Industrial AI Orchestrator · Digital PersonaAI 오케스트레이터 · 디지털 페르소나

From Industrial Data to Production Intelligence — 산업의 데이터를 스스로 판단·실행하는 디지털 페르소나로

산업 현장의 데이터를 스스로 판단·실행하는 디지털 페르소나로 — Industrial AI 오케스트레이터

여러 전문 AI 에이전트가 협업하는 오케스트레이션 레이어를 설계해, 산업 현장의 데이터를 스스로 판단·실행하는 에이전틱 AI — 디지털 페르소나로 만듭니다. 현장에서 검증하고, 산업 전반으로 확장합니다.

최종호 프로필 사진
최종호 · Jongho Choi
Production Intelligence Group Leader — Samsung Heavy Industries, Production DT Center
Agentic AI · Industrial Ontology 구축 중 · Data Governance
Knowledge System Connect

핵심 지표 · Key Numbers

▦ 숫자로 남은 기록 · 2026

01
0년+
산업 현장 · 디지털 전환 경력
02
0+
출시한 AI 프로덕트 · 확장
03
0건
프로덕트 상표 등록
04
0건
산업 AI 특허 등록
05
0만+
누적 콘텐츠 · 프로덕트 조회수
06
0+
출강 대학 · 정부기관

산업 온톨로지가 연결하는 용어 — 데이터 층: ERP, HR, IoT, QA, Production Records, 공정, 물량, 일정. 시맨틱 층: Metadata, Ontology, Domain Logic, Business Logic, Data Governance. AI 층: ML, NLP, TTSQL, Agentic AI, Orchestrator. 경험 층: Power BI, Streamlit, Micro Web App, Citizen Playground.

02

Now · 2026

현장에서 강단으로,
온톨로지는 짓는 중

산업 온톨로지를 구축하는 동시에, 대학 · 정부기관 초청 강연에 나섭니다.

NOW BUILDING 2026 — 진행 중

산업 온톨로지 Industrial Ontology

현장의 용어 · 공정 · 비정형 지식에 정의와 관계를 부여하는 작업을 진행하고 있습니다. Knowledge System 의 L2 시맨틱 레이어, 그리고 클러스터 03 이 향하는 지점입니다.

  1. L1 Data Layer
  2. L2 Semantic Layer 구축 중
  3. L3 AI Layer
  4. L4 Experience Layer
현장 지식을 정의·관계·맥락이 있는 자산으로 L2 시맨틱 레이어 — 2026 구축 중 온톨로지 위에서 판단·실행하는 에이전트

→ L2 Semantic Layer → Cluster 03

대강당 뒤에서 본 에듀톤 현직자 패널 세션 — 무대 패널석의 최종호와 객석을 가득 채운 참가자
동남권 대학 연합 에듀톤 · 현직자 패널 · 2026.08
성균관대학교〔특강〕 경북대학교〔특강〕 한국공과대학교〔특강〕 울산대학교〔특강〕 고용노동부〔출강〕 K-하이테크 플랫폼〔출강〕
6+ 기관
03

Identity

여섯 개의 전문 영역,
하나의 전환 스택

도메인 전문성에서 예측 모델링으로, 모델링에서 Agentic AI 아키텍처로, 아키텍처에서 거버넌스와 조직 역량으로 — 여섯 개의 전문 영역이 하나의 Industrial AI 전환 스택으로 수렴합니다.

01

Industrial Production Expert

산업 생산 도메인 전문가

일정·물량·인력·품질·공정 데이터를 현장에서 다뤄온 실무형 리더.

02

Industrial AI Builder

산업 AI 빌더

생산 데이터를 예측·분류·최적화 모델로 만들어 현장 의사결정에 적용.

03

Predictive Modeling Researcher

예측 모델링 연구자

기성·작업부하·인력 투입을 예측하는 머신러닝 모델을 설계·검증.

04

TTSQL Agentic AI Architect

Text-to-SQL · Agentic AI 아키텍트

자연어 질의·도메인 메타·비즈니스 로직·SQL을 잇는 멀티 에이전트 구조 설계.

NOW05

Ontology & Governance Designer

온톨로지 · 데이터 거버넌스 설계자

비정형 지식을 시맨틱 레이어로 구조화하고 AI-ready 데이터 기반을 정립.

06

Citizen Development Leader

시민개발 리더

현업이 직접 데이터·AI 도구를 쓰는 AI-Native 조직 문화를 구축.

산업 생산 현장의 복잡한 데이터를 AI가 이해하고 실행하는 시스템으로 전환하는 Industrial AI 리더.

삼성중공업 생산DT센터 생산지능화 그룹장. 기성 예측, 인력 투입 예측, TTSQL Agentic AI, 온톨로지, 데이터 거버넌스, Citizen Development — 산업 현장의 생산 데이터를 단순한 기록이 아니라 의사결정 자산으로 바꿉니다.

삼성중공업 사내 발표 중인 최종호
▦ SAMSUNG HEAVY INDUSTRIES사내 AI · DT 발표

핵심 선언

I don’t build AI for demos.
I build AI systems that understand the reality of industrial operations.

데모용 AI가 아니라, 산업 현장의 현실을 이해하는 에이전틱 AI 시스템을 만듭니다.

— Jongho Choi · Production Intelligence
04

The Knowledge System

현장의 데이터가
지능이 되는 4개의 층

원천 데이터가 시맨틱 레이어로 구조화되고, AI 레이어에서 추론되어, 현업이 손에 쥐는 서비스로 출력됩니다 — 층과 층 사이로 데이터가 흐르는 4계층 스택.

Input

L1Data Layer

현장에서 발생하는 원천 데이터 — 측정되지만 아직 의미가 부여되지 않은 사실.

ERPHR IoTQA Production Records
Structure

L2Semantic Layer

데이터에 정의·관계·업무 맥락을 부여하여 AI가 이해 가능한 구조로 번역.

MetadataOntologyNOW Domain LogicBusiness Logic
Reasoning

L3AI Layer

예측·분류·자연어 추론과 에이전트가 의사결정을 만들어내는 지능의 층.

MLNLP TTSQLAgentic AI Orchestrator
Output

L4Experience Layer

현업이 실제로 손에 쥐고 쓰는 서비스 — 지능이 일상의 도구가 되는 지점.

Power BIStreamlit Micro Web AppCitizen Playground
Active data flow — 스크롤 시 활성화
Layer connection
↑ Data → Semantic → AI → Experience
라이브 — 현재 구축 중인 레이어
05

Signature Project Clusters

현장에서 작동하는 다섯 개의 시스템

독립된 프로젝트가 아니라, 예측·질의·온톨로지·시민개발·거버넌스가 서로 데이터를 주고받는 하나의 클러스터입니다.

01
Industrial Predictive Intelligence

생산 흐름을 예측하는 AI 모델

기성·작업부하·인력 투입·생산성 흐름을 예측하는 머신러닝 모델. 현장 경험과 데이터를 연결해 생산 의사결정을 더 빠르고 정교하게.

생산 예측시계열의사결정 지원
02
TTSQL Agentic AI

자연어로 묻는 생산 데이터

현업이 자연어로 생산 데이터를 질의하면 AI가 도메인 메타·비즈니스 로직을 해석해 답합니다. 단순 챗봇이 아닌 생산 데이터 오케스트레이터.

Text-to-SQLMulti-AgentOrchestrator
03
Ontology & Semantic Manufacturing NOW BUILDING · 2026

의미를 이해하는 데이터

산업 현장의 용어·공정·비정형 지식을 온톨로지·시맨틱 레이어로 구조화. AI가 데이터를 ‘조회’하는 수준을 넘어 현장의 ‘의미’를 이해하도록.

OntologyKnowledge GraphSemantic Layer
04
Citizen Playground

현업이 직접 만드는 AI

현업 전문가가 직접 데이터 분석·자동화·AI·마이크로 웹앱을 만들도록 교육과 플랫폼을 설계. 조직 전체가 AI-Native하게 일하는 문화.

Citizen DevelopmentDigital WaveEnablement
05
Industrial AI Governance

AI가 신뢰하는 데이터 기반

AI 모델·에이전트가 신뢰성 있게 작동하도록 데이터 품질·메타데이터·도메인 로직·거버넌스를 정립. 현장 데이터를 AI가 활용 가능한 자산으로.

Data GovernanceAI-readySingle Source of Truth
✦

Built & Shipped

직접 만들고 배포한
AI 프로덕트

MCP 서버 · API · 브라우저 확장까지 …개를 직접 설계·배포했고, 지금도 늘어나는 중입니다. — api.lazy-mac.com에서 실시간 로드

프로덕트 불러오는 중…
전체 프로덕트 보기
06

Career Timeline

현장 데이터에서
전환을 설계하기까지

2015

삼성중공업 입사

산업 생산 현장에서 일정·인력·품질·물량·공정 데이터를 직접 다루며 실무형 도메인 역량을 축적.

2024

부산대학교 데이터사이언스전문대학원 석사

석사 학위논문 「조선업 작업부하 기반 인력 투입(Person-hour) 예측 연구」 — 현장 경험을 데이터사이언스 연구로 정식화.

2025

생산DT센터 AI · DT 프로젝트 확산

Digital Wave · Citizen Development 교육으로 조직 전반의 AI 활용 역량을 확산.

2026

생산지능화 그룹장

특허 · 논문 · 상표를 기반으로 산업의 AI-Native 전환을 본격화.

2026

산업 온톨로지 구축 · 대학 · 정부기관 출강

산업 온톨로지 구축을 시작했고, 고용노동부 · K-하이테크 플랫폼 주관 행사를 비롯해 대학 · 정부기관 초청 강연에 나섰습니다.

작업부하 기반 인력 투입 예측 연구를 발표하는 최종호
▦ RESEARCH TALK인력 투입 예측 연구 발표
07

Achievements · IP · Awards

증명된 결과,
등록된 지식자산

사내 DT · AI 경진대회 시상 무대의 최종호
▦ ON STAGE사내 DT · AI 경진대회 시상
Patents

등록된 산업 AI 특허

5 REGISTERED
Patent

Gen AI 특허 · 2건

생성형 AI를 생산 현장 업무에 적용하는 방법.

Registered IP · Gen AI · 2건
Patent

3D Scanning 특허 · 2건

3D 스캐닝 기반 측정·검증 기술.

Registered IP · 3D Scanning · 2건
Patent

인력 투입 예측 모델링 특허 · 1건

작업부하 기반 인력 투입 예측 모델.

Registered IP · Workforce · 1건
Trademarks

상표

  • 프로덕트 상표 등록 6건
  • 산업 AI · 제조 솔루션 브랜드 자산
  • 아이디어를 등록 가능한 지식재산으로 확장
Awards

수상 · 표창

  • 제29회 글로벌 DT/AI 경진대회 은상
  • 전사 혁신·DT 우수사례 발표대회 동상
  • 전사 분임조 최우수상 2회
  • 글로벌 고객사 프로젝트 공정 기여 고객사 표창
Lectures & Advisory

강연 · 자문6+ 기관

  • 산업 AI · DT 특강 — 성균관대 · 경북대 · 한국공과대학교 · 울산대
  • 초청 강연 — 고용노동부 · K-하이테크 플랫폼 주관 행사 (2026.08)
  • 산업 AI 전환 컨설팅 · 자문
  • 현업 · 학계 · 정부기관 대상 실전형 AI 강연
08

Connect

데이터로 증명하는
산업 AI 전환가

From Industrial Data
to Production Intelligence.

기성 예측부터 TTSQL Agentic AI · 온톨로지 · 데이터 거버넌스까지 — 산업 현장의 데이터를 의사결정으로, 그 의사결정을 자동화로 바꿔 왔습니다. 데이터가 스스로 판단하는 다음 산업, 이미 준비되어 있습니다.

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