[2026 울산혁신콘퍼런스]"산업현장 데이터 활용 한계, 공유 방안 머리 맞...

패널토론1-‘제조 데이터 공유 모델’‘울산형 산업 AI 생태계 구축’ 주제

▲ 26일 울산전시컨벤션센터에서 열린 2026 울산혁신콘퍼런스에서 패널들이 ‘제조 데이터 공유 모델과 울산형 산업 AI 생태계 구축’에 대해 토론하고 있다. 김도현기자 do@ksilbo.co.kr

‘2026 울산혁신콘퍼런스’ 첫번째 패널토론에서는 ‘제조 데이터 공유 모델’과 ‘울산형 산업 AI 생태계 구축’을 주제로 산업 현장의 데이터 활용 한계와 이를 극복하기 위한 현실적 해법이 집중 논의됐다.

참석자들은 기술과 데이터가 결합되지 않으면 AI 경쟁력 확보가 어렵다며, 울산이 데이터 기반 제조 AI 도시로 도약하기 위해서는 새로운 협력 구조가 필요하다고 입을 모았다. 특히 데이터를 어떻게 나눌 것인가보다 어떻게 만들어낼 것인가가 더 중요한 시점이라는 데 의견을 같이하며, 울산이 산업 AI 전환의 실험장이자 선도 모델이 될 수 있다는 기대를 나타냈다.

좌장을 맡은 양승준 UNIST 부교수는 “AI는 기술 보유자와 데이터 보유자가 결합해야 완성되는 구조”라며 “데이터는 기업의 핵심 자산인 만큼 공유에 대한 불안이 큰 것이 현실”이라고 짚었다. 이어 “데이터와 기술의 기여도는 사실상 50대 50으로, 이를 반영한 협력 모델 설계가 중요하다”고 강조했다.

김원현 슈타겐 대표는 산업 현장에서의 데이터 확보 어려움을 언급하며 “대기업은 데이터를 외부로 반출하지 않는 경우가 많아 AI 개발이 쉽지 않다”고 설명했다.

김 대표는 해법으로 “데이터를 공유받는 방식이 아니라, 테스트베드와 데이터 생산 환경을 직접 구축해 산업 데이터를 만들어내는 구조가 필요하다”며 “울산이 이러한 인프라를 갖춘다면 데이터 자체가 경쟁력이 될 수 있다”고 밝혔다.

하정석 한국은행 과장은 “데이터 공유나 인센티브 문제도 결국은 새로운 비즈니스 모델 창출과 연결돼야 의미가 있다”며 “기업, 연구기관, 정부가 함께 참여해 실증과 활용이 가능한 환경을 만드는 것이 중요하다”고 밝혔다.

보안 제약이 큰 공공 영역에서는 ‘간접 활용’ 모델이 대안으로 제시됐다.

윤성환 UNIST 교수, 윤성호 마키나락스 대표, 박태완 과기부 국장, 김형수 AI수도추진본부장(왼쪽부터)

최광식 한국수력원자력 기술혁신처장은 “원자력 데이터는 외부 공개가 어려운 특성이 있다”면서도 “디지털 트윈을 활용해 실제와 유사한 데이터를 생성하고, 이를 외부 연구와 교육에 활용하는 방안을 추진 중”이라고 설명했다.

윤성환 UNIST 교수는 ‘연합학습’을 대안으로 제시했다. 윤 교수는 “데이터를 한 곳에 모으지 않고도 각 기관이 보유한 데이터를 기반으로 모델을 공동 학습할 수 있다”며 “보안 문제를 완화하면서도 실제 데이터 수준의 성능을 확보할 수 있는 방법”이라고 말했다.

데이터 공유보다는 현장 중심의 축적에 무게를 둬야 한다는 의견도 나왔다.

박태완 과학기술정보통신부 국장은 “현재는 피지컬AI를 위해 어떤 데이터가 필요한지조차 정의되지 않은 단계”라며 “R&D와 실증 사업을 통해 지역 기업이 데이터를 축적하도록 지원하는 것이 현실적인 접근”이라고 제언했다. 이어 “R&D 과정에서 인센티브를 제공하는 바우처 사업 등을 통해 중소기업과 개발 기업의 협업을 촉진하겠다”고 덧붙였다.

울산시는 제조 산업 기반을 활용한 ‘소버린 AI’ 구축을 핵심 전략으로 제시했다.

김형수 울산시 AI수도추진본부장은 “지역에서 데이터를 생산·활용하고 기술까지 완결하는 자립형 생태계, 소버린 AI를 구축하는 것에 중점을 두고 있다”며 “대기업 중심 성공 사례를 기반으로 산업 전반으로 확산하겠다”고 공언했다. 주하연기자