SKT 독자 AI 모델, KG스틸 철강 생산라인에 들어간다…제조업 첫 적용

KG스틸·코넥과 '제조 특화 AI 에이전트' 현장 실증 MOU 체결
장비 매뉴얼·사고 이력 등 데이터화해 실무자에 제공

SK텔레콤 을지로 사옥. [출처=SK텔레콤]

SK텔레콤이 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델'을 기반으로 개발한 AI 에이전트가 철강과 자동차 생산라인에 탑재된다. SKT의 독자 AI 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다. 

SKT는 철강사 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증 추진을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다.

SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유하고 있는 과거 공정 오류 및 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼 및 로그 등 양질의 데이터를 확보하고, 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K1(에이닷엑스 케이원)'을 기반으로 '제조 특화 AI 에이전트' 데모 버전을 개발했다.

A.X K1은 5190억 개 매개변수(파라미터)를 갖춘 초거대 언어 모델이다. 복잡한 작업을 처리하는 능력이 뛰어나면서도, 추론할 때는 약 330억 개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델은 크지만 필요한 부분만 활성화하는 구조로 산업 현장에서 효율적으로 사용할 수 있다.

SKT와 KG스틸·코넥은 하반기에 제조 특화 AI 에이전트의 데모 버전을 도금 강판을 생산하는 KG스틸의 당진공장 냉간 압연 라인에 적용한다. 코넥의 주조·가공 공정에도 탑재해 각각 실증을 진행한다. 

제조업은 제조 과정 전반에서 방대한 데이터가 발생하지만 AI 도입이 어려운 분야로 꼽혀왔다. 데이터의 디지털화가 더딜 뿐만 아니라 그나마 축적된 데이터도 공정별·부서별로 각각 생성·관리되는 경우가 많기 때문이다. 제조 현장 경험이 많은 숙련공이나 베테랑 경력자가 이직·은퇴 등으로 노하우가 전수되지 못하는 사례도 부지기수다.  

SKT의 제조 특화 AI 에이전트는 실증을 통해 이러한 문제의 해법을 제시할 예정이다. 우선 제조라인의 장비 로그 기록·매뉴얼, 사고·오류 이력과 대처 방법 등을 디지털 자산으로 변경한다. 이렇게 축적된 데이터를 AI 에이전트가 학습한다. 

이후 제조 과정에서 특이사항이나 문제가 발생하면 제조 특화 AI 에이전트가 과거  사고 이력 및 대처법 등을 검토해 실무자들에게 정보를 제공하도록 한다는 계획이다. SKT는 하반기에 실증을 완료할 예정이다. 

[출처=SKT]

또한 SKT의 독자 AI 모델은 공정별 보안이 중요한 제조 현장의 특수성을 감안해 클라우드 방식뿐만 아니라 폐쇄형 온프레미스(On-Premise, 회사 내부 서버에 직접 설치하는 방식) 환경도 지원한다. 제조 공정 데이터의 외부 반출 없이 기업 내부 환경에서 활용할 수 있다.

SKT는 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 영역을 넓혀 가고 있다. 앞서 SKT는 지난달 국방부와 '과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 

SKT는 국방과 제조를 시작으로 금융·공공·의료 등 국내 다양한 산업으로 독자 AI 파운데이션 모델의 적용을 확대할 계획이다. 

정석근 SKT AI CIC장은 "보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법"이라며 "KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.

배선우 KG스틸 기술연구소장은 "이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다"며 "제조 경쟁력을 한층 끌어올리겠다"고 말했다.