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[IT뉴스]마음AI, 국립공주대학교 AI 데이터팩토리 2차 구축

온카뱅크관리자

2026-07-29 12:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">1차 디지털 시뮬레이션 기반 넘어 AI 데이터 생산·학습·운영 통합 체계 구현</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yUckqQ6boE">
          <p contents-hash="cc79a367fe9068f7ff118e6f9733da6fad2fe07f0d2f84ba7305e7fbcf9ea2ea" dmcf-pid="WHJi1bqFck" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=방은주 기자)마음AI가 국립공주대학교와 함께 추진 중인 AI 인프라 구축 사업의 2단계인 'AI 데이터팩토리' 구축에 본격 착수한다.</p>
          <p contents-hash="0ffc3c13c1bf8a67c60ed78ef0a493390f035d85e2875c0d7f94e6976f584ca8" dmcf-pid="YXintKB3Nc" dmcf-ptype="general">이번 사업은 지난해 구축한 디지털 시뮬레이션 환경을 기반으로, 실제 환경에서 생성되는 데이터를 수집·관리하고 AI 모델의 학습과 고도화까지 연결하는 AI 데이터 생산 인프라를 구축하는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="aa1082d7167b73e0bcfaaf6b3c8a7a2555d987b15564addbcef7f6351e99b6d7" dmcf-pid="GZnLF9b0gA" dmcf-ptype="general">1차 사업이 가상환경에서 피지컬AI와 로봇을 개발하고 검증할 수 있는 디지털 시뮬레이션 기반을 마련하는 단계였다면, 2차 사업은 현실에서 생성하는 데이터를 AI 자산으로 전환하는 'AI 데이터팩토리'를 구축하는 단계다. 'AI 데이터팩토리'는 단순히 데이터 저장 공간이나 연구시설이 아니다. 로봇과 AI 시스템이 실제 환경에서 축적한 시각, 음성, 행동 데이터를 지속적으로 수집·가공하고, 이를 AI 모델의 재학습과 성능 개선으로 연결하는 데이터 생산 인프라다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6a3a3a69f71c30c0861e0f85474810d756b3ea8eef8588c5a36ed5a458ac9bd5" dmcf-pid="H5Lo32Kpgj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729122650883pmpu.png" data-org-width="639" dmcf-mid="xw2Vh5XScD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/29/ZDNetKorea/20260729122650883pmpu.png" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="b758aecdf046132840a3416bdc52a00dafbb23876ab3c45d0486e350a58bda50" dmcf-pid="X1og0V9UNN" dmcf-ptype="general">즉, AI를 개발하는 공간이 아니라 AI가 스스로 성장할 수 있는 기반을 만드는 것이 AI 데이터팩토리 역할이다. 특히 피지컬 AI 시대에는 AI 모델 자체보다 실제 환경에서 얼마나 많은 데이터를 확보하고 이를 빠르게 학습에 반영할 수 있는지가 경쟁력을 결정한다. 마음AI는 이번 구축을 통해 데이터 생성부터 관리, 학습, 검증, 운영까지 하나의 체계에서 수행하는 피지컬 AI 데이터 파이프라인을 구현할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="b3ec60b1a3e1b91f804fcb1a6d0fa017c5736e005f947bf2a1dcb1024184a695" dmcf-pid="Ztgapf2uja" dmcf-ptype="general">이를 통해 디지털 시뮬레이션에서 검증한 AI 모델을 실제 환경에 적용하고, 현장에서 생성한 데이터는 다시 AI 모델을 고도화하는 선순환 구조를 구축한다. 가상과 현실을 연결하는 통합 AI 개발 체계를 완성하는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="645918f3949b12084e837c74a1f2d56742f14acdc90675b748fc30eb4d08d1fa" dmcf-pid="5FaNU4V7og" dmcf-ptype="general">손병희 마음AI 국방AI&amp;로보틱스 부문 대표는 "AI 경쟁 중심이 모델에서 데이터로 빠르게 이동하고 있다"며 "앞으로는 얼마나 뛰어난 AI 모델을 보유했느냐보다 얼마나 지속적으로 데이터를 생산하고 AI를 고도화할 수 있는 체계를 갖췄느냐가 경쟁력을 결정할 것"이라고 밝혔다. 이어 "국립공주대학교 AI 데이터팩토리는 단순히 연구시설이 아니라 피지컬 AI 시대를 위한 데이터 생산 거점"이라며 "마음AI는 디지털 시뮬레이션과 AI 데이터팩토리를 연계한 통합 AI 인프라를 기반으로 국내 피지컬 AI 생태계 확산을 이끌어 나가겠다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="df7c4450a8435f4021b2968a68c716556fb0f177e7210ac4081c5a7a84d15384" dmcf-pid="13Nju8fzNo" dmcf-ptype="general">한편 마음AI는 앞으로도 AI 데이터팩토리를 중심으로 다양한 산업 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 데이터 생산 체계를 확대하고, AI 모델 개발과 실증을 연결하는 핵심 인프라를 지속적으로 구축해 나갈 계획이다.</p>
          <p contents-hash="dfcd28aa77f36929336849d59266cf31ee5ddc797ed2fabdbd1029654b46c689" dmcf-pid="t0jA764qcL" dmcf-ptype="general">방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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