기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. KAIST 연구진은 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다. 기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다. 연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고 층마다 정확히 정렬하며 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다. 묽은 젤(하
한국과학기술원(KAIST) 전기·전자공학부 최신현 석좌교수와 충남대 반도체융합학과 이종원 교수 공동 연구팀은 생명체의 감각 신경계 기능을 모사한 인공 감각 신경계를 개발했다고 15일 밝혔다. 사람 등 동물은 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에만 선별적으로 민감하게 반응함으로써 에너지 낭비를 막고 민첩하게 대응할 수 있다. 예를 들어 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 반응한다. 이는 감각 신경계의 ‘습관화’와 ‘민감화’ 기능에 의해서 조절되는 것으로, 이런 사람의 신경계를 모사해 환경을 효율적으로 인식하고 반응하는 로봇을 개발할 수 있다. 다만 복잡한 신경계 특성을 로봇에 구현하려면 별도의 소프트웨어나 회로가 필요해 소형화에 한계가 있다. 이에 차세대 뉴로모픽(사람의 뇌 구조를 닮은 소자) 반도체인 멤리스터 소자를 활용해 에너지 효율을 높이려는 연구가 시도되고 있다. 멤리스터는 전류 흐름에 따라 저항 세기가 변하는 차세대 전기 소자로, 0 또는 1의 디지털 정보뿐만 아니라 다양한 아날로그 저항값을 저장할 수 있다. 기존 멤리스터는 단순히 전도도의
산업 현장에 불어오는 디지털 전환의 흐름 속에서, 생산설비(OT)와 정보기술(IT)의 통합이 가속화되고 있다. 이로 인해 생산 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 스마트 제조가 가능해졌지만, 동시에 보안 위협 또한 이전보다 복잡하고 광범위해지고 있다. 특히 폐쇄적 구조를 가졌던 FA(Factory Automation) 네트워크가 IT 계열 시스템과 연결되면서, 외부 공격에 노출될 가능성도 함께 커졌다. 이에 따라 기존의 보안 방식을 넘어 OT-IT 융합 환경에 특화된 보안 대책이 필수로 부각되고 있다. 이러한 흐름에 맞춰 CC-Link IE TSN은 제조업 현장에서 IT 시스템과 FA 기기를 매끄럽게 연계할 수 있는 고신뢰성 네트워크 기술로 주목받고 있다. 이를 지원하는 CLPA(CC-Link 협회)는 보안 워킹그룹을 구성해 파트너사들과 함께 가이드라인 수립, 인증제도 운영 등 다각적인 활동을 펼치고 있으며, 구체적인 위협 시나리오에 대한 대응 전략도 마련하고 있다. 다음은 실제 제조 현장에서 고려해야 할 보안 위협과 이를 예방하기 위한 대응 사례다. 사례 ① - USB 통한 랜섬웨어 감염 외부에서 반입된 USB 메모리를 통해 컴퓨터가 바이러스에 감염되면, 이
대한민국 산업단지가 새로운 수출 혁신의 출발점에 선다. 오는 9월 첫 선을 보이는 ‘KICEF 2025(대한민국 산업단지 수출 박람회)’는 산업단지 입주 중소·중견 제조기업의 해외 진출을 위한 실질적 플랫폼 구축을 목표로 한다. 단순한 전시를 넘어 수출 실행 중심의 매칭 구조를 채택해 기존 박람회의 한계를 넘어선다는 전략이다. KICEF 2025를 총괄하는 이계우 조직위원장(KIBA 회장)은 이번 행사를 “한국 제조업의 글로벌 재도약을 위한 전환점”으로 규정했다. 실제로 국내 제조업 생산의 70% 이상을 책임지는 산업단지는 그동안 개별 기업들이 해외 판로 개척에 고군분투해왔지만, 체계적인 수출 지원 시스템의 부재로 실질적 기회를 잡기 어려웠던 것이 현실이다. 이 같은 구조적 한계를 극복하고자 탄생한 KICEF는 산업단지 차원의 집단적 수출 플랫폼으로, 바이어와의 정밀 매칭, 계약 중심의 운영, 공공·대기업 협업관 등 전략적 구조를 갖췄다. 특히 코트라, 산업부, 산업단지공단 등 정부 및 유관기관과의 긴밀한 협업을 통해 단기성과가 아닌 지속 가능한 수출 생태계를 조성하겠다는 계획이다. 나아가 디지털 기술을 결합한 글로벌 전시관, AI 기반 바이어 매칭 시스템
헬로스톡은 반도체, 로봇, AI, 물류, IT 등 주요 산업군을 아우르며 시장 내 주요 기업들의 주가 동향과 전망을 정리해 전달하는 고정 기획시리즈입니다. 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. 현대차, 美 관세 변수 속 실적 방어...인도법인 호조가 돌파구 현대차는 2분기 영업이익이 3.3조 원으로 전년 대비 21.9% 감소하며 시장 기대치(3.55조 원)를 하회할 전망이다. 키움증권이 공개한 보고서에 따르면, 자동차 부문은 미국 품목관세 영향과 원화 강세로 환율 효과가 줄었지만, 금융 부문이 실적 방어를 견인했다. 품질보증충당부채 환입 효과까지 반영되며 자동차 부문 영업이익률은 7% 내외를 기록할 것으로 보인다. IRA 세금 혜택 중단 이후 아이오닉5, 9 등 전기차 전략 수정이 요구되는 가운데, 중고차 시장의 활황과 높은 시장금리는 현대캐피탈 등 금융 자회사의 실적 개선에 긍정적으로 작용 중이다. 반면, 인도법인(HMIL)은 상장 이후 12MF PER 29배 수준을 기록하며 연초 대비 17% 상승, 글로벌
KAIST 연구진이 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT) 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 밀도범함수이론을 통해 계산한 형성에너지와 기존의 실험적 융해 반응 데이터를 머신러닝에 결합해 4536개의 이원계 화합물에 대한 융해 반응 유형을 학습한 후, 그 예측 모델을 구성했다. 다양한 머신러닝 알고리즘 중 특히 ‘XGBoost’ 기반 분류 모델이 합금이 잘 섞이는지 여부에 대해 가장 높은 정확도를 보였으며, 약 82.5%의 예측 정확도를 달성했다. 연구팀은 또한 샤플리(Shapley) 기법을 활용해 모델의 주요 특징(feature)들을 분석했으며 이 중에서도 기울기 변화가 크다는 것은 그 조성에서 에너지적으로 매우 유리한(안정한) 상태가 형성된다는 뜻으로 ‘형성에너지 곡선의 기울기 변화(convex hull sharpness)’가 가장 중요한
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. 최근 높은 기온으로 산업현장 내 근로환경에 대한 우려의 목소리가 커지고 있다. 그중에서도 사람이 없이는 운영될 수 없는 물류센터는 밖보다도 더 높은 실내온도로 인해 근로자들의 안전과 건강을 위협하고 있다. 열돔 현상으로 뜨거워진 한반도, 그 안에서도 더 뜨거운 불가마로 변해가는 물류센터에서 매일을 보내는 근로자들은 오늘도 지치고 있다. 뜨거워진 대한민국, 산업현장도 ‘고온주의보’ 2025년 대한민국은 이른 여름부터 열돔 현상이 이어지며 6월과 7월 모두 예년보다 높은 기온을 기록하고 있다. 7월 중순 현재, 일부 지역은 40도를 넘어서며 전국에 폭염주의보와 경보가 동시다발적으로 발효된 상황이다. 특히 도심 외곽이나 내륙 산업단지의 기온은 주변 온도보다 2~3도 이상 높은 경우가 많아 사실상 체감온도 자체가 40도를 넘는 작업환경에 놓인 근로
CO2 시용에 관한 배경과 이 글의 목적 농업 시설(온실, 식물 공장)의 식물 생산은 노지 농업에 비해 매우 높은 생산력을 가진 농업 형태로 알려져 있다. 그 생산력을 실현하는 중요한 요인으로는 각종 환경 제어를 들 수 있다. 환경 제어의 대상이 되는 주요 환경 요소로는 빛 강도, 기온, 습도, 뿌리 영역의 양수분 농도 외에도 주간의 광합성을 촉진하여 식물의 성장·수확량에 강하게 영향을 미치는 공기 중의 CO2 농도도 들 수 있다. 농업 시설 내의 CO2 농도를 최적으로 제어하기 위해서는 시설의 CO2 수지에 기반한 CO2 농도 환경의 형성 기구를 정확하게 이해한 후에 제어기기를 조작하는 것이 중요하다. 가장 기본적인 접근법으로는 환기나 토양 호흡(농업 시설이 토경 재배인 경우에 한함)을 통한 시설 내 공기에 대한 CO2 가스의 공급이 있다. 전자는 시설 내외의 CO2 농도 차이와 시설의 환기 특성에 의존하고, 후자는 미생물에 의한 토양 중 유기물의 분해나 식물 뿌리의 호흡에 의존한다. 이러한 CO2 공급은 비교적 쉽게 실시할 수 있지만, 시설 내 식물의 광합성에 의한 CO2 흡수와 비교하면 공급량이 부족한 경우가 많다. 그 결과, 광합성이 활발한 환경 조건
제조 산업의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 가운데, 단순 시뮬레이션을 넘어 실시간 예측과 자율 제어까지 아우르는 디지털 트윈 솔루션이 주목받고 있다. 그 중심에 선 플랫폼이 바로 ‘PINOKIO’다. 공정 흐름 시뮬레이션(Pino SIM), 실시간 디지털 트윈(Pino DT), AI 기반 예측·분석(Pino AI)까지 통합한 이 플랫폼은 SK하이닉스, LG전자 등 복잡한 제조 환경에서 실효성을 입증하며 산업계의 주목을 받고 있다. 제조 기준정보 입력부터 예지 보전, AI 기반 의사결정까지 전 과정을 커버하며 기존 솔루션의 한계를 극복한 PINOKIO는, 스마트 팩토리 실현을 위한 결정적 해법으로 자리매김하고 있다. 이 글에서는 PINOKIO의 기술 구조와 실제 적용 사례, 그리고 산업적 파급력을 집중 분석한다. 제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 부상하는 가운데, 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 주목받고 있다. PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영하여 개발된 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 스마트 제조로의 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존 디지털 전환(DX) 솔루션이 주로 3D 모델
이번 호에서는 CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건을 설명하고, 제조 장비 간 5G 기반 CIP Safety 통신 평가 결과에 대해서도 함께 다룬다. CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건 측정 구성의 변형은 그림 1과 2에 제시돼 있다. 성능 측정 조건은 다음과 같다. · CIP Safety 연결 수: 안전 라인 컨트롤러를 대상으로 하여 세 개의 안전 컨트롤러가 송신자로 동작하며, 반대로 각 안전 컨트롤러가 대상이 되고 안전 라인 컨트롤러가 송신자가 되는 형태로 CIP Safety 연결을 구성했다. · EPI (CIP Safety 통신 주기): 안전 프로세스 통신의 EPI는 60ms로 고정 설정했다. · 데이터 크기: 본 용도에 필요한 CIP Safety 패킷은 46바이트로 설정했다. · 통신 부하: 실제 사용 환경을 시뮬레이션하기 위해, CIP Safety 통신 외에 표준 프로세스 통신을 통해 통신 부하를 추가했다. 각 안전 컨트롤러 간(안전 라인 컨트롤러 포함)에는 송신자와 수신자 역할로 각각 최대 12개씩, 총 24개의 표준 프로세스 통신 연결을 구성했다. RPI(Request Packet Interval)는 1ms, 5ms
국내 제조업 현장은 자동화와 디지털 전환의 필요성을 절감하고 있음에도 여전히 수기 작업과 단편적 시스템 운영에 의존하고 있다.기계 가동률은 평균 80%에 달하지만, 실제 부가가치를 창출하는 생산 가동률은 30%에도 미치지 못한다. 근무 시간 중 약 6시간은 설비 대기, 원자재 탐색, 오류로 인한 중단 등 비가시적 손 실로 낭비된다. 특히 숙련 인력의 고령화와 신규 인력 유입 감소가 이런 비효율을 심화시키고 있으며, 다품종 소량 생산과 빠른 납기를 요구하는 시장 변화에 기존 방식은 한계에 직면했다. 판금 가공, 레이저 절단, 절곡 등 정밀 가공 분야는 특히 연결성과 숙련도 의존도가 높아, 작은 비효율도 수익성에 큰 타격을 준다. 이에 따라 제조업계는 데이터 기반 의사결정과 지능형 자동화 시스템을 도입해 생산성을 극대화하고 지속 가능한 성장을 도모해야 할 시점이다. 단일 장비 넘어 솔루션으로...TRUMPF, ‘종합설비효율’ 극대화 가속 겨냥 이러한 전반적인 제조업의 난관 속에서, 공작기계 산업은 생산의 핵심 동력으로서 더욱 고도화된 솔루션을 요구받고 있다. 기존 장비 대비 생산 공정 전체의 효율을 진단·최적화해, 현장 내 종합설비효율(OEE)를 극대화하는 통합
‘하드웨어 중심’ 물류 자동화 시대는 저물고 있다. 대신 창고 내 모든 자원을 실시간 분석·제어하는 ‘소프트웨어 중심’ 오퍼레이션, 즉 WES(Warehouse Execution System)가 새로운 중심축으로 떠오르고 있다. 니어솔루션의 최용덕 전무는 이를 ‘소프트웨어 디파인드 웨어하우즈(Software Defined Warehouse)’라는 개념으로 명명하며, 기존 WMS·WCS의 한계를 뛰어넘는 운영 최적화의 새 패러다임으로 제시한다. 창고도 이제는 테슬라처럼 자율적으로 판단하고 운영되는 소프트웨어 기반 시스템이 핵심이 됐다. 하드웨어는 계속 바뀌지만, 그것을 통합하고 제어할 수 있는 진정한 경쟁력은 소프트웨어에 있다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 소프트웨어가 정의하는 창고, 왜 주목받는가 물류 자동화는 더 이상 새로운 화두가 아니다. 이미 수많은 물류센터에서 자동화 설비가 도입되었고, 스마트 물류라는 개념 또한 일상적인 용어가 되었다. 그러나 니어솔루션의 최용덕 전무는 “진정한 혁신은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에서 출발한다”고 강조한다. 그가 제시한 ‘소프트웨어 디파인드 웨어하우즈(Software Defined Warehouse)’는 단순히 자동화
국내 물류 산업이 치솟는 물류비와 운송비 증가, 인력난 등으로 비효율의 벽에 가로막힌 가운데, 해답은 인공지능(AI) 기술에 있다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 특히 전체 물류비의 60~70%를 차지하는 육상 운송비를 절감하기 위한 ‘배차 최적화’는 기업 수익성 제고의 핵심 과제로 떠올랐다. 이런 흐름 속에서 위밋모빌리티는 AI 기반 물류 최적화 엔진 ‘루티(Roouty)’를 앞세워 물류 차량 회전율 극대화, 공차율 감소, 운전자 만족도 향상 등 다각적인 혁신을 꾀하고 있다. 실제 현장 적용 사례에서도 높은 효율성과 비용 절감 성과가 확인되며, AI 물류 솔루션이 기존 운송 패러다임을 뒤흔들고 있다. 지금 물류업계는 ‘기술로 비용을 줄이는’ 전략적 전환점에 서 있다. 물류비 현황과 증가 원인 국내 물류 산업의 고질적인 비효율 문제가 해마다 치솟는 물류비와 맞물려 기업의 수익성을 위협하는 가운데, 인공지능(AI) 기반 물류 최적화 솔루션이 해법으로 떠오르고 있다. 최근 업계에서는 물류 비즈니스에서 가장 중요한 역할을 하는 배차의 비효율성을 진단하고 이를 최적화하는 엔진의 중요성이 강조된다. 특히 국내외 물류비 현황 분석을 통해, 관련한 AI 기반 솔루션 도입의
‘화물차가 대기하는 시간은 평균 5.5시간, 배송 기사는 하루 2회전이 한계’. 이런 통념을 깨뜨리는 기술이 등장했다. 스피드플로우의 ‘프리스테킹 상하차 시스템’은 배송 효율을 획기적으로 개선하는 동시에 기사들의 노동 강도를 낮추는 하드웨어 기반 솔루션이다. 물류의 자동화가 소프트웨어 중심으로 논의되는 가운데, 이 회사는 오히려 바닥이 움직이는 ‘컨베이어 시스템’이라는 단순하지만 강력한 구조로 물류의 마지막 5미터를 혁신 중이다. 컬리, 국방부, LG 등과의 실증 프로젝트를 통해 이 기술은 ‘주 3회전 배송’, ‘완전 무인화 상하차’, ‘드라이브스루 물류센터’라는 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 물류 혁신의 실마리, 상하차의 새로운 정의 물류업계가 효율성과 자동화를 중심으로 빠르게 재편되고 있는 가운데, 한 가지 본질적인 문제는 오랫동안 간과 되어 왔다. 바로 ‘상하차’ 과정이다. 지금까지의 자동화 솔루션은 대부분 물류센터 내부의 분류 시스템이나 재고관리에 집중되어 있었고, 화물차량과의 인터페이스, 즉 실제 물류가 차량으로 ‘들어오고 나가는’ 상하차 과정은 여전히 수작업에 의존하고 있다. 이는 화물 기사들에게 높은 육체적 부담을 안기고, 차량 회전율 저하,
AI 기술은 제조·물류 산업의 혁신을 이끌 핵심 키워드로 주목받고 있지만, 정작 현장에서는 기대만큼의 투자수익률(ROI)을 실현하지 못해 외면 받는 사례가 적지 않다. 복잡하고 변화무쌍한 산업 환경에서 피상적인 알고리즘만으로는 실질적 효용을 담보하기 어렵다는 지적이 나온다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 ‘현장 지식 기반 AI’, 그리고 자동화 설비와 소프트웨어가 융합된 스마트 물류 솔루션이 부상하고 있다. 특히 비정형 중량물 적재라는 고질적인 난제를 해결하기 위한 카덱스코리아의 ‘버티컬 리프트 모듈(VLM)’은 수직 공간을 활용해 공간 효율과 작업 안전, 비용 절감을 동시에 구현하며 주목받고 있다. 지금 물류창고는 단순한 적재 공간이 아닌, 정밀하고 유연한 AI 기반 자동화의 테스트베드로 진화 중이다. 로봇도 감탄할 물류 적재…공간·안전·효율 다 잡다 최근 제조업계는 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등 혁신을 목표로 인공지능(AI) 도입에 적극적으로 나서는 분위기다. 하지만 상당수 프로젝트가 기대했던 투자수익률(ROI)을 달성하지 못하고 현장에서 외면 받는 사례가 빈번하게 발생하고 있다고 전문가들은 지적한다. AI 도입의 실질적인 효용성에 대한
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