[2026 울산혁신콘퍼런스]“데이터가 경쟁력”…울산 산업 AI전환 맞춤형 대안 제시

세션Ⅰ:산업현장에 실제 적용가능한 제조 AI전략
“산업 데이터 효과적 축적·표준화
현장혁신으로 연결하느냐가 열쇠”

"AI 경쟁의 승패와 제조업의 미래 경쟁력은 결국 산업 데이터를 얼마나 효과적으로 축적·표준화해 현장 혁신으로 연결하느냐에 달렸습니다."

'2026 울산혁신콘퍼런스' 세션Ⅰ에서는 산업 현장에 실제 적용 가능한 제조 AI 전략이 제시됐다.

'AI제조업 혁신:데이터 표준화와 울산형 소버린 구축'을 주제로 한 첫번째 세션에서 발표자들은 울산이 축적해온 산업 데이터와 연구 역량을 지역 산업에 맞는 AI 자산으로 전환해야 한다는 점을 공통적으로 강조했다. 제조업 AI 전환을 선도할 수 있는 여건은 갖췄지만, 이를 뒷받침할 데이터 표준화와 통합, 실증 체계 구축이 뒤따라야 한다는 것이다.

우선 윤성환 UNIST 교수는 제조공정 최적화의 현실적 조건을 짚었다. 윤 교수는 센서 불확실성과 상태 정보의 불완전성, 시스템 오류 등 제조현장 특성상 AI가 곧바로 현장에 안착하기는 쉽지 않다고 진단했다.

그는 "강화학습 기반 공정 최적화에서도 다양한 피드백을 반영하는 강건성이 핵심"이라며 "기업별 데이터가 분산돼 있고 기밀성 문제로 한데 모으기 어려운 현실을 고려할 때 데이터를 외부로 내보내지 않고 모델 파라미터만 공유하는 연합학습 방식과 이를 뒷받침할 산업 컨소시엄 구성이 중요하다"고 설명했다.

윤성호 마키나락스 대표는 '피지컬 AI가 만드는 제조 현장의 새로운 임팩트'를 주제로 발표하며 AI 발전 속도의 가속화를 강조했다.

윤 대표는 "AI 수행 능력은 7개월마다 두 배씩 증가하고 있다"며 "3년 뒤면 사람이 3주 걸리는 작업을 AI가 하루만에 수행할 수 있는 수준이 될 것"이라고 말했다. 이어 "AI를 통해 일하는 방식 자체가 완전히 달라지기보다는 한 사람이 해낼 수 있는 일의 양이 크게 늘어날 것"이라며 AI가 생산성을 획기적으로 높일 것이라고 내다봤다.

박태완 과학기술정보통신부 국장은 미국과 중국 등 주요국이 피지컬 AI 투자 확대에 나서는 가운데 우리나라는 방대한 제조 데이터를 보유한 최적의 테스트베드라고 평가했다. 다만 그는 "실제 AI 학습에 활용 가능한 데이터가 부족하고 데이터를 서비스로 연결하는 역량도 제한적인 만큼 국가 차원의 대규모 투자와 실증 체계 구축이 시급하다"며 "향후 3년이 글로벌 피지컬 AI 주도권을 좌우할 골든타임인 만큼 적용 수요가 높은 분야부터 핵심 기술 실증과 적용을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

김형수 울산시 AI수도추진본부장은 울산의 지역형 AI 전환 구상을 소개했다.

김 본부장은 "울산시는 산업과 도시 여건을 잘 반영해 대전환 시대에 합류할 계획"이라며 "현재 울산의 AI 관련 사업은 93개, 총사업비는 1조637억원에 달한다"고 밝혔다. 이어 울산이 1960년대부터 산업단지가 조성된 산업도시로 축적된 산업 데이터가 풍부하고, ETRI와 UNIST 등 혁신 연구기관도 집적돼 있다는 점을 강점으로 꼽았다. 그는 "울산시는 이를 바탕으로 주력산업 AI 핵심기술 확보, 중소·중견기업 AX 확산, 등을 추진하고 체계적인 AI 대전환을 위한 거버넌스도 고도화해 나가겠다"고 말했다. 석현주기자 hyunju021@ksilbo.co.kr