<박용순 중소벤처기업부 중소기업정책실장>
안녕하세요? 중소벤처기업부 중소기업정책실장 박용순입니다.

내일 국가정책조정회의에서 중소벤처기업부와 보건복지부가 공동으로 발표할 K-제약바이오 프런티어 기업 육성 방안에 대해서 요약본 중심으로 말씀드리겠습니다. 요약분 중심으로 말씀을 드리면서 상세한 내용은 추가로 말씀드리겠습니다.

요약분 1페이지, 추진 배경입니다.

글로벌 제약바이오 시장은 2025년 1.7조 달러에서 2029년 2.4조 달러로 성장이 전망되고 있으며, 국내 시장도 2020년 23.2조 원에서 2024년 31.7조 원으로 확대되는 등 시장이 커지고 있는 상황입니다.

이에 정부는 지난 8월 대한민국의 미래 성장동력을 확보하기 위해 첨단바이오 분야를 7대 SEED 분야 중 하나로 선정을 하고 약 13조 원을 투자할 계획입니다.

그러나 시장 성장과 달리 국내 혁신 생태계는 다른 모습을 보이고 있습니다. 바이오·의료 분야 벤처투자는 최근 3년 증가세를 보이고 있기는 하지만 2021년 3.4조 원과 비교해서는 2025년 2.3조 원으로 감소하였고, 바이오벤처기업 창업도 2020년 581개에서 2023년 288개로 절반 수준으로 줄어들었습니다.

한편, AI를 활용한 신약 개발과 유전자 편집 등 첨단기술이 제약바이오 산업의 경쟁 구도를 바꾸면서 혁신 기술을 보유한 중소벤처기업이 글로벌 선도 기업으로 성장할 기회는 확대되고 있는 상황입니다.

제약바이오 산업은 기술개발부터 임상, 인허가, 사업화까지 장기간이 소요되고 단계별로 막대한 자금이 필요로 하는 특성이 있습니다.

이에 중기부와 복지부가 역량을 결집하여 유망 제약바이오 기업을 집중 육성하여 제약바이오 분야에서 새로운 기술의 씨앗을 뿌리는 혁신 생태계를 조성하고자 합니다.

전체적으로 기존의 개별 지원 사업 중심 방식에서 벗어나 양 부처가 유망 기업을 공동으로 발굴·선정하고 기술개발부터 임상·사업화·글로벌 진출까지 신약 개발 단계 전 과정을 지원하는 한편, 창업 활성화와 규제 개선 등을 통해 제약바이오 혁신 생태계를 조성하는 데 중점을 두었습니다.

이를 위해 4대 추진 전략을 수립하였습니다.

주요 추진 계획입니다.

첫째, K-제약바이오 프런티어 기업을 공동으로 선정하고 맞춤형 지원을 강화하겠습니다.

공동 선정과 맞춤형 지원의 의미를 말씀드리면, 기존에는 기업들이 개별 사업을 찾아다니며 신청하고 지원을 받는 구조였습니다. 공동 선정은 앞으로 유망한 제약바이오 기업을 중기부와 복지부가 함께 먼저 선정하고 이들 기업을 대상으로 맞춤형 지원을 하는 것입니다.

복지부와 중기부가 공동운영위원회를 구성하여 기술 혁신성과 성장 잠재력, 글로벌 진출 가능성 등을 종합적으로 평가할 예정입니다.

신약 개발 20개사, 의료기기 및 디지털헬스 20개사, 바이오소재 및 소재생산기술 10개사 등 매년 50개사를 선정하겠습니다. 이를 통해 2030년까지 총 200개의 프런티어 기업을 육성할 계획입니다.

선정 기업에는 성장디렉터를 일대일로 매칭하여 기업별 성장 전략과 단계별 목표를 수립할 예정입니다.

기업의 성장 전략과 목표를 수립하는 것도 제약바이오 기업들에게 처음 적용하는 매우 의미 있는 과정입니다.

이후 성장 전략에 적합한 중기부의 기술개발·사업화·투자 지원과 복지부의 임상·인허가·의료 인프라 등을 패키지로 지원하겠습니다. 우선 2년간 집중 지원한 후 성장 목표 달성 여부를 평가하여 우수 기업에게는 3년간 추가 지원을 할 예정입니다.

제약바이오는 중기부가 지원할 신성장 4대 분야의 하나로, 이러한 지원 방식에 대해서는 지난 8월에 지출 효율화와 신성장 혁신 분야 육성 방안에서 말씀드린 바가 있습니다.

기업의 자금 조달도 강화하겠습니다. 중기부 R&D 예산 전담 은행을 통해 3년간 총 600억 원을 직접 투자하고 전담은행의 기술보증기금 출연을 통해 900억 원 규모의 사업화 보증을 지원하겠습니다.

둘째, 후보물질 발굴부터 임상·사업화까지 신약 개발 단계별 지원 공백을 해소하겠습니다.

먼저, AI와 공공의료·바이오데이터를 활용하여 신약 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄이도록 하겠습니다.

AI 신약 개발 모델의 검증과 사업화를 지원하고 국가통합바이오빅데이터와 의료데이터 중심 병원 등 공공 데이터의 활용을 확대하겠습니다.

요약본 다음 페이지입니다.

미국 FDA 동물시험 감축 로드맵 등 글로벌 기술 규제 변화에 선제적으로 대응하기 위해 동물대체시험 기술과 의료 데이터 활용 AI 헬스케어 고도화를 위한 신규 R&D를 추진할 예정입니다.

특히 우수한 기술을 보유하고도 임상 진입과 사업화에 어려움을 겪는 기업을 위해 임상 브리지 지원을 강화하겠습니다.

기존 특허·인허가 중심의 컨설팅을 임상 설계, 허가, 품질관리, 생산까지 확대하고 지원 규모도 50개에서 80개 과제로 늘리겠습니다.

병원과 스타트업 간 협업, RnBD라 불리는 사업화 연계 기술개발을 통해 임상 현장의 수요에 기반한 기술 검증과 제품 고도화도 지원할 예정입니다.

아울러 40개 과제를 대상으로 기술 검증부터 실증 사업화까지 통합 지원하는 프로그램을 추진하겠습니다. 민간 투자 연계 R&D도 강화할 계획입니다.

복지부의 제약바이오 전문성과 중기부의 스케일업, 글로벌 특수를 연계하여 우수기업 발굴과 후속 기술개발을 지원하겠습니다.

이와 함께 중기부와 복지부 공동협의체를 운영하고 전국 바이오 클러스터 릴레이 간담회를 통해 기업 현장의 규제와 애로사항을 발굴하겠습니다. 발굴된 과제는 전문가 검토와 관계부처 협의를 거쳐 실질적인 제도 개선으로 이어지도록 하겠습니다.

셋째, 창업, 개방형 혁신, 투자 인프라를 연계하여 제약바이오 혁신 생태계를 활성화하겠습니다.

먼저, 병원과 대학의 우수 연구 성과가 창업과 사업화로 이어질 수 있도록 제약바이오 특화 창업 경로를 확대하겠습니다.

병원 연구자의 겸직·휴직 기준 표준안 마련 등 창업 여건을 개선하겠습니다.

또한, 창업 중심 대학을 활용하여 지역의 유망 제약바이오 창업기업을 발굴하고 사업화 자금과 창업 프로그램을 지원하겠습니다.

대기업과 스타트업 간 개방형 혁신도 확대할 예정입니다.

제약회사 등 대기업의 기술 수요와 스타트업의 혁신기술을 연결하여 기술 검증과 공동 R&D, 기술이전 및 국내외 시장 진출을 지원하겠습니다.

바이오 챌린지 등을 활용한 대·중소기업 협력과제도 확대하여 개방형 혁신의 성과를 창출하겠습니다.

성장 단계별 투자도 강화할 예정입니다.

AI 딥테크 전략펀드를 활용하여 유망 제약바이오기업의 스케일업을 지원하고 대전과 강원 등 제약바이오가 주력 산업인 지역에는 지역성장펀드를 활용하여 투자를 확대하겠습니다.

아울러 K-바이오 랩허브와 지역 바이오 클러스터를 연계하여 연구개발부터 임상, 인허가, 투자유치까지 전주기 통합 지원 체계를 구축할 예정입니다.

마지막으로 넷째, 글로벌 가치사슬과의 연계를 강화하여 해외시장 진출을 확대하겠습니다.

국내 제약바이오 중소·벤처기업이 단순히 제품을 수출하는 것을 넘어 글로벌 제약사와 의료기기 기업의 연구개발과 사업화 과정에 직접 참여할 수 있도록 지원하겠습니다.

이를 위해 글로벌 제약사와 바이오테크, 투자기관 및 현지 전문가 등과의 협력 네트워크를 구축해 나가겠습니다.

해외 기업의 기술 수요를 기반으로 신약 후보물질 발굴부터 비임상·임상 진입까지 국제 공동 R&D를 강화할 예정입니다.

특히 글로벌 제약사, 의료기기 기업 20개사 내외와 국내 스타트업을 일대일로 매칭하여 공동 연구와 투자, 사업화 협력을 지원하겠습니다.

해외시장 진출에 필요한 지원도 확대할 계획입니다.

수출 바우처를 활용하여 해외 인증과 마케팅, 바이어 발굴 등을 패키지로 지원하고 현지 전문가를 연계하여 국가별 규제와 임상, 인허가, 시장진입 전략 수립을 지원하겠습니다.

또한, 중기부의 해외진출 거점과 복지부의 임상 사업화 지원 거점을 연계하여 글로벌 기업과의 공동개발, 투자유치, 해외 바이오 클러스터 입주 등 현지시장 정착까지 지원할 계획입니다.

정부는 이번 대책을 통해 제약바이오 분야의 혁신적인 창업을 촉진하고 기술개발부터 임상, 사업화, 글로벌 진출까지 단절 없는 성장 경로를 구축하겠습니다.

앞으로 관계부처와 긴밀히 협력하여 2027년부터 주요 지원 사업을 본격 추진하고 중소벤처기업이 글로벌 시장을 선도하는 제약바이오기업으로 성장할 수 있도록 적극 뒷받침하겠습니다.

감사합니다.


<사회자>
그럼 기자단 질의 받도록 하겠습니다. 첫 번째 안건 관련 배석하신 과장님들은 앞으로 나와주시기 부탁드립니다. 질의응답을 위해 복지부 제약바이오산업과장, 중기부 기술혁신정책과장도 함께 배석하셨습니다.


(11:05)
[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 말씀 잘 들었습니다. 매년 50개씩 프런티어 기업을 뽑아서 R&D 전담은행을 통해서 3년간 600억 원의 투자를 지원하겠다고 아까 말씀하셨는데요. 단순히 산술 계산을 해봐도 1개 기업당 3년 동안 들어가는 지원금이 평균 3억 원 안팎에 불과한 것 같은데요. 신약 후보물질 비임상이나 임상 1상만 들어가도 수십억 혹은 뭐 수백억 원에 소요되는 이런 바이오 생태계에서 3년에 3억 원 수준의 지원이 과연 프런티어 기업 육성이라는 이름에 맞는 어떤 실질적 자금줄이 될 수 있는지, 혹시 쪼개기 지원은 아닌지, 혹시 어떻게 생각하시는지 말씀 부탁드리고요.

그리고 또 두 번째 질문은 중기부가 이미 인천 송도에 수천억 원을 들여서 K-바이오 랩허브를 추진하고 계신데요. 복지부도 병원 중심의 바이오 컨설팅 및 인프라 사업을 개발하고 진행해 왔습니다. 그런데 이번 대책이 기존에 각 부처가 해오던 사업을 다시 그럼 프런티어라는 하나의 이름으로 묶어둔 어떤, 다시 하는 재탕, 이런 발표는 아닌지, 그리고 성과 지표나 주도권을 두고 중기부나 복지부 간의 R&D 임상 단계에서 의견이 갈릴 때 이를 조율할 수 있는 명확한 주관 부처와 컨트롤타워가 누구인지 말씀을 부탁드리겠습니다.

<답변> 첫 번째 R&D 전담은행 투자 건 관련해서 제약바이오기업에 투자하는 자금은 R&D 전담은행 투자금은 굉장히 일부에 불과합니다. 실제로 중기부가 AI 딥테크 펀드가 있고 복지부에 메가펀드가 있고 국민성장펀드도 제약바이오 분야에 투자를 합니다. 그래서 600억 원 투자를 한다, 라는 거는, 여기의 방점은 사실은 투자 금액이 아니라 저희 R&D 예산을 예치하는 전담은행이 여기에 투자를 하겠다, R&D 전담은행에 방점이 있습니다.

두 번째 질문 관련해서는 바이오 클러스터도 있고 저희 K-바이오 랩허브도 있는데 K-바이오 랩허브가 원래 그 추진 배경이 바이오 전반이 아니라 신약 개발을 하는 스타트업에 방점이 있었고요. 이 K-바이오 랩허브가 구축되면 그 안에 기업들이 제일 많이 활용하는 거는 장비입니다. 장비 들어가는 돈이 굉장히 많이 들어가고요. 그래서 그렇게 공용으로 스타트업들이 쓸 수 있는 장비들이 인프라가 많지가 않습니다. 그래서 저희가 그 장비 제공을 하고 복지부의 다른 인프라들, 지원할 수 있는 많은 의료 데이터 등 이런 부분과 연계를 해서 협의해 나가서 할 계획이고요.

그다음에 컨트롤타워 말씀하셨는데 아시겠지만 저희가 금년 3월에도 복지부와 협업해서 제약바이오 대책을 만든 적이 있었고 그거의 후속 조치인데 그간에 복지부와 저희가 굉장히 협의가 잘 되고 있고 각 부처가 가진 자원들을 최대한 모아서 제약바이오업을 키워 보자, 라는 이런 공감대가 있기 때문에 앞으로도 기업의 공동 선정부터 사업화, 임상 지원 등등 협의가 잘돼 나갈 거라고 생각하고 있습니다.

<질문> 제약 관련해서 이런 정책들이 수십 년 동안 몇 번 나왔었는데요. 그때마다 보면 제약, 약 하나 만드는 데도 몇천억 또는 1조 원 이상 들어간다는 대형 국제 바이오 기업들이 있는데 우리는 그 정도에는 지금 못 미치고 있는데 지금 이번에 발표한 것이 프런티어부터 해서 쭉 단계적으로 지원하겠다는 건데, 목표가 신약 개발인지 아니면 바이오 인프라를 저변을 확대한다는 것인지, 이번 정책의 지금 단계별 이런 목표를 어디에 잡고 계신지 정책 목표를, 그걸 좀 말씀해 주시면 감사하겠습니다.

<답변> 일단 추진 배경에서 말씀드렸는데요. 국내 시장은 성장하고 있고 정부도 7대 SEED의 한 분야로 선정하고 제가 아까 약 13조 원의 투자계획을 말씀드렸었는데 그 13조 원은 중기부의 갖고 있는 펀드, 복지부가 갖고 있는 펀드 그다음에 국민성장펀드 등 국가 전체적으로는 굉장히 투자를 많이 할 계획을 갖고 있습니다. 그런데 창업과 벤처투자 동향을 보니까 벤처·스타트업에 투자도 줄고 창업도 줄고 있다, 그래서 그 미래기술의 씨앗을 뿌리는 데 저희 중기부와 복지부가 협력을 하는 거고요.

그리고 이 분야는 신약 개발 하나만 있는 게 아니라 아까 3대 분야를 말씀드렸는데 제약바이오 쪽에 있어서 신약 개발 하나 그다음에 바이오소재 생산기술 하나 그다음에 디지털헬스 의료기기, 이렇게 3대 분야를 집중 지원하고자 합니다.

<질문> 선정 기업에 2년간 지원을 하고 1차로, 그다음에 평가를 거쳐서 최대 3년간 2차 지원을 하는 구조인 걸로 봤는데요. 바이오 산업은 임상이나 인허가에 2년 갖고는 조금 성과가 나기 어려운 구조고 이게 상당한 시간이 소요될 걸로 전망이 되면 2년 안에 이 매출이나 기술이전 성과가 나오지 않는 기업들이 있... 평가에서 떨어질 수도 있겠다는 생각이 드는데요. 이러한 기업들이 2차 지원으로 이어질 수 있기 위해서 어떻게 평가하실 계획인지 여쭙습니다.

<답변> 말씀하신 대로 제약바이오기업들은 성장도 굉장히 깁니다. 투자회수 기간도 10년이 넘는 게 보통이고요. 그래서 2년 동안 뭘 할 수 있느냐, 거기에다가 평가지표를 만약에 기술이전의 매출로 본다면 그렇게는 어려울 거고요. 저희가 성장디렉터라는 게 내년에 중기부 예산에 처음 반영됐는데 기업을 선정하고 2년 동안 무엇을 할 수 있을지 거기에 대한 진단하고 컨설팅을 기업과 협의해서 할 예정입니다.

그래서 2년 뒤에 그 KPI, 성과지표를 단순히 기술이전의 매출로 보지 않을 거고, 이 기업의 어떤 성장 가능성에 따른 목표를 기업이 제시하고 전문가가 동의하는 그런 수준에서 성과지표를 반영해서 추후 3년 지원 여부를 결정하게 될 것으로 보고 있습니다.

아직 사업이 시작되지 않았고 분야마다, 그러니까 신안보, 기후테크, K-소비재, 제약바이오 분야마다 다른 성과지표가 있을 거고 다른 업계 특성이 있을 거기 때문에 단순히 일반적인 기업의 성장으로 보이는 매출, 고용, 기술이전, 투자유치 이런 것들도 보겠지만 이런 게 그 업종 특성에 맞게 적용될 거라고 생각하고 있습니다.

<답변> (오성일 복지부 제약바이오산업과장) 보건복지부 제약바이오산업과장입니다.

아까 질의주신 것 중에서 그러니까 이게 지원금액 자체가 너무 적은 것 아니냐, 그런 말씀을 주셨습니다. 실제로 보건복지부에서 지금 메가펀드라든가 내지는 방금 중기부 실장님 말씀 주신 것처럼 국민성장펀드를 통해서 여러 가지 지원이 되고 있다는 말씀을 먼저 드립니다.

드리는데, 거기에 대해서 가끔 스타트업이라든가 중소벤처기업들에서 조금 저희한테 거론하시는 사안이 있습니다. 저희가 복지부에서 지원하는 펀드는 조금 규모가 큽니다. 근데 크다 보니까 이게 금액 자체가 거대 규모로 조금 지원되는 경향이 있습니다. 그렇게 되면 지원을 할 때 시장성을 갖다가 많이 보는데 그러면 예를 들면 금액 자체가 기업당 한 몇십억, 몇백억 규모로 지원이 되다 보면 오히려 유망 스타트업기업들은 그런 규모의 지원을 아예 받지 못한다는 그런 문제들이 가끔씩 제기가 됩니다.

그러니까 조금 소규모로 자기들한테 지원이 될 수 있는 펀드들도 좀 만들어달라는 그런 요청들도 있었는데 그런 사각지대를 보완하는 취지로 이해해 주시면 감사하겠다는 말씀드리겠습니다.


<사회자>
다음으로 중소제조 피지컬 AI 확산 전략 브리핑 이어서 진행하겠습니다.


<박용순 중소벤처기업부 중소기업정책실장>
이어서 중소제조 피지컬 AI 확산 전략에 대해서 주요 내용을 말씀드리겠습니다. 마찬가지로 요약본 중심으로 말씀드리겠습니다.

요약본 1쪽, 추진 배경입니다.

AI 기술이 현실에서 인식하고 판단하며 행동하는 피지컬 AI로 발전하면서 제조 현장도 피지컬 AI와 접목한 로봇 기반 자율 제조로 패러다임이 변화하고 있는 상황입니다.

그러나 우리나라 중소 제조기업은 스마트공장 구축을 통해 디지털 전환의 기초역량을 쌓아왔으나 여전히 투자 여력과 전문 인력 부족 등으로 피지컬 AI 도입에는 어려움을 겪고 있고, 인공 전환 지능... 전환 양극화가 심화되고 있는 상황입니다.

현재 중소기업은 일할 사람이 부족하고 숙련 노하우 전달은 사라질 위기이나 위험한 공정은 여전히 존재하고 있습니다. 이에 중소 제조현장을 지원하는 스마트 제조혁신 정책을 데이터, 인공지능, 로봇 중심으로 고도화하여 피지컬 AI를 본격적으로 확산하고 중소기업이 체감할 수 있는 현장 개선으로 이루어지도록 이번 전략을 마련하였습니다.

요약본 하단의 3, 주요 전략입니다.

현장의 목소리를 토대로 중소벤처기업부는 중소 제조업을 피지컬 AI의 핵심으로 육성하여 대한민국이 피지컬 AI 선도국가로 도약할 수 있도록 지원하겠습니다.

데이터로 연결되는 디지털 전환, AI로 생각하는 인공지능 전환, 로봇으로 움직이는 로봇 전환 공장으로의 전환을 위해 2030년까지 국가 재정을 5조 원 이상 투입할 계획입니다. 이를 통해 중소 제조업의 디지털 전환을 30%에서 50%로, AI 도입률을 1%에서 10%로 높여 디지털 전환 기업 3만 개, AI 도입 기업 6,000개를 달성하겠습니다.

이런 정책 목표 아래 도입기업, 공급기업, 제조데이터, 확산기반 4대 분야 12개 핵심 과제를 마련하였습니다.

요약본 2페이지입니다.

전략 1, 중소 제조업 AI 전환 가속화입니다.

중소 제조기업이 피지컬 도입 기반을 마련할 수 있도록 제조기업의 AI 활용 역량을 진단하고 이를 토대로 사전 기획부터 스마트공장 도입, 사후 관리까지 전 주기적 일괄 지원체계를 구축하겠습니다.

데이터 활용을 위한 디지털 기반 구축부터 공정 특화 부분적 AI 도입, 디지털 트윈 활용까지 스마트 공장 구축을 통한 중소 제조현장의 AI 역량 강화를 단계적으로 지원하겠습니다.

특히, 신안보·제약바이오 등 신성장 분야 지역 유망기업 등 핵심 정책 대상의 AI 혁신을 집중적으로 지원할 계획입니다.

먼저, 중소 제조기업의 피지컬 AI 선도모델 실증을 추진하겠습니다.

장비의 실증, 공정에서의 실증, 공장 전체에서의 실증까지 지원하여 중소 제조기업 현장을 피지컬 AI 실증 무대로 만들고 중소기업들이 활용할 수 있는 선도모델을 확보하도록 하겠습니다.

장비 실증을 위하여 피지컬 AI 활용에 필요한 필수적인 제조 로봇을 지속적으로 보급하는 한편, 중소 제조현장 내 작업 부담이 큰 수작업 공정과 근로자 위험도가 높은 위험·유해 공정 내 피지컬 AI를 적용하여 유사 현장에 확산할 수 있는 피지컬 AI 실증 표준 모델을 확보하겠습니다.

공정별로 검증된 표준 모델은 단일 공장에 통합하여 AI, 로봇, 데이터가 유기적으로 연계된 스마트 로봇 팩토리를 구축하고자 합니다.

국가적 피지컬 AI 프로젝트 성과를 중소기업 현장으로 확산하겠습니다.

실증으로 확보한 피지컬 AI 선도모델 '모두의 AI 공장장'과 같은 과기정통부의 피지컬 AI 연구개발, 산업부의 제조 AI 연구개발 성과 등을 스마트공장과 연계하여 중소 제조현장으로 확산하겠습니다.

전략 2, 스마트 제조기술 산업을 집중 육성하겠습니다.

공급기업의 기술 개발과 투자 방향 설정을 지원하기 위해 자동화·연결화·정보화·지능화 등 스마트 제조기술 산업 특수분류를 마련한 바 있으며, 이 특수분류를 기반으로 전략기술 로드맵을 수립할 계획입니다.

전략기술 로드맵 결과는 신규 R&D 사업 발굴에 활용하는 등 정책과 기술, 산업 간 환류체계를 마련하겠습니다.

이렇게 마련된 전략기술 로드맵과 현장의 데이터를 기반으로 공급기업의 자동화·연결화·정보화·지능화 분야별 기술 개발과 실증을 지원하여 중소기업의 피지컬 AI의 기술 경쟁력을 확충하도록 하겠습니다.

스마트제조 기술기업 중 역량이 우수한 기업은 스마트제조 전문기업으로 지정하여 2030년까지 500개의 전문기업 풀을 확보하겠습니다.

전문기업의 AI 역량 강화를 위해 자율형 공장 등 AX 지원사업 참여를 우대하고 해외시장 개척, 현지 실증 지원 등 글로벌 진출 등을 집중 지원하겠습니다.

요약본 3쪽입니다.

전략 3, 중소 제조기업의 데이터 선순환체계를 구축하겠습니다.

수집한 중소 제조 현장 데이터를 AI 모델에 활용하여 현장에 재적용하고, 적용 결과가 다시 제조데이터를 통해 AI 모델과 현장으로 환류되는 순환체계를 마련하겠습니다.

우선 스마트공장 등 지원 사업을 통해 축적된 제조데이터를 실제 AI 모델에 활용할 수 있도록 제조데이터의 표준화와 데이터 간 관계 구조화를 통해 상호 호환성을 높일 계획입니다.

제조데이터의 자산화로 활용 유인을 강화하겠습니다. 데이터 가치평가를 통해 제조데이터를 기업의 핵심 자산으로 인정하고 정부 지원사업 참여 시 기업부담분에 현물로 활용할 수 있도록 하겠습니다.

기존의 수집·등록 중심의 인공지능 제조 플랫폼인 KAMP를 AI 분석 시뮬레이션까지 제공하여 데이터의 적극적인 활용을 촉진하고 기업의 정책 신청 관리 등의 기능까지 통합하여 '제조AI 24'로 고도화하겠습니다. 이를 통해 제조데이터의 선순환 지원 플랫폼을 구축할 계획입니다.

제조AI 24에 축적된 제조데이터는 산업부, 과기정통부가 구축·추진 중인 제조 피지컬 AI 데이터 라이브러리와 연계할 계획입니다.

전략 4, 지역·사람 중심의 AI 생태계를 조성하여 지역 중소기업의 AI 확산 기반을 고도화하겠습니다.

지역 주도 AI 대전환 등을 통해 구축한 AI데이터센터 등을 활용하여 AI 도입을 희망하는 기업에게는 AI 모델 활용 지원을, 우수 AI 기술기업에게는 AI 개발을 위한 컴퓨터 자원 등을 제공할 계획입니다.

또한, AI 성능을 검증하는 실증 인프라를 제공하여 AI 기반 제품 서비스 개발과 사업화를 촉진할 계획입니다.

기업들의 현안 애로인 제조AI 핵심 인력을 육성하겠습니다. 지역 청년 인재에게 4대 과기원 등을 통한 제조AI 개발·활용 교육을 제공하여 제조AI 실무 역량을 갖춘 전문 인력으로 양성하고, 현장 인턴십 연결로 중소기업에 필요한 인력을 공급하도록 하겠습니다.

또한, 중소기업 재직자의 AI 역량 강화를 위해 실무 중심 기초교육부터 지역 대학과의 협업을 통한 학위 과정까지 맞춤으로 지원할 계획입니다.

마지막으로, 지원체계를 지역 민간 중심으로 강화하겠습니다.

규제혁신 네트워크 등 관련 협회·단체의 의견수렴 체계를 마련하여 중소 창업기업에게 필요한 규제 해소를 지원하겠습니다.

또한, 인공지능전략위원회, 과기정통부, 산업부 등 유관부처와 지속적인 협의로 피지컬 기술, 피지컬 AI 기술 성과가 신속하게 중소 제조현장에 보급될 수 있도록 협업 거버넌스를 강화하겠습니다.

피지컬 AI는 중소 제조업이 직면한 노동력 부족, 반복 위험 공정 등 고질적인 난제를 해소하고 기업 생산성 향상을 위한 핵심 수단입니다. 중소벤처기업부는 피지컬 AI 확산 전략을 차질 없이 이행하여 중소기업이 피지컬 AI의 핵심 주체가 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.


<사회자>
그럼 기자단 질의 받도록 하겠습니다. 두 번째 안건 질의응답을 위해 중기부 제조혁신과장님 배석하셨습니다.


(30:08)
[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 말씀 잘 들었습니다. 2030년까지 스마트 제조혁신에 국가 재원 5조 원 이상을 투입하겠다고 발표하셨는데요. 근데 당장 내년도 예산안 반영 규모나 기획예산처와의 구체적인 어떤 재정당국 협의가 어디까지 완료된 건지 말씀 부탁드리고요.

또 매번 부처 발표전략, 발표 때마다 나오는 게 중장기 몇 조 투입 이런 건데 결국 기획예산처 예산 심의 과정에서 삭감되거나 어떤 말뿐인 5조 원으로 전락하지 않으리라는 어떤 그런 보장이 있는지 또 말씀 부탁드리겠습니다.

그리고 이번 발표 보면 과기정통부의 모두의 AI 공장장이나 또 산업부의 암묵지 AI 모델 등 어떤 타 부처 메가프로젝트 성과를 중소기업 현장에서 잇겠다고 아까 말씀하셨습니다. 근데 과거에도 타 부처 원천기술 중소기업에 적용하려다가 기술 격차나 어떤 부처 간 핑퐁으로 실증이 무산된 사례가 태반인데요. 중기부가 단순한 타 부처 R&D의 보급창구 역할에 그치지 않고 과기부나 산업부를 주도적으로 끌고 갈 수 있는 어떤 정책적 집행력이나 이런 게 좀 있을까요? 말씀 부탁드리겠습니다.

<답변> 일단 이번 대책은 관계부처, 기획예산처, 과기부, 산업부 등과 다 합의가 이루어진 대책이고요. 지금 당장 2027년에, 내년도에 중기부에 스마트공장하고 피지컬 AI 예산이 정부안 기준으로, 국회 심의가 남아 있습니다만 1조 원이 넘습니다. 그래서 매년 내년 같은 수준으로 지원을 해도 5조 원이 넘게 나올 거고요.

그다음에 지금 현재 스마트공장하고 피지컬 AI 관련해서는 부처 간에 일정 정도 역할 분담이 되어 있고 연계돼서 계속 지속적으로 협의를 하면서 공감대를 이루고 있는 상황인데, 먼저 과기부는 대체로 원천기술 개발을 담당하고 있고요. 산업부는 업종별, 그러니까 산업별로 자동차, 조선 이렇게 산업별로 해서 그 산업별 앵커기업과 그 밑에 1차 협력사 중심으로 가고 있고, 중기부는 전체적으로 기업, 중소기업을 담당하고 있습니다.

이런 역할 분담 내에서 과기부가 어떤 원천 모델을 개발하면 그건 원천 모델 개발에 그치지 않고 과기부도 이거를 결국은 제조 현장에 확산해야 된다, 라는 공감대가 저희와 같이 있고요. 그래서 모두의 AI 공장장 같은 경우에도 과기부가 먼저 저희 중기부 쪽에 이걸 확산할 수 있도록 같이 연계해서 지원을 하자, 라는 얘기가 있었고요.

산업부도 아까 말씀드린 대로 대기업과 그 밑에 중견 1차 협력사 중심으로 산업별로 가고 있는데 그 중소기업 전반에 관해서는 중기부가 그 위에서 맞는 표준모델 같은 거를 확산하는 걸로 지금 역할을 분담하고 협력하고 있습니다. 답변이 되셨나요?

<질문> 제조데이터 축적 관련해서 질의를 드리고 싶은데, 현재 국가 제조데이터 라이브러리도 운영되고 있는데 그거와 제조AI 24와의 연관성과 중기부가 더 맡고 있는 역할이 무엇인지 여쭤보고 싶고요.

그리고 사실 현장에서는 데이터를 수집하는 데 있어서 단순히 설비를 넣는 것뿐만이 아니라 실제 사람이 붙어서 지원이 필요한 경우도 많다고 하는데 어떻게 데이터를 축적하는 방안을 마련하실지 구체적으로 설명해 주셨으면 좋겠습니다.

그리고 두 번째는 실제로 제조... 로봇 같은 도입 상황에서 피지컬 AI 설비에 대해서 여쭤보고 싶은데 중소기업 현장에서는 값싼 가격으로 먼저 중국산 로봇 같은 것이 먼저 들어가기도 했었던 걸로 알고 있거든요. 그런데 한국에서도 이런 피지컬 AI 설비들이 많이 개발되고 있고 이것이 정부 차원에서 함께 육성될 수 있는 그런 방안들이 준비되고 있는지도 여쭙고 싶습니다.

<답변> 첫 번째 말씀을 드리면 중기부가 그동안 데이터를 축적해 왔죠, KAMP를 통해서. 그다음에 국가 제조데이터 라이브러리는 2029년까지 산업부와 과기부가 내년부터 해야 될 내용입니다. 그래서 향후에 이 데이터들을 연계하자, 통합하자, 라는 얘기는 있고요. 통합이라는 게 어떤 하나의 플랫폼에 통합하는 게 아니라 이 데이터들을 같이 활용해서 모델을 만들거나 그런 부분에 대해서는 저희 대책에도 연계하겠다, 라는 내용이 들어 있고요.

좀 부연 설명을 드리면 과기부는 피지컬 AI 데이터 중심이고 중기부는 스마트공장의 디지털 데이터 중심입니다. 그런데 이 데이터가 피지컬 AI 데이터는 행동 데이터에 가깝습니다. 그런데 스마트공장에서 나오는 데이터는 소프트웨어에서 나오는 데이터들입니다. 그래서 궁극적으로 AI 팩토리로 가기 위해서는 이 데이터들이 다 필요합니다. 그래서 각자의 영역에서 데이터를 모으고 그걸 나중에 통합 활용하는 방안으로 지금 얘기가 돼 있는 거고요.

그다음에 실제로 데이터 모으는 데 사람이 필요합니다. 하다못해 처음에 데이터가 아예 없는 공장에서 데이터를 모으는 가장 기초적인 방법 중의 하나가 바코드를 붙이는 거거든요. 그럼 바코드를 붙여서 바코드를 스캔하는, 이것도 사람이 해야 되는 거고, 그다음에 데이터가 소프트웨어 통해서 나온다 하더라도 그 운용 인력이 필요하고 그래서 끊임없이 저희가 인력 제공을 위한 교육 등을 지금 계획을 하고 있고, 대책에 남긴 내용 중에 4대 과기원 통해서 인력 양성하는 것, 4대 과기원에서 그 데이터 활용이나 이런 부분에 대해서 교육이 있을 거고요.

그 교육생이 나오면 내년에 500명 계획되어 있는데 그게 그 현장에서 인턴십, 그분들 교육받은 생들은 인턴십 그다음에 수요 현장에서는 실제로 그 사람들, 교육받은 사람들을 활용할 수 있는 인력이 될 거고 재직자 교육도 지금 계속 병행을 하고 있는 상황입니다.

마지막으로, 중국산 로봇 말씀하셨는데요. 네, 그 시장에서 그런 얘기가 있는 것 저도 알고 있습니다. 그런데 저희 대책의 첫 번째 추진전략을 보시면 실증이란 얘기가 있습니다. 실증이라는 게 아까 말씀드린 대로 모델 개발은 과기부에서 하는 거고요. 개발된 것도 있고 자체적으로 시장에서 기업들이 만든 모델들도 있을 겁니다, 로봇을 포함해서 소프트웨어 등등. 이것들을 일단 실증하는 게 내년의 핵심입니다.

그럼 국산 제조기업의 로봇들을 저희가 다관절 로봇, 물류이동 로봇, 수평 로봇 이런 것들을 내년에 실증하는 데 많은 예산이 들어가고 국산 제조업을 활용하게 될 겁니다.

만약에 저희가 국산 제조기업들에 실증 기회를 주지 않으면 생태계 자체가 말씀, 걱정하신 대로 중국산에 잠식될 우려가 있고, 또 실증 기회가 없으면 그 로봇은 기본적으로 위험합니다. 그래서 안정성 이런 거에 대한 신뢰도가 없기 때문에 수요가 있고 성능이 있다 하더라도 실증 과정을 반드시 거쳐야만 국내 시장에 활용이 될 수가 있습니다.

그래서 저희가 실증을 얘기하는 건 두 가지 차원에서 국내 공급기업들의 신뢰도를 높이는 게 하나 있고, 또 하나는 제조 현장에서 실제로 지금 쓰고자 하는 두 가지 목적이 같이 병행돼서 사업을 추진할 계획입니다.

<질문> 두 가지 여쭤보려고 하는데요. 먼저 첫 번째는 2030년까지 1,000여 개사 제조 로봇 보급 추진하겠다 했는데 조금 더 뭔가 구체적인 로드맵이, 예를 들면 그 현장에서 원하는 대수가 다 다를 거고 원하는 로봇들이 다 다를 텐데 그거에 대한 조금 더 구체적인 로드맵이 있으면 말씀해 주시길 부탁드리고요.

그다음에 AI 계약... 특화 계약학과를 시범적으로 운영을 하겠다, 라고 하셨는데 2027년 10개 학과라고 계획을 말씀해 주셨는데 2027년이면 내년에 바로 이렇게 선정이 돼야 될 것 같은데 지금 어떤 학과들이 그렇게 선정이 됐는지, 아니면 어떤 방향으로 가겠다, 있는지 이렇게 설명 부탁드립니다.

<답변> 감사합니다. 그 질문은 저희 과장이 답변드리도록 하겠습니다.

<답변> (김민수 중기부 제조혁신과장) 중기부 제조혁신과장입니다. 기자님 방금 물어보신 게 8페이지에 '2030년까지의 1,000여 개사 제조 로봇' 이걸 물어보신 게 맞으시죠? 기본적으로 이 사업 자체는 저희가 지금 5년 넘게 해온 사업이고요. 로봇 자동화 보급사업이라고 해서 그 기업들 수요들을 받아서 합니다.

그래서 여기에 예시로 나와 있는 다관절 로봇, 협동 로봇, 물류 로봇, 스카라 로봇, 직교 로봇 이런 것들을 다양하게 지원하고 있고요. 다만, 이거는 기본적으로 그 기업에 수요 베이스로 들어갑니다. 수요 베이스로 받아서, 그러니까 현재는 다관절 로봇이 가장 많습니다. 그래서 로봇 팔 같은 것 있잖아요. 그런 것들이 가장 많이 들어가고 있고, 그래서 저희가 여기에 기본적으로 기업당 2.5억 원씩 지원하는 게 있고, 거기에 아까 실장님께서 말씀하신 안전 컨설팅 이런 게 같이 붙게 됩니다. 그게 첫 번째 말씀드리고요.

그다음에 저희 AI 특화 계약학과는 올해도 10개 지정을 했고, 지금 내년에도 10개 할 계획을 가지고 있습니다. 기본적으로 대학과 협의해서 하고 있고요. AI 융합학과 그다음에 AX 제조 관련 학과 이런, 그런 학과들이 기본적인데 그것도 대학들의 수요에 기반해서 저희가 선발하고 있습니다.

<답변> (관계자) ***

<질문> 제조데이터 자산화 관련해서 좀 여쭙고 싶은데요. 이걸 만약에 기업이 데이터셋을 제공한 이후에 이걸 활용해서 AI 모델을 만들면 권리나 수익 같은 거는 어느 쪽에 귀속이 되는 거고, 또 통제장치는 어떻게 되는지 여쭙고요.

또 하나는 개인적인 궁금한 건데 이 공통 AI 모델 만들 때 보급하고 나면 기업별 영업비밀 이런 건 어떻게 보호가 되고 그런 장치가 있는지 여쭙습니다.

<답변> 일단 자산화를 하는 이유는 기존에 저희가 데이터를 모을 때 자기들 영업비밀들에 해당하니까 잘 내놓지 않고 있고 데이터의 어떤 수준에 따라서 지금 무상으로 활용할 수 있는 것도 있고, 데이터를 KAMP에 올렸는데 그중에 일부 중요 데이터는 유상으로만 다운받을 수 있고, 그런 상황이고요.

자산화를 위해서 일단은 연구용역을 지금 추진 중에 있습니다. 데이터에 따라서 이 데이터 가치가 얼마가 되는지, 그렇게 해서 자산화를 하고, 이것 데이터의 원 권리자는 당연히 그 제조기업입니다. 제조기업이고요.

그리고 지금 이거에 대한 활용, 활용에 있어서는 저희가 스마트공장 구축사업을 할 때 지원받는 기업들에 대해서는 데이터 활용·수집에 대한 구체적인 계획을 앞으로 받을 계획입니다. 그리고 저희가 이거를 AI 모델에 활용하려면 기업들의 동의 당연히 있어야 됩니다, 권리자가 기업이기 때문에.

두 번째, 공통 AI 모델이면 지금 모델 자체는 모델을 개발한 개발사에 있는 거고요, 권리가. 데이터는 말씀드린 대로 제조기업이 갖는 거고 그래서 공통 모델이 나왔다, 이때도 역시 공통 모델이라 하더라도 모델에 대한 개발자가 권리자가 됩니다.

<질문> 2030년까지 스마트제조 전문기업 풀을 500개사를 확보한다고 이렇게 얘기하셨는데 올해 100개사 시범으로 지정한다고도 돼 있고요. 근데 이게 공급기업이 500개사가 되는 건데 6,000개를 양성하는 데 500개 기업이면 이게 시장 규모에 비해서 어느 정도라고 보시는지, 또 이게 전문기업들의 수준이 피지컬 AI를 완성까지 만드는 수준인지 아니면 전문기업이 일부 기술만 보유해도 전문기업 안에 들어갈 수가 있는 건지 그런, 어느 정도 감이 잡히게 말씀해 주셨으면 감사하겠습니다.

<답변> 일단 전문기업 500개를 지정하는 거를 말씀드리면 일단 법적 근거가 있어야 됩니다. 그래서 지금 저희가 전면 개정을 위해서 법 국회에서 지금 논의가 되고 있고, 그렇게 해서 시범이라고 붙인 거는 그 법 개정 시기와 감안해서 말씀을 드린 거고요.

100개, 내년에 100개로 하는 거고, 지금 저희 중기부에 공급기업이라고 등록되어 있는 기업 수가 한 2,700개 정도 있습니다. 2,700개. 그러니까 그중에서 우수기업들을 500개 정도 뽑는 건데, 물론 2030년까지니까 연차별로 계획은 100개에서 왔다 갔다 할 테고요.

수요기업과 공급기업을 보면 저희가 수요기업이 그러니까 AI 전환을 하는 게 한 6,000여 개, 그다음에 스마트공장이 한 3만 개, AI 전환까지 가는 기업 생각해 보면 500개라고 하면 한 10개사 남짓 그 정도 공급을 하는 거고 그거 자체로는 많다, 적다 말씀드리기는 조금 어려운데 그냥 1:10 정도 보시면 그게 그렇게 적은 숫자는 아닐 걸로 보이고요.

그런데 3만 개 대비해서는 공급기업들도 같이 많이 육성이 돼야 되는 건데 공급기업들이 아직 분야로 보면 DX 쪽이 많고요, 자동화, 이런 쪽에. 그다음에 지능화가 좀 부족한 편이기 때문에 지능화 쪽 공급기업들은 더 육성을 해야 되는 상황이고, 또 하나는 공급기업들의 규모가 현재 그렇게 크지 않은 편입니다. 예를 들면 매출액 50억 원 이하 기업들이 절반이 좀 넘습니다.

그래서 신 기자님 말씀 주신 대로 공급기업에 대해서는 계속 정책을 내놓을 때마다 공급기업을 육성하겠다, 공급기업 내에서 우수기업을 전문기업으로 지정하겠다, 반복해서 말씀드리는 이유가 국내 스마트제조 혁신을 위해서는 이 생태계가 같이 공급기업하고 수요기업하고 같이 돌아가야 되고 그러기 위해서는 브리핑문에 있듯이 공급기업이 핵심 축이거든요. 그렇기 때문에 양적으로 질적으로 계속 육성을 해야 될 필요가 있습니다.

<답변> (사회자) 추가적인 질의 없으시면 이상으로 브리핑 모두 마치겠습니다. 감사합니다.

오늘 브리핑 엠바고는 내일 낮 12시 40분입니다. 다시 한번 확인 부탁드리겠습니다.

<끝>

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