생성형 AI(Generative AI)가 산업 현장으로 스며드는 속도는 빨라지고 있다. 하지만 정작 그 인공지능(AI) 방법론의 성패를 가르는 기준은 여전히 과거의 관행에 머물러 있는 것으로 분석된다. 현시점 산업 내 경쟁력의 핵심은 똑똑한 AI 모델 차용보다 더 높은 가치를 요구하고 있다. 현장 내 노하우를 어떤 방식으로 기록하고, AI 사용료를 어떤 예산으로 결재하며, 한 번 만든 결과물을 어떻게 복기해 활용할지가 관건이다. 이 가운데 설계·제조의 실질적인 생산성은 AI 알고리즘의 신묘함보다 ▲데이터 거버넌스 ▲학습 곡선 ▲과금 구조 등 현장 변수에서 먼저 결정된다. 이렇게 조직 경영의 새로운 접근법으로 떠오른 AI는 조직을 운영하는 데 핵심 시스템으로 거듭난 모양새다. 이 같은 전환점에서 업무 시스템을 새로 설계하지 못하는 조직은 똑똑한 AI를 도입하더라도, 실제 현장에서는 조금의 변화도 일으키지 못하는 정체 상태에 머물게 된다. 결국 AI 트렌드에서의 혁신점은 신기술 도입을 가로막는 조직 내의 구시대적 규칙을 얼마나 현실적으로 개선하느냐에 있다. 가상 동반자, 지식 자산을 실시간 의사결정 동력으로 바꾸는 전략 이달 1일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴
에브리봇모빌리티, 플랫폼 개발 역량 확보 위해 ‘삼전 30년 외길’ 성한준 최고기술책임자(CTO) 영입 기업부설연구소 및 인공지능(AI) 자율주행 기술 분야 총괄한다 인공지능(AI) 서비스 로봇 기술 업체 에브리봇의 자회사 에브리봇모빌리티가 자사 기술 경쟁력을 강화하기 위해 성한준 삼성전자 전 상무를 신임 최고기술책임자(CTO)로 선임했다. 성한준 신임 CTO는 삼성전자에서 약 30년간 근무하며 주방 가전 및 솔루션 개발 총괄과 사용자 중심 플랫폼 혁신 프로젝트를 수행한 기술 전문가로 알려져 있다. 특히 사측은 중장기 기술 발전 로드맵 수립과 글로벌 생산 거점 운영에 대한 경험을 성 CTO의 강점으로 봤다. 이러한 역량을 바탕으로 에브리봇모빌리티의 기술적 기틀을 다질 적임자로 낙점됐다. 앞으로 성한준 CTO는 에브리봇모빌리티의 기술 심장부인 ‘기업부설연구소’를 총괄한다. AI 자율주행 개인형 이동수단(Personal Mobility), 스마트 로봇 체어 등 자사 핵심 기술 고도화를 주도할 예정이다. 에브리봇은 이번 영입을 통해 연구개발(R&D) 역량 최적화, 품질 경쟁력 강화, 공급망 효율성 제고 등 효과를 기대하고 있다. 에브리봇 관계자는 “최근 우
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
공급망과 생산·물류 현장을 관통하는 데이터 인프라로서 자동인식기술의 위상이 빠르게 높아지고 있다. 한국자동인식산업협회(KAIIA)의 수장 이진원 회장은 지난해 국내 자동인식 산업에 대해 “경기 불확실성에도 디지털 전환(DX) 수요와 규제·표준 변화가 맞물리며 구조적 성장 국면으로 들어섰다”고 평가했다. 물류·유통·제조뿐 아니라 스마트시티·헬스케어 등 분야에서도 데이터의 정확한 식별과 추적 요구가 커지고 있다는 것을 방증하는 시각이다. 그에 따르면 실제로 이 산업은 바코드·무선주파수식별(RFID)·비전·센서 기반 인식 기술이 현장의 기본 인프라로 자리 잡기 시작했다. 그는 여기에 이러한 자동인식 방법론이 플랫폼·서비스의 일부로 통합되면서, KAIIA 회원사들 역시 소프트웨어와 데이터 사업 역량을 키워가는 흐름이 뚜렷해졌다고 덧붙였다. 그러면서 이 회장은 글로벌 공급망 재편과 제조·물류·유통 영영의 DX 가속화 양상에 대해 짚었다. “어디서 무엇이 어떻게 움직이는지를 실시간으로 파악하는 능력을 기업 경쟁력의 핵심으로 만들고 있다”는 내용이다. 이렇게 기존에는 보조 도구로 인식되던 자동인식 기술이 이제는 공급망과 생산·물류 전 과정을 연결하는 데이터 인프라이자 핵
이달 27일 3만6000파스칼(Pa) 흡입력 기반 자사 플래그십 신제품 출시 알려 26일까지 출시 기념 ‘로보락 복주머니 전하기’ 사전 이벤트 연다 로보락이 올해 플래그십 신제품 로봇 청소기 ‘S10 맥스V 울트라(S10 MaxV Ultra)’ 출시를 앞두고 오는 26일까지 ‘로보락 복주머니 전하기’ 프로모션을 이어간다. 이번 이벤트는 이달 27일 본격 출시되는 S10 맥스V 울트라를 기다려온 소비자에게 친근한 브랜드 경험을 제공하기 위해 기획됐다. 이벤트 페이지에서 복주머니를 열어 새해 운세를 확인하면 참여가 완료되는 방식이다. 참여자 전원에게 로보락 전용 클리너 할인 쿠폰, 기프티콘, 네이버페이 포인트 등 경품 중 하나를 증정한다. 사측에 따르면, 지인에게 이벤트를 공유할 경우 S10 맥스V 울트라를 지급받는 기회가 주어진다. 공유 횟수가 많을수록 당첨 확률이 높아진다. S10 맥스V 울트라는 전작 대비 강화된 3만6000파스칼(Pa)의 흡입력을 갖춘 것이 특징이다. 여기에 어댑트리프트 섀시 3.0(AdaptiLift Chassis 3.0), 락도크(RockDock) 등 개선된 기능이 도입됐다. 이 가운데 음파로 분당 4000회 진동하며 구석진 곳을 닦아
온디바이스 AI(On-device AI) 기반 재난 특보 영상 분석 시스템 구축해 비전·언어(VL) 모델 적용해 통한 방송 적합 영상 실시간 선별 구현 기대 “현장 기자 피드백 반영한 실무 최적화 모델로 보도 신뢰도 제고” 노타가 KBS와 손잡고 재난 뉴스특보 제작 체계 고도화를 노린다. 노타는 최근 ‘재난 CCTV AI 데이터셋 구축 및 영상 분석 고도화’ 사업을 완수하며, 온디바이스 AI(On-device AI)를 활용한 실시간 재난 영상 분석 솔루션을 구현했다고 밝혔다. 이번 시스템은 재난 상황에서 수많은 CCTV 영상을 수동으로 확인해야 했던 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 설계됐다. 이때 사측은 고성능 비전·언어(VL) 모델을 구동하는 자사 기술인 ‘노타비전에이전트(NVA)’를 핵심 기술로 적용했다. 이를 통해 인공지능(AI)이 현장 상황을 스스로 인식하고, 방송에 가장 적합한 장면을 수십 초 내에 선별해 우선순위 및 판단 근거와 함께 제공한다. 이는 실제 재난 상황에서 현장 모습을 국민에게 전달하기까지의 시간을 단축할 것으로 기대된다. KBS 관계자는 “노타와의 협업을 통해 재난 특보 상황에서 정확한 정보를 신속하게 전파하는 차세대 방송 인프라를
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)은 제조 인공지능 전환(AX) 시대를 관통하는 산업·공장 자동화(FA) 및 스마트 팩토리(Smart Factory) 기술의 현재와 미래를 집약적으로 보여주는 아시아 최대 산업자동화 전시회다. 내년 전시 현장에서는 제조 경쟁력을 좌우할 솔루션이 등판했고, 이를 기반으로 한 전시회는 각종 산업의 전략이 교차하는 바로미터 역할을 해왔다. 그동안 AW에서 소개된 수많은 기술과 제품은 국내 제조기업의 체질을 강화하고 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하는 토대가 됐다. 이번 특집에서는 내년 3월 열리는 AW 2026에 참가한 기업들 가운데, 제조 AX 시대를 이끌 주목할 만한 제품과 솔루션을 조명한다. [특집] AW 2026 주목할 베스트 솔루션 (2편) [스마트 물류] 공장은 이미 자동화됐다, 문제는 ‘물류의 뇌’ [스마트 제조 SW] 데이터 끊김 없는 공장…“ERP·MES 유기적 결합이 지능형 공장 이끌어” [로보틱스] 중국서 검증된 로봇 하드웨어 파워, 국내 로봇 제조 시장의 ‘메기 효과’ 될까 [스마트 물류] 바퀴 달린 모든 것을 AMR로…업계가 ‘맞춤형 자율주행’에 주목하는 이유 [제조 AI] 제조 AI 성공
자율제조(Autonomous Manufacturing)는 단순한 자동화의 속도전을 넘어선 개념이다. 이는 인력 수급 불균형, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성, 품질 리스크가 복합적으로 작용하는 제조 환경에서 차세대 방법론으로 주목받고 있다. 쉽게 말해, 공장이 스스로 상황을 판단하고 회복하는 능력을 구현하는 미래형 제조 인프라다. 과거 ‘산업 지능화(Industrial Intelligentization)’ 단계가 설비·공정을 연결하는 수준에 머물렀다면, 이제 ‘자율(Autonomy)’은 연결된 요소들을 정교한 운영 규칙으로 결합하여 실질적인 성과를 도출하는 단계로 진입했다. 이러한 제조 패러다임의 변화를 조명하는 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 이달 4일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 사흘간의 여정을 시작한다. 이번 행사는 자율제조의 실질적 구현을 목적으로, 스마트공장·자동화산업전 조직위원회 주관하에 코엑스 전관을 사용해 열린다. 특히 올해 주요 슬로건을 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로 채택한 만큼, 지속 가능한 성장을 위한 동력으로서의 자율성을 핵심 메시지로 전
한국정보통신기술협회(TTA) 검증 통과...‘PXN’ 상용화 청신호 국제 항공 소프트웨어 안전 인증 표준 ‘DO-178C’, 안전 코딩 규칙 ‘MISRA C/C++’ 등 인증·준수도 나르마가 한국정보통신기술협회(TTA) 주관 무인항공기(드론)용 오토파일럿 소프트웨어 인증을 완료했다. 이로써 자사 비행 제어 소프트웨어 ‘PX4 Next(이하 PXN)’의 기술 상용화에 신호탄을 쐈다. 이번에 검증을 마친 PXN은 드론의 두뇌 역할을 수행하는 핵심 비행 제어 소프트웨어다. 기체 자세 제어, 경로 비행, 자동 착륙 등 드론 운행 프로세스를 담당한다. 특히 글로벌 오픈소스 비행 제어 소프트웨어 표준 ‘PX4’와 호환되도록 설계됐다. 이를 통해 기존 드론 비행 제어 개발 환경을 유지하면서도 강화된 안전성을 구현한다. 여기에 PXN은 설계 단계부터 국제 항공 소프트웨어 안전 인증 표준 ‘DO-178C’을 충족하도록 구조화됐다. 또한 항공·자동차 안전 코딩 규칙 ‘MISRA C/C++’도 준수한다. 사측은 이에 대해, 드론 운용 중 발생 가능한 잠재적 오류를 최소화하고 예측 가능한 비행 성능을 보장한다고 강조한다. 승인된 소프트웨어만 실행되는 보안 부트 기술과 복제 방지
이달 23일 공식 출시 앞두고 한국 소비자 청소 성향 반영한 신제품 TV 광고 전격 공개 27cm 광폭 롤러, 3만파스칼(Pa) 흡입력 등 하드웨어 스펙 강조해 에코백스로보틱스(이하 에코백스)가 한국인의 청소 습관과 주거 환경을 고려한 로봇 청소기라는 콘셉트의 안방 광고를 송출하고 있다. 해당 광고의 주인공은 이달 23일 출시를 앞둔 신규 모델 ‘디봇 T90 프로 옴니(DEEBOT T90 PRO OMNI)’다. 실제로 디봇 T90 프로 옴니 안에는 롤러 기반 차세대 물걸레 청소 모듈 ‘오즈모 롤러 3.0(OZMO Roller 3.0)’가 적용됐다. 기존 2.0버전 대비 50% 길어진 27cm 광폭 설계를 채택해 효율을 높였다. 여기에 16개의 노즐을 활용한 32방향 청소 시스템이 세정력을 극대화한다. 사측은 특히 최대 200RPM으로 회전하는 롤러의 성능을 내세웠다. 이를 통해 바닥 오염을 제거함과 동시에 실시간 고압 자동 세척 시스템이 작동해 청결한 상태를 유지한다는 게 이들의 설명이다. 해당 신제품은 사용자 경험(UX)을 제고하기 위한 기능도 내재화됐다. 95mm의 박형 디자인으로 가구 밑 낮은 공간에서도 청소한다. 이 가운데 최신 고속 충전 기술 ‘파워
고수익 소프트웨어·라이선스 매출 확대로 이익 체질 개선 및 적자 폭 축소 도모한다 디지털 트윈(Digital Twin) 부문 134% 성장세 강조...“피지컬 AI(Physical AI) 리더십 확보” 씨이랩이 고부가가치 소프트웨어 플랫폼 업체로의 체질 개선을 지속하며 올린 성과를 공개했다. 사측은 지난해 연결 기준 매출액 102.7억 원, 매출총이익 24.4억 원을 기록하며 수익성 중심의 성장 궤도에 진입했다고 밝혔다. 씨이랩 측은 전년 대비 매출총이익이 87% 급증한 것에 집중했다. 그러면서 자체 개발 그래픽처리장치(GPU) 운영 관리 솔루션인 ‘아스트라고(AstraGo)’와 영상 분석 솔루션 등 소프트웨어 중심의 비즈니스가 본격 가동됐음을 의미한다고 전했다. 이 가운데 디지털 트윈(Digital Twin) 비즈니스 부문은 전년 대비 134% 성장한 것으로 나타났다. 이는 최근 주목받고 있는 피지컬 AI(Physical AI) 기술 방법론이 자사 핵심 동력으로 자리 잡았다는 것을 의미한다. 특히 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 기반으로, 실시간 3차원(3D) 협업 및 시뮬레이션 플랫폼 '엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omni
‘설렘(Idea hits)’으로 시작한 설계 프로젝트가 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’을 지나 ‘몰입(Flow)’과 ‘사후 확신(Finish)’에 도달하기까지. 실제 현장에서 이 곡선을 끝까지 완주하는 회사는 얼마나 될까. 현장 내 지식(Knowledge)·노하우(Know-how)가 시스템의 자산(Asset)으로 치환되지 않는다면, 프로젝트는 담당자의 기억력과 컨디션에 의존하는 도박이 된다. 숙련된 엔지니어가 거친 시행착오 끝에 찾아낸 최적의 파라미터가 조직의 공통 규칙으로 저장되지 않고 개인의 경험으로만 머물기 때문이다. 프로젝트가 '좌절'의 구간에서 정체되는 진짜 이유는 기술의 부재가 아니라, 과거에 확보했던 정답이 현재의 설계 프로세스에 동력으로 재공급되지 못하는 단절에 있다. 결국 기술이 해결해야 할 지점은 '개인의 경험'을 '조직의 시스템'으로 동기화하는 것이다. 한 번의 완주 과정에서 쏟아진 수많은 의사결정과 검증 데이터를 압축해, 다음 프로젝트가 즉시 참조할 수 있는 표준 가이드라인으로 세팅해야 한다. 그래야만 조직의 기술력은 원점이 아닌, 앞선 성공이 도달했던 종착지에서 다시 출발할 수 있다. “어
텍스트만으로 로봇 학습용 3D 자산 뽑아내는 ‘꿈의 공장’ 세운다 생성형 AI(Generative AI) 기반 로봇 시뮬레이션용 3D 자산 자동화 기술 개발 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습용 대규모 합성 데이터 공급 및 데이터레이크 적재 도모해 로봇이 현실의 물리 법칙을 깨우치기 위한 가상 훈련 시뮬레이션이 엔닷라이트의 기술 엔진을 통해 고도화를 앞두고 있다. 엔닷라이트는 삼성SDS·레인보우로보틱스 등 국내 유수의 기관들과 손잡고, 피지컬 AI(Physical AI) 모델 학습을 위한 대규모 데이터 파이프라인 구축 프로세스에 착수했다. 이번 프로젝트에 엔닷라이트가 담당하는 핵심 역할은 텍스트·이미지를 정밀한 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 모델로 변환하는 과정이다. 구체적으로 기존 단순 시각 데이터와 달리, 질량·마찰계수·충돌메쉬(Collision Mesh) 등 물리적 속성이 자동 부여된 ‘시뮬레이션-레디(Sim-Ready)’ 자산을 생성한다. 이는 로봇이 가상 공간 환경인 디지털 트윈(Digital Twin)에서 실제와 같은 물리 반응을 학습하도록 하는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 특히 사측는 글로벌 컴퓨팅 기수 업체 엔비디아(NVIDIA)와
모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning) 기반 지능형 로보틱스 구현 노려 실제 모터 양산 라인 투입 통한 납땜(Soldering) 로봇 공정 성공률 99% 달성도 “지능형 소프트웨어 기술 체계로 비정형 물체 제어 구현” 로봇 기술의 진화가 실험실의 데모 단계를 지나, 실제 산업 현장의 주요 생산 인프라로 거듭나고 있다. 뉴로메카는 전기 모터 제조사의 실제 양산 공정에 생성형 AI(Generative)를 결합한 로봇 시스템을 투입, 고난도 작업을 수행하는 피지컬 AI(Physical AI) 실증에 성공했다고 밝혔다. 이번에 적용된 기술은 ‘와이어 삽입 및 납땜 자동화 시스템(Wire Insertion and Soldering Automation System)’이다. 이는 0.3~0.6mm 수준의 극소 공차를 극복해야 하는 공정으로, 그동안 로봇 자동화의 불모지로 여겨졌던 영역이다. 뉴로메카는 양팔 로봇에 모방학습(Imitaion Learning)·강화학습(Reinforcement Learning)을 결합한 지능형 프로세스를 탑재했다. 이를 통해 5시간 무중단 가동과 99%의 성공률을 확보했다고 알렸다. 사측
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UPDATE: 2026년 02월 22일 10시 18분
