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[IT뉴스]말귀 알아듣는 ‘제조 AI’...공정 설계 일주일에서 1시간으로 줄여

온카뱅크관리자

2026-05-06 14:47:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[한국전기연구원 AI연구센터 연구]<br>사람이 말로 지시하면<br>AI가 알아서 업무 분담<br>저비용으로 공정 전환 가능</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GmxgjmpXye">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0dd0fd4b144e0d1b8d286a2b1ee3f046cd6f589339d651f496ee9c9adf56ef96" dmcf-pid="HsMaAsUZSR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이주경 한국전기연구원 인공지능연구센터 박사가 제조업 자율화를 이끌 자율제조 다중 에이전트 AI 기술을 점검하는 모습. [사진=한국전기연구원]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506143904082oxoo.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="YsjOhG4qvd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/mk/20260506143904082oxoo.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이주경 한국전기연구원 인공지능연구센터 박사가 제조업 자율화를 이끌 자율제조 다중 에이전트 AI 기술을 점검하는 모습. [사진=한국전기연구원]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="bd433cf7908dfe0b5e4e67f1175191a14666fabd3fea8ebb2b865d95dcd78fdc" dmcf-pid="XORNcOu5WM" dmcf-ptype="general">
           “저기 있는 빨간 부품 좀 가져와.”
          </div>
          <p contents-hash="173e643b5f4dd5ff266eccc4ba76bf3ba4e08cfd08f42dbfa5f03bc926d6c030" dmcf-pid="ZIejkI71hx" dmcf-ptype="general">정신없이 돌아가는 산업 현장에서는 서로의 말을 찰떡같이 알아듣는 궁합이 중요하다. 소통 능력은 인공지능(AI)과 로봇에게도 마찬가지다. 아무리 일을 잘 해도 말을 알아듣지 못하면 협업하기는 어렵다.</p>
          <p contents-hash="df18ec75f32eb8e0e08f1221ca92349b4da2a18918dd9ae96dfee02c6926ddde" dmcf-pid="5CdAECztSQ" dmcf-ptype="general">머지않은 시점에 사람 말을 알아듣고 업무 분담까지 알아서 하는 AI 로봇을 공장에서 보게 될 전망이다. 이주경 한국전기연구원 인공지능연구센터 박사팀은 사람의 언어를 이해하고 여러 AI 로봇을 협업시키는 ‘자율제조 다중 에이전트 AI’ 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="a6bb2576e6becc5e2b30b52065a17ce024f66a2246e075d61a8f93bf5f699431" dmcf-pid="1hJcDhqFlP" dmcf-ptype="general">지금까지 지역 중소기업이 로봇을 도입하지 못한 건 기능의 한계 때문이었다. 기존 공장 자동화 로봇은 입력된 명령대로만 움직였기 때문에, 작업 환경이 조금만 바뀌어도 엔지니어가 코드를 직접 다시 짜야 했다. 인력난을 겪는 중소기업에는 막대한 비용과 시간 부담이 된다.</p>
          <p contents-hash="2e6876986efa646633dda953d5304efcfb93e32d52ab268db8f401cfc8e9e8d8" dmcf-pid="tR09fRCEy6" dmcf-ptype="general">전기연은 거대언어모델(LLM)을 이용해 AI가 사람의 말을 이해하고, 최적의 작업 계획을 수립하는 에이전트 AI를 개발했다. 명령을 이해하는 AI, 공장 상황을 확인하는 AI, 작업을 수행하는 AI 등을 한 번에 제어할 수 있는 게 특징이다.</p>
          <p contents-hash="41dda4dee8c30a4ce2e1eb9a7e3d143412a4c9874c9eed7f393fe789b96204f7" dmcf-pid="Fep24ehDS8" dmcf-ptype="general">사람이 말로 지시하면, 언어 담당 에이전트가 작업반장처럼 명령을 내리고, 시각 담당 에이전트와 로봇 제어 에이전트가 역할을 분담한다.</p>
          <p contents-hash="1c6f34557d52a129599c5845ab2b8fb2928a03fd6f480886facd3143da34d1a8" dmcf-pid="3dUV8dlwW4" dmcf-ptype="general">언어 에이전트가 작업 의도를 파악하면 시각 에이전트가 카메라로 사물의 정확한 3차원 좌표를 분석해 시나리오를 생성한다. 이후 로봇 에이전트는 시나리오를 바탕으로 정밀하게 로봇을 제어한다. AI가 실제 현장의 로봇 움직임으로 이어지는 것이다.</p>
          <p contents-hash="1bbda121fbb8ef48f5beb95cf24c3e53ce064b9dd090508bfe015a6152c17a4b" dmcf-pid="0Juf6JSrWf" dmcf-ptype="general">복잡한 코딩이 필요없기 때문에 지역 중소기업에서도 부담 없이 도입할 수 있다는 게 장점이다. 원래 자동화 공정을 바꾸기 위해서는 전문가가 일주일 동안 매달려야 했지만, 이 기술을 도입하면 말 한 마디로 한 시간 내에 공정을 재설계할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="f51cd11a512e6c0df051c70d0450a32c03776a1bdb4e2fd4bd7735391bbdc3b1" dmcf-pid="pi74PivmCV" dmcf-ptype="general">처음 보는 물체나 환경에도 적응하기 때문에 소프트웨어 개조 비용도 절감 가능하다. 공정을 자주 바꿔야 하는 다품종 소량 생산 중소기업에 도움이 될 것으로 보인다. 인구 고령화로 인한 숙련공 부족 문제의 해결책이 될 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="c0714237db894532de7dc331c02f9d76f6afc106dd4409a48b5c2e7d93d1be9c" dmcf-pid="Unz8QnTsC2" dmcf-ptype="general">이같은 ‘행동하는 AI’, 즉 VLA(비전-언어-행동) 모델은 구글, 엔비디아, 테슬라 등이 경쟁하고 있는 분야다. 구글은 지난해 복잡한 손동작으로 종이접기까지 가능한 ‘제미나이 로보틱스’를 공개했고, 테슬라가 공장에 도입할 계획인 휴머노이드 로봇 옵티머스 역시 VLA의 일환이다.</p>
          <p contents-hash="43d3cf3fe92517aff43b0b3dcdb1469b73f951bcd3ae9029f52527189e0f11cd" dmcf-pid="uLq6xLyOC9" dmcf-ptype="general">해외 빅테크의 VLA 모델이 특정 하드웨어에 종속되는 반면, 전기연의 모델은 제조 현장에 맞게 경량화되어 실제 공장에 즉시 투입 가능하다. 이 박사는 “기존 제조 라인을 큰 비용 없이 바꿀 수 있는 솔루션인 만큼, 기술이전으로 지역 제조업의 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

"파편화된 여행, AI로 연결"…야놀자 'B2B2C' 전략 제시 성희롱 의혹 인사에 ‘저술 공적’ 포상하려다 보류한 과기부

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