관람객들이 울산세계미래산업박람회(WAVE2026) SK 전시관에서 제조 AX 관련 전시 콘텐츠에 대한 설명을 듣고 있다. 사진=SK이노베이션 화면 속 운전 조건을 몇 차례 바꿔봤지만 좀처럼 '최적。'이 나오지 않았다. 냉각과 가열에 쓰이는 에너지를 조정하며 효율을 끌어올렸지만 사람이 찾아낸 값은 75% 수준에 머물렀다. 곧이어 인공지능(AI)이 같은 문제에 도전하자 결과는 달랐다. AI는 짧은 시간 안에 화면상 100%의 최적 운전.을 찾아냈다. 지난 10일 울산전시컨벤션센터(UECO)에서 열린 'WAVE 2026(울산세계미래산업박람회)' SK 전시관에 마련된 생산최적화 AI 체험이다. SK가 이 공간에서 보여주고 싶었던 것은 단순한 AI 기술 시연이 아니었다. 수십·수백개의 변수가 동시에 움직이는 실제 정유·석유화학 공정을 사람이 일일이 계산하는 대신 AI가 방대한 데이터를 분석해 최적 운전조건을 제안하고, 현장 엔지니어가 이를 바탕으로 판단을 내리는 공장의 미래였다. 전시장에는 생산최적화 AI를 비롯해 회전기기 이상을 사전에 감지하는 설비예측 시스템과 드론·로봇, 영상인식 AI를 활용한 안전관리 기술이 한 동선 안에 배치돼 있었다. 1964년 정유공장 옆에 2020년 설비…60년 산업사가 한눈에 전시장을 나와 실제 SK이노베이션 울산Complex(CLX)로 향하자 공정의 규모가 실감나기 시작했다. 1964년 대한민국 최초 정유공장으로 출발한 울산CLX는 약 250만평으로, 이는 여의도 면적의 약 3배에 이른다. 현재 5기의 정유공장에서 하루 최대 84만배럴의 원유를 처리하는 SK이노베이션의 핵심 생산기지다. 현장에는 서로 다른 시대에 지어진 설비가 연달아 모습을 보였다. 한쪽에는 1964년 처음 가동한 제1정유공장이, 다른 쪽에는 2020년 약 1조원을 들여 건설한 하루 4만배럴 규모의 신규 탈황설비가 들어서 있었다. 60년 전 세워진 국내 최초 정유공장과 최신 설비가 같은 부지 안에서 돌아가는 셈이다. 눈길을 끈 것은 공장 전체를 거미줄처럼 뒤덮은 배관이었다. 고온·고압의 석유제품과 석유화학 원료가 흐르는 배관은 열팽창에 따른 손상을 줄이기 위해 'ㄱ'자와 'ㄷ'자 형태로 수차례 꺾여 있었다. 현장 설명에 따르면 울산CLX에 설치된 배관을 모두 연결할 경우 길이는 약 60만㎞에 달한다. 지구에서 달까지 갔다가 다시 절반 이상 돌아올 수 있는 거리다 오리지날릴게임 . 문제는 이 거대한 공장을 사람의 눈만으로 모두 관리하기 어렵다는 。이다. 울산CLX에는 98개의 공정이 복잡하게 연결돼 있다. 한 공정에서 온도나 압력, 원료 투입량을 바꾸면 다른 공정의 생산량과 품질, 수율, 에너지 사용량까지 영향을 받을 수 있다. 개별 공정 하나만 최적화한다고 전체 공장의 효율이 극대화되는 구조가 아닌 셈이다. 250만평에 이르는 공간 곳곳에 설비가 흩어져 있어 사람이 직접 확인할 수 없는 사각지대도 존재한다. 여기에 60년 동안 현장 구성원들에게 축적된 운전 경험을 세대교체 이전에 데이터로 옮겨야 한다는 과제도 있다. SK이노베이션이 꺼내 든 해법은 '듀얼 브레인(Dual Brain)'이다. 24시간 데이터를 읽고 이상징후를 찾아내는 '브레인 AI'와 수십년의 경험과 현장 맥락을 가진 엔지니어의 '휴먼 브레인'을 결합하는 방식이다. AI가 공장을 대신 운전하는 것이 아니라 사람이 놓치기 쉬운 시간과 공간의 빈틈을 AI가 메우고, 최종 의사결정은 사람이 맡는 구조다. 정창훈 울산CLX 제조AI팀장은 AI 도입 배경을 보다 현실적으로 설명했다. 석유화학 공장은 한 번 가동하면 3~4년 동안 멈추지 않는 경우가 많고 펌프와 압축기 등 핵심 설비 역시 가혹한 조건에서 장시간 돌아간다. 설비나 공정에서 이상이 발생하면 엔지니어들은 주말이나 휴일에도 현장 연락을 받아야 한다. 정 팀장은 "설비 이상이나 공정 이상 때문에 엔지니어들이 전화를 받는 데 노이로제가 걸려 있다"며 "사람이 연속적으로 확인하거나 실시간으로 확인하지 못하는 영역을 AI가 메워주는 것"이라고 설명했다. 1000여 개 화면 앞 24시간 감시 이 같은 변화가 가장 선명하게 보이는 곳이 중질유분해공정(HOU) 조정실이다. 1992년 완공된 HOU는 정유공정에서 나오는 무거운 중질유를 고온·고압으로 다시 처리해 등·경유와 윤활기유 원료 등 부가가치가 높은 제품을 만드는 고도화설비다. 조정실 문을 열자 수많은 모니터 앞에 운전원들이 자리를 지키고 있었다. 조정실에서 확인하는 화면은 모두 합쳐 약 1000개에 달한다. 운전원들은 4조2교대로 근무하며 24시간 CCTV와 공정 데이터를 살펴본다. 모바일 야마토주소 공장 밖에서는 좀처럼 사람을 찾기 어려웠지만, 실제 거대한 장치들을 움직이는 판단은 이 조정실에서 이뤄지고 있었다. 그렇다고 해서 이미 AI에 의해 자동으로 움직이는 '무인공장'이 된 것은 아니다. 현재 HOU 일부 공정에는 APC(Advanced Process Control·첨단공정제어) 시스템이 적용돼 있다. 과거에는 오퍼레이터가 온도와 제품 투입량 등 여러 변수를 직접 조절해야 했다면, APC는 변수 변화에 따른 결과를 예측하고 원하는 생산 결과를 얻기 위한 최적 설정값을 제시한다. 작업자는 이를 바탕으로 운전 조건을 결정한다. AI 적용 역시 공정별로 단계적으로 진행되고 있다. 울산CLX 98개 공정 중 현재 머신러닝 모델을 구축한 공정은 7개다. 향후 기존 최적화 프로그램과 연계해 적용 범위를 넓힐 계획이지만 2030년까지 정확히 몇 개 공정으로 확대할지는 아직 정해지지 않았다. 현장에서도 효과를 어떤 기준으로 산정할지에 대해선 내부 협의가 진행 중인 것이라고 설명했다. 잠재력이 가장 큰 분야 중 하나는 에너지다. 울산CLX에서는 각 공장이 스팀과 전력, 수소, 연료 등을 서로 다른 조건으로 사용한다. 개별 공장에서 에너지 사용을 최적화하는 것보다 CLX 전체의 수요와 공급을 동시에 살펴야 더 큰 절감 효과를 낼 수 있다는 설명이다. 실제 울산CLX는 전체 스팀 네트워크를 대상으로 한 최적화 모델을 만들어 현재 적용하고 있으며 앞으로 연료와 수소 등으로 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 설비관리 영역에선 AI가 '고장난 뒤 고치는' 방식에서 '고장을 미리 예측하는' 방식으로 전환하는 역할을 맡는다. 정 팀장은 공장을 사람의 몸에 비유하며 "원유가 피라면 펌프나 컴프레서는 심장"이라고 설명했다. 펌프와 압축기 같은 회전기기의 진동과 온도 등을 AI가 지속적으로 분석해 이상징후와 원인을 찾아내고, 이후 정비 시。과 조치 방법까지 연결하겠다는 구상이다. 울산CLX는 회전기기 모니터링 플랫폼과 관련 AI 모델을 자체적으로 고도화하고 있다. 안전 분야에서는 '쉴드(SHEILD)'가 핵심이다. 작업허가와 작업자 위치, CCTV·가스센서 등 고정형 장비에 드론과 로봇이 확보한 이동형 데이터까지 하나의 플랫폼으로 묶는다. WAVE 전시장에서는 비전 AI가 작업자의 안전모 등 보호장비 착용 여부를 확인해 관리자에게 알림을 보내는 모습도 구현됐다. 모바일 무료충전야마토 사람이 접근하기 어려운 고소 설비나 사각지대에는 드론과 로봇을 보내 데이터를 확보하고 AI가 이를 분석한다. "사람 없애는 AI 아니다"…2030년 연 1000억원 효과 목표 AI 확대가 인력감축을 의미하는 것이 아니라는 게 회사 측의 설명이다. 정유·석유화학은 컨베이어벨트 주변에 많은 작업자가 붙는 조립산업과 달리 대규모 설비를 조정실에서 통제하는 장치산업이다. 이미 현장 운전 인력이 크게 최적화된 만큼 AI 도입의 목적도 사람을 줄이는 것보다는 사람이 반복적으로 수행하던 데이터 취합·분석과 상시 감시 부담을 줄이는 데에 초。이 맞춰져 있다. 앞으로는 엔지니어들이 절감된 시간을 AX 개발이나 전동화 등 새로운 사업과 고부가 업무에 투입하는 방향을 검토하고 있다. 특히 오랜 경험을 가진 운전원과 비교해 상대적으로 경험이 부족한 젊은 구성원들의 역량 공백을 AI가 보완하는 역할도 기대하고 있다. AI와 사람의 판단이 충돌하더라도 현재 단계에서는 최종 결정권은 사람에게 있다는 。도 강조됐다. 정 팀장은 "사람이 모든 것을 완벽하게 보는 데 한계가 있고 공장은 24시간 돌아가지만 사람은 쉬어야 한다"며 브레인 AI를 사람을 대체하는 주체보다는 사람의 판단을 보강하는 도구로 설명했다. AI 모델의 신뢰도가 높아질수록 역할 배분은 달라질 수 있지만, 듀얼 브레인의 기본 전제는 여전히 'AI가 제안하고 사람이 결정한다'는 것이다. 울산CLX가 2030년까지 세운 목표는 ▲연간 약 1000억원 규모의 생산성·수익성 개선 ▲설비 가동정지 제로(Zero), ▲중대재해 제로다. 1000억원은 2030년까지의 누적 효과가 아니라 2030년께 연간으로 창출하겠다는 목표치다. 에너지 절감과 생산 최적화, 설비 신뢰성 향상을 동시에 추진해 공장의 체질을 바꾸겠다는 것이다. SK이노베이션은 5~6년간 추진해 온 디지털전환(DX)을 기반으로 울산CLX를 제조 AX의 거대한 테스트베드로 활용한다는 구상이다. 이곳에서 검증된 AI 모델과 플랫폼을 다른 정유·석유화학 회사에서도 활용할 수 있도록 라이선스나 패키지 형태의 사업으로 확장하는 방안도 SK AX 등과 논의하고 있다. WAVE 전시장에서는 몇 초 만에 찾을 수 있었던 '최적。'을 현실의 250만평 정유공장에서 구현하는 일은 이제 시작 단계다. 60년 동안 사람의 경험과 감각으로 축적돼 온 공장의 운영 노하우를 데이터와 알고리즘으로 옮기면서도 마지막 판단은 현장 엔지니어에게 남겨두는 것. 국내 최초 정유공장으로 출발한 울산CLX가 그리는 다음 60년의 모습이다. 으로 확장하는 방안