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AI가 화면 속 정보를 처리하는 데서 나아가 로봇과 기계처럼 실제 세계에서 움직이는 ‘피지컬 AI’로 확장되면서, 서로 다른 기술과 산업을 연결할 공통 기준의 필요성도 커지고 있습니다. 국내 민·관 협력기구인 피지컬 AI 표준화 포럼(PASA)은 현장 수요를 반영한 표준 개발과 국제표준화를 함께 추진하겠다는 방향을 밝혔습니다.

전자신문 보도에 따르면 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 15일 서울 서초구 엘타워에서 피지컬 AI 표준화 전략 세미나를 열고 PASA의 추진 방향을 소개했습니다. 과학기술정보통신부의 ICT 표준화 포럼 지원사업으로 운영되는 PASA는 KOSA와 한국정보통신기술협회(TTA)가 주도합니다. 장영재 KAIST 교수가 의장을 맡았으며, 구글코리아와 HD현대중공업, 리벨리온 등 20여 개 기업·기관이 참여하고 있습니다.

PASA는 제조·로봇·모빌리티 분야의 기술 수요를 조사해 표준화 과제를 찾고, 중장기 로드맵을 수립할 계획입니다. 주요 개발 대상으로는 안전성과 신뢰성 검증, 데이터의 전주기 관리 등이 제시됐습니다. 국내 표준 마련에 그치지 않고 국제표준화기구와 협력해 글로벌 표준으로 확대한다는 구상도 포함됐습니다.

공통 참조 모델은 우선 과제로 꼽혔습니다. 참조 모델은 여러 기술과 시스템이 공통으로 참고할 수 있도록 전체 구성과 관계를 정리한 기준입니다. 세미나에서 발표한 한국전자통신연구원(ETRI)의 유상근 책임연구원은 피지컬 AI가 특정 산업이나 표준개발기구 하나에 한정되지 않는 만큼, 전체를 아우르는 공통 기준이 필요하다고 설명했습니다. 기존 표준은 AI 모델의 성능과 정확도에 초점을 둔 경우가 많아, AI의 판단이 물리적 행동으로 이어지는 과정까지 일관되게 다루기 어렵다는 지적입니다. 디지털 트윈, 운영제어, 시스템 생애주기 관련 표준도 각각 마련돼 있어 통합적인 관리에 한계가 있다고 덧붙였습니다.

참조 모델이 마련되면 신뢰·안전·책임성은 물론 데이터와 모델, 행동의 의미를 정리하고 서로 다른 산업 분야의 시스템이 정보를 주고받도록 하는 기준을 구체화할 수 있습니다. 다만 표준만으로 사업화가 보장되는 것은 아닙니다. 중앙대 박준호 교수는 기술 개발과 함께 규제, 표준, 적합성 평가를 연계해야 한다고 제언했습니다. 기업도 도입 목적과 위험 평가, 데이터 연동 방식, 업데이트와 운영 책임, 인수 기준 등을 초기 단계부터 검토할 필요가 있다는 취지입니다.

피지컬 AI가 산업 현장에 널리 도입되려면 안전하게 작동하는지 확인할 방법과 기업 간 호환성을 뒷받침할 기준이 함께 갖춰져야 합니다. PASA의 표준화 작업은 이런 기반을 국내에서 마련하고 국제 논의로 연결하려는 시도입니다. 앞으로 실제 현장의 요구를 얼마나 구체적인 표준으로 담아내고, 규제·인증 체계와 조화를 이루는지가 중요한 과제가 될 전망입니다.