폴리텍대학 기계학회 2025년 하계학술 세미나…교수진과 기업 간 다채로운 소통 이뤄져
기계와 반도체 등 우리나라 성장동력 산업에 기여하는 인재 교육의 변혁이 필요하다는 주장이 제기됐다.
11일 한국폴리텍대학 기계학회가 개최한 ‘2025년 하계학술 세미나’에서 우리나라 경제의 뿌리인 기계산업의 미래를 밝히는 다양한 의견을 나눴다. 특히 실전형 기술 인재 양성 교육에 대한 다양한 제언이 제시됐다.
전대선 한국폴리텍대학 익산캠퍼스 교수는 ‘AI 기반 CNC 프로그래밍’에 대해 발표했다. 전 교수는 “제조업의 근간은 결국 기계이며, 그 중에서도 절삭 가공이라고 생각하지만 지금에 이르러 위기의식을 느끼고 있다. 현재 우리나라는 중국과 비용으로 경쟁할 수 없다. 즉, 대한민국 제조업은 이 위기를 어떻게 타개할 것이냐는 국면에 직면했다”고 밝혔다.
전 교수는 “AI를 이용한 CNC 프로그램 절삭 가공 분야는 현재 보조도구 단계인 발전 1단계에 속한다. 다음은 미래에 구현될 자율 프로그래밍 단계로, 실시간 조정이 가능할 것으로 예상한다”며 “마지막은 설계부터 생산까지 전 단계를 모두 AI가 소화하는 ‘완전 자율 제조’ 단계다. 그야말로 AI가 원스톱으로 만드는 것이 완성 단계다. 이 방향으로 대한민국 제조업의 근간을 살리기 위해 연구를 펼치고 있다”고 말했다.
전성민 한국폴리텍대학 충남캠퍼스 교수는 ‘데이터 마이닝을 활용한 스마트 제조 혁신’에 대해 설명했다. 전 교수는 “데이터 마이닝의 정의는 기계산업에서 대량의 생산 데이터, 센서 데이터, 운영 기록 등을 분석해 숨겨진 패턴, 상관관계, 이상 징후, 예측 정보를 추출하는 것”이라며 “현장에서 의미 있는 결과를 도출하는 것이 중요하며, 이는 통계학의 영역이다. 목표 변수에 따라서 데이터 마이닝으로 정보를 분류하는 기법이 다양하게 제시돼 있다”고 강조했다. 그는 데이터 마이닝의 예시를 들며 가장 적합한 방식에 대해 고민하자는 의견을 펼쳤다.
김명식 한국폴리텍대학 청주캠퍼스 교수는 ‘제조분야 AI실습교육을 위한 빅데이터 발생 시스템 연구개발’에 대해 강연했다. 김 교수는 제조분야에서 기계를 포함한 빅데이터의 융합에 관한 연구과제를 수행했다. 그는 “제조업에서 기계가 고장날 것을 예측하는 데이터 수집이 필요하다. 가상 데이터, 사물인터넷(IoT)에 연결된 센서 데이터를 수집해 저장하고 정교화 과정을 거쳐 데이터 탐색을 거친다. 선순환 사이클이 계속되면서 선순환이 이뤄지고, 개선사항은 기업의 생산성 향상과 품질 개선에 맞추면 유익할 것이다. 학생들에게 빅데이터 분석 공정에서 데이터 수집, 저장, 모델 운영 등 세 가지 프로세스의 액티비티를 가르치는 교육을 추천한다”고 강조했다.
마지막으로 그는 “데이터 증강을 이용해 양질의 제조 빅데이터 제공이 가능해졌다. 데이터 수집부터 예측 모델 운영까지 제조 데이터 분야에서 전 공정의 실습이 가능해졌다”며 “이를 통해 비용 절감 및 교육 인프라 자립화를 이룰 수 있다”고 덧붙였다.
이정우 에이치티솔루션 파트장은 ‘반도체 산업 동향 및 산학협력 우수사례’에 대해 강의했다. 이 파트장은 “반도체는 ‘산업의 쌀’이라고 불릴 만큼 우주, 항공, AI 등 곳곳에 확대되고 있다. 우리나라는 메모리 반도체를 중점적으로 하고 있으며 2030년 반도체 시장은 1100억달러 규모로 예측한다”며 “반도체 산업에서 AI 가속기, 엣지 컴퓨팅, 칩렛 아키텍처가 떠오르는 기술이며 자동차 산업과 IoT 통신 분야로 확대되면서 정부 차원에서 점점 투자를 강화하고 있다. 정부는 2030년까지 510조원에 이르는 공적자금을 투입한다”고 말했다.
이어 “에이치티솔루션은 고장난 생산장비를 스스로 고치는 브레이커 메인터넌스(break maintenance)를 통해 효율을 극한으로 끌어올리는 예방 정비에 강점이 있다”며 “반도체 산업이 고도화되고 공정이 나노 단계로 넘어감에 따라 기계에 대한 이해가 중요해지고 있다. 인재를 확보하기 위해 여러 학교와 산학협력을 체결하고 있다. PM(Preventive Maintenance, 예방 유지보수) 전문가 육성을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 세계 최고의 PM 기업이 되기 위해 인재 발굴에 많은 투자를 하고 있다. 한국폴리텍대학의 각별한 관심을 부탁한다”고 전했다.
나윤성 한화로보틱스 대리는 ‘교육기관에 적용 가능한 디지털 트윈’에 대해 강의했다. 나 대리는 △협동로봇 애플리케이션 머신텐딩 시장 규모 △머신텐딩 전용 솔루션 △한화로보틱스 협동로봇 주요 기술 △적용 레퍼런스 및 로드맵을 주제로 다뤘다.
그는 “한화로보틱스는 협동로봇을 자체적으로 설계해 생산하고 고객만족(CS)까지 담당하고 있다. 회사가 개발한 협동로봇을 활용해 모듈 솔루션을 개발하고 있다. 머신텐딩과 관련된 솔루션으로 일반 보급형과 AI를 활용한 솔루션을 제공하고 있다”며 “특히 머신텐딩은 공작 기계와 연동할 수 있는 솔루션으로 굉장히 중요하다. 주도적으로 공작기기를 파악하는 제어기 등 시스템에 초점을 맞춰 개발했다”고 말했다.
이어 “사용자가 편리하게 사용하는 것도 중요해, 보다 쉽게 쓸 수 있도록 전용 소프트웨어 UI(사용자 인터페이스)를 개발했다. 알고리즘 파트 등과 관련된 3D 비전과 딥러닝 기반의 AI 솔루션, 사람과 함께 일하는 로봇이 위험한 상황을 예방하는 비주얼 세이프티 솔루션, 사람이 움직이는 것에만 반응하는 솔루션 연구를 자체적으로 수행하고 있다”며 “한화로보틱스 협동로봇의 내장된 자체 소프트웨어는 쉽게 프로그래밍하거나 다른 협동로봇을 티칭하는 등 세대를 거듭하며 최적의 값을 찾아가고 있다”고 전했다.
이어 “내년에 고가반환성 협동로봇, 초소형 용접로봇을 출시할 예정이다. 이외에도 AI 비전, 비주얼 SALM 이동로봇 포트폴리오를 가지고 있다”며 “한국폴리텍대학 등 로봇분야 교육산업에 전폭적으로 지원할 계획이다. 자사의 교육 솔루션 파트와 로봇교육 분야에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 덧붙였다.
정일화 건솔루션 수석부장은 ‘제조기업의 AI팩토리 구현을 위한 제조AI 활용방안’을 다뤘다. 정 수석부장은 “건솔루션은 스마트 팩토리 솔루션을 제공하는 통합 솔루션 기업으로 다양한 노력을 기울여 왔다”며 “이제 머닝러신을 기반으로 설비 이상 상태를 사전 조치하고 에너지 흐름을 데이터로 관리하는 부분, 고품질로 생산하는 기술로 발전하고 있다. 스마트 제조를 가능하게 한 핵심 기술구조로 건솔루션은 ‘CAP 시스템’과 ‘디지털 트윈 시스템’을 보유하고 있다. 기존 통계에 기반해 예측하는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 미리 예지하고 어느 순간에 파손 또는 부품의 수명이 다함 등의 문제가 일어날지를 분석하는 현장 데이터 설비와 AI 기술을 통합해서 하나의 플랫폼에서 자동화로 제어하는 솔루션 아키텍처를 고도화하고 있다”고 강조했다.
그는 “데이터를 통해 예방·진단하고 다양한 설비들이 통합 관제와 연동되며, 로봇과 설비가 서로 데이터를 주고받는 인터페이스를 제어하는 솔루션을 고도화하는 것이 우리만의 차별점이다. 측정 센서가 작업하며 실시간 데이터를 수집하는 기술을 구현하는 것도 또 다른 강점이다”라며 “다양한 통신장비와 연결해 데이터를 원활하게 수집하고 분석하는 통합 플랫폼 서비스도 제공하고 있다”고 설명했다.
이어 “자사의 CAP 솔루션을 가시화·시각화한 시뮬레이션 기반의 디지털 트윈 기술을 고도화시키고 있다. 실제 설비와 동일한 가상 공장 소프트웨어를 모델로 구축하는 ‘사이버 피지컬 시스템’으로 테스트와 최적화를 수행해 가상 시나리오를 미리 검증할 수 있다”고 밝혔다.
그는 “이재명 정부의 소버린 AI 사업도 준비하고 있으며, 디지털 트윈에서 더 나아가 실제 공장에서 나온 데이터를 LLM 등으로 분석해 대화형이 기반인 ‘AI 에이전트’를 준비하고 있다”며 “기업 현장에 최적화된 실무중심 교육과정을 운영하고 있다. 현장 실무교육부터 미래산업 동향까지 최고의 현장 체험형 온·오프라인 교육을 지향하고 있다”고 덧붙였다. 마지막으로 “한국폴리텍대학 학생들이 AI 팩토리를 개념화하고 관련 기술을 익혀, 산업 현장에서 즉시 기여하는 인재로 성장할 수 있도록 기여하고 싶다”는 포부를 전했다.