극한 환경 대응 로봇 보호 기술 공동 개발한다...로봇·섬유 기술 융합 실증·표준화 본격 전개 차세대 웨어러블 및 휴머노이드 로봇용 고기능성 외피 기술 확보 ‘정조준’ 전문 인력·장비 공유 및 산학연 네트워크 공동 운영 등 기술 국산화 가속화 기대 한국로봇융합연구원(KIRO)·한국섬유개발연구원(KTDI)이 손잡고 로봇의 한계를 극복할 새로운 소재 기술 확보에 나섰다. 로봇과 섬유 기술의 유기적 결합을 통해 미래 로봇 시장의 판도를 바꾸겠다는 파트너십이다. 이번 협력은 극한지나 재난 현장 등 가혹 환경에서 로봇을 안전하게 보호하는 특수 소재 기술개발이 목적이다. 고기능성 섬유를 로봇 플랫폼에 적용하는 것은 로봇의 생존성을 높이는 동시에 신체 밀착형 웨어러블 로봇의 착용감을 극대화하는 기술적 토대가 된다는 게 양측의 의견이다. 글로벌 로봇 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 고지는 '경량화'와 '내구성'의 조화로 평가된다. 특히 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 맞춤형 외피 기술은 로봇이 인간 사회에 자연스럽게 스며들기 위한 필수 요소로 꼽힌다. 이번 협약은 이를 현실화하는 기폭제가 될 것으로 보인다. 김성만 KTDI 원장은 “섬유 영역이
자율주행 및 인공지능(AI) 기술 내재화를 위한 대규모 연구개발(R&D) 군단 갖춘다 “SK인텔릭스 협력 기반 모빌리티 플랫폼 확장 및 자율주행 모듈 양산 프로젝트 고도화 견인 기대” 에브리봇이 내년 사업의 공격적 확장을 위해 연구개발(R&D) 인재를 대폭 확충하며 기술 기반의 질적 성장을 위한 본격적인 행보에 나섰다. 에브리봇은 최근 자율주행 관련 하드웨어·소프트웨어·인공지능(AI) 부문의 역량을 상향 평준화하기 위해 관련 인재들을 영입하고 있다. 이미 전체 직원의 46%가 연구개발에 투입됐을 정도로 기술력을 성장의 자양분으로 삼고 있는 상황이다. 이 배경에서 사측은 이번 대규모 인력 확충에 대해, 조직의 혁신 속도를 높이는 강력한 기폭제가 될 것으로 보인다고 전했다. 특히 이번 채용은 사측의 주요 사업인 기존 로봇 청소기 영역에서 한층 다각적인 역량을 제공할 것으로 보인다. 다양한 산업 분야에 적용 가능한 모빌리티 플랫폼을 구축하는 기술적 토대를 다지는 데 초점이 맞춰져 있기 때문이다. 또한 회사는 이번 정책이 미래 로봇 시장의 주도권 확보에 주효할 것으로 보고 있다. 공간 인식과 스마트 비전 매핑(Smart Vision Mapping) 등
3.7m/s 주행, 3500W 고출력 기반 산업용 사족 보행 로봇 양산형 모델 전격 공개 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 제어 시스템으로 각종 환경 작업 최적화 기대 아이엘이 현장 최적화형 산업용 사족 보행 로봇 ‘아이엘봇 L1(ILBOT L1)’을 공식 선보이며 로봇 사업 확장의 서막을 알렸다. 아이엘봇 L1은 최대 3.7m/s의 빠른 이동 속도와 약 8kg의 가반하중을 갖춘 기체다. 이러한 설계를 통해 중량 운반 및 고속 기동 능력을 동시에 확보했다. 구동력 측면에서는 관절 모터 최대 토크 약 48뉴턴미터(Nm)와 전체 출력 약 3500W를 구현했다. 이로써 산업용 로봇에 필수적인 고출력 작업 성능을 뒷받침했다. 사측은 극한 환경에서의 신뢰성 또한 이번 모델의 핵심이라고 강조한다. 방수·방진 등급 ‘IP54’를 필두로, 200시간 이상의 구동 시간을 확보해 야외나 재난 현장에서도 지속적인 임무 수행을 지원한다. 특히 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 제어 시스템을 적용해 정밀 동작과 자율 제어 기능을 고도화했다. 이를 통해 기존 로봇이 진입하기 어려웠던 고정밀 작업 영역을 공략하는 결정적 승부처가 될 전망이
코스닥 상장 예심 청구 및 글로벌 서비스형 로봇(RaaS) 업체로의 도약 선언해 플랫폼 기반 성장 가능성 및 흑자 전환 달성 강조 빅웨이브로보틱스가 한국거래소(KRX)에 코스닥 상장을 위한 예비심사 청구서를 제출하며 본격적인 기업공개(IPO) 행보에 나섰다. 이번 활동은 유진투자증권·미래에셋증권을 상장 주관사로 선정해 공식화됐다. 사측은 상장을 통해 확보한 재원을 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 솔루션 및 피지컬 AI(Physical AI) 최적화에 투입할 계획이다. 이를 통해 로봇 대중화에 기여하는 업체로 거듭날 것을 본질적인 목적으로 한다. 빅웨이브로보틱스는 로봇 자동화 플랫폼 ‘마로솔(Marosol)’과 로봇 솔루션 및 통합 관제 시스템 ‘솔링크(SOLlink)’를 통해 시장 내 존재감을 확장하고 있다. 마로솔은 사용자의 수작업 영상만으로 맞춤형 솔루션을 추천하는 주요 기능을 갖추고 있다. 솔링크는 인공지능(AI) 기반 통합 관리(Orchestration) 기술로, 다종·이기종 로봇을 하나의 AI 에이전트로 제어하는 기술을 통해 주목받았다. 사측은 이러한 경쟁력을 통해 지난 2021년 5억 원대였던 매출을 지난해 약 138억 원으로 끌어올렸
에머슨은 산업 자동화의 미래 기술과 전략을 조망하는 유저 컨퍼런스 ‘Emerson Exchange 2026’의 사전 등록을 시작했다고 밝혔다. 행사는 내년 5월 19일부터 21일까지 두바이 세계무역센터에서 열린다. 에머슨 익스체인지는 전 세계 산업 자동화 분야 리더와 고객들이 모여 정책, 시장, 기술 전반의 변화와 운영 혁신 사례를 공유하는 연례 유저 컨퍼런스다. 1990년대 북미에서 시작된 이후 2012년부터는 유럽·중동·아프리카 지역으로 확대돼 글로벌 규모의 행사로 자리 잡았다. 이번 행사는 ‘미래를 상상하다(Imagine the Next)’를 주제로 보다 스마트하고 연결된 산업 환경 구축을 위한 차세대 자동화 기술과 운영 전략 공유에 초점을 둔다. 특히 중동 지역에서 처음 개최되는 점에서 글로벌 산업계의 관심이 집중되고 있다. 중동 기업들은 최신 자동화 기술 도입을 통해 운영 효율성, 안전, 신뢰성, 지속가능성 측면의 혁신을 가속화하고 있으며, 이러한 산업 환경과 미래 기술 허브로 도약하려는 도시 전략에 따라 두바이가 전략적 개최지로 선정됐다. 컨퍼런스 기간에는 지능형 자동화, 안전 우수성, 생산 최적화, 자산 성능 및 신뢰성, 지속가능성과 에너지 전환
엘앤에프 구지1공장은 지난 19일 제33회 안전경영대상에서 제조업 부문 대상을 수상했다고 밝혔다. 안전경영대상은 고용노동부와 매일경제신문사가 공동 주최하는 국내 안전경영 분야 최고 권위의 상이다. 체계적인 안전보건 관리시스템 구축과 산업재해 예방 활동에서 모범을 보인 기업을 선정해 매년 시상한다. 대구 달성군에 위치한 엘앤에프 구지1공장은 경영책임자의 안전보건 최우선 경영 의지를 바탕으로 안전보건 조직을 지속적으로 확대·강화해 왔다. 구성원 참여형 자율안전문화를 정착시키며 산업재해·동일유형사고·중대재해 트리플 제로를 달성해 체계적이고 실질적인 안전경영 활동을 인정받았다. 엘앤에프는 안전관리를 전사적 책임 체계로 운영하며 현장 중심의 실행력을 강화해 왔다. 전 임직원 KPI에 안전보건 항목을 필수 반영하고, 관리감독자 대상 역량 교육과 평가를 통해 현장 안전관리를 체계화했다. 근로자 역시 위험성평가에 직접 참여해 위험요인을 발굴하고 개선에 나섰다. 아울러 참여형 인센티브 제도를 통해 자발적 안전활동이 확산되며, 구성원 중심의 자율안전문화가 현장에 정착됐다. 안전교육 체계도 현장 중심으로 구축됐다. 채용 단계부터 특별안전보건교육을 실시하고, 사내 전문 강사가 신
PI첨단소재社 폴리이미드(PI) 필름 연구 데이터 디지털 자산화 구축 조력 고품질 데이터셋 확보 및 차세대 연구 인프라 조성 뒷받침 다쏘시스템이 폴리이미드(PI) 필름 기술 업체 PI첨단소재에 전자연구노트 솔루션인 ‘바이오비아 노트북(BIOVIA Notebook)’을 도입한다. 이는 연구개발(R&D) 데이터의 디지털 전환(DX)을 본격화하는 양사의 의지에 따른 프로젝트다. 해당 프로젝트는 기존 수기 방식의 연구 기록을 통합 디지털 시스템으로 전환해 연구 자산의 가치를 극대화하는 것을 목표로 한다. 여기에 더해 이 같은 고부가가치 산업의 체질 개선 또한 노릴 예정이다. 이 과정에서 활용될 바이오비아 노트북은 실험 데이터를 디지털 환경에서 기록·관리하는 데 기여하는 솔루션이다. 다쏘시스템에 따르면, 기존 수기 방식의 비효율과 오류를 제거하고 연구원들이 과학적 탐구에만 전념할 수 있는 환경을 조성한다. 양사는 이 솔루션을 통해 연구 데이터의 연결성과 추적성을 확보해 지식재산권을 보호하고, 신소재 개발의 효율성을 높이겠다는 방침이다. 이를 통해 인공지능(AI) 시대를 주도할 고품질 데이터셋(Dataset) 확보와 글로벌 소재 시장에서의 기술 초격차를 실현하겠
넥스트에어로스페이스는 지난 19일 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성평가를 최종 통과하며 기업공개를 위한 기반을 확보했다고 22일 밝혔다. 넥스트에어로스페이스는 한국거래소가 지정한 전문평가기관 두 곳으로부터 각각 ‘A’와 ‘BBB’ 등급을 획득했다. 이는 기술특례상장 요건인 ‘A, BBB’ 등급을 충족하는 결과로 이번 통과를 기점으로 코스닥 상장 절차에 본격적인 속도를 낼 계획이다. 이번 평가에서 넥스트에어로스페이스는 요구도 분석부터 설계·제작·시험·인증 및 운용에 이르는 항공기 체계종합 전 과정을 독자 수행할 수 있는 기술 역량을 높이 평가받았다. 특히 Lift & Cruise 방식 수직이착륙 무인기 설계 기술, 무인항공기 하이브리드 추진시스템 통합 기술, 복합재 기반 기체 제조 기술, 성능 검증 및 통합시험 기술 등 4대 핵심 기술의 완성도와 자립도 측면에서 높은 평가를 받았다. 아울러 넥스트에어로스페이스가 보유한 다양한 MTOW 구간의 무인기 플랫폼 라인업은 국내에서도 독보적인 수준으로 평가됐다. 중·대형급 무인기 체급에서 기체 설계부터 제작 및 시험까지 전주기를 자체 수행할 수 있는 기업이 제한적인 가운데, 넥스트에어로스페이스는 이 분야에서 차별
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
지금 한국은 말 그대로 ‘러닝 전국시대’다. 주말마다 도심 속 도로가 통제되고, 번호표 단 러너들이 한꺼번에 쏟아져 나온다. 이는 통계만 봐도 금세 체감된다. 국민체육진흥공단 ‘2024 국민생활체육조사’에 따르면, 최근 국민이 1년간 참여 경험이 있는 체육 활동 가운데 ‘달리기’ 비중이 기존 0.5%에서 6.8%까지 상승했다. 이 가운데 주 1회 이상 조깅을 하는 사람만 약 330만 명으로 집계됐다. 여기에 업계와 마케팅 보고서에서는 국내 러닝 인구 전체를 2017년 500만 명 안팎에서, 1000만 명 안팎으로 추산하는 지표까지 나온다. 국회 자료를 정리한 마라톤 매체는 국내 마라톤 대회가 코로나19 팬데믹 직후인 2020년 19회 수준에서, 2023년에는 200여 회로 급증했다고 보도한 바 있다. 불과 몇 년 전만 해도 연간 참가자 수도 1만 명이 채 안 되던 상황에서, 지금은 100만 명을 훌쩍 넘기는 시장으로 커졌다. 서울 도심을 통째로 막아 4만 명 가까운 러너가 동시에 뛰는 장면도 이제는 뉴스라기보다 계절 풍경에 가깝다. 러닝을 대하는 방식도 달라졌다. 지금 좀 뛰는 사람들은 ‘운동 좀 해야지’ 수준을 넘어서, 시즌마다 목표 대회를 찍고 스마트 워
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
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
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
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