- 11컷: 공장에 새 친구가 왔어요!
- 22컷: 뭐든 다 배우는 만능 두뇌
- 33컷: 용접도! 조립도! 검사도!
- 44컷: 공장 전체가 하나로 연결!
정의와 배경
도메인 특화 모델이란 범용 파운데이션 모델을 출발점으로 삼아, 특정 산업 분야(예: 자동차 조립, 반도체 공정, 물류 피킹)에서 수집된 전문 데이터로 미세 조정(Fine-tuning)하거나 재훈련하여 만든 AI 모델을 말한다. 제조업에서는 공정별로 요구되는 센서 신호, 결함 유형, 작업 절차가 크게 달라 범용 모델 하나만으로는 현장 요건을 충족하기 어렵다. 이러한 격차를 메우기 위해 파운데이션 모델 위에 도메인 지식을 덧입히는 방식이 등장했으며, 이것이 도메인 특화 모델의 핵심 개념이다.
작동 방식과 종류
도메인 특화 모델은 일반적으로 세 가지 방식으로 구현된다. 첫째, 파운데이션 모델 전체 가중치를 도메인 데이터로 추가 학습하는 전체 미세 조정, 둘째, 일부 레이어만 조정하거나 어댑터 모듈을 삽입하는 경량 미세 조정, 셋째, 도메인 지식 베이스를 외부 검색으로 연결하는 RAG(검색 증강 생성) 방식이다. 피지컬 AI 맥락에서는 로봇 팔의 용접 궤적 제어, 이송 로봇의 경로 최적화, 비전 검사 시스템의 결함 분류 등이 각각의 도메인 특화 모델로 구현될 수 있다. 또한 월드모델과 결합하면 물리 시뮬레이션 환경에서 도메인별 시나리오를 대규모로 생성해 학습 데이터 부족 문제를 완화할 수 있다.
제조AI 파운데이션 모델과의 관계
제조AI 파운데이션 모델이 '공통 언어'라면, 도메인 특화 모델은 그 언어로 쓰인 '현장 전문 매뉴얼'에 해당한다. 파운데이션 모델은 방대한 제조 데이터를 학습해 일반적 패턴 인식 능력을 제공하고, 도메인 특화 모델은 이를 기반으로 특정 공정·설비·제품군에 최적화된 추론을 수행한다. 풀스택 AI팩토리에서는 여러 도메인 특화 모델이 AI 에이전트와 협력하여 각 공정 단계를 자율적으로 제어하는 구조가 상정된다. 이처럼 파운데이션 모델과 도메인 특화 모델은 계층적으로 분리되어 있어, 파운데이션 모델의 개선이 파생된 모든 특화 모델의 성능 향상으로 이어지는 효율적 생태계를 형성한다.
정책·산업적 시사점
정책 실무자 관점에서 도메인 특화 모델은 공공 투자의 효율성과 직결된다. 범용 파운데이션 모델을 국가 공통 인프라로 구축하면, 개별 기업이나 연구기관은 비교적 적은 비용으로 자신의 도메인에 맞는 특화 모델을 파생시킬 수 있어 중복 투자를 방지한다. 다만 도메인 특화를 위한 고품질 공정 데이터 확보, 데이터 표준화, 보안 관리가 선결 과제로 남는다. 피지컬 AI 메가프로젝트 맥락에서는 도메인 특화 모델의 확산이 휴머노이드 로봇의 현장 투입 속도를 높이는 핵심 기술 요소로 평가된다.
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