멀티모달 초거대 AI 기반 제조·예지보전 및 공정 최적화 기술 개발

본 사업은 인공지능, AI반도체, 양자, 통신·네트워크, 전파·위성, 사이버보안, 소프트웨어, 방송·콘텐츠 등 ICT 전 분야의 미래선도 기술 확보와 글로벌 표준 경쟁력 강화를 목표로 추진됩니다. 기술 패권 경쟁이 심화되는 가운데 국가 핵심 ICT 원천기술 확보와 국제표준 선점이 중요해지면서 산·학·연이 협력해 파급력 높은 기술을 개발하도록 설계되었습니다. 대학, 연구기관, 기업 등 폭넓은 기관이 참여 가능하며 TRL5~7 수준의 기술을 상용화 단계까지 끌어올리는 실증 중심의 특징을 갖습니다. 산업 적용성과 글로벌 확장 가능성을 높이는 방향으로 연구개발과 표준화 활동을 함께 지원합니다.

이 과제는 산업현장에서 생성되는 멀티모달 데이터를 통합 활용할 수 있는 산업 도메인 특화 초거대 파운데이션 모델을 개발하고, 이를 기반으로 예지보전(PHM), 공정 최적화, 디지털 트윈 기능을 결합한 실시간 제조 지능화 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 조선·자동차·석유화학 등 다양한 산업에 공통 적용 가능한 모델을 확보하고, 범용 모델 대비 25% 이상 성능 향상을 달성하며, 도메인 특화 기술 10건 이상과 VLA 통합 모델 10건 이상을 개발합니다. 1단계에서는 기반 모델과 핵심 기능을 구축하고, 2단계에서는 실증 중심의 고도화와 현장 적용성을 확보해 산업 AI 확산 기반을 마련합니다.

본 과제는 제조 현장의 복잡한 멀티모달 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 초거대 멀티모달 기반의 지능형 제조 기술을 개발하는 연구 중심 과제입니다. 실시간 분석·예측·개선이 가능한 산업용 AI 모델을 구축해 주요 제조 산업에서 활용될 수 있는 실증 기반 기술을 확보하는 데 목적이 있습니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다. 1. 멀티모달 초거대 모델 개발 - 조선·자동차·석유화학 등의 산업 데이터를 수집·정제하여 정형·비정형 데이터를 통합 처리할 수 있는 파운데이션 모델 개발 - 산업 도메인 특화 멀티모달 모델 10건 이상, VLA 기반 통합 모델 10건 이상 확보 2. 예지보전(PHM) 및 실시간 상태 진단 기술 개발 - 설비 고장 예측, 이상 탐지, 잔여 수명 예측 등 핵심 PHM 알고리즘 구축 - 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 재학습 구조 포함 3. 디지털 트윈 기반 공정 최적화 기술 개발 - 공정 현장의 물리적 데이터를 반영한 가상 공장 모델 구현 - 생산 효율 극대화, 장애 최소화를 위한 공정 시뮬레이션 및 최적화 기술 확보 4. 실증 중심 제조 지능화 시스템 구축 - 실제 제조 현장에 적용 가능한 실시간 모니터링·예측·개선 플랫폼 개발 - 2단계부터 실증센터 및 산업체 협력 기반의 현장 적용 검증 수행 5. 사업화 및 확산 기반 마련 - TRL5~7 수준에서 수요처 분석, 기술이전 계획, 투자유치 전략 등을 포함한 사업화 계획 수립 - 산업계 참여 비중을 종료연도 기준 40% 이상 확보하여 실질적인 현장 적용성 강화 본 과제는 대규모 산업 데이터 기반의 AI 모델 개발과 실증을 중심으로 하며, 제조업의 디지털 전환과 예지보전 시장 확대에 관심 있는 기업·연구기관에 매우 적합합니다.