인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께, AI 반도체 시장도 그 중요성과 규모가 날로 커지고 있다. 가트너에 따르면 글로벌 AI반도체 시장 규모는 지난 2022년 326억 달러(약 44조 원)에서 2030년 1179억 달러(약 160조 원)로 4배가량 확대될 전망이다. AI 반도체는 AI 연산에 최적화된 특수 설계된 칩으로, 데이터 센터, 자율주행 자동차, 스마트 디바이스 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 자체 개발 칩 적극 활용하는 애플 자사의 기기에 AI 기능 접목을 추진 중인 애플이 자체 개발한 칩을 탑재한 데이터 센터를 통해 일부 AI 기능을 구현할 예정이라고 블룸버그 통신이 9일(현지시간) 보도했다. 소식통은 애플이 자사의 PC 시리즈인 맥(Mac)용으로 설계한 것과 비슷한 첨단 칩을 클라우드 컴퓨팅 서버에 탑재해 애플 기기의 최첨단 AI 작업을 처리하도록 설계하고 있다고 전했다. 간단한 AI 기능은 아이폰이나 아이패드, 맥에서 직접 처리가 가능하게 할 예정이라고 덧붙였다. AI 기능은 기기 자체에서 구동되거나 외부의 데이터 센터에서 관련 정보를 받아 구동되는데, 애플이 자체 데이터 센터용 AI 칩을 개발해 왔으며 이 칩을 탑재한
AI 어시스턴트는 일상과 업무에서 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 이 서비스는 생산성을 높이고 개인화한 경험을 제공함으로써 우리의 생활 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 보인다. AI 어시스턴트의 역할과 중요성이 확대되는 가운데, 마이크로소프트와 구글 등 주요 빅테크가 발표한 AI 어시스턴트 기술이 주목받고 있다. 이들은 사용자와 AI의 간극을 더욱 좁힐 뿐 아니라 기술 활용성을 극대화함으로써 새로운 AI 시대의 조력자를 완성하고 있다. 생성형 AI 탑재한 코파일럿+PC 선보인 MS 마이크로소프트(MS)는 지난 5월 20일(현지시간) AI 기능이 탑재된 새로운 PC를 발표했다. 사티아 나델라 최고경영자(CEO)는 연례 개발자 회의 ‘빌드(Build)’를 하루 앞두고 워싱턴주 레드몬드 캠퍼스에서 열린 미디어 콘퍼런스에서 ‘코파일럿+ PC’라고 이름한 새로운 PC를 공개했다. MS의 모든 제품에 탑재된 생성형 AI 모델로 코파일럿+ PC는 생성형 AI 구동에 최적화한 고성능 PC다. MS는 코파일럿+PC가 초당 40조 회의 연산하며, 애플의 노트북 라인업인 맥북에어보다 AI 작업 처리 속도가 58% 뛰어나다며 애플을 겨냥했다. 또한, 오픈AI의 최신 AI 모델
인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 고성능 메모리 반도체인 HBM(고대역폭 메모리)에 대한 관심이 높아지고 있다. HBM은 높은 데이터 처리 속도와 대용량 데이터 전송 능력으로 AI 시스템과 GPU(그래픽 처리 장치)의 성능을 크게 향상시키는 핵심 기술로 자리잡고 있다. 이에 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 선두주자로 나서며, 장기적인 기술 로드맵을 그리고 있다. 두 기업과 함께 HBM 생산을 위한 생태계가 구축되고 있으며 시장에 대한 기대치가 날로 높아지고 있다. 들끓는 HBM 수요, 매출에도 변화 생긴다 HBM은 기존 메모리보다 높은 데이터 전송 속도와 대용량 처리 능력을 제공, AI 시스템과 고성능 컴퓨팅에 필수적인 요소로 평가받는다. AI 모델 학습과 추론, 데이터 분석 등 고성능 작업에 최적화한 HBM은 앞으로 수요가 계속해서 증가할 것으로 보인다. 이에 메모리 반도체 D램 선단공정 웨이퍼 투입량에 변동이 있을 것이라는 전망이 나오고 있다. 트렌드포스에 따르면, 3대 D램 공급사인 삼성전자·SK하이닉스·마이크론은 선단 공정용 웨이퍼 투입을 늘리고 있으며, 수익성과 수요 증가를 이유로 HBM 생산을 우선하는 것으로 보인다. 4세대 HBM인 HBM3E
최근 반도체 산업이 AI 시장의 확대로 새로운 도약을 맞이했다. 산업연구원에 따르면, 6월 제조업 경기가 회복세를 이어갈 것으로 전망되면서 반도체 업계의 긍정적인 흐름이 지속될 것으로 보인다. 특히, 삼성전자와 SK하이닉스는 AI용 메모리 반도체 기술 개발에 박차를 가하며 시장 주도권을 확보하려는 움직임을 보인다. 이와 같은 변화는 반도체 업계에 활력을 불어넣으며, AI 기술의 발전과 더불어 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있다. 실적 힘입어 개발 및 투자 늘리는 삼성·SK 반도체 산업 발전은 기술 혁신과 더불어 연구개발(R&D) 투자 증가로 나타나고 있다. 삼성전자는 2024년 1분기 R&D 비용으로 7조8201억 원을 집행하며, 작년 동기 대비 19% 증가한 역대 최대 규모를 기록했다. 이는 반도체 업황이 악화했을 때도 지속적으로 R&D 투자를 이어온 결과로, 기술 경쟁력 강화를 위한 전략적인 투자다. 또한, 삼성전자는 반도체 사업 부문의 첨단공정 증설과 전환, 인프라 투자를 통해 미래의 수요에 대비하고 있다. SK하이닉스 역시 1분기 시설투자액을 2조9430억 원으로 작년 동기 대비 68% 급증시켰다. 주요 연구개발 실적으로는
최근 반도체 산업에 다시금 순풍이 불고 있다. 산업연구원에 따르면, 6월 제조업 경기가 회복세를 이어갈 것으로 전망되면서 반도체 업계의 긍정적인 흐름이 지속될 것으로 보인다. 이 같은 변화는 반도체 업계에 활력을 불어넣으며, AI 기술의 발전과 더불어 산업 전반에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 회복되는 반도체 업황, 경제 성장 이끌어 반도체 산업은 최근 몇 년간 AI 기술의 발전과 맞물려 새로운 국면을 맞이하고 있다. 특히 AI 기술이 다양한 산업 분야에서 폭넓게 적용되면서, 이를 뒷받침하는 반도체의 중요성은 커지고 있다. 산업연구원의 조사에 따르면, 6월 제조업 경기 전망이 긍정적으로 나타난 가운데, 반도체 업계는 뚜렷한 회복세를 보인다. 이번 조사는 업종별 전문가 138명을 대상으로 한 PSI(전문가 서베이 지수) 결과로, 6월 제조업 업황 전망 PSI는 114를 기록하며 6개월 연속 기준치를 웃돌았다. 특히 반도체 업종은 185로 높은 상승세를 유지하고 있어, AI 기술 수요 증가와 맞물려 반도체 산업의 성장 가능성을 엿볼 수 있었다. 반도체는 올해 1분기 기준 국내 500대 기업 실적 개선도 이끌었다. 국내 500대 기업의 영업이익은 전년 동기 대비 57
서울대 공대 전기·정보공학부 홍용택 교수팀, 초소형 유연·신축성 전자 기기 상용화 앞당길 것 서울대학교 공과대학은 전기·정보공학부 홍용택 교수 연구팀이 고신축성·고유연성 전극/기판에 마이크로 LED 등의 미세 전자 소자를 물리적·전기적으로 연결하는 ‘위치 선택적 집적 기술(A site-selective integration strategy)’을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 전자 분야의 세계 최고 학술지 ‘네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)’에 5월호 표지논문으로 게재됐다. 스트레처블 디스플레이, 전자 피부 등 유연성 및 신축성 전자 분야에서는 단단한 물성을 가진 전자 소자를 부드러운 물성을 가진 전극/기판에 물리적·전기적으로 연결해야 한다. 그러나 기존의 이방성 도전 필름 등은 자체의 단단한 물성으로 인해 전극/기판의 신축성과 유연성을 저하시키고, 반면에 부드러운 물성의 접착제는 물리적 연결의 안정성이 낮은 문제가 있다. 또한, 소자의 크기가 점차 줄어들면서 좁은 간격의 전극 단자 사이에 전기적 단락 없이 소자와 회로를 연결하는 것이 어려워졌다. 연구팀은 이러한 문제에 대응해 새로운 소자 집적 방식인 ‘위치 선택적 집적 기술’을
한국은행은 2024년 1/4분기 한국의 실질 국내총생산(GDP)은 전기 대비 1.3% 성장했다고 발표됐다. 이는 속보치와 일치하는 수치다. 세부적으로 살펴보면, 민간소비는 0.1%포인트 감소한 반면, 설비투자는 1.2%포인트 하락했다. 그러나 건설투자는 0.7%포인트, 수출은 0.9%포인트 상향 수정되며 성장을 견인했다. 이번 국민계정 기준년 개편으로 과거 시계열이 모두 조정됨에 따라 이러한 변화가 있었다는 점을 유의해야 한다. 경제활동별로는 제조업이 운송장비 증가에 힘입어 0.9% 증가했으며, 건설업은 건물건설과 토목건설이 모두 증가하며 5.5% 성장했다. 서비스업은 운수업이 감소했지만, 도소매 및 숙박음식업, 문화 및 기타 서비스업 등이 증가하며 전기대비 0.9% 증가했다. 지출 항목별로는 민간소비가 재화와 서비스 모두 증가하며 0.7% 상승했다. 정부소비는 물건비 지출 증가에 따라 0.8% 증가했으며, 건설투자는 3.3% 증가했다. 반면, 설비투자는 운송장비를 중심으로 2.0% 감소했다. 수출은 IT품목과 석유제품을 중심으로 1.8% 증가했으며, 수입은 천연가스와 전기장비 감소로 0.4% 감소했다. 한편, 명목 국민총소득(GNI)은 전기대비 3.4% 증
2024년 5월 30일, 대법원은 산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률 위반 등의 혐의로 기소된 한국과학기술원의 교수에 대한 상고를 기각하고, 원심판결을 확정했다고 밝혔다. 해당 교수는 중국 정부의 천인계획에 따라 외국인 전문가로 선정되어 중경 이공대와 고용 계약을 맺고, 공동 연구 과정에서 한국의 중요 산업기술을 유출한 혐의를 받았다. 대법원 1부(주심 대법관 노태악)에 따르면, 피고인은 2017년 11월부터 2020년 2월까지 차량용 레이저 레이더 기술 등을 포함한 첨단기술 연구 과정에서 취득한 한국과학기술원의 영업비밀 및 중요 연구 자료를 중경 이공대 교수 및 연구원들이 접근할 수 있도록 원드라이브 클라우드를 통해 공유했다. 또한, 피고인은 교육 협력 센터의 예산을 부적절하게 사용하고, 특정 연구원에 대한 임금을 사기적으로 지급받게 하며, 천인계획 연구과제 수행을 위한 해외 파견 및 겸직 근무 승인 과정에서 허위 신청을 하는 등 다양한 법률을 위반한 것으로 드러났다. 원심은 이러한 행위들을 전부 유죄로 판단하고 피고인에게 징역 2년의 형을 선고했으며, 대법원은 이에 대한 상고를 기각하며 원심의 판단을 그대로 인정했다. 이번 판결은 산업기술의 보호와
교육과 스포츠는 빠르게 변화하고 성장하는 시장이다. ‘에듀테크’와 ‘스포츠테크’로 일컬어지는 이 영역에서 기술 발전과 함께 비대면 교육과 헬스케어 솔루션 수요가 급증함에 따라, 많은 기업이 시장에 뛰어들고 있다. 이에 야나두는 AI와 메타버스를 활용한 혁신적인 접근 방식으로 교육과 피트니스의 경계를 허물고 새로운 가능성을 열고 있다. 야나두 김정수 대표는 자사의 서비스가 사용자에게 최적의 학습 및 운동 환경을 제공해 그들의 성공을 돕는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. ‘교육과 운동’ 매개로 진화하는 야나두 야나두는 사용자 친화적인 서비스를 통해 에듀테크와 스포츠테크의 선두주자로서 자리매김하고 있다. 야나두는 에듀테크와 스포츠테크를 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 사용자에게 다양한 경험을 제공한다. 교육시장에서 쌓은 동기부여 노하우를 바탕으로 스포츠테크 분야에 진출한 야나두는 에듀테크 중심이던 기존 사업구조를 스포츠테크 영역으로 빠르게 확장하며 새로운 모멘텀을 마련했다. 최근 발표된 ‘AI 원어민톡’은 야나두가 에듀테크 분야에서 AI를 어떤 방식으로 활용할지 예고하는 사례다. 야나두의 영어 학습 프로그램은 기본적으로 사용자의 학습 데이터를 기반으로 개인 맞
AI 기술과 제조업의 디지털 전환은 생산 효율성 및 품질 향상을 위한 핵심요소로 떠오르고 있다. 머신러닝과 데이터 분석을 통해 실시간 공정 관리와 예측 유지보수가 가능해지며, IoT 기술이 결합된 스마트 팩토리가 이를 가속화하고 있다. 이러한 변화는 비용 절감과 경쟁력 강화로 이어져 제조업의 미래를 재정의하고 있다. 또한 AI 기반 자동화 시스템은 인간 노동의 한계를 보완하며, 맞춤형 생산과 고객 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. [특집] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (2편) AI 역할 - 미래 공장의 모습은…그곳으로 도달하기까지 AI 역할은? 생성형 AI 기술 - 생성형 AI·합성 데이터 도입으로 제조업 미래 재정립 데이터 - 디지털 전환으로 촉발된 데이터 시대…‘잘 모아 잘 활용하는 것’이 핵심 제조 AI 솔루션 - 지능형 자율 공장으로 나아가는 길…‘Connectivity’가 지름길 INTERVIEW 동우-GCS 최민우 대표 “자동화 솔루션 구축을 ‘턴키’로…설계부터 컨설팅까지 한방에 관장한다” 테솔로 류우석 기술이사 “‘역동적 그리퍼’ 테솔로, 기술력 앞세워 자율화에 성큼 다가서다” 더와이 양대권 대표 “다다익선 아닌 ESG 컨설팅의
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
4차 산업혁명은 디지털 전환(DX)을 촉진했고, 이 디지털 전환은 산업의 새로운 역군으로 데이터를 불러왔다. 수많은 산업에서 데이터를 활용하고 이 추세는 증가하고 있지만, 특히 제조 현장에서의 데이터는 제조 영역 고도화의 핵심인 ‘스마트 팩토리’의 주요 요소로 인식된다. 이 데이터는 ‘많이 모으는 것’이 아니라 필요한 데이터만 쏙쏙 도출해 ‘잘 쓰는 것’이 중요하다. 곳곳에 산개된 데이터도 다 같은 데이터가 아니라는 말이다. 데이터도 활용 목적과 쓰임새에 따라 다른 취급을 받는다. 데이터를 잘 쓰기 위해서는 극복하려고 하는 문제를 정의하는 것부터 데이터세트(Dateset)를 구축하는 것까지의 과정을 구조화하는 것이 필요하다. 제조 현장 내 장비와 공정도 사물인터넷(IIoT)을 통해 데이터를 구축하는 과정이 중요한데, 현재는 그 과정이 쉽지 않은 것이 현실이다. 지금도 수많은 공장에서 인공지능(AI)을 활용한 다양한 자동화 프로젝트를 진행하지만 그 수준을 아직 걸음마 단계로 평가된다. 거대언어모델(LLM)로 구축된 AI 모델을 현장에서 활용하는 작업자 입장에서는 똑같은 데이터를 모델에 이식하고 가동하면 같은 패턴의 결과가 도출되기를 원한다. 하지만 현재는 데이
이 글에서는 전력계통의 수급 조정·제어에 관한 기본적인 해설로서 거버너(Governor) 프리, 부하 주파수 제어(LFC), 경제 부하 배분 제어(EDC) 등에 대해 설명한다. 또한 재생가능 에너지(재에너지) 연계 확대 시의 수급 조정·제어 면의 영향과 대책, 광역적인 수급 조정·제어에 대해서도 간단히 소개한다. 주파수 변동의 발생 메커니즘 및 주파수 변동의 영향 1. 주파수 변동의 발생 메커니즘 전력계통에서는 부하(수요)와 발전(공급)의 균형이 깨지면 주파수가 변동하는데(예를 들어 부하보다 발전 쪽이 큰 경우에는 주파수가 상승한다), 이 원리에 대해 간단히 설명한다. 먼저 하나의 동기발전기를 생각한다(그림 1). 동기발전기에서는 증기터빈 등의 회전자를 회전시키려는 토크(Tm)와 전기적인 출력 토크(Te)가 균형을 이룬 상태에서 회전수(ω)가 일정하게 되고, 이것이 균형을 이루지 않은 상태에서는 동기발전기의 회전수가 상승 혹은 저하한다. 예를 들어 증기터빈 등의 토크 쪽이 크면, 그만큼이 동기발전기의 회전 에너지로서 축적되어 회전수가 상승한다. 이때, 동기발전기의 관성상수(M)가 클수록 회전수의 변화는 완만해진다. 전력계통에는 다수의 동기발전기가 있는데, 이
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