AI Factory Connect Day 2026
AI 팩토리 커넥트 데이 2026
- 목적: 제조 AI기술 및 업계 동향 세미나, AI팩토리 기술 확산을 위한 커뮤니티 구축
- 일시: 2026. 2. 25(수) 12:30-17:30
- 장소: 한국과학기술회관 중회의실8 (지하 1층)
서울시 강남구 테헤란로 7길 22 - 구성: AI팩토리 업계 동향, 제조AI 기술 소개, 사례 공유, 현장 상담(사전예약 업체 대상)
- 주최: 산업통상부, 경기도, 성남시
- 주관: 제조AI 솔루션 개발 지원센터 (KETI∙KAIST)
‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’은 제조기업 실무자와 인공지능·AI팩토리 분야 전문가를 연결하여, 현장 중심의 지속적인 기술 확산과 협업을 도모하는 네트워킹 행사입니다. 본 행사에서는 제조AI 업계 주요 동향을 다루는 초청 강연 및 기술 세미나를 진행하며, 제조 현장의 애로사항을 전문가와 직접 논의할 수 있는 현장 기술 상담 프로그램도 함께 마련했습니다. 제조기업 실무자 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.
프로그램
| 시간 | 세션 | 제목 | 연사 |
|---|---|---|---|
| 12:30 - 13:00 | - | 등록 | - |
| 13:00 - 13:10 | 개회사 | 개회사 | 신준호 수석연구원 한국전자기술연구원(KETI) |
| 13:10 - 13:40 | 초청 강연 I |
Agentic AI로 가는 길: AI Ready 데이터와 산업형 AI 에이전트 전략 |
양수열 CTO ㈜ 크라우드웍스 |
| 13:40 - 14:10 | 초청 강연 II | 제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법 | 이종석 교수 / KAIST 산업및시스템공학과 |
| 14:10 - 14:40 | 기술 동향 | 멀티모달 제조 파운데이션 모델·디지털 트윈·에이전트로 완성하는 Closed-loop 운영 | 임학수 연구원 / KAIST 김재철AI대학원 |
| 14:40 - 15:00 | Coffee Break/네트워킹 | - | - |
| 15:00 - 15:30 | 초청 강연 III | 인공지능의 제조 공정 적용 | 유보선 기술이사 ㈜ 인이지 |
| 15:30 - 16:00 | 업계 동향 | 제조AI 솔루션 도입 사례 | (주)원프레딕트 |
| 16:00 - 16:10 | 장내 정리 | - | - |
| 16:10 - 17:10 | 기술 상담 | 사전예약 업체 대상(각 30분) | 제조AI 솔루션 개발 지원센터 자문위원 |
| 17:10 - 17:20 | 폐회 | - | - |
강연 소개
(초청 강연 I) Agentic AI로 가는 길: AI Ready 데이터와 산업형 AI 에이전트 전략
연사: 양수열 CTO, (주)크라우드웍스
강연 요약: 기업이 AI를 업무에 효과적으로 적용하려면 Model, Data, Process 3가지 요소가 필요합니다. 이 중 Process는 지난 30년간 IT 시스템 도입을 통해 이미 상당 부분 정립되어 있고, Model은 가져다 쓰는 선택지가 되었습니다. 결국 AI 도입의 승부처는 Data입니다. 하지만 기업 데이터는 정형·비정형이 섞여 있고, 대부분 Machine Readable하지 않은 상태라 바로 활용이 어렵습니다. 따라서 실질적인 AI 성과를 위해서는 데이터 정제·구조화·라벨링 등 “활용 가능한 데이터”를 만드는 작업이 최우선 전략입니다. 오늘 발표를 통해 AI-Ready 데이터 구축 전략을 자세하게 설명드리겠습니다.
약력
- (주)크라우드웍스 CTO
- 전자정부 프레임워크 오픈소스 재단 이사
- 이노베이션 아카데미 이사
- 디지털 미래인재 양성 서울시장 표창(2024)
- SW산업발전 유공 정보통신부장관 표창 (2005, 2022)
- Oracle ACE (2010)
- 한국인 최초의 자바 챔피언 (2005)
(초청 강연 II) 제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법
연사: 이종석 교수, KAIST 산업및시스템공학과
강연 요약: 제조 현장에서 수집되는 데이터는 본질적으로 불확실성이 크며, 이를 고려하지 않은 단순한 데이터 기반 학습은 실제 공정 적용에 한계를 가집니다. 특히 제조 AI는 예측 성능뿐 아니라, 결과의 일관성과 물리적 타당성을 함께 만족해야 활용될 수 있습니다. 본 발표에서는 실제 프로젝트 경험을 바탕으로, 데이터 불확실성이 모델 학습과 현장 적용에 어떤 문제를 야기하는지 사례를 들어 설명합니다. 또한 이러한 한계를 극복하기 위해, 제한된 데이터 환경에서도 안정적으로 학습할 수 있는 모델 설계 및 학습 전략을 소개합니다.
약력
- (現) 부교수, KAIST 산업및시스템공학과 (2024.09 ~ 현재)
- (現) POSCO 특임교수 (2025.11 ~ 2028.10)
- (前) POSCO 전문교수 (2017.08 ~ 2021.03)
- (前) 조교수/부교수, 성균관대학교 시스템경영공학과 (2012.03 ~ 2024.08)
- (前) JMP-Analytics Software Engineer, SAS Institute, USA (2009.06 ~ 2012.01)
- 산업공학 박사, Iowa State University, USA (2009)
(초청 강연 III) 인공지능의 제조 공정 적용
연사: 유보선 기술이사, (주)인이지
강연 요약: 설명가능 인공지능 기반의 주요 공정 변수 예측 및 제조 공정 최적화
시멘트 소성로, 유리 용해로 등 열처리 공정 최적화
석유화학 공정 D95 품질 예측 및 열처리 자동 제어, 수소 생산 공정 최적화
화장품, 안료 및 열처리 후 물성 예측 및 최적 제어
제품 이미지 기반 불량 예측
약력
- (주)인이지 기술이사
- 선임연구원, KAIST AI대학원 성남연구센터
- 박사, 인하대학교 정보통신공학
(기술 동향) 멀티모달 제조 파운데이션 모델과 디지털 트윈·에이전트로 완성하는 Closed-loop 공정 운영
연사: 임학수 연구원, KAIST 김재철AI대학원
강연 요약: 자율제조는 공정 데이터를 인지·추론·실행으로 연결하는 Closed-loop 공정 운영으로 진화하고 있습니다. 본 강연은 멀티모달 제조 파운데이션 모델, 합성데이터+현장 파인튜닝, 엣지 운영, 디지털 트윈·로봇 연계 등 최신 기술 트렌드와 도입 포인트를 정리합니다.
약력
- KAIST 김재철AI대학원 박사과정
- 생성 모델(특히 score-based diffusion model), 시계열 모델링 및 예측, 그리고 기계학습·동역학계·과학계산의 접점에 있는 뉴럴 미분방정식을 연구하고 있다. 최근에는 이를 제조 분야 및 다양한 산업 현장에 적용하는 실증 연구에 집중하고 있다.
(업계 동향) 제조AI 솔루션 도입 사례
연사: 장범찬 PM, (주)원프레딕트
강연 요약: 제조 AI 솔루션 도입 최신 사례 공유
회사 소개: ㈜원프레딕트는 PdM(Predictive Maintenance)과 APM(Asset Performance Management) 솔루션 분야의 선도 기업으로, 대표 제품인 ‘가디원(Guardione)’은 빅데이터 기반의 AI 알고리즘을 활용해 제조 산업의 설비 상태를 분석∙진단함으로써 설비 고장으로 인한 산업 재해를 줄이고 생산성 향상에 기여합니다. 또한, 가디원에 적용된 기술력을 바탕으로 산업통상자원부 NET(New Excellent Technology) 신기술 인증과 과학기술정보통신부 우수연구개발 혁신제품 지정 등을 획득한 바 있습니다.
포스터
주최/주관
주최: 산업통상부, 경기도, 성남시
주관: 제조AI 솔루션 개발 지원센터 (KETI∙KAIST)
문의
행사 관련 문의는 담당자에게 연락해주시기 바랍니다.
이메일: 서아람 (aramseo@kaist.ac.kr)