휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 더 이상 먼 미래의 상상이 아니다. 산업과 사회 전반에서 ‘체화 AI(Embodied AI)’의 결정체로 자리매김하며, 새로운 패러다임 전환을 예고하고 있다. 이번 특집은 휴머노이드 혁명이 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 왜 지금이 그 변곡점인지를 조망한다. 작은 온디바이스 AI(On-device AI)부터 정밀한 로봇 핸드, 실행 가능한 피지컬 AI(Physical AI)까지. 각 기사는 로봇이 단순한 기계적 존재를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 지능형 주체로 진화하는 과정을 담고 있다. 이번 특집을 통해 독자들은 ‘움직이는 인공지능’의 현재와 미래를 입체적으로 이해할 수 있을 것이다. [특집] 사람을 닮은 기계, 산업을 다시 쓰다 [휴머노이드 로봇] 로봇의 다음 폼팩터는 ‘인간형’…현재진행형 ‘휴머노이드 혁명’ [로봇 핸드] 휴머노이드 완성의 열쇠 ‘로봇 핸드’…원익로보틱스, ‘정밀 조작’ 혁신에 힘 싣다 [온디바이스 AI] AI 시대, ‘작지만 똑똑한’ 로봇이 뜬다…이미 예고된 온디바이스 AI 혁명 [로봇 기술적 과제] 중국·미국은 달리고 있다…한국 로봇 기술, AI 접목으로 반격 시동 [피지컬 AI] 실행
물류 산업은 지금 거대한 전환의 한복판에 서 있다. 인공지능(AI)과 각종 플랫폼 기술이 촉발한 혁신은 단순히 배송 속도를 높이는 차원을 넘어, 물류를 첨단 전략 산업으로 재편하고 있다. 이번 특집은 이러한 흐름을 세 가지로 풀어냈다. 첫 번째는 물류가 ‘스마트’에서 ‘AI 물류’로 넘어가는 과정이다. 무인화·자동화·데이터 기반 운영은 이미 현장을 바꾸고 있으며, 글로벌 경쟁력 확보의 핵심이 되고 있다. 두 번째는 ‘화물 추적(Cargo Visibility)’이다. 단순한 위치 확인을 넘어 화물 상태와 리스크까지 실시간으로 관리하는 체계는 물류를 ‘비용’ 산업에서 ‘전략’ 산업으로 끌어올리고 있다. 마지막은 글로벌 무역 격변 속에서 중소 포워더의 생존 전략이다. 대기업과 IT 플랫폼이 주도하는 시장에서 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 디지털 전환(DX)은 생존의 문제임을 보여준다. 중요한 것은 물류는 이제 국가 경제와 글로벌 경쟁력의 전면에 서 있는 미래 산업이라는 점이다. [특집] 비용에서 전략으로…물류 산업의 빅 리셋 [변화, 혁신 그리고 물류] AI와 플랫폼이 뒤흔드는 물류…혁신 없이는 버티기 힘들다 [Cargo Visibility] 물류가 전략 산
로봇은 더 이상 공장의 팔과 다리가 아니다. 그것은 인간이 무엇을 하고, 무엇을 하지 않아야 하는지를 다시 묻는 철학적 존재로 진화하고 있다. 산업용 로봇에서 피지컬 AI(Physical AI), 그리고 휴머노이드로 이어지는 변화의 흐름은 단순한 자동화의 진보가 아니다. 그것은 인간의 노동·공간·역할을 재정의하며, 사회 구조 전체를 다시 짜는 ‘문명적 전환’의 서막이다. 이번 특집은 그 전환의 최전선에 선 네 명의 전문가를 통해 로봇의 진짜 미래를 탐구한다. 김진오 한국AI·로봇산업협회장이 제시한 ‘로봇 트랜스포메이션(RX)’은 산업을 설계의 언어로 재해석하며, 류석현 한국기계연구원장이 이끄는 ‘K-휴머노이드’는 인간과 산업의 공진화를 그린다. 글렌 버세스 몬트리올대학교 교수는 데이터 생태계의 격차를, 데니스 홍 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 교수는 인간 중심의 로봇 철학을 말한다. 그들이 던지는 메시지는 하나다. "로봇은 인간을 대체하지 않는다. 인간을 확장한다” [특집] 로봇이 다시, 인간을 정의하다...휴머노이드 AI 시대 시작 [로봇 트랜스포메이션] “RX가 먼저, AX는 그다음”…로봇 트랜스포메이션이 바꾼 산업지도 [K-휴머노이드] “사람을 닮은 로
제조업은 지금 ‘자동화의 완성’이 아닌 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)의 출발점’ 위에 서 있다. 설비 고장을 예측하고, 공정의 언어를 해석하고, 데이터의 흐름을 스스로 판단하는 공장. 이제 인공지능(AI)이 그 자리를 채우기 시작했다. 본 특집은 그 변화의 중심에서 나타나는 다섯 가지 전환 신호를 포착한다. 예지보전과 다층신경망(MLP) 기반 로직 해석이 설비의 불확실성을 제거하고, 적층 제조는 탄소 중립 시대의 새로운 표준을 연다. 부품 데이터 플랫폼은 제조 스택을 완전히 재정의하며, AI 기반 안전 체계는 자율제조의 마지막 퍼즐을 완성한다. 이 모든 기술을 관통하는 핵심은 ‘공장의 지능화’다. 사람의 경험에 의존하던 판단을 AI가 구조화하고, 데이터가 흩어진 공정을 하나의 문맥으로 연결하며, 위험과 비용을 선제적으로 제거하는 제조의 재편이 본격화되고 있다. 현시점 제조업은 공장이 스스로 생각하고 대응하며, 품질·안전·ESG를 통합 판단하는 새로운 생태계로 진화하고 있다. [특집] 탄소·품질·안전·설비…기준이 다시 쓰이는 ‘AI 자율제조 전환점’ [예지보전] 설비 ‘고장 후 대응’ 지침서 파쇄하는 AI, 차세대 범용 모델로 혁신하
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 (1편) [산업 AI] AI 성능보다 중요한 건 ‘결론 도달 시간’, 제조 AX의 승부처가 바뀐다 [제조 SW] 데이터는 쌓이는데 개선이 더딘 공장, 이유는 ‘데이터 단절’ [산업 AI] “AI가 안 먹히는 이유, AVEVA가 말하는 ‘지능형 데이터 허브’의 답” [산업 AI] “진짜 현장에서 작동하는 AI…EHM 플랫폼이 바꾼 반도체 생산 공식” [산업 AI] 센서 없는 예
에이디링크가 산업 현장에 최적화된 차세대 엣지 AI 플랫폼을 통해 디지털 전환 가속화에 나서고 있다. 에이디링크는 신뢰성 높은 하드웨어와 임베디드 소프트웨어를 통합한 구조로 스마트하고 안정적인 시스템을 빠르게 구현할 수 있도록 지원한다. 신재생에너지·공장 자동화·지능형 교통 등 다양한 산업 분야에서 적용 가능하며 개발 기간 단축과 운영 효율성 향상을 동시에 실현할 수 있다. 에이디링크는 Intel, NVIDIA, Arm 등 글로벌 기술 기업들과 협력해 엣지 플랫폼의 성능과 확장성을 지속적으로 강화하고 있다. 이러한 협업을 통해 이기종 컴퓨팅 기반의 맞춤형 AI 솔루션을 제공하며 CPU·GPU·FPGA·ASIC을 통합한 구조로 복잡한 연산 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. 고객은 애플리케이션 요구사항에 최적화된 시스템을 구성하면서도 투자 대비 효과를 극대화할 수 있다. 특히 에이디링크는 독자 기술인 ‘AFM(Adaptive Function Module)’을 도입해 시스템 통합의 유연성을 높였다. I/O 확장, AI 가속 모듈, SSD, 메모리, 무선 통신 등 다양한 하드웨어를 조합해 고객 맞춤형 구성이 가능하며 산업 현장의 요구 변화에도 신속하게 대응할 수
공장이 움직인다. 단순한 자동화를 넘어, 공장 전체가 하나의 거대한 로봇처럼 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 도래했다. 이 가운데, 공장의 하드웨어 중심 운영은 소프트웨어 기반 플랫폼으로 전환되고 있으며, 이 과정에서 맥락을 이해하는 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin), 시뮬레이션 등 기술이 핵심 역할을 한다. 현시점 제조업은 제품 생산을 이상의 가치를 추구하고 있으며, 시스템 자체를 수출하는 산업으로 진화하는 중이다. 이번 특집은 한국과학기술원(KAIST)의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’부터 네이버 ‘인공지능(AI) 에이전트’, 다임리서치 시뮬레이션 기술, 유니티 실시간 3차원(3D) 솔루션까지 제조업 혁신의 최전선 기술 방법론을 짚는다. [특집] 로봇이 된 공장, 소프트웨어가 된 산업 [Real-time 3D] 게임 넘어 산업 현장으로…실감나는 상호작용 경험이 ‘산업 DX’ 핵심 [AI Simulation] 제조·물류 현장 ‘물리적 AI’ 시대 도래…AI 시뮬레이션으로 미래를 현실로 [Physical AI] 공장이 하나의 거대한 로봇 된다…KAIST, 피지컬 AI로 제조 혁신 선언 [AI Agent] AI 에
애로우 일렉트로닉스(이하 애로우)가 의료 영상 분야에서 인공지능(AI) 활용 방안을 담은 백서를 발표했다. 이번 백서는 MRI, CT, PET 등 대용량 의료 데이터를 기반으로 한 진단 과정에서 나타나는 다양한 과제를 짚고 이를 해결하기 위한 AI·머신러닝(ML) 기반 분석 기술과 고성능 컴퓨팅 인프라 전략을 제시한다. 의료 영상 데이터는 전 세계 의료 데이터의 30% 이상을 차지하며 2025년까지 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 기존 진단 방식은 방사선 전문의의 경험과 수동 해석에 크게 의존했지만 데이터 복잡성과 환자 증가로 인해 한계가 뚜렷하다. 특히 초기 병변은 신호가 약하거나 대비가 낮아 탐지가 어렵고 환자 간 해부학적 다양성이나 영상 기법 차이로 인해 오진 가능성도 크다. AI와 ML은 이러한 제약을 극복할 수 있는 도구로, 다중 모달리티 데이터를 분석해 미묘한 이상을 식별하고 종양 탐지·분류·치료 반응 예측 등 진단 효율성을 높인다. 백서에 따르면 AI 통합은 기존 방사선학 워크플로를 수동 중심에서 데이터 기반 자동화 파이프라인으로 전환한다. 이미지 수집 이후 GPU·AI 가속기를 활용한 병렬 처리와 NVMe SSD 기반 저장 장치, 고대역폭
지속가능한 미래 모빌리티의 핵심, 경전기차(LEV)의 성장세가 눈부시다. 글로벌 전기차 시장이 2024년 1조3280억 달러 규모에 도달하며, 이 중 LEV는 도심 통근 및 개인 이동 수단으로 빠르게 확산되고 있다. 이 전자책은 바로 이러한 흐름 속에서, 모듈형 파워트레인 설계를 중심으로 한 LEV 기술과 전략을 종합적으로 다루고 있다. 애로우 일렉트로닉스는 eBook을 통해 설계자와 제조사, 시스템 통합자들이 직면한 에너지 밀도 최적화, 열관리, 확장성, 규제 대응 등 핵심 과제를 제시하고, 이를 해결하기 위한 트랙션 인버터, HMI, ADAS, TPMS, 온보드 충전기 등 주요 하위 시스템별 설계 인사이트를 제공한다. 특히 Melexis, ST, Infineon, NXP, Analog Devices 등 주요 반도체·센서 업체들의 솔루션이 체계적으로 소개돼, 제품 선택에 실질적인 가이드가 된다. 주목할 점은, AI 기반 예측 유지보수, 디지털 트윈, 배터리 교체 기술 등 LEV의 미래까지 폭넓게 조망한다는 것이다. 단순한 부품 나열을 넘어, 확장 가능하고 유연한 모듈식 설계의 전략적 가치를 강조하며, 고속 충전·스마트 커넥티비티·자율주행 요소까지 아우르는
애로우 일렉트로닉스(이하 애로우)가 소형 전기차(LEV: Light Electric Vehicle) 시장을 겨냥한 차세대 트랙션 인버터 참조 설계를 발표했다. 이번 백서는 전기 이륜차, 삼륜차, 마이크로 모빌리티 등 다양한 LEV 플랫폼에 빠르고 유연하게 적용 가능한 전력변환 솔루션을 제시하고 있다. 이번 참조 설계는 48V, 72V, 96V DC 전압 애플리케이션을 지원하며, 3kW에서 최대 15kW까지 전력 확장이 가능한 모듈형 구조로 설계됐다. NXP의 S32K3xx MCU와 Vishay의 하프브리지 MOSFET 기반 전력 모듈을 바탕으로 하드웨어와 임베디드 소프트웨어가 통합된 형태다. IEC61508 표준을 기반으로 한 기능 안전과 내장형 과전류 보호, 실시간 열 모니터링 등의 안정성 기능도 제공한다. 특히 고효율 전력변환을 위한 최적화된 PWM 제어, 최대 1000V 절연, 온도 센서 3개 지원, 회전식 리졸버 및 홀센서 기반 속도 피드백 기능 등 다양한 LEV 환경에 필요한 정밀 제어 기능이 포함됐다. 전원 보드는 최대 80V / 200A의 하프브리지 MOSFET을 통합해 낮은 온저항과 열저항 특성을 갖추고 있으며, 기생 인덕턴스를 최소화한 설계로
물류 산업이 인공지능(AI), 자동화(Automation), 소프트웨어 중심 운영(SDx) 등으로 급속히 재편되고 있다. 이번 특집은 이러한 변화의 최전선을 다룬다. 첫 번째는 수직 적재 자동화 설비로 공간 효율과 작업 안전을 높인 사례를 소개한다. 두 번째는 AI 기반 배차 최적화 엔진 ‘루티’를 통해 공차율을 줄이고 운송비를 절감한 성과를 조명한다. 세 번째는 스피드플로우의 컨베이어 기술로 상하차 시간을 획기적으로 줄이고 배송 회전율을 높인 실증 사례를 담았다. 마지막은 창고 운영을 실시간으로 제어하는 창고실행시스템(WES) 시스템으로, 물류의 중심축이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 네 가지 사례는 물류의 병목을 기술로 해결하며, 물류가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라임을 입증한다. [특집] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점 [수직 적재 자동화] 비정형 대상물도 스마트하게…낡은 창고에 ‘수직 적재’ 효율 DNA 심다 [물류 배차 최적화] AI로 물류 배차 비효율 잡는 법…‘AI 최적화 엔진’이 해답 [상하차 혁신 사례] “화물차 상하차, 이제는 5분이면 충분”…스피드플로우의 도전 [WES 도입 사례] ‘테슬라식 물류’의
첨단의 ‘2025 홍보마케팅 프로모션 북’으로 전시 성과를 극대화하세요 산업전시회에 참가하는 기업이라면 매번 고민하는 것이 있다. 바로 “우리 제품이나 솔루션을 어떻게 더 많은 사람들에게, 더 효과적으로 알릴 수 있을까?”이다. (주)첨단이 제안하는 2025 홍보마케팅 프로모션 북은 이런 고민을 해결할 수 있도록 준비된 ‘전시 참가 기업 전용’ 맞춤형 마케팅 솔루션이다. 첨단은 30년간 산업전문 매체와 전시회 현장을 누빈 경험을 바탕으로, 산업 B2B 기업을 위한 실전형 마케팅 패키지를 제공한다. 프로모션 북에는 전시 현장을 중심으로 한 영상 제작부터 타깃 EDM, 멤버십 프로그램, 웨비나 기반 리드 수집, 정부 바우처 활용 지원까지, 실질적 성과로 이어질 수 있는 전략이 총망라되어 있다. 현장을 자산으로 만드는 2+1 영상 프로모션 전시장에서 촬영한 인터뷰, 제품 시연, 부스 전경을 담은 3~5분 분량의 고퀄리티 홍보 영상을 제공한다. 2편 가격으로 3편을 제작해 주는 2+1 패키지로, SNS, 유튜브, 홈페이지에 활용할 수 있는 콘텐츠 자산을 확보할 수 있다. 영상 원본과 다국어 자막까지 지원되어, 글로벌 홍보에도 적합하다. 타깃형 DB 기반 EDM 리드
자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장
자율제조(Manufacturing Autonomous)’가 새로운 제조 패러다임으로 부상하면서, 이를 구현 하는 핵심 기술로 로보틱스가 주목받고 있다. 특히 최근에는 인공지능(AI), 센서, 비전 시스템, 디지털 트윈 등 다양한 기술과 융합된 지능형 로봇이 제조 현장의 자동화 혁신을 선도하고 있다. 이러한 기술 진보는 로봇 부품의 표준화, 인터페이 스의 통합, 오픈 플랫폼 기반 소프트웨어 개발 등로봇 생태계의 고도화를 전제로 한다. 아울러 정부와 산업계의 협력 확대에 힘입어 중소 제조업체 또한 로봇 도입이 한층 용이해진 환경을 맞이하고 있다. 앞으로는 로봇 기술과 생산 데이터가 실시 간으로 연계되는 ‘AI 기반 자율제조’ 생태계가 본격적으로 구축될 예정이다. 이에 따라 제조업 전반의 디지털 전환은 더욱 가속화될 전망이다. [특집] 자율제조 핵심 기술 1편 - 로보틱스 [로봇 SI] 로봇 대중화 성패 가르는 로봇 SI…‘모래 위의 성’ 되지 않으려면? [물류 로봇] 2세대 물류로봇 반란…티라로보틱스, webROS로 로봇 업계 ‘애플’ 꿈꿔 [3D 로봇 비전] 로봇에 눈을 달다…픽잇, 3D 비전 기술로 스마트 피킹 혁신 [협업형 자율 로봇] 로봇 안정성·생산성
아나로그디바이스(ADI)가 제시한 ‘자기 인식(Self-Aware) 모션 제어’ 개념이 산업 자동화의 지형을 바꾸고 있다. 기존의 수동적 시스템에서 벗어나, 센서 입력과 시스템 성능을 실시간으로 비교·조정하며 스스로 최적화하는 자동화 시스템이 부상 중이다. 핵심은 적응형 제어 시스템이다. 이는 드라이브 시스템의 전기·기계적 모델을 기반으로 자동화 피라미드 전반에서 요청되는 성능 수준을 해석하고, 새로운 제어 파라미터를 생성해 동작을 조정한다. 이를 통해 생산성 향상, 유지보수 비용 절감, 장비 수명 연장이라는 3대 효과를 동시에 노린다. 이 기술은 향후 인더스트리 4.0 시대에서 스마트 공장을 넘어 지능형 공장으로의 진화를 가속화할 핵심 축이 될 전망이다. 헬로티 서재창 기자 |
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