[특별기획] 대한민국 시험인증의 대전환… AI로 여는 미래 산업의 신뢰성

무인 시험소부터 가상 시뮬레이션까지, AI가 바꾸는 시험인증의 패러다임

데이터 허브로 거듭난 시험인증기관…공급망 매칭까지 산업 전주기 혁신

국내 시험인증 산업을 이끄는 시험기관들이 인공지능(AI)과 인공지능 전환(AX)을 필두로 미래 산업의 핵심 파트너로 거듭나고 있다. 한국기계전기전자시험연구원(KTC), 한국산업기술시험원(KTL), 한국화학융합시험연구원(KTR), FITI시험연구원, KOTITI시험연구원(가나다순)은 각 전문 분야에서 축적된 방대한 데이터를 통해 산업 전반에 지능화를 선도하는 중이다.

시험인증 기관들은 단순한 검증 역할을 넘어 AI 기반의 글로벌 산업 표준을 설계하는 디지털 퍼스트 무버로 성장하고 있다. 기관들이 품질 데이터를 AI 모델을 통해 글로벌 기술 장벽을 넘어서는 서비스를 제공함으로써 우리 기업의 해외 시장 진출을 지원하고 있다.

특히 피지컬 AI 확산 흐름에 대응해 국제 표준을 선제적으로 제안하고, 데이터 기반의 신뢰성 검증 체계를 구축함으로써 대한민국 AI 산업의 도약을 위해 핵심적인 가교 역할을 수행중이다. 글로벌 시장의 디지털 규제 대응과 신산업 주도권 확보를 위해 최전선에서 국가 경쟁력을 견인하고 있는 이들 기관의 행보에 산업계의 이목이 집중되고 있다.

(중략)

FITI, ‘5,000개 데이터셋 활용’ 가상공학

플랫폼 구축으로 글로벌 리더 도약 

소부장 융합혁신지원단 기초소재 대표기관으로서 ‘AX 지원 데스크’

미래차용 반도체 기판 수명 예측을 위한 AI 기반 DB 구축 사업 전개

▲보유 소프트웨어 및 해석 기술

FITI는 AI 대전환(AX) 시대를 맞아 60년간 축적된 방대한 산업 데이터를 바탕으로 데이터 기반 신뢰성 검증의 핵심 역할을 수행하며 국내 산업 전반의 디지털 전환을 주도하고 있다.

1965년 설립 이래 반세기 넘는 시간 동안 섬유, 소비재, 환경, 모빌리티 분야에서 독보적으로 쌓아온 데이터 자산은 단순한 기록을 넘어, 인공지능(AI) 모델의 고도화와 실질적인 AX 실증을 선도하는 핵심 동력으로 작용하고 있다.

FITI는 현재 산업통상부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 운영하는 소재·부품·장비 융합혁신지원단의 기초소재 분야 대표기관으로 활동 중이다. 이를 통해 고분자, 화학, 섬유 소재 산업이 인공지능 체계로 원활히 전환될 수 있도록 돕는 거점 역할을 충실히 수행하고 있다.

특히 기술, 인력, 인프라를 총동원해 국내 소부장 기업의 기술력을 글로벌 수준으로 끌어올리기 위해 운영되는 총 5개 분과 중, FITI는 기초소재 분과의 대표기관으로서 ‘AX 지원 데스크’를 설치해 밀착 지원에 나서고 있다.

데스크는 기업의 개별 수요에 맞춰 구성기관들이 맞춤형 지원팀을 꾸리고, 소재부터 공정, 시스템 연계에 이르는 통합 솔루션을 제공하고 있다.

또한 FITI는 ‘가상공학 플랫폼 구축사업’을 통해 산업 신소재 개발의 패러다임을 바꾸고 있다. ’22년 7월부터 ’26년 12월까지 진행되는 ‘디지털 전환 대응 데이터, AI, CAE 기반 섬유 신소재 및 복합구조체 개발지원 가상검증 플랫폼 구축’ 과제는 국내 섬유산업의 디지털 촉진을 위한 핵심 사업이다.

FITI는 섬유개발을 전면 디지털화하고 가상 검증 시뮬레이션을 도입했다. 이를 통해 해석 기반의 성능 예측과 가상-실증 데이터 연계가 가능해졌으며, 소재 개발 기간 단축과 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 기반을 구축하고 있다.

또한 재생섬유 기반 부직포 및 고기능성 안전보호 다층제품을 대상으로 독자적인 해석 기술과 소프트웨어를 적용해 정밀 분석을 지원하고 있다. 아울러 기존 해석 기술의 한계를 극복하고 예측 정확도를 높이기 위한 전용 AI 모델 개발에 착수했다.

구축된 시뮬레이션 데이터를 바탕으로 필터 소재의 주요 인자조건을 선정해 수행하는 ‘시뮬레이션 자동화 프로세스 개발’ 및 구축된 데이터를 활용해 필터 성능을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다.

구체적인 개발 단계로, 우선 필터 소재의 핵심 인자인 섬유 직경, 직경 편차, 두께, 공극률 등의 모델 변수를 정밀하게 설정한다. 이어 FiberGeo 모듈을 활용해 가상 모델을 생성하고, FiberDict 모듈을 통해 초기 효율 및 차압을 예측하는 필터 성능 시뮬레이션을 수행한다.

여기에 MatDict 모듈을 연계해 중량 등 세부적인 구조 정보를 추출하는 분석 과정을 거치며, 일련의 과정을 자동화해 총 5,000개에 달하는 방대한 시뮬레이션 데이터셋을 성공적으로 구축했다. 이처럼 정교한 프로세스를 통해 확보된 데이터는 향후 머신러닝 및 딥러닝 기반의 고성능 예측 알고리즘을 완성하는 핵심 자산이 되고 있다.

아울러 FITI는 미래 모빌리티 분야의 신뢰성 확보에도 박차를 가하고 있다. FITI는 ’25년 5월부터 ’29년 12월까지 ‘미래차용 반도체 회로기판(PCB) 고장예측을 위한 소재 열화 데이터 구축’ 과제를 수행 중에 있다.

미래차 전장품의 핵심인 PCB 소재의 장기적합성을 검증하기 위해 고장물리 DB를 구축하고, 열화 맞춤형 DB를 제공하는 AI 플랫폼을 개발하는 것이 골자다. 이를 위해 자동 UTM 및 오토스캐너 등 첨단 MDF 장비를 도입해 데이터 모달리티를 확대하고 있다.

AI 모델 개발 사례로 FIB-SEM 측정의 시간적 제약을 혁신적으로 단축하고자 시뮬레이션 고도화 전용 AI 모델을 개발했다. GAN 알고리즘을 활용해 실제 측정 데이터를 정교하게 학습시켰으며, 이를 통해 실측 데이터 없이도 신뢰도 높은 가상 이미지를 예측·생성할 수 있다.

이는 장시간이 소요되던 기존 FIB-SEM 측정 한계를 극복하고 가상 이미지를 통해 시뮬레이션 모델링을 고도화하는 기술로, 측정 시간 단축과 정밀도 향상을 동시에 달성할 수 있게 됐다.

FITI는 앞으로도 이러한 AI·AX 대응 전략을 더욱 강화해 제조기업들의 성공적인 디지털 전환을 뒷받침하는 중추적 역할을 수행할 계획이다.

(후략) 

김설경 기자

<출처: 산업인뉴스>

https://www.sanupin-news.kr/news/articleView.html?idxno=14316