[이슈] 산업 혁신의 성공방정식, AI 중심으로 새로 쓴다!(2)
산업AI 비전 및 세부 추진 과제
(1) AI 내재화+공급산업 육성
산업 AI 솔루션 상용화 프로젝트 추진
수요기업 핵심설비‧공정(Pain Point)에 AI 솔루션을 적용하는 수요-공급기업 협력 프로젝트를 통해 AI 내재화+글로벌 수준의 AI 솔루션을 확보할 계획이다. 2023년은 기존 사업을 활용해 지원(프로젝트당 10억원 내외, 5개)하며, 2024년부터는 신규예산을 확보해 본격적으로 추진할 방침이다. 또 산업 임팩트가 큰 프로젝트는 국가선도사업으로 선정해 R&D, 자금, 인력, 규제개선 등 관계 부처의 기업 지원 프로그램과 연계하여 전주기로 지원할 방침이다.
(2) AI 활용 촉진 기술(Accelerator) 확보
수요기업의 AI 활용을 용이하게 하고, 공급기업의 기술역량을 강화할 수 있는 주요 AI 기반 기술을 확보할 수 있도록 사업을 추진할 계획이다. 데이터 전처리 부분에서는 수요기업 Raw 데이터를 AI가 학습 가능한 형태로 가공하는 기술을 개발하고, AI 활용 디지털 협업 Tool 측면에서는 현장 작업자의 AI 활용 및 협업 지원하는 디지털트윈, AR/VR 개발을 통해 공장간‧기업간 데이터 이동‧협업 가능한 가상공장을 구현할 계획이다(2023~2025년, 288억원). 또 비전문인력이 AI를 용이하게 활용할 수 있도록 로우코드‧노코드 개발에 집중할 계획이다.
(3) 잠재력을 갖춘 수요기업의 AI 활용 역량 강화
수요기업 타기팅 및 AI 활용 기반 구축
1단계는 자발적 DX 투자와 성과 창출 가능한 수요기업 타겟팅이다. 이중 중견기업은 DX 투자 진행 중인 500개사를, 중소기업은 스마트공장 우수기업(고도화 단계)
500개 사를 타기팅할 계획이다. 2단계는 전사적 DX 역량을 분석하여 맞춤형 컨설팅을 지원할 방침이다. 역량 분석은 데이터 생성-수집-연계-분석 정도, 자동화·통합화 수준, AI 등 디지털 기술 활용 현황 등을 살펴볼 예정이다.
끝으로 3단계는 수요기업 스스로 데이터 수집‧처리‧가공할 수 있는 AI 활용 기반을 구축(데이터 처리 플랫폼, IoT시스템)하는 것이다.
산업 AI 융합인력 양성
인력양성은 기본교육과 전문교육, 고급교육으로 구분해 진행하며, 기본교육은 산업 도메인 전문인력 대상으로 데이터‧AI 이해도 증진부터 기본적인 AI 기술 활용까지 맞
춤형 교육으로 추진한다. 또 전문교육은 AI 非전공 인력(대학생‧구직자‧재직자) 대상으로 산업 AI 대학원 필수과정을 단기 압축 교육(4~6개월)하고 이수자에게 마이크로 디그리를 부여할 예정이다. 특히 산‧학‧연 협업하에 ‘산업인공지능 교육센터’(IAEC, Industrial AI Education Center) 운영을 통해 AI 이론 교육 및 현장 문제해결형 실습 교육을 병행할 방침이다. 올해는 시범사업으로 KAIST‧한국공학대에서 100여 명을 대상으로 진행하며, 2024년부터 참여대학을 확대해 연간 400여 명의 교육을 진행할 예정이다. 끝으로 현장 수요 맞춤형 교육 및 산‧학 협력 프로젝트 추진을 통해 산업 혁신을 주도할 수 있는 산업 AI 석박사 고급인력을 양성할 방침이다.
AI 투자 확대 지원
중소‧중견 기업의 DX 관련 설비투자, M&A 등 자금지원을 위한 4,000억원 규모 산업 DX 펀드를 조성 및 확대 운영할 예정이다. 이 사업은 5년간(2020~2024) 매년 800억원 총 4,000억원 규모 펀드 조성‧운용(2호까지 조성完)해 오고 있다.
(4) 민간 주도의 지속 가능한 DX 생태계 조성
기업 One-Stop 지원 체계 구축
정부는 기업 컨설팅, 수요‧공급 매칭, 글로벌 진출 등 기업 One-Stop 밀착 지원을 위해 협업지원센터를 지정하고, 점진적으로 지역 거점을 확대(~2027년, 11개)할 계획이다. 현재 산업지능화협회가 협업지원센터 기능을 수행하고 있으며(2021.6월~), 올해는 2개소를 추가할 계획이다.
산업데이터 활용 촉진
산업데이터 활용 촉진을 위해서 정부는 양질의 산업데이터를 제공‧공유‧거래가 가능하도록 이미 구축한 8개 플랫폼(전기차, 바이오 등) 등을 우선 연계하고 데이터 품질 및 AI 적합성 인증 등을 진행할 예정이다. 또 산업 마이데이터 활용 측면에서는 자동차, 가전 등 제품 사용자 데이터를 수집하여 관련 제조‧서비스업체에 제공, 데이터 제공자에 대한 인센티브 제공도 검토하고 있다.
이밖에도 데이터 가공, 데이터간 연계‧교환 등 산업데이터 표준 개발도 진행한다. 산업데이터 표준화는 스마트 제조(~2024년 실증완료), 자율차(2021년~, 표준‧실증개발), 로봇(2022년~, 표준 개발) 등의 산업에서 우선 진행되고 있다. 이와 함께 산업데이터 사용‧수익권자의 권리를 보호하고, 이해관계자간 계약을 통해 데이터 활용을 촉진하고자 가이드라인도 제공할 예정이다.
표 2. 주요 업종별 AI 내재화 추진 현황
철강
▶ (공정) 고로·전기로, 가열·압연 등 탄소 多배출 공정의 효율화(Steel-AI)
▶ (생태계) 철강 상-하공정, 원료·제품 유통 등 데이터 연계·협력 기반 조성
미래차
▶ (플랫폼) 기존 자동차 플랫폼 전환(전기·수소차, 자율차)을 위한 기술개발
▶ (신BM) 자율주행 서비스, 차량내 인포테인먼트, 모빌리티 등 他업종 융합
바이오
▶ (의약품) 산업데이터·AI의 제조공정 활용 통한 의약품 생산플랫폼 고도화
▶ (의료기기) AI기반 진단·치료 의료기기 개발로 글로벌 경쟁력 강화
DX 친화적 규제환경 조성
정부는 DX를 방해하는 규제, DX로 인해 불필요한 규제를 지속적으로 발굴해 DX 친화적 환경을 조성해 나갈 방침이다. 특히 민간 스스로 규제확인 및 대응 가능한 ‘규제지원플랫폼’을 구축하고, 업종별 규제혁신 로드맵과 연
계하여 선제적 규제개선을 추진할 예정이다.
AI 내재화 추진 체계
민간간 자발적 ‘수요-공급기업’ 협업 촉진을 위해 정부는 ‘산업 AI 얼라이언스’를 결성하고, AI 내재화 과제 발굴‧협업, 기업간 네트워킹 등을 강화할 예정이다. 특히 역량있는 수요‧공급 기업 중심으로 결성하고, 타 분야(금융, 교육 등) 공급기업의 참여도 확대할 방침이다.
정책적으로는 산업 디지털 전환 정책 컨트롤타워로서 민관 합동 ‘산업 디지털 전환 위원회’를 구성‧운영하고, 이를 기반으로 주요 정책 심의 및 추진실적을 점검할 방침이다. 이 위원회는 산업부 장관이 위원장을 맡으며, 기재‧교육‧과기‧행안‧중기‧고용 등 관계부처 차관+민간 위원들로 구성된다.
그림 1. 비전 및 세부 추진 과제
작성일 : 2023-04-05
