[국내보안뉴스] 국내 소부장 기업의 AI 전환(AX) 가속화… 데이터 기반 정비와 현장 맞춤형 솔루션 공유
· 2026-10-25 16:00
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한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 한국디스플레이산업협회가 소재·부품·장비(소부장) 및 중소·중견 제조 기업의 AI 전환(AX) 진입장벽을 낮추기 위해 ‘제조 AX 커넥트 데이’를 개최했습니다. 이번 행사는 실제 수요 기업의 스마트팩토리 구축 사례를 다룬 ‘AX 케이스’와 최신 기술 솔루션을 소개하는 ‘AX 솔루션’ 세션으로 나뉘어 국내 제조업의 디지털 혁신 방향성을 제시했습니다.
전문가들은 제조 분야의 성공적인 AI 도입을 위해서는 단순한 AI 솔루션 도입을 넘어 파편화된 제조 데이터를 정비하고 현장 문제를 실질적으로 해결할 과제를 정밀하게 발굴해야 한다고 강조했습니다. 제조 데이터 체계의 정교화는 AI 모델의 성과를 극대화할 뿐만 아니라, 공정 전반에 걸친 모니터링과 품질 관리 수준을 대폭 높일 수 있는 계기를 마련합니다.
제조업의 AX 가속화는 생산성 향상과 동시에 산업 데이터 및 OT(운영기술) 보안 역량 강화를 요구합니다. 기업들은 온프레미스 혹은 보안이 강화된 AI 솔루션을 활용하여 핵심 기술 및 공정 데이터의 유출 위험을 최소화해야 하며, AI 도입 단계부터 보안 정책과 데이터 관리 가이드라인을 선제적으로 정립하는 자세가 필요합니다.
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제조 현장의 AX 성공은 화려한 AI 모델 도입보다 레거시 장비(PLC/IoT) 데이터의 수집 및 표준화 파이프라인 구축에 달려 있습니다. 특히 공정 핵심 데이터의 유출을 막기 위해 온프레미스 기반 Edge AI 아키텍처와 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모듈 설계가 선행되어야 합니다. 데이터 품질과 엔드포인트 보안이 담보되지 않은 AI 시스템은 프로덕션 환경에서 심각한 시스템 장애나 보안 리스크로 이어질 수 있습니다.
제조 현장(AX)의 신속한 AI 도입은 보안 관점에서는 검증되지 않은 새로운 공격 표면(Attack Surface)이 대거 생성됨을 의미합니다. 특히 보안 여력이 부족한 중소·중견기업이 서둘러 제3자 AI 솔루션과 데이터 파이프라인을 연결할 경우, 공급망 공격을 통한 OT(운영기술) 네트워크 침투나 AI 데이터 오염(Data Poisoning) 공격에 매우 취약해집니다. AI 전환 과정에서 발생할 수 있는 내부 망 분리 무력화와 스마트팩토리 가동 중단 노림수의 공격 벡터를 철저히 점검해야 합니다.
제조업의 AI 전환(AX) 가속화는 생산성 향상의 기회이지만, 핵심 공정 데이터와 기술 유출이라는 보안 리스크를 동반합니다. 특히 소부장 기업은 독자적인 IP 보호를 위해 AI 솔루션 도입 초기부터 데이터 분류 체계 확립과 OT(운영기술) 보안 가이드라인을 반드시 마련해야 합니다. 성공적인 AX는 속도뿐만 아니라, 리스크를 통제할 수 있는 정보보호 거버넌스 바탕 위에서만 지속 가능합니다.