* AI산업정책위원회: 산업부 장관과 한국공학한림원 회장이 공동위원장
- 민간전문가로 ▴기술동향, ▴미래산업, ▴표준, ▴정책제언 등 4개 분과 구성·운영

산업부는 동 10대 과제가 제1차 국가인공지능위원회('24.9)에서 발표한 '국가 AI 전략 정책방향'의 큰 틀 하에서 산업 AI 확산을 위해 정부가 시급히 추진해야 할 우선순위 높은 정책이라고 설명하고, 앞으로 각 과제별 추진 계획을 구체화한 후 관계부처와 협의하여 추진할 계획이라고 밝혔다.

회의를 주재한 산업부 안덕근 장관은 "AI를 산업정책에 접목하여 '산업 AI'를 확산시키는 시급한 과제를 완수하기 위해, 산업부는 작년부터 AI를 산업정책의 새로운 축으로 삼아 산업 AI 확산에 매진해 왔다"고 하면서, "인구감소, 후발국의 기술 추격, 공급 과잉 등 우리 산업이 직면한 대·내외 상황을 극복하여 새로운 비즈니스와 신산업을 창출하기 위해서는 우선 성공사례를 만드는 것이 중요하다"고 하였다. 아울러, "산업 AI 최고의 민관 협의체인 AI산업정책위원회에서 오늘 제시해주신 정책제언을 바탕으로, 앞으로도 2기 산업AI위원회와 함께 이를 구체적으로 실행해 나가겠다"고 하면서, "산업부에 신설한 산업인공지능혁신과(산업 AI 활용·촉진을 위한 종합 정책창구)를 통해 전문가·기업들과 지속적으로 소통하면서 AI 시대의 산업정책을 진화시켜 나가겠다"고 강조했다.

위원회 공동위원장인 전·현직 한국공학한림원 회장도 참석하여 그간의 여정을 되짚고 앞으로의 각오를 밝혔다. AI산업정책위원회 출범을 함께 한 김기남 한국공학한림원 前회장은 "오늘 발표한 민간 제언은 AI산업정책위원회가 지난 8개월간 대한민국 산업의 현황을 면밀히 분석하여 민간 차원에서 제안한 실효성 있는 과제"임을 설명하면서, "동 과제를 통해 추진될 정책이 향후 대한민국의 AI 강국 도약에 든든한 토대가 되기를 기대한다"고 하였다. 윤의준 한국공학한림원 회장은 "2기 ｢산업AI위원회｣에도 적극 참여하여 정책 과제를 구체화하고 실질적인 성과를 창출하는데 적극 기여할 것"이라는 포부를 밝혔다.

※ 민간 제언 및 전문가 논의를 바탕으로, 3대(성공모델, 필수요소, 인프라) 분야 10대 과제 형태로 산업부의 정책방향 제시

【AI 성공모델】

(선도 프로젝트) 선도 프로젝트는 AI를 접목한 공정과 제품 혁신 등 성공사례를 만드는 민관 합동 프로젝트로, 산업 AI의 시발점이다. 자율제조 분야 선도 프로젝트를 누적기준 금년말 60개, '27년까지 200개 선정하고, R&D·디자인·유통·에너지·공급망·안전 등 제조지원 선도 프로젝트를 신규 추진하여 AI를 산업 전반에 확산한다. AI 성공사례 등 적용 과정상의 경험을 데이터베이스화한 인벤토리를 구축하고, AI 챌린지 대회를 개최하여 창의적인 AI 활용 사례를 창출한다.

(AI 에이전트와 피지컬 AI) AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하여 인간의 의사결정을 지원하는 시스템으로, 디지털 트윈과 연계하여 자율제조 선도 프로젝트로 개발한다. 피지컬 AI(Physical AI)는 AI 모델이 로봇·자동차 등에서 구현되는 것으로, 확장성이 높은 범용 휴머노이드 로봇의 개발·양산을 본격화하는 한편, 자율주행차·선박 등 모빌리티 AI도 추진한다.

【AI 필수요소】

(산업 AI 컴퓨팅 인프라) 업종·지역 단위의 기업용 산업 AI 컴퓨팅 인프라를 국가 AI 컴퓨팅 센터와 연계·병행하여 구축한다. 기업 수요를 반영해 주요 권역별(비수도권)로 AI 컴퓨팅센터를 구축하고, 연구장비, 시험·인증 설비 등 AI 모델 실증 인프라를 구축한다. 또한, 공통 공정 등 협업이 필요한 기업간에 AI 활용을 유도하기 위해 '업종별 연합학습(Federated Learning)'을 지원한다.

(산업 데이터) 기업활동 과정에서 다양한 산업 데이터가 생성되지만, 영업비밀 유출 우려, 데이터 표준화 미비 등으로 기업 간에 이들 데이터를 자발적으로 교환하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 민간이 자율로 데이터를 공유·활용하고 이에 대한 대가를 주고받는 '산업데이터 은행(Data Bank)' 제도를 설계하고, 데이터를 가치있는 정보로 만들어 판매하는 데이터 큐레이션('D-큐레이션') 산업을 육성한다. 또한, 기업들이 탄소배출량·제조공정·공급망 데이터를 공유하는 산업 데이터 스페이스를 구축한다.

(AI 반도체) 높은 성능과 전력효율로 AI 추론을 수행하는 반도체를 자동차·로봇 등 제품(디바이스)에 탑재하는 온디바이스 AI 반도체 개발사업을 지원한다. 또한. AI 반도체 제조에 필수적인 상용화 설계기술, 차세대 패키징 기술 등 기반기술 개발도 진행한다. 아울러, AI 반도체 생태계 경쟁력 강화를 위해 설계지원센터·개발지원센터를 활용하여 설계부터 검증·상용화에 이르는 인프라를 지원한다. 반도체 생태계펀드, 산업은행 저리대출 등 정책금융도 지원한다.

(AI 인재) 산업의 분야별 전문지식과 AI 활용역량을 가진 AI 인재를 양성하고, 산업현장의 경험과 지식을 AI化 한다. 업계 주도로 AI 사내대학원 및 AI 아카데미 등을 통해 재직자의 AI 활용 능력을 배가시키고, 산업 AI 융합 전공트랙 과정을 확대하는 등 제조업 예비인재 대상의 AI 교육도 강화한다. 또한, 제조업 현장 마이스터(장인)의 노하우와 작업정보 등 산업 암묵지의 데이터화를 추진한다.

【AI 인프라】

(전력 인프라) 안정적·경제적 전력 공급은 AI 컴퓨팅 설비에 필수적이다. AI 전력수요를 반영한 전력공급계획을 수립하고, AI 데이터센터 전용단지 조성 등 산업 AI에 친화적인 전력시스템을 구축한다. 열이 많이 발생하는 AI 데이터센터를 냉각하기 위해 액침 냉각 기술개발·실증 등도 육성한다.

(산업 AI 자본) 초기 단계인 산업 AI 활성화를 위해서 기업의 대규모·고위험 투자를 뒷받침할 인내자본이 필요하다. 적극적인 AI 투자 촉진을 위해 산업 AI 기금을 조성하고, 기업주도형 벤처캐피털(CVC), 사내벤처 활성화, AI 기술 가치평가 등 민간 AI 자본도 적극 유치한다.

(AI 생태계) 산업 AI의 지속적 발전을 위해서는 다양한 이해관계자들이 상호 협력하고 가치를 창출할 수 있는 네트워크가 중요하다. 수요기업에게 '산업 AI 바우처'를 지급하여 AI 수요를 창출하는 한편, AI관련 해외 우수인재와 첨단 기술분야의 외국인투자를 적극 유치하고, AI 활용 네트위크 형성과 붐 조성을 위해 AI 포럼인 '한국형 슬러시'(투자자-창업자-연구진 간 AI 활용경험 공유 광장)를 기획한다.

(산업 AI 제도) 산업 AI 확산에 친화적인 방향으로 법령·제도·거버넌스를 설계하고 지원체계를 강화한다. ｢산업디지털전환촉진법｣ 개정, ｢산업AI활용촉진법｣ 제정 등 산업 AI 확산 관련 법령 체계를 완비하고, AI 표준 리더십을 구축한다. 규제개선을 위해 '기획형 규제샌드박스' 법제화를 추진하고, '산업AI위원회' 상설화 및 '산업AI 진흥센터' 지정 등을 통해 산업 AI 민관 거버넌스와 산업 AI 지원 조직을 강화한다.

※ ▴기술동향, ▴미래산업, ▴표준, ▴정책제언 등 4개 분과위원회 논의를 정리하여 각 분과위원장이 발표

기술동향 분과는 국내·외 시장 분석, 사용 사례(Use Case) 등을 바탕으로 AI 기술동향을 분석하고, 산업에서 AI 전환이 유망하고 필요한 12개의 핵심과업(이하 '태스크* task')을 도출하였다. 각 태스크별로 현재 우리나라의 기술 수준, 문제점, 기업 적용사례를 분석하고 미래 발전방향을 제시하였다.

* 12개 태스크 : ①시장 예측, ②공급망·구매 효율화, ③연구개발(신소재 발굴 등),
④디자인, ⑤공정 최적화, ⑥자율 제조, ⑦물류 및 유통 효율화, ⑧예지 보전 및
품질 관리, ⑨고객 케어, ⑩안전, ⑪인력 교육 및 훈련, ⑫보안

미국, 중국, 유럽연합 회원국 등 주요국들은 AI 기술 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 전략을 추진중이다. ▴미국은 세계적인 기술력을 확보하기 위한 민간 주도의 프론티어 전략과 함께 세계 최대의 민간 투자를 유치하고 있고, ▴중국은 대규모 정부 지원을 바탕으로 안면 인식과 슈퍼컴퓨터 분야의 강자로 거듭나고 있으며, ▴유럽연합은 'AI 법' 제정('24.5)과 'Horizon Europe(연구 지원 프로그램)' 등으로 규제와 기술 발전을 병행 추진하고 있다.

우리나라의 경우, 산업에 AI를 적용하기 위해 필요한 원천기술인 AI 파운데이션 모델 기술력에 있어서는 여전히 미국, 중국과 격차*가 크다.

* 국가별 파운데이션 모델 수: 美 109개, 中 20개, 韓 5개(Standford AI Index report, '23)

이에, 기업들이 공통으로 해결해야 할 문제 또는 목표를 달성하기 위해 필요한 12개 태스크별로 기술의 국내 수준, 적용 사례 및 미래 발전 방향을 도출하여 기업들의 AI확산에 도움이 되도록 제시하였다.

예를 들어, ▴디자인 분야의 태스크는 창의적인 아이디어를 수시로 발굴해야 하는 어려움과 함께 레이아웃 등 단순 반복 작업도 수행해야하는 비효율의 문제를 해결하는 것이다. 현재 AI 기술은 생성형 AI를 활용한 디자인 추천과 레이아웃 자동 완성을 통해 디자이너가 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 수준이나, 앞으로는 실시간 디자인 자동화와 개인 맞춤형 AI 플랫폼 등으로 창의적인 작업도 직접 지원가능한 수준까지 기술이 발전할 것으로 예상된다. ▴예지보전 및 품질관리 태스크의 경우, 데이터 품질과 통합의 어려움, 기술적 복잡성 등이 문제로 지적되었다. 현재 기술수준은 실시간 모니터링과 예측, 데이터 기반 의사결정, 자동화된 품질 검사에 집중되고 있으므로, 앞으로는 이러한 문제를 해결하기 위해 자율 유지보수 시스템, 고급 예측모델, 설명가능한 AI 기술 등이 발전할 것으로 전망된다.

미래산업 분과에서는 자동차, 조선, 철강, 가전 등 대표 주력산업을 대상으로 산업별 특성을 고려하여 AI가 가져올 산업의 미래 전망과 기대효과를 제시하였다.

AI는 '공급망조달 설계 생산 물류 제품 신사업·창출 - 경영' 등 기업활동 전반에 적용됨으로써 우리 제조업이 당면한 성장한계를 극복하고 기업 차원에서 생산성 향상, 공급망 최적화 등을 달성할 수 있는 주요한 툴이다. 예를 들어, 현장인력이 부족한 조선 산업에 AI를 적용하여 설비 모니터링, 로봇 시스템 등을 통해 생산현장의 지능화·무인화를 달성할 수 있고, 원가경쟁력과 선박건조 품질 경쟁력을 동시에 확보할 수 있다.

다만, 각 산업별 특성에 따라 AI 기술의 적용 수준과 범위 등이 상이하므로 모든 산업에 일률적으로 적용하기 보다는 각 산업별로 기업이 AI로 풀어낼 문제를 구체적으로 정의하여 빠르게 AI를 활용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 또한, 우리나라의 강점인 제조업 관련 AI 에이전트*, 로봇 등 AI 산업 분야에 대한 주도권 확보가 필요하며, 전후방 기업간 연계·협력을 위한 정책적 뒷받침이 필요하다는 점을 강조하였다.

* AI 에이전트: 자동화를 넘어, 특정 산업환경에서 스스로 학습하여 문제해결·의사결정을 내리고 행동할 수 있는 자율적 AI 시스템

표준분과에서는 AI 신뢰성 확보와 국제 표준화 협력 방안을 중점적으로 제시하였다. 유럽·미국 등 글로벌 주요국이 앞다투어 각종 AI 규제를 신설하는 가운데, 규제 대응 방안으로 AI 표준의 중요성이 갈수록 확대되고 있다. 특히, 해외로 진출하는 우리 기업 대다수가 기술·무역 장벽에 직면하고 있어 규제극복을 위한 AI 표준 개발 및 보급이 절실한 상황이다.

이에, AI 국제표준을 기반으로 KS 등 국내 표준을 제정하여 AI 기술의 신뢰성·안전성·지속가능성 등 핵심가치를 반영하고, 산업 전반으로 확대 보급할 필요가 있다. 또한, AI 분야 국제 표준화 기구(ISO/IEC SC42), 유럽 표준화 기구(CEN/CENELEC), IEEE 등 글로벌 표준화 기구와 AI 표준 협력을 강화해야 한다. 아울러, AI를 개발하고 활용하는 산업 현장에서 적용 가능하도록 AI 윤리·위험관리 관련 표준도 개발해야 한다고 강조하였다.

정책제언 분과는 AI 활용 확대를 위한 주요 과제를 도출하고 이를 지원하기 위한 7개의 프레임워크*를 제시하였다.

* 투자, 인력, R&D 및 창업 활성화, 데이터, 고성능 컴퓨팅 및 전력 인프라, 생태계, 표준

먼저, ①AI 분야 민간 투자를 지원하기 위한 'AI 전환 촉진기금' 설립과 AI 선도 기업을 대상으로 한 보조금·금융 지원 등 정책 패키지로서 'AI 혁신성장 이니셔티브' 도입을 제안하였으며, ②실무형 인재 100만명, 재직자 10만명, 리더 1만명 등 111만 명의 AI 산업 인재 양성을 위한 '트리니티 이니셔티브' 추진도 제안하였다.

또한, ③산업 AI의 상용화를 지원하기 위해 AI 규제 대응을 위한 R&D 센터를 구축하고, ④2만장 이상의 H100급 고성능 GPU를 활용한 AI 컴퓨팅 인프라와 ⑤여러 기업·기관이 공동으로 고성능 AI 모델을 개발할 수 있는 데이터 협력 플랫폼 구축 및 연합형 데이터 협업 센터 설립이 필요하다고 보았다. ⑥AI 기술의 안전성을 확보하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하기 위한 AI 안전성 평가와 ⑦국제 표준화 대응 방안도 제시하였다.

산업부는 지난해 5월 민관 합동으로 ｢AI산업정책위원회｣를 출범한 이래, 한국공학한림원 회원들을 비롯한 200여명의 민간 전문가와 함께 AI가 불러올 기술·산업의 변화를 전망하고 산업의 AI 확산을 위한 전략을 수립해왔다. 동시에, AI 활용이 시급한 자율제조(5월), 디자인(7월), R&D(10월), 에너지(12월), 유통(12월) 등 5개 분야별 AI 확산 정책을 마련하여 시리즈로 발표한 바 있다.

금번 회의에서는 AI산업정책위원회의 각 분과위원회를 통해 전문가들이 8개월간 논의한 내용을 바탕으로, AI 기술동향과 미래산업의 전망, 표준을 비롯한 정책 제언을 4명의 분과위원장이 발표하였다. 산업부는 그간 민간위원들과의 소통 및 금번에 도출된 정책 제언에 기반하여 정부가 중점적으로 추진해 나갈 10대 우선 과제를 제시하였다.

이어서 구현모 AI산업정책위원(미래산업 분과위원장) 주재로 진행된 패널 토론에서는, ▴제조업에서도 AI 솔루션의 중요성이 커지고 있는 만큼 AI 솔루션에 대한 전략적 육성이 필요(카이스트 최재식 교수)하다는 지적이 있었으며, ▴AI를 철강 제조공정(아연 도금, 스마트 안전 등)에 도입하여 제조현장의 생산성, 품질·안전 수준을 획기적으로 개선한 사례도 소개(김기수 포스코 미래기술연구원 원장)되었다. 또한, ▴금번에 제시된 AI 산업 데이터 뱅크와 기업 수요기반의 AI 컴퓨팅 센터 설립 등이 글로벌 산업 AI 선도를 위해 시의적절한 과제라는 평가(경희대 이경전 교수)가 제시되었다. 끝으로, 금번 민간 정책제언을 총괄 정리한 산업연구원(권남훈 원장)은 ▴산업 AI 정책제언과 10대 과제의 도출로 산업 AI 활용이 가속화될 것으로 기대된다면서, 산업 AI 인프라·제도·자본·인재를 확실히 뒷받침하여 기업들이 끊임없이 산업 AI 전환에 도전하도록 지원하는데 기여하겠다고 하였다.

< 제3차 AI산업정책위원회 세부 일정 >

【참고】 산업부 장관 인사말씀

【별첨1】 ｢AI시대 산업정책 제언｣ 발표 자료

【별첨2】 ｢산업 AI 확산을 위한 10대 과제｣ 발표 자료

[ 인사말씀 ]

안녕하십니까.

산업통상자원부 장관 안덕근입니다.

지난 8월 이후 5개월 만에 다시 뵙게 되어 반갑습니다.

늦었지만 새해 복 많이 받으시기 바랍니다.

먼저, 공동위원장으로 위원회를 잘 이끌어 주신

김기남 전임 회장님과

앞으로 위원회를 이끌어 주실 윤의준 신임 회장님,

그리고 정책제안 수립에 참여해주신 위원님들과

전문가분들께 감사드립니다.

[ 산업정책의 중요 축, AI ]

지난해 촉발된 AI 혁신이

빠른 속도로 산업 전 영역에 확산되고 있습니다.

AI가 생산요소의 가치창출 방식을

근본적으로 변화시키는 가운데,

AI를 산업정책에 접목하는 것이

시급한 과제입니다.

이에 산업부는 AI를 산업정책의 새로운 축으로 삼아

산업 AI 확산에 매진해 왔습니다.

'산업 AI'라는 가보지 않은 길을 가기 위해

작년 5월 민관 합동의 AI산업정책위원회를 출범했습니다.

여기 계신 위원 및 전문가 여러분께서

기술, 산업, 표준, 정책 등 4개 분과에서

50차례 이상 회의를 거쳐,

AI가 불러올 기술과 산업의 변화를 전망하고

소중한 정책제언을 도출해 주셨습니다.

이러한 정책 제언은

우리 산업 곳곳에 AI가 활용되도록 하는데

핵심 역할을 할 것으로 기대합니다.

위원 여러분께 다시 한번 감사의 마음을 전합니다.

산업부는 자율제조를 시작으로

디자인, R&D, 에너지, 유통 등

분야별 AI정책을 시리즈로 발표해 왔습니다.

특히, 지난 10월

'AI 자율제조 선도 프로젝트' 수요 신청을 받을 때는

26건 선정에 200여건이 몰릴 정도로

AI 활용에 대한 산업계의 뜨거운 열정을

확인할 수 있었습니다.

[ AI, 산업 위기의 돌파구 및 혁신의 수단 ]

현재 우리 산업은

인구 감소, 경쟁국의 기술 추격,

구조적 공급 과잉에 따른 체질 개선 등

대내외 위기에 직면해 있습니다.

AI 활용은 기업의 공정을 혁신할 뿐만 아니라

새로운 비즈니스, 新산업을 창조하는

기회의 창입니다.

아울러, 도전에 직면한 우리 산업을

근본적으로 혁신시킬 것으로 기대합니다.

작년에 AI 활용의 잠재력을 확인했다면,

이제는 산업 현장에서 속도감 있게

AI가 활용되는 모습을 보여주고,

성과를 내어야 할 때가 되었습니다.

금년 CES에서도 AI는 더 이상 선택의 대상이 아니고,

어떤 분야에서 얼마나 신속하게 AI를 활용하는지 여부에

우리 산업의 미래가 달려 있음을

다시 한번 확인할 수 있었습니다.

산업부는 위원회의 민간 제언 내용을 토대로

3대 분야 10대 과제를 선별하였습니다.

산업 AI 정책의 방향으로서

민관이 함께 고민하고 해결해야 할 큰 주제들입니다.

우선, 성공사례를 만드는 것이 중요합니다.

자율제조 등 선도 프로젝트를 추진하여

산업에 특화된 AI 에이전트를 만들고,

휴머노이드 로봇과 같은 피지컬 AI로

발전시키기 위한 과제를 제시했습니다.

다음으로, 산업 AI 성공의 필수요소는

기업들이 필요로 하는 컴퓨팅 인프라, 산업 데이터,

인력양성 문제를 해결하는 것입니다.

이를 위한 정부 차원의 역할을 제시했습니다.

끝으로, AI 시대에 맞는

전력, 금융, 제도 등 인프라가 필요합니다.

산업 AI에 친화적인 전력 시스템을 구축하고

AI 기금 조성, 법･제도 개선 등을 통해

기업들이 산업 AI를 활용하는 데 불편함이 없도록

기반을 조성하는 과제를 제시했습니다.

[ AI 정책의 진화와 발전 ]

격변의 시대에 혁신은 생존 수단입니다.

변화에 능동적으로 대처하고 혁신을 내재화한다면

주력산업의 위기를 극복할 뿐만 아니라

새로운 먹거리산업도 성장시킬 수 있을 것입니다.

이를 위해서는 정부와 민간의 협력이 필요합니다.

'산업AI위원회'를 상설화하여

명실상부한 산업 AI 최고의 민관 협의체로

적극 운영할 계획입니다.

또한, 오늘 발표된 제언과 정책과제들이

실제 현장에서 실행될 수 있도록

예산확보, 법·제도 개선 등 구체적 정책으로 만들어

이행해 나갈 것입니다.

작년 말 신설된 '산업AI혁신과'를 중심으로

여러 전문가·기업들과 소통하면서

AI시대의 산업정책을 진화·발전시켜 나가겠습니다.

산업 AI 혁신은 2025년에도 계속될 것입니다.

감사합니다. /끝/

“이 자료는 산업통상자원부의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”