코난테크놀로지, 경남 피지컬 AI 국책과제 착수…제조 데이터 품질관리 기술 개발

코난테크놀로지는 경남의 피지컬 AI 국책사업에 참여해 제조 현장 물리데이터 품질관리 기술 개발과 디지털트윈 기술 개발을 추진한다고 밝혔다. 이를 통해 제조 AI 역량을 실제 하드웨어·자율제어 영역으로 확장하고, 피지컬 AI 기술 기반을 확보할 계획이다.

코난테크놀로지가 참여하는 사업은 경남 '인간-AI 협업형 거대행동모델(LAM) 개발 및 글로벌 실증사업'이다. 지난 16일에는 과학기술정보통신부 주관 '전북특별자치도·경상남도 피지컬 AI R&D 사업 착수보고회'가 개최됐다.

코난테크놀로지는 착수보고회에서 사업 추진 방향과 연구개발 로드맵을 공유했다. 경남 사업의 목표는 제조 데이터를 학습한 AI 기반 LAM을 개발하는 것이며, 이 LAM의 제어 대상은 로봇·설비 등 물리 장비다.

이 사업은 제조 현장 실증까지 추진하는 구조로 진행된다. 이를 위해 올해부터 제조공정 데이터, 데이터 파이프라인, 양방향 디지털트윈, 통합 플랫폼, 검증 체계를 구축한다.

사업 기간은 2030년까지 5년간이며, 총투입 규모는 6763억 원이다.

코난테크놀로지는 메가존, 한국전자통신연구원(ETRI)과 컨소시엄을 구성하고 컨소시엄 참여 과제인 총괄3 '제조데이터 신뢰성 확보 및 전주기 통합 운영 플랫폼 기술 개발'에 참여한다. 이 과제에서 메가존은 총괄 역할을 맡고, 3세부 '물리데이터 품질관리 기술 개발'의 주관기관은 ETRI다. 코난테크놀로지는 3세부 공동연구기관으로 참여한다.

이 안에서 코난테크놀로지의 핵심 과제는 제조 현장 비정형 데이터의 자산관리셸(AAS) 자동 변환 기술 개발이다. AAS는 설비·로봇·부품 등 물리적 제조 자산의 디지털 표현용 국제 표준이다. 코난테크놀로지는 이와 함께 디지털트윈 생성 합성데이터와 실제 제조 현장 물리데이터 간 차이 측정·보정 품질관리 기술도 개발 대상에 포함한다.

이 같은 기술 개발은 제조 데이터를 AI 학습·활용 가능 형태로 전환하기 위한 정제를 목적으로 한다. 핵심 목표는 데이터 신뢰성 제고다.

회사는 과제를 통해 확보한 물리데이터 품질관리 기술과 디지털트윈 기술을 기존 제조 AI 기술과 연계할 계획이다. 기술 확장 구상으로는 제조 AI의 하드웨어 적용인 임바디드 AI를 추진한다. 다음 단계 구상으로는 실제 환경에서 로봇·설비의 자율 임무 수행을 구현하는 피지컬 AI로 범위를 확대한다.

과정 확보 기술의 활용처는 제조 AI 솔루션 'AI 명장' 고도화다. 고도화 방식은 제조·물리 데이터와 디지털트윈의 결합이다. 목적은 현장 적용 범위 확대다. 김만수 코난테크놀로지 AI플랫폼 개발그룹장(상무)은 경남 국책과제로 확보하는 제조·물리 데이터 품질관리·디지털트윈 기술을 'AI 명장' 고도화에 접목한다고 밝혔다.

회사는 현장 적용 범위를 확대한 뒤 향후 계획으로 국방·방산 제조 분야로 사업을 확대할 방침이다. 김만수 코난테크놀로지 AI플랫폼 개발그룹장(상무)은 이를 기반으로 국방·방산 제조 분야까지 사업 영역 확대를 추진한다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407109

참고자료

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