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[IT뉴스]코어스파크, 숙련자 경험 녹인 플랜트 정비 지원 AI 개발 [서울AI허브 2027]

온카뱅크관리자

2026-11-01 10:17:25

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 '서울 AI 허브 2027' 기획시리즈는 서울 AI 허브에 입주한 스타트업들의 인공지능(AI) 기술과 서비스, 사업화 현황 및 차별점을 살펴봅니다. 산업 현장에서의 적용 가능성과 성장 가능성을 짚어보고, 대한민국 AI 생태계의 한 축을 이루는 이들의 기술과 서비스를 소개합니다. [편집자 주]
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 <img alt="코어스파크 CI / 코어스파크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/552810-SDi8XcZ/20261101101507005izvz.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="WUt4Nm4qi1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/01/552810-SDi8XcZ/20261101101507005izvz.jpg" width="658">
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 코어스파크 CI / 코어스파크
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 코어스파크는 숙련자의 암묵지와 설비 데이터를 결합한 산업 특화 AI 솔루션 '태싯웰'을 통해 플랜트 설비 진단과 정비 의사결정을 지원하고 있다. 기 업 명대표자명설립연도투자단계주요제품사업분야기술분야주요성과협업유형도입단계타깃시장 
 홈페이지 ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 
 숙련자 암묵지와 설비 데이터 연결하는 '태싯웰'
 코어스파크의 '태싯웰(TacitWell)'은 숙련자의 현장 경험과 설비 데이터를 결합해 플랜트 설비의 상태를 진단하고 정비 의사결정을 지원하는 산업 특화 AI 솔루션이다. 현재는 공압식 자동제어밸브를 중심으로 최소기능제품(MVP)을 개발하고 있다.
 플랜트 현장에서는 동일한 이상 징후라도 설비의 사용 기간과 운전 조건, 과거 정비 이력 등에 따라 원인이 달라질 수 있다. 때문에 장기간 현장을 경험한 숙련자의 판단이 중요하지만 해당 지식이 문서로 충분히 남지 않으면 퇴직이나 인력 이동 과정에서 함께 사라질 수 있다.
 태싯웰은 이런 숙련자의 경험을 데이터화해 설비 정보와 함께 활용하는 데 초점을 맞췄다. 산업 특화 생성형 AI와 검색증강생성(RAG)을 기반으로 정비 매뉴얼과 설비 이력, 현장 기록, 숙련자의 판단 기준을 연결해 이상 원인과 점검 항목을 제시한다.
 단순히 답변을 생성하는 데 그치지 않고 판단 근거를 함께 제공하도록 설계한 것도 특징이다. 현장 담당자가 AI의 진단 결과를 그대로 따르기보다 어떤 데이터와 지식을 바탕으로 판단했는지 확인하고 최종 정비 여부를 결정할 수 있도록 한다.
 코어스파크는 특히 공압식 자동제어밸브에 대한 도메인 전문성이 강점이다. 자동제어밸브는 석유화학·정유 플랜트의 유량과 압력 등을 제어하는 핵심 설비로 이상 발생 시 생산 차질로 이어질 수 있어 정확한 진단과 예방정비가 중요하다. 
 현재 태싯웰은 MVP 개발 단계로 고객사 현장 개념검증(PoC)을 아직 진행하지 않았다. 앞으로 실제 플랜트 데이터를 확보해 진단 정확도와 활용성을 검증하고 현장 적용 범위를 단계적으로 넓힐 예정이다. 관련 지식재산권 확보도 진행 중이다. 2026년 설비 진단과 AI 활용 기술 관련 국내 특허 4건을 출원했으며 소프트웨어 저작권도 등록했다.
 자동제어밸브에서 플랜트 전반으로 적용 확대
 코어스파크는 2026년 설립됐으며 같은 해 신용보증기금과 증자참여권 투자계약을 체결했다. 초기 단계부터 플랜트 설비 진단과 숙련자 지식 자산화에 초점을 맞춰 제품을 개발하고 있다. 
 단기적으로는 공압식 자동제어밸브용 태싯웰 MVP를 고도화하고 정유·석유화학 기업을 대상으로 PoC를 추진할 계획이다. 울산과 여수, 대산, 인천 등 주요 산업단지의 계장·생산·유지보수 부서를 우선 고객군으로 삼는다. 
 현장 실증 이후에는 적용 설비를 단계적으로 확대한다. 밸브에서 시작해 펌프와 회전기기 등 다른 주요 플랜트 설비로 진단 범위를 넓히고 설비별 숙련자 경험과 정비 데이터를 축적해 산업 특화 AI 모델을 고도화할 계획이다.
 중장기적으로는 개별 설비 진단을 넘어 플랜트 유지보수 전반의 의사결정을 지원하는 플랫폼으로 발전시킨다. 이상 징후 탐지부터 원인 분석, 점검·정비 방법 제안, 정비 이력 관리까지 연결해 숙련자의 판단을 조직 전체가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 것이 목표다.
 해외에서는 베트남과 인도네시아, 아랍에미리트(UAE)를 우선 진출 시장으로 검토하고 있다. 국내 플랜트 현장에서 실증 사례를 확보한 뒤 현지 정유·석유화학 기업과 협력해 적용 범위를 확대할 예정이다.
 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
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