Page 18 - 수산가족 2025 SUMMER

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SOOSAN [ ] 수산 안테나 18

news 수산그룹,

AI 및 데이터 활용 제조업
수산그룹
8 생산성 향상 방안 세미나 개최

Group 최적설계 대중화: ‘AI 도구’가 만드는 R&D 혁신

지난 5월 13일, 한양대학교 명예교수이자 ㈜피도텍 대표인 최동훈 교수의 ‘AI 및 데이터 활용
제조업 생산성 향상 방안’ 강연이 열렸다. 그 핵심 메시지에 개인적인 경험을 더해 수산그룹
임직원들에게 조금 더 쉽게 전달하고자 한다.

“AI는 마법상자가 아니라, 도구(tool)입니다.”
글. 수산그룹 전략기획실 문제는 이 도구를 누가 더 쉽고 빠르게 다루느냐에 달려 있다. ㈜피도텍의 AADO(AIAided
신사업추진팀
Design Optimization)와 DAVIS(Data Analysis, Visualization, Interactive Storytelling)는 설계
이은택 과장
엔지니어뿐만 아니라 비전문가에게도 ‘원클릭 최적설계’와 ‘자동 보고서’를 제공한다.
데이터 → AI/ML → 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 이어지는 파이프라인을 자율화하여 R&D 생산
성을 20~30% 향상시키고, 설계 이력을 체계적으로 축적해 반복 학습을 가속화한다.

▶ AI 활용 프로세스
수산그룹은 전 직원이 AI를 업무에 적극적으로 적용하기 위해 도전하고 있다. 이에 최동
훈 교수는 AI 활용 과정에서 반드시 기억해야 할 프로세스를 몇 가지 강조했다.

① 데이터 수집 및 정리 → 데이터 분석 및 가공
현재 GPT가 할 수 있는 데이터 클리닝의 양은 제한적이다. 상용 서비스들은 수익화를
위해 사용량을 제한하고 있기 때문에, 대량의 데이터를 처리하려면 유료 API 사용이 불
가피하다. 그러나 그마저도 완벽하지 않기 때문에, 대량의 데이터를 처음부터 AI 학습에
적합한 데이터베이스 형태로 구축하는 것이 가장 바람직하다.

② AI 모델 구축 및 학습 → 결과 예측 및 평가
기존에는 머신러닝/딥러닝 모델을 scikit-learn, XGBoost, TensorFlow 등 오픈소스 패
키지로 주로 개발했다. 이러한 패키지는 VSCode나 Jupyter Notebook에서 쉽게 사용할
수 있다. 최근에는 AI 전문 기업들이 자체 개발한 유료 패키지로 더 높은 성능을 제공하
며, 이를 통해 수익을 창출하는 구조다. 우리가 흔히 사용하는 LLM 서비스들도 대부분
오픈소스 패키지를 기반으로 하며, 완벽하진 않지만 이제 10년 전 AI 전문가 수준의 모
델은 누구나 쉽게 쓸 수 있게 되었다.