건설 현장, 물류 창고, 개발자로 가득한 회의실—아직도 많은 산업 현장에서 여성은 소수입니다. 하지만 그 안에서 묵묵히, 때로는 거침없이 자기 자리를 만들어가는 사람들이 있습니다. '그녀에게 듣다'는 남성이 다수인 업계에서 활약하고 있는 여성들을 매달 한 명씩 만나, 그들의 솔직한 이야기를 듣는 인터뷰 시리즈입니다. 거창한 성공담이 아니라, 현장에서 부딪히고 배우며 성장해온 진짜 이야기를 전합니다. 이번 주인공은 비전 AI 기반 품질 검사∙로보틱스 산업용 피지컬 AI 기업 아이벡스(AIVEX)에서 데이터모델링팀을 이끄는 정유빈 팀장입니다. 제조 현장에서 사람의 눈을 대신하는 일을 하는 이들이 있다. 불량을 찾아내고, 결함을 판별하며, 현장의 데이터를 고성능 AI 모델로 만들어내는 사람들 한가운데에 정유빈 팀장이 있다. 아이벡스(AIVEX) 딥러닝 테크그룹의 데이터모델링팀을 이끄는 그는, 29살의 나이에 이미 6년 차 베테랑이다. 요리사로 3년, 아이벡스에서 다시 6년. 전혀 다른 두 세계가 지금의 그녀를 만들었다. 총알을 만드는 팀 아이벡스는 2020년 설립된 산업용 피지컬 AI 기업이다. 제조 현장에서 사람의 눈으로 해오던 육안 검사를 딥러닝 기반 비전 A
생성형 인공지능이 산업 전반으로 번지는 가운데 유독 더디게 문을 연 영역이 있다. 패션이다. 감도와 무드처럼 수치로 재기 어려운 가치가 핵심이라 크리에이티브 종사자들의 저항이 특히 컸던 분야이기도 하다. 그러나 최근 분위기가 달라졌다. 콘텐츠 제작 속도가 브랜드의 생존을 좌우하는 시대가 되면서, 인력과 예산이 부족한 스몰 브랜드부터 인공지능을 적극 활용하기 시작했다. 패션 특화 인공지능 콘텐츠 제작 플랫폼 '빔스튜디오'를 운영하는 바이스벌사가 주목받는 이유다. 김근재 바이스벌사 대표는 인공지능을 단순한 편집 도구로 보는 시각을 경계한다. 그가 그리는 것은 디자인과 화보 촬영에서 시작해 자사몰 운영과 판매까지 이어지는, 브랜드 운영 전 과정의 인공지능 전환이다. 철학에서 금융으로, 그리고 패션으로 — 규제를 피해 도착한 자리 김 대표의 이력은 한 줄로 설명되지 않는다. 대학에서 정치학과 철학을 전공하고 학문의 길을 걸으려 했지만 회계사로 방향을 틀어 금융 업무를 시작했다. 이후 정보기술 업계로 넘어와 블록체인 사업을 10년째 이어오고 있다. 언뜻 무관해 보이는 이 경로를 그는 하나의 가치로 설명한다. "철학을 공부하려 했을 때 추구하고 싶었던 가치가 있었습니다
리드텍리서치(Leadtek Research, 이하 리드텍)가 원주를 거점으로 한국의 AI 시장 확대에 나선다. 리드텍은 GPU와 AI 서버 등 하드웨어 공급에 자체 소프트웨어와 인재 교육을 결합해, 기업이 AI를 실제 업무에 활용하도록 지원한다는 계획이다. 1986년 대만에서 설립된 리드텍은 엔비디아와 30년 이상 협력해 온 공인 엘리트 파트너이자 공식 디스트리뷰터다. 엔비디아 RTX 기반 전문가용 그래픽카드부터 AI 워크스테이션, 딥러닝 서버, 데이터센터 인프라 솔루션까지 다양한 제품을 공급해 왔다. 최근에는 축적된 GPU 컴퓨팅 기술과 하드웨어 사업 경험을 바탕으로 헬스케어 AI와 디지털 트윈 등 산업별 AI 솔루션으로 사업을 넓히고 있다. 한국에서는 2002년부터 전문가용 GPU 사업을 해왔으며, 지난해 원주에 한국 법인을 설립했다. 17일 원주 인터불고 호텔에서 열린 NEXT AI 2026 원주 행사에 참석한 제리 량(Jerry Liang) 리드텍리서치 사장은 본지와 단독으로 진행한 인터뷰에서 “AI를 효율과 생산성으로 전환해 일상과 기업 운영에 접목하는 것이 목표”라며 회사의 역할을 ‘AI 솔루션 통합 기업’으로 설명했다. 인터뷰에는 리차드 저우(R
AI·로봇·자율주행 교육기업 딥블루칼리지(DeepBlue College)가 한국에서 피지컬 AI 개발자 교육을 준비하고 있다. 딥블루칼리지는 아이스테이징아시아와 협력해 실제 로봇을 활용한 프로젝트 교육을 한국 시장에 선보일 계획이다. 17일 원주 인터불고 호텔에서 열린 NEXT AI 2026 원주 행사에 참석한 쑹 자오(Song Zhao) 딥블루칼리지 대표는 본지와 단독으로 진행한 인터뷰에서 “10월 한국에서 첫 대면 교육을 진행할 예정”이라며 “실제 현장에 적용할 수 있는 분야에 필요한 기술부터 교육하려 한다”고 밝혔다. 2017년 설립된 딥블루칼리지는 기업이 어떤 인재를 찾고, 각 직무에 어떤 역량이 필요한지 분석해 교육과정을 개발해왔다. 자오 대표에 따르면 회사는 현재 70여 개 과정을 운영하고 있으며, 중국의 여러 대학도 이를 학부·대학원 교육에 활용하고 있다. 자오 대표가 인터뷰에서 거듭 강조한 것은 배운 기술을 실제 로봇에 적용해보는 경험이었다. 시뮬레이션에서 학습한 알고리즘도 실제 하드웨어에서는 예상과 다른 결과를 낼 수 있기 때문이다. 그는 “직접 구현하는 과정에서 어떤 점이 잘 작동하고, 어떤 점이 그렇지 않은지 관찰해야 한다”며 프로젝트 기
공급망을 중심으로 기업의 온실가스 감축 요구가 커지고 있지만 실제 현장에서는 어디서부터 준비해야 할지 몰라 어려움을 겪는 기업이 적지 않다. 정제훈 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA, 이데아) 탄소감축인증 및 투자본부장은 이런 기업과 지자체를 위한 ‘전환준비시장’을 구상하고 있다. 최근에는 명지대학교 미래융합대학 AI스마트빌딩경영학과 겸임교수로 합류해 교육 현장으로도 역할을 확장했다. 정제훈 본부장 겸 교수를 만나 전환준비시장과 탄소중립 시대의 인재상에 대한 이야기를 나누었다. Q. 기업과 협회, 대학 등 여러 영역에서 활동하고 있다. 각각 어떤 역할을 맡고 있나. A. 현재 디지털ESG얼라이언스에서는 탄소감축인증 및 투자본부를 맡아 기업의 탄소감축 활동이 선언에 그치지 않고 실제 인증과 사업화, 투자 연계로 이어질 수 있도록 지원하고 있다. 명지대학교 AI스마트빌딩경영학과 겸임교수로서는 미래 인재들에게 ESG, 탄소중립, 디지털 전환의 흐름을 교육하며 이론과 현장을 연결하는 역할을 맡고 있다. 기업 분야에서는 온실가스 감축기술을 보유한 기업들의 엑셀러레이팅을 맡아 기술력 있는 기업들이 시장에서 실제 성과를 낼 수 있도록 사업 전략과 협력 구조, 실행 방향
기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산
생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해
건설 현장, 물류 창고, 개발자로 가득한 회의실—아직도 많은 산업 현장에서 여성은 소수입니다. 하지만 그 안에서 묵묵히, 때로는 거침없이 자기 자리를 만들어가는 사람들이 있습니다. '그녀에게 듣다'는 남성이 다수인 업계에서 활약하고 있는 여성들을 매달 한 명씩 만나, 그들의 솔직한 이야기를 듣는 인터뷰 시리즈입니다. 거창한 성공담이 아니라, 현장에서 부딪히고 배우며 성장해온 진짜 이야기를 전합니다. 이번 주인공은 팝업스토어와 상업용 부동산 임대 컨설팅 전문 기업 스위트스팟에서 마케팅과 브랜드를 총괄하는 김은미 CMO입니다. 팝업스토어라는 단어가 낯설던 시절, 그녀는 이미 그 안에 있었다. 스위트스팟에서 보낸 10년은 단순한 근속이 아니라, 하나의 산업이 태동하고 성장하는 과정을 온몸으로 함께한 시간이었다. 그녀는 누군가 시키는 일보다 스스로 문제를 발견하고 해결하는 것에서 보람을 찾는다고 했다. 트렌드의 속도만큼 빠르게 자신을 갱신해온 마케터, 스위트스팟 김은미 CMO를 만났다. 스위트스팟은 팝업스토어 기획·운영과 상업용 부동산 임대 컨설팅을 전문으로 하는 회사다. 지금은 누구나 아는 이름이지만, 10년 전만 해도 '팝업스토어'라는 개념 자체가 생소했다. 김
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. "각 공정마다 다른 업체를 찾는 불편 해결"…MaaS 기반 토탈 솔루션의 출발점 Q. 자이브솔루션즈는 MaaS(Manufacturing as a Service) 기반으로 마이크로/나노 3D 리소그라피부터 금속 Binder Jetting 양산, 금속 후공정, CT 비파괴검사까지 아우르는 적층제조 토탈 솔루션을 제공하고 있습니다. 이처럼 폭넓은 공정 포트폴리오를 갖추게 된 배경과 사업 간 연계 전략을 말씀해 주십시오. A. 자이브솔루션즈가 사업 영역을 지속적으로 확장해 온 배경에는 적층제조가 단순히 장비를 도입하거나 출력물을 제작하는 것만으로는 산업 현장에 정착하기 어렵다는 판단이 있었습니다. 실제 부품으로 적용하기 위해서는 설계 검토와 공정 선정, 소재 최적화, 출력, 후처리, 품질검사까지 전 과정이 유기적으로 연결돼야 합니다. 당사는 고객
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. 일본산이 장악한 시장에서 시작한 도전…29년 UV경화레진 전문기업 Q. 씨씨텍은 자외선(UV) 경화형 코팅제·접착제 연구개발에 주력해 오셨고, 정보통신 분야 화학소재와 전기·전자 부품 공정에 적용되는 UV경화형 접착제 기술을 축적해 오셨습니다. 이러한 사업 방향을 갖추게 된 배경과 그간의 성장 과정을 말씀해 주십시오. A. 씨씨텍은 UV경화레진의 1세대로써 29년차 기업입니다. 시작 당시 접착 코팅 부분에서는 한국의 기술력이 디스플레이 시장에서 저조했고 일본 제품이 많이 쓰이고 있었습니다. 당사는 이를 이원화시키고 당사 제품을 많이 LCD 제조 공정에 일본보다 낮은 단가로 자체 개발하여 투입시킴으로써 경쟁력을 갖추게 되었습니다. 동시에 여러 중견 대기업이 지속적으로 당사 제품을 요구하고 평가 후 납품 채택함으로써 저희 자체적으로도 다양한
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. "장비 한 대로는 부족하다"…토탈 솔루션 체계의 출발점 Q. 프로토텍은 3D프린팅 솔루션 분야에 집중해 오며 Stratasys·Formlabs의 국내 최대 플래티넘 파트너로 성장했습니다. 장비 공급을 넘어 시제품 제작, 지그·픽스처, 최종 사용 부품, 역설계, 후처리, 치수 검사, 기술 교육까지 아우르는 '토탈 솔루션' 체계를 구축하게 된 배경과 과정을 말씀해 주십시오. A. 프로토텍이 토탈 솔루션 체계를 구축한 가장 큰 이유는 장비 한 대를 공급하는 것만으로는 고객이 원하는 제조 성과를 완성하기 어렵다는 사실을 현장에서 지속적으로 확인했기 때문입니다. 동일한 3D 프린터를 사용하더라도 부품의 용도와 형상, 소재, 적층 방향, 출력 조건, 후처리 방법에 따라 품질과 생산성이 크게 달라집니다. 결국 고객에게 필요한 것은 장비 자체가 아니라
현장 작업자가 로봇 앞으로 손을 뻗는다. 물건을 건네려는 걸까, 작업을 멈추라는 신호일까. 한 발 뒤로 물러섰다면 이동 경로를 비켜준 것인지, 로봇의 접근을 부담스러워한 것인지도 판단해야 한다. 사람에게는 자연스러운 몸짓이지만 로봇에게는 여러 답이 가능한 관측값이다. 앞선 1편에서 다룬 복원의 대상은 물리 세계였다. 한 장의 엑스레이와 제한된 카메라 영상에서 보이지 않는 구조를 추정하고, 가려진 물체와 공간을 다시 입체화하는 방법론이다. 이제 로봇이 다뤄야 할 대상이 물리 세계에서 사람으로 넘어오면 문제는 한층 복잡해진다. 형태·위치를 알아내는 것만으로는 다음 행동을 결정하기 어렵기 때문이다. 사람의 현재 상태는 하나의 센서에 온전히 나타나지 않는다. 표정·목소리·자세·시선 등은 서로 다른 단서를 제공하고, 심박·호흡 같은 생체신호는 겉으로 드러나지 않는 변화를 보여준다. 인공지능(AI)은 이렇게 흩어진 관측값을 함께 해석해 피로·주의도·감정·의도처럼 직접 측정하기 어려운 상태를 추정하는 방향으로 영역을 넓히고 있다. 이 변화는 피지컬 AI(Physical AI)가 인간 세상으로 들어가기 위해 풀어야 할 문제와 맞닿는다. 로봇·장비·설비가 사람을 피해 움직이
국가기술자격 교육 전문 출판사인 성안당은 성안당이러닝을 통해 국가기술자격 강좌에 인공지능{Artificial Intelligence} 학습 솔루션 'AI튜터 큐핏(Q-Fit)'을 적용한 개인 맞춤형 서비스를 확대했다. 온라인 교육 환경은 질문 게시판을 통해 문의해야 하는 구조로 교육생의 즉각적인 궁금증 해소가 어려운 한계가 존재해왔다. 성안당이러닝은 이를 개선하기 위해 실시간 질의응답을 지원하는 AI튜터 큐핏을 최근 론칭했다. 다음은 이번 프로젝트 담당부서인 성안당 이러닝사업부의 황지성 파트장과의 일문일답이다. Q. AI튜터 큐핏은 어떤 서비스인가. 국가기술자격 온라인 강좌 수강생을 위한 개인 맞춤형 인공지능 학습 솔루션이다. 수강생이 강의 시청 중 궁금한 내용을 자연어로 질문하면 인공지능이 강의와 교재 내용을 기반으로 답변을 제공한다. Q. 기존 온라인 강의와 비교했을 때 가장 큰 차별점은 무엇인가. 기존 온라인 강의는 질의응답 과정에서 학습 흐름이 끊기는 문제가 있었다. AI튜터 큐핏은 강의 기반 실시간 질의응답 기능을 제공해 수강생이 학습 중 궁금한 내용을 바로 해결할 수 있도록 돕는다. Q. 학습자를 지원하는 구체적인 방식은 어떻게 되나. 질문 답변과
로봇은 눈앞의 현실을 전부 보지 못한다. 카메라 시야 뒤에 가려진 물체, 조명에 따라 달라지는 표면, 반사광·먼지, 센서가 놓친 깊이 정보 등은 실제 작업 공간 곳곳에 빈틈을 만든다. 사람에게는 익숙한 환경도 로봇에게는 일부만 관측되는 이유다. 이러면 보이는 정보만 믿고 움직이는 로봇이 예측하지 못한 충돌이나 작업 실패를 일으키기 쉽다. 그동안 피지컬 AI(Physical AI) 논의는 현실 데이터를 모으고, 가상 환경에서 학습한 후, 인공지능(AI)의 판단을 로봇 제어와 작업 동작으로 구현하는 과정에 집중됐다. 그러나 이러한 학습·제어에 앞서 해결해야 할 문제가 있다. 센서에 들어온 정보부터 불완전하다면, 로봇은 무엇을 현실로 받아들여야 하는가. 가려진 물체의 전체 형상·표면, 주변 장애물, 다각적인 환경 변화 등을 복원하지 못하면 정교한 학습·제어도 불완전한 현실 위에서 이뤄질 수밖에 없다는 지적이 나온다. 쉽게 말해, 눈이 멀고 왜곡된 상태에서는 아무리 뛰어난 두뇌와 손발을 가졌어도 제대로 된 판단과 동작을 기대하기 힘들다는 의미다. 이 빈틈을 채우는 AI 기반 복원 기술을 묶어 부르면 ‘복원형 AI’다. 이는 저화질 의료 영상에서 신체 내부 구조를 구
로봇 시제품이 움직인다는 사실과 시장에서 판매 가능한 제품이 된다는 사실 사이에는 간극이 있다. 연구실에서는 한 번의 성공만으로 기술 가능성을 입증할 수 있지만, 현장에서는 비·물·계단·통로 등 조건에서도 같은 임무를 반복해야 한다. 초기 로봇 기업이 맞닥뜨리는 스케일업 병목은 결국 이 기술 시연을 실제 사용 가능한 제품으로 바꾸는 과정에서 시작되는 것. 국내 로봇 플랫폼 업체 스완로보틱스는 이 문턱을 넘기 위해 완전한 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)으로 곧장 향하는 글로벌 업계의 공식 대신 다른 길을 택했다. 궁극적으로 사람과 닮은 전신형 로봇을 목표로 하지만, 첫 사업 제품에서는 상체를 덜어냈다. 사람이 진입하기 어렵고 바퀴(Wheel)형 로봇의 이동도 제한되는 원자력발전소·하수관 등 현장을 겨냥해, 이족 보행 하체 플랫폼 ‘루비(RUBI)’를 먼저 꺼내든 배경이다. 이 선택의 바탕에는 국민대학교 로봇제어연구실(RcLab)에서 축적한 하체 기술, 개발 인력, 캠퍼스 등 자원을 활용한 반복 시험 환경이 있다. 연구실에서 루비를 다뤘던 인력이 자사 조직으로 합류하고, 언덕·계단이 섞인 교내 공간이 첫 실외 검증 무대로 쓰였다. 다만 기술을 시장과
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UPDATE: 2026년 10월 15일 17시 20분
