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[IT뉴스]SKT 독자 AI 모델, 철강·자동차 부품 공정에 첫 적용

온카뱅크관리자

2026-06-25 08:57:29

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3qHVe4iPGc">
          <div contents-hash="2515717ee4762c903e7a246d94322c87c11b01565cd41d97a8d1b29c4cb0c6f3" dmcf-pid="0BXfd8nQ1A" dmcf-ptype="general">
           KG스틸·코넥과 제조 특화 AI 에이전트 실증
           <br>A.X K1 기반 데모 개발…하반기 현장 검증
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de7925574407750aaf6257d7f8425d2b812b792370a3cdfaaef8478220bdb59e" dmcf-pid="ppTBPKMVYj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="SK텔레콤 직원들이 자체 개발 인공지능(AI) 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 점검하는 모습. [SK텔레콤 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311463uqkx.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="19xrTsYC1D" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311463uqkx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            SK텔레콤 직원들이 자체 개발 인공지능(AI) 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 점검하는 모습. [SK텔레콤 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9f209e28f30165dc67d3c7bfac78a7e3eb1f7da570bbeaf569eeca30d9f30644" dmcf-pid="UUybQ9RfZN" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=박혜림 기자] SK텔레콤이 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 국방에 이어 철강·자동차 부품 공정으로 활용 범위를 넓히며 산업별 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내는 모습이다.</p>
          <p contents-hash="13455fb20a84ca36711ef3fc9b9c1a78354f022a303b554dc9fb3c54c2745470" dmcf-pid="uuWKx2e4Ya" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 철강 제조기업 KG스틸, 자동차 부품 제조기업 코넥과 독자 AI 파운데이션 모델 기반 제조 특화 AI 에이전트 실증을 위한 업무협약(MOU)을 각각 체결했다고 25일 밝혔다. 이는 SKT의 독자 AI 파운데이션 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다.</p>
          <p contents-hash="5899e441f9b23e43266bff5f03f2b1567138952630051341b29f3ee5f6f8036a" dmcf-pid="77Y9MVd85g" dmcf-ptype="general">SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥의 공정 오류·사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼, 로그 데이터 등을 확보해 제조 현장에 맞춘 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. 기반 모델은 SKT의 초거대 언어모델 ‘A.X K1’이다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 모델로, 추론 시에는 약 330억개 매개변수만 활성화해 산업 현장에서 효율적으로 활용할 수 있도록 설계됐다.</p>
          <p contents-hash="fc12c3f2eb17a7d95f84354e41d29b3ec958dcd3efb8a473c5f234c33bba131f" dmcf-pid="zzG2RfJ65o" dmcf-ptype="general">하반기에는 KG스틸 당진공장의 도금 강판 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행한다. KG스틸과 코넥은 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고, SKT는 실증 과정에서 확보한 현장 피드백을 바탕으로 AI 에이전트의 응답 성능과 추론 속도, 기능을 고도화할 계획이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="03e59d42683ebd2eb96bf24a46f3955b5b1401ee7ece37d55be69156e6ee2561" dmcf-pid="qqHVe4iPXL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="제조 특화 AI 에이전트 협업 구조도 [SK텔레콤 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311719panv.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="tEvq6bx2YE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311719panv.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            제조 특화 AI 에이전트 협업 구조도 [SK텔레콤 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a87fda4e4bb97565e3625c1adb4a6cf23d2a940246402ac5ed37ea156cb9d17a" dmcf-pid="BBXfd8nQZn" dmcf-ptype="general">제조업은 그동안 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽혀 왔다. 공정 데이터가 부서별·설비별로 흩어져 있고, 숙련공의 경험과 노하우가 개인에게 머무는 경우가 많아서다. SKT는 제조 데이터를 디지털 자산으로 정리하고 이를 학습한 AI 에이전트를 현장에 적용하면 오류 대응 시간을 줄이고 공정 효율을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.</p>
          <p contents-hash="b6070d4800637e2c15c3d5e335be678cd439dda42ee9f21abdf29be95eebc7b1" dmcf-pid="bbZ4J6LxHi" dmcf-ptype="general">보안도 주요 고려 요소다. 제조 현장은 공정 정보와 설비 데이터의 외부 유출 우려가 커 클라우드 기반 AI 도입에 제약이 있다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델은 클라우드뿐 아니라 기업 내부 서버에 설치하는 온프레미스 환경도 지원한다. 제조 데이터를 외부로 반출하지 않고도 AI를 활용할 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="1a25a615ed9e73f5875149d9cf23295a93ba69fe51ea0236d66018ebaebaf1f9" dmcf-pid="KK58iPoMGJ" dmcf-ptype="general">SKT는 이번 실증 데이터를 현재 개발 중인 후속 모델 ‘A.X K2’ 학습에도 활용할 계획이다. 실증이 끝난 뒤에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 실제 도입 여부를 검토한다. 필요할 경우 SKT의 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 교체하는 방안도 살핀다.</p>
          <p contents-hash="991c1ccf534d00293dda29502c3ee6fc0ef5548c0dcae4fd93d19ca4b12ee6b2" dmcf-pid="9RBLDgmjGd" dmcf-ptype="general">SKT는 최근 국방부와도 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺었다. 회사는 국방과 제조를 시작으로 금융, 공공, 의료 등 보안과 전문성이 필요한 산업군으로 적용 범위를 확대할 방침이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b8e03a1dd08889d4d42c6576ea59f18120cfe3a3242ac24ef94ca539feb38f89" dmcf-pid="2ebowasAGe" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="SK텔레콤 을지로 사옥. [SK텔레콤 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311986zdak.jpg" data-org-width="860" dmcf-mid="FGcHUZztXk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/ned/20260625085311986zdak.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            SK텔레콤 을지로 사옥. [SK텔레콤 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e74f49ad78f678c73aae1487a2c4d87efccd2e21a535969f6ad51ceab22f10d5" dmcf-pid="VdKgrNOcGR" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="85cb52d4d4aebd85e90be122e8ddda35ecacd0b9d470d2ef845902403c552496" dmcf-pid="fJ9amjIkXM" dmcf-ptype="general">배선우 KG스틸 기술연구소장는 “이번 협력으로 현장 데이터를 기반으로 한 AI 도입의 발판을 마련하게 됐다”고 평가했고, 이광표 코넥 대표이사도 “현장에서 반복되는 품질 관련 이슈에 대한 빠른 대응은 제조업의 오랜 과제였다”며 “AI를 통해 제조 현장에서의 업무 효율성을 높여 나가겠다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="55dfcf131b7041dd672f18a489ff0575a34c7277672aa7aa48677307b39236af" dmcf-pid="4i2NsACE1x" dmcf-ptype="general">한편 A.X-K1은 최근 KAIST 연구팀의 한국수학올림피아드(KMO) 기반 수학 추론 평가에서 국내 독자 모델 중 최고 성적을 기록했다. 최신 KMO 1차 시험 20문항으로 진행된 평가에서 단일정답률 83.75%를 기록해 업스테이지 솔라와 LG AI연구원 엑사원을 앞섰다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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