“국제표준서 첨단산업 차지 비중 57%”
19개 부처 참여 표준개발 로드맵 구축 중
지난해 첨단산업 표준화 전략 수립 이후 우리나라가 제안한 첨단산업 국제 표준이 연평균 40건으로 증가한 것으로 나타났다. 과거 대비 2배 수준이다. 2030년까지 달성하려던 국제표준화기구 한국인 임원 300명 수임 목표도 조기 달성할 것으로 예상됐다.
문동민 한국표준협회장은 12일 서울 성동구 한양대학교 한양종합기술연구원(HIT) 대회의실에서 열린 ’2025 첨단산업 표준 리더십 포럼 총회’에서 이 같은 내용의 ‘첨단산업 표준 개발 현황’을 발표했다.
정부는 작년 5월 열린 ‘2024 첨단산업 표준리더십 포럼’에서 첨단산업 국가표준화 전략을 발표했다. 첨단산업 초격차 확보를 목표로 하는 이 전략에는 2030년까지 국제표준 250여건을 개발하고, 국제표준기구 임원을 2023년 263명에서 2030년까지 300명으로 늘리는 내용이 담겼다.
표준협회에 따르면 표준화 전략 발표 이후 우리나라의 국제 표준 제안 실적이 대폭 개선됐다. 2023년까지 연간 20건 수준이던 우리나라의 국제 표준 제안 건수는 작년부터 연간 40건으로 늘었다. 전체 제안 건수에서 첨단 산업이 차지하는 비율도 2023년 28%에서 지난해 57%로 높아졌다.
한국의 리더십도 강화됐다. 국제표준화기구에서 활동하는 한국인 의장·간사·컨비너(작업반장) 수는 2023년 263명에서 2024년 280명으로 늘었다. 지난달에는 293명까지 확대되면서 당초 목표였던 임원 300명 수임을 조기 달성할 것으로 예상된다.
우리나라가 제안한 국제 표준은 반도체와 미래선박, 인공지능(AI) 등 다양한 분야에 걸쳐있다. 반도체 분야에서는 극자외선(EUV) 펠리클(반도체 미세화 공정에서 마스크가 오염되지 않도록 보호해주는 얇은 막) 투과도의 평가방법을 표준화한 ‘반도체 공정부품 및 시험검사장비의 성능 평가’ 관련 국제 표준이 개발됐다. 이 표준은 기업별 상이한 측정 방식을 통일해 측정의 신뢰성을 확보했다는 평가를 받는다.
미래선박 분야에서는 ‘선박-육상 간 스마트십 데이터 플랫폼’ 관련 표준이 제안됐다. 이 표준은 국내 조선 3사가 협력해 개발했으며, 표준화된 프로토콜로 선박·육상 간 정보 교환의 신뢰성을 높일 것으로 기대된다. AI 분야에서는 시스템의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 첫 국제표준인 ‘AI 시스템 품질 평가 측정 및 가이던스’가 개발됐다.
문동민 회장은 “지난 1년 6개월 동안 산학연 전문가 여러분들의 헌신으로 추진된 첨단 산업 표준 개발 현황을 말씀드렸다”면서 “앞으로도 정부와 민간이 함께 첨단 산업 국가 표준화 전략의 성공적인 이행을 위해 힘을 모으겠다”고 했다.
이어진 발표에서는 국가기술표준원 박종섭 표준정책과장이 정부의 표준 대응 강화 방안을 발표했다. 국가기술표준원은 현재 AI와 반도체, 디스플레이 등 15개 분야별 국내 대응 포럼을 운영하며 표준안을 공동 개발하고 있다. 정부도 19개 부처가 참여하는 ‘제6차 국가표준기본계획(2026~2030년)’ 수립을 추진하며 표준 개발 로드맵을 구축하고 있다.
기업들의 역량 제고를 위한 정책도 마련하고 있다. 정부는 표준 교육 프로그램을 신설하는 한편, 석박사급 전문가 및 대졸 실무자 양성에 주력하고 있다. 또 표준 정보를 제공하는 포털을 신설해 기업 경영진의 표준화에 대한 인식을 제고할 방침이다. 반도체와 첨단 제조, 디스플레이 등 분야에서는 국제 협력 채널 구축을 위해 노력하고 있다.
박 과장은 “향후 국제 표준 활동을 지원하고 기업 중심으로 표준이 개발되도록 할 예정”이라면서 “지속 가능한 표준 기반도 마련할 예정”이라고 했다.
‘첨단산업 표준 리더십 포럼 총회’는 초격차 기술 경쟁력 확보 과정에서 ‘표준’의 역할과 정책 방향을 논의하는 행사다. 작년에 이어 올해 2회를 맞았다. 올해 행사는 산업통상부 국가기술표준원이 주최하고, 한국표준협회·한국산업기술진흥협회·한국공과대학장협의회가 주관, 조선비즈가 후원한다.
“아마존, 지난 7월 100만번째 로봇 도입”
“AI 로봇, 인간처럼 사고하며 더 오래 근무”
“로봇 도입으로 직원 1명당 업무 처리 능력 20배 향상”
데이비드 그린(David Green) AWS(Amazon Web Service) 아시아·일본 기술 총괄은 “인공지능(AI) 로봇의 수는 2030년까지 2000만대로 증가할 것으로 예상한다”며 “그로 인한 효율성 확대를 제대로 누리기 위해서는 선제적인 인프라 투자, 지속적인 데이터 학습, 안정적인 시설 관리가 필요하다”고 말했다.
그린 총괄은 12일 서울 한양대 한양종합기술연구원에서 열린 ‘2025 첨단산업표준리더십포럼’에서 ‘피지컬 AI 글로벌 산업·기술 동향’을 주제로 한 강연에서 이같이 밝혔다.
그린 총괄은 “전 산업에서 생산성 향상, 비즈니스 연속성 확보를 위해 자동화의 역할을 인식하면서 로봇 사용이 빨라지고 있다”며 “글로벌 AI 에이전트 시장은 작년 50억달러에서 2032년까지 2000억달러 이상으로 폭발적으로 성장할 전망”이라고 내다봤다.
그린 총괄은 AI 로봇 도입이 산업계에 미칠 효율성 개선을 강조했다. 그는 “AI 로봇은 할당된 작업을 수행하기 위해 무엇을 해야 하는지 스스로 알아낸다”며 “인간과 같은 방식으로 더 장시간 자율적으로 작동할 수 있게 된다”고 말했다.
그린 총괄은 아마존이 로봇을 도입해 이룬 성과를 소개했다. 그는 “2012년부터 아마존은 전 세계 네트워크에 75만대 이상의 로봇을 배치했으며, 2025년 7월에는 100만번째 로봇 배치를 완료하는 역사적 이정표를 세웠다”고 했다.
이어 “매일 50만대 이상의 로봇이 주문 처리 센터 네트워크에서 활동하며 전 세계 주문의 약 75%를 지원하고 있다”며 “머신러닝으로 경로와 인간 작업자와의 협력을 최적화한 결과, 직원 1인당 배송 패키지 수가 2015년 175개에서 작년 3870개로 20배 향상됐다”고 설명했다.
그린 총괄은 이러한 효율성 확대를 제대로 누리기 위해선 인프라를 잘 구축해야 한다고 제언했다. 그는 “인프라 구축에 수년을 소비하지 않고 (AI 로봇 도입) 첫날부터 완성된 시스템을 구축해야 한다”며 “지속적으로 데이터를 학습시키고, 원격·오프라인과 사이 연결이 끊길 수 있는 ‘엣지 위치’에 있는 시설들을 안정적으로 관리해야 한다”고 했다.
LG CNS AI선행기술연구소장
토스 신용데이터사업본부 팀리더
31일 열린 조선비즈 ‘2024대한민국푸드앤테크대상’에서 엠트리센의 AI 기반 번식돼지 정밀관리 시스템 ‘딥아이즈’가 농림축산식품부 장관상을 수상했다.
엠트리센은 인공지능과 첨단 비전 기술을 통해 농업의 미래를 열어가는 기업으로, 지속 가능한 발전과 효율적인 농업 솔루션을 제공한다.
‘딥아이즈’는 영상을 통해 24시간 돼지의 건강 상태 등을 실시간 모니터링하고 행동 패턴(기립횟수)을 분석하여 분만 전 후 어미돼지의 건강상태와 분만 시기를 예측한다.
이를 통해 분만 전 미리 어미돼지의 건강 이상을 대처하고 분만 시 발생할 수 있는 문제를 즉각적으로 조치하여 분만 지연에 따른 자돈의 사산을 최대한 예방할 수 있도록 돕는다.
딥아이즈는 양돈 시장에서 국내외 100여곳 이상 농장에 적용되어 생체 데이터를 기반으로 한 인공지능 건강 상태 정밀 분석을 통해 농가의 생산성 향상에 도움을 주고 있다.
엠트리센의 인공지능 번식돼지 관리 솔루션 딥아이즈는 지난 해 말 장영실 상을 수상하고 국내 시장을 넘어 현재 덴마크, 베트남 등에서 POC를 활발히 진행하고 있다.
또 올해 11월 독일 하노버에서 개최되는 국제 축산 박람회 유로티어에 참가해 인공지능 기반 번식공정 스마트팜 자동화 풀버전을 선보일 예정이다. 양돈 선진국인 유럽 시장 개척을 위해서다.
엠트리센 서만형 대표이사는 “이번 수상은 우리의 기술력이 농업 분야에 미치는 긍정적인 영향을 인정받은 결과”라며, “앞으로도 지속 가능한 농업을 위한 기술 개발에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
한편, 농림축산식품부 장관상은 푸드테크 분야에서 우수한 역량을 갖춘 기업에 수여하는 상으로 2022년 만들어졌다. 지난해 ‘2023 대한민국 푸드앤푸드테크대상’에서는 이그니스의 ‘재밀봉이 가능한 캔 리드 XO(개폐형 마개)’가 이 상을 수상했다. 개폐형 마개는 캔 음료의 뚜껑을 다시 닫아 재밀봉을 가능하게 하는 제품으로, 캔 뚜껑 대신 작은 플라스틱이 달려있다. 이 마개로 음료 입구를 막으면 6개월 이상 탄산을 보존할 수 있다.
"인공지능(AI) 도입의 시작은 데이터 관리입니다. 기업이 데이터를 정확히 관리하고 클라우드를 활용하는 것이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다."
강종호 베스핀글로벌 부사장은 5일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2024 스마트클라우드쇼’에서 ‘클라우드 기반 AI 도입 사례’를 주제로 강연했다. 베스핀글로벌은 아마존웹서비스(AWS), 마이크로스프트(MS) 애저, 구글 클라우드 등 다양한 클라우드 및 AI 솔루션을 제공하는 MSP(클라우드서비스관리제공자) 기업이다.
강 부사장은 AI 도입에서 가장 중요한 첫 단계는 데이터를 모으고 이를 클라우드로 전환하는 것이라고 설명했다. 그는 “기업이 AI를 도입하려면 우선 데이터가 효율적으로 관리되고 클라우드에 기반해야 한다”며 “데이터를 기반으로 AI가 적용될 때 비로소 매출 증대와 비용 절감이라는 실질적인 효과를 기대할 수 있다”고 말했다.
그는 “금융권 A사는 오라클 클라우드를 활용해 보안 문제를 해결하고 AI를 기반으로 한 서비스를 제공하기 위해 클라우드 전환을 진행했다”며 “제조업체 B사 역시 분산된 데이터를 한 곳에 모아 종합적으로 관리하면서 AI를 성공적으로 도입할 수 있었다”고 말했다.
그러면서 “많은 기업이 데이터를 보유하고 있지만, 여러 시스템에 분산되어 있기 때문에 AI 도입이 어렵다. 클라우드를 통해 데이터를 한 곳으로 모으고 연결성을 강화해야만 효과적으로 활용할 수 있다”고 강조했다.
“SK텔레콤이 인공지능(AI) 모델 개발에서 가장 중요하게 생각하는 일은 양질의 데이터를 모으는 것입니다. 최근 ‘네이처(Nature)’는 AI 모델이 생성한 데이터를 다른 AI 모델이 학습하는 일이 반복되면, 차츰 데이터의 다양성이 없어지고 모델이 붕괴한다는 내용을 발표했는데, 비전AI에서도 마찬가지입니다. 영상에 눈에 보이지 않는 노이즈를 삽입하면 데이터 결과가 완전히 오인되며, 의도적으로 삽입한 워터마크가 강제로 무력화되기도 합니다.”
SK텔레콤의 비전R&D를 이끄는 양승지 담당(부사장)은 5일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2024′에서 ‘기업 스케일의 비전 AI 기술 - 문제와 기회의 간격’이라는 주제로 강연하며 이같이 말했다. 양 담당은 “거대언어모델(LLM)의 본질은 어떤 데이터가 많은 지에 집중돼 있다. 어떤 특성을 갖고 있는지는 간과된다”며 “이런 부분들 때문에 상용화되면서 문제가 발생하는 것”이라고 했다.
그러면서 “2년 전 벤처비트 자료에 따르면 80%의 엔터프라이즈 AI 솔루션은 실패한다. 그런데 2년이 지난 지금도 여전히 80%가 실패하고 있다”며 “실제 현장은 전혀 예측할 수 없기 때문”이라고 말했다. 예컨대 CCTV 영상에 거미줄이 등장하면 이를 사람으로 오인할 수 있다는 것이다. 이 같은 데이터는 기존의 학습 데이터에 포함돼 있지도 않고 만들어내기도 어려움이 있다는 것이 양 담당의 설명이다.
그는 “가정했던 상황이 바뀌거나 새 컨셉트가 끊임없이 나오기 때문에 AI 성능은 시간이 지날수록 정확도가 떨어질 수 밖에 없다”며 “얼마나 많은 데이터로 얼마나 오래 학습해야 되는지 아직 잘 모르기 때문에 여전히 시행착오를 겪고 있다”고 했다. 그렇기 때문에 양질의 데이터를 확보하는 일이 중요하다는 것이다. 데이터를 쉽게 얻을 수 없는 경우 영상을 생성해서 학습시키는 방법도 사용한다.
양 담당은 비용 감축에도 노력을 기울이고 있다고 밝혔다. 그는 “영상 데이터는 비용 민감도가 높아서 비용 감축 방안을 일찍부터 고민해왔다”며 “2014년 딥러닝을 개발하기 시작해 2016년 상용화할 무렵, 엔비디아에 비용을 줄일 방법이 있는지 문의했다”고 했다. 그러면서 “텐서RT라는 솔루션을 소개받아 비용 문제를 해결했고, 클라우드와 비교해 100분의 1 정도 크기의 모델로 동일한 정확도를 달성했다”고 전했다.
또 “엣지 컴퓨팅의 컴퓨팅 파워가 제한적이기 때문에 엣지와 클라우드 간의 균형을 지속적으로 맞춰야 하며, 균형을 맞추더라도 AI 시스템을 지속적으로 개선해야 한다. AI 모델이 배포된 후에도 지속적으로 데이터를 수집해 어떤 부분에서 약점이 있는지를 분석하고 있다”고 덧붙였다.
“인공지능(AI)이 기업의 생산성을 59% 향상시킬 수 있는 것으로 분석됐다. 이제 경영진에게 AI 교육은 필수다. 경영진부터 AI가 사업을 어떻게 바꿔놓을 수 있을지 배우고 생각해야 한다.”
수미르 바티아 레노버 인프라스트럭처 솔루션 그룹(ISG) 아시아·태평양 사장은 5일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2024′ 기조연설에서 이같이 말했다. 레노버 ISG는 AI·고성능 컴퓨팅(HPC) 등 레노버 그룹의 IT 인프라 사업을 담당하고 있다. 한국의 기상청도 레노버의 슈퍼컴퓨터를 활용해 기상 예보와 지진·기후 변화 연구를 진행하고 있다.
바티아 사장은 “AI는 사업 이익도 늘려주는 데다 직원이 시간을 좀 더 효율적으로 쓸 수 있게 만들고, 고객도 더 나은 결과물을 제공받을 수 있게 한다”며 “미국의 대표적인 유통업체 크로거는 AI를 무인 계산대에 적용한 후 결제 오류를 75% 줄였고, 재고 가용성도 극대화 한 것으로 나타났다”고 설명했다.
바티아 사장은 AI의 편의성에도 불구, 많은 기업들이 도입을 주저하고 있다고 지적했다. 그는 “최고투자책임자(CIO)의 83%가 AI의 혁신적인 영향력에 대해 공감하고 있지만, 이들 중 50%만이 AI 도입을 준비하고 있는 것으로 나타났다”며 “AI를 위해 인력을 고용하거나 기술을 연구하는데 어려움을 느끼고 있기 때문”이라고 했다.
바티아 사장은 “기업 내 AI 관련 조직을 만들어 데이터 기반 문화를 구축하고, 여러 팀과 연대해 관련 실험과 탐구를 이어가야 한다”며 “최고정보책임자(CIO)를 포함한 임원은 어떤 AI 모델이 어떻게 구현돼야 조직에 도움을 줄 수 있을지 끊임없이 연구해야 한다”고 말했다.
바티아 사장은 또 “AI는 더 이상 기다려주지 않는다”며 “AI가 당신에게 어떤 도움을 줄 수 있는지 생각하고, 당장 관련 프로젝트를 진행해야 한다”고 강조했다.
“다양한 동작을 인간 수준에서 수행할 수 있는 범용 인공지능(AI) 로보틱스를 구현하려면 새로운 데이터와 새로운 학습 방법이 필요합니다. 어떻게 데이터가 생성되고, 수집되는지, 이를 어떻게 큐레이션할 것인지 생각해야 하는데, 일반세계모델(General world models)을 통해 가능해질 것입니다.”
아니메쉬 가그(Animesh Garg) 미국 조지아공대 교수는 5일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2024′에서 ‘생성형 AI로 일반화된 로봇 공학(Generalizable Robotics with Generative AI)’이라는 주제로 기조강연에 나서 이같이 말했다. 일반세계모델은 거대언어모델(LLM), 멀티모달에 이어 AI 개발의 다음 단계로 일컫는 것으로, AI가 일반세계의 물리적 법칙을 이해하도록 학습을 시킨다는 개념이다. 이를 통해 훨씬 효율적이고 뛰어난 성능의 AI를 만들 수 있다는 것이 업계의 시각이다.
가그 교수는 “범용 AI 로봇을 만들려면 구체적으로 무엇을, 어떻게 해야하는지 기억하도록 하는 게 아니라 어떻게 전 세계가 작동하는 지를 학습하게 하는 것이 중요하다”며 “로봇이 인간과 상호작용하게 하는 환경을 만들고 일반세계모델을 만들면 추론을 통해 로봇 스스로 어떤 일이 벌어질지 학습하게 되고 다양한 동작을 할 수 있게 된다”고 말했다. 그렇게 되면 여러 종류의 추론을 스스로 학습하게 되고, 특정한 행동을 학습시키는 것보다 효과가 좋을 수 있다는 것이다.
예컨대 손으로 물병 뚜껑을 열 때 한 손으로는 물병을 잡아야 하고 다른 한 손으로는 뚜껑을 잡고 돌려야 한다. 로봇에게 이 동작을 사진이나 영상으로 학습시킬 수도 있지만, 사진·영상만으로는 동작을 관찰하는 것에 그치고 뚜껑을 여는데 얼마나 힘이 들어가는지는 알 수 없다. 만약 이 과정에서 거대언어모델(LLM)을 활용할 경우에는 환각 현상이 생길 수도 있다는 문제점이 있다. 물병이 아닌 바나나나 사과 등 다른 물체로 인식할 수도 있다는 것이다. 이 때문에 일반세계모델이 중요하다는 것이 가그 교수의 설명이다.
가그 교수는 로봇 스스로 학습하게 하기 위해 차별화된 시뮬레이션 모델을 만들었다고 했다. 그는 “범용 로봇이 병원이든 공장에서든 다양한 일을 할 수 있게 하려면 여러가지 문제점을 해결해야 하는데, 로봇 관련 데이터는 웹사이트나 유튜브에 존재하지 않아 데이터를 만들어줘야 한다”며 “1년 동안 1000개의 로봇이 데이터를 수집해야 하고 1억5000만달러 정도의 비용이 드는데, 문제는 이렇게 한다고 해도 실제로 데이터가 충분할 지 보장이 안된다는 것”이라고 했다.
그러면서 “이를 해결하기 위해 시뮬레이션 모델을 만들었고 범용 시스템을 구축해 실제로 병원에서도 수술용으로도 사용할 수 있게 됐다”며 “이는 애플리케이션이 아니라 애플리케이션의 첫 단계이며, 시뮬레이션은 데이터 수집의 한 단계다. 실제 데이터와 함께 시뮬레이션으로부터 데이터 수집을 하면 확장성이 늘어날 것”이라고 덧붙였다.
“이번 달 출범하는 ‘국가 인공지능(AI) 위원회’를 통해 국가 AI 역량을 총결집할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. AI 산업 육성과 안전·신뢰 기반 조성을 고려한 AI 기본법 제정도 적극 지원하도록 하겠습니다.”
강도현 과학기술정보통신부 제2차관은 5일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2024′ 축사에서 “한국이 글로벌 AI G3로 도약하고 국가 전반에 AI 경쟁력을 강화하기 위해서는 벤처 기업과 스타트업이 성장할 수 있는 제도를 마련하는 등 민간과 정부가 긴밀히 협력하고 역량을 결집하는 것이 필요하다”면서 이같이 말했다.
강 차관은 “지난해 초부터 본격적으로 시작된 새로운 AI 기술과 서비스의 출현은 그 잠재성과 영향력에 있어 전례가 없는 범위와 속도로 우리 삶을 변화시킬 것임을 예고하고 있다”며 “교육과 의료, 물류, 제조 등 전방위적으로 기존 서비스의 패러다임을 뛰어넘는 생성형 AI 기반 서비스가 앞다퉈 출시되고 있고, 경제와 사회 그리고 문화 전반에 혁신과 격변이 예상되고 있다”고 했다.
강 차관은 이어 “반도체와 전력설비, 데이터센터 등의 기존 산업은 AI로 인해 예상을 뛰어넘는 규모로 성장하고 있다”며 “특히 클라우드는 AI를 구현하기 위한 핵심 인프라로서 새롭게 열리는 시장과 생태계의 중심에서 제2의 성장 기회를 맞이하고 있다”고 했다.
강 차관은 AI 산업 성장을 위해 정부가 적극 협력하겠다고 전했다. 그는 “올해는 초고속 정보통신망 구축 계획을 발표한 지 딱 30년이 되는 해”라며 “30년을 지나오며 정부도 많은 시행착오를 겪었지만, 현재 경쟁력을 갖춘 나라가 됐다. 그때처럼 이제는 다시 새롭게 도전할 AI 시대가 도래했다”고 했다.
그러면서 그는 “인류가 자동차의 엔진 속도를 규제했으면, 달나라에 가지 못했을 것이지만 ‘브레이크’라는 제도를 도입해 자동차의 안전을 보장했다”며 “과기정통부도 관계부처와 적극적으로 협조해 AI의 안전한 혁신과 경쟁의 장을 형성할 수 있는 제도를 마련할 수 있도록 지원할 것”이라고 했다.