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'로봇 전환'통합검색 결과 입니다. (7건)

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[현장] 로봇에게 마이크 건네 받은 현신균 사장 "RX 시대, LG CNS가 연다"

현신균 LG CNS 사장이 단상에 오르며 로봇에게 마이크를 건네받았다. LG CNS가 선언한 '로봇 전환(RX)' 시대 서막을 알리는 상징적인 장면이었다. 현 사장은 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 RX 미디어데이에서 로봇 산업의 패러다임이 바뀌고 있다며 LG CNS가 그 변화를 선도하겠다고 밝혔다. 이제는 로봇의 물리적 성능을 넘어 실제 현장에 얼마나 빠르게 안착시키고, 얼마나 정교하게 업무를 수행하게 하느냐가 기업 경쟁력을 좌우하는 시대라는 설명이다. 현 사장은 "로봇은 이제 단순한 자동화 설비를 넘어 생산과 운영을 실질적으로 수행하는 주체로 거듭나고 있다"며 "기업의 경쟁력은 로봇을 얼마나 빠르게 현장에 적용하고 안정적으로 운용해 성과로 연결하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 제조, 물류, 서비스 현장마다 작업 환경과 조건이 모두 다른 만큼 로봇 역시 현장 데이터와 운영 체계 안에서 학습하고 검증돼야 비로소 제대로 일할 수 있다는 게 LG CNS의 판단이다. 결국 로봇 산업의 승부처가 기계 자체의 성능에서 운영과 통합의 영역으로 옮겨가고 있다는 의미다. LG CNS는 이러한 변화를 '로봇 전환'으로 정의했다. 로봇 한 대를 현장에 들여놓는 데 그치는 것이 아니라 데이터 수집, AI 학습, 시뮬레이션, 검증, 배치, 통합 관제까지 전 과정을 하나의 체계로 연결해야 한다는 구상이다. 그래야만 로봇이 보여주기식 기술을 넘어 실제 생산성과 효율 개선으로 이어질 수 있다는 설명이다. 이러한 시장 변화에 맞춰 LG CNS는 이날 로봇의 도입부터 학습, 운영, 관제까지 전 과정을 아우르는 통합 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 공개했다. 국내 기업이 로봇의 학습부터 운영까지 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 플랫폼을 자체 브랜드로 선보인 것은 이번이 처음이라는 게 회사 측 설명이다. 현 사장은 LG CNS의 강점으로 AI와 클라우드, 스마트팩토리, 스마트물류 역량을 꼽았다. 로봇이 현장에서 성과를 내려면 개별 장비 제어를 넘어 기업의 기존 시스템과 유기적으로 연결돼야 하며, 이 과정에서 IT 서비스와 시스템 통합 역량이 중요하다는 설명이다. 현신균 사장은 "RX의 핵심은 개별 로봇의 성능이 아니라 현장에 맞는 학습과 검증, 통합 운영 체계를 갖추는 데 있다"며 "LG CNS는 산업 현장에 대한 깊은 이해와 로봇 자동화, AI 시스템 통합 역량을 바탕으로 고객의 RX 전 과정을 함께하는 핵심 파트너로서 로봇이 산업 경쟁력이 되는 시대를 앞서 열겠다"고 밝혔다.

2026.05.07 10:51남혁우 기자

"AI 열풍 속 산업 현장은 왜 여전히 DX에 막히는가"

"디지털 전환이라는 건 생산 라인만 스마트하게 만드는 걸로 끝나지 않습니다. 기업의 경영 전략, 데이터 수집과 활용 방식까지 전사 차원에서 함께 바뀌어야 합니다. 그런데 많은 기업들이 조금 해보다가 성과 없으면 포기를 반복하고 있습니다." 이길선 한국산업지능화협회 사무국장은 중소·중견 제조기업의 디지털 전환 현실을 이렇게 진단했다. 스마트공장 붐 이후 10년, 생성형 인공지능(AI) 열풍까지 더해졌지만 정작 현장에서는 "어디서부터, 어떻게 시작해야 할지 모르겠다"는 하소연이 여전하다. 협회는 애초부터 이런 기업들의 난제를 풀기 위한 민간 네트워크에서 출발했다. 제품수명주기관리(PLM) 컨소시엄으로 시작해, 2015년 산업통상자원부 산하 '스마트제조산업협회'로 공식 출범한 이후 산업지능화로 외연을 넓혔다. 민간 PLM 컨소시엄에서 '산업부 파트너'로 이 사무국장의 출발점도 사실 '현장 사람들끼리 모여 해보자'는 데 있었다. CAD 설계 데이터와 이를 관리·운영하는 PLM 솔루션이 국내에 막 도입되던 시절 PLM 기술 교류회를 뜻맞는 전문가분들과 함께 꾸렸다. "그게 PLM 컨소시엄이었어요. 현대자동차, 삼성전자, LG전자 3사가 순차적으로 회장사를 맡았죠. 정부 예산 없이, 기업 IT 담당자들이 자발적으로 모여 세미나 하고, 해외 연사도 초청해 'PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스'도 열었습니다." 이 민간 모임이 산업부의 눈에 들어왔다. 제조업 혁신 3.0 전략과 스마트공장 보급사업을 추진하던 산업부는 "PLM만이 아니라 이를 포괄하는, 전방위 개념인 스마트제조까지 범위를 넓히자"고 제안했고, 그렇게 '스마트제조산업협회'가 2015년 정식 출범했다. "스마트공장 보급이 막 시작되던 때라, 협회는 산업부 스마트공장팀의 민간 카운터파트 역할을 했습니다. 회원사들과 함께 전국 기업을 다니며 스마트공장 보급 사업을 알렸죠." 이후 스마트공장 보급사업이 중소벤처기업부로 이관되면서 협회의 역할도 다시 정의됐다. 산업부는 제조 현장을 넘어 산업 전반의 디지털 전환으로 정책 방향을 넓혔고, 협회 역시 지금의 이름인 한국산업지능화협회로 간판을 바꿨다. '산업 디지털 전환 촉진법' 설계부터 IDX 협업센터까지 협회는 이름만 바꾼 게 아니다. 산업부와 함께 '산업 디지털 전환 촉진법' 제정 작업에도 깊숙이 참여했다. "모든 정책에는 법적 기반이 필요하잖아요. 저희 협회는 디지털 전환 생태계 조성을 위한 정책 연구를 맡아서 수행했고, 이를 기반으로 법무법인 세종과 함께 산업 디지털 전환 촉진법 제정에 기초를 다졌습니다. 국회 산자위 소위에 올라가 7차례 정도 갑론을박 끝에 통과됐고 지금은 실제로 시행 중입니다." 이 법은 산업 데이터의 소유·사용·수익권을 어떻게 인정하고, 이를 바탕으로 산업 디지털 전환을 촉진·확산할지 담고 있다. 데이터가 AI·디지털 전환의 핵심 자산이 되는 시대에 "우리 산업에서 발생하는 데이터를 우리 산업이 어떻게 활용할 것인가"에 대한 선제적 틀을 만든 셈이다. 법 제정은 제도 기반이라면, 이를 현장에서 구현하기 위해 협회가 맡은 역할이 있다. 바로 '산업 디지털 전환 협업지원센터(IDX 협업지원센터)'다. "디지털 전환을 하려면 수요 기업과 공급 기업이 만나고 협업할 수 있는 장치가 필요합니다. 법 안에도 그 개념이 들어 있고요. 수도권에는 저희 협회와 한국생산성본부(KPC) 두 곳이 IDX 협업지원센터로 지정돼 있고, 충북·경남·경북에 지역 센터가 세 곳 더 있습니다." 협회는 서울 영등포 사무실에 별도 센터를 두고, 공급기업 기술 교류회, 수요기업 대상 세미나·교육, 디지털 전환 수준 진단과 컨설팅을 제공하고 있다. "수요 기업은 '우리가 어디까지 와 있는지', '어디부터 바꿔야 하는지'를 잘 모르는 경우가 많습니다. 현재 수준을 진단하고, 어떤 기술·어떤 파트너를 선택해야 할지 안내하는 기능이 꼭 필요합니다. 그걸 센터를 통해 풀어보려는 거죠." "수요-공급 직접 만나는 플랫폼" 이 사무국장이 인터뷰 내내 여러 번 강조한 키워드 중 하나가 '플랫폼'이다. 협회가 정책 파트너인 동시에 전시·행사에 공을 들이는 이유도 여기에 있다. "협회 초창기부터 가장 먼저 시작한 사업이 전시입니다. 처음에는 '스마트제조산업기술전'으로 작게 출발했다가, 코엑스에서 열리던 '오토메이션월드(AW)'와 전시를 통합했습니다. 지금은 코엑스와 공동 주관으로 스마트팩토리 엑스포를 운영하고 있는데, A홀 3분의 1 쓰던 전시가 지금은 전관을 다 쓰고 복도까지 나오는 규모가 됐죠." 협회가 전시를 보는 관점은 분명하다. "너무 정책적이거나 기술적인 것만 보지 말고, '스마트팩토리·스마트제조를 하고 싶은 수요기업'과 '기술을 가진 공급기업'이 직접 만나서 서로 도와줄 수 있는 플랫폼을 만들자. 그게 전시의 출발점이었습니다." 최근에는 오토메이션월드와 스마트팩토리 엑스포를 넘어, '산업AI 엑스포', '탄소중립 엑스포'까지 영역을 넓히고 있다. 산업AI 엑스포는 코엑스 마곡에서, 탄소중립 엑스포는 부산 벡스코에서 열리며, 후자는 세계기후박람회의 한 축을 맡고 있다. 산업AI 엑스포는 특히 협회의 문제의식이 잘 드러나는 전시다. "산업AI 엑스포를 제외한 기존 AI 관련 전시·세미나·컨퍼런스 등은 보통 원천 기술에 집중해왔습니다. 그렇기에 AI 알고리즘·플랫폼을 가진 기업들이 주를 이뤘습니다. 저희는 콘셉트를 아예 다르게 잡았어요. '우리 산업에서 실제로 어떻게 활용되고 있는지'를 보여주자는 거였죠. HD현대 같은 회사가 나와서 '우리는 조선 자율선박에 AI 기술을 이렇게 쓰고 있다', '조선소에서 배를 만들 때 AI 용접 기술을 이렇게 쓰고 있다'를 직접 시연합니다. 그러니까 'AI가 산업에서 이렇게 쓰이고 있다'는 걸 보여주는 활용 중심 전시입니다." 여기에는 현실적인 판단도 깔려 있다. "GPU 10만장, 100만장을 살 수 있는 빅테크 기업이 아니기 때문에 원천 기술 경쟁만 보고 따라가는 건 우리에게 쉽지 않습니다. 대신 잘 개발된 AI를 우리가 잘하는 산업에 빨리 적용해서, 부가가치가 높은 결과물을 내는 전략이 더 현실적이라고 봅니다." 결국 협회 전시는 'AI를 어떻게 산업 현장에서 활용하느냐'에 포커스를 맞추고, 그걸 통해 새로운 파트너십과 비즈니스를 만드는 장치로 설계돼 있다. "기업들은 왜 디지털 전환이 힘들까" 협회가 현장에서 보고 들은 가장 큰 고민은 역시 "디지털 전환은 해야 하는데, 어떻게 해야 할지 모르겠다"는 것이다. 이 사무국장은 크게 네 가지 문제를 짚었다. 먼저 단편적인 개념검증(PoC)의 함정이다. "기업들이 디지털 전환을 할 때 '이거 한번 해보자' 하고 PoC를 1~2개 해보고, 성과가 바로 안 나오면 그냥 포기하는 경우가 많습니다. 생산 시스템을 조금 디지털화한다고 끝나는 게 아니라, 기업 전사적으로 경영 방침부터 디지털 전환이 이뤄져야 하는데, 그 인식이 잡히지 않으면 단발성 프로젝트로 그치죠." 그래서 그는 "2년, 3년, 4년 이상 장기적으로 끌고 갈 수 있도록 정부의 마중물 정책이 더 필요하다"고 강조했다. 짧은 사업으로 끝나는 지원이 아니라, 기업이 전략·조직·데이터·시스템을 한 번에 묶어 갈 수 있는 장치가 필요하다는 뜻이다. 둘째, 디지털 전환을 맡아줄 사람 자체가 없다. "가장 많이 나오는 얘기가 '그걸 관리하고 운영할 사람조차 없다'는 겁니다. 설비는 도입했는데 그걸 활용해서 새로운 데이터를 뽑고, 공정을 개선하고, 조직 문화를 바꿀 내부 인력이 부족합니다. 이 인력 문제는 구조적인 과제로 계속 제기되고 있습니다." 셋째, 공급기업을 믿기 어려운 환경이다. "기술이 좋아 보여서 도입했는데, 2~3년 지나면 공급기업이 사라지는 경우가 꽤 있습니다. 정부 자금이 들어갔든, 기업이 자체 투자했든 이 프로젝트가 그냥 사라져버리는 셈이죠. 그러다 보니 현장에서는 공급기업에 대한 불신이 쌓이고, 새로운 디지털 전환 프로젝트에 대한 심리적 장벽이 높아집니다." 마지막으로 디지털 전환의 본질, '데이터'를 모를 때 생기는 일이란 것. 무엇보다 이 사무국장이 거듭 강조한 것은 데이터 리터러시 부족이다. 그는 "디지털 전환이든 AI든 결국 핵심은 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐"라고 짚었다. "현장의 센서에서 나오는 데이터를 수집해, 기계가 고장 나기 전에 나타나는 이상 징후를 파악하고, 예지보전을 하는 식이 대표적인 예죠. 그런데 처음부터 어떤 데이터를 모을지 설계하고, 그걸 분석·활용할 수 있는 능력 자체가 중소기업에는 아직 부족한 편입니다." 기업 입장에선 "데이터는 많다"고 말하지만, 막상 열어보면 엉뚱한 데이터인 경우가 많다는 게 그의 설명이다. "공급기업들이 현장에 가면 제일 많이 하는 말이 '가비지 인, 가비지 아웃'입니다. '우리는 데이터가 몇 테라바이트나 된다'고 해서 가보면, 대부분 쓰레기 같은 데이터만 모아둔 경우가 많아요. 기업이 진짜 원하는 목적에 맞게 데이터를 모아야 의미 있는 결과가 나오는데, 그냥 아무 데이터나 모아놓고 '한번 해봐라' 하면 제대로 된 아웃풋이 나올 수가 없습니다." 그래서 그는 "기업이 진짜 원하는 목적에 맞는 데이터 설계·수집을 할 수 있도록, A부터 Z까지 풀셋으로 도와줄 수 있는 사업"이 필요하다고 말한다. 어느 한 지점만 손보는 게 아니라, 비전·전략-데이터 설계-수집-분석-현장 적용까지 연결하는 체계적 지원이 있어야 한다는 의미다. "AI 열풍이지만 DX는 한물 간 개념이 아니다" 최근 생성형 AI와 'AX' 같은 표현이 부상하면서, "이제 DX는 옛말 아니냐"는 농담도 들린다. 이 사무국장은 이에 대해 분명한 입장을 보였다. 그는 "저는 디지털 전환(DX)이 더 상위 개념이라고 본다"며 "AI는 디지털 전환을 잘 해주기 위한 여러 요소 기술 중 하나일 뿐"이라고 말했다. "AI가 특별한 역할을 할 수는 있지만, IoT, 빅데이터, 기존 자동화 기술들 위에 AI가 얹혀야 진짜 효과가 나옵니다. AI만 떼어놓고 당장 뭔가 성과가 나오길 기대하는 건 어렵습니다." 그래서 그는 앞으로 5~10년을 좌우할 관건도 "누가 더 많은 AI 모델을 만들었느냐"보다는 "어떤 산업에서, 어떤 비즈니스 모델로 성공 사례를 만들었느냐"라고 본다. "유통·물류에서 AI를 도입해 디지털 전환에 성공한 기업, 기존 제조업인데 완전히 새로운 플랫폼 비즈니스를 만들어낸 기업 같은 성공 사례가 각 산업에서 많이 나와야 한다고 봅니다. 그래야 다른 기업들이 그 사례를 따라가면서 자연스럽게 산업 전체의 디지털 전환 수준이 올라가겠죠." 협회는 이런 맥락에서 사례집 제작, 홈페이지·전시·행사를 통한 성공 사례 확산을 중요한 역할로 인식하고 있다. 단지 정책·지원사업만 전달하는 게 아니라, 실제로 성공한 현장의 이야기를 모으고 보여주는 '산업지능화의 허브' 역할을 자임하는 셈이다. "A부터 Z까지 같이 가는 파트너" 인터뷰 내내 이 사무국장이 강조한 건 "우리 혼자 잘해서 된 게 아니다"는 점이었다. "누가 하나 잘해서가 아니라, 시장 상황, 좋은 키워드를 선점한 타이밍, 직원들이 합심해서 뛴 것이 다 맞아떨어진 결과라고 생각합니다. 비슷한 시기에 출범한 다른 협회들보다 기업 접점이 많았던 덕분에 조금 더 빠르게 성장할 수 있었던 것 같고요." 그러면서도 그는 지금이 끝이 아니라, 이제부터가 더 어렵고 중요한 단계라고 본다. 디지털 전환이 '하면 좋은 것'에서 '안 하면 수출길이 막히는' 수준으로 바뀌고 있기 때문이다. EU의 탄소 규제처럼 탄소발자국을 부품 단계까지 추적해야 하는 시대가 대표적인 사례다. "우리 산업이 제조를 기반으로 먹고사는 구조인 만큼, 데이터와 디지털 전환, AI, 탄소·에너지 문제는 다 연결된 과제입니다. 기업이 이걸 혼자 감당하기는 점점 더 어려워질 거고요. 협회가 A부터 Z까지, 가능한 부분부터라도 같이 가는 파트너가 되도록 계속 방법을 찾고 있습니다." 중소·중견 제조기업에게 디지털 전환은 여전히 막막한 숙제에 가깝다. 이 숙제를 함께 풀어가는 조력자로서 협회가 어떤 해답을 내놓을지 기업과 산업 현장의 더 많은 관심과 고민이 요구되고 있다.

2025.11.21 14:24신영빈 기자

실리콘밸리 진출하는 LG CNS…직접 AI·로봇 만든다

LG CNS가 미국 실리콘밸리에 AI와 로봇 소프트웨어(RX) 전담 연구개발(R&D) 센터를 세운다. 에이전틱 AI, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 미래형 기술을 직접 개발하고, 글로벌 협업과 디지털 전환(DX) 사업 확장을 위한 전초기지로 활용할 예정이다. 3일 관련 업계에 따르면 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 AI·로보틱스 중심의 R&D 전략기지 설립을 공식화했다. 이번 R&D센터는 단순한 기술 개발 공간을 넘어, 글로벌 AI·클라우드 기술의 실증과 사업화를 동시에 추진하는 중장기 거점으로 설계됐다. 이번 실리콘밸리 R&D센터 설립은 인공지능(AI) 전환(AX)과 로봇 전환(RX)을 축으로 한 디지털 전환(DX) 전략의 핵심 실행 거점이다. 특히 에이전틱 AI와 로봇 파운데이션 모델(RFM) 같은 차세대 기술을 현지에서 직접 개발하고 검증하겠다는 점에서, 글로벌 기술 주도권 경쟁에 본격적으로 뛰어들겠다는 의지가 반영됐다. LG CNS는 앞서 기업공개(IPO)를 통해 확보한 자금을 R&D와 글로벌 사업 확대에 투입하고 있다. 특히 실리콘밸리를 글로벌 기술 협업과 혁신 생태계 중심지로 보고, 이를 전략적 거점으로 삼아 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 내겠다는 전략이다. 회사 측에 따르면 실리콘밸리 R&D센터는 두 가지 기술축을 중심으로 가동된다. 하나는 AI 전환(AX)으로 사용자의 목적을 스스로 이해하고 문제 해결 절차를 도출하는 에이전틱 AI 기술이 핵심이다. 이를 위해 LG CNS는 사내 AI 기술 조직을 총괄해온 김경율 팀장을 센터장으로 선임했다. 김 팀장은 비전AI, 멀티모달 AI, 에이전틱 AI랩 등 현장 기술조직을 모두 이끌어온 실무형 엔지니어다. 회사는 현장 경험이 풍부한 기술 리더를 전면에 배치해 기술 개발과 실증을 동시에 추진한다는 계획이다. 다른 한 축인 로보틱스 전환(RX)은 로봇 소프트웨어와 자율제어 시스템 중심의 기술 개발에 초점이 맞춰진다. LG CNS는 로봇이 다양한 환경에서 자율적으로 작동하도록 지원하는 범용 AI 모델인 로봇 파운데이션 모델(RFM) 개발을 최우선 과제로 설정했다. 기존에는 정해진 작업만 수행하던 로봇을 넘어, 학습을 통해 스스로 판단하고 여러 작업을 수행할 수 있는 범용성과 적응성을 갖춘 AI 로봇 개발이 목표다. 글로벌 기업들도 이미 이 분야에 경쟁적으로 뛰어들고 있다. 구글 딥마인드, 오픈AI, 엔비디아 등은 자사 생성형 AI와 로봇 데이터를 접목해 RFM을 고도화하는 데 집중하고 있다. LG CNS는 이들과 경쟁하거나 협업할 수 있는 수준의 기술을 현지에서 직접 확보하고 사업화 기반까지 마련한다는 전략이다. LG CNS는 이곳을 기반으로 현지 유망 기업들과의 기술 협업, 글로벌 파트너십 강화, 해외 프로젝트 수주 기회 창출까지 동시에 노릴 수 있는 교두보로 활용할 계획이다. 이에 앞서 이미 코히어, 스킬드AI, 베어로보틱스 등 해외 주요 AI 전문 기업과 협업하며 다양한 분야에 실제 AI 서비스를 도입 중이다. LG CNS는 이번 실리콘밸리 진출을 통해 미국 동부에 위치한 기존 법인과의 이원화된 글로벌 사업 체계도 본격화할 방침이다. 동부 법인은 글로벌 고객 응대 및 수주 중심으로 서부 실리콘밸리 R&D센터는 기술 실증 및 내재화 중심의 연구 거점으로 나뉜다. 이 같은 지역별 기능 분산은 빠른 실행과 현장 반영이 필요한 글로벌 전략과도 궤를 같이한다. 업계에서는 이번 행보를 LG CNS 현신균 대표의 글로벌 전략이 본격적으로 성과물로 평가하고 있다. 현 대표는 취임 이후 지속적으로 확실한 성과를 만들고 이를 점진적으로 확대한다는 실행 중심 전략을 강조해왔으며 기술 중심 조직 재편과 글로벌 협업 확대를 꾸준히 추진해왔다. 특히 그는 로봇 중심 기술 확보에 대해 "RFM, 로봇 학습 데이터, 로봇 AI·서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기술은 LG CNS가 향후 주도할 신성장 영역"이라며 이들을 중심으로 사업화를 추진하고 내부 기술로 내재화하는 것이 목표라고 여러 차례 밝혀왔다. 이번 R&D센터 설립을 계기로 LG CNS는 기술 선도 기업으로서의 위상을 공고히 하며 국내를 넘어 글로벌 시장에서 성과를 낼 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.

2025.09.03 17:33남혁우 기자

AI·DX 등 국토교통기술 혁신…국토교통 산학연 한자리에 모여

국토교통부는 국토교통 기술 혁신을 위해 산학연 전문가가 모이는 '2025 국토교통기술교류회'를 19일부터 20일까지 이틀간 코엑스에서 개최한다. 기술교류회는 국토교통 분야 기술교류 활성화와 산학연 협력 네트워크를 구축하기 위한 자리다. 인공지능(AI), 디지털전환(DX), 로봇 등 첨단 기술을 국토교통 분야에서 유연하게 포용하고, 관련 융복합 기술 개발을 촉진하기 위해 산학연 전문가들이 집중적으로 교류할 수 있는 장으로 마련됐다. 올해 기술교류회는 'Connect Technologies, 국토교통기술의 무한한 가능성을 열다'를 슬로건으로 R&D 기술콘퍼런스·그랜드포럼·마스터특강·성과공유회 등으로 다채롭게 운영된다. 개회식에서는 'AI가 여는 미래 국토와 모빌리티'를 주제로 서울대학교 AI 연구원 장병탁 원장의 기조강연이 진행된다. 강연을 통해 AI 기술이 국토교통 패러다임을 바꾸는 핵심 동력임을 강조하고, 모빌리티 생태계 전반을 재편하는 핵심 인프라로 나아가기 위한 방향을 제시할 예정이다. 'R&D 기술 콘퍼런스'는 기술교류회 핵심 프로그램으로 'AI와 DX가 이끄는 국토교통 기술혁신'을 주제로 SOC·도시·공간정보 등 국토교통 분야별 AI·DX 관련 최신기술 동향과 방향 등을 제시하고,각계 전문가 패널이 토론을 진행한다. '그랜드포럼'에서는 인구감소·기후위기 등 우리나라가 직면한 글로벌·사회적 이슈와 국토교통 기술과의 관계를 면밀히 살펴보고, 국토교통 기술을 활용한 대응방안을 논의한다. AI·로봇·양자 등 첨단 기술 분야 최고 전문가가 참여하는 마스터특강과 과학 인플루언서들의 특강도 이어진다. 또 국토교통 분야 R&D 우수성과를 공유하고 향후 국토교통 R&D 성과 제고 방안을 논의하는 '성과공유회', 국토교통 국가전략기술(UAM·자율차 등) 등 특별전시, 우수기술 매칭 상담회, 중소·벤처기업 기술사업화 워크숍 등 '부대행사'도 함께 열려 참가자들이 최신 기술을 체험하고, 네트워킹 할 수 있는 기회를 제공한다. 기술교류회의 주요 일정과 세부 프로그램은 공식 누리집 LITT 2025에서 확인할 수 있다. 이상일 국토부 정책기획관은 “국토교통기술교류회를 통해 국토교통산업이 AI 등 혁신기술과 융합해 국토교통 R&D 성과 제고와 함께 세계를 선도하는 첨단산업으로 발돋움 할 수 있도록 다각적으로 논의가 이루어지길 바란다”면서 “국토교통 기술이 지속적으로 발전할 수 있도록 핵심기술 개발, 연구자 등 인력양성, 기술사업화 등 국토교통 기술 발전을 위한 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다.

2025.06.17 14:23주문정 기자

산업부, AI 자율실험·휴머노이드·자율제조 기반구축 나서

산업통상자원부는 10일 자율실험실·휴머노이드 로봇·자율제조 등 산업 인공지능(AI) 기술 개발과 확산을 위한 공동활용 인프라 구축 과제 공모에 들어간다고 밝혔다. 과제들은 중소·중견기업이 기술개발과 사업화 과정에서 단독으로 구축하기 어려운 시설·장비를 공동으로 활용할 수 있도록 과제당 최대 5년간 국비 100억원을 지원하는 산업혁신기반구축 사업으로 지원된다. AI 기반 화학공정·소재합성 최적화 자율실험실 구축 AI·로봇·자동화 기술을 접목해 실험 기획부터 실행·분석·최적화까지 전 주기 자율화된 실험실(Autonomous Lab)을 구축한다. 대규모 실험 데이터를 AI로 분석해 유망 실험 조건을 예측하고 로봇·자동화 장비로 반복 실험을 수행해 결과를 학습, AI가 후속 실험을 스스로 설계해 최적 소재와 공정을 개발한다. 소재·화학 R&D는 실험 의존도가 높고 반복 작업이 많아 시간과 인력이 크게 소모되는 분야로, 자율실험 인프라를 통해 국내 기업의 개발 속도와 성공률을 혁신적으로 높이는 것이 목표다. 이 과제는 지난해 10월 산업부가 발표한 'AI+R&DI 추진전략'의 후속으로 추진하는 선도 프로젝트다. 산업부는 이 과제가 난이도가 높고 고도의 AI 전문성이 필요하다는 전문가 의견을 반영해 일반적인 공동 활용 기반구축 사업과 달리 참여기관을 출연연·대학 등 비영리기관으로 제한하지 않고 영리기관도 참여할 수 있도록 개방한다. AI 휴머노이드 로봇 기술혁신 센터 구축 AI 기반 휴머노이드 로봇을 제조현장과 일상생활에 적용하기 위한 실증 환경을 구축하고, 휴머노이드 개발·활용 기업의 사업화를 지원한다. 휴머노이드 로봇의 핵심기술 개발에 필수적인 시뮬레이션 플랫폼을 구축하는 한편, 산업표준 제정 등도 연계 지원해 신속한 사업화 성과 창출을 유도한다. 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 구축 AI 팩토리 등 산업부가 추진하는 제조 AI와 연계해 자동차·전자·조선·이차전지 등 주력 제조산업 현장에서 확보한 고품질 데이터와 기술 등을 기반으로 기업들의 AI 솔루션 개발을 위한 각종 도구들을 지원한다. 산업부는 진행 중이거나 예정된 기술개발 사업과 연계해 기술의 신속한 사업화를 위해 공동활용 인프라 구축 과제에 선제적으로 투자할 계획이다. 또 AI 기술 발전 속도와 산업 수요를 고려해 일반적인 산업혁신기반구축 사업의 과제수행 기간인 5년보다 짧은 기간에 과제를 완료하는 방안도 검토한다. 구체적인 내용은 산업부 누리집 이나 한국산업기술진흥원 누리집에서 확인할 수 있다. 제경희 산업부 산업기술융합정책관은 “자율실험·휴머노이드 로봇·자율제조는 산업부문 AI 대전환의 핵심과제”라며 “차세대 첨단기술 개발과 시장성과 창출을 앞당기기 위해, 기존 틀에서 벗어나 현장 수요에 맞는 유연하고 신속한 투자를 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.06.10 16:09주문정 기자

산업단지 인공지능 전환(AX) 확산 위한 'AX 카라반' 출범

산업통상자원부는 산업단지 입주기업을 중심으로 인공지능(AI) 도입 붐을 확산하기 위해 20일 서울 구로동 엘컨벤션에서 '산업단지 AX 카라반'을 출범했다고 20일 밝혔다. 산업단지 AX 카라반은 산업단지 인공지능 전환(AX) 확산을 위해 AI·로봇 전문기업이 산업단지 입주기업을 찾아가 AI·로봇 솔루션 홍보, 컨설팅·상담, 세미나·교육 등을 지원하는 현장방문 프로그램이다. 산업부는 올해 AX 카라반 출범식에 참여한 20개 AI 전문기업 등과 함께 전국 주요 산업단지를 순회하면서 ▲AI 세미나·현장 컨설팅 ▲AI 대표공장 투어 ▲입주기업–AI 전문기업 매칭 상담회 등을 9회 이상 개최할 계획이다. AX 카라반에 참여하는 AI 전문기업은 원프레딕트·인터엑스·마키나락스·인이지·티쓰리큐 등 국내 대표 기업이다. 이들 기업은 제조 특화 sLLM(small Large Language Model), 생산관리 최적화, 설비진단, 가상공장, 품질검사 등의 AI 솔루션을 자체 개발해 입주기업을 대상으로 AI 도입 컨설팅, 솔루션 공급, 데이터분석 서비스 등을 제공할 계획이다. 산업부는 이 같은 AI·로봇 전문 기업을 지속해서 발굴해 100여 개 이상으로 확대하고 입주기업과의 매칭을 적극 지원해 나갈 계획이다. 산업부는 또 한국산업단지공단과 함께 25개 초광역 산학연협의체 구성, 디지털전환(DX) 챌린지를 통해 산업단지 입주기업 가운데 업무·비즈니스·생산 공정 등에 AI를 도입하고자 하는 4천500여 개 기업을 발굴했다. 올해 AX 카라반은 이들 기업을 주요 대상으로 진행한다. 출범식 부대행사로 컨퍼런스·기술전시·상담회도 함께 진행됐다. 기조발표를 맡은 윤병동 서울대학교 교수는 “제조산업의 AI 전환이 절실하며, 단순한 디지털화 수준의 스마트공장은 더 이상 효과적이지 않다. AI 기술 도입의 성패는 기술 자체보다 '어디에, 어떻게 적용할 것인가'에 달려 있다”며 “기업과 정부·기관이 함께 협력해 산업 전체의 AI 전환 역량을 체계적으로 끌어올리는 노력이 필요하다”고 강조했다. 박정윤 인터엑스 대표는 “스마트공장에서 진화한 'AI 자율 제조공장'은 제조 공정혁신을 통한 우리나라 제조 경쟁력 강화의 필수 요소”라고 말했다. 박 대표는 CNC 가공, 플라스틱 사출라인, 바이오 제품 자율공장 구축 사례 등을 설명했다. 허영인 마키나락스 부사장은 “범용 AI 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없으며, 산업현장에 특화된 AI 솔루션이 필요”하다고 강조했다. 허 부사장은 자동차 용접 공정에 AI OLP(Off-Line Programming) 자동화를 도입해 6주 걸리던 작업기간을 3일로 단축한 사례와 배터리 생산 공정내 산업용 모터의 예지보전 및 이상탐지를 위한 AI 운영체계(MLOps) 도입을 통한 생산라인 다운타임 단축 사례 등을 발표했다. AI 기술전시·상담존에서는 심플랫폼·티쓰리큐·디딤365·인이지·디엠테크컨설팅 등 5개 AI 공급기업이 자사 솔루션 기술을 홍보하고 산업단지 입주기업 대상으로 상담과 컨설팅을 진행했다. 한편, 산업부는 이달 초 확정된 추경 예산을 통해 AX 실증산단 구축사업도 본격 추진한다. 2027년까지 국비 1천400억원을 포함한 총 2천억원의 예산을 투자해 전국 스마트그린산업단지 중 10개 산업단지에 AI 설비(SW/HW), 5G 특화망, 시험장비·로봇 등의 제조 AX 테스트베드 공간을 구축하고, AI·로봇 전문기업, 산업단지 입주기업, 대학, 연구소 등이 협업해 AI·로봇 솔루션을 제조 현장에서 실증할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 오승철 산업부 산업기반실장은 “생산가능인구 감소와 글로벌 첨단산업 경쟁 심화 속에서 AI는 우리 기업의 미래 생존을 위한 필수 전략”이라며 “오늘 출범한 AX 카라반이 산업단지 인공지능 전환(AX)의 출발점이 되길 기대하며, 산업 현장에서의 AI 도입 확산을 위해 선도 R&D 투자, AI 실증 인프라 구축, 인력양성 등에 대한 적극적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2025.05.20 18:49주문정 기자

중소기업 DX도입률 10% 미만...'허브센터' 구축 절실

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) # 2035년, 배터리 셀 제조 현장. 사람이 거의 없다. 100여 대의 자율주행 로봇과 협동로봇들만 라인을 따라 부품을 조립하고 운반한다. 생산 계획과 품질 관리, 장비 유지보수까지 모든 의사결정은 인공지능(AI)이 실시간 판단하며 수행한다. 공정 중단 없이 자율적으로 일정 조정과 에너지 절감이 이뤄지고, 인간은 운영 대시보드를 통해 공정 상태를 모니터링하고, AI가 보내는 알림을 통해 중요한 결정만을 내릴 뿐이다. 과거 수십 명이 필요했던 제조라인은 이제 AI 통제 아래 저절로 돌아간다. 이는 10년 뒤 예상하는 대한민국 자율제조 공장 모습입니다. 그리 될 것으로 예상합니다. 기계산업의 디지털 전환은 제조업에서 AI 자율제조라는 형태로 구현되며, 미래 산업에 혁신을 가져올 것입니다. AI 자율제조 기술은 제품 제조 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 해결하는 과정에서 기존의 인간 전문가 개입을 점진적으로 인공지능이 대체하는 것을 의미합니다. 공장은 점차 로봇과 첨단 기계설비를 통해 완전 자동화를 향해 발전하며, 공정 운영과 의사결정 과정에서도 AI가 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 즉, 생산성 향상과 원가 절감을 위해 AI를 제조업의 두뇌로 활용하여, 생산관리, 공정 최적화 및 자동화, 고장 예측 및 유지보수 등을 완전 자율화하는 것이 AI 자율제조의 본질입니다. 이처럼 미래 제조업이 완전 자율화된 모습을 세 가지 관점에서 살펴볼 수 있습니다. 자율제조 미래는 "모든 걸 AI가 관리/감독/수행" 첫째, AI 자율제조를 구성하는 핵심 기술별 시각입니다. 공장, 시설 또는 장비에서 데이터를 수집하는 기술과 이를 효율적으로 전처리하는 기술, 인공지능 모델링하는 기술, 이를 디지털트윈에 심어서 다시 실제 시스템에 최적화/예지보전/불량탐지 등에 적용하는 기술입니다. AI 자율제조의 미래상은 이 모든 기술을 인공지능이 관리/감독/수행하는 것입니다. 즉, 데이터 수집도 인공지능이 최적으로 명령하여 진행하고, 전처리도 인공지능이 하며, 인공지능 모델링 종류 및 모델링 구조 선정도 인공지능이 합니다. 최적 모델링의 적용도 인공지능이 수행하여 완전 자동화를 넘어 완전 자율화 되는 제조가 되는 것입니다. 둘째, 기술 개발의 시간적 흐름을 따라 단계별 발전 과정을 조망해보면 이렇습니다. AI 자율제조 기술에 이르기 위해서는 데이터 모니터링, 데이터 분석/진단, 예측/최적화, 자율 의사결정, 완전 자율화 단계의 다섯 단계를 거쳐 기술 개발이 완성될 수 있습니다. 이때 필요한 기능과 기술을 보면, 처음에는 데이터 파이프라인을 구축하고, 수집하여 전처리하고, 모니터링합니다. 2단계에서는 모은 데이터를 인공지능 모델링하고, 3단계에서는 모델링을 사용하여 최적화/예지보전/이상탐지 등을 수행할 것입니다. 4단계에서는 부분적인 강화학습을 통해 자율 의사결정을 수행하여 5단계인 자율화로 나아갈 것입니다. 셋째, 기술 적용 범위의 확장성을 기준으로 살펴보면 단위 공정 모듈 수준의 인공지능 모델링에서 출발해 여러 공정 모듈이 더해진 제조 장비 수준으로 확장됩니다. 이러한 여러 장비와 로봇 또는 이송계로 구성된 하나의 제조 라인 수준으로 확대되어 나중에는 제조 공장 레벨, 회사 레벨로 확장되어 나갈 것입니다. AI 자율제조 기술이 성공적으로 정착되기 위해서는 국가 차원의 디지털 전환 정책이 필수적입니다. 한국은 제조업, 특히 기계산업을 중심으로 생산성 향상과 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 포괄적인 전략을 마련하고 있으며, 정부는 산업 데이터와 AI, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 제조업의 혁신을 가속화하고 있으며, 데이터 표준화를 통해 기업 간 협업을 촉진해 디지털화된 제조 혁신 생태계를 구축하고 있습니다. 미국이나 중국, 일본, 독일도 제조공정 디지털화 전환에 속도를 내고 있습니다. 그럼 우리나라는 어떻게 해야할까요. TRL 7~8 수준 실증 상용화 위해선 DX 전문 공간 필요 우선 AI 자율제조를 가속화 하기 위해 국내에서도 디지털전환 허브 센터(DX 허브) 구축이 필요합니다. 현재 국내 기계산업의 AI/DX 지원을 위한 인프라가 부족해 중소기업의 DX 도입률이 10% 미만(중소기업연구원, 2023)에 불과한 상황입니다. AI/DX 기술을 활용할 수 있는 인재 부족으로 인해 기업들이 디지털 전환을 적극적으로 추진하지 못하고 있습니다. DX 허브는 디지털 트윈과 실제 제조 환경을 연결하는 실증 공간, AI/DX 교육 및 기술 검증을 수행하는 전문 기관, 산업현장에서 기술 이전과 확산을 촉진하는 협력 거점으로 기능해야 합니다. 기존 분산된 공간에서는 기술성숙도(TRL) 5~6 수준까지만 실현 가능하지만, TRL 7~8 수준의 실증 및 상용화를 위해서는 DX 전문 공간이 필요합니다. 이를 통해 제품 개발 비용 절감, 품질 개선, 외산 소프트웨어 대체 등 실질적인 산업적 효과를 창출할 수 있을 것입니다. AI 자율제조는 기계산업의 디지털전환을 통해 필연적으로 나아가야 할 방향입니다. 한국이 글로벌 제조업 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 디지털 전환 인프라 구축, 디지털 인재 양성, 제조업의 AI/DX 적용 확대, 디지털 트윈 기반의 실증 및 기술 확산이 절실합니다. DX 허브 센터를 중심으로 제조업 전반의 디지털 혁신이 가속화된다면, 한국은 글로벌 제조 패러다임 변화 속에서 주도적인 위치를 확보할 수 있을 것입니다.

2025.04.01 15:25이택민 컬럼니스트

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