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#직업교육

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SINOSTEEL STAINLESS STEEL PIPE / Pexels
로봇신문

[기고] 제조기술 행동데이터, 직업교육과 피지컬 AI의 연결고리

인공지능과 로봇의 결합은 제조현장 작업을 학습·실행하는 피지컬 AI(Physical AI) 연구로 이어지고 있다. 핵심 과제는 현장 경험을 로봇이 학습할 수 있는 데이터로 변환하는 것이다. 부품 파지 위치, 공구 접근 방향, 힘 조절, 오류 발견·수정 과정 등 숙련 작업자의 판단이 반영된 기술은 작업 결과만으로는 기술하기 어렵다. 이러한 암묵지(tacit knowledge)를 어디서, 어떤 방식으로 기록·축적할 것인지가 피지컬 AI 학습 데이터 확보의 중요한 연구 문제로 제시된다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 있어 필자가 직업교육과 피지컬 AI를 구체적으로 어떻게 연결하는지 확인하기 어렵다. 전체 기고문을 검토한 뒤 요약을 보완하는 것이 바람직하다.

Sergey Sergeev / Pexels
로봇신문

[기고] 지역의 산업전환과 인구변화, 직업교육에서 해법을 찾다

지역 제조현장에서 AI 비전검사(AI vision inspection)와 협동로봇 도입이 확대되고 있으나, 이를 운용·유지보수할 숙련 인력은 구하기 어려운 상황이 동시에 나타나고 있다. 필자는 지역 산업의 AI 전환에서 핵심 과제가 '기술' 자체보다 '사람' 확보임을 지적한다. 저출생·고령화 등 인구구조 변화로 이 문제는 지역에서 더욱 심각하게 나타나며, 직업교육이 해법 중 하나로 거론된다.

큐레이터본문이 중간에 잘려 논거 전체를 확인하기 어렵다. 직업교육의 구체적 방향이나 정책 제언이 후반부에 있을 수 있어, 전문을 확인한 뒤 재검토가 필요하다.