헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획 시리즈입니다. 빠르게 변화하는 산업 트렌드 속에서 투자자들이 주목해야 할 핵심 기업과 시장 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 기업별, 종목별 최근 이슈와 증권사 리포트를 토대로 한 전망 등을 소개합니다. HMM, 환율·운임 수혜 집중 반영…영업이익 반등 가시화 HMM(011200)은 환율 상승과 운임 회복에 힘입어 2분기 실적이 반등 구간에 진입했다. 대신증권은 2분기 매출 2조 1,639억 원, 영업이익 4,964억 원으로 전분기 대비 각각 8.2%, 65.9% 증가했다고 분석했다. 특히 미주 동안 노선 운임 회복세와 컨테이너 물동량 증가가 긍정적인 영향을 미쳤다. 하반기에는 BAF(유류할증료) 인상 반영, 환율 효과 지속, 톤세 회계 도입에 따른 세금비용 감소 등으로 순이익 개선이 기대된다. 최근 하반기 운임 시황 개선에 따른 컨테이너 부문 실적 추정치도 상향 조정됐으며, 벌크선 부문 역시 시황 회복 조짐이 포착되고 있다. 해운업 재편 흐름 속에서 HMM은 리레이팅 기대감을 점진적으로 높이고 있다. 셀트리온, 미국
‘스티로폼’으로 대표되는 폴리스타이렌 유래 물질에 수소를 저장했다 필요할 때 꺼내 쓸 수 있는 기술이 나왔다. 1%도 안 되는 폴리스타이렌 재활용률을 높이고 기체 상태로는 저장·운반이 까다로운 수소를 보다 쉽게 다룰 수 있는 길이 열렸다. UNIST 에너지화학공학과 안광진 교수팀은 KIST 손현태 박사, POSTECH 한지훈 교수팀과 함께 폐폴리스타이렌을 열분해해 액상 유기 수소 운반체(LOHC)로 전환하고 저장된 수소를 고순도로 회수하는 전 주기 시스템을 개발했다고 6일 밝혔다. LOHC는 이 물질의 고리형태 화학 구조에 수소를 결합시켰다가 열과 촉매로 다시 떼어내 쓸 수 있는 수소 저장 매체다. 액체 상태라 상온·상압에서 장기간 보관할 수 있고, 기존 석유 운송망과도 호환되는 장점이 있다. 연구팀은 폴리스타이렌이 방향족 고리를 많이 포함하고 있는 고분자 물질이라는 점에 착안해 이 같은 기술을 개발했다. 폴리스타이렌을 가열하면 스타이렌, 톨루엔 등 저분자 방향족 고리 물질이 분해돼 나온다. 이 물질들을 고온에서 수소 기체와 반응시켜 수소를 저장하고 이후 탈수소화 반응으로 수소를 다시 분리해낸다. 수소 저장·분리에는 촉매가 쓰였다. 저장에는 루테늄 촉매를,
헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획 시리즈입니다. 빠르게 변화하는 산업 트렌드 속에서 투자자들이 주목해야 할 핵심 기업과 시장 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 기업별, 종목별 최근 이슈와 증권사 리포트를 토대로 한 전망 등을 소개합니다. 더존비즈온, AI + 클라우드 ERP 동시 확장…수익성 레벨업 지속 유진투자증권은 더존비즈온(012510)이 2분기 매출 1,059억 원(+6.5% YoY), 영업이익 252억 원(+23.5% YoY)을 기록하며 10분기 연속 매출 성장세를 이어갔다고 분석했다. 특히 WEHAGO, Amaranth10, OmniEsol 등 신규 클라우드 ERP 솔루션이 각각 두 자릿수 성장률을 기록하며 사업 전반의 구조적 안정성을 뒷받침하고 있다. Lite ERP 부문은 구축형 제품 감소에도 불구하고 클라우드 전환율 상승으로 매출을 유지했고, Standard ERP는 Amaranth10 중심으로 클라우드 비중이 빠르게 높아졌다. Extended ERP 부문도 대기업 및 그룹사 수요가 늘며 안정적 성장세를 보이고 있다. 생성형 AI 'ON
한국과학기술원(KAIST)은 기계공학과 김정·박인규 교수 공동 연구팀이 접었다 폈다 자유자재로 가능한 ‘로봇 시트’(robotic folding sheet) 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 접힘(folding)은 면과 접힘선(hinge)의 배열에 기반한 단순한 디자인으로, 고차원의 형상 변화가 가능해 최근 로봇 설계에 많이 접목되고 있다. 기존 복잡한 구조 설계 대비 접힘 구조를 통해 적재 시 공간 효율을 높일 수 있고, 유연하게 구조를 설계할 수 있어 첨단 구조 재료, 우주 탑재 구조물 등에서 널리 활용되고 있다. 다만 기존의 기술은 접힘선 위치와 각도가 사전에 정의돼 있어 사용 도중 접힘 형태를 바꾸기 어렵다는 한계가 있고, 접힘선 구조를 재구성할 수 있는 리프로그래밍 소재 기술에 대한 연구가 시도되고 있지만, 별도의 공정이 필요하다. 연구팀은 현장에서 접힘 현상을 실시간으로 제어할 수 있는 2차원 평면 시트(종이) 형태의 로봇을 개발했다. 사용자가 접힘선을 현장에서 지정해 필요한 순간 원하는 위치가 접히도록 프로그래밍할 수 있다. 얇고 유연한 고분자 기판 안에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 개별 금속 저항이 온도 센서 역할을 해 별도의 외부
‘산업지식IN’은 급변하는 산업 현장의 실무자들이 겪는 실제적인 질문에 최고 전문가들이 직접 심층적인 답변을 제공하는 특별 기획 콘텐츠입니다. 각 주제별로 진행된 온라인 세미나(웨비나) 현장에서 발표자와 참관객이 실시간으로 주고받은 핵심 질의응답을 엄선해 독자들에게 전달합니다. 이는 독자들이 당면한 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 얻고, 실질적인 해결 방안을 모색하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이 콘텐츠는 복잡한 이론보다 실제 사례와 구체적인 해법을 제시해, 제조 현장의 디지털 전환(DX)과 혁신을 위한 로드맵 구축을 지원합니다. 산업 현장의 디지털 전환이 가속화되면서 제조 공정의 정밀성과 유연성, 자율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 특히 복잡한 설비 구성과 빠른 생산 속도를 동시에 요구하는 자동차·전자·기계 부문에서는 설계부터 시운전, 운영까지 전 공정의 오류를 사전에 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 기반 시스템에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 물리적 설비의 한계를 극복하고 품질과 생산성을 동시에 확보하기 위한 수단으로 디지털 트윈과 가상시운전 기술이 빠르게 확산되고 있습니다. 이러한 흐름에 대응해 캐디언스시스템, 현대오토에버, 원프레딕트
[세 줄 요약] ·OT 시스템, 해킹 위협 증가…여전히 수동적 대응에 머물러 ·카스퍼스키·포티넷, 보안 격차와 전략적 대응 필요성 지적 ·OT 보안, 기술 이슈 넘어 전사 리스크 관리 과제로 부상 산업 시스템 해킹은 데이터 유출이 아니라 공장 셧다운이다 공장은 이제 더 이상 단순한 철과 기계의 공간이 아니다. 지하철 전동차, 물류 창고의 컨베이어, 정수장 펌프까지 우리 주변의 수많은 설비는 지금 대부분 디지털 시스템으로 제어되며 네트워크에 연결돼 있다. 이러한 시스템을 움직이는 것이 바로 ‘OT(운영 기술, Operational Technology)’다. 쉽게 말해, OT는 기계를 움직이는 ‘보이지 않는 뇌’이자 공장의 신경망이다. IT가 사람의 정보를 다룬다면 OT는 현실의 기계를 다룬다고 이해할 수 있다. 가령 IT 시스템이 해킹당하면 개인정보가 유출되지만 OT가 공격받으면 기계가 멈춘다. 전력 공급이 끊기고, 공장이 멈추고, 심지어 정수장에 독극물이 투입될 수도 있다. 실제로 2021년 미국 플로리다주에서는 정수장 SCADA 시스템이 해킹되어 수산화나트륨 농도를 100배 올리는 시도가 있었다. 다행히 인명 피해는 없었지만 해당 OT 해킹은 단순한 데이터
[헬로즈업 세줄 요약] · 에스투더블유(S2W), 자체 개발 ‘멀티도메인 교차분석’ 기술로 코스닥 상장 출사표 · 다크웹에서 축적한 인공지능(AI) 기술 기반...안보·보안·산업 등 ‘데이터 인텔리전스’ 리더십 강조해 · “‘선(先) 공공, 후(後) 민간’ 전략으로 해외 매출 비중 극대화해 글로벌 스케일업 가속화할 것” 정보의 심연부터 소셜 미디어까지, 예측 불가능한 보안 위협의 시대 최근 사이버 보안 시장은 전통적인 방어의 영역을 넘어선 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 과거에는 외부 공격으로부터 시스템을 보호하는 것이 주된 목표였다면, 이제는 해커들이 음지에서 벌이는 활동을 선제적으로 파악하고 위협의 징후를 예측하는 ‘정보 지능(Data Intelligence)’이 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 정보의 홍수 속에서 범죄의 실체를 파악하고, 기업의 미래를 예측하는 능력이야말로 새로운 시대의 방패가 되고 있다. 이러한 변화를 단적으로 보여주는 공간이 바로 ‘다크웹(Dark Web)’이다. 다크웹은 총기·마약·랜섬웨어(Ransomware)뿐만 아니라 기업 기밀 유출, 위조 신분증 거래 등 온갖 불법이 난무하는 ‘사이버 범죄의 온상’이다. 동시에 미래 보안 위협의
헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획 시리즈입니다. 빠르게 변화하는 산업 트렌드 속에서 투자자들이 주목해야 할 핵심 기업과 시장 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 기업별, 종목별 최근 이슈와 증권사 리포트를 토대로 한 전망 등을 소개합니다. 한화오션, 자율운항 전환기와 방산 수주, 체질 개선의 쌍두마차 대신증권은 한화오션이 2025년 매출 11.3조 원, 영업이익 4,842억 원을 달성할 것으로 전망했다. 수주잔고는 2024년 상반기 기준 약 33.5조 원으로, 사상 최고치를 경신하며 안정적인 매출 가시성을 확보했다. 특히 고부가가치 선종 중심의 수주 전략과 함께, 전기·전자 중심의 체질 개선이 눈에 띈다. 한화오션은 자율운항, 전기추진 시스템 등 미래형 친환경 선박 기술 투자를 강화하고 있으며, 최근 한화그룹 편입 이후 방산 부문의 기여도 역시 크게 확대되고 있다. 특히 수익성이 높은 방산 사업에서 올해에만 3.1조 원 이상의 수주를 확보하며 실적 방어를 이끌고 있다. 대신증권은 “2025년 이후에는 외형 성장뿐 아니라 수익성 측면에서도 의미 있는 레벨업
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
차세대 전자 소자 제조 화학 소재의 새로운 가능성 제시 인하대학교는 김명웅 화학·화학공학융합학과 교수, 이진균 고분자공학과 교수 공동연구팀이 새로운 개념의 반도체·디스플레이 생산 공정용 포토레지스트 소재 기술을 제안해 학계 주목을 받고 있다고 5일 밝혔다. 포토레지스트는 전기 회로를 만들 때 밑그림을 완성하는 핵심 과정인 광 리소그래피 공정에서 중요한 역할을 담당하는 핵심적인 화학 소재다. 포토레지스트의 성능은 생산되는 제품의 품질·수율과 깊은 연관이 있기 때문에 고성능 포토레지스트 기술의 중요성, 국산화가 국가 차원에서 강조되고 있다. 공동연구팀은 현재 반도체 산업의 주력 소재인 심자외선·극자외선 포토레지스트의 화학 구조에 변화를 줘 빛에 노출된 영역과 그렇지 않은 영역의 용해성(다른 물질에 녹을 수 있는 성질) 차이를 극대화할 수 있는 새로운 방법론을 제안했다. 반도체나 디스플레이 회로는 매우 작고 정밀한 미세한 선으로 구성돼있다. 이 미세한 선을 만들기 위해선 빛을 쏜 부분만 선택적으로 녹여 없애고 나머지는 남겨야 하는데, 이때 사용하는 게 포토레지스트다. 포토레지스트에서 빛을 받은 부분과 받지 않은 부분의 용해성 차이가 클수록 회로 패턴의 경계가 또렷
에너자이 정현우 CSO 인터뷰 빅테크 중심으로 AI 기술이 폭발적으로 진화하는 지금, 소프트웨어 최적화와 하드웨어 제약을 모두 고려한 AI 추론이 기술 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있다. 에너자이는 AI 추론 성능을 극대화하는 자체 엔진 ‘옵티미엄(Optimium)’으로 AI 기술의 실용성과 확장 가능성을 동시에 확보하며 주목받고 있다. 학습보다 추론이 중심이 되는 시대, 에너자이의 기술은 주요 반도체 팹리스·IP 기업과의 협업을 기반으로 빠르게 확장 중이다. 손 안에 AI, 최적화와 양자화 주목하다 AI 기술은 온디바이스 환경에서 성능을 구현하는 추론 영역을 주목한다. AI 추론은 학습 모델을 기반으로 데이터를 처리해 결과를 도출하는 과정이며, 추론의 속도와 효율은 제품 사용성과 직결된다. 특히 엣지 환경이나 온디바이스 구조에서는 고사양 GPU 없이 AI 기능을 구동해야 하기에 경량화와 최적화 기술이 필수적이다. 에너자이는 바로 이 지점에 주목해 옵티미엄을 중심으로 하드웨어와 소프트웨어의 결합 최적화 전략을 내세웠다. 에너자이 정현우 CSO는 “AI 기술은 이제 연구실 밖으로 나왔다. 진짜 승부는 ‘현실 환경에서 얼마나 빠르고 가볍게 AI를 실행하는가’에 달렸
헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획 시리즈입니다. 빠르게 변화하는 산업 트렌드 속에서 투자자들이 주목해야 할 핵심 기업과 시장 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 기업별, 종목별 최근 이슈와 증권사 리포트를 토대로 한 전망 등을 소개합니다. HD현대중공업, 고선가 인도+해양 확장…‘영업 레버리지 구간’ 본격 진입 HD현대중공업은 조선·해양·엔진 부문의 고른 성장을 통해 2025년 하반기 실적 반등이 더욱 가속화될 전망이다. 2분기 매출은 4조 1,471억 원(+7% YoY), 영업이익은 472억 원(+141% YoY)으로 전년 대비 크게 증가했으며 특히 영업이익률(OPM) 11.4%는 시장 기대치를 상회하는 수준이다. 고선가 LNG선과 VLCC 인도 확대, 공정 효율화, 공기단축 등으로 원가율이 빠르게 개선되고 있다. 조선 부문은 2024년 4분기 기준 가스선 비중이 84%에 이를 것으로 전망되며, 해양플랜트 부문은 중동 프로젝트 수주 확대가 이어지고 있다. 수주잔고는 약 800억 달러, 연간 수주목표 64% 초과 달성으로 견고한 실적 기반을 갖췄다. 영업
국내 연구진이 이론으로만 존재했던 ‘암흑 상태’(dark state) 기반 자발적 양자 얽힘을 실험적으로 만들어내는 데 성공했다. 4일 울산과학기술원(UNIST)은 물리학과 김제형 교수팀이 한국표준과학연구원(KRISS) 이창협 박사, 한국과학기술연구원(KIST) 송진동 박사와 함께 밝은 상태(bright state) 대비 수명이 약 600배 늘어난 암흑 상태 기반 집단 양자 얽힘을 유도했다고 밝혔다. 연구팀에 따르면 구별 불가능한 다수의 양자 구조 간 양자 얽힘은 암흑 상태와 밝은 상태로 나타나는데, 암흑 상태는 빛을 거의 밖으로 내지 않아 얽힘이 오래 유지되는 특성이 있다. 이러한 특성은 양자 정보 저장과 전달에 꼭 필요하지만 암흑 상태를 만들고 유지하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 손실률이 조절된 나노 광공진기를 이용해 양자점과 공진기 사이의 결합 강도와 공진기의 손실값 간 균형을 맞추는 방식으로 암흑 상태를 유도했다. 암흑 상태에서 양자점 간 얽힘의 수명은 최대 36나노초(㎱·10억분의 1초)까지 늘어났다. 이는 밝은 상태 수명인 62피코초(㎰·1조분의 1초)에 비해 약 600배 길어진 수치다. 연구팀은 암흑 상태 형성의 실험적 증거로 쌍광자 방출 현상도
국내 산학 협력 연구진이 인공지능(AI) 로봇 및 자동화 시스템을 활용해 연구자 개입 없이 이차전지 양극 소재를 탐색하는 ‘자율 탐색 실험실’을 구축했다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 서동화 교수팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 이 같은 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다. 이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준을 전부 충족해야 하므로 개발을 위해서는 수많은 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 연구팀은 연구자 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 했다. 소결 공정에 필요한 시간이 50배 단축됐고, 지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 기간 단축이 가능해졌다. 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 때 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되지만, 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있다. KAIST 서동화 교수는 “양질의 소재 데이터를
치열한 기술 경쟁이 벌어지고 있는 글로벌 머신비전 시장에서 2025년을 이끌어갈 핵심 제품들이 속속 공개되고 있다. 이미지 센서의 고속화·고해상도 진화, AI 적용 확대, 극한 환경 대응력 강화 등 머신비전 업계의 기술 트렌드가 이들 신제품에 고스란히 반영됐다. 7월에 선정된 ‘글로벌 머신비전 신제품 TOP 10’은 라인 스캔 카메라, SWIR 기술, ToF 센서, 스마트 조명, 고속 고해상도 카메라 등 다양한 카테고리에서 두각을 나타낸 제품들로 구성됐다. JAI, Allied Vision, Basler, LUCID, Gpixel, TPL Vision 등 전통 강자부터 SinceVision과 같은 신흥 강자에 이르기까지, 각 사는 자사 기술의 정점을 이번 신제품에 응축해 머신비전 응용 분야의 폭과 깊이를 동시에 확장하고 있다. 검사 정확도와 속도를 좌우하는 핵심 요소인 이미지 품질을 높이기 위해 센서 구조와 해상도, 파장 감지 범위를 확대한 제품부터, 좁은 설치 공간과 고진동 환경에도 적용 가능한 모듈형 조명 및 하우징까지—이 제품들은 스마트팩토리, 반도체, 물류, 식품, 바이오, 재활용 등 다양한 산업 현장에서 머신비전의 가치를 한층 더 끌어올릴 것이다.
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