NC AI, 과기정통부 전북·경남 피지컬 AI 대형 국책 과제 동시 선정
스스로 상황을 이해하고 제어하는 피지컬 AI가 국내 제조 현장에 본격 도입된다.
피지컬 AI 전문 기업 NC AI가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여해 국가 차원의 핵심 기술 개발에 본격 나선다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 총 1조 4,131억 원이 투입되는 대형 국책 과제로 전북과 경남 지역 산업을 기반으로 피지컬 AI 기술을 확보하는 것이 핵심이다.
정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고, 이를 센서·설비·로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결·운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진되며, 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다.
NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다. 전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하는 만큼 두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 NC AI가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과다.
전북에서는 디지털트윈과 무인공장을 중심으로 2개 주요 과제를 수행한다. 먼저 ‘협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발’ 과제를 수행한다. 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임을 시뮬레이션해 산업 현장을 디지털 공간에 재현한다. 가상환경에서 AI 학습 데이터를 생성하고 VLM·VLA 모델의 학습·검증을 지원해 실제 현장에서 발생하는 다양한 상황을 가상공간에서 학습할 수 있는 기반을 마련한다.
전북의 ‘무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발’ 과제에도 참여한다. 제조 현장의 다양한 상황과 공간을 이해하고 대응하는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하고, LLM·VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하는 AI 기술을 고도화한다. 이를 바탕으로 설비와 로봇이 공장 전체의 상황을 이해하고 자율적으로 대응하는 무인공장 운영 기반을 확보한다.
경남 지역에서는 ‘물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발’ 과제에 참여한다. 센서·비전 등 산업 현장 데이터를 활용해 설비와 작업 환경에서 발생하는 물리적 상황을 이해하고 변화를 예측하는 월드모델을 개발한다. 대규모 행동모델(LAM)이 현장의 상황에 맞춰 설비·로봇의 행동을 계획·제어하고, 상황 인지부터 실제 행동까지 연결하는 피지컬 AI 기술을 조선 용접, 반도체 후공정 등 제조 분야에 적용할 예정이다.
NC AI는 디지털트윈, 월드모델, 로봇 파운데이션모델 등 피지컬 AI의 핵심 기술을 폭넓게 보유하고 있는 풀스택 기업이다. 실제 산업 현장을 3D 가상환경으로 구현해 AI 학습과 검증에 활용하고, 월드모델을 통해 현실의 물리적 상황을 이해하며, 행동모델과 RFM을 통해 AI의 판단을 실제 설비와 로봇의 행동으로 구현한다.
이러한 기술을 바탕으로 NC AI는 올해 초부터 한화오션, 포스코DX, 현대로템 등 산업별 주요 기업과 피지컬 AI 기술 개발 및 실증을 이어왔다. 조선 분야에서는 협동로봇 기반 자율 용접, 방산 분야에서는 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습, 철강 분야에서는 휴머노이드 로봇의 행동 학습 등 각 산업의 현장 특성에 맞는 기술을 적용하며 사업 영역을 넓히고 있다.
NC AI는 그동안 축적해온 기술과 실증 경험을 이번 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업으로 확장한다. 제조 환경과 공정의 특성을 반영한 AI 기술을 고도화하고 실제 현장에서 검증해 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. 이를 바탕으로 국내 제조업의 AI 전환을 가속화하고 글로벌 경쟁력 제고에 기여할 방침이다.
NC AI 이연수 대표는 “피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제”라며 “이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고, 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.