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▲ ‘나노융합산업 AI솔루션 실증·확산 지원 Kick-off 총괄 워크숍’ 참석자들이 기념촬영에 응하고 있다.

나노융합산업협회, AI솔루션 실증·확산 지원 사업 총괄 워크숍 성료

네패스·대성금속·무림피앤피·한솔케미칼·바이오니아, AI로 소재·공정 최적화

나노소재 사업화에 인공지능(AI)이 활용되면서 원하는 물성에 맞는 새로운 구조를 생성하는 방식으로 패러다임이 급격히 전환되고 있는 가운데, AI 활용 확산에 필수적인 학습 가능한 데이터 구축과 실증이 본격 추진된다.

한국나노융합산업협회(회장 홍순국)는 지난 9일과 10일 양일간 소노캄 고양에서 ‘나노융합산업 AI솔루션 실증·확산 지원 Kick-off 총괄 워크숍’을 개최했다.

한국나노융합산업협회는 산업통상부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 ‘2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업’에 주관기관으로 선정돼, 나노소재 분야 대표 수요기업의 실제 현장문제를 AI로 해결하는 실증사업을 추진 중이다.

이번 사업은 나노소재 개발과 제조공정 분야에 특화된 AI 솔루션을 기업 현장에 적용하고, 실증을 통해 검증된 성과를 업계가 공동으로 활용할 수 있는 AI 데이터 기준과 서비스모델로 확산하는 것을 목표로 하고 있다.

협회는 참여기업이 보유한 실험데이터, 공정데이터, 시험·분석데이터, 품질데이터 등을 AI가 학습 가능한 형태로 구조화하고, 이를 실제 AI 모델에 적용할 계획이다.

이러한 실증 성과를 바탕으로 △나노소재 AI 데이터 구축 가이드 △나노소재개발 분야 학습용 AI 데이터셋 스키마 △나노소재 제조공정 분야 학습용 AI 데이터셋 스키마 △나노소재 AI 서비스 기본모델 2종을 도출할 예정이다.

이날 워크숍에는 사업 주관기관인 나노융합산업협회와 공동기관으로 참여하는 카이로스랩, 한국화학연구원과 수요기업인 네패스, 대성금속, 무림피앤피, 한솔케미칼, 바이오니아 등 기업 관계자들이 참석해 성공적인 사업 수행을 위한 협력을 모색했다.

▲ 박주영 나노융합산업협회 PM이 ‘나노융합산업 AI솔루션 실증·확산 지원 Kick-off 총괄 워크숍’에서 인사말을 하고 있다.

워크숍에서는 특강으로 △첨단나노소재 AI 트렌드와 전망(나준채 카이로스랩 대표) △AI 전환의 시작점-데이터베이스 구축(정동현 인실리코 연구소장)이 진행됐고 5개 수요기업들의 AI 실증계획이 발표됐다.

소재 R&D는 과거 연구자의 경험과 반복 실험에 의존하는 방식에서 벗어나 데이터와 AI를 활용해 목표 물성을 가지고 후보 물질을 생성·검증하는 방식으로 전환되면서 10년 이상 걸리던 개발기간이 1~2년으로 크게 단축되고 있다.
나아가 인간의 개입 없이 ‘AI 설계-로봇합성-자동분석-재학습’이 반복적으로 이뤄지는 자율실험실이 본격화되고 있는데, 미국 로런스버클리연구소는 이를 통해 17일간 41종의 신물질을 합성하는 성과를 거두기도 했다.

AI 공급기업인 카이로스랩의 나준채 대표는 소재 AI 기술은 크게 물성 예측, 생성·역설계, 대규모 언어모델(LLM) 에이전트, 자율실험실, 파운데이션 모델 등으로 나눌 수 있으며 각 기술에는 구조화된 실험·공정 데이터가 필요하다고 밝혔다.

또한 향후 3~5년에는 범용 소재 대형 AI 모델이 상용화돼 AI 진입장벽이 낮아지고 자사 데이터의 가치는 높아질 것이며 실험·파일럿 라인의 반자동화가 진행될 것이라고 예측했다. 특히 데이터 거래·공유 체계가 본격화되면서 소재 데이터 스키마·품질 표준을 가진 기업이 생태계를 주도할 것이라고 강조했다.

때문에 소재 중소기업들은 AI로 읽을 수 있는 형태의 데이터를 축적해야 하며, 처음부터 AI 전담 조직을 갖추지 말고 특정 불량 유형 사전 감지와 같이 한 개의 공정·품질 지표를 골라 미니 개념증명(PoC)으로 검증한 후 검증된 AI 모델을 타 공정으로 적용하고 데이터 기록 방식을 사내 표준으로 정착시키는 방식을 추천했다.

나준채 대표는 “향후 같은 AI 모델을 사용하는 시대에는 남이 갖지 못한 현장의 데이터가 곧 경쟁력”이라며 “이번 나노융합산업 AI솔루션 실증·확산 지원사업을 통해 자사 데이터로 검증된 첫 AI 모델과 데이터셋을 확보해 표준을 선점하는 효과가 있을 것”이라고 밝혔다.

▲ 나준채 카이로스랩 대표가 ‘첨단나노소재 AI 트렌드와 전망’을 주제발표 하고 있다.

AI 활용 소재개발 플랫폼을 공급하는 인실리코의 정동현 연구소장은 신소재 R&D에서 생산되는 데이터 양이 절대적으로 부족한 가운데 비정형 데이터(연구노트, 사진, 동영상 등)는 많은 비중을 차지하고 있고 실패 데이터 관리 부족, 데이터 통합 한계 등으로 AI 활용에 한계가 있다고 진단했다.

이를 해결하기 위해선 소재 분야에 효과적인 데이터베이스를 구축해야하며, 이를 위해 △명확한 데이터 관리 책임·권한·규칙 수립 △다양한 부서와 시스템 간 데이터 연동을 위한 표준화된 포맷과 프로토콜 구축 △핵심 데이터 보호를 위한 보안 대책 수립 및 전 직원이 데이터의 가치를 이해하는 조직 문화 형성 △데이터·AI 전문인력 양성 및 외부 전문기업과의 협력 등이 필요하다고 제언했다.

이번 워크숍에서 사업 참여 수요기업들은 향후 실증계획을 발표했다. 네패스는 RMS 연계 나노전자소재 제조공정 최적화를 통해 사후 대응형 제조에서 사전 예측형 스마트 제조로 전환한다는 계획이다.

대성금속은 은나노 및 금속-그래핀 복합소재 개발·제조 AI 실증을 통해 세계 최고 수준의 금속-그래핀 페이스트를 개발하고 국내외 시장을 확대할 예정이다.

무림피앤피는 나노셀룰로오스 제조공정 조건 최적화를 통해 제조기술을 고도화하고 반복 실험 감소, 품질 사전 예측을 통한 제품 개발 기간 단축 및 비용 절감에 나선다는 계획이다.

한솔케미칼은 퀀텀닷(QD) 나노소재 최적화 및 품질 예측을 통해 소재 생산에 있어 원료품질 핵심 원인인자 발굴, 불량률 감소, 업무 자동화 등을 추진할 예정이다.

바이오니아는 나노바이오소재 적용제품의 외부평가 환류형 AI 실증을 통해 개인별 제품 투여주기를 분석하고 실증 데이터를 자산화시킬 계획이다.

사업 총괄책임자인 박주영 나노융합산업협회 PM은 “이번 사업은 나노소재 기업의 현장문제를 AI로 해결하는 동시에, 업계가 공동으로 활용할 수 있는 데이터 구축 기준과 서비스모델을 만드는 데 의미가 있다”며 “실증에서 도출된 데이터 기준과 AI 적용 방법론이 더 많은 나노기업 현장으로 확산될 수 있도록 AI 활용 수요를 발굴하고 후속 지원으로 연결하는 확산 프로그램을 함께 추진하겠다”고 밝혔다.

▲ `나노코리아 2026`에서 총괄 워크숍 분과회의가 열렸다.

출처 : 신소재경제(https://www.amenews.kr/)