최근 인공지능(AI)이 핵심 기술로 떠오르면서 국내 스타트업도 앞다퉈 관련 기술과 서비스를 개발하고 있다. 챗GPT 등장으로 주목받기 시작한 생성 AI 서비스의 핵심 기술인 거대언어모델(LLM)에 대한 관심도 커지고 있다. 한국경제 AI미래포럼과 한국공학한림원 기술경영정책분과·컴퓨팅분과 23일 공동 주최한 '초거대 AI 웨비나 시리즈 제5탄-초거대 AI와 스타트업의 도전'에서 국내 유망 AI 스타트업이 자사 기술을 통해 관련 동향을 소개했다.

인이지, "제조업 혁신을 위해서도 LLM 필요"

"세계 제조업의 혁신 공장에서도 AI를 도입하고 있습니다. 에너지 효율적인 사용이나 인구구조 변화에 대응하기 위해서 제조업의 AI 활용은 필수가 될 겁니다"

최재식 인이지 대표는 'AI를 통한 제조의 변화, 생성형 AI·대화형언어모델의 제조업 적용 방안'를 주제로 발표했다. 인이지는 국내 대표적인 산업 현장 AI 전문 스타트업 중 하나다. 최재식 KAIST 교수가 2019냔 창업한 인이지는 제조 업체 대상 공정 최적화 AI를 만든다. 포스코의 스마트고로에 AI 솔루션을 적용하며 이름을 알렸다. 용광로 쇳물 온도의 예측 오차를 줄여 연간 647억원 상당의 연료비를 줄였다.

최 대표는 최근 산업 현장에 AI 도입은 피할 수 없다고 강조했다. 세계경제포럼(WEF)에서 선정한 '등대공장'을 사례로 들었다. 등대공장은 첨단 기술을 도입해 세계 제조업의 미래를 밝히는 공장을 뜻한다. 최 대표는 "작년에 새로 선정된 등대공장 29곳의 145개 기술 중 47%인 68건이 AI와 관련된 것"이라고 설명했다.

세계 최대 이차전지 기업인 중국 CATL(닝더스다이)의 경우에는 지능형 생산 관리 시스템을 도입했다. 배터리용 양극제 처리 작업에서 AI가 미세하게 처리할 수 있는 알고리즘을 적용했다. 이런 자동화로 제품의 균일성을 높여 수율(양품 비율) 99.8%를 넘길 수 있었다. 수작업 규모도 70% 이상 감소했다.

최 대표는 국내 제조업에서 AI 도입이 더 필요하다고 주장했다. 그는 "최근 한전의 적자 규모가 급격히 커지고 에너지 비용 상승으로 제조업의 원가 부담도 늘었다"라며 "AI로 불필요한 에너지 소비를 줄이고 생산성도 높일 수 있다"고 말했다. 저출산고령화에 따른 젋은 인력 감소에 대응하는 방법도 AI 도입이다.

최 대표는 제조업에서 LLM 도입도 늘어날 것으로 전망했다. 그는 "산업 현장에서 중요한 자료 중 하나가 생산 작업 일지인데 이 데이터를 디지털로 전환하고 생성 AI가 학습하면 새로운 기능이 나올 수 있다"고 말했다. 최 대표는 "비가 오면 공정에 많은 영향을 주는데 시멘트 공장에 습도가 올라가면 결과물이 눅눅해질 수 있다"며 "관련 생산일지를 학습해 AI에 '지금 습도가 몇 %인데 온도를 얼마나 올려야 하나"라고 물어보면 '언제 생산일지를 참고해서 온도를 몇 도 정도 올려라'라는 답을 받을 수도 있다"고 덧붙였다.

공장 설비 메뉴얼을 파악하는 데도 LLM 활용이 가능하다. 최 대표는 "항공기 엔진 같은 큰 설비는 메뉴얼이 상당히 두껍다"라며 "이걸 생성 AI에 학습시켜 설비에 문제가 생길 때 어떻게 대응해야 하는지 신속하게 파악할 수 있을 것"이라고 말했다. 인이지도 관련해 일명 '시계열 예측을 위한 파운데이션 모델'을 개발하고 있다. 제품 수요, 연료 수급 등에 대해 예측하는 AI 솔루션이다.

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김주완 기자 kjwan@hankyung.com