(세부4) 멀티모달 초거대 AI 기반 제조·예지보전 및 공정 최적화 기술 개발

정보통신·방송 기술개발 및 표준개발지원사업은 AI, 반도체, 양자, 네트워크, 사이버보안 등 ICT 전 분야의 핵심 원천기술 확보와 글로벌 표준 경쟁력 강화를 목표로 추진됩니다. 디지털 전환 가속과 글로벌 기술경쟁 심화에 따라 국가 차원의 기술 선점이 요구되며, 산업계 중심의 기술혁신과 신산업 창출을 지원하는 것이 주요 배경입니다. 대학, 연구기관, 기업 등 다양한 주체가 참여할 수 있으며, TRL 기반 사업화 요건 강화, 산업계 참여 비중 확대 등 실질적 시장 확산을 중점으로 하는 것이 올해 공모의 특징입니다.

이 과제는 조선·자동차·석유화학 산업 현장에서 생성되는 센서, 영상, CAD, 시뮬레이션 등 멀티모달 데이터를 초거대 파운데이션 모델로 통합 분석해 제조 지능화를 구현하는 것을 목표로 합니다. 예지보전, 실시간 상태 진단, 고장 징후 예측, 공정 최적화 기능을 구축하고, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션과 자동 개선·재학습 구조를 마련합니다. 산업 도메인 특화 모델 20건 이상을 개발하며 범용 모델 대비 25% 이상의 성능 향상을 목표로 합니다. 이를 통해 산업별 맞춤형 지능형 제조 시스템과 실제 현장 적용 가능한 AI 기반 개선 생태계를 구축하는 것이 최종 목적입니다.

본 과제는 초거대 멀티모달 AI 모델을 활용해 제조업의 예지보전과 공정 최적화를 실현하는 것을 핵심으로 합니다. 조선·자동차·석유화학 등 주요 제조 산업을 대상으로 실제 현장 데이터를 기반으로 한 고도화된 제조 지능화 기술을 개발합니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다. 1. 멀티모달 제조 데이터 통합 분석 기술 개발 - 센서, 영상, CAD, 시뮬레이션 등 이종 데이터를 통합 처리하는 초거대 AI 모델 개발 - 제조 공정 전반의 이상 징후, 패턴 변화, 작업 환경 분석 기능 확보 2. 예지보전(PHM) 및 실시간 상태진단 기술 구축 - 설비 고장 예측, 잔여수명 추정, 이상 상태 조기 감지 - 실시간 대응 기반의 공정 안정성 향상 솔루션 구현 3. 디지털 트윈 기반 공정 최적화 - 실제 생산 공정을 모사하는 디지털 트윈 모델 구축 - 최적 운전 조건 분석, 공정 병목 해소, 에너지/원가 절감 모델 적용 4. 산업 도메인 특화 AI 모델 개발 - 조선·자동차·석유화학별 특화 모델 20건 이상 개발 - 범용 모델 대비 25% 이상 성능 향상 목표 5. 작업자-설비 자연어 기반 상호작용 기술 구축 - 음성·텍스트 기반 질의응답, 공정 지시 자동화 - 작업자 편의성 향상 및 안전성 강화 6. 자동 개선·재학습 체계 구축 - 현장 데이터 기반 지속 학습, 성능 개선 루프 설계 - 적용 산업 전반에 확장 가능한 AI 기반 제조 운영 프레임 구축 이 과제를 통해 기업은 제조 설비 효율화, 불량률 감소, 고장 예측 정밀도 향상 등 실질적 생산성 향상 효과를 기대할 수 있으며, 산업별 디지털 전환을 가속하는 기반 기술 확보가 가능합니다.