- 사람의 언어를 이해하고 스스로 판단·행동하는 제조 특화 ‘에이전틱(Agentic) AI’ 구현
- 공정 설정 시간 ‘1주일 → 1시간’ 획기적 단축, 지역 제조 기업 숙련공 부족 문제 해소

           
한국전기연구원(KERI) 인공지능연구센터 이주경 박사팀이 국립창원대학교와 함께, 사람의 언어를 이해하고 여러 AI 로봇이 협업해 공정을 운영하는 ‘자율제조 다중 에이전트(Multi-Agent) AI’ 기술을 개발했다. 이번 성과는 정부의 ‘글로컬대학30’ 사업의 일환으로 추진됐으며, 지역 제조 기업의 숙련공 부족 문제를 해결할 핵심 기술로 주목받고 있다.

기존 공장 자동화 로봇은 전문가가 사전에 입력한 규칙 기반(Rule-based) 코드에 따라 움직이는 수동적 시스템에 가까웠다. 작업 환경이 조금만 변경되거나 새로운 부품이 추가돼도 엔지니어가 장시간 코드를 수정해야 했으며, 이는 인력난을 겪는 지역 중소기업에 큰 비용과 시간 부담으로 작용했다.

KERI 연구팀은 거대언어모델(LLM)을 기반으로 AI가 작업자의 명령을 이해하고 스스로 최적의 작업 계획을 수립하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’ 기술을 구현했다. 특히 여러 AI가 역할을 분담해 협업하는 ‘다중 에이전트(Multi-Agent)’ 구조를 적용한 것이 핵심이다. 작업반장이 업무를 지시하듯 언어 담당 에이전트가 명령을 해석하면, 비전(Vision) 담당 에이전트와 로봇 제어 에이전트가 상호 소통하며 작업을 수행하는 방식이다.

연구팀은 이 과정에서 AI가 현실 세계를 정확히 인식하는 ‘그라운딩(Grounding)’ 기술의 한계를 크게 개선했다. 기존에는 ‘저기 빨간 부품’과 같은 지시를 받더라도 로봇이 대상 위치나 객체를 정확히 인식하지 못해 오작동하는 경우가 많았다. 그러나 이번 기술에서는 ▲언어 에이전트가 작업 의도를 분석하고 ▲비전 에이전트가 카메라를 통해 사물의 정확한 3차원 좌표를 파악해 제어 시나리오를 생성하며 ▲로봇 에이전트가 이를 기반으로 정밀하게 동작하는 유기적 협업 체계를 구현했다. 이를 통해 가상 세계의 AI 지능이 실제 제조 현장의 로봇 움직임으로 자연스럽게 연결되는 ‘행동하는 AI(Actionable AI)’를 실현했다.

무엇보다 복잡한 코딩 없이 자연어 명령만으로 공정 재설정이 가능하다는 점이 큰 강점이다. 기존에는 전문가가 수일 이상 투입돼야 했던 공정 재설정 작업을 1시간 이내로 단축할 수 있으며, 처음 접하는 물체나 환경에도 즉각 대응할 수 있다. 또한 공정 변경 시 추가적인 소프트웨어 개조 비용을 줄일 수 있어 다품종 소량 생산 환경의 중소 제조 기업에 적합하다는 평가다.

이번 성과는 구글, 엔비디아, 테슬라 등 글로벌 빅테크 기업들이 경쟁 중인 ‘VLA(Vision-Language-Action)’ 분야에서 거둔 성과라는 점에서도 의미가 크다. 해외 기술들이 대규모 모델 중심으로 구성돼 높은 연산 자원과 특정 하드웨어 의존성을 요구하는 반면, KERI의 기술은 제조 현장 환경에 맞춰 경량화·모듈화됐다. 이에 따라 실제 공장에 즉시 적용 가능한 높은 현장성과 실용성을 확보했다는 설명이다.

KERI 이주경 박사는 “지역 중소·중견기업들은 높은 비용과 전문 인력 부족으로 AI 도입에 어려움을 겪고 있다”며 “이번 기술은 기존 제조 라인을 큰 부담 없이 스마트화할 수 있는 솔루션으로, 기술 이전을 통해 지역 제조업 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

향후 KERI와 국립창원대는 이번 융합 연구에 참여한 학생들을 지역 산업 현장에 즉시 투입 가능한 고급 AI 인재로 육성할 계획이다. 이를 통해 인구 감소와 제조 경쟁력 약화라는 국가적 과제 해결에 기여하는 선순환 산업 생태계를 구축한다는 목표다.

한편, KERI는 과학기술정보통신부 산하 국가과학기술연구회(NST) 소속 정부출연연구기관이다. 이번 연구는 KERI 자체 연구 과제인 ‘Agentic Self-driving Lab 구현을 위한 AI-로봇 융합 원천기술 개발’ 사업을 통해 수행됐다.