전체기사

2026.01.27 (화)

  • 맑음동두천 -0.4℃
  • 맑음강릉 4.4℃
  • 맑음서울 -0.4℃
  • 맑음대전 2.3℃
  • 맑음대구 4.1℃
  • 맑음울산 4.6℃
  • 맑음광주 2.5℃
  • 맑음부산 7.2℃
  • 맑음고창 0.0℃
  • 구름조금제주 5.0℃
  • 맑음강화 -1.5℃
  • 맑음보은 0.4℃
  • 맑음금산 2.0℃
  • 맑음강진군 2.5℃
  • 맑음경주시 4.3℃
  • 맑음거제 5.5℃
기상청 제공

김영일 칼럼

【김영일 칼럼】 김영일의 사회경제 이야기⑦ - AI 3대 강국(G3) 도약의 열쇠: ‘피지컬 AI’ 현장 실무 인재 양성에 사활 걸어야

URL복사

대한민국은 지금 ‘AI G3(글로벌 3대 강국)’라는 원대한 목표를 향해 달리고 있다. 초거대 언어모델(LLM)과 소프트웨어 중심의 AI 경쟁이 1막 이었다면, 이제는 AI가 물리적 세계와 결합하여 로봇, 자율주행, 스마트 팩토리 등 실재하는 산업 현장을 바꾸는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 시대가 도래했다.

 

하지만 화려한 기술 담론 뒤에는 뼈아픈 현실이 존재한다. 아무리 뛰어난 알고리즘이 있어도 이를 현장의 기계 장치에 이식하고, 유지보수 및 안전관리하며, 실시간 데이터 최적화를 수행할 ‘숙련된 테크니시언(Technician)’이 없다면 AI G3의 꿈은 사상누각에 불과하다. 이제는 연구자(Researcher) 양성을 넘어, 현장을 움직이는 피지컬 AI 실무 인력 교육 정책의 전면적인 혁신이 필요하다.

 

1. 피지컬 AI 시대, 왜 ‘테크니시언(Technician)’인가?

 

기존의 AI가 가상 세계의 데이터를 처리했다면, 피지컬 AI는 센서, 액추에이터, 제어기 등 하드웨어와의 정교한 결합이 필수적이다. 여기서 발생하는 문제는 단순히 코딩 오류가 아니라 기계적 마찰, 통신 지연, 물리적 환경의 변수 등 복합적인 양상을 띤다.

 

이러한 문제를 해결하는 인력은 박사급 연구자가 아니라, 현장에서 장비를 직접 만지고 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞춰 튜닝하는 전문 테크니시언들이다. 이들은 AI의 ‘두뇌’를 기계라는 ‘몸’에 연결하는 신경계 역할을 수행한다. 이들의 숙련도가 곧 제조 경쟁력이자 국가 AI 경쟁력의 척도가 되는 시대가 온 것이다.

 

2. 현재 교육 정책의 한계와 진단

 

현재 우리의 교육시스템은 양극화되어 있다. 대학은 이론 중심의 고도화된 연구 인력 양성에 집중하고 있고, 기존 직업 훈련 기관은 전통적인 기계 가공이나 단순 코딩 수준에 머물러 있다. 주요 문제점은 ▲현장성 결여 : 교과서적인 AI 이론은 현장의 복잡한 기계 노이즈를 반영하지 못한다. ▲융합 교육의 부재 : 기계 전공자는 소프트웨어를 두려워하고, 컴퓨터 공학 전공자는 하드웨어 메커니즘을 이해하지 못하는 단절이 심각하다. ▲업스킬링(Up-skilling) 체계 부족 : 기존 현장 근력 인력들이 AI를 배워 ‘피지컬 AI 전문가’로 거듭날 수 있는 재교육 사다리가 부실하다 등이다.

 

3. AI G3 달성을 위한 4대 교육 정책 제언

 

첫째, ‘피지컬 AI 융합 실습 기지’ 건립 및 거점화가 시급하다. 단순한 강의실이 아니라, 실제 산업용 로봇과 스마트 제조라인이 구축된 ‘러닝 팩토리(Learning Factory)’를 전국 주요 전문대학에 배치해야 한다. 이곳에서 학생들은 가상 환경(Digital Twin)과 실제 물리 장비를 오가며 데이터를 수집하고 AI 모델을 실장하는 실무형 교육을 받아야 한다.

 

둘째, ‘마이크로 디그리(Micro-degree)’ 기반의 유연한 학제 개편이 필요하다. 전통적인 2~4년제 학위과정은 급변하는 기술 속도를 따라갈 수 없다. 기계 설계 전공자가 6개월간 ‘AI 센싱 및 제어’ 과정을 이수하면 피지컬 AI 테크니시언 자격을 부여하는 식의 단기 집중 인증제를 활성화해야 한다.

 

셋째, 기업 주도의 ‘P-Tech(현장 밀착형 교육)’ 모델을 강화해야 한다. 정부는 예산을 지원하고, 교육 과정 설계의 전권은 기업에 부여해야 한다.

 

넷째, ‘AI-하드웨어 문제해결 역량’ 중심의 새로운 국가 기술 자격증 체계를 설계해야 한다. 기존의 정보처리기사나 기계정비기사를 넘어, AI 알고리즘을 하드웨어에 최적화(Edge AI)하고 트러블슈팅할 수 있는 능력을 검증하는 과정평가형 ‘피지컬 AI 산업기사(가칭)’ 제도를 신설하여 이들의 사회적 지위와 보상 체계를 확립해야 한다.

 

결언 : 사람의 손끝에서 완성되는 AI 혁명

 

피지컬 AI 테크니시언은 단순히 기술 보조자가 아니다. AI라는 추상적 지능을 물리적 실체로 구현해내는 ‘현장의 마에스트로(Maestro)’다. 정부는 지금 즉시 연구실의 모니터 너머, 기름 냄새 나는 현장의 장비 옆에서 AI를 다룰 인재들을 위한 교육의 판을 새로 짜야 한다. AI 강국의 꿈은 연구자의 논문이 아니라, 테크니시언(Technician)의 숙련된 손끝에서 완성될 것이기 때문이다.

 

시사뉴스 칼럼니스트 | 신안산대학교 기술사관학교장 소방안전관리과 특임교수 김영일

 

<편집자 주 : 외부 칼럼은 본지의 편집 방향과 다를 수 있습니다.>

 


 

 

김영일 수소 및 연료전지 전문 행정사

신안산대학교 친환경에너지 기술사관학교장(특임교수, 기계공학박사)

 

 

 

저작권자 Ⓒ시사뉴스
제보가 세상을 바꿉니다.
sisa3228@hanmail.net





커버&이슈

더보기

정치

더보기

경제

더보기

사회

더보기

문화

더보기

오피니언

더보기
【박성태 칼럼】 선택은 본인 책임… 후회 없는 선택을 위해 신중해야
사람은 태어나서 죽을 때까지 무엇인가를 선택하면서 살아간다. 하루에도 수십 번, 많게는 수백 번의 결정을 내린다. 식사 메뉴를 무엇으로 할지, 모임에는 갈지 말지, 자동차 경로를 고속도로로 할지, 국도로 할지 등등 매일매일 선택은 물론 결혼, 입사, 퇴사, 이직, 창업, 부동산, 주식, 코인 등 재테크 투자는 어떻게 할지 등 삶은 선택의 연속이다. 살아가면서 크고 작은 선택과 결과들이 쌓여 결국 한 사람의 인생 궤적을 만든다. 이런 많은 선택과 결과들 가운데 잘못된 선택의 결과로 가장 많은 스트레스를 받는 쪽은 돈과 관련된 재테크 투자의 선택과 결과 아닐까 싶다. 최근 코스피 지수 5,000돌파, 천정부지로 올라간 금값, 정부 규제 책에도 불구하고 평당 1억 원이 넘는 아파트들이 속출하는 부동산시장. 이런 재테크 시장의 활황세에도 불구하고 잘못된 판단과 선택으로 이런 활황장세에 손실만 보고 있으면서 상대적 박탈감에 허우적거리는 거리는 사람들을 보고 있으면 선택과 결정의 중요성을 새삼 깨닫게 한다. 최근 한 개인투자자는 네이버페이 증권 종목토론방에 “저는 8억 원을 잃었습니다”라는 제목의 글을 올렸다. 그는 새해엔 코스피가 꺾일 것이라 보고 일명 ‘곱버스(인버