한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 한동수 교수 연구팀이 무선 신호가 없는 건물에서도 동작하는 ‘범용 실내외 통합 GPS 시스템’을 개발했다고 12일 밝혔다. 휴대전화 위치 추적은 GPS나 기지국 신호를 받아 이뤄지지만, 실내에서는 위치정보시스템(GPS) 신호가 잡히지 않아 무선랜이나 블루투스 등을 이용해야 한다. 이에 연구팀은 무선 신호가 없는 건설 현장이나 사용자의 행동반경이 넓은 공장 건물 등에서도 위치 서비스를 제공할 수 있는 위치인식 서비스를 개발했다. 실내외 전환 탐지 AI 기법과 건물 출입구를 탐지하는 AI 기법을 이용, 건물 출입구, 층, 계단, 엘리베이터 등 랜드마크에서의 동작과 보행자 항법 기법(PDR·사람이 이동하는 속도·방향·거리 등을 파악해 출발 지점으로부터의 위치를 산출하는 기법)을 연계시켜 작동하는 원리다. 구체적으로 GPS 신호와 관성센서(IMU)에서 얻은 신호를 활용, 사용자가 들어가는 건물을 판별하고 건물에 진입하는 시점과 위치를 실시간으로 탐지한다. 건물 내에서는 기압과 관성센서를 활용해 계단 혹은 엘리베이터를 이용한 수직 이동을 탐지하고 기압 정보를 활용해 사용자가 있는 층을 찾아내는 기법도 개발했다. 연구팀은 이와 함께
실적 부진 등 영향…시스코, 2월 4천명 이어 또 수천명 감축 잠시 수그러들었던 미국 기업들의 감원 칼바람이 실적 부진 등으로 하반기 다시 몰아칠 조짐을 보이고 있다. 로이터 통신은 미국 네트워크 장비업체인 시스코 시스템즈가 올해 두 번째 인력 구조조정을 추진한다고 9일(현지시간) 보도했다. 정확한 규모는 알려지지 않았지만, 수천 개의 일자리가 줄어들 것이라고 이 매체는 전했다. 이번 감원은 지난 2월 4천명을 줄인 데 이어 올해 두 번째다. 지난해 7월 말 기준 시스코의 전체 직원은 8만5천명에 달한다. 로이터 통신은 2차 구조조정에 대해 "시스코가 사이버 보안과 인공지능(AI)과 같은 빠르게 성장하는 사업으로 초점을 옮기고 있다"고 설명했다. 시스코는 지난 2∼4월 매출이 1년 전보다 12.8% 줄어드는 등 실적 부진을 겪고 있다. 작년 말 49.3달러였던 주가는 전날 45.8달러로, 올해 7.6% 떨어졌다. 시스코는 2000년 3월 닷컴버블 과정에서 시가총액 1위까지 올라갔다가 이듬해 거품 붕괴로 주가가 80%가량 폭락한 바 있다. 최근 AI 거품이 제기되면서 다시 소환되고 있다. 다국적 자동차 기업인 스텔란티스는 이날 최대 2,450명에 달하는 미국
한국 웹 검색 시장, 구글·빙의 점유율 상승에 토종 포털 위기감 고조 국내 웹 검색에서 토종 포털 네이버와 카카오 '다음'의 점유율이 계속 하락하는 반면, 해외 '빅테크' 구글과 마이크로소프트(MS)의 '빙'의 점유율은 꾸준히 높아지고 있다. 10일 웹로그 분석 사이트 인터넷트렌드에 따르면 지난 7일 기준 국내 웹 검색 시장의 점유율은 네이버가 54.26%로 1위이고 그다음으로 구글(37.61%), 빙(3.83%), 다음(3.14%)이 각각 2∼4위를 차지했다. 구글과 빙의 점유율을 합치면 41.44%다. 구글과 빙의 합산 점유율은 지난달 평균 39.79%를 기록했는데 8월 들어서는 일일 기준으로 계속 40%를 넘었다. 전 세계 검색 시장 약 90%를 장악한 구글은 아직은 '토종'에 밀리고 있는 한국에서도 점유율을 끌어올리고 있다. 실제 지난달 평균 점유율이 36.24%로 작년 7월(34.22%)과 비교해 1년 사이 2.02% 포인트 상승했다. 빙도 지난달 평균 점유율이 3.55%로 다음(3.40%)을 제치고 처음으로 3위로 올라섰다. 작년 7월 2.69%와 비교하면 0.86% 포인트 상승했다. MS는 지난해 빙에 인공지능(AI) 챗봇을 탑재하면서 검색 시장
제조 기술의 급속한 발전으로 우리는 사이버 물리 시스템(CPS), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 분석, 첨단 자동화의 통합을 특징으로 하는 패러다임인 스마트 제조의 문턱에 도달했다. 이러한 변화를 수용하면서 질문이 생긴다. 스마트 제조가 궁극적인 목표일까, 아니면 더 발전된 미래를 향한 디딤돌에 불과한 것일까? 스마트 제조의 비전 스마트 제조는 기존의 제조 관행에서 크게 도약하는 것을 의미한다. 스마트 제조는 변화하는 수요와 조건에 실시간으로 적응할 수 있는 매우 효율적이고 반응이 빠르고 유연한 생산 시스템을 만드는 것을 목표로 한다. 스마트 제조의 핵심 구성 요소는 다섯가지다. 첫째, 상호 연결된 시스템. 기계, 센서, 디바이스가 IoT를 통해 연결되어 원활한 통신과 데이터 교환이 가능하다. 둘째, 실시간 데이터 분석. 지속적인 데이터 모니터링 및 분석을 통해 정보에 입각한 의사 결정과 예측 유지보수가 가능하다. 셋째, 자동화 및 로봇. 고급 자동화는 사람의 개입을 줄이고, 정밀도를 높이며, 생산성을 향상시킨다. 넷째, 인공 지능 및 머신 러닝. AI 기반 알고리즘은 프로세스를 최적화하고, 추세를 예측하고, 이상 징후를 파악하여 지속적인 개선을 이끌어낸다.
자율제조는 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합해 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 공급을 가능하게 한다. 특히 제조업에 AI의 도입이 활발하게 이루어지면서 빠른 의사결정은 물론 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 그러나 자율제조의 완전한 구현을 위해서는 고성능 제조 AI, 신뢰 가능한 자율 제어 기술, 통합 운영 기술 등의 기술적 도전 과제를 해결해야 한다. [특집] 자율제조, 성패 좌우할 혁신 포인트는? 자율제조-① 디지털 전환 위기와 기회…그 중심엔 자율제조 AI 자율제조-② 글로벌 기업, 앞다퉈 자율제조 시스템 도입…완전한 구현 위해선 기술적 과제 해결 돼야 자율제조-③ 성장 급행열차 탄 로봇…기술·활용성 두 마리 토끼 잡아라 자율제조-④ AMR 진화의 열쇠 AI…미래형 AMR은 어떤 모습일까? INTERVIEW 헥사곤 마헤시 카일라삼 글로벌 총괄 사장 겸 수석 부사장 서사 시작된 자율제조…“연결성 기반 시뮬레이션 기술이 핵심” COMPANY 씨크, ‘솔루션 집합소’ 쇼룸 론칭…국내 시장 공략 시동 페펄앤드푹스코리아, ‘2024 EM 워크숍’ 성황리 마쳐 헬로티
소리는 작은 구멍이나 틈새만으로도 잘 빠져나가는 특징이 있다. 이러한 틈새를 통해 빠져나오는 소리는 보다 넓은 공간까지 잘 전파되며, 틈새를 전혀 막지 않으면서 외부 소리가 안에서 들리지 않게 하거나 내부 소리가 바깥에서 들리지 않도록 하는 것은 음향학적으로도 매우 도전적인 문제다. 이에 KAIST 연구진은 다양한 산업 현장의 소음 문제 해결에 새로운 솔루션이 될 뿐 아니라 최근 가속화되고 있는 미래 기술인 항공 택시, 드론과 같은 도심 항공 모빌리티(UAM) 등에서 발생하는 소음을 효과적으로 저감할 수 있는 획기적 기술을 개발했다. KAIST는 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 구조물의 틈새나 개구부를 통한 열 교환과 공기의 흐름은 자유롭게 허용하면서도 소음은 효과적으로 차단하기 위해 음향 임피던스를 원하는 복소수 값으로 조절할 수 있는 신개념 음향 메타물질인 ‘복소 임피던스 타일’을 개발했다고 6일 밝혔다. 음향 임피던스란 소리가 전파되는 매질(예: 공기, 물)이 가진 고유의 음향학적 특성으로, 일반적으로 매질의 밀도와 음속의 곱셈으로 표현되기 때문에 그 값이 실수이며 매질이 정해지면 원하는 값으로 자유롭게 조절하는 것이 불가능하다. 하지만 연구팀이 개발한
LG에너지솔루션과 SK온이 전기차 배터리 폼팩터(형태) 중 하나인 각형 배터리의 성장성을 높게 보고 양산에 뛰어들었다. 5일 업계에 따르면 LG에너지솔루션은 각형 배터리 개발 관련 태스크포스(TF)를 꾸리고 고객사와 논의를 진행하고 있다. LG에너지솔루션은 1990년대 원통형 배터리 개발과 비슷한 시점에 각형 배터리를 개발해 이미 기술력은 갖춘 상태다. 2010년대 후반까지 스마트폰, 노트북 등에 들어가는 소형전지로 각형 배터리를 양산했으나, 소비자 니즈(요구)가 줄어들면서 생산을 중단했다. LG에너지솔루션이 각형 배터리를 본격 양산하면 글로벌 배터리업계 중 처음으로 파우치형과 원통형, 각형 등 3종 폼팩터를 아우르는 기업이 될 전망이다. SK온도 작년 초 각형 폼팩터 기술 개발을 완료하고 양산 준비에 나섰다. 김경훈 SK온 최고재무책임자(CFO)는 지난 1일 2분기 실적 콘퍼런스콜에서 “각형 폼팩터의 기술 개발은 완료된 상황으로, 양산 시기 등에 대해 복수의 고객과 구체적인 논의를 진행하고 있다”고 말했다. 국내에서 각형 배터리를 공급하던 업체는 삼성SDI뿐이었으나, 시장 수요가 늘면서 LG에너지솔루션과 SK온도 경쟁에 뛰어든 것이다. 손미카엘 삼성SDI
1987년에 세계 최초의 상용화 3D 프린터가 출시되었다. 이로 인해 기술 애호가들은 이 기술의 가능성에 대해 많은 말을 쏟아냈다. 그들은 적층 제조(additive manufacturing)가 제조, 건설, 과학 연구에 이르기까지 모든 것을 혁신할 것이라고 했다. 그들의 말은 틀리지 않았다. 다만 이 기술이 제대로 인정을 받기까지 여러 해, 아니 좀 더 정확히 말하자면 수십 년이 걸렸을 뿐이다. 2020년대로 접어들면서 비로소 적층 제조가 상업적 용도로 다양하게 활용되기 시작했다. 기술이 발전함으로써 다음과 같은 것들이 가능해졌다. · 단일 부품 어셈블리를 통한 공정 복잡성 감소 · 제품개발이나 소량생산 같은 애플리케이션으로 리드타임 단축 · 온디맨드로 현장 제조를 통한 공급 사슬 민첩성 향상 · 물류 비용 절감 · 지속 가능성 및 운영 탄력성 제고 이러한 이점들에도 불구하고, 3D 프린팅은 전체 제조 시장에서 겨우 0.1%만을 차지한다. 이 글에서는 산업용으로 적층 제조 기술의 진화, 과제, 향후 전망에 대해 알아본다. 적층 제조의 해결 과제 적층 제조는 다양한 산업 분야에서 막대한 잠재력을 지녔으나, 몇 가지 통합 문제를 제기한다. 3D 프린팅 기술은
수년 전부터 글로벌 ESG 평가에서 공급망 ESG에 대한 정보 요구가 확산됨에 따라 글로벌 기업과 대기업에는 공급망 ESG 관리가 큰 숙제였다. 대기업들의 공급망 관리 차원에서의 공급망 ESG 평가 및 관리뿐 아니라, ESG 정보공시 의무화와 ‘EU 공급망실사지침’까지 맞물리며 공급망 ESG 영역에 대한 평가 중요도는 급격히 증가했다. 이러한 변화로 중소·중견기업에 멀게만 느껴졌던 ESG경영이 당장 피할 수 없는 당면 과제가 되었다. 중소기업 중앙회가 발표한 ‘2024년 대기업 공급망 관리 실태분석 보고서’에 따르면 지난해 9월 말까지 보고서를 자율 공시한 상장 대·중견기업 148곳을 대상으로 분석한 결과 분석 대상 기업의 75%가 공급망 ESG 평가에 대한 기본 프로세스를 수립했을 뿐 아니라, 67.6%가 공급망 행동규범을 통해 공급망 ESG 관리를 하는 것으로 나타났다. 또한 33.8%가 향후 협력사 평가 계획을 수립하고 있고, 이 중 평가 대상 기업을 늘릴 계획이라고 한다. 실제 지난 6월, 현대자동차그룹이 유럽의 기업 지속 가능한 공급망 실사 지침(CSDDD)을 비롯한 각종 글로벌 규제에 대응하기 위해 공급망 ESG 관리에 본격적으로 나선 것으로 알려
이 글의 큰 주제이기도 한 ‘데이터로 구동하는 시스템 제어—이론과 응용의 새로운 전개와 최신 동향—’에 대해서, 총론의 목적은 데이터 구동 제어의 지금까지 흐름과 최근 동향에 대해서 간단히 해설하는 것이다. 우선 데이터 구동 제어의 아웃라인을 그림 1에 나타냈다. 제어계를 설계하기 위해서는 시스템 동정 등에 의해 대상의 동특성 법칙을 나타내는 수식 모델을 작성하고, 그것에 근거한 설계를 추진하는 것이 통상의 합리적인 수단이다. 이것이 그림 1에서 보면 중심의 세로 화살표의 흐름이다. 한편 그림 1에서 대상의 수식 모델을 거치지 않고 데이터를 직접 이용함으로써 제어계를 갱신하거나(그림 1에서 A), 데이터에 직접 근거해 설계하는(그림 1에서 B나 C) 접근법이 활발히 연구되고 있다. 이들이 이른바 데이터 구동 제어라고 불리는 접근법이다. 최근 몇 년간 데이터 구동 제어에 관한 많은 연구 성과가 발표되고 여러 학회의 해설 기사나 논문 특집호에서도 많이 다루고 있으며, 국제회의에서도 관련된 OS 기획이나 강연이 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들면 2023년 7월에 일본 요코하마에서 개최된 IFAC World Congress에서도 매우 많은 관련 세션이 편성되어
현재 전 세계적으로 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있다. 자율이동로봇(AMR) 분야에서도 AI의 도입이 가속화되고 있는데, AMR이 AI를 활용하여 더욱 고도화된 기술을 구현할 수 있는 가능성과 그에 따른 신뢰성과 안정성 검증이 중요해지고 있다. 강화형 기계 학습을 통해 더욱 정밀하고 안전한 주행이 가능해질 것으로 전망되며, AI 기반의 예측 제어 모델을 통해 주행 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 분석하고 최적의 경로를 계획할 수 있다. 이러한 AI 기술의 도입은 AMR의 설치 용이성과 유연한 가동을 보장하며, 공정 다운타임을 최소화할 수 있다. 첨단 AI 기술과 AMR의 융합이 산업 현장에서 어떤 변화를 가져올지, 그리고 그 과정에서 극복해야 할 과제들은 무엇일지 살펴본다. 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)은 자체적인 판단에 의해 유동적인 주행이 가능한 자율주행 기술 기반 이동로봇이다. 해당 로봇은 QR코드, 광학·자기테이프, 레이저 반사판, 레일, 센서, 마킹 등 유도체를 설치해 경로를 설정하는 무인운반차(Automated Guided Vehicle, AGV)의 진화형으로 평가받는다. 현재 고도 자율화 ‘
로봇의 일상화가 본격화되고 있다. 제조, 물류, 서비스 산업은 로봇 도입으로 큰 변화를 맞이하고 있으며, 특히 자율 제조는 공장 자동화를 목표로 로봇의 역할이 필수적이다. 빅웨이브로보틱스의 ‘마로솔’은 여러 로봇을 통합 제어하는 ‘솔링크’를 통해 다양한 산업 현장과 생활공간에서 로봇의 효율적인 활용을 지원한다. 솔링크는 로봇 언어와 인프라를 표준화해 비용과 관리의 어려움을 해결하며, 사용자 친화적인 UI로 로봇 경험을 극대화한다. ‘인간과 로봇의 공생’이 현실화되며 로봇 유니버스(Universe)가 본격적으로 시작됐다. 각국 정부와 기업이 로봇 사업에 적극 참여하면서, 이제 영화나 산업 현장에서만 보던 로봇을 실생활에서도 접할 수 있게 됐다. 로봇이 일상화되는 시대가 도래한 것이다. 우리나라도 지난 2008년 ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법(지능형 로봇법)’을 제정하여 로봇 산업을 육성하기 시작했다. 로봇 일상화 시작됐다 지난해 11월 개정된 지능형 로봇법이 시행됨에 따라, 산업 현장뿐만 아니라 인도와 도로 등 일상에서도 로봇을 만날 수 있는 기반이 마련됐다. 로봇의 일상화가 실현되는 과정에서 수많은 변곡점이 도출되고 있으며, 그 변화는 점점 가속화되고
최근 제조업계에서는 자율제조(Autonomous Manufacturing)가 주목받고 있다. 자율제조란 인공지능(AI), 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈 등의 기술을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 제품을 기획, 설계, 생산, 공급하는 혁신적인 시스템을 의미한다. 이러한 자율제조 시스템은 전통적인 생산 방식과는 다른 효율성과 유연성을 제공하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 여기서는 자율제조 정의와 트렌드, 글로벌 사례, 자율제조의 혜택 및 기술적 도전 과제에 대해 다루고자 한다. 자율제조는 고객의 요구에 신속하게 대응하기 위한 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 생산, 공급을 가능하게 한다. 이는 기존의 자동화 및 정보화 기술을 넘어서는 지능형 제조 시스템으로서, 빠른 의사결정과 효율적인 생산이 핵심이다. 자율제조의 트렌드는 지능화된 자율 생산 시스템의 도입을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 현실 세계의 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하여 생산 공정을 최적화하는 방식이 대표적이다. 이 외에도 AI를 활용한
오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 자율제조 AI의 개념 자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다. 자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로
메모리 반도체 D램의 월평균 가격이 3개월 연속 보합세를 이어갔다. 2일 시장조사업체 D램익스체인지에 따르면 PC용 D램 범용제품(DDR4 8Gb 1Gx8)의 7월 평균 고정거래가격은 전월과 같은 2.1달러로 집계됐다. D램 가격은 작년 10월부터 올해 1월까지 4개월 연속 오른 후 2개월간 보합세를 유지했다. 이어 4월에 16.67% 오르며 2022년 12월 이후 처음 2달러대를 회복해 유지 중이다. 메모리카드·USB용 낸드플래시 범용제품(128Gb 16Gx8 MLC)의 7월 평균 고정거래가격도 전월과 같은 4.9달러를 유지하며 5개월째 보합세를 유지했다. 앞서 낸드 가격은 작년 10월부터 올해 2월까지 5개월 연속 상승했다. 헬로티 김진희 기자 |
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