원/달러 환율이 두 달 만에 종가 기준으로 1400원을 넘었다. 이날 서울 외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율의 주간 거래 종가(오후 3시 30분 기준)는 전일보다 3.1원 오른 1400.6원이다. 이날 주간 거래 종가는 지난 8월 1일(1401.4원) 이후 약 두 달 만에 최고치다. 환율은 8월부터 1380∼1400원 좁은 범위에서 등락하면서 1400원을 넘지는 않았으나 최근 위험회피 심리가 고조되면서 전날 야간 거래에서 장중 1405.5원까지 올랐다. 이날도 전날 주간 거래 종가보다 5.5원 오른 1403.0원으로 출발한 뒤 1398.8∼1403.0원에서 등락했다. 달러는 강세였다. 위험회피 심리가 강화된 가운데 연방준비제도(Fed·연준) 금리 인하 기대도 약화한 영향이다. 주요 6개국 통화 대비 달러 가치를 나타내는 달러인덱스는 전일보다 0.39% 오른 97.802를 기록했다. 한미 통상협상 불확실성도 원화 약세 압력으로 작용하고 있다. 유엔총회 참석차 미국 뉴욕을 방문 중인 이재명 대통령은 24일(현지시간) 대한민국 유엔대표부에서 스콧 베선트 미 재무장관을 만나 한미 간 관세협상에 대해 논의했다. 이 대통령은 3500억 달러 규모의 대미 투자 패
중소벤처기업부가 2026년도 중소벤처 연구·개발(R&D) 예산을 역대 최대 규모인 2조 2000억 원으로 편성했다고 25일 밝혔다. 이날 중기부는 딥테크 혁신기업 엔도로보틱스에서 ‘중소벤처 R&D 혁신방안’을 발표하며 주요 내용을 공개했다. 우선 민간 벤처캐피탈이 선제적으로 투자하는 ‘팁스(TIPS) 방식 R&D’ 예산은 올해 6412억 원에서 내년 1조 1064억 원으로 대폭 증액됐다. 기존 창업지원 중심에서 성장(스케일업)과 글로벌 진출까지 전주기 지원 체계로 확대된다. 이에 따라 스케일업 지원 규모는 두 배로 늘어난다. 신규 과제는 152개에서 300개로 확대되고, 과제당 지원금도 최대 12억 원에서 30억 원으로 상향된다. 해외 진출을 목표로 하는 기업을 위한 ‘글로벌 팁스 R&D’도 신설돼 4년간 최대 60억 원을 지원한다. 중기부 R&D 중 가장 큰 규모의 ‘딥테크 챌린지 프로젝트(DCP)’도 본격 추진된다. 첨단 전략 분야 혁신 생태계 구축을 목표로 하며, 기술·시장 변화에 맞춰 목표를 유연하게 수정할 수 있는 ‘무빙타겟’ 방식을 도입했다. 대규모 프로젝트에는 4년간 최대 200억 원이 투입된다. 또 대학·출연
제3차 산업융합 규제특례 심의위원회’ 개최...AI 관련 규제 개선 가속화 산업통상자원부는 25일 ‘2025년 제3차 산업융합 규제특례심의위원회’에서 AI, 로봇, 에너지 분야 등 총 40건의 산업융합 규제샌드박스 과제를 승인했다고 밝혔다. 이번 심의는 신산업 현장에서 걸림돌이 되고 있는 규제를 합리적으로 개선하기 위해 마련됐다. 대면 심의 안건 가운데 하나인 기획형 규제샌드박스 과제는 개인정보보호위원회, 고용노동부와 공동으로 준비됐다. 우선 에이로봇은 AI가 탑재된 이족보행 휴머노이드 로봇을 산업 현장에서 실증한다. 현행법상 표준과 안전기준이 없어 산업 적용이 제한됐으나, 이번 실증을 통해 관련 기준 마련에 필요한 데이터를 확보하게 된다. 이를 통해 위험·반복 작업을 로봇으로 대체해 산업재해 위험을 줄이고 산업 AI 확산에 기여할 것으로 기대된다. 아이브이에이치는 실제 주행 영상을 기반으로 합성데이터를 생성해 자율주행 AI 모델 학습에 활용한다. 합성데이터는 다중 충돌 등 희소한 상황까지 학습시킬 수 있는 장점이 있으나 개인정보보호법 위반 우려가 제기돼 왔다. 이번 실증을 통해 안전한 데이터 생성 기준이 마련되면 자율주행차 고도화에도 도움이 될 전망이다.
UNIST 백종범 교수팀, 실리콘 넣어 암모니아 속 수소 분리하는 공정 개발 UNIST 연구진이 폐태양광 패널에서 회수한 실리콘을 활용해 순도 100% 수소와 이차전지 음극재 소재를 동시에 생산하는 기술을 개발했다. 암모니아에 저장된 수소를 실리콘을 넣어 추출하는 방식으로, 수소 생산 비용을 낮추면서 자원 재활용까지 가능하게 한 성과다. UNIST 에너지화학공학과 백종범 교수팀은 25일 암모니아에서 고순도 수소를 분리해내는 ‘볼 밀링 공법’을 발표했다. 암모니아는 무게 대비 수소 함량이 17.6%에 달해 수소 저장·운송 수단으로 주목받고 있으나, 기존 방식은 400~600℃의 고온 분해와 추가 정제 공정이 필요해 경제성과 효율성이 떨어졌다. 연구팀은 밀폐 용기에 구슬과 실리콘 분말, 암모니아 기체를 함께 넣고 흔드는 방식으로 문제를 해결했다. 구슬의 충격과 마찰로 실리콘이 활성화되면서 암모니아가 빠르게 분해돼 50℃ 수준의 낮은 온도에서 순수한 수소가 추출된다. 이 과정에서 발생하는 질소는 기체 형태로 방출되지 않고 실리콘과 결합해 질화규소(Si₃N₄)로 전환된다. 실험 결과 암모니아가 완전히 분해돼 시간당 102.5 mmol의 수소가 생성됐고, 불순물이 전
‘오디오투페이스’ 오픈 소스 공개...게임·3D 아바타 제작 가속화 엔비디아가 게임 및 3D 애플리케이션의 아바타 제작을 지원하는 얼굴 애니메이션 기술 ‘오디오투페이스(Audio2Face)’를 오픈 소스로 공개했다. 오디오투페이스는 음성의 억양과 음소를 분석해 실시간 얼굴 애니메이션과 립싱크를 생성하는 기술로, 게임과 고객 서비스용 3D 캐릭터 제작에 활용된다. 해당 기술은 오디오 입력을 기반으로 표정과 감정을 정밀하게 구현해 캐릭터가 사람처럼 대화하고 반응할 수 있게 한다. 엔비디아는 이번에 오디오투페이스 모델과 소프트웨어 개발 키트(SDK), 훈련 프레임워크까지 오픈 소스로 공개했다. 이를 통해 개발자는 엔비디아의 기존 모델을 각자의 서비스 환경에 맞게 미세 조정하거나 맞춤형 애플리케이션을 구현할 수 있다. 학생, 연구자, 독립 개발자 역시 최신 코드에 접근해 학습과 연구, 응용 개발에 활용할 수 있다. 이미 업계에서는 오디오투페이스를 활용한 사례가 늘고 있다. 컨바이(Convai), 코드마스터즈(Codemasters), 인월드 AI(Inworld AI), 넷이즈(NetEase), 리얼루전(Reallusion), 퍼펙트월드 게임즈(Perfect World
AMD가 보안 중심 엔터프라이즈 AI 기업 코히어(Cohere)와 글로벌 협력을 확대한다고 24일 밝혔다. 이번 협력 강화로 코히어 고객들은 ‘커맨드 A(Command A)’, ‘커맨드 A 비전’, ‘커맨드 A 번역 모델’, ‘노스(North)’ 등 주요 AI 제품군을 AMD 인스팅트(Instinct) GPU 기반 인프라에서 활용할 수 있다. 이를 통해 전 세계 기업과 소버린 AI 프로젝트는 성능과 총 소유 비용(TCO) 측면에서 더 많은 선택지를 확보하게 된다. AMD는 코히어의 노스 플랫폼을 자사 내부 엔터프라이즈 AI 포트폴리오에 통합할 계획도 밝혔다. 이에 따라 코히어의 기술은 AMD 내부와 엔지니어링 AI 워크로드에서 핵심적으로 활용될 예정이다. 닉 프로스트 코히어 공동 설립자는 “AMD 인스팅트 GPU에서 코히어 모델과 노스를 사용할 수 있게 되면서 협력 관계가 한층 확대됐다”며 “공공과 민간 고객들이 우리의 보안 최적화 AI 제품군을 AMD 인프라에서 실행하면 훨씬 더 큰 유연성을 얻게 될 것”이라고 말했다. 그는 “AMD는 AI 인프라를 통해 매력적인 TCO를 제공하기 때문에 전 세계 소버린 AI 프로젝트에서 중요한 선택지가 될 것”이라고 덧붙
다양한 문제 풀이 궤적과 의도 사례 (출처 : GIST) (왼쪽부터)GIST AI융합학부 김선동 교수, 김세진 박사후연구원, 황산하 석사과정 졸업생, 이승필 석사과정생, 전기전자컴퓨터공학과 이호성 학사 졸업생 (출처 : GIST) 광주과학기술원(GIST) 김선동 교수 연구팀이 사람의 문제 풀이 과정 속 ‘의도’를 추정·정렬하는 학습 알고리즘과 생성모델을 결합해 사람처럼 다양한 풀이 과정을 만들어내는 데이터 증강 기법을 제안했다. 연구팀은 이를 통해 단순 정답 산출을 넘어 인간과 유사한 추론 능력을 갖춘 인공지능을 구현했다고 25일 밝혔다. 기존 인공지능은 주어진 문제의 정답 도출에는 강점을 보였지만, 인간처럼 단계적 사고 과정을 거치는 추론 능력은 부족했다. 연구팀은 인간이 문제 해결 과정에서 겪는 시행착오와 다양한 풀이 전략에 주목했다. 특히 풀이 과정에는 단순한 행동의 나열이 아닌 목표와 전략, 즉 ‘의도’가 담겨 있다는 점에서 착안했다. 연구팀은 문제 풀이 과정을 세분화해 각 단계의 의도를 추정하고 이를 정렬하는 알고리즘을 개발했다. 이어 생성모델 중 하나인 지플로우넷(GFlowNet)을 활용해 다양한 풀이 경로를 생성하는 데이터 증강 기법을 적용했다.
마이크로소프트가 국내 주요 산업 기업들과 함께 AI 에이전트를 도입해 업무 혁신과 성과를 창출한 사례를 공개했다. 기업 시스템 전반에 AI를 통합해 ‘AI 퍼스트(AI-first)’ 시대를 선도한다는 구상이다. 마이크로소프트는 전 세계 포춘 500대 기업의 85% 이상이 자사 플랫폼을 활용 중이라고 밝혔다. 국내에서도 AI 중심 업무 혁신이 가속화되고 있으며, 마이크로소프트가 지난 5월 발표한 ‘Work Trend Index 2025’ 조사에 따르면 한국 리더의 77%가 향후 12~18개월 내 디지털 노동력으로 직원 역량 확대를 기대한다고 응답했다. 국내 적용 사례는 다양하다. KB라이프는 마이크로소프트 365 코파일럿을 전사 도입해 문서 처리, 회의록 작성, 일정 관리 등 핵심 업무 효율을 높였다. LG전자 HS본부는 애저(Azure)와 애저 오픈AI 기반의 빅데이터 분석 플랫폼 ‘찾다(CHATDA)’에 에이전틱 AI를 적용해 질문 분류, 코드 생성, 답변 자동화 등 연구개발 속도를 높였다. SK이노베이션은 정유·석유화학 분야 업무에 애저 기반 생성형 AI를 적용해 자료 검색, 보고서 작성 등 반복 업무를 간소화했다. 파워 오토메이트와 팀즈(Teams)와의
한국훼스토가 고용노동부와 한국산업인력공단이 주관하는 ‘대중소상생 아카데미’ 교육 사업자로 선정돼 중소기업 재직자를 대상으로 한 직무 역량 강화 지원에 나선다. 대중소상생 아카데미는 대기업과 중소기업의 상생을 강화하고, 중소기업 재직자 및 청년의 직무 전문성을 높이기 위해 마련된 정부 지원 프로그램이다. 단순한 기술 교육을 넘어 실무 중심의 커리큘럼을 제공하며, 현장에서 바로 활용 가능한 지식과 노하우를 전달하는 데 중점을 두고 있다. 이번 교육은 한국훼스토의 기술 교육 부서인 ‘Didactic’이 담당한다. Didactic은 제조와 프로세스 자동화 분야의 글로벌 교육과 컨설팅을 수행하며, 최신 산업 수요에 맞춘 실습 중심 교육을 운영해 왔다. 이번 과정은 스마트팩토리의 기반인 전기공압과 센서 활용 두 가지 주제를 중심으로 진행되며, 이후 중급·상급 과정으로 확대될 예정이다. 교육은 경기도 파주에 위치한 대한상공회의소 경기인력개발원에서 숙식 제공과 함께 전액 국비 지원으로 운영된다. 참가자는 훈련비 부담 없이 교육에 전념할 수 있으며, 이는 재직자의 학습 환경을 개선하는 데 의미가 있다. 훈련 강사진으로는 한양대학교, 수원대학교 등에서 강의 경험을 쌓은 한국훼
델 파워맥스 2500 (출처 : 델) 델, 사이버 복원력 강화한 프라이빗 클라우드 인프라 제공 델 테크놀로지스가 더 빠르고 효율적이며 안전한 관리가 가능한 프라이빗 클라우드 인프라 구축을 위해 스토리지와 보안 제품군 업데이트를 발표했다. 25일 델 테크놀로지스는 기업 IT 환경에서 늘어나는 가상화 워크로드와 비용 증가, 공급업체 종속 문제를 해결하기 위해 분리형(disaggregated) 프라이빗 클라우드 전략을 강화한다고 밝혔다. 분리형 프라이빗 클라우드는 가상화 최적화 컴퓨트, 스토리지, 사이버 복원력 솔루션을 결합해 기업이 데이터에 대한 유연성과 통제력을 확보할 수 있도록 한다. ‘델 프라이빗 클라우드(Dell Private Cloud)’는 델 오토메이션 플랫폼(Dell Automation Platform)을 기반으로 제공되며, 온프레미스와 SaaS 배포 옵션을 지원한다. 고객은 선호하는 클라우드 OS 스택과 델의 파워스토어(PowerStore), 파워플렉스(PowerFlex), 파워맥스(PowerMax)를 통합해 프라이빗 클라우드를 자동화하고 효율적으로 확장 및 관리할 수 있다. 여기에 델 네이티브엣지(Dell NativeEdge)가 오토메이션 플랫폼
산업용 스마트 추락보호 에어백 누적 공급 2만5000개 돌파 세이프웨어가 산업용 스마트 추락보호 에어백 공급량 2만5000개를 돌파했다. 상용화 이후 4년 만에 이룬 성과로, 산업 현장 안전 패러다임 변화를 이끌고 있다. 세이프웨어는 25일 자사 산업용 스마트 추락보호 에어백 C3의 누적 공급량이 2만5000개를 넘어섰다고 밝혔다. 2016년 설립 이후 스마트 인체보호 기술 개발에 집중해 웨어러블 에어백용 인플레이터와 초정밀 사고 감지 센서를 독자적으로 개발했으며, 관련 특허를 기반으로 CES 혁신상, 굿디자인 어워드 등 국내외 수상 실적도 확보했다. C3는 조끼형 웨어러블 형태로, 추락을 감지하면 0.2초 이내에 인플레이터가 작동해 착용자의 신체 주요 부위를 보호한다. 70리터 용량의 에어백은 최대 5m 높이 추락까지 방어할 수 있다는 실제 사례가 보고됐다. 사고 발생 시에는 스마트폰 앱을 통해 즉시 위치와 상황이 전송돼 구조 골든타임 확보에도 기여한다. 최신 AI 기반 추락 감지 기술이 접목돼 안전성이 강화됐으며, 세이프웨어는 올해 안에 경량화 제품 ‘C-Light’를 추가로 선보일 계획이다. 세이프웨어는 현재 한국도로공사, 코레일, 한국전력, 한국수력원
KAIST 연구팀이 기존 반도체 공정 방식의 한계를 극복하고 맞춤형 3차원 뇌신경 칩 제작 기술을 개발했다. 뇌과학 및 뇌공학 연구 플랫폼의 설계 자유도와 활용성을 크게 확장할 수 있는 성과로 평가된다. KAIST는 25일 남윤기 바이오및뇌공학과 교수 연구팀이 3D 프린터와 모세관 현상을 활용해 체외 배양 신경조직을 위한 3차원 미세전극 칩 제작 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 체외 배양 뇌 신경조직은 뇌 연구에 활용되는 단순화된 모델로 주목받아왔지만, 기존 장치는 반도체 공정 기반 제작 방식에 의존해 입체적 구조 구현에 한계가 있었다. 최근 3D 프린팅 기술이 제안되긴 했으나 전도성 물질 패터닝과 절연체 도포, 전극 오프닝 순서를 거치는 방식은 설계 자유도 측면에서 제약이 많았다. 연구팀은 공정 순서를 뒤집는 접근법을 도입했다. 먼저 3D 프린터로 미세 터널이 형성된 속이 빈 절연체 구조물을 출력한 뒤, 전도성 잉크가 모세관 현상으로 내부를 채우도록 해 전극과 배선을 형성했다. 이를 통해 복잡한 구조물 내에 미세전극을 자유롭게 배치한 3차원 지지체-미세전극 칩 제작이 가능함을 입증했다. 새 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태로 구현할 수 있으며
아우라 세미컨덕터 Vcore 기술 인수...전력 관리 로드맵 확장 온세미가 아우라 세미컨덕터(Aura Semiconductor)의 Vcore 전력 기술과 지식재산권(IP) 라이선스 관련 권리를 인수하는 계약을 체결했다고 25일 밝혔다. 이번 인수를 통해 온세미는 전력 관리 포트폴리오를 보강하고, AI 데이터센터 애플리케이션의 전력 수요에 대응하기 위한 ‘그리드부터 코어까지(From Grid to Core)’ 파워 트리 비전을 가속화할 계획이다. 수디르 고팔스와미 온세미 인텔리전트 센싱 및 아날로그·믹스 시그널 그룹 사장은 “이번 인수는 미래 데이터센터의 에너지와 효율성 요구를 해결하기 위한 전략적 조치”라며 “Vcore 기술을 온세미의 전력 관리 포트폴리오에 통합해 전력 밀도, 효율성, 열 관리 성능을 높이고 랙 단위 연산 용량을 확장할 것”이라고 말했다. 온세미는 실리콘 및 실리콘 카바이드(SiC) 기반 전력 반도체 분야에서 수십 년간 축적한 경험을 바탕으로 ▲솔리드 스테이트 변압기 ▲전원 공급 장치 ▲800V DC 배전 ▲코어 전력 공급 등 다양한 솔루션을 제공해왔다. 이번 기술 인수는 이러한 기존 포트폴리오에 통합돼 확장 가능한 설계를 기반으로 한 차세
매스웍스(MathWorks)는 한국전자통신연구원(ETRI)이 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)를 활용해 직교형 레이다 신호 송수신용 실시간 신호처리 모듈을 개발했다고 25일 밝혔다. 이 모듈은 내셔널인스트루먼트(NI)의 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 레이다 에뮬레이션 동작을 가속화한다. ETRI 전파연구본부는 소출력 레이다 시스템에서 직교형 레이다 신호 송수신을 처리하는 복잡한 과제를 해결하기 위해 모델 기반 설계(MBD)를 도입했다. 연구팀은 시스템 수준에서 알고리즘을 설계·검증한 뒤 자동으로 HDL 코드를 생성해 하드웨어에 구현하는 방식을 적용, FPGA 기반 실시간 처리 시스템의 개발 효율성과 정확도를 동시에 끌어올렸다. 연구 과정에서 CPU 기반 방식만으로는 다중 신호를 제때 처리하기 어려운 한계가 확인됐다. 특히 정합 필터 뱅크와 같은 병렬 처리 알고리즘은 실시간 실행이 요구됐고, 직교 신호 수신기는 파이프라인 구조로 구현돼야 했다. 이에 연구팀은 NI FPGA 전환을 선택했으나, 매트랩 알고리즘을 수동으로 HDL 코드로 옮기는 과정에서 비효율과 오류가 발생하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위
아이엘이 전고체 배터리용 ‘리튬메탈 음극시트’ 생산 라인 구축을 위해 천안 스마트 팩토리 인근 제3공장 예정 부지(4423㎡, 약 1340평)를 확보했다고 25일 밝혔다. 회사는 해당 토지의 용도 변경을 위한 개발행위허가 신청과 공장 신설 승인 신청도 완료했다. 리튬메탈 음극시트는 차세대 전고체 배터리의 성능을 결정짓는 핵심 소재다. 기존 흑연 음극보다 에너지 밀도를 크게 높일 수 있어 휴머노이드 로봇, 항공 모빌리티, 고성능 전기차 등 초고에너지밀도 응용 분야에서 수요가 빠르게 늘고 있다. 아이엘은 전고체 배터리의 가장 큰 난제인 덴드라이트(dendrite) 성장 문제를 해결할 수 있는 독자 공정 기술을 확보했다. 리튬이 균일하게 전착되도록 유도하고 충·방전 과정에서 보호층을 형성하는 기술을 적용해 덴드라이트 성장을 억제했다. 이를 통해 전고체 배터리 안정성 문제를 해결할 수 있음을 실험적으로 입증했으며, 업계에서는 상용화 가능성을 높이는 성과로 평가한다. 아이엘의 기술은 최근 미국 전직 연방의원단(FMC, Future Mobility Consortium) 방한단의 공장 방문에서도 주목을 받았다. 방문단은 아이엘의 원천기술을 긍정적으로 평가하며, 미국 현지
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