산업 도메인 특화 멀티모달 초거대 AI 서비스 실증

본 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 ICT 핵심기술 경쟁력 확보를 위해 추진하는 국가 R&D 프로그램으로, 인공지능·AI반도체·양자·네트워크·방송·보안 등 ICT 전 분야를 포괄한다. 글로벌 기술 경쟁 심화와 디지털 전환 가속화에 대응하기 위한 원천기술 확보와 국제 표준화 역량 강화가 핵심 배경이다. 기업·대학·연구기관이 모두 참여 가능하며, TRL 5 이상 과제의 경우 사업화·기술이전 계획 제출이 의무화되는 등 실제 산업 적용 중심의 공모가 특징이다. 전체적으로 민간 수요 기반 기술개발과 신산업 창출을 촉진하는 데 목적을 둔다.

이 과제의 목표는 조선·자동차·석유화학 산업 현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터를 통합 분석할 수 있는 멀티모달 초거대 AI 모델을 개발하고, 디지털 트윈 기반의 공정 최적화 및 PHM 기능을 실증하는 것이다. 이를 통해 TRL 5~7 단계의 실시간 적용 가능한 기술 수준을 확보하고, 실제 산업 환경에서 발생하는 노이즈·조도·환경 변화에 강인한 AI 모델 성능을 갖추도록 한다. 1단계에서는 기술 개발과 파일럿 실증 기반을 마련하고, 2단계에서는 확장 실증을 통해 산업 전주기 공정 최적화·예지보전·안전성 강화 모델을 완성한다. 결과적으로 산업 자율 제조를 위한 표준 모델과 향후 민간 투자 연계 기반을 구축하는 것이 최종 목표다.

이 과제는 제조 산업의 복잡한 데이터를 통합 분석할 수 있는 멀티모달 초거대 AI 기술을 구축하고, 실제 공정에 적용 가능한 디지털 트윈 기반 실증 체계를 마련하는 것을 중심으로 한다. 울산 조선·자동차·석유화학 산업을 주요 수요처로 삼아 현장 환경에서 실효성 있는 AI 성능을 확보하는 것이 핵심이다. 주요 연구 내용은 다음과 같다. 1. 멀티모달 초거대 AI 개발 - 시계열, 설계도면, 센서 신호, 영상 등 산업 현장의 정형·비정형 데이터를 통합 처리 - 현장 환경 변화(노이즈, 조도, 온도 등)에 적응 가능한 robust 모델 설계 - 작업자와 설비 간 협업을 위한 자연어 기반 인터페이스 구축 2. 디지털 트윈 기반 공정 최적화·PHM 실증 - 공정 흐름 전체를 가상 환경에서 재현하는 디지털 트윈 모델 구축 - 실시간 이상 탐지·고장 예측(PHM) 기능 구현 - 공정 효율 향상, 에너지 절감, 안전성 강화에 대한 실증 데이터 확보 3. 산업 전주기 실증 및 확산 기반 마련 - 조선·자동차·석유화학 산업 공정 전반에서 AI 모델 적용 실증 - TRL 5~7 수준의 실제 적용 가능한 기술 완성 - 실증 결과 기반으로 산업 자율 제조 표준 모델 개발 및 민간 확산 전략 마련 4. 수행 체계 및 사업화 계획 - 산학연 컨소시엄 필수 구성, 울산 지역 기업이 실증 데이터 및 현장 제공 - TRL 5 이상 과제 의무에 따라 수요처 분석, 기술이전, 투자유치·스핀오프 계획 포함 - 연구기간의 최소 1/5을 사업화 활동으로 편성해 실효적 확산 구조 확보 본 과제는 제조 AI 고도화, 공정 자동화, 디지털 전환을 추진하는 기업에게 실증 기반 기술 경쟁력을 확보할 기회를 제공한다.