- 영상 데이터 및 AI 모델 통합 관리 플랫폼 구축해 AI 추론 역량 및 개발 생산성 향상

포스코DX(대표 심민석)가 국산 AI 반도체를 활용한 산업 현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발해 AI 기술 자립화와 인프라 비용 절감에 나선다.

국산 AI 반도체의 대표주자인 NPU는 딥러닝·머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, GPU 대비 AI 추론에 최적화돼 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다. 특히 설비 제어 시스템에 직접 탑재하는 엣지(Edge) AI 구현에 적합해 제조 현장에서 데이터 외부 반출 없이 실시간 추론이 가능하다는 장점이 있다.

포스코DX는 이러한 기술적 장점을 자사의 ‘Vision AI 플랫폼’에 접목했다. 이 플랫폼은 산업 현장에서 수집한 다양한 영상 데이터를 하나의 환경에서 학습 데이터로 관리하고, AI 모델 관리와 성능 지표, 적용 이력 등 Vision AI 서비스 구현에 필요한 기능을 표준화해 공통 컴포넌트로 제공한다. 이를 통해 신규 프로젝트 수행 기간을 단축하고, 다양한 산업 현장으로 서비스를 빠르게 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

특히 AI 모델의 학습·개발에는 기존처럼 GPU를 활용하고, 산업 현장의 실시간 연산·판단에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 방식을 채택했다. 연구·검증 단계에서도 NPU를 활용할 수 있어 현장 적용 전 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용 등을 검증하고 최적의 NPU 적용 방안을 도출할 수 있다.

포스코DX는 앞서 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와 협력해 화재 감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 상품 적재 상태 확인 등 다양한 분야의 AI 국산화를 추진해 왔다. 그 결과 GPU와 동일한 추론 성능을 기준으로 인프라 구축·운영 비용은 약 50%, 전력 사용량은 약 90% 절감하는 효과를 확인했다. 이를 기반으로 기존 Vision AI 적용 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하고, 적용 범위를 확대할 계획이다.

포스코DX 관계자는 “NPU 기반 Vision AI 플랫폼은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것”이라며 “국산 NPU 활용을 체계화하고, 산업 현장의 추론 역량 향상과 AI 반도체 생태계 활성화에 기여하겠다”고 말했다.

포스코그룹은 AX를 비롯한 산업 패러다임 전환에 대응해 제조 현장에 피지컬 AI를 활용한 인텔리전트 팩토리를 확산하고 있다. 7월 2일 열린 CEO 인베스터데이에서는 철강 분야에서 축적한 설비 자동화·지능화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 프로세스 산업용 피지컬 AI 사업화를 추진한다고 발표했다.