[M.AX 풀스택 진화]〈2〉명장의 손끝, 데이터로 남는다

스페이스프로 기술자가 핸드레이업 작업을 하고 있다. 스페이스프로 제공

누리호의 페이로드 페어링과 1·2단 전방 동체는 탄소섬유 복합재로 만든다. 곡면 금형 위에 카본 프리프레그를 여러 겹 붙이고 눌러 압착한 뒤 고온·고압으로 굳혀 가볍고 강한 구조체를 얻는다. 이 작업은 사람이 손으로 하는 '핸드 레이업' 방식이다. 숙련자는 소재를 손으로 만지고 눈으로 보면서 절개가 필요한지, 어떤 모양의 패치를 붙일지, 어디를 어느 방향으로 얼마나 눌러야 할지 판단한다.

경남 밀양의 우주방산 복합소재 기업 스페이스프로는 포항공대와 함께 이 판단을 인공지능(AI)과 로봇으로 옮기는 작업을 하고 있다. 가압력 테이블로 작업자가 누르는 힘과 방향을 측정하고, 숙련자의 움직임은 뼈대(스켈레톤) 데이터로 추출한다. '명장'으로 불리는 14년 경력의 숙련 기술자가 참여해 지금까지 핸드 레이업 작업 영상 375건과 가압력 로그 132건을 모았다. 이를 바탕으로 핸드 레이업 공정의 노하우와 작업 설명을 자동으로 뽑아내는 AI 모델을 개발 중이다. 최종 목표는 숙련자의 일련의 판단을 AI와 로봇으로 구현하는 것이다.

스페이스프로는 국내 최초로 유리섬유 공업화에 성공한 한국화이바에서 출발했다. 나로호와 누리호 프로젝트에 참여해 페어링과 동체 복합소재 구조체를 만들었고, 신궁·천궁·천무 등 유도무기와 다연장로켓의 발사관·연소관도 공급한다. 지난해 매출은 2825억원, 임직원은 621명이다. 과제에 참여한 숙련 기술자는 오토클레이브 성형용 프리프레그 취급과 항공·우주용 복합재 부품 적층처럼 발사체 부품 제작의 고난도 기술을 갖췄다.

제조 현장에는 이렇게 매뉴얼에 적히지 않은 지식이 있다. 오랜 경험으로 몸에 익힌 '감'이다. 이런 암묵지는 도제식으로 전해져 왔고, 숙련공이 현장을 떠나면 함께 사라진다.

그 시점이 다가오고 있다. 국가데이터처에 따르면 올해 1분기 제조업 임금근로 일자리 429만4000개 가운데 50대 이상이 150만2000개로 35.0%를 차지했다. 1년 새 60대 이상 일자리는 2만7000개 늘었지만 20대 이하는 2만6000개 줄었다. 20대 이하 일자리는 전 산업 가운데 제조업에서 가장 많이 줄었다. 한국고용정보원은 제조업 취업자가 2024년 445만5000명에서 2034년 424만6000명으로 20만9000명 줄어들 것으로 내다봤다. 연 2.0% 성장을 이어가려면 2034년까지 제조업에만 18만1000명의 인력이 추가로 필요하다는 추산이다. 기술을 가진 세대는 은퇴를 앞두고 있지만 이를 물려받을 세대는 줄고 있다.

산업부가 올해 추가경정예산 480억원을 들여 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발' 사업을 시작한 이유다. 암묵지 사업을 대한민국 핵심자산인 제조업과 제조현장을 지키는 사업이라고 강조하는 이유기도 하다. 지난 6월 30개 과제를 착수해 과제당 국비 16억원을 받는다. 분야별로는 뿌리산업·소재가 14건으로 가장 많고, 검사·판정 6건, 용접·접합과 표면처리·도장·조색이 각 4건, 섬유·봉제 2건이다.

지난달 기준 과제들이 확보한 데이터는 670만건, 2.75테라바이트(TB)에 이른다. 영상 인터뷰와 작업일지 같은 사람 데이터에, 사람 데이터와의 인과관계를 라벨링하기 위한 설비 데이터를 함께 모았다. 다음 달에는 개발한 AI 모델을 현장에서 추가 검증한다.

현장마다 옮기는 지식은 다르다. 자동차 도장 분야는 명장들의 평균 연령이 55세 이상으로 기술 전수 단절이 우려되는 분야다. 전남 영광 과제는 도장 품질 판단 과정을 진단·원인·처방·근거·신뢰도 5단계로 체계화할 방침이다. 한미정밀화학의 원료의약품 공장에서는 원료 로트 차이나 반응액의 색과 점도처럼 표준 절차에 없는 상황에서 숙련자가 어떻게 대응하는지를 인터뷰와 작업 영상, 과거 배치 기록으로 모은다. 정유·석유화학 과제는 작업 절차서와 정비 매뉴얼, 도면, 데이터시트 같은 현장 문서를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 바꾼다. 참여기업 크라우드웍스는 최대 750만쪽의 비정형 문서를 처리할 수 있는 환경을 갖출 계획이다. 광주 평동산단의 프레스 공정 과제는 작업 영상과 숙련자의 음성, 설비 상태 데이터, 도면과 검사 기록을 '불량 사례' 단위로 묶고, 명장 검수를 거친 '골든 데이터셋'을 1500건 이상 확보할 계획이다.

숙련자의 판단을 데이터로 만들어 경험이 부족한 작업자를 돕고, 나아가 로봇에 적용한다는 것이 사업의 구상이다. 스페이스프로 과제는 다음달 AI 모델을 현장에 적용해 공정 정확도가 얼마나 나아지는지 측정하고, 내년 2월까지 모델을 고도화한다.

작업 데이터를 로봇까지 잇는 구상도 나왔다. 전병욱 한국자동차연구원 AI·자율주행기술연구소장은 11일 광주에서 열린 M.AX 지역 확산 컨퍼런스 기조강연에서 작업 행동 데이터를 모아 제조 월드모델을 만들고, 이를 바탕으로 로봇 행동을 학습시켜 제조 성능을 검증하는 '제조 암묵지 데이터 플라이휠'을 제시했다. 대규모 주행 데이터로 학습하는 자율주행과 달리 제조는 '고밀도 작업 데이터'가 핵심이라는 설명이다. 전 소장은 데이터와 월드모델, 경량화, AI 반도체, 안전성을 아우르는 '풀스택 기술자립'이 필요하다고 강조했다.

안영국 기자 ang@etnews.com