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[지평기술센터] BMW의 휴머노이드 도입 사례로 본 피지컬 AI 실증계약의 주요 쟁점

2026.11.03

<div style="text-align: justify;">1. 들어가며 
 
휴머노이드 등 피지컬 AI의 산업현장 도입이 점차 가시화되고 있습니다.  실제 도입을 위해서는 개별 사업장의 작업환경과 공정에 맞추어 성능과 안전성을 검증하는 실증 단계가 중요합니다.  이 과정에서는 로봇의 작동 성능을 확인하는 데 그치지 않고, 도입기업의 공정정보를 활용한 기능 개선과 추가 학습도 이루어질 수 있습니다.  따라서 실증계약에서는 성능 검증의 기준과 함께 공정정보의 활용 범위, 개선성과의 귀속 및 이용 조건 등이 중요한 쟁점이 됩니다. 
 
BMW가 2026년 6월 25일 발표한 보도자료에 따르면, BMW는 2025년 미국 스파르탄버그 공장에서 Figure 02를 약 10개월간 실증하였습니다.  해당 로봇은 용접공정에 판금 부품을 투입하는 작업을 수행하여 3만 대 이상의 BMW X3 생산을 지원하였습니다.  이어 BMW는 Figure 03을 활용하여 부품을 분류하고 조립공정에 공급할 순서대로 배치하는 물류 프로젝트를 발표하였습니다.  구체적인 계약조건은 공개되지 않았으나, 특정 작업의 실증에서 다른 공정으로 적용을 확대하는 사례입니다. 
 
국내에서도 피지컬 AI의 산업현장 적용을 위한 정책적 지원이 구체화되고 있습니다.  과학기술정보통신부는 2026년 경남과 전북을 중심으로 피지컬 AI 연구개발사업을 추진하고 있으며, ▲경남에서는 제조현장 데이터를 활용한 정밀제어 기술의 개발ㆍ실증을, ▲전북에서는 이른바 ‘다크팩토리’ 구현과 연결되는 무인공장 제어ㆍ운용 기술의 개발ㆍ실증을 추진하고 있습니다. 
 
이처럼 피지컬 AI의 현장 적용은 성능 검증과 데이터 축적ㆍ활용을 수반합니다.  따라서 실증계약에서는 실증 완료ㆍ검수 합격ㆍ상용 도입의 요건을 구분하는 한편, 실증 과정에서 제공ㆍ생성되는 데이터와 개선성과의 이용 조건도 함께 정할 필요가 있습니다.  이하에서는 국내 기업의 휴머노이드 실증계약에 반영할 주요 사항을 살펴봅니다. 
 
 
2. 실증계약의 주요 검토사항 
 
가. 실증의 완료와 성능 검수의 합격을 구분하여야 합니다. 
 
실증계약은 장비 공급, 현장 적용을 위한 개발ㆍ고도화, 성능 평가 및 유지보수가 결합된 형태로 체결되는 경우가 많습니다.  계약의 명칭보다 실제 급부의 내용이 중요하며, 일정한 성능의 구현을 약정한 부분에는 민법상 도급에 관한 규정이 적용될 수 있습니다. 
 
성능 기준은 대상 작업, 시험환경 및 측정방법과 함께 구체화하여야 합니다.  예컨대 “지정 부품을 시간당 ○회 투입하고, 작업 성공률 ○% 이상, 작업자 개입 교대당 ○회 이하를 연속 ○일간 충족할 것”으로 정하되, 성공률의 산정 기준과 설비 정지시간의 처리도 합의할 수 있습니다.  BMW의 단계적 적용 확대를 참고하면, ‘실증 완료’는 평가자료 제출, ‘검수 합격’은 약정 성능 충족, ‘상용 도입’은 별도 발주 또는 전환 합의로 구분하는 방안을 검토할 수 있습니다.  기준 미달 시 보완ㆍ재시험, 비용 부담 및 계약 종료 요건도 함께 정하여야 합니다. 
 
나. 산업데이터의 이용 목적과 제3자 제공 범위를 명확히 정하여야 합니다. 
 
휴머노이드 실증 과정에서는 도입기업의 공정정보가 공급기업에 제공되고, 로봇의 작동기록이나 작업환경에 관한 데이터가 새로 생성됩니다.  이러한 데이터는 해당 사업장의 성능 검증뿐 아니라 공급기업의 모델 학습이나 다른 고객을 위한 기술개발에도 활용될 수 있으므로, 실증에 필요한 데이터의 제공 범위와 허용되는 이용 목적을 사전에 정할 필요가 있습니다. 
 
주의할 점은 「산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진법」 제9조제2항ㆍ제3항은 산업데이터를 공동으로 생성한 경우에는 각 생성자에게, 제3자에게 제공한 경우에는 생성자와 제공받은 제3자 모두에게 해당 산업데이터를 활용하여 사용ㆍ수익할 권리를 인정하면서, 당사자 간 약정이 있으면 그에 따르도록 규정하고 있다는 것입니다.  따라서 동법상 산업데이터에 해당할 경우에 별도의 약정을 하지 않으면, 도입기업이나 실증기업이 의도한 목적을 넘어 데이터가 활용될 수 있다는 점에 유의하여야 합니다. 
 
계약에서는 도입기업이 ‘제공하는’ 데이터와 실증 과정에서 ‘생성되는’ 데이터를 구분하고, 각각의 이용 목적ㆍ기간 및 제3자 제공 조건을 구체적으로 정하는 것이 바람직합니다.  특히 해당 사업장의 성능 검증과 기능 개선을 위한 이용이 공급기업의 범용 모델 학습이나 경쟁사업자에 대한 제품ㆍ서비스 제공을 위한 이용까지 포함하는지 명시할 필요가 있습니다.  
 
다. 작업자 촬영에 따른 노사협의 절차를 확인하여야 합니다. 
 
휴머노이드에 설치된 카메라는 주변 환경을 인식하고 작업을 수행하는 과정에서 근로자의 모습이나 작업행동을 촬영할 수 있습니다.  도입기업은 실증에 앞서 카메라의 촬영 범위와 영상의 저장 여부, 실시간 열람 기능 및 접근권한 등을 확인하고, 해당 설비가 근로자 감시 수단으로 사용될 가능성을 검토하여야 합니다. 
 
노사협의회 설치 대상 사업장에서 해당 카메라가 실질적으로 근로자를 감시하는 효과를 갖는다면, 「근로자참여 및 협력증진에 관한 법률」 제20조제1항제14호에 따른 협의가 필요합니다(대법원 2023. 6. 29. 선고 2018도1917 판결 참조).  따라서 작업 수행이나 안전 확보를 위한 카메라라는 사정만으로 협의 대상에서 제외된다고 단정하여서는 안 됩니다.  실무적으로는 실증 목적에 필요한 범위로 촬영과 열람 기능을 제한하고, 근태관리나 인사평가 등 다른 목적으로 영상이 이용되지 않도록 운영기준을 마련하는 것이 바람직합니다.  실증계약에도 이러한 운영기준을 구현하기 위한 공급기업의 기능 설정 및 자료제공 의무를 반영할 필요가 있습니다. 
 
라. 작업자 영상의 학습 활용을 위한 법적 근거를 확보하여야 합니다. 
 
실증 과정에서 수집한 작업자 영상은 공급기업에 전송되어 로봇의 성능 개선이나 모델 학습에 활용될 수 있습니다.  개인정보의 수집ㆍ이용에는 「개인정보 보호법」 제15조 등에 따른 근거가 필요하며, 공급기업의 처리가 같은 법 제26조에 따른 처리위탁인지 아니면 제 3자 제공인지도 실제 처리 목적과 업무관계에 따라 구분하여야 합니다.  
 
영상을 AI 학습에 활용하기 위해서는 ‘가명정보’ 활용 가능성을 우선 검토할 수 있습니다.  해당 연구ㆍ개발이 같은 법 제28조의2에 따른 과학적 연구에 해당한다면, 적정한 가명처리와 안전조치를 전제로 정보주체의 동의 없이 가명정보를 처리할 수 있습니다.  
 
아울러 2026. 9. 8. 공포된 개정 「개인정보 보호법」(법률 제21910호, 2027. 3. 9. 시행 예정)은 AI의 기술 개발(성능개선 포함)을 위한 개인정보 활용 특례를 마련하였습니다.  동 제도는 개인정보보호위원회의 심의ㆍ의결을 거쳐 적법하게 수집한 개인정보 원본을 활용할 수 있도록 하는 특례로서 기능합니다.  개인정보 원본을 활용하고자 하는 도입기업과 공급기업은 개정법 시행 이후 해당 특례의 적용 가능성을 검토할 필요가 있습니다.  
 
마. 현장 위험성평가에 따른 안전조치와 당사자의 이행사항을 구체화하여야 합니다. 
 
휴머노이드 등을 도입하고자 하는 기업은 「산업안전보건법」 제36조 및 제38조에 따라 휴머노이드 투입에 따른 위험성을 평가하고 필요한 안전조치를 마련하여야 합니다.  평가 시에는 로봇 본체뿐 아니라 작업도구ㆍ취급물ㆍ주변 설비를 함께 고려하고, 정상 작업 외에 부품 걸림의 해소, 청소ㆍ점검 및 비상정지 후 재가동 과정도 포함할 필요가 있습니다.  공급기업의 안전성 보증이나 계약상 역할 분담만으로 도입기업의 법정 의무가 면제되는 것은 아닙니다. 
 
구체적인 방호조치는 로봇의 구조ㆍ기능과 작업방식에 따라 정하여야 합니다.  산업용 로봇에 해당하는 경우에는 「산업안전보건기준에 관한 규칙」 제223조에 따른 울타리 설치 등의 조치와 그 예외 요건을 검토하여야 합니다.  이와 관련하여 대구 이동식 협동로봇 규제자유특구에서는 협동로봇의 안전성을 검증하였고, 이를 바탕으로 「고정식ㆍ이동식 산업용 로봇의 협동작업 안전 가이드」가 마련되었고, 「산업용 이동 머니퓰레이터의 응용을 위한 안전 요구사항」에 관한 KS B 7327이 제정되었습니다.  다만, 이동식 협동로봇에 관한 표준을 모든 산업용 휴머노이드에 그대로 적용할 수는 없으므로, 도입기업은 해당 가이드와 표준의 적용 범위를 확인하여 실제 작업환경에 적합한 안전조치와 검증 방안을 마련할 필요가 있습니다.  
 
따라서 실증계약에서는 공급기업의 위험요인ㆍ안전성 검증자료 제공, 필요한 안전기능의 구현, 도입기업의 작업구역 관리 및 작업자 교육 등 당사자별 이행사항을 구체적으로 정하는 것이 바람직합니다.  또한 안전요건이 충족되지 않은 경우의 현장 투입 제한과 실증 중 위험이 확인된 경우의 작업 중지ㆍ보완ㆍ재개 절차를 마련할 필요가 있습니다.  
 
바. 업데이트와 계약 종료 이후의 이용을 함께 설계하여야 합니다. 
 
소프트웨어나 모델의 업데이트는 검증된 성능과 안전조건을 변경할 수 있으므로, 주요 변경의 사전 통지ㆍ승인, 재검수와 장애 대응 절차를 정할 필요가 있습니다.  사고 원인 확인을 위한 작동기록과 버전정보의 보존ㆍ제공 의무도 포함하는 것이 바람직합니다. 
 
계약 종료 이후에도 장비를 운영하려면 필수 소프트웨어 등의 이용허락과 유지보수ㆍ전환지원 범위를 확보하여야 합니다.  공급 중단에 대비하여 소스코드 등을 임치하는 경우에는 자료 제공 요건뿐 아니라 수정ㆍ유지보수에 필요한 이용권한도 함께 정할 필요가 있습니다. 
 
 
3. 실무적 시사점 
 
피지컬 AI 실증계약은 성능 검증뿐 아니라 현장 적용에 수반되는 데이터 활용과 법적 의무, 향후 운영 조건까지 여러 사항을 함께 정하는 계약입니다.  도입기업은 데이터 제공과 장비 투입에 앞서 다음 사항이 계약과 실증계획에 충분히 반영되어 있는지 확인할 필요가 있습니다. 
 </div>

<ul>
	<li style="text-align: justify;">성능 검증: 실증 완료ㆍ검수 합격ㆍ상용 도입의 요건과 성능 미달 시 보완ㆍ재시험 절차가 구분되어 있는가?</li>
	<li style="text-align: justify;">산업데이터 활용: 데이터의 이용 목적ㆍ기간과 제3자 제공 범위, 공급기업의 자체 학습 및 경쟁사업자를 위한 활용 조건이 명확한가?</li>
	<li style="text-align: justify;">노사협의: 카메라의 근로자 감시 효과와 노사협의회 협의 필요성을 확인하고, 촬영ㆍ열람에 관한 운영기준을 마련하였는가?</li>
	<li style="text-align: justify;">개인정보 처리: 작업자 영상의 수집ㆍ전송ㆍ학습에 필요한 법적 근거, 가명처리나 AI특례 활용 여부, 당사자별 이행사항을 정하였는가?</li>
	<li style="text-align: justify;">현장 안전: 실제 작업환경에 따른 위험성평가와 방호조치, 안전성 검증자료의 제공 및 작업 중지ㆍ재개 절차가 마련되어 있는가?</li>
	<li style="text-align: justify;">운영 연속성: 업데이트에 따른 재검수와 장애 대응, 계약 종료 이후의 이용권 및 유지보수 수단이 확보되어 있는가?</li>
</ul>

<div style="text-align: justify;"> 
실증 과정에서 확인되는 기술적 불확실성을 모두 사전에 해소하기는 어렵습니다.  그러나 검증 기준과 데이터 이용 범위, 안전조치 및 운영 조건을 미리 정하면 문제가 발생했을 때 적용할 판단 기준과 대응 절차를 확보할 수 있습니다.  따라서 실증 결과를 확인한 후 계약조건을 보완하기보다, 실증 착수 단계에서 핵심 조건을 합의하고 공정이나 기능의 변경에 따라 이를 재검토하는 구조를 마련하는 것이 바람직합니다.</div>

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