한국일보 애틀랜타 전자신문

2026년 8월 18일 (화요일) D6 경제 2026년8월18일화요일  지난달 22일전북익산시TYM공장에서AI로작동하는로봇팔두대 가트랙터양쪽에붙어출고전검사를하고있다.  전북익산시 TYM공장에서현장관계자가누유가발생한트랙터부품을손으 로가리키고있다. 그동안은 100%수작업으로이뤄져정밀검사를위해서는 트랙터 하부로들어가야했다. TYM익산공장에서출고전트랙터검사결과가화면에나오고있다. 취재를위해일 부러묻힌기름한방울을자동으로감지해오일누유항목에 ‘NG’가표시됐다. “NG ( No Good ) .” 지난달 22일 전북 익산시TYM 공 장에서빨간색트랙터완제품을 로봇 팔 두 대가 구석구석탐색하더니화면 에띄운 메시지다. 취재를 위해일부러 바닥 쪽 부품에묻혀놓은 기름 한 방 울을기어코찾아냈다.로봇팔에는카 메라와 센서가 장착됐고,이를 움직이 는것은 누유감지에특화된인공지능 ( AI ) 이었다. 사람없이자유자재로 작 동하는로봇팔은맞은편에서구슬땀 을 흘리며손으로일일이조립하는 작 업자들모습과대조를이뤘다. 17일 TYM에따르면 누유 감지AI 로봇은 2024년 9월부터한국생산기 술연구원 ( KITECH ) ·엠에이티·DXEL 등과 컨소시엄을 구성해협력한 결과 다. 이재명정부 들어서는 ‘제조업AI 대전환 ( M.AX ) 얼라이언스’ 내AI 팩 토리 분과에 편입돼 힘을 합치고 있 다. 트랙터 등 TYM 농기계 제조 과 정의조립·이송·검사 공정AI 전환 ( AI Transformation·AX ) 이핵심이다.이 중누유검사AI로봇은개발이끝나현 장에서제역할을톡톡히하고있다. TYM은 그동안 완성한 트랙터를 100%사람이검사했다.적정유압을유 지하려면미세하게라도기름이새면안 되는데,정확한 판단이난관이었다. 발 생부위가어느 정도 정해져있다지만 아래로기어들어가 손톱보다 작은기 름방울을찾아야했기때문이다. 작업 자의숙련도나 컨디션에영향을 받을 가능성이컸다. 누유가 발생한 위치와 원인,빈도등은품질향상의열쇠지만 체계적데이터축적도쉬운일이아니었 다.가장먼저AX를도입한이유다. 김태완TYM책임은“작업자가앉았 다일어났다를반복해야하는일이라 근 골격 계에 무 리가되기도한다”며“익산 이인구감소지역으로 채용 도 쉽 지 않 아 AX를 통 한인력감소대 응 ·산업안전확 보등제조업이 당 면한 여 러과제를해소 할 수 있을것으로기대했다”고 말 했다. AX의시작인공정 용 두 뇌 , 즉 AI 모 델 개발은KITECH가 맡 았다.전북김 제시KITECH농기계기술지원센터에서 만난유정상 박 사는기름이자 외선 ( UV ) 을받으면 형광빛 을 띤 다는 점 에착안, 900장의사 진 에서누유가발생한부분 을일일이라 벨링 ( l a bell in g ) 하며AI를 학 습시 켰 다고개발과정을 설 명했다. 실 제현장에서는 누유 발생 률 이1% 이내로 적다 보니 불량 데이터확보에 한계가있었다. 그래서부품사 진 에기 름 방울을 적 절 히합성할 줄 아는 AI 모 델 도 개발했다. AI로 AI를 가르 칠 교 재를만 든셈 이다. 로봇 팔은기계제조업체엠에이티가 제작해두 뇌 와 몸 을 갖춘 AI 로봇이지 난해11월TYM공장에적 용 됐다.농기 계공장에국내 최초 AI 무 인검사도입 이다.현재는누유 외 에 외 관결 함 ,도장 두 께 등도자동검사가가능해 졌 다. 덕 분에 출 고전트랙터검사시간은 6 분에 서4분으로 줄 었고,검사공정생산성은 20%이상상 승 했다.검사가끝나면결 과와판정정보가생산관리시스 템 에자 동기 록 돼데이터도체계적으로 쌓 인다. 유 박 사는“이과제로해 외학 술지에 논 문을냈는데, 실증경험 이 논 문 평 가과 정에서 호평 을받았다”고전했다. TYM이 참여 한컨소시엄은이송·조립 공정의AX 실증 도 앞 두고있다. 내년 상반기 까 지기술개발을 마 치고,하반기 에 양 산라인에도입할계 획 이다.김책임 은“ 최종목표 는생산성 3 0%향상”이라 며“제조기업이 당 면한 노 동력부 족 문 제해소, 탄 소감축, 품질향상등다 양 한과제들에대 응 할 수 있을것”이라고 말 했다. 글^사진=익산·김제오지혜기자 기름 한 방울까지포착$ 농기계불량 잡는 AX TYM익산공장가보니 로봇팔, 완제품트랙터완벽검수 손톱보다작은누유마저찾아내 100%수작업검사서AX 도입 검사시간줄고생산성20%상승 내년엔이송^조립공정서실증 80일만에100억징수 실태확인원성과톡톡 관세청도내년도입 관세 청 이체 납 자 실 태 파악 등을 위 해 청 년인 턴 을 활용 하는 ‘ 실 태확인원’ 제도를 내년도입한다. 국세 청 이 올 해 시 범 도입해 징수 실 적개 선 과 청 년일 자리 창출 등의 효 과를 거둔 제도로,이 재명대 통령 이‘1석 5 조’라고 호평 하기 도했다. 17일관세 청 은내년 실 태확인원을 채 용 하기위해재정 경 제부 및 기 획예 산 처 와 논 의하고있다. 관세누적체 납액 은 2022년1조9,00 3 억 원에서 202 5 년 2조1, 38 0 억 원으로 늘 었다가 올 해 6 월기 준 1조7,244 억 원 으로 줄 었지만, 여 전히 높 은 수준 을유 지하고있다.중국산 참깨수 입시고세 율 ( 63 0% ) 을 피 하기위해 타 인명의로 입 찰 에 참 가한 뒤 세 금 을내지 않 는등 고의적인체 납 사 례 도 지 속 적으로 발 생하고있다.이에관세 청 은 올 해하반 기자체 예 산으로 10 여 명 규 모의 실 태 확인원을시 범 운영하기로했다. 관세 청 이시 범 운영에그치지 않 고 규 모를확대하기로한데는국세 청 의운영 성과도영향을 미 쳤 다. 앞 서국세 청 은 청 년 5 00명을기간제 실 태확인원으로 채용 해제도를시 범 운영했다. 실 태확인 원은국세체 납 자에게전화를 걸 어관련 조치사 항 을사전안내하고, 주 소지나 사업장을직 접 방문해생 활실 태와 납 부능력을확인하는업 무 를 수행 했다. 성과는 기대이상이었다. 8 0일간 99 억 7,700만원의체 납 세 금 을 징수 해 투 입 예 산의두 배 가 넘 는 징수실 적을 거뒀 다. 특히단 순 한 체 납 징수 를 넘 어미취 업 청 년과 쉬었 음 청 년들에게 실무 경 험 과직 무 역 량 을 쌓 을기 회 를제공한 다는 점 에서 청 년일자리 창출 효 과도 주목 받았다. 이재명대 통령 도 자 신 의 X ( 옛 트위터 ) 에“조세정의 실 현,재정확 보,생산적일자리확 충 ,체 납 장부정리, 복지대상자 발 굴 등 1석 5 조의 효 과가 있다”고 평 가한바있다.이에국세 청 은 실 태확인원 규 모를 6 ,000명에서1만명 으로확대하는방안을 추진 중이다. 관세 청 역시 수백 명 규 모의 실 태확 인원을 운영할 것으로전해 진 다.이를 위해관세 법 44조2를 신설 해 실 태확인 원의 수행범 위 및 의 무 등 법 적 근거 도 마 련했다. 세종=안하늘기자 인공지능 ( AI ) 은 재 즈 연 주 자의개 성 까 지 알 아 볼 수 있을 까 . 즉흥 성이 강 해 같 은 곡 도 연 주 자 마 다 다르게 연 주 되는재 즈 에서AI가 멜 로디와화 성, 리 듬 에 남 은연 주 자 별 특 징 을 찾 아냈다. 영국 케 임 브 리지대와 퀸 메리 런던 대연구 진 이유명재 즈피 아니스트 20 명의연 주 1, 6 29개, 총 8 4시간을 머신 러 닝 으로분석한연구가 17일 ( 현지시 간 ) 국제 학 술지 네 이 처머신 인 텔 리전 스에 실렸 다.연구 진 은연 주 자를 최 대 94.4%정확도로 식별 하고 멜 로디·화 성·리 듬 등에나 타 나는연 주 자 별 ‘지 문’을분석했다. 빌 에 번 스, 오 스카 피 터 슨 , 텔 로니어스 몽크 , 칙 코리아, 키 스재 럿 등이 포함 됐다. 예 술가의고유한 스 타 일을분석하 는연구는 오 래전부터있었지만사람 이직 접 분석할 경우 소 수 유명 예 술 가에 집 중됐다. 최근 에는 머신 러 닝 을 활용 한연구도 늘 었지만 딥 러 닝 모 델 은판단 근거 를해석하기어 렵 다는한 계가 있었다. 특히재 즈 는 즉흥 연 주 가더해지고상 당수 가 음 원으로만 남 아있어 컴퓨 터분석도 쉽 지 않 았다. 연구 진 은재 즈 연 주음 원을가로축 에는 시간, 세로축에는 음높 이를 표 시하는 미디 ( MIDI ) ‘ 피 아 노 롤 ’ 형 태 로 변 환해 머신 러 닝 모 델 에 학 습시 켰 다.이가운데 최 고정확도를 낸딥 러 닝 모 델 레 스 넷 ( Re sN e t ) 은 연 주 자 를 94.4%정확도로 식별 했다. 연구 진 은연 주 자 별멜 로디 패턴 과 화 음 의특 징 을분석해 각피 아니스트 를 특 징짓 는 음악 적 표 현도 찾아냈 다. 빌 에 번 스가 자 주 사 용 하는 7화 음 아르 페 지 오 ( 네음 으로이 뤄진 7화 음 을한 음씩펼 치는방 식 ) 는그의연 주 에서12 8차례 나 타 났는데, 같 은 패 턴 이 키 스재 럿 에게서는 3 4 차례 , 브 래 드멜 다 우 에게서는 33차례 에그 쳤 다. 재 즈 교육 서에서에 번 스의특 징 으로 꼽힌패턴 으로 머신 러 닝 모 델 이찾아 낸 특 징 이기 존 문 헌 과맞아 떨 어 진셈 이다. 모 델 은 특정연 주 자가 자 주 쓰 는 표 현 뿐 아니라 상대적으로 잘 사 용 하지 않 는 패턴 도찾아냈다. 연구 진 은 머신 러 닝 을 활용 하면대 규 모연 주 에서반복되는특 징 을 통 계 적으로확인하고기 존 문 헌 에서다 루 지 않 은 특 징 도 발 견 할 수 있다고 설 명했다.‘스 윙 ’이나 ‘그 루브 ’ 처럼말 로 설 명하기어려운 특 징 을 분석하 거 나 시대·지역 별 스 타 일을연구하는데도 쓸수 있다.다만MIDI로는 비브 라토 나 음 색과 같 은연 주 의모 든 특 징 을 담 을 수 없다는 한계가있다고연구 진 은 덧붙였 다. 양진하기자 ‘귀밝은’ AI, 재즈거장연주스타일가려냈다 英연구진, 재즈피아니스트 20명 멜로디^화성등개인별연주분석 개성파악해94%정확도로식별 청년인턴활용, 李대통령도호평 <AI 전환>