㈜양헌기공은 대한민국 자동차 제조 산업의 경쟁력을 한층 강화하는 중요한 기술적 파트너로 자리매김하고 있다. 그 중심에는 공작기계의 핵심 요소로 자리 잡은 로터리 테이블과 SERVOCAMDRIVE 시스템이 있다. 특히, 이 로터리 테이블은 자동차 부품 제조 과정에서 높은 정밀 가공을 가능하게 하며, 각 부품을 요구되는 각도로 정밀하게 회전시킬 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공한다. 로터리 테이블, 정밀도·생산성의 새로운 기준 ㈜양헌기공의 로터리 테이블은 고정밀 제어 시스템과 견고한 구조를 갖추고 있어 미세한 오차 범위 내에서 공작물을 가공할 수 있다. 이를 통해 자동차 부품의 품질 향상과 생산성 증대에 중요한 역할을 하고 있다. 주요 특징은 다음과 같다. · 고정밀도 : 정밀한 제어 시스템을 통해 자동차 부품의 품질을 극대화한다. · 고속 가공 : 첨단 기술로 높은 속도로 회전 가능하여, 제조 공정의 효율성을 높인다. · 유연한 적용성 : 다양한 크기와 형태의 부품 가공을 지원하여 다방면에서 활용할 수 있다. · 신뢰성 및 내구성 : 우수한 설계로 오랜 사용에도 성능 저하 없이 안정적인 작동을 보장한다. 자동차 부품의 정밀성은 차량의 성능과 안전성에 직접적인 영
SAS가 ‘2025년 인공지능(AI) 트렌드 전망’을 26일 발표했다. 최근 몇 년간 AI는 기술 산업의 화두로 주목받아 왔으며 이러한 흐름은 2025년에도 지속될 것으로 보인다. 특히 2025년에는 산업별로 특화된 분석 모델 활용, 규제 문제, 환경적 지속가능성 등 다양한 AI 관련 이슈가 주목받을 것으로 예상된다. SAS 경영진과 전문가들이 분석한 2025년 AI 트렌드와 주요 비즈니스 및 기술 발전에 대한 9가지 전망은 다음과 같다. 더 빠른 모델 학습이 인공지능의 탄소 발자국을 줄인다 속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 에너지를 많이 소비하는 AI는 원자력을 포함한 지속가능한 에너지원에 대한 수요를 촉진하는 한편, 에너지 효율이 좋은 모델 개발의 필요성을 더욱 높일 것이다. 가전 산업과 자동차 산업이 에너지 효율성 측면에서 현저한 발전을 이룬 것처럼 AI 모델 역시 더욱 효율성을 높여야 한다. AI 공격이 삶의 방식을 위협한다 AI의 개인화 및 대규모 운영 능력은 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있다. 허위 정보 증가와 사회적 규범 조작도 변화의 한 예다. AI 공격은 개인, 집단, 기관 차원에서 발생해
데이터 분석과 시각화의 필요성이 지속적으로 높아지고 있다. ㈜다윈솔루션(대표 채수문)은 누구나 쉽게, No Code로 간단하게, 구독형으로 데이터의 가치를 활용할 수 있도록 설계된 구독형 웹 기반 BI 플랫폼 SHAPER를 최근 출시했다. 채수문 대표는 "데이터 활용의 장벽을 없애고, 누구나 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 환경이 필요한 시점이다. SHAPER는 디지털 전환을 준비하는 기업과 개인 모두에게 필요한 도구가 될 것"이라고 말했다. 어떤 기술 기반으로 어떤 기능을 구현하고 있는지, 또한 미래 전망과 실적용 사례는 무엇인지 등을 6회에 걸쳐 자세히 살핀다. <편집자> 디지털 전환이 가속화되는 현대 사회에서 데이터의 중요성은 점차 커지고 있다. 그러나 여전히 많은 기업과 개인은 복잡한 데이터 분석 과정과 높은 비용으로 인해 이를 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 이런 상황에서 SHAPER는 사용자 친화적인 환경과 합리적인 가격 정책을 통해 데이터 분석의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 이 제품은 데이터 분석 및 시각화 플랫폼으로, ‘워크플로우 기반의 분석 및 시각화 솔루션’을 제공한다. 이 솔루션의 핵심은 누구나 직관적으로 데이터를 다룰 수
경희대학교 기계공학과 김두호 교수와 식물‧환경신소재공학과 이정태 교수 공동연구팀이 이차전지의 고속 충전 능력을 획기적으로 높이는 새로운 접근 방안을 제시했다. 이번 연구는 기존 이차전지의 한계를 극복하고, 고속 충전이 필수적인 전기차(EV)와 휴대용 전자기기 등 고성능 전자제품을 위한 차세대 배터리 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 현재 사용되는 이차전지는 전극의 반응역학이 느려 고속 충전 시 충분한 에너지를 저장하는 데 어려움이 있었다. 문제를 해결하기 위해 연구팀은 양극재의 반응역학을 가속할 수 있는 혁신적인 방법을 개발했다. 김두호‧이정태 교수 공동연구팀은 이미 지난해 성능이 향상된 리튬-황 배터리 설계로 뛰어난 연구 성과를 기록한 바 있다. 이번 연구는 앞선 성과를 기반으로 리튬-황 배터리 상용화를 위한 후속 연구로 진행됐다. 연구팀은 압축 상태가 황화리튬(Li2S) 전극의 전기화학적 성능에 미치는 영향을 집중적으로 분석했다. 그 결과 황화리튬의 양극을 다공성 탄소의 좁은 기공에 물리적으로 가두었을 때, 형성된 압축적 환경이 황화리튬의 격자구조에 왜곡을 일으킨다는 사실을 발견했다. 격자구조의 왜곡은 상전이 장벽을 낮추고 이온 이동 속도를 증가
2024년 5월, 기자 생활을 하면서 접하지 못했던 새로운 분야를 담당하게 됐다. 이름도 무엇인가 난해한 느낌의 ‘머신비전’. 그간 다뤄왔던 분야에서 아예 독립된 파트는 아니었지만 그렇다고 익숙한 내용은 전혀 아니었다. 그리고 약 반년이 지난 지금, 머신비전이라는 아이템은 여전히 내게 어려운 분야다. 흔히들 외국어를 배울 때 가장 빠르게 익히는 방법으로 그 언어를 사용하는 외국인과 직접 대화하는 것을 추천한다. 그래서 머신비전과 친해지기 위해 기자는 관련 업계 사람들과 만나서 이야기하는 것을 해결 방안으로 선택했다. 이른바 ‘머신비전 초보기자의 머신비전 이야기, 헬로머신비전’이라고 이름 지은 기획 시리즈를 통해 앞으로 머신비전 업계의 주인공들과 이야기를 나눠볼 계획이다. 이번 인터뷰는 이 기획의 첫 번째 순서로 뉴로클의 이홍석 대표를 직접 만나 머신비전, 그리고 뉴로클에 대한 스토리를 들어봤다. 뉴로클의 두 축, ‘뉴로티’와 ‘뉴로알’ Q. 먼저 뉴로클에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업입니다. 비전문가도 사용할 수 있도록 딥러닝 기술을 컴퓨터 분야에 접목해 비전검사 솔루션을 제공하고 있습니다. 서울대학교, 연세
최근 발생한 각종 화재 사례로 인해 국민적 관심이 뜨겁게 이어지고 있다. 지난 6월 경기 화성 소재 배터리 공장에서 23명의 희생자를 낸 화재 참사부터 8월 인천 청라지구 아파트 지하주차장에서 발생한 전기자동차 폭발 케이스까지 다양한 화재 사고가 여러 창구를 통해 언급되고 있다. 한국전력공사에 따르면, 지난해 화재 건수 총 3만8857건 중 전기적 문제로 인해 발생한 화재는 약 22.8%에 달하는 8871건으로 나타났다. 이 화재사고로 인해 도출된 피해액은 1823억 원으로, 이 중 원인조차 파악하지 못한 사례가 약 3000여건에 이르는 것으로 파악됐다. 불 시작되면 최소 ‘전소’ 산업현장 화재...“예지·예방이 최우선” 이러한 전기화재는 급속한 기술 발전으로 인한 현장 설비·설계 복잡성 증대, 미비한 화재 예방 시스템 구축, 화재 예방 관리 미흡 등이 원인으로 꼽힌다. 특히 산업현장 화재의 경우, 배전반이 발화 원인인 경우가 전체 1356건 중 494건으로 가장 많은 것으로 조사됐다. 배전반은 전기 시설에서 생성한 전기를 공급받아 전압을 사용처에 맞게 변환하고, 전력을 배분하는 역할을 한다. 해당 설비 안에는 계전기, 계폐기, 안전장치, 계기 등이 탑재돼
한국 스타트업 시장은 매년 성장하고 있다. 중소벤처기업부가 발표한 자료에 따르면 지난 2023년을 기준으로 국내 스타트업의 수는 약 3만 9천 개로 불과 5년 전보다 두 배 가까이 증가했다. 이러한 변화는 특히 디지털 기술과 플랫폼 사업의 확산에서 두드러지며 이에 따라 투자 유치도 활발히 진행되고 있다. 하지만 실제 스타트업 세계에서 고군분투하고 있는 이들의 분위기는 대외적인 수치와는 사뭇 다르다. 비즈니스 모델 개발, 투자 유치, 인력 확보, 마케팅 등등 저마다의 셀 수 없는 고민으로 오늘도 스타트업들은 냉혹한 시장 한 가운데 서 있다. 그럼에도 불구하고 스타트업들의 시간은 여전히 흐른다. 그리고 그들이 시장에서 해야 할 역할도 분명히 필요하다. 대기업이 할 수 없는 것들, 기존 시장의 주요 플레이어들이 할 수 없는 것들을 스타트업들이 시장에 제시하고 이러한 과정이 결국 시장 전체를 건강하게 만들 수 있기 때문이다. 그래서 그들을 직접 만나보려 한다. ‘헬로스타트업’이라고 이름 지은 헬로티의 고정기획을 통해 앞으로 스타트업 관계자들을 만나 창업스토리, 그리고 시장에서 어떻게 고군분투하고 있는지 등 그들만이 얘기할 수 있는 스토리를 담아보고자 한다. 이번 인
머리카락 두께의 수만 분의 1도 관찰할 수 있는 초정밀 현미경으로 특수 전자소자를 측정할 때 발생하던 오차의 원인이 밝혀졌다. 한미 공동 연구진이 그동안 측정 대상 물질의 특성으로 여겨졌던 오차가, 실제로는 현미경 탐침 끝부분과 물질 표면 사이의 극미세 공간 때문이라는 사실을 밝혀낸 것이다. KAIS는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 버클리 대학 레인 마틴 교수팀과의 국제 공동연구를 통해, 주사탐침현미경 측정의 최대 난제였던 신호 정확도를 저해하는 핵심 요인을 규명하고 이를 제어하는 획기적인 방법을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 현미경 탐침과 시료 표면 사이에 존재하는 비접촉 유전 간극이 측정 오차의 주요 원인임을 밝혀냈다. 이 간극은 측정환경에서 쉽게 변조되거나 오염물질로 채워져 있어 전기적 측정에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 연구진은 물과 같은 고유전율 유체를 이용해 이 간극을 채우는 방법을 고안해 나노스케일 분극 전환 전압 측정의 정밀도를 8배 이상 향상했다. 이러한 접근은 기존의 대칭 커패시터 구조에서 얻은 결과와 거의 일치하는 값을 얻을 수 있어 강유전체 박막의 특성 분석에 새로운 장을 열 것으로 기대되고 있다. 특히 연구진
Arm 제임스 맥니븐 클라이언트 사업부 부사장 인터뷰 지난 11월, Arm은 ‘미래를 재창조하다(Let's Reinvent the Future)’라는 주제로 연례 최대 행사인 ‘Arm 테크 심포지아’를 성황리에 개최했다. 국내에서 개최된 역대 행사 중 최대 규모로 열린 Arm 테크 심포지아는 AI 인프라 시장에 대한 자사의 의지가 강력히 드러난 자리였다. 이에 Arm 제임스 맥니븐(James McNiven) 클라이언트 사업부 부사장을 만나 Arm의 AI 시장을 바라보는 견해와 자사의 AI 인프라 경쟁력 그리고 기술에 대한 자부심을 확인해 봤다. Arm은 그들의 혁신적인 기술 개발과 사업 영역 확장으로 영향력을 확대하고 있다. 특히 Arm은 전통적인 반도체 IP 기업을 넘어 컴퓨팅 플랫폼 기업으로서 반도체 업계 내에서의 가치와 자본력을 갖추고 있다. 더욱이 Arm은 반도체 설계 기술력과 전략적 사업 확장으로 산업 내에서 중추적인 역할을 담당하며, 앞으로도 그 영향력을 강화할 것으로 예상된다. 그런 Arm이 AI를 주목하고 있다. 제임스 맥니븐 부사장은 기조연설에서 “지금은 기술 역사상 가장 중요한 순간이다. 전 세계 사람의 삶을 변화시킬 AI 잠재력은 막대하다
디지털 제조 혁신은 최근 인공지능(AI), IoT, 빅데이터 등 첨단 기술과의 융합을 통해 빠르게 진화하고 있다. 특히 제조 공정의 자동화와 지능화가 핵심 이슈로 떠올랐다. 이를 통해 생산성 향상과 비용 절감을 동시에 추구하고 있다. 업계 전문가들은 데이터 중심의 스마트 공장 구축과 예지보전 기술의 도입을 강조한다. 또한 탄소중립과 지속가능성 목표 달성을 위한 친환경 제조 기술에 대한 관심도 급증하고 있다. 아울러 사이버 위협이 증가함에 따라, 보안 강화가 필수 과제로 인식되기 시작했다. [특집] 업계 전문가가 제안하는 맞춤형 디지털 제조 혁신 방안 [Net-Zero로 가는 가장 빠른 길] 트렌드 전환 ‘데드라인’ 직면한 산업…지속가능성 확보로 ‘승부’한다 [제조 통합 플랫폼 전략] 바야흐로 ‘SDx’ 시대…제조업이 바라보는 소프트웨어 기반 혁신은? [XR 솔루션과 도입 사례] XR 기술은 ‘3D 설계 새로운 표준’…품질검사 시간 90% 단축 EVENT & ISSUE ‘로보틱스 출사표’ 슈나이더 로봇 턴키 솔루션 업체로 ‘진화’ 신호탄 쐈다 로봇의 ‘뉴 제너레이션’에 답하다 어드밴텍, 로봇·AI 융합 파트너십 강조 TECH NOTE 노르딕 세미컨덕터
열에너지를 전기로 전환하는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 국내 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전 소자를 개발해 체온을 이용한 차세대 웨어러블 소자 가능성을 더 앞당겼다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 포항공대(POSTECH) 화학공학과 박태호 교수팀과 열역학적 화학 평형 조절을 통한 기존 N형 열전 갈바닉 소자 성능 한계를 극복한 기술을 구현했다고 밝혔다. 열전 갈바닉 소자는 생성 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분된다. 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동한다. 열전 소자 성능을 최대한 끌어올리기 위해서는 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 연구팀은 스스로 산도(pH)를 조절할 수 있는 젤 소재를 개발해 이온을 주요 전하 운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전 갈바닉 소자를 구현했다. 이 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 9
INDUSTRY UPDATE 엠비젼, SWIR 조명 개발 성공…반도체 업계 이목 집중 글로벌 물류공룡 아마존, AI 더한 고차원 물류 솔루션 공개 라온피플, 생성형 AI 탑재 영상관제 솔루션 ‘라온센티널’ 개발 코오롱베니트-리벨리온, ‘비전 AI’ 성능 고도화 프로젝트 착수 뷰웍스, ‘VISION 2024’서 산업용 카메라 신규 라인업 공개 인텔리빅스, KADEX서 비전 AI로 선진화한 국방 시스템 공개 INTERVIEW ‘Here AI go’ 에이아이네이션, ‘불량률 Zero’ 품질 최적화를 바라보다 에이아이네이션 곽지훈 대표 EXHIBITION REVIEW 베트남서 첫 개최 ‘AW VIETNAM 2024’…머신비전 솔루션이 ‘핵심 헬로티 김재황 기자 |
클라우데라가 ‘2025년 3대 주요 기술 전망’을 발표했다. 클라우데라는 내년에도 AI와 생성형 AI가 가진 잠재력에 대해 낙관론이 우세하겠지만, 기업 경영진과 이사회는 AI에 쏟아부은 투자금에 대해 실질적 성과를 가져오라는 압박을 높일 것으로 전망했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 “많은 한국 기업들이 데이터를 클라우드에 이동시키며 디지털 트랜스포메이션을 꾀하고 있다. 하지만 맹목적인 클라우드 전환은 진정한 디지털 트랜스포메이션이라고 볼 수 없다”며 “보안, 거버넌스, TCO를 고려해 데이터의 위치를 다양하게 배치하고 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터를 통합적으로 분석해야”한다고 강조했다. 그는 “이를 먼저 진행해야 정확하고 스마트한 생성형 AI를 활용한 경쟁 우위를 선점할 수 있다”며 “2025년에는 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼을 우선 확보하고 그 기반 위에서 생성형 AI에 도입해 실질적인 인사이트를 도출하는 것이 핵심 과제가 될 것”이라고 말했다. 클라우데라가 발표한 2025년 3대 주요 기술 전망 가운데 첫 번째는 ‘생성형 AI에 대한 부풀려진 기대는 줄어들고 실용적인 방식으로 접근할 것’이다. 맥킨지에서 실시한 글로벌 시장조사에 따르면 기업
KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지해 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다. 연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터로 표현했을 때 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목했다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다. 연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리
현시점 전 세계 로봇 업계가 바라보는 ‘다음 장’은 로봇 대중화다. 산업현장에 뿌리내려 활약하던 기존 로봇을 일상 영역에 확대 전파하기 위한 노력이 지속되고 있다. 로봇 상용화에 불을 지핀 ‘산업용 로봇’을 넘어, 협동로봇·자율주행로봇(AMR)·서비스로봇 등으로 형태를 세분화해 더욱 확장된 영역에서 로봇을 활용하도록 하겠다는 것이다. 이 영향 때문인지 세계로봇연맹(IFR)·글로벌마켓인사이트(GMI)·인터랙트애널리시스(IA)·포춘비즈니스인사이트(FBI) 등 관계 기관은 오는 2030년까지 각 로봇 시장의 연평균 성장률(CAGR)을 20~30%가량으로 책정했다. 이러한 로봇의 성장성은 인공지능(AI)·정보통신기술(ICT) 등 차세대 기술을 업고 가속화되고 있다. 인간의 의도와 요구사항을 간파해 필요에 맞게 가동하는 이른바 ‘지능형 로봇(Intelligent Robot)’ 시대가 열렸다. 이에 따라 산업통상자원부(이하 산업부)는 지난해 ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법(지능형 로봇법)’에 의거한 ‘제4차 지능형 로봇 기본계획’을 발표했다. 이 정책은 2030년까지 우리나라가 전 세계 로봇 생태계를 선도하는 시스템을 구축한다는 것이 골자다. 산업부는 이 과정에서
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