레이저 용접 중 발생하는 빛과 반사광, 열복사 신호를 측정해 AI로 품질을 분석하는 모니터링 시스템이 자동차 전장 부품과 전기차 배터리 생산라인에 들어가 있다. 이 장비를 공급해 온 한국모니터링시스템(MONISYS)은 여기서 한 걸음 더 나아가 숙련자의 판단을 학습해 용접기와 로봇 동작에 반영하는 '용접 피지컬 AI'를 구상하고 있다. 회사는 검사·모니터링·제어를 결합한 통합 레이저 용접셀을 개발 중이다.
한국모니터링시스템은 2018년 설립됐고 2019년 기업부설연구소를 세웠다. 이희준 대표는 한양대 용접공학 박사이며, 삼성SDI에서 중대형전지 조립공정 개발을 담당한 이력이 있다.
신호 분석에서 판단·제어까지, 용접 기술의 구성
기존 사업은 레이저 용접 신호를 분석해 접합 상태와 이상 징후, 용접 이력을 관리하는 모니터링 시스템 공급이다. 회사가 자체 개발한 레이저 비전 시스템 LVS와 용접 전류·전압 측정장비 체커(Checker)는 한화오션 관련 AI 자율 아크용접 로봇 개발사업에서 데이터를 확보하는 데 쓰인다.
회사는 공정 데이터에 용접 전문지식과 숙련자의 조치 이력을 결합해 용접 Expert Agent를 개발할 계획이다. 이 에이전트의 역할은 작업자의 판단을 지원하는 데 있다. 피지컬 AI는 한 단계 더 나아가 그 판단을 실제 설비의 동작으로 연결한다.
통합 레이저 용접셀은 개발이 진행 중이다. 목표는 검증된 판단을 레이저 출력과 속도, 초점 조정에 활용하는 것이다. 모니터링 장비가 이상을 찾아 작업자에게 알리는 역할이었다면, 통합 용접셀은 이상 원인을 공정 안에서 관리하도록 발전시키려는 시스템이다.
이를 위한 연구장비 투자 규모는 전체 약 7억 원이다. 이 가운데 트럼프(TRUMPF)의 레이저 발진기·냉각기·스캐너 등을 들이는 데 약 4억 5,000만 원이 들었다.
프로젝트에서 쌓는 데이터
현대차그룹 관련 레이저 용접 모니터링 프로젝트에서는 용접 신호에 작업 전 부품 상태와 작업 후 검사 결과를 결합하는 기술을 개발하고 있다. 한화오션 관련 AI 자율 아크용접 로봇 개발사업에서는 데이터 취득·관리 시스템 구축에 참여한다. 현재 FCAW 대상 AI 학습 데이터를 수집·관리하는 시스템을 구축하는 단계다.
2025년에는 한국모니터링시스템이 고등기술연구원, 한양대학교 등의 연구진과 함께 알루미늄·구리 이종금속 레이저 용접 품질 예측 연구를 발표했다.
숙련자의 판단은 작업자가 현장을 떠나면 사라지기 쉽다. 이 대표가 용접 데이터를 AI 학습 자산으로 발전시키려는 배경이다. 용접 품질이 인력 경험에 좌우되는 만큼, 사업 중심을 불량을 찾는 기술에서 불량 발생 가능성을 줄이는 기술로 넓히려는 것이다.
양산 라인 공급 실적과 개발 일정
북미 지역에는 모니터링 장비를 26대 공급했다. 국내에서는 자동차 전장 부품기업의 하이브리드차용 12V·48V 부품 용접라인에 6개 생산라인, 장비 10대를 공급한 실적이 있다.
2026~2027년에는 통합 용접 헤드와 지능형 용접셀을 개발하며, 고객사 시험 적용과 양산 검증에 초점을 둘 예정이다. 2028~2030년에는 자동 보정 기능을 고도화하고 아크·저항 스폿 용접으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.
AI 판단·제어의 신뢰성을 확보하고 다른 소재와 공정에서도 일관되게 적용하는 것이 다음 검증 과제다.
수익원 확대 구상과 2030년 목표
회사는 통합 용접셀과 AI 품질모델 라이선스, MLOps 서비스로 수익원을 넓히는 구상을 하고 있다. 2030년 목표 매출은 292억 원이다.
세부 목표는 통합 레이저 용접셀 45대 공급을 가정한 225억 원, AI 라이선스와 운영관리 서비스 12억 원, 기존 장비 및 설비 고도화 사업 55억 원이다.