현업 문제를 AI로 해결하다: 2026 AI Expert Course

AI 기술이 눈부신 속도로 발전함에 따라, ‘현업의 문제를 최신 AI 기술로 어떻게 해결할 것인가’가 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있습니다.

LG AI연구원 아카데미팀에서 진행하고 있는 ‘AI Expert Course’는 LG 계열사 현업 담당자들이 연구원 멘토진과 1:1로 밀착하여 문제를 정의하고, 최신 AI 기술을 활용해 실제 적용 방안까지 도출하는 교육 프로그램입니다. 12주간(4월 7일~6월 25일) 주 3일 동안 교육장에 상주하며 과제를 집중적으로 해결하고, 실무 적용 가능성을 극대화하는 실전형 AI 전문가 양성 과정입니다.

지난 9월 4일, 마곡 K-Square에서 12주간의 여정을 마무리하는 ‘2026 AI Expert Course 성과공유회’가 열렸습니다. LG디스플레이, LG전자 등의 현업 담당자와 LG AI연구원 아카데미팀, 멘토진이 참석하여 현장 맞춤형 AI 설루션의 성과를 공유했습니다.

산업 분야별 AI 기술 적용 성과

이번 교육에서는 총 10건의 현업 과제가 수행되었습니다. 과제 영역은 크게 세 가지 분야로 나뉘어 현장의 복잡한 문제들을 다루었습니다.

• • Data Intelligence(DI) 분야 (3건): 제조 및 공정관리 등 데이터를 추상화·해석·예측·최적화하여 효율성을 높이는 데 집중했습니다.

  • Language 분야 (3건): 딥러닝 기반 LLM, 문서 이해, STT/TTS 분야를 중심으로 연구를 진행했습니다.

  • Physical Intelligence(PI) 분야 (4건): 시각 지능의 현실화를 목표로 비전 및 로보틱스 기술을 다루었습니다.

이번 성과공유회에서는 뛰어난 연구 성과와 현업 적용 가능성을 보여준 DI 및 PI 분야의 3개 과제가 우수 과제로 선정되었습니다. 이는 LG의 AI 인재들이 가진 역량이 현장 맞춤형 AI 솔루션으로 구체화되었을 뿐만 아니라, 가상 세계의 지능을 현실 세계로 확장하는 기술 혁신 성과로도 이어질 수 있음을 보여준 대표적 사례입니다.

1위: 핵심 데이터로 시작하는 전제품 확장형 온디바이스 AI

LG전자 최세화 책임 (멘토: DI랩 서민국님)
에어컨 고장 진단을 위한 AI 학습 시, 다양한 제품에서 고장 데이터를 수집하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 본 과제에서는 중요한 고장 상황을 선별하고 부족한 데이터를 보완하는 기술을 개발했습니다. 그 결과 기존 대비 30% 수준의 데이터만으로 동일한 진단 성능을 구현했으며, 개발 기간과 비용을 크게 절감할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이번 과제를 진행한 최세화 책임은 “멘토링을 통해 현업에서 마주한 다양한 문제들을 이론적 관점에서 바라볼 수 있었으며, 막막했던 부분들에 대해서도 늘 친절하고 세심하게 방향을 제시해 주셔서 많은 성장할 수 있는 자신감을 얻었다.”며 소감을 전했습니다.

[DI랩 서민국님 멘토 코멘트]
"세화 님과 함께 Domain Adaptation, Evolutionary 알고리즘 등 다양한 시도로 난제들을 풀어낼 수 있었습니다. 이번 과제의 데이터 합성 기술은 다른 분야로 확장할 가능성도 a매우 큽니다. 끝까지 열정을 보여준 세화 님께 감사드리며, 1위 수상을 진심으로 축하합니다!”

2위: 한계를 넘어서는 휴머노이드 모션 제어 – MoE 기반 범용 전신 제어 개발

LG전자 김윤수 선임 (멘토: PI랩 정휘영님)
한정된 컴퓨팅 자원으로 휴머노이드 로봇이 다양한 행동 명령을 안정적으로 수행하도록 만드는 것은 고난도 과제입니다. 본 과제에서는 어려운 모션을 더 자주 학습하도록 유도하는 '적응형 모션 리샘플링'을 적용해 편향을 줄이고, 단일 MLP 구조를 MoE(Mixture of Experts)로 재구조화하여 표현력을 높였습니다. 이를 통해 비슷한 파라미터 수 대비 더 많은 행동을 표현할 수 있는 강화학습 모델을 확보했습니다. LG전자 김윤수 선임은 “빠르게 변화하는 로봇 산업 분야에서 고민이 많았는데, 멘토님과 갈고닦은 피지컬 AI 지식과 문제 해결 방안을 잘 전파하여 LG전자 제어팀 전체에 유의미한 인사이트를 전할 수 있었습니다."라고 마무리 했습니다.

[PI랩 정휘영님 멘토 코멘트]
"윤수 님께서 모션 데이터 정제부터 강화학습 리워드 설계까지 난이도 높은 과제들을 성공적으로 이끌어 주셨습니다. 덕분에 2이라는 훌륭한 성과를 거두게 되어 매우 기쁩니다. 정말 수고 많으셨습니다."

3위: Rule vs AI - 제조 공정 Robot 반송 운영 최적화

LG디스플레이 문영빈 선임 (멘토: DI랩 박준석님)

공장 내 로봇 운영 방식은 최종 생산량과 직결됩니다. 기존에는 시뮬레이션을 통해 사례를 직접 탐색했지만, 시간적 효율을 높이고자 강화학습을 적용하여 설비 상태에 따라 최적 행동을 결정하는 AI 모델을 개발했습니다. 최종적으로 기존 Rule 대비 최대 0.9% 생산량 향상 효과를 검증했습니다. 이번 연구를 진행한 LG디스플레이 문영빈 선임은 "박준석 멘토님의 가이드에 따라 나아가다 보니 정말 많은 것을 배울 수 있었고, 3위라는 좋은 결과까지 얻을 수 있었습니다. 세심하게 이끌어주신 박준석 멘토님께 진심으로 감사드립니다."라며 수상의 기쁨과 함께 멘토에게 감사를 전했습니다.

[DI랩 박준석님 멘토 코멘트]
"맨바닥에서 시뮬레이션 환경 구축부터 강화학습까지 짧은 기간 내 진행해야 했기에 집중할 우선순위를 정하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 영빈 님과는 학습 알고리즘과 환경을 먼저 안정화한 뒤 보상 함수를 정교화하는 방식으로 접근했고, 그 결과 현장의 휴리스틱을 넘어서는 성능을 확보할 수 있었습니다. 산업 현장의 문제를 강화학습으로 끝까지 풀어내어 유의미한 결실과 3위 수상을 이뤄낸 영빈 님이 멘토로서 무척 자랑스럽습니다."

앞으로의 AI Expert Course

이번 AI Expert Course 성과공유회는 멘토와 멘티가 그동안 함께한 연구 성과를 공유하고, 서로에게 아낌없는 축하와 격려를 나누며 마무리되었습니다.

LG AI연구원은 앞으로도 AI Expert Course를 지속적으로 고도화하여 연구원의 AI 기술력이 계열사의 다양한 현장으로 자연스럽게 이식될 수 있도록 지원할 예정입니다. 현업의 문제를 스스로 정의하고 최신 AI 기술로 해결하는 ‘원팀(One Team)형 AI 인재’들의 활약을 기대해 주시기 바랍니다.