▲ 화학연구원 신정호 박사가 인터컨티넨탈 코엑스 모데라토 홀에서 소재 분야 AI 활용에 대해서 설명하고 있다.

제조업의 디지털 전환 가속화에 발맞춰 소재·부품 개발 및 공정에서의 인공지능(AI) 기술 도입이 필수적인 가운데 대표 및 임원진, 중간관리자 등 직무에 맞는 AI 역량을 강화하는 교육이 실시된다.

나노융합산업연구조합(이사장 홍순국, 이하 나노조합)은 지난 12일 서울 인터컨티넨탈 코엑스 호텔에서 나노·탄소기업 경영진 및 임원이 참석한 가운데 ‘소재·부품 산업분야 리더 역량강화 교육’을 온·오프라인으로 실시했다고 밝혔다.

나노조합은 과학기술정보통신부가 지원하는 ‘산업전문인력 AI 역량강화 사업’의 주관기관을 맡아 소재·부품 분야 기업의 AI 도입 촉진과 AI 전환 핵심인력 및 인재육성을 위해 ‘소재·부품 분야 AI 적용을 위한 전문교육’을 추진 중이다.

소재 인공지능(AI)은 학습된 소재개발 단계(원료→조성→공정→물성)별 핵심 데이터를 기반으로 시행착오를 현저히 감소시켜 개발 비용절감과 신속한 산업소재 설계가 가능한 차세대 개발방식이다. 연구자들이 시험해왔던 물질 정보와 테스트 결과를 토대로 미적용 화학물질들을 추천, 최적의 물질 조합 및 배합비율을 빠르게 얻을 수 있어 국내에서도 고품질 탄소섬유 등 첨단소재 개발 기간 단축에 활용되고 있다. 그러나 소재 R&D에 있어 AI는 아직도 탐색 및 설계 등 일부분에만 적용되고 있어 전 단계 확대가 시급한 상황이다.

교육과정은 △리더(소재부품 융합산업 경영진 및 임원) 과정 △중간관리자(소재부품 산업 재직자) 교육과정 △AI융합 전문가(AI·SW 개발자 및 컨설턴트) 과정 으로 구성됐다.

리더 교육과정의 일환으로 열린 이날 교육에서는 △소재분야 AI 활용 연구(신정호 화학연구원 선임) △소재 개발을 위한 디지털 데이터 AI 서비스 플랫폼(지수영 전자통신연구원 책임) △AI 적용을 위한 고품질 화학소재 확보 및 활용 방안(박재성 화학연구원 책임) 등이 발표돼 AI를 활용한 소재 개발 최신 동향을 공유했다.

화학연구원 신정호 박사는 소재정보학과 기계학습, AI를 활용한 소재 연구 사례, AI 기술의 발전, AI를 활용할 수 있는 웹서비스를 설명했다. 신정호 박사는 전기자동차에서 폐기한 배터리의 재활용 결정에 머신러닝 기계학습을 활용할 수 있다고 설명했다. 기계학습을 활용한 폐배터리 분류는 배터리 셀의 용량과 저항을 측정해서 데이터를 수집하고 클러스터링 방법으로 폐기된 셀을 분류한다. 이를 통해 배터리 신뢰성 향상과 재활용 주기를 가속화 할 수 있는 장점이 있다.

소재·부품 AI 전문교육에서는 리더 교육 이외에도 소재·부품 산업분야 현장에서 필요로 하는 AI 전문인력을 육성하기 위한 중간 관리자 교육도 연중 내내 실시된다. AI를 활용한 배터리 양극재 소재 결정구조 예측, 경량·고강도 플라스틱 특성 예측, 소재부품 생산공정 최적화 등 다양한 프로그램을 통해 기업 전문인력들이 디지털 전환시대에 대응할 수 있는 인사이트를 제공할 것으로 기대된다.

각 교육과정은 연말까지 상시적으로 참가자를 선착순으로 모집 중(과정별 15명)이며 교육비용은 무료이다. 접수방법은 웹사이트(www.nano-edu.kr)를 통해 온라인으로 접수하면 된다. 기타 자세한 사항은 전화(031-548-2022) 또는 이메일(nano-edu@nanokorea.net)로 문의하면 된다.

나노조합 관계자는 “제조업 디지털 전환시대가 도래하고 있지만 중소기업들은 AI 전문가도 부족하고 어렵게 생각하다보니 AI에 대한 접근조차도 쉽지 않은 상황”이라며 “임원과 중간관리자 눈높이에 맞는 AI 교육을 통해 보다 많은 중소기업들이 AI 기술을 쉽고 적극적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

한편 나노조합은 나노물질·제품의 시험평가 방법이 필요하거나 판매·수출을 위해 국내·외 신고·등록을 추진하는 나노 중소·중견기업에게 나노 물질·제품의 성능·안정성 시험 평가법 및 시험기관 정보를 제공하고, 국내·외 나노안전 규제 대응 비용을 지원하는 사업도 추진 중이다.

▲ 소재부품 분야 AI 인력강화 지원사업 참가자를 모집 중이다.(중복신청가능)