존경하는 대한전기학회 회원 그리고 독자 여러분 인사드립니다. 저는 대한전기학회 정보 및 제어부문회 편집위원으로 활동하고 있는 충남대학교 박준민입니다. 이번 2026년 1월호 “전기의 세계”는 스마트 제조를 위한 데이터 활용 기술 동향에 대한 기획시리즈와 수소 연료전지시스템 개발 동향 및 미래를 위한 핵심과제 라는 자유기고문을 마련했습니다. 편집위원으로서 이러한 특별 호를 독자 여러분께 소개할 수 있게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.

제조업은 전통적으로 표준화된 공정과 반복 작업을 기반으로 높은 생산성과 품질 일관성을 달성해 왔습니다. 그러나 글로벌 경쟁 심화, 제품 수명 주기의 단축, 다품종 소량 생산 요구 증가, 숙련 인력 감소 등 구조적 변화로 인해 기존의 자동화 중심 제조 패러다임은 한계에 직면하고 있습니다. 이러한 환경 변화 속에서 제조 시스템은 단순한 자동화 단계를 넘어, 환경 변화에 스스로 적응하고 의사결정을 지원할 수 있는 지능화(Intelligent Manufacturing) 방향으로 진화하고 있습니다.

이러한 흐름의 중심에는 “데이터(Data)”가 있습니다. 과거 제조 현장에서 데이터는 품질 기록, 공정 이력 관리 등 사후 분석을 위한 부수적 요소로 활용되는 경우가 많았지만, 최근의 스마트 제조(Smart Manufacturing) 환경에서는 설비 센서, 로봇 시스템, 생산 라인, 물류 시스템, 그리고 외부 공급망으로부터 대규모의 이질적인 데이터가 실시간으로 생성되며, 이 데이터는 공정 제어, 품질 예측, 설비 유지보수, 생산 계획 최적화 등 핵심 의사결정의 근거로 활용되고 있습니다.

이러한 데이터 기반 제조 기술은 공정 모델 식별, 이상 탐지, 예지보전(Predictive Maintenance), 품질 이상 조기 감지, 그리고 자율 공정 제어 등 다양한 영역으로 확장되고 있습니다. 특히 최근에는 단순한 분석 수준을 넘어, 데이터 기반 예측 모델과 최적화 기법을 결합한 지능형 제어 및 운영 전략이 연구·산업 현장에서 동시에 발전하고 있습니다.이는 제조 시스템이 사전에 정의된 규칙에 의존하는 구조에서 벗어나, 데이터에 기반하여 스스로 판단하고 대응하는 방향으로 전환되고 있음을 의미합니다.

결과적으로 스마트 제조에서 데이터 활용 기술은 선택적 요소가 아닌 필수 인프라로 자리 잡고 있으며, 데이터 수집–분석–의사결정–제어로 이어지는 전 주기적 관점에서의 통합적 접근이 요구되고 있습니다. 이러한 배경 속에서, 제조 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 기술 동향을 체계적으로 정리하고 그 의미를 고찰하는 것은 향후 지능형 제조 시스템의 발전 방향을 이해하는 데 중요한 시사점을 제공합니다.

전 세계적으로 기후변화 대응과 에너지 전환이 핵심 정책 과제로 부상함에 따라, 화석연료 기반 에너지 시스템의 한계를 보완할 수 있는 대체 에너지 기술에 대한 관심이 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히 발전, 수송, 산업 부문에서의 온실가스 감축 요구가 강화되면서, 이산화탄소 배출을 최소화하면서도 높은 에너지 밀도를 제공할 수 있는 수소 에너지는 장기적인 탄소중립 실현을 위한 핵심 에너지 매체로 인식되고 있습니다.

이와 같이 수소 연료전지시스템은 에너지 전환 시대의 핵심 기술로서 높은 잠재력을 보유하고 있으나, 기술적·경제적·인프라적 측면에서 해결해야 할 복합적인 과제를 동시에 안고 있습니다.

이에 본 기획시리즈에서는 스마트 제조를 위한 데이터 활용 기술이라는 주제로 세 편의 원고를 준비하였고, 자유기고문으로는 수소 연료전지시스템 개발 동향 및 미래을 위한 핵심 과제라는 원고를 준비하였습니다. 

첫 번째 원고는 “제조 AI 파운데이션 모델 기술동향”으로 제조 AI 파운데이션 모델에서 활용하는 멀티모달 학습모델, 연합학습(Federated Learning)모델, Machine Learning Operations구조 및 제조 AI 통합 프레임워크 및 서비스환경에 대해 소개하고, 이러한 제조 AI 파운데이션 모델이 제조업에서의 파급효과와 향후 과제에 대해서 고찰하였습니다.

두 번째 원고는 “데이터 기반 로봇 매니퓰레이터 제어 관련 기술동향”으로 데이터 기반 모델 학습, Koopman 연산자 기반 선형화, 강화학습 기반 제어 정책 학습, 데이터 기반 모델 예측 제어(Data-Driven Model Predictive Con-trol, DD-MPC)에 대한 소개하고, 향후 과제에 대해서 고찰하였습니다.

세 번재 원고는 “로봇 자율동작을 위한 피지컬 AI 기반 체화지능 연구동향”으로 체화지능(Embodied Intelli-gence)과 피지컬 AI에 대한 소개 및 로봇 파운데이션 모델과 체화지능의 결합의 최근 연구에 대해서 고찰하였습니다.

마지막 원고는 “수소 연료전지시스템 개발 동향 및 미래을 위한 핵심 과제”으로 연료전지시스템의 역사적 발전 경로와 현재 기술 수준을 살펴보고, 모빌리티 분야를 중심으로 한 적용 동향, 한국 정부의 정책 방향을 정리한 뒤, 향후 기술·산업 확산을 위해 해결해야 할 핵심 과제를 제시하였습니다.

이번 “전기의 세계” 2026년 1월호를 위해 소중한 원고를 기고해주신 유영준 수석연구원님, 권우경 선임연구원님, 정성철 책임연구원님께 깊히 감사드립니다. 이번 기획시리즈와 자유기고문이 스마트제조와 수소연료전지시스템의 기술 발전 방향을 이해하고, 새로운 연구와 산업적 혁신을 모색하는데 의미 있는 계기가 되기를 바라며, 독자 여러분의 지속적인 관심과 성원을 부탁드립니다. 감사합니다.