여해 이 기술들을 실제 제조 현장에 적용한다.
피지컬 AI 전문기업 NC AI(대표 이연수)는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업의 주요 과제에 참여한다. 이번 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 국가 프로젝트다. 현실에서 발생하는 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서와 설비, 로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술 확보를 목표로 한다.
NC AI가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다. (자료 제공: NC AI)
지역별 역할도 다르다. 전북에서는 공장 전체를 지능적으로 연결하고 운영하는 자율공장 기술을 개발하고 경남에서는 제조 공정의 정밀제어 기술을 중심으로 연구한다. 개발 기술을 향후 ‘K-AI 공장’ 패키지로 발전시켜 제조 현장에 적용한다는 구상이다.
NC AI는 전북에서 디지털트윈과 무인공장을 중심으로 2개 과제를 수행한다. ‘협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발’에서는 공장 설비와 작업공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자의 움직임을 시뮬레이션한다.
실제 공장에서 모든 상황을 반복해 학습하기 어려운 만큼 가상환경에서 AI 학습 데이터를 생성하고 VLM·VLA 모델을 학습·검증할 수 있는 기반을 만드는 것이 핵심이다.
또 다른 전북 과제인 ‘무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발’에서는 제조 현장의 공간과 상황을 인식하고 대응하는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. LLM과 VLM 등을 활용해 공장 안에서 발생하는 정적·동적 상황을 파악하고 설비와 로봇이 이를 바탕으로 대응할 수 있는 무인공장 운영 기술을 연구한다.
가상공장에서 학습해 실제 로봇 움직인다…조선·반도체 현장 적용
경남에서는 ‘물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발’ 과제에 참여한다. 센서와 비전 등 산업 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 설비와 작업환경의 물리적 상황을 이해하고 변화를 예측하는 월드모델을 개발한다.
대규모 행동모델(LAM)은 월드모델 등이 파악한 현장 상황을 바탕으로 설비와 로봇의 행동을 계획하고 제어하는 역할을 맡는다. NC AI는 상황 인지에서 실제 행동까지 이어지는 기술을 조선 용접과 반도체 후공정 등 제조 분야에 적용할 예정이다.
NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 연결하는 피지컬 AI 기술을 개발해왔다. 실제 산업현장을 3D 가상환경에 구현해 AI의 학습과 검증에 활용하고 월드모델로 현실의 물리적 상황을 이해한 뒤 행동모델과 RFM을 통해 판단을 설비와 로봇의 움직임으로 연결하는 구조다.
산업별 실증도 진행하고 있다. 올해 한화오션과는 협동로봇 기반 자율 용접 기술을 개발하고 현대로템과는 월드모델을 활용한 가상 전장환경 및 로봇 학습, 포스코DX와는 휴머노이드 로봇 행동 학습 등 제조 현장별 피지컬 AI 기술을 개발·실증해왔다.
NC AI는 이 같은 산업 현장 경험을 전북·경남 연구개발사업에 적용해 제조 환경과 공정 특성에 맞는 피지컬 AI 기술을 개발하고 실제 현장에서 검증할 예정이다.
이연수 NC AI 대표는 “피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제”라며 “이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.
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