최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 급속히 발전하면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 차세대 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이러한 가운데 KAIST가 국제 연구진과 함께 거대언어모델(LLM)의 추론 속도를 4배 높이면서 전력 소모를 2.2배 줄인 AI 반도체 핵심 기술을 세계 최초로 구현해 주목받고 있다. KAIST는 전산학부 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교, 스웨덴 웁살라 대학교와의 공동연구를 통해 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 두뇌 구조의 장점을 결합한 차세대 AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory) 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다. 현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 대부분의 LLM은 입력 문장의 모든 단어를 동시에 인식·처리하는 트랜스포머 구조를 사용한다. 이 방식은 고도의 병렬 연산이 가능하다는 장점이 있지만, 모델이 커지고 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 폭증해 속도 저하와 에너지 비효율 문제가 발생한다. 이에 대한 대안으로 최근 제시된 ‘맘바(Mamba
국내 최대 규모의 로봇 전문 전시회 ‘2025 로보월드(ROBOTWORLD 2025)’가 개막을 앞두고 지난 16일 서울 마포구 케이터틀에서 기자간담회를 열었다. 산업통상부가 주최하고 한국AI·로봇산업협회, 한국로봇산업진흥원, 제어로봇시스템학회가 공동 주관한 이번 행사는 올해 20주년을 맞아 한층 확대된 규모와 기술 중심의 비즈니스 전시로 돌아온다. 11월 5일부터 8일까지 나흘간 킨텍스 제1전시장 1~2홀에서 개최되는 2025 로보월드는 제조, 물류, 의료, 국방 등 전 산업 분야를 아우르는 로봇과 AI 기술을 총망라한다. 올해 참가 규모는 국내외 350개 기업, 1,000개 부스로 역대 최대 수준을 기록할 전망이다. 간담회 현장은 ‘미래를 이끄는 로보월드’라는 주제 아래 업계 관계자와 기자들이 모여 전시회 방향과 주요 참가기업의 신제품을 미리 살펴보는 프리뷰 자리로 마련됐다. 산업 간 경계를 허무는 ‘비즈니스 중심’ 로봇 전시회 이번 로보월드는 ‘산업의 경계를 허무는 융합의 장’을 목표로, 단순 전시를 넘어 실질적인 비즈니스 상담과 글로벌 교류를 강화한 점이 특징이다. 협회 측은 전시회와 함께 국제로봇심포지엄, 로보월드 어워드, 수출·투자 상담회, 스타트
LG CNS — AI·클라우드 성장세 지속, 데이터센터 수주 확대가 실적 견인 DS투자증권의 분석에 따르면 LG CNS는 2025년 매출 6조 3,310억 원(+5.8% YoY), 영업이익 5,540억 원(+8.0% YoY), 영업이익률 8.7%로 전망된다. 2026년에는 매출 6조 7,580억 원, 영업이익 6,220억 원(OPM 9.2%)으로 이익률 개선이 이어질 것으로 예상된다. 3분기(2025년) 실적은 매출 1조 5,284억 원(+6.3% YoY), 영업이익 1,243억 원(-13% YoY, OPM 8.1%)으로, 일부 수주가 4분기로 이연되면서 일시적인 둔화가 나타날 전망이다. DS투자증권은 “3분기 비용 선집행 영향이 반영됐지만, 데이터센터 설계·구축(‘DBO’) 수주가 전년 대비 40% 이상 증가하며 누적 매출 4,000억 원을 기록했다”고 밝혔다. AI·클라우드 사업은 매출 8,833억 원(+11%)으로 전체의 약 60%를 차지하고 있으며, 스마트엔지니어링 부문은 3,116억 원(+12%)으로 성장세를 유지했다. 반면 디지털비즈니스 부문은 3,334억 원(-9%)으로 일시적인 조정을 받았다. DS투자증권은 “DBO 매출은 2026년 7,000
DGIST 미래모빌리티연구부 권순·이진희 연구팀이 라벨이 극히 적은 환경에서도 최신 성능(State-Of-The-Art, SOTA)을 구현한 3D 준지도 학습(SSOD, Semi-Supervised Object Detection) 프레임워크 ‘MultipleTeachers’를 개발했다. 이번에 개발된 기술은 유사한 객체를 그룹화해 범주별 교사 네트워크를 구성하고, 협력적으로 의사 라벨을 생성하는 새로운 학습 전략을 도입했다. 여기에 희소한 라이다(LiDAR) 포인트 문제를 보완하는 ‘PointGen’ 모듈을 결합해 차량·보행자·이륜차 등 도심 주요 객체의 인지 정확도를 크게 높였다. 적은 데이터로도 높은 학습 효과를 이끌어내며, 안전 중심의 자율주행 인지 기술 발전에 기여할 수 있는 새로운 패러다임을 제시했다. 자율주행 기술의 고도화에는 방대한 라벨링 작업으로 인한 시간·비용 부담이 큰 걸림돌로 작용해왔다. DGIST 연구팀은 소량의 라벨 데이터와 대량의 무라벨 데이터를 결합하는 준지도·자기지도 학습을 고도화함으로써 라벨 의존도를 낮추면서도 실험 환경에서 우수한 성능을 입증했다. 또한 DGIST 창업기업 퓨처드라이브와 협력해 한국 도심 환경을 충실히 반영한
고려대학교 화공생명공학과 조진한 교수 연구팀이 복잡한 나노입자 합성 과정 없이, 간단한 은 이온 공정만으로 리튬 금속 배터리의 수명과 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 초박막 코팅 기술을 개발했다. 이번 연구는 차세대 고에너지 배터리의 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가받고 있다. 리튬 금속은 높은 에너지 밀도와 낮은 전압 손실로 인해 차세대 고에너지 배터리의 핵심 소재로 주목받고 있다. 그러나 충·방전 과정에서 발생하는 덴드라이트(가지 모양의 리튬 결정)는 내부 단락과 폭발 위험을 유발해 수명과 효율을 크게 떨어뜨린다. 이에 따라 리튬이 균일하게 쌓이도록 돕는 보호막 기술이 배터리 상용화의 관건으로 꼽혀왔다. 조진한 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 은 이온과 트리티오시아누르산(trithiocyanuric acid, TCA)을 번갈아 적층하는 배위결합 기반 층상자기조립(coordination bonding layer-by-layer, CB-LbL) 공정을 개발했다. 이 방법을 통해 니켈로 도금된 섬유형 전극 지지체 위에 두께 40나노미터(nm) 이하의 초박막 금속-유기 골격체(MOF)를 균일하게 형성할 수 있었다. 특히 이번 공정은 용액만을 사용하는
'AI x 인더스트리 위크 2025'서 AWS, 에이전틱 AI 비전 제시 '아마존 베드록·에이전트코어'로 산업형 AI 구축 지원 신규 애플리케이션 '퀵 스위트'공개...자동화·데이터 통합 강화 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 지난 14일 서울 코엑스 더 플라츠에서 열린 ‘AI x 인더스트리 위크 2025’에서 산업 전반에 적용 가능한 에이전틱 AI 기술과 새로운 애플리케이션 ‘아마존 퀵 스위트(Amazon Quick Suite)’를 공개했다. 벤 카바나스(Ben Cabanas) AWS 아시아태평양 및 일본 지역 기술 디렉터는 기조연설에서 “자연어가 애플리케이션을 구동하고 행동을 유도하는 시대”라며 “이는 단순한 기능 개선이 아니라 모든 산업에 영향을 미치는 패러다임 전환”이라고 말했다. 카바나스 디렉터는 전 세계 AI 에이전트 시장 규모가 2024년 54억 달러에서 2034년 2360억 달러로 성장할 것으로 전망되며 AI와 로보틱스의 결합이 산업 생산성 향상의 핵심이 되고 있다고 강조했다. 그는 “AI 에이전트는 자율적으로 사고하고 계획하며 행동하는 시스템으로 인간의 전문가 수준의 판단을 모방한다”고 설명했다. 실제 사례로
세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 KAIST 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. ‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다. 연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상
대만 타이중(Taichung)은 단순한 공업도시가 아니다. 대만 제조업의 핵심 기반이자, 자국 산업 생태계 전체가 회전하는 허브로 평가받는다. 정밀기계·금속가공·수공구·냉동공조·체결구(Fastener) 등 1500여 개 중소·중견 제조사가 이 지역에 밀집돼 있다. 이들은 공정별 세분화된 협업 체계를 기반으로, 발주에서 출하까지의 리드타임이 짧은 것으로 알려져 있다. 해당 클러스터는 빠른 대응, 균일한 품질, 위탁생산(OEM) 기반의 유기적 부품 네트워크 등을 통해 대만 하드웨어 산업의 경쟁력을 끌어올리고 있다. 대만 경제부(TAIWAN Ministry of Economic Affairs, MOEA) 통계에 따르면, 수공구 산업 내 제조사만 2274개에 달한다. 이들은 연간 생산 999억 대만달러(약 4조3000억 원) 규모를 형성하고 있다. 이때 연구개발(R&D) 비용은 6억6000만 대만달러(약 300억 원)을 투입하고 있다. 이 가운데 지난 2023년 체결구 수출은 미화 46억 달러(약 6조5000억 원), 수공구 수출은 38억 달러(약 5조5000억 원)에 달했다. 이처럼 대만은 여전히 세계 주요 패스너 수출국 상위권을 지키고 있다. 대만 정부는
광주과학기술원(GIST)은 전기전자컴퓨터공학과 홍성민 교수 연구팀이 반도체 소자 시뮬레이션의 계산 효율을 혁신적으로 개선해, 기존 대비 최대 100배 빠른 속도로 차세대 소자의 성능을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했다고 밝혔다. 이번 성과는 반도체 소자 연구개발(R&D) 과정에서 가장 큰 걸림돌로 꼽히던 ‘장시간 시뮬레이션’ 문제를 근본적으로 해결했다는 점에서 의미가 크다. 반도체 소자 시뮬레이션(Semiconductor Device Simulation)은 반도체의 전기적·물리적 동작을 가상 환경에서 수치적으로 재현하고 분석하는 기술이다. 전류의 흐름, 전계 분포, 발열 특성 등 소자의 거동을 실제 제작 이전에 예측할 수 있어 성능 최적화와 설계 효율성을 높이는 핵심 도구로, TCAD(Technology Computer-Aided Design) 분야에서 폭넓게 활용된다. 차세대 반도체 소자의 성능을 사전에 예측하고 최적화하기 위해 필수적인 TCAD 시뮬레이션은 반도체 내부에서 전자와 정공의 이동, 전기장 분포 등을 물리 법칙에 따라 계산해 전기적 특성을 정밀하게 예측한다. 그러나 게이트올어라운드(GAA) 구조나 보완형 트랜지스터(CFET) 등
KAIST가 연합학습(Federated Learning)의 고질적인 성능 저하 문제를 해결하고, AI 모델의 일반화 성능을 획기적으로 향상시킨 새로운 학습 방법을 개발했다. 이번 연구는 병원·은행 같은 보안이 중요한 분야는 물론, 소셜미디어·온라인 쇼핑처럼 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하며, 인공지능 협업의 새 가능성을 보여줬다. KAIST는 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 연합학습의 한계를 극복할 수 있는 새로운 학습 방식을 제시했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 ‘데이터 프라이버시를 지키면서도 협업 가능한 AI’를 구현한 것으로 평가받고 있다. 연합학습은 여러 기관이 데이터를 직접 공유하지 않고도 AI를 공동 학습할 수 있는 방식이다. 그러나 이렇게 만들어진 공동 AI 모델을 각 기관 환경에 맞게 최적화하는 과정에서, 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 ‘지역 과적합(Local Overfitting)’ 문제가 꾸준히 제기돼왔다. 예를 들어 여러 은행이 함께 구축한 ‘공동 대출 심사 AI’를 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 재학습시키면, 그 은행의 AI는 대기업 심사에는 강하지만 개인이나 스타트업 고객 심사에는 약
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [AI] 구글, 인도에 150억 달러 규모 AI 허브 투자...亞 최대 AI 인프라 거점 구축 구글이 인도 남부 안드라프라데시주 비사카파트남(Visakhapatnam)에 150억 달러(약 21조 원)를 투자해 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 허브를 조성하겠다고 발표했다. 이번 프로젝트는 구글이 미국 외 지역에 조성하는 최대 규모의 AI 인프라로 향후 5년간 단계적으로 완공될 예정이다. 토마스 쿠리안 구글 클라우드 CEO는 뉴델리에서 열린 발표 행사에서 “비사카파트남 AI 허브는 구글의 글로벌 데이터센터 네트워크 중 가장 큰 단일 캠퍼스가 될 것”이라며 “
산업을 움직이는 단어 하나, 그 안에 숨은 거대한 흐름을 짚습니다. ‘키워드픽’은 산업 현장에서 주목받는 핵심 용어를 중심으로, 그 정의와 배경, 기술 흐름, 기업 전략, 시장에 미치는 영향을 차분히 짚어봅니다. 빠르게 변하는 산업 기술의 흐름 속에서, 키워드 하나에 집중해 그 안에 담긴 구조와 방향을 살펴보고자 합니다. 범죄 산업으로 확장된 ‘스캠 콤파운드’의 실체 캄보디아의 범죄 양상은 이미 단순한 온라인 사기를 넘어섰다. 국제 인권단체 앰네스티 인터내셔널은 지난 6월 보고서에서 “캄보디아 전역에 최소 50개 이상의 스캠 콤파운드가 존재하며 이들 시설이 인신매매·강제노동·고문을 자행하는 거점으로 기능하고 있다”고 밝혔다. 폐허 호텔이나 카지노 건물을 개조한 이 시설들은 외국인을 고수익 아르바이트나 취업 명목으로 유인해 여권과 휴대폰을 압수한 뒤, 온라인 사기나 가상자산 범죄에 동원하는 구조다. 문제는 최근 피해가 한국인으로 집중되고 있다는 점이다. 지난 8월, 캄보디아 보꼬르 산 인근에서 발견된 한국인 대학생의 피살 사건이 공개되며 여론이 폭발했다. 해당 사건은 중국인 3명이 체포되며 수사가 진행 중이나, 현지 조직 범죄와 공권력의 결탁 의혹까지 불거지며
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. 삼성바이오로직스 — 3분기 영업이익 6,462억 원, 4공장 풀가동의 힘 키움증권의 분석에 따르면 삼성바이오로직스(207940)는 3분기 매출 1조 6,247억 원(+37% YoY, +26% QoQ), 영업이익 6,462억 원(+91% YoY, +36% QoQ, OPM 40%)을 기록할 것으로 전망된다. 이는 시장 컨센서스(매출 1조 5,506억 원, 영업이익 5,052억 원)를 각각 5%, 28% 웃도는 수치다. 성장을 견인한 요인은 4공장 풀가동과 우호적인 환율(평균 1,404원, 전년 대비 +3%)이다. 삼성바이오에피스는 테바社로부터 375억 원 규모의 마일스톤을 수취하며 매출 4,709억 원(+43% YoY), 영업이익 1,271억 원(+87% YoY)을 거둘 것으로 예상된다. 키움증권은 “연내 1.8조 원 규모
UNIST(울산과학기술원) 에너지화학공학과와 서울대학교 첨단융합학부, 포항공과대학교(POSTECH) 연구진이 전고체전지(All-Solid-State Battery)의 성능 저하 원인을 규명하고, 계면 안정화를 통해 폭발 위험을 줄일 수 있는 새로운 설계 전략을 제시했다. 이번 연구는 차세대 전기차와 대용량 에너지저장장치(ESS)의 핵심 기술로 꼽히는 전고체전지 상용화를 앞당길 중요한 성과로 평가된다. 전고체전지는 기존 리튬이온전지에서 사용하는 가연성 액체 전해질 대신 불연성 고체 전해질을 적용해 화재 위험이 거의 없고, 더 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있어 ‘꿈의 배터리’로 불린다. 그러나 양극과 고체전해질이 직접 맞닿는 계면에서 화학적 분해와 구조적 손상이 일어나며 성능이 빠르게 저하되는 문제가 남아 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 리튬 디플루오로포스페이트(LiDFP)를 활용해 양극 표면에 코팅층을 형성한 전고체전지를 제작하고, 머신러닝과 디지털 트윈(digital twin), 첨단 분석기법을 적용해 전지의 열화 거동을 정밀 추적했다. 그 결과, 코팅층이 적용된 전극에서는 화학적 열화가 크게 억제되고 반응이 균일하게 진행돼 입자 손상이 고르
DGIST(대구경북과학기술원) 나노기술연구부 김동환·김정민 공동연구팀이 기존 영구자석 제조 방식의 한계를 뛰어넘는 새로운 공정을 개발했다. 이번 연구는 자석 성능 향상에 핵심적인 ‘입계확산(Grain Boundary Diffusion)’ 기술을 혁신적으로 개선한 것으로 전기자동차, 풍력 발전기, 로봇 등 다양한 친환경 산업 분야에 활용될 전망이다. 최근 전기차와 풍력 발전 산업이 급성장하면서, 고온 환경에서도 안정적으로 작동하는 강력한 영구자석의 수요가 빠르게 증가하고 있다. 대표적인 고성능 자석인 네오디뮴(Nd-Fe-B) 영구자석은 전기차 모터의 핵심 소재지만, 고온에서 자기 성능이 급격히 저하되는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 희귀한 중희토류 원소(예: Tb, Dy)를 첨가하지만, 이 원소들은 고가이자 공급이 제한적이어서 산업적 부담이 크다. 기존의 해결책으로는 자석 표면에 중희토류를 침투시키는 입계확산 공정이 널리 활용되지만, 확산이 자석 표면에만 머물러 내부까지 충분히 도달하지 못한다는 한계가 있었다. 이로 인해 두꺼운 자석이나 대형 모듈에는 적용이 어려웠다. 김동환·김정민 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 방전 플라즈마 소결(Spark Pla
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2025년 11월 03일 11시 21분
