신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체 조작을 학습하고 수행한다. 이 글에서는 이러한 형태학적 계산을 이용한 로봇의 물체 조작 학습에 관련된 연구 성과를 소개한다. 구체적으로는 유연 손목의 설계, 유연 손목을 이용한 물체 조작의 학습, 형태학적 계산에 의한 환경 인식, 환경 중의 물체를 이용한 형태학적 계산을 소개한다. 유연 로봇에 의한 물체 조작의 학습 신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있다. 로봇이 물리적인 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있으면, 물체나 로봇의 모델, 계측 및 실행의 오차를 접촉을 통해 보상할 수 있다. 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 물체와 부드럽게 접촉하기 때문에 시행착오나 교시에 있어서 다양한 접촉을 적극적으로 시도하고, 안전하게 실패 행동을 시험하여 다양한 학습 데이터를 수집할 수 있다. 기계학습을 이용해 로봇의 제어칙이나 행동칙을 자율적으로 획득할 수 있으면, 모델화가 어려운 물리적으로 부드러운 신체의 제어칙을 획득할 수 있고, 수동으로 설계할 수 없을 정도로 다양한 행동을 만들어 내는 행동칙을 생성할 수 있다. 이상과
좀처럼 실현될 수 없다고 생각했던 (사람이나 동물에 가까운) 놀라운 로봇이 등장하고 있다. 여기서 실현된 기술을 대단한 기술이라고 생각하면 쉽게 손을 댈 수 없다. 하지만 보통의 기술(조합)이나 정도로도 가능할지도 모른다. 많은 사람이 손을 대야 이룰 수 있는 가능성이 넓어지고 다양한 로봇이 탄생한다. 또한 개발 비용과 제조비용을 줄일 수 있다. AI가 주목받는 가운데 수동보행은 역학적인 구조 속에 필요한 계산이 이미 내재되어 있다거나, 컴퓨터가 없어도 충분히 지능적이다 라고 평가되고 있다. 수동 보행의 경우, 걸을 수 있는 원리가 존재한다. 수동 보행 로봇의 연구는 곧 역학 원리의 발견과 그 활용법 개발에 다름 아니다. 이케마타 등은 보폭 일정(착지 시의 고관절 각도 일정)에 의한 안정화 원리를 발견하고, 가느다란 미음 자모형 프레임을 소형 수동 보행 로봇에 부착하는 것만으로 안정된 수동 보행을 실현했다. 기네스 세계 기록에도 인정받아 대단한 로봇일지 모르나, 실현된 기술은 로우 테크이며 수제작 수준이다. 아직 사람이나 동물의 신체에는 여러 가지 역학 원리(힌트)가 숨겨져 있을 것이다. 그 원리를 공학적으로 잘 살리면 지금보다 더 사람이나 동물에 가까운 놀
제조업의 디지털 전환 속도가 빨라지면서 ‘AI 자율제조’가 새로운 경쟁 지표로 떠오르고 있다. 특히 부품 데이터의 비효율과 중복 설계, 악성 재고, 공정 불량이 기업 성능을 떨어뜨리는 핵심 요인으로 지목되면서, 이를 해결하기 위한 AI 기반 부품 관리 솔루션이 주목받고 있다. 알텐코리아의 ‘ONEPART’는 3D 형상 AI 분석과 전사 부품 통합 데이터베이스를 기반으로 유사·대체 부품을 자동 탐색하고, 공용화 전략과 상위 원가 분석까지 수행하는 자율제조 지원 플랫폼이다. 항공·전자·반도체·자동차 등 주요 기업에서 중복 설계 감소, 협상력 강화, 원가 절감 등 확실한 성과를 기록하며 ‘부품 데이터 혁신’의 기준으로 부상하고 있다. AI가 부품을 읽고, 판단하고, 추천하는 시대. 제조 경쟁력은 이제 부품 데이터 관리에서 시작되고 있다. 복잡해진 제조 생태계, ‘부품 데이터’가 전략 자산 제조업은 이제 단순한 제품 조립 산업이 아니다. 글로벌 공급망 재편, 부품 다변화, 규제 강화, 지속가능성 요구가 겹치면서 기업은 어느 때보다 빠르고 정확한 의사결정을 요구받고 있다. 그러나 현장의 현실은 정반대다. 부품 관련 정보가 ERP, PLM, MES, 품질·구매 시스템,
각종 제조·조립 현장에서 무거운 대상물을 들어 올리고 이동시키며, 정확한 위치로 정렬해 조립 포지션에 안착시키는 작업은 대부분 반복적인 메커니즘으로 이뤄진다. 문제는 이 반복성이 오히려 위험을 증폭시킨다는 점이다. 작업자가 하중을 버티는 시간이 길어질수록 피로는 누적되고, 자세가 무너지기 시작하면 안전사고와 품질 저하가 동시에 발생한다. 이는 개인 숙련도의 문제가 아니라 공정 설계와 장비 선택 방식에서 비롯되는 구조적 리스크다. 이러한 배경에서 많은 현장은 매니퓰레이터(Manipulator)를 도입한다. 작업자가 직접 조작하되 장비가 하중을 지지하고, 자세·각도·위치를 보조하는 장치다. 그러나 실제 현장에서는 매니퓰레이터 도입 시 사양표부터 비교하는 경우가 많다. 겉으로 보기에는 빠른 의사결정처럼 보이지만, 경험적으로 이 접근은 가장 많은 재작업과 공수 증가를 낳는다. 매니퓰레이터는 자동화 로봇이 아니다. 판단과 경로를 장비가 대신 수행하는 자동화 장치가 아니라, 작업자가 조작과 판단을 주도하고 장비는 힘과 도달거리, 안정성을 보강하는 인체공학적 핸들링 장치다. 핵심은 장비가 무엇을 할 수 있느냐가 아니라, 작업자가 무엇을 더 안전하게, 더 오래, 더 일정한
글로벌 ‘공급망 재편’ 경쟁 속, 한국이 선택한 기술·시장·생태계 삼각 전략 중소기업의 격차를 줄이는 10대 협력모델…생태계 중심 전략으로의 전환 대한민국 소·부·장 산업이 다시 한 번 거대한 전환점을 맞고 있다. 글로벌 공급망 재편, AI 기반 제조혁신, 디지털·그린 전환, 미·중 기술 패권 경쟁 등 산업지형의 변화가 심화되면서 핵심 기술의 자립화와 글로벌 진출 전략은 더 이상 선택이 아닌 생존 전략이 됐다. 정부가 제시한 새로운 소부장 경쟁력 강화 기본계획은 ‘위기 대응형’에서 ‘미래 선도형’으로 패러다임을 바꾸고, 기술-시장-생태계를 하나로 묶는 총체적 산업 전략을 제시한다. 본 기획기사에서는 이번 계획의 핵심을 산업 현장의 언어로 풀어내고, 국내 제조업이 직면한 구조적 도전을 어떻게 기회로 전환할 것인지 심층 분석한다. 글로벌 산업지형 변화, 위기가 아닌 ‘구조전환의 신호’ 세계 주요국이 전략산업 중심의 자국 공급망을 강화하면서 글로벌 경쟁의 방식이 완전히 달라졌다. 미국은 반도체·배터리 보조금과 규제 완화를 결합한 산업 패키지를 제시했고, 유럽연합은 반도체 및 핵심 제조분야에서 장기 투자 계획을 실행 중이다. 일본은 고난도 반도체 제조기술 확보를 위
2030년까지 20개 거점…한국 제조업 재편하는 ‘점–선–면’ 전략 AI·R&D·규제혁신 한 번에…소부장 생태계 다음 10년 준비한다 글로벌 공급망 충격이 일상이 된 지금, 대한민국 제조업의 근간인 소재·부품·장비(소부장) 산업은 더 이상 ‘지원 대상’이 아닌 ‘국가 전략자산’으로 재정의되고 있다. 최근 정부가 내놓은 소부장 특화단지 종합계획은 지난 5년간의 성과와 한계를 반추하며, 산업 경쟁력의 구조적 전환을 목표로 한 장기 플랜을 제시한다. 목표는 단순한 단지 확대가 아니라, 기업 투자-기술 개발-지역 산업-규제 혁신이 함께 작동하는 통합 생태계다. 한국 제조업이 재도약을 준비하는 지금, 소부장 특화단지가 왜 다시 주목받는지 짚어본다. 특화단지 20곳으로 확대…기업 투자 유치 성과 가시화 2021년 첫 지정을 시작으로 지금까지 특화단지에는 총 11조 원의 민간 투자가 유입됐으며, 8천 명이 넘는 신규 고용이 발생하는 등 가시적인 성과가 나타났다. 정부는 이러한 기반 위에서 2026년까지 특화단지를 최대 20곳으로 확대해 전국 단위의 ‘전략 산업 지형’을 완성한다는 목표를 세웠다. 특화단지 확장은 단순히 지리적 범위를 넓히는 것이 아니라, 산업 간
AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 하루~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리
설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다. 이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다. 이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다. 이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초적 목적인 가동률을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 피디엑스(PDX)·사이클론(Cyclone) 등 제품군을 통해 현장의 다양한 데이터를 통합 관리하는 데 기여한다. 특히 사이클론은
AI가 제조업의 ‘안전’과 ‘자율화’를 동시에 끌어올리는 전환점에 도달했다. 중대재해처벌법과 ESG 규제가 강화되는 지금, 생산성만 높이는 공장은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵다. LS일렉트릭 김재신 부장은 ‘2025 AI 자율제조혁신 포럼’에서 “현재 국내 제조현장의 자율화 수준은 10점 만점에 4.5점”이라는 진단을 내놓으며, AI 기반 제조 안전 전략을 자율제조의 출발점으로 제시했다. 발표에서 김 부장은 위험성 평가를 자동화하는 AI 관제, 화재·끼임·지게차 충돌 등 9대 사고 감지, 디지털 트윈 기반 실시간 관제, 중소기업을 위한 SaaS형 안전 AI 등도 실제 사례와 함께 공개했다. 공장이 스스로 위험을 감지하고, 스스로 설비를 멈추고, 스스로 대피 동선을 제시하는 시대—LS일렉트릭이 공개한 로드맵은 제조업이 어디로 가야 하는지를 분명하게 보여준다. 왜 ‘AI 안전’이 먼저인가 제조업은 지금 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 거대한 전환점 앞에 서 있다. 생산 오더가 발행되는 순간부터 완제품이 고객에게 인도되기까지, 사람의 개입 없이 공장이 스스로 판단하고 움직이는 상태를 목표로 삼는 흐름이 빨라지고 있다. 그러나 현실은
제조업은 지금 ‘탄소 중립’이라는 거대한 전환점을 향해 움직이고 있다. 생산성을 유지하면서도 탄소 배출을 줄여야 하는 이 난제를 풀 해법으로 급부상한 기술이 적층 제조, 즉 3D 프린팅이다. 스트라타시스는 폴리젯·FDM·SAF 등 5대 핵심 기술 포트폴리오를 기반으로 설계–엔지니어링–양산까지 전 과정을 혁신하는 로드맵을 제시한다. 재료를 필요한 만큼만 쌓아 올려 폐기물을 최대 90%까지 줄이고, 분산 제조로 물류 탄소를 줄이며, 생성형 설계로 경량화까지 실현한다는 점에서 지속 가능한 제조의 새로운 표준을 제시한다. 기존 감산·성형 중심의 패러다임을 넘어, 중소량·다품종 생산 중심의 유연한 제조 혁신을 가능하게 한다는 점에서 3D 프린팅은 단순한 기술이 아니라 제조업 재설계의 방향성을 보여주는 전략적 솔루션으로 자리 잡고 있다. 감산에서 적층으로...제조 패러다임 전환 오늘날 전 세계 제조업은 탄소 중립과 넷제로(Net-zero)라는 피할 수 없는 시대적 지향점을 마주하고 있다. 이는 생산성을 희생하지 않으면서 탄소 배출을 획기적으로 줄여야 하는 기술적 한계를 동시에 요구한다. 이러한 고질적인 난제에 대한 로드맵을 제시하는 솔루션 중 하나가 적층 제조(Addi
물류는 더 이상 보이지 않는 뒷단의 산업이 아닙니다. '황' 기자의 헬로로지스틱스는 글로벌과 국내 물류 시장에서 벌어지는 변화와 혁신을 쉽고 깊게 풀어내고자 마련한 고정 기획입니다. 현장의 목소리와 산업의 흐름을 담아 물류가 우리 삶에 어떤 의미를 더하는지 전해드리겠습니다. 또 자리 피한 범 킴, 결국 여야는 그를 고발했다 12월 17일 국회 과학기술정보방송통신위원회 청문회장. 3,370만 명의 개인정보가 유출된 초유의 사태를 규명하기 위해 마련된 자리였다. 그러나 쿠팡의 실질적 지배자 김범석 쿠팡Inc 이사회 의장은 끝내 모습을 드러내지 않았다. 그가 제출한 불출석 사유서에는 "전 세계 170여 국가에서 영업하는 글로벌 기업의 CEO로서 공식적인 비즈니스 일정이 있다"는 문구만 담겨 있었다. 김 의장의 국회 불출석은 이번이 처음이 아니다. 10월 14일과 28일 정무위원회 국정감사, 12월 2일과 3일 과방위·정무위 현안 질의까지 5번 연속 불출석했다. 2015년 이후 단 한 번도 국회 출석 요구에 응하지 않은 것이다. 이날 청문회에 출석한 해롤드 로저스 임시 대표가 대신 자리를 지켰지만, 여야 의원들의 반응은 싸늘했다. 여당인 더불어민주당 소속인 최민희
단일 솔루션의 시대는 끝났다...장비 한 대보다 ‘유기적 융합’ 한국 제조업이 직면한 위기는 더 이상 단일 변수로 정의할 수 없다. 공장 운용비 구조 변화, 탄소 배출 고강도 규제, 예측 불가능한 공급망 변동성 등이 상수가 된 시대다. 이제 기업은 탄소는 줄이되 에너지는 아껴야 하고, 그러면서도 납기는 단축하고 품질은 안정시켜야 한다. 이러한 다중 모순의 방정식이 우리뿐만 아니라 글로벌 제조업에도 과제를 던지고 있다. 문제는 이 과제들이 결코 따로 놀지 않는다는 점이다. 현장에서는 공정을 미세하게 조정하는 순간 전력 피크와 열 균형이 흔들리고, 운전 조건 변화가 품질 변동으로 확장된다. 데이터 역시 마찬가지다. 현장의 구체적인 ‘문맥(Context)’을 담지 못한 데이터는 인공지능(AI)를 이식해도 오작동하기 마련이다. 이는 오히려 잘못된 최적화로 현장의 불안정성을 키우는 역설을 낳는다. 결국 지금 제조 현장에 필요한 것은 장비 한 대, 소프트웨어 한 개가 아니다. 공정과 설비, 운영과 데이터를 하나의 유기적인 흐름으로 융합해 성과를 뽑아내는 ‘통합 엔지니어링 역량’이다. 이러한 전 세계적 변화와 요구사항은 철강·시멘트 등 에너지 집약형 산업을 비롯해, 항공
·신뢰와 안전 투자 확대, 플랫폼 전반 정책과 성과 공개 ·데이터로 확인한 K-컬처 지속 성장과 글로벌 확산 흐름 ·콘텐츠와 커머스 결합으로 국내 브랜드 해외 진출 지원 틱톡코리아가 지난 18일 서울 강남 CGV 청담씨네시티에서 ‘2025 틱톡 미디어 데이’를 열고 한 해 동안의 주요 성과와 향후 전략을 공유했다. ‘더 안전하고 빠르고, 강력한 성장 드라이버(The Growth Driver: Safer, Faster, Stronger)’를 주제로 열린 이번 기자간담회는 틱톡이 강조해 온 신뢰와 안전 정책, K-컬처 확산 데이터, 국내 브랜드의 글로벌 비즈니스 확장 사례를 중심으로 구성됐다. 행사의 첫 세션에서는 양수영 틱톡 동북아 신뢰안전팀 파트너십 매니저가 연단에 올라 플랫폼 전반의 신뢰와 안전 전략을 설명했다. 양수영 매니저는 틱톡이 연간 20억 달러 이상을 신뢰와 안전 분야에 투자하며 콘텐츠 심사·관리 인력과 기술 인프라를 지속적으로 강화해 왔다고 밝혔다. 그는 “틱톡은 영향력이 큰 플랫폼으로서의 책임감과 비즈니스의 지속 성장을 위해 신뢰와 안전을 최우선 순위로 두고 있다”고 말했다. 2025년 2분기 기준 규정 위반 콘텐츠의 99% 이상이 사용자 신고
우리가 마트에서 수산물을 구매할 때, 해당 수산물이 어디서 잡혀 어떤 과정을 거쳐 식탁에 오르는지 확인하기는 쉽지 않다. 복잡한 유통 구조로 인해 이동 경로를 투명하게 파악하는 데 한계가 있었기 때문이다. KAIST 연구진이 이러한 문제를 해결하고, 전 세계 어디서나 통용되는 국제 기준으로 수산물 이동 경로를 확인할 수 있는 디지털 기술을 개발했다. KAIST는 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소 김대영 소장이 개발한 GS1 국제표준 기반 디지털전환 솔루션 ‘올리오패스(OLIOPASS)’가 글로벌 수산물 이력추적 협의체 GDST의 성능 검증을 통과해, 국내 최초로 ‘GDST 호환 솔루션(Capable Solution)’ 인증을 획득했다고 19일 밝혔다. GDST 인증을 받은 기술은 전 세계에서 13개에 불과하다. 이 가운데 생산·가공·유통·판매에 이르는 전 과정을 관리하는 전 구간 이력추적 기술을 지원하는 사례는 KAIST를 포함해 전 세계 7곳뿐이다. GDST는 2015년 세계경제포럼 제안으로 설립된 국제 협의체로, 수산물 이동 전 과정의 정보를 국제표준에 따라 디지털로 기록하고 공유하는 체계를 구축해 왔다. 수산물 이동 과정에서 반드시 기록해야 할 핵심
KAIST는 우주연구원·항공우주공학과 이대영 교수 연구팀이 무인탐사연구소, 한국천문연구원, 한국항공우주연구원, 한양대학교와 함께 달 탐사의 최대 난제로 꼽혀온 피트(Pit)와 용암동굴(Lava Tube)에 진입할 수 있는 전개형 에어리스 휠을 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. 달 탐사에서 지하 공동 붕괴로 형성된 피트와 용암동굴은 극심한 온도 변화와 우주 방사선으로부터 보호받을 수 있는 천연 은신처로 주목받아 왔다. 동시에 태양계 초기의 지질 기록을 보존한 과학적으로 매우 중요한 지역으로 평가된다. 그러나 급경사와 암반, 낙하 위험이 겹친 가혹한 지형 탓에 지금까지 어떤 국가도 본격적인 접근에 성공하지 못했다. 미국 항공우주국(NASA)과 유럽우주국(ESA) 등 주요 우주기관은 대형 로버에서 소형 로버를 사출해 탐사하는 방식을 제안해 왔으나, 소형 로버의 구조적 한계로 기동성이 충분히 확보되지 않았다. 기존 가변형 휠 역시 냉간 용접, 불균일 열팽창, 연마성이 강한 달 먼지 등 혹독한 달 환경으로 인해 실용화에 어려움이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 복잡한 기계 구조 대신 종이접기(오리가미) 구조와 소프트 로봇 기술을 결합한 전개형 에어
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