83개 산업단지를 관리하는 한국산업단지공단: 코어 중복 구축 없이 3개 산단을 실시간으로 연결한 산업용 Private 5G 공유 모델, 전국 확산의 출발점

한눈에 보는 한국산업단지공단의 Private 5G 공유 모델 혁신

수기 집계에서 설비 데이터 자동 수집으로: 입주기업 설비에 센서와 통신 단말을 더해 생산·정지·불량 데이터를 실시간으로 수집하는 구조를 만들어, 관리자는 설비가 멈춘 이유를 생산이 끝나기 전에 확인할 수 있게 되었습니다.
끊김 없는 데이터가 곧 품질인 현장, 운영 부담을 덜어주는 산단 전용 Private 5G¹: 산단 전용 Private 5G를 기반망으로 택해, 온습도와 이력까지 실시간으로 관리해야 하는 제조 현장에 24시간 관제를 끊김 없이 제공하게 되었습니다.
코어는 하나, 사용은 세 산단, 중복 투자 없는 5G 공유구조: 후평산업단지의 5G 코어²를 거두·남춘천산업단지가 함께 쓰도록 설계했습니다. 산업단지마다 고가의 코어를 새로 짓지 않고 기지국과 엣지³만 더해, 중복 투자를 줄여 구축 비용을 약 30% 절감하고 운영 부담도 낮췄습니다.
설비 데이터로 만든 변화: 가동률 90%, 원자재 손실률 4.5% 달성 목표: 28대 설비 중 핵심 설비 17대(약 60%)를 실시간으로 연계했고, 라인 가동률은 85.0%에서 90.0%로, 투입한 원자재 중 불량·손실로 버려지는 비율(원자재 손실률)은 5.0%에서 4.5%로 개선하는 것을 목표로 합니다.

설비 데이터를 손으로 적어 모으던 공장을, 비싼 5G를 공장마다 별도 구축하지 않고도 실시간 공장으로 바꿀 수는 없을까요?

제조 현장의 설비는 늘었지만, 그 설비가 만드는 데이터는 여전히 사람 손을 거쳐 모입니다. 국제로봇연맹(IFR)⁴에 따르면 우리나라는 2023년 기준 제조업 근로자 1만 명당 산업용 로봇 1,012대로 로봇 밀도가 세계 1위입니다. 그런데 생산량·가동·정지·불량 기록을 작업자가 직접 적어 취합하는 현장이 여전히 적지 않습니다. 설비를 실시간으로 잇는 통신망과 데이터 기반은 구축 비용과 인력 부담이 커서, 중소·중견 제조기업이 각자 갖추기 어렵기 때문입니다. 제조업 종사자 중 숙련작업자인 50대 이상 비중은 2018년 28%에서 2025년 35%로 늘었고 2034년까지 경제인구 중 954만 명이 은퇴 연령에 들어섭니다. 기록되지 않은 노하우가 은퇴와 함께 사라질 위기 속에서, 데이터 수집 방식의 근본적인 변화가 필요했습니다.

한국산업단지공단(이하 산단공)은 1964년 구로공단을 포함한 한국수출산업공단 등 5개 권역별 관리기관으로 출발해 1997년 통합되었고, 현재 국가산업단지 등 전국 83개 산업단지를 관리하는 공공기관입니다. 산업단지를 아파트 단지에 빗대면, 산단공은 입주 기업을 지원하고 단지를 관리·고도화하는 관리사무소에 가깝습니다. 관할 산업단지의 입주기업은 약 6만 7천 개사로, 대부분 중소·중견기업입니다. 그래서 기업별 구축보다는 산단 전체의 공통 인프라 차원에서 신기술을 적용하고 서비스를 바꾸는 것이 산단공의 주요 역할입니다. 산업단지 개발·조성과 입주기업 지원에서 출발한 산단공의 역할은 노후 산단 구조고도화, 스마트화·그린화 촉진, 산학연 R&D 협력 지원까지 넓어졌고, 그 연장선에서 산단공은 2025년 AX 실증산단 과제에 이어 2026년 Private 5G 구축에 나섰습니다.

AX 전환을 넘어 Physical Al 시대를 대응하는 산업단지의 Private 5G 도입 사례 (한국산업단지공단 강정아 차장, 삼성SDS 허필현 그룹장) 유튜브 썸네일

85%에서 멈춘 가동률, 문제는 설비가 아니라 데이터 관리 방식

산단공은 첫 현장으로 춘천 권역을 선택했습니다. 바이오·제약·푸드테크처럼 품질 규제가 엄격한 업종이 모여 있고, 기술력이 있어 글로벌로 진출한 중소기업이 밀집해 있기 때문입니다. 후평·거두·남춘천산업단지를 포함해 총 16개 산단이 모여 있어, 한 곳에서 검증한 모델을 인접 산단으로 옮기기에도 좋습니다. 산단공은 이 가운데 후평산업단지에 5G 코어를 두어 거점으로 삼고, 거두·남춘천산업단지가 이를 함께 쓰는 구조를 그렸습니다. 실시간 데이터 관리가 필수인 바이오 제조 중심 거두산업단지, 끊김없이 매끄럽게 작동해야하는 물류 중심 남춘천사업단지 모두 공유된 5G 코어를 활용해 후평산업단지 수준의 네트워크를 누릴 수 있게 하기 위함입니다.

거두산업단지에는 체외진단키트 시약과 리더기를 전 세계 130개국 이상에 공급하는 글로벌 강소기업 바디텍메드가 있습니다. 전 세계에 공급한 리더기만 약 25,000대에 이릅니다. 그런데 이 회사의 카트리지 공정 설비 28대는 중앙 시스템과 연동되어 있지 않았습니다. 작업자가 설비를 돌며 생산량, 가동·정지 시간, 불량 데이터를 직접 적어 모아야 했습니다.

수기 기록에는 세 가지 한계가 있었습니다. 생산 시간과 별개로 기록 시간이 들고, 기록 시점과 기록자에 따라 누락과 오차가 생기며, 생산이 끝난 뒤에야 정리되니 설비 이상과 공정 지연도 뒤늦게 드러납니다. 데이터는 있지만 실시간으로 쓸 수 없는 상태였습니다.

바디텍메드는 개선 활동을 지속해왔지만 라인 가동률은 85.0%에서 더 오르지 않았습니다. 85%는 낮은 수치가 아닙니다. 2025년 국내 제조업 평균 가동률이 72.8%⁵인 점을 떠올리면 더 그렇습니다. 하지만 90%, 95%로 올리려면 설비가 언제, 왜 멈추는지를 가려내야 합니다. 계획 정지인지 고장인지, 재료 수급 문제인지 공정 간 병목인지 구분해야 하기 때문입니다. 그런데 사후에 모은 수기 기록에서는 짧고 반복적인 비가동과 공정 간 대기 시간을 확인할 수 없었습니다.

산단공이 이 정체를 읽는 방식이 이번 프로젝트의 출발점이었습니다.

Q. 85%도 높은 수치인데, 왜 이 숫자를 문제로 보셨나요?

85%는 생산성의 한계가 아니라, 데이터 단절을 보여주는 숫자였습니다. 한국산업단지공단 | 강정아 차장

“85%라는 수준은 단순한 생산성 지표가 아니라고 생각했습니다. 현장의 노력만으로 해결하기 어려운 데이터의 단절을 보여주는 지표였고, 이 한계를 넘으려면 실시간 데이터 수집과 통합 분석 체계가 필요하다고 판단했습니다.”

산단공은 이 단절을 기업 한 곳의 투자가 아니라 산단 단위의 공통 인프라로 풀기로 했습니다. 그러려면 먼저 설비 데이터를 어떤 네트워크로 실어 나를지부터 정해야 했습니다.

네트워크가 끊기면 품질 데이터도 끊긴다: 산단공이 WiFi 대신 Private 5G를 택한 이유

산단공은 수기작업으로 끊겨 있던 설비 데이터를 세 단계로 이었습니다. 설비에서 데이터를 자동으로 모으고, 끊김 없이 전송하고, 통합 관제·분석 플랫폼에서 활용하는 순서입니다. 새 설비를 들이는 대신 기존 설비에 IoT 센서와 통신 단말을 더하고, 영상이 필요한 구역에만 고해상도 CCTV를 설치하며, 이동이 필요한 업무에는 로봇과 무인 지게차를 연계하는 방식입니다.

세 단계 중 전송망의 방식을 가장 먼저 정해야 했습니다. 나머지 두 단계가 모두 이 전송망 위에서 돌아가기 때문입니다. 산단공은 산단 전용 Private 5G망을 선택했습니다. 바이오·식품 제조는 GMP·GDP·HACCP 대상으로 온습도와 이력까지 관리하는 업종이라 끊김 없는 데이터가 곧 품질입니다. WiFi 혼선과 간섭으로 통신이 끊기면 그 구간의 측정 기록이 비고, 불량이 생겨도 원인 파악이 늦어져 같은 문제가 되풀이되면서 불량률이 오릅니다. 복구와 재시작에도 인력과 시간이 들어갑니다.

잠깐의 끊김이 얼마나 비싼지는 한 사례 연구⁶가 보여줍니다. WiFi로 AGV·AMR⁷을 운영하던 한 공장에서 3.5개월 동안 3초 이상 멈춘 횟수가 1,131번, 누적 6,016초(약 100분)였고, 이를 자동차 산업의 생산 중단 비용 기준⁸으로 환산하면 약 33억 원에 이릅니다. 원인의 58%는 로밍⁹ 중 지연, 29%는 로밍 실패였습니다. 잠깐 멈춘 로봇이 후공정을 밀어내며 손실이 커진 것으로, 속도나 지연의 절대값만큼 성능이 일정한 범위 안에서 유지되는 안정성이 중요하다는 점을 보여줍니다.

WiFi만의 문제가 아닙니다. 산업용 프로토콜은 이동하는 장비를 연결하기 어렵고 제조사별 규격이 제각각이며, 유선은 라인을 바꿀 때마다 배선을 다시 깔아야 해 유연성이 떨어집니다. 로봇과 AI 에이전트가 움직이는 Physical AI¹⁰ 시대에는 설비가 데이터를 올려 보내는 업링크 위주의 트래픽과, 버퍼링 없이 정해진 시간 안에 빠짐없이 전달되는 확정적 전송이 요구됩니다. 산업용 프로토콜·유선·WiFi 모두 이 조건을 채우기 어렵습니다.

산단공은 Private 5G를 현장 특성에 맞게 구성했습니다. IoT 센서와 CCTV 영상처럼 올려 보내는 데이터가 많은 구역은 업로드 용량을, 도면과 영상을 내려받는 구역은 다운로드 용량을 키우도록 상·하향 자원을 나눠 설정했고, 트래픽별 우선순위(QoS)¹¹를 조정해 자율주행 로봇의 제어 신호가 가장 먼저 전달되도록 했습니다. 단말 인증과 전송 구간 암호화를 적용하고 코어의 제어부와 데이터부를 분리해, 산업 데이터는 산단 안에서만 처리됩니다. 산단공에게 Private 5G는 단순한 WiFi 대체재를 넘어, 끊김 없는 데이터를 품질 관리의 전제로 만드는 인프라였습니다.

Q. 산업단지 차원에서 Private 5G를 택한 이유는 무엇인가요?

A: 설비 한두 대가 아니라, 서로 다른 장비의 데이터를 안정적으로 이어야 했습니다.

“산업단지의 디지털 전환은 단순히 설비 한두 대를 자동화하는 것과는 다릅니다. 생산 장비와 물류 장비, CCTV와 환경 센서, 작업자 단말처럼 서로 다른 장비에서 나오는 데이터를 안정적으로 연결하고, 그 데이터를 관제와 분석, 예측, 자율 제어로 이어가야 합니다. 그래서 안정적이고 지연이 적은 Private 5G로 데이터를 전송하기로 했습니다.”

산단마다 코어를 새로 짓지 않았습니다: 코어를 공유하는 Private 5G, 3단계 확산 설계

산단공은 이 구조를 한 번에 깔지 않고 기반 구축 → 서비스 연계 → 현장 확산의 3단계로 나눠 진행합니다. 후평산업단지에서 기반을 만들고, 남춘천산업단지와 서비스를 연계한 뒤, 거두·남춘천산업단지로 코어 공유를 확산하는 순서입니다. 남춘천산업단지는 2단계 서비스 연계와 3단계 코어 공유에 모두 참여합니다.

1단계 — 후평산업단지(기반 구축): AX 실증산단 과제로 후평산업단지 내 춘천바이오산업진흥원 선도공장에 Private 5G 코어를 구축합니다. 바이오 제조의 핵심인 발효·추출 공정에 IoT 센서와 영상 기반 실증 서비스를 얹어, 데이터를 안정적으로 모으고 보내는 공통 기반을 만드는 단계입니다.

2단계 — 후평·남춘천산업단지(서비스 연계): 스마트그린산단 사업과 연계한 서비스 구축입니다. 사람이 상시 순찰하기 어려운 구역은 자율주행 드론과 CCTV 영상으로 통합 관제하고, 이상이 생기면 관제센터가 바로 대응합니다. 물류는 OMS·TMS·WMS¹⁴를 연계한 디지털트윈 영상 실시간 전송 서비스 등을 위한 공유 플랫폼을 구축해 기업마다 물류 시스템을 따로 만드는 부담을 줄입니다.

3단계 — 거두·남춘천산업단지(코어 공유 확산): 이번 사업의 핵심입니다. 후평산업단지에 구축한 5G 코어를 그대로 공유하고, 거두·남춘천산업단지에는 기지국과 엣지 장비만 추가합니다. 코어는 고가의 장비인데, 산업단지마다 새로 짓지 않으니 구축 비용이 약 30% 줄어드는 효과가 납니다.

코어는 공유하지만 데이터 처리는 산업단지별로 합니다. 각 산업단지에 UPF와 기지국 기능을 두어 현장 데이터를 가까운 곳에서 처리하므로 실시간성이 확보되고, 중요한 산업 데이터가 불필요하게 외부로 나가지 않습니다. 4K CCTV, 순찰 로봇, IoT 센서, 무인 지게차에서 올라온 데이터는 디지털 트윈¹⁵과 통합 관제 화면에 모여, 관리자는 현장에 가지 않고도 설비·물류·안전 상태를 한 화면에서 봅니다. 코어 공유는 단순한 비용 절감을 넘어, 먼저 검증한 경험을 다른 산단이 이어받는 확산 구조이기도 합니다.

Q. 산단마다 코어를 새로 짓지 않고 공유한 이유는 무엇인가요?

“산업단지마다 고가의 코어 시스템을 별도로 구축하는 대신 기존 코어를 활용하고, 현장에는 필요한 기지국과 엣지 장비만 추가하는 방식입니다. 구축 비용과 운영 부담은 낮추면서 제조와 물류 현장까지 서비스를 빠르게 확장할 수 있습니다. 후평산업단지에서 구축한 코어와 실증 경험을 거두·남춘천산업단지가 공유하면 중복 투자를 줄이고 적용 속도를 높일 수 있고, 중소·중견 제조기업도 비용 부담을 낮추면서 특화망과 AI, 디지털 트윈 기반 서비스를 활용할 수 있습니다.”

가동률 85%→90%, 원자재 손실 10%↓: 설비가 스스로 말하기 시작한 현장

Private 5G로 설비 데이터가 이어지면서 현장의 판단 방식이 달라졌습니다.

설비 실시간 연계 약 60%: 28대 설비 중 핵심 설비 17대를 실시간으로 연계해, 중앙 서버로 지연 없이 설비 데이터를 수집합니다.
라인 가동률 85.0% → 90.0%(+5%p): 불량 타임라인을 분석해 예지보전을 실시하고, 딥러닝 기반 생산 예측으로 확장하고 있습니다.
원자재 손실률 5.0% → 4.5%(10%↓): 수입검사를 자동화하고 데이터 임계값을 제어해, 불량 원자재가 공정에 투입되기 전에 차단합니다.
구축 비용 약 30% 절감: 이미 구축된 코어를 공유하는 연계산단 확산 방식의 효과입니다.

단순한 가동률 개선을 넘어, 데이터의 성격이 바뀌었습니다. 생산이 끝난 뒤 정리하던 사후 기록이 지금 공정을 판단하는 실시간 정보가 되었습니다. 작업자는 생산 외 시간에 기록하던 부담을, 관리자는 현장을 직접 돌아야 상태를 알 수 있던 불편을 덜었고, 설비가 멈춘 이유는 생산이 끝나기 전에 확인됩니다.

Q. 현장에서 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?

“데이터는 존재하지만 실시간으로 활용할 수 없던 상태에서, 이제는 설비의 가동과 정지 상태를 실시간으로 확인하고 그 원인을 분석하며, 이상 징후를 사전에 감지해 생산 중단을 예방할 수 있습니다. 결국 설비가 스스로 이야기하게 되는 것입니다.”

춘천에서 전국으로 확장되는 Physical AI 준비의 출발점

산단공의 계획은 후평·거두·남춘천 3개 산업단지에서 끝나지 않습니다. 후평산업단지에서 만든 기반을 남춘천과 거두로 넓혔고, 다음 목표는 전국 산단입니다. 이번 모델을 롤모델로 삼아, 다음에는 산단공 본부가 있는 대구에 5G 코어를 두고, 전국 각 산업단지는 UPF와 기지국만 구축해 연동하는 모델로 확장해 나가려고 합니다. 이렇게 하면 지역 산단과 입주기업이 코어를 따로 구축하지 않아도 되고, 전체 산단은 속도가 빠른 네트워크 상에서 데이터 처리를 안정적으로 처리할 수 있습니다.

그 기반 위에 Physical AI 서비스가 올라갑니다. 첫 서비스는 스마트 생산 자동화, 공유물류 플랫폼이고, 이후에는 CCTV, 로봇/드론이 수집한 영상과 데이터를 AI가 분석해 상황에 대응하는 단계로 넓히며, 다양한 스마트 서비스 확대를 수용한 확장성, 표준성, 상호운용성 확보까지 계획하고 있습니다. 이 서비스들이 돌아가려면 로봇의 제어 신호와 AI 에이전트의 판단이 끊김 없이 오가야 하므로, 산단공은 기지국 가까이에 GPU를 갖춘 엣지 서버를 두어 통신과 AI 연산을 한 인프라에서 처리하는 구성도 검토하고 있습니다. 영상을 멀리 보내지 않고 현장에서 바로 분석하면 대응 시간이 짧아지고, 데이터도 산단 안에 머뭅니다. 이 모든 구상의 출발점은 설비에 붙인 센서와 영상 데이터였습니다. 설비 데이터를 잇기 위해 깐 네트워크가 이제 산단의 자율 운영을 받치는 기반으로 넓어지고 있고, 산단공은 부지·도로·전력·용수·물류·인터넷에 Private 5G를 더한 ‘산업단지 표준 모델’을 정립해 가고 있습니다.

춘천 사례가 보여주는 것은 통신 기술의 선택이 아니라 산단 AX의 순서가 중요하다는 사실입니다. 새 설비를 들이기 전에 이미 있는 설비의 데이터를 먼저 잇고, 비용 구조를 기업별에서 산단 단위로 바꿨으며, 면허부터 구축 이후의 운영까지 책임질 수 있는 파트너와 함께 만들어가고 있습니다. 로봇과 AI가 현장에 들어올수록 네트워크는 부가 인프라가 아니라 AI가 작동하기 위한 전제 조건이 됩니다. 이는 산단뿐 아니라 사업장이 여러 곳에 위치한 제조기업에도 해당합니다. 우리 현장의 데이터가 지금 어디에서 끊기고 있는지, Physical AI 준비는 그 질문에서 시작합니다. 이렇게 산단공은 ‘춘천에서 시작하고, 산단에서 검증하며, 대한민국 제조 AX로 확산’해 나가고 있습니다.

한국산업단지공단처럼 통신 전문 인력 없이 Private 5G를 도입하려는 기관과 기업을 위해, 삼성SDS는 컨설팅과 무선망 설계, 구축, 최적화, 운영까지 Private 5G 전 주기를 전국 거점 기반으로 지원합니다.

References

Private 5G(5G 특화망): 특정 지역·기업이 전용 주파수를 받아 직접 구축·운영하는 5G 이동통신망
5G 코어: 가입자 인증과 트래픽 제어 등 5G 망 전체를 관리하는 핵심 장비·시스템
엣지(Edge): 데이터가 발생한 현장 가까이에서 데이터를 처리하는 컴퓨팅 장비
IFR(International Federation of Robotics, 국제로봇연맹): 산업용 로봇 통계를 매년 발표하는 국제기구. 로봇 밀도는 제조업 근로자 1만 명당 설치된 산업용 로봇 수로, 한국은 World Robotics 2024(2023년 기준)에서 1,012대로 세계 1위(2위 싱가포르 770대)
국가데이터처(옛 통계청), 「2025년 12월 및 연간 산업활동동향」의 제조업 평균 가동률 72.8%. 생산능력 대비 실제 생산 비율로, 라인 가동률과 측정 기준이 달라 직접 비교보다는 참고치로 보는 것이 적절합니다.
Bae et al., “Diagnosing AGV Wi-Fi Disconnection via dmesg Logs: A Real-World Factory Case Study”, 16th International Conference on Information and Communication Technology Convergence (2025)
AGV·AMR: 공장 안에서 물건을 나르는 무인운반차(AGV)와 자율이동로봇(AMR)
금액 환산 기준: Advanced Technology Services, 「Downtime Costs Auto Industry Survey」(2006)의 자동차 산업 생산 중단 비용
로밍: 이동 중인 기기가 연결을 끊지 않고 다른 접속 지점으로 옮겨 가는 과정
Physical AI: 로봇·설비 등 물리 세계에서 AI가 직접 인지·판단·실행하는 기술
QoS(Quality of Service): 트래픽 종류별로 전송 우선순위를 다르게 적용하는 기능
UPF(User Plane Function): 데이터 트래픽을 전달·처리하는 5G 코어의 기능으로, 현장 가까이에 두면 전송 지연이 줄어듭니다.
UMS(Unified Management System, 통합관리시스템): Private 5G의 구성·성능·장애·보안을 한 화면에서 관리하는 시스템
OMS·TMS·WMS: 주문(OMS)·운송(TMS)·창고(WMS)를 각각 관리하는 시스템
디지털 트윈: 현실의 설비·공간을 가상 공간에 똑같이 구현해 상태를 실시간으로 확인·분석하는 기술

Samsung SDS