[페로 컨퍼런스] "철강산업, 올드 패션 탈피 필요해"…CDS 전문가 양성 필수

철강사가 AI(인공지능)를 활용하기 위해서는 CDS(Citizen Data Scientist, 전문 분야를 그대로 유지하면서 데이터 가공 능력을 갖춘 사람) 등 관련 인력 양성이 필수적이라는 주장이 나왔다. AI를 일종의 쌀로 비유하자면, 밥과 떡 등을 조리할 수 있는 조리사가 필요하다는 설명이다. 또 sLLM(소규모 언어모델)을 사용해 설비별 LLM(거대 언어 모델)을 구축하자고 제안했고, 이에 따라 향후 철강산업이라는 큰 그림 속에서 AI라는 파트를 어떻게 삽입할지 고민해야 한다는 업계 ‘화두’를 던졌다.

윤석용 명지대 AI정보과학전공 교수는 지난달 29일 페로타임즈가 개최한 ‘제2회 페로컨퍼런스’에서 ‘디지털 전환 시대, 철강산업 영향과 대응전략’이라는 주제로 발표를 진행했다.

윤 교수는 “AI의 LLM 기술을 어디에 써야할지 라는 생각은 쌀로 비유하자면 이 쌀로 떡을 만들지 밥을 만들지 고민하는 것과 같은 맥락이다”라며 “철강산업에서 이같은 쌀을 효과적으로 활용하기 위해서는 사내 전문가를 필수적으로 양성해야 한다”고 말했다. 이어 “AI가 만들어낸 결과값에 대한 최종 검수는 여전히 인간이 해야한다”고 포문을 열었다.

또 “특히 CDS 같은 방식의 양성이 필요하다”며 “쉽게 말해 전문가로서 데이터 분석을 하되, 이것이 본업이 아니라는 점을 인지해야 한다”고 설명했다. 실제 직무는 영업 혹은 연구나 압연 등의 생산시설에서 일하는 것을 그대로 유지하고, 기업에서 이런 현업 전문가들을 데이터 분석이 가능한 인원으로 발전시키는 것이 중요하다는 뜻이다.

그는 “이같은 인력 양성이 선결된 후에야 현장의 PLC(디지털 동작 전자장치 시퀀스)나 DCS(분산제어이스템)등의 셋업에 적용할 수 있다”고 말했다. 고전적인 알고리즘에 대한 이해가 있어야 AI를 도입할 수 있으며, 또 데이터 자체의 중요성도 크다는 설명이다.

이어 “실제적인 AI 사용을 위해서는 LLM을 구축해야 하는데, sLLM 사용을 통해 설비별 LLM을 비교적 쉽게 구축할 수 있다”며 “단, AI LMM 이런 기술적인 내용만 도입을 검토하는 것이 아니라 철강이라는 거대 산업군의 균형 잡힌 투자가 필요하다”고 주장했다.

이에 따라 철강산업이라는 큰 그림을 먼저 그린 뒤, 그 안에 AI라는 툴을 어떻게 넣을 것인지 고민해야 한다고 봤다.

마지막으로 윤 교수는 “철강사의 AI 도입에는 CDS 인력 양성, AI 관련 기술 투자, 철강 도메인 맞춤형 AI 솔루션 개발, 데이터 거버넌스 체계 확립, 인프라 구축 등 5가지가 필요하다”고 말했다.