경남 제조업의 인공지능(AI) 전환, 이른바 제조AX를 위한 상시 연구거점이 경남대학교에 들어섰다.
경상남도는 28일 경남대학교에서 ‘메가존㈜ 피지컬AI연구센터’ 개소식이 열렸다고 밝혔다.
이번 연구센터는 경남대가 축적한 제조 현장 데이터와 메가존의 AI·클라우드 기술을 결합해 실제 제조현장에서 활용할 수 있는 제조AI 기술을 개발하고 검증하는 산학협력 상시 연구거점이다.
연구센터는 경남대 한마관 2층 273㎡ 규모로 조성됐으며, 메가존클라우드㈜와 ㈜알씨케이, ㈜아이미크 등 3개 기업의 전문인력 20여 명이 상주한다. 경남대 대학 교수진과 학생들도 함께 제조AI 연구개발에 참여한다.
4년 산학협력, ‘교육→연구→취업’으로 확대
이번 센터 개소는 경남대와 메가존이 지난 2022년부터 이어온 산학협력의 연장선이다.
양측은 인재양성을 시작으로 기업 연계 교육과정을 운영해 279명이 교육을 수료하고 92명이 취업하는 성과를 냈다.
이후 제조AI 공동연구와 정부 지원사업으로 협력 범위를 넓힌 데 이어, 이번에는 기업 연구인력이 대학에 상주하는 상시 연구개발 체계로 발전했다.
연구센터에서는 AI 데이터 처리·분석, 가상공장과 생산공정 모의실험, 클라우드 기반 제조AI 서비스 개발 등이 추진된다.
개소식기념 컷팅식(왼쪽부터 메가존 장지황 대표, 신성델타테크 이동한 대표, 정보통신산업진흥원 정수진 지역AX본부장, 경남대 홍정효 교학부총장, 메가존 이주완 의장, 과기부 류제명 제2차관, 최형두 국회의원, 경남도 박일웅 행정부지사, 창원시 심동섭 미래전략산업국장, 서울대 차석원 공학기술연구원장, 경남테크노파크 김정환 원장
핵심은 ‘연구실’이 아니라 ‘공장 현장’
기업마다 공정 환경과 데이터 형식이 제각각이어서 AI 학습 및 가상공장 모의실험(실증)에 필요한 양질의 데이터 통합이 어려운 가운데 이번 사업의 가장 큰 의미는 피지컬AI 기술을 연구실 안에 가두지 않고 실제 제조현장에서 검증할 수 있다는 점이다.
경남은 방위산업, 원전, 우주항공, 조선 등 국가 핵심 제조업이 밀집해 있어 AI 기술을 적용하고 검증할 산업 기반이 상대적으로 풍부하다.
하지만 여기서 한 가지 과제가 남는다.
대기업이나 대규모 연구기관은 AI 기술에 투자할 여력이 있지만, 도내 중소·중견 제조기업 상당수는 AI 도입 비용과 전문인력 확보에 어려움을 겪고 있기 때문이다.
결국 연구센터의 성패는 얼마나 뛰어난 기술을 개발했느냐보다 그 기술을 얼마나 많은 지역 제조기업이 실제 생산현장에 적용할 수 있도록 하느냐에 달려 있다.
1,000억 투자·110명 채용…지역 정착까지 연결해야
메가존은 대형 정부 지원사업과 연계해 경남대에 약 1,000억 원 규모의 피지컬AI 연구·검증 기반을 구축할 계획이다.
또 메가존 인텔리전스 본사 이전과 공동연구·인재양성을 추진하고 연구인력 110명 채용도 계획하고 있다.
이는 단순한 연구개발 투자를 넘어 청년 인재 양성→취업→지역 정착으로 이어지는 산업 생태계를 만들겠다는 구상이다.
다만 투자 규모가 지역경제 효과로 직결되기 위해서는 자금과 자체 전문 인력이 부족한 중소기업의 참여 확대가 필수적이다.
따라서 기술 도입 비용을 낮추기 위해 정부·지자체 지원 사업과 연계한 현장 맞춤형 소형 AI 솔루션 보급도 검토해야 할 것이다.
경남 제조AI의 다음 과제는 ‘확산’
앞으로 경남도가 집중해야 할 부분은 연구센터에서 개발한 기술을 지역 제조기업에 확산시키는 구조다.
기업별로 제각각인 제조 데이터를 표준화하고, 중소기업이 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 실증비용과 컨설팅을 지원해야 한다.
또 대학과 기업 연구진이 함께 참여하는 현장 프로젝트를 확대해 공장 설비와 AI를 동시에 이해하는 실무형 인재를 양성할 필요가 있다.
박일웅 경남도 행정부지사는 이번 연구센터가 제조기업의 AI 활용과 경쟁력 향상, 청년 일자리 창출로 이어지는 거점이 되기를 기대한다고 밝혔다.
결국 이번 메가존 피지컬AI연구센터 개소는 경남 제조업의 AI 전환을 위한 출발점이다.
1,000억 원 투자와 110명 채용이라는 규모가 실제 성과로 이어지려면 연구성과를 지역 제조기업의 생산성 향상과 청년 일자리로 연결하는 후속 전략이 필요하다.
경남 제조AI의 진짜 경쟁력은 연구센터의 규모가 아니라 현장에서 얼마나 빠르게 AI를 쓰게 만드느냐에서 결정될 전망이다.
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