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[IT뉴스][Daily AI] 제조 데이터부터 피지컬AI까지…AI 기업들 현장 확장

온카뱅크관리자

2026-07-29 18:27:29

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 [디지털데일리 구아현기자] 국내 인공지능(AI) 기업들이 제조 데이터 전환과 피지컬 AI 인프라 구축, 산학 인재 양성 분야에서 사업을 확대하고 있다. 한국딥러닝은 서연이화의 제조 문서 데이터화에 참여하고, 마음AI는 국립공주대 AI 데이터팩토리 구축에 나선다. 포티투마루는 산학 협력을 통해 추진한 생성AI 인재 양성 성과를 공개한다.
 ◆한국딥러닝, 서연이화 제조문서 AI 데이터로 전환=한국딥러닝이 서연이화의 AI 구축 사업에 참여해 비정형 문서를 데이터화하는 AI OCR·Parser 솔루션을 공급한다고 29일 밝혔다.
 이번 사업은 지산소프트가 주관하고 코난테크놀로지와 한국딥러닝이 참여한다. 한국딥러닝은 이 중 문서 데이터화 부문을 맡는다.
 서연이화는 PDF·이미지·엑셀·PPT 등 다양한 형태로 문서를 축적해왔다. 이번 사업을 통해 이들 문서를 검색·분석이 가능한 데이터로 전환할 계획이다.
 한국딥러닝은 개별 파일에 흩어진 공정·설계 정보를 데이터로 바꿔, 문서 확인·재입력 등 반복 업무를 줄이고 현장 생산성을 높인다는 방침이다.
 핵심 기술은 AI OCR과 Parser다. AI OCR은 문서 이미지의 텍스트를 인식하는 동시에 해당 항목을 식별해 핵심 정보를 자동 추출한다. Parser는 텍스트·표·이미지 등 문서 구성 요소를 15종의 레이아웃 태그로 세분화해 구조를 분석한다.
 특히 중첩된 표나 병합된 셀 같은 복잡한 구조도 HTML 형태로 정확하게 변환할 수 있어, 정형화되지 않은 제조 현장 문서도 원본 구조를 유지한 채 데이터로 옮길 수 있다. 한국딥러닝은 이번 사업을 계기로 문서 AI 기술의 제조 분야 적용을 넓혀갈 방침이다.
 ◆마음AI·공주대, 피지컬AI 데이터팩토리 구축 착수=마음AI가 국립공주대와 추진 중인 AI 인프라 구축 사업의 2단계인 'AI 데이터팩토리' 구축에 착수한다고 29일 밝혔다.
 지난해 마련한 디지털 시뮬레이션 환경을 바탕으로, 실제 환경에서 생성되는 데이터를 수집·관리하고 AI 모델 학습·고도화까지 연결하는 인프라를 구축하는 것이 핵심이다.
 1차 사업이 가상환경에서 피지컬 AI와 로봇을 개발·검증하는 기반을 마련하는 단계였다면, 2차 사업은 현실에서 생성되는 데이터를 AI 자산으로 전환하는 단계다.
 AI 데이터팩토리는 로봇과 AI 시스템이 실제 환경에서 축적한 시각·음성·행동 데이터를 수집·가공해 AI 모델의 재학습과 성능 개선으로 연결하는 인프라다.
 마음AI는 데이터 생성부터 관리, 학습, 검증, 운영까지 하나의 체계에서 수행하는 피지컬 AI 데이터 파이프라인을 구현할 계획이다. 이를 통해 시뮬레이션에서 검증된 AI 모델을 실제 환경에 적용하고, 현장 데이터로 모델을 다시 고도화하는 선순환 구조를 갖추게 된다.
 ◆4개 대학과 키운 생성AI 인재…포티투마루, 실증 성과 공개=에이전틱 AI 스타트업 포티투마루가 29일부터 31일까지 서울 코엑스 더플라츠에서 열리는 '2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트'에 참가해 '생성AI 선도인재양성 사업'의 실증 성과를 공유한다고 29일 밝혔다.
 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능대학원협의회가 주관하는 AI 인재 산학 교류의 장으로, 개회식과 기조강연, 대학원생 챌린지 포스터세션 등이 사흘간 이어진다.
 29일 오전에는 산학 상생 간담회와 개회식, 산학협력 AI인재양성 비전선포식이 진행됐다. 생성AI 선도인재양성 사업 주관기관으로 2024년 선정된 포티투마루의 김동환 대표도 자리를 함께했다. 이 사업은 2024년 포티투마루와 바이브컴퍼니 2개사로 출발해 올해 13개 주관기관 체제로 확대됐다.
 30일 코엑스 3층에서 열리는 '생성AI 성과교류회'에서는 정휘웅 포티투마루 언어지능연구소장이 성균관대·부산대·UNIST·인하대 등 4개 거점대학과 추진해 온 산업융합형 멀티모달 생성AI 인재양성 성과를 발표한다. 성균관대는 개인화 생성 모델 기반기술, 부산대는 멀티모달 환자 데이터 기반 임상 진료차트 자동 생성, UNIST는 교통 상황 분석·예측 프레임워크, 인하대는 물류 프로세스 최적화·자동화 성과를 각각 공유한다.
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