“인공지능(AI) 자율 제조를 위한 센서 기술이 중요합니다. 어떤 센서를 사용해 어떻게 설계할지 정확해야 오차를 줄일 수 있고, 도입에 대한 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

윤일용 포스코DX AI기술센터장이 24일 킨텍스에서 열린 AIM 2024에서 AI 자율제조 시스템 구축에서 센서의 중요성을 강조했다. 그는 “선택과 설계는 인공지능(AI) 자율제조 시스템의 핵심”이라며 “단순한 AI 모델 개발을 넘어 시스템 전체를 통합하고 최적화하는 것”이라고 강조했다.

포스코DX는 IT 융합 제조 기업으로 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 결합해 제조 현장 자동화를 진행하고 있다. 이를 위해 AI 모델 개발뿐만 아니라 풀 스택 AI 시스템 엔지니어링을 추구, 시스템 통합 역량을 키우고 있다. 이날 발표에서는 현재 공장 자동화와 설비 무인화에서 센서 기발 AI 자율제조 시스템 도입 사례가 소개됐다. 윤 센터장은 “3차원 공간 인지 센서를 활용한 크레인 자동 제어와 물류 장비 무인화를 도입했다”며 “정확한 센서 기술이 없으면 이러한 작업은 불가능하다”고 덧붙였다.

특히 무인 크레인과 같은 고도화된 작업에 있어 공간 인식이 필수적이다. 그는 “3차원 측정 센서를 활용한 정밀한 공간 인지 기술을 개발 중”이라며 “이를 통해 크레인이 위험 구간에 진입할 때 자동으로 인지할 수 있는 기능을 갖추고 있다”고 설명했다.

포스코DX는 제철소 내에서 공정 시스템과 AI, MES(Human Machine Interface)를 삼각형으로 통신하도록 구성해 시스템을 통합하고 있다. 이를 통해 제어 시스템과의 연계를 강화하고, 제조 현장의 복잡한 요구를 충족시키고 있다.

아울러 윤 센터장은 데이터 관리 중요성에 대해 강조했다. “머신러닝 운영(MLOps)은 모델 성능 유지에 집중돼 있지만, 실제 제조 현장에서 데이터를 관리하고 품질을 높이는 작업이 더욱 중요하다”며 “포스코DX는 AI 시스템이 계속해서 데이터를 모으고, 이를 고도화하는 방향으로 운영되도록 엔지니어링하고 있다”고 했다. 이어 “비전 AI와 같은 기본적인 AI 응용 외에도 생산 시스템 전반에 걸쳐 AI와의 상호작용을 극대화하는 방식이 필요하다”고 덧붙였다.

포스코DX는 AI 모델을 통한 자율 제어를 위해 이중 검증 체계를 도입하고 있다. 윤 센터장은 “자율 제어를 위해서는 AI가 결정한 결과를 기존의 룰 기반 시스템과 교차 검증하는 방식이 필요하다” “제조 현장에서 AI 적용에 대한 저항을 극복하고 신뢰를 높이는 중요한 요소”라고 설명했다.

아울러 윤 센터장은 AI 시스템의 공식적 평가와 인증 제도에 대한 필요성을 강조했다. 그는 “산업적으로 신뢰성과 안전성을 제삼자가 평가해 주는 것이 현장에서의 확산을 가속화할 것” “정책적인 뒷받침도 중요하다”고 강조했다.

한편 이번 제조 AI 컨퍼런스 ‘AIM with POSTECH 2024’는 포항공대 인공지능연구원과 인공지능 전문매체 더에이아이가 주최, ‘한국 제조산업의 힘, AI’를 주제로 열렸다.