이 기사는 2025년 11월 03일 15:44 thebell 에 표출된 기사입니다.

"제조산업에 인공지능(AI)을 접목한 M.AX(Manufacturing AX)에 무게가 실리는 가운데 위세아이텍은 이미지를 분석해 이상 부위를 자동으로 찾아주는 'Patchcore' 모델 위주로 연구개발을 진행하고 있다. 덕분에 모빌리티 분야를 중심으로 품질관리 공정에 도입 가능한 AI 기술을 선보일 수 있는 단계까지 도달했다."

황덕열 위세아이텍 부사장은 지난달 코엑스마곡에서 열린 '국제 연구산업 컨벤션 2025'에서 더벨을 만나 이같이 말했다.

위세아이텍은 1990년 설립됐을 당시부터 데이터 컨설팅에 역량을 지녔던 기업이다. 이후 AI 개발 플랫폼인 '와이즈프로핏(WiseProphet)'을 성공적으로 론칭함으로써 AI·빅데이터 전문기업으로 거듭나는데 성공했다.

국제 연구산업 컨벤션 2025에서는 AI 전문성을 품질관리 분야에 적용한 기술을 전면에 내세웠다. 위세아이텍은 산업통상자원부가 지난 6월 공고한 '2025년도 AI 자율제조 SDM(Software defined manufacturing) 플랫폼 기술개발 사업'의 주요 연구개발기관으로 선정된 이래 관련 역량을 집중해왔다.

해당 사업은 제조산업에 적용 가능한 'MFM(Manufacturing foundation model)' 핵심 기술을 개발하는데 초점이 맞춰져 있다. 시계열과 이미지같은 제조 데이터를 사전 학습한 AI 모델을 현장에 도입해 산업 경쟁력을 끌어올리겠단 취지다. SDM 플랫폼은 제조산업 현장에서 데이터를 운영·관리하는데 특화돼 있다.

위세아이텍이 지난 8월 참여기업으로 선정된 'K-휴머노이드 연합'과도 연관성이 높다. 산업통상자원부가 주관한 K-휴머노이드 연합은 로봇·AI 전문기업과 부품·수요기업, 주요 대학 등이 참여한 산·학·연 연합체다. 산업통상자원부는 K-휴머노이드 연합과 'AI 자율제조 선도 프로젝트(현 AI 팩토리 선도 프로젝트)'를 주축으로 M.AX에 힘을 싣고 있다.
위세아이텍이 선보인 품질관리 모델은 Patchcore가 기반이다. Patchcore란 이미지를 기반으로 이상 상황을 진단할 수 있는 딥러닝 AI 모델을 의미한다. 기존에는 1000장 이상의 라벨링 작업이 요구돼 제조 환경에 도입하는데 있어 진입장벽이 존재했다. 위세아이텍은 라벨링 작업을 최소화하는 동시에 정확도를 담보하는 방식으로 효율성을 높였다.

단순히 결과값을 전달하는데 그치지 않고 원인을 설명할 수 있는 XAI(Explainable AI)라는 부분도 특장점이다. 이상 패턴과 히트맵에 대한 설명을 자동으로 생성해 효율적인 분석이 가능하다. 위세아이텍은 피지컬AI를 기반으로 'AI 팩토리'가 구체화되는 만큼 향후 로봇 등과 연계해 활용도를 높이는 방안도 고민하고 있다.

황 부사장은 "대기업 혹은 중견기업 위주로 AI를 산업환경에 적용하려는 움직임을 보이는 반면 중소기업들은 예산 등 현실적인 문제 때문에 도입 면에서 소극적일 수밖에 없다"며 "그럼에도 중소기업에도 품질관리 등 분야에 AI를 접목해야 한다는 필요성이 대두되는 만큼 연구개발 과제에 참여했다"고 말했다.

이어 그는 "대규모 언어 모델(LLM)과 같이 상당한 자금이 요구되는 분야보다는 비교적 저렴한 응용 AI에 초점을 맞추고 있다"며 "주요 제조산업에 범용적인 동시에 확장 가능한 AI 모델을 제공할 계획"이라고 전했다. 그러면서 "35년이라는 업력동안 다채로운 솔루션을 제공했기 때문에 목표를 현실화할 수 있는 역량도 충분하다"고 덧붙였다.