경기 가상융합산업 전문가 포럼, AI 경쟁력 높일 ‘현장 경험’에 주목

테크월드뉴스 · 2026년 10월 2일

✦ AI 요약

10월 1일 수원 광교비즈니스센터 경기XR센터에서 '2026 경기 가상융합산업 전문가 포럼'이 열렸고, 경기콘텐츠진흥원이 주관했다.

포럼에서는 AI·가상융합 기술과 사람의 경험을 연결하는 방안이 논의됐으며, 손해인 대표는 현업 지식과 AI 이해를 결합하는 역량과 현업 담당자의 업무 정의·실행 설계 역할을 강조했다.

손병희 대표는 로봇 현장 적용에 필요한 데이터 확보와 안전·전력 고려를, 우운택 교수는 경험 전이와 기록된 경험의 구조화·재활용 필요성을 제시했다.

AI의 업무 자동화·로봇·교육 적용이 확대되면서 실제 업무를 아는 사람의 경험을 기술에 접목하는 역량의 중요성이 커지고 있다. 이는 자동화 대상 업무·판단 기준 설정에 현업 지식이 필요하고, 숙련자 작업의 학습 데이터 확보에도 현업 지식이 필요하며, 개인 노하우의 타인 전달 과정에도 현업 지식이 필요하기 때문이다.

이 같은 문제의식 속에 10월 1일, 수원 광교비즈니스센터 경기XR센터에서 '2026 경기 가상융합산업 전문가 포럼'이 개최됐다. 포럼에서는 사람의 경험과 AI·가상융합 기술의 연결 방안이 논의됐으며, 대주제는 '가상융합이 만드는 미래산업과 우리의 일상'이었다.

이날 발표자로는 손해인 업스테이지 교육부문 대표(부사장), 손병희 마음AI 국방AI·로보틱스 부문 대표, 우운택 카이스트 교수가 나섰다. 포럼은 경기콘텐츠진흥원이 주관했다.

이번 포럼은 경기 가상융합산업 혁신센터 사업의 일환으로 진행됐다. 이 센터는 올해 과학기술정보통신부 공모사업에 선정됐으며, 도내 가상융합산업 육성을 목표로 기업 지원과 전문인력 양성을 추진하고 있다.

손해인 대표는 AI 발전에 따라 기업이 요구하는 인재 역량이 변화하고 있다고 진단했다. 딥러닝 확산기에는 필요한 인력이 모델 개발 엔지니어였다. 그러나 생성형 AI 등장 이후에는 현업 지식과 AI 이해를 결합해 서비스를 구현하는 역량으로 중요성이 확대됐다고 설명했다.

이어 에이전트 활용이 증가하면서 현업 담당자의 역할도 확대되고 있다고 봤다. 현업 담당자는 업무를 정의하고 실행 과정을 설계하는 역할을 맡게 됐다. 또한 에이전트 프레임워크는 외부 도구 연결과 실행 환경 설정을 지원하며, 이를 통해 에이전트 프레임워크로 활용 장벽이 하락했다고 설명했다.

다만 무엇을 위임할지와 결과를 판단하는 기준을 결정하는 주체는 해당 업무를 아는 사람이라고 밝혔다. 에이전트 도구로 사용 문턱이 낮아지더라도 실제 업무 위임 대상과 결과 해석 방식은 현업 이해가 있는 사람이 정해야 한다는 취지다.

손해인 대표는 제조업의 도면과 자재명세서를 비교하는 사례를 제시했다. 이 사례에서 AI가 수행 가능한 업무는 문서 간 차이 탐지다. 그러나 차이 탐지 이후에는 어떤 조치를 할지 결정할 필요가 있고, 이후 확인이 필요한 부서를 정할 필요도 있다. 그는 후속 조치와 확인 부서 결정에는 현장 지식과 경험이 필요하다고 설명했다.

업스테이지는 교육 동향 분석, 채용공고 분석, 학습용 카드뉴스 제작, 사업 제안서 작성 등 내부 업무에 에이전트를 활용하고 있다. 이를 위해 브랜드 가이드라인·업무 기준을 '스킬'화하고, 이를 '스킬' 형태로 정리·공유하고 있다.

특히 제안서 작성에는 기존 회사 소개 분석, 기존 제안서 분석, 최신 제품 기능 분석, 제안요청서 분석을 맡는 에이전트가 참여하고 있다. 이 같은 에이전트 활용에 따라 자료 조사·초안 작성 시간이 감소했고, 그만큼 고객·사업 방향 논의와 동료 의견 조율에 쓰는 시간은 증가했다.

이 같은 변화는 교육 방식에도 반영되고 있다. 업스테이지는 기존 코딩·모델링 교육에 더해 AI 적용 과제 발굴 워크숍을 확대하고 있으며, 질문·피드백 제공 에이전트도 활용하고 있다. 에이전트의 지원 범위는 문제 정의부터 기획서 작성까지다.

손 대표는 아이디어 출처가 도메인 전문가라고 설명했다. 또 우선 과제로는 어시스턴트가 필요한 지점과 필요한 이유를 정의하는 작업을 꼽았다. 손 대표는 에이전트가 앞단 작업을 수행하면서 공동 논의 시간이 확대되고 있다고 밝혔다.

업무 판단 기준의 에이전트 반영 문제는 로봇 분야의 숙련 기술 학습 과제와 연결된다. 손병희 대표는 휴머노이드 확산의 주요 요인으로 AI 모델 발전·대량생산 기반·숙련 인력 부족을 지목했다.

이어 로봇의 인지·판단·행동 능력이 발전하고 있으며, 자동차 산업의 부품 공급망을 활용할 여건도 마련되고 있다고 설명했다. 다만 산업 현장에서는 기술을 전수할 인력이 감소하고 있다는 진단도 함께 내놨다.

손병희 대표는 용접 작업자의 은퇴가 임박했지만 후임이 없는 상황을 언급하며, 숙련 기술의 데이터 확보 필요성을 강조했다. 현장에서 기술을 넘겨줄 인력이 줄어들면서 숙련의 데이터화 필요성이 커지고 있다는 흐름이다.

이에 대응하기 위한 필요 조건으로는 AI 모델·로봇 하드웨어·운영 체계를 동시에 확보해야 한다고 설명했다. 또 손병희 대표는 마음AI가 모델 개발에서 온디바이스 AI·엣지 기기·사족보행 로봇·관제 솔루션으로 사업 범위를 확대해 왔다고 소개했다.

현장용 로봇의 실사용을 위해서는 현장 투입 로봇용 모델 최적화가 필요하며, 통신 두절 시에도 작동 가능해야 한다. 또 로봇 오동작이 인명 피해로 이어질 가능성이 있어 안전 제어가 필요하다. 아울러 현장용 로봇을 설계·운영할 때는 배터리 지속시간과 전력 소모를 함께 고려해야 한다.

로봇 학습에서는 현장 운영과 데이터 수집을 연계하는 구조가 중요하다. 로봇 배치 후에는 작업 데이터를 수집해야 하고, 수집한 데이터는 학습에 반영해야 하며, 학습 결과는 다시 현장에서 재검증해야 한다. 이 같은 데이터 수집과 학습 반영, 현장 검증의 반복이 수행 능력 향상의 조건으로 제시됐다.

마음AI는 이러한 구조를 구현한 사례로 '1호 데이터팩토리'를 제시했다. '1호 데이터팩토리'는 가상환경과 실제 로봇 데이터 수집 공간, 테스트·체험 공간, 통합 관제 공간을 연결한 형태로 구성된다. 이 방식은 원격조작과 작업 영상, 시뮬레이션을 병행 활용해 학습 데이터를 확보하고, 가상환경과 실제 작업 조건의 차이를 줄이는 데 초점을 뒀다.

손 대표는 소프트웨어 단독이나 하드웨어 단독만으로는 불충분하며 두 분야의 접목이 필요하다고 밝혔다. 이어 데이터의 대량생산이 가능한 형태를 구축하는 일이 중요하다고 설명했다. 또한 고품질 데이터를 모으는 쪽이 승자가 된다고 강조했다.

우운택 교수는 XR를 단순한 콘텐츠 전달 수단이 아니라 개인의 축적된 경험을 다른 사람에게 이전하는 도구로 확장하는 방향을 제시했다. 우운택 교수가 제시한 AI·XR 결합 기반의 '경험 전이'는 한 사람이 축적한 경험을 타인의 학습·수행에 활용하는 개념이며, 활용 대상은 로봇에 한정되지 않는다고 밝혔다.

우운택 교수는 카이스트 증강현실연구센터 설립 10주년을 계기로 연구 비전을 소개하면서 구현 플랫폼 'Symbiotic AIR4BTS'도 함께 소개했다. 이 플랫폼과 연구 비전의 초점은 AR 활용 범위를 확대하고 AI와 함께 개인 경험을 기록하는 데 있다고 설명했다.

우운택 교수는 연구 목표로 기록된 경험의 타인 활용 가능성을 확대하고, 기록된 경험의 새로운 환경 활용 가능성도 확대하는 방향을 제시했다. 이를 통해 축적된 경험이 특정 개인에 머무르지 않고 다른 사람의 학습과 수행, 그리고 새로운 환경에서의 활용으로 이어지도록 하는 구상을 밝혔다.

우운택 교수는 경험 전수가 가능하려면 동작 촬영만으로는 불충분하며, 동작 수행 상황과 해당 동작 이유, 판단, 요령을 구조화해야 한다고 설명했다. 그는 이 같은 구조화된 정보가 이후 학습과 재사용으로 연결되는 기능을 한다고 밝혔다.

경험 전달 방식은 일률적이어서는 안 되며, 경험 제공자와 학습자 간 차이를 고려할 필요가 있다. 동일한 동작이라도 학습자의 신체 조건·숙련도·주변 환경에 따라 수행 방식과 안내 내용을 조정할 필요가 있다. 우 교수는 환경과 대상을 이해하는 일이 그에 맞는 자세 재현의 조건이라고 설명하며, 사용자의 능력 확장 가능성이 중요하다고 강조했다.

우 교수는 태권도 교육 사례를 제시하며, 사범의 동작 시연을 넘어 학습자의 몸과 자세에 맞춘 동작 안내가 필요하다고 설명했다. 아울러 수행 결과에 대한 피드백 방안도 설명했다. 이는 같은 동작을 전달하더라도 학습자에게 맞게 안내와 점검이 달라져야 한다는 점을 보여준다.

또 해외 학습자는 다른 시간대에서 훈련 기록을 남기기가 가능하며, 사범은 사후에 기록을 확인한 뒤 추가로 지도하는 방식도 소개됐다. 우 교수는 비디오 속 내용이 재활용 가능하도록 구조화할 필요가 있다고 밝혔고, 효율적 학습과 학습 내용 관리가 필요하다고 설명했다. 이 사례는 비동기 환경에서도 학습자 조건과 상황에 맞춘 지도가 가능하다는 점을 보여준다.

평가 기준은 기기 사용 중 편의성에서 사용 후 학습 효과로 확장될 필요가 있다. 도움 없이 학습한 동작을 수행할 수 있는지 여부를 확인할 필요가 있다. 또한 경험 제공자의 기여를 인정할 필요가 있으며, 재사용에 따른 보상 구조도 마련할 필요가 있다. 결국 평가는 실제 학습 성과와 함께 경험 제공자에 대한 인정과 보상까지 포함하는 방향으로 넓어져야 한다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407692