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[IT뉴스][인터뷰] “가상-현실 격차 못 줄이면 피지컬AI 오작동”…코난테크놀로지 데이터 승부수

온카뱅크관리자

2026-11-11 10:07:24

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 김만수 코난테크놀로지 상무 “합성데이터 신뢰성이 로봇·설비 제어 정확도 좌우”
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 AAS 국제표준 변환·‘리얼리티 갭’ 보정 두 축…2027년 경남 제조 현장서 검증
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 [디지털데일리 오병훈기자] “만들어진 합성데이터가 실제 데이터하고 갭이 있으면 이 만들어진 모델이 제대로 동작할 수가 없습니다. 현장 담당자만이 알고 있는 암묵지 데이터 등이 적절히 조화를 이뤄야 비로소 제대로 된 피지컬AI로 나갈 수 있습니다.”
 김만수 코난테크놀로지 AI플랫폼 개발그룹장(상무)은 최근 &lt;디지털데일리&gt;와 인터뷰에서 피지컬AI 상용화 선결 조건으로 ‘리얼리티 갭(Reality Gap)’ 해소를 꼽았다.
 설계상 무게와 마찰계수가 같더라도 로봇이 설치된 위치와 주변 환경, 센서 오차에 따라 결과는 달라질 수 있다는 설명이다. 디지털트윈에서 배운 동작을 현실로 옮기는 데 실패할 수 있다는 의미다.
 가상환경에서 생성한 데이터와 실제 설비에서 관측한 데이터 사이의 차이를 수치화하고 그 차이가 줄어들 때까지 시뮬레이션 물리 조건을 고쳐야 한다. 코난테크놀로지는 과학기술정보통신부가 추진하는 경남 피지컬AI 사업에서 현장 데이터를 가공하는 역할을 맡았다.
 ◆로봇 궤적부터 열전달 계수까지…‘현실과 다른 가상공장’ 바로잡는다
 경남 피지컬AI 사업은 2030년까지 총 6763억원을 투입해 ‘인간-AI 협업형 거대행동모델(LAM)’을 개발하고 제조 현장에 실증하는 과기정통부 주관 사업이다.
 코난테크놀로지는 메가존이 총괄하는 ‘제조데이터 신뢰성 확보 및 전주기 통합 운영 플랫폼’ 과제에 참여한다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관하는 ‘물리데이터 품질관리’ 세부과제에서 코난이 맡은 역할은 실·가상 격차 평가·보정과 제조자산 표준화 기술 개발이다.
 첫번째 기술은 가상공장과 현실공장을 같은 조건에서 움직여 차이를 재는 것이다. 예컨대 로봇에 동일한 볼트 체결 명령을 내리고 가상·현실에서 각각 관절 움직임, 이동 궤적, 토크와 카메라 영상을 기록한다. 결과가 다르면 로봇 질량·관성·마찰, 카메라와 작업물 위치 등 어떤 가상 설정이 실제와 어긋났는지 역으로 추정한다.
 수정한 설정으로 다시 시뮬레이션하고 오차를 재측정하는 과정을 반복한다. 디지털트윈을 현실에 맞춰 지속적으로 보정하는 일종의 순환 구조다.
 김 상무는 “실제로 설치된 로봇을 보면 아무리 사양이 같아도 환경의 차이에 의해 값이 바뀔 수 있다”며 “AI 모델 내 바뀐 물리 파라미터(매개변수)를 역추적해 가상 환경에 다시 적용하고 차이가 충분히 줄어들면 모델을 현장에 배포하는 방식”이라고 설명했다.
 열공정에서는 문제가 더욱 까다롭다. 용광로나 가열·성형 설비의 내부 상태는 센서만으로 모든 지점을 직접 측정하기 어렵다. 주변 온도와 운전 조건을 토대로 내부 상태를 추정해야 한다.
 여기에 히터 노후화나 소재 물성 변화까지 생기면 디지털트윈의 예측과 실제 온도 곡선이 달라진다. 코난테크놀로지는 실제 센서 시계열과 시뮬레이션 결과를 시간축에 맞춰 비교한 뒤 열전달 계수나 센서 특성 등을 보정하는 기술을 개발한다.
 김 상무는 “실제 설비는 히터가 노후되거나 금형 상태가 바뀌면서 계산과 다른 온도 곡선을 보인다”며 “같은 운전 조건에서 실제 온도 센서의 시계열과 가상 설비가 계산한 온도 곡선을 시간축으로 맞춰 비교하고 그 차이로부터 열전달 계수와 소재 물성 같은 파라미터를 실측에 맞게 다시 추정하는 식”이라고 말했다.
 ◆문서 읽는 AI와 센서 분석 노하우 결합
 두번째 축은 제각각인 제조 데이터의 언어를 통일하는 기술이다. 공장마다 설비 사양서와 도면, 관리 방식이 달라 데이터가 그대로는 서로 연결되지 않는다. 코난은 자체 거대언어모델(LLM)과 문서 AI, 검색증강생성(RAG)을 활용해 PDF·표·이미지에서 설비 사양을 추출하고 이를 자산관리쉘(AAS) 국제표준 구조로 자동 변환하는 방식을 개발한다.
 AAS는 제조 설비에 부여하는 일종의 ‘디지털 신분증’이다. 국제 표준인 IEC 63278-1에 표준 구조가 규정돼 있다. 코난은 표준화된 설비 정보를 바탕으로 디지털트윈에 필요한 3차원(3D) 공정 자원까지 자동 생성한다는 구상이다.
 김 상무는 “문서화되지 않은 노하우는 제조 AX 사업에서 해 온 것처럼 온톨로지·지식그래프로 자산화한다”며 “설비 문서로 만든 AAS를 온톨로지로 변환해 이 지식그래프와 연결하면 AI가 ‘이 설비가 무엇인가’와 ‘이 설비를 어떻게 다뤄야 하는가’를 함께 이해할 수 있다”고 말했다.
 이어 그는 “앞서 제조업체의 설비 이상 탐지 과제를 진행했는데 당시 데이터 분석하고 정리하는 데 3개월 정도 걸리고, 알고리즘 개발하는데 1개월 정도면 충분했다”고 강조했다.
 기존 제조 AX가 고장 원인을 찾고 작업자에게 조치를 권고했다면 피지컬AI는 제어 결과를 예측하고 실제 장비를 움직여야 한다.
 코난은 이번 사업을 통해 개발하는 기술을 자사 제조 AX 솔루션 ‘AI 명장’에 접목할 계획이다. 영풍전자와 서연이화, 포항 철강산단 등에서 추진 중인 문서·숙련지식 기반 AI 에이전트를 장기적으로 설비 제어와 공정 예측까지 확장한다는 구상이다.
 김 상무는 “올해는 설계와 프로토타입 단계이고 내년 대표 실증 현장에서 첫 성과를 확인할 예정”이라며 “오는 2027년에는 대표 실증 현장에서 데이터 수집부터 재학습까지 전주기를 처음 완주하고 이후 적용 현장을 단계적으로 넓혀 13개 전 작업장으로 확대할 예정”이라고 말했다.
 이어 “가상에서 배운 것이 현실에서도 통한다는 증거가 피지컬AI의 출발점”이라며 “코난테크놀로지는 그 바탕이 되는 데이터 품질과 제조 지식 기술로 기여하겠다”고 강조했다.
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