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

온카뱅크관리자

2026-08-18 13:27:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">영상 데이터·AI 모델 통합 관리 플랫폼<br>NPU 추론·GPU 학습형 하이브리드 구조<br>AI 추론 역량 및 개발 생산성 향상 도모<br>“산업현장 AI 생태계 국산화 추진할 것”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KQMquPCElL">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ba26e7b77e4c94efac3498b89a54fe6af1ee416ec327037fe87d623ebaed402b" dmcf-pid="9xRB7QhDln" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="포스코DX AI 연구원들이 물류 환경 적재량 산정 AI 프로그램을 시험하고 있다. &lt;사진=포스코DX&gt;" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/mk/20260818131802210zczr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="10cMPN1yCm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/mk/20260818131802210zczr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            포스코DX AI 연구원들이 물류 환경 적재량 산정 AI 프로그램을 시험하고 있다. &lt;사진=포스코DX&gt;
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="99719a5008670c7d37e40627f7115dd644f3bf0036affec9dcfb3cb8ffee9bb6" dmcf-pid="2Mebzxlwvi" dmcf-ptype="general">
           포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발해 시장의 AI 기술 자립화와 AI 인프라 비용 절감과 나선다고 18일 밝혔다.
          </div>
          <p contents-hash="e36fd93be75d2f99dcc0f9e062965de0433951f59aa40d3a8d33be0c1b386765" dmcf-pid="VRdKqMSrCJ" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="e53263be104bece38db816b85daacdbb32f06447abbc1a758021113cd1734545" dmcf-pid="feJ9BRvmWd" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="85be438cd77580623c6db70f41b97b366b86c784886cd057585ec73f65735225" dmcf-pid="4rsLJwu5Se" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="NPU기반의 비전 AI 모델이 산업현장 전기실 화재 영상에서 연기를 감지하고 있다. &lt;사진=포스코DX&gt;" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/mk/20260818131803613fwln.png" data-org-width="700" dmcf-mid="boNP4oXSCo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/mk/20260818131803613fwln.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            NPU기반의 비전 AI 모델이 산업현장 전기실 화재 영상에서 연기를 감지하고 있다. &lt;사진=포스코DX&gt;
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="08cd01ab9c09955e8f7db5052a7bdbf81923c888e8ab58347cb45053319f0ef6" dmcf-pid="8mOoir71yR" dmcf-ptype="general">
           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.
          </div>
          <p contents-hash="c82232aa0bde418db781d2f4aad5b1d9f61dd6e342ca3a6a01f0a603b3248e7b" dmcf-pid="6sIgnmztvM" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="8eea1b471c57a70d8eb9ee127bab08dc7bb65cd02769ae03670616afca3933a9" dmcf-pid="POCaLsqFhx" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="11079c748f05c10e698302acd479dac375b4aaeb859cf7e4149809c50f97c64a" dmcf-pid="QIhNoOB3yQ" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="e9692054b9f8646cf7aec36a853965cd7bd1f6508e9e8482bcc9d00a3c60efca" dmcf-pid="xCljgIb0CP" dmcf-ptype="general">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.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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