포스코DX, 국산 AI 반도체 활용 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼 개발

영상 데이터·AI 모델 통합 관리 플랫폼
NPU 추론·GPU 학습형 하이브리드 구조
AI 추론 역량 및 개발 생산성 향상 도모
“산업현장 AI 생태계 국산화 추진할 것”

포스코DX AI 연구원들이 물류 환경 적재량 산정 AI 프로그램을 시험하고 있다. <사진=포스코DX>

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발해 시장의 AI 기술 자립화와 AI 인프라 비용 절감과 나선다고 18일 밝혔다.

국산 AI 반도체의 대표격인 신경망처리장치(NPU)는 딥러닝, 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, 그래픽처리장치(GPU) 대비 AI 추론에 최적화돼 있어 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다. 특히 현장 설비 제어시스템에 직접 탑재하는 방식으로, 원거리 AI 데이터센터나 서버를 거치지 않는 ‘엣지(Edge) AI’ 구현에 적합하다. 이를 통해 보안이 핵심인 제조 현장에서 데이터 외부 반출 없이 즉각적인 추론이 가능해 보안성과 실시간성을 확보할 수 있는 장점이 있다.

포스코DX는 이러한 기술적 장점을 자사의 ‘비전 AI 플랫폼’에 접목했다. 이번에 개발된 플랫폼은 산업현장에서 수집된 다양한 영상 데이터를 하나의 환경에서 학습 데이터로 운영하고, AI 모델 관리, 성능 지표, 적용 이력 등 비전 AI 서비스 구현에 반복적으로 필요한 기능을 표준화해 공통 컴포넌트로 제공한다. 이를 통해 신규 프로젝트의 수행 기간을 단축하고, 다양한 프로젝트와 산업현장으로 서비스를 빠르게 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

NPU기반의 비전 AI 모델이 산업현장 전기실 화재 영상에서 연기를 감지하고 있다. <사진=포스코DX>

포스코DX 관계자는 “이번 플랫폼의 가장 큰 특징은 AI 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하되, 산업현장의 실시간 연산과 판단에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 방식을 적용한 것”이라며 “연구·검증 단계에서도 NPU를 활용할 수 있는 환경을 마련해 실제 산업현장에 적용하기 전 NPU 기반 추론 성능과 효과성을 사전에 확인할 수 있도록 했다”고 설명했다.

이를 통해 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용 등을 현장 적용 전 미리 검증하고, 현장 특성에 맞는 최적의 AI 모델과 NPU 적용 방안을 도출할 수 있게 됐다는 설명이다.

앞서 포스코DX는 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와 협력해 산업현장 화재감시, 작업자 안전 모니터링 및 물류 환경의 상품 적재상태 확인 등 다양한 분야에 AI 국산화를 추진해 왔다. 그 결과 인프라 구축·운영 비용은 GPU 동일 추론성능 대비 약 50% 절감, 전력 사용량은 약 90% 감소 효과를 확인했다. 이를 기반으로 포스코DX는 비전 AI 기술이 적용된 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하며, 다양한 산업현장으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다.

포스코DX 관계자는 “NPU 기반 비전 AI 플랫폼은 산업현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것”이라며 “국산 NPU 활용의 체계화와 산업현장의 추론역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나서겠다”고 말했다.

한편 포스코그룹은 AX를 비롯한 산업 패러다임 전환 적기 대응을 위해 제조 현장에 피지컬 AI를 활용한 인텔리전트 팩토리 확산에 힘을 싣고 있다. 포스코그룹은 지난달 초 열린 최고경영자(CEO) 인베스터데이에서 철강에서 축적한 설비 자동화와 지능화 경험, 방대한 양의 현장 데이터를 기반으로 한 프로세스 산업용 피지컬 AI의 사업화 추진을 발표한 바 있다.