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'로봇 AI'통합검색 결과 입니다. (385건)

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[현장] 세계 첫 피지컬 AI 패션쇼…"인간과 로봇의 공존을 입히다"

갤럭시코퍼레이션이 세계 최초 피지컬 AI 패션쇼를 열고 인간과 로봇이 공존하는 미래 비전을 공개했다. 갤럭시코퍼레이션은 28일 서울 강동구 갤럭시 로봇 파크에서 '마하33(MACH 33) : 피지컬 AI 패션쇼'를 개최했다. 이번 패션쇼는 로봇 기술 시연이나 일회성 퍼포먼스를 넘어 인간의 철학과 감성을 피지컬 AI에 투영한 새로운 형태의 미래형 런웨이로 꾸며졌다. 우주 향한 '마하33'에 담은 공존 메시지 이날 패션쇼에선 갤럭시코퍼레이션이 론칭한 로봇 패션 브랜드 '마하 33(MACH 33)'이 소개됐다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표는 "브랜드명 '마하33'에 인간이 지구를 벗어나 우주로 진출하는 데 필요한 최소 속도라는 의미를 담았다"며 "인간과 로봇이 공존하는 세상을 꿈꾸며 이 브랜드를 선보이게 되었다"고 브랜드명을 소개했다. 물리적 한계를 넘어 우주로 향하듯 인간과 로봇이 함께 살아가는 새로운 미래로 도약하겠다는 비전을 상징한다. 이어 "언젠가는 누구나 핸드폰을 하나씩 가지고 있는 것처럼 로봇과 함께하는 세상이 올 것"이라며 "사람이 로봇의 패션을 따라 입고, 로봇이 사람의 옷을 입으며 자신만의 패션을 공유하는 미래가 곧 올 거라 믿는다"고 포부를 밝혔다. 마하33의 첫 타겟은 어린이로 설정됐다. 빠르면 올해 연말 안에 실제 판매 및 론칭을 준비 중이다. 최 대표는 "어린아이들이 본인의 로봇과 함께 걸어 다니고 춤을 추며 패션을 공유할 때 분명히 감성이 공유될 것"이라며 "로봇이 가진 따뜻함을 아이들은 분명히 느낄 수 있다"고 덧붙였다. 사랑, 행복, 가족… 10가지 철학 담은 로봇 의상 이번 쇼에서 선보인 의상은 총 10벌이다. 사랑, 행복, 꿈, 사상, 가족, 무한, 초인류, 마하, 사람, 우주 등 갤럭시코퍼레이션의 10가지 핵심 철학을 바탕으로 기획되었다. 무대 위에서는 의상을 착용한 모델과 10대의 로봇이 스스로 움직이며 춤을 추는 자동화 퍼포먼스를 선보였다. 안무가의 움직임을 로봇에 입혀 차가운 금속의 로봇이 인간 고유의 가치인 사랑과 행복을 실현하는 상상력을 콘텐츠로 시각화했다는 설명이다. 패션쇼 외에도 사람이 로봇을 직접 조종해 경쟁하는 '로봇 킥복싱' 대회도 함께 열렸다. 수십 번의 시행착오 끝에 완성된 '공학적 로봇 패션' 최 대표는 로봇에 맞춘 의상을 제작하기 위해 사람과 다른 구조와 배터리 발열 문제를 해결하기 위해 '공학적 보안 설계'를 도입했다고 밝혔다. 그는 "로봇은 사람과 체형이 다르고 내장된 배터리가 있다"며 "의상이 배터리 부위를 가리면 발열 속도가 빨라져 80도 이상을 넘어가게 되고 결국 로봇이 멈춰버린다"고 설명했다. 갤럭시코퍼레이션은 수십 번의 반복 테스트 끝에 로봇이 과열되어 멈추는 현상을 방지하는 공학적 의상을 구현해 내는 데 성공했다. 약 6~7개월 동안 본질적인 고민을 거듭하며 준비한 결과물이다. 최용호 대표는 "우리가 고민하는 AI의 미래는 피지컬 AI를 넘어선 '감성 AI(Emotional AI)'에 있다"며 "로봇도 사람처럼 마음이 따뜻하고 서로 다 개성을 가진 채 사랑까지 나누는 세상이 올 것이라 믿는다"고 말했다. 이어 "마하33은 'AI를 두려워할 것인가, 공존할 것인가'에 대한 갤럭시의 답"이라며 "우리는 단순히 기술을 만드는 기업이 아니라 인간과 기술이 가장 아름답게 공존하는 미래를 설계하고 있다"고 강조했다.

2026.05.28 17:55남혁우 기자

폴라리스AI, 휴머노이드 로봇 실무 교육…SDK 기반 현장 적용 검토

폴라리스AI가 휴머노이드 로봇을 국내 산업 현장에 적용하기 위한 실무 역량 확보에 나섰다. 폴라리스AI는 유비테크로보틱스 본사 엔지니어들과 산업용 휴머노이드 로봇 '워커 S2' 구동과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 기반 2차 개발 교육을 진행했다고 28일 밝혔다. 이번 트레이닝에서는 로봇 동작 제어를 위한 개발 환경과 코딩 파일이 공유됐다. 손 관절 움직임 등 주요 동작 제어 방식에 대한 기술 교육도 이뤄졌다. 폴라리스AI는 이번 과정을 단순 제품 소개나 전시 차원을 넘어 실제 산업현장 작업 시나리오를 소프트웨어(SW)로 구현하고 조정할 수 있는 기반으로 봤다. 박스 이동 등 기본 작업 수행 과정을 확인하며 물류·제조·검사·조립 분야 적용 가능성도 검토했다. 워커 S2는 유비테크가 산업현장 적용을 목표로 개발한 차세대 휴머노이드 로봇이다. 해당 로봇은 자율 배터리 교체 기능과 최대 15킬로그램 수준 작업 하중 처리 능력을 갖춘 산업용 플랫폼이다. 폴라리스AI는 이번 기술 트레이닝을 계기로 국내 산업 환경에 맞는 휴머노이드 로봇 활용 모델을 단계적으로 구체화할 계획이다. 폴라리스그룹이 제조 기반 계열사를 보유하고 있어 실제 공정 특성과 운영 환경을 고려한 적용 가능성을 검토할 수 있다는 설명이다. 폴라리스그룹은 폴라리스세원, 폴라리스우노, 폴라리스AI파마 등을 계열사로 두고 있다. 자동차 부품, 소재, 바이오·헬스케어 제조 공정을 바탕으로 부품 이송, 반복 조립, 포장, 검사 보조, 품질관리, 설비 점검 등 작업 시나리오를 발굴할 방침이다. 휴머노이드 로봇을 국내 현장에 적용하려면 하드웨어 공급뿐 아니라 작업 환경 분석과 동작 시나리오 설계가 필요하다. SDK 기반 제어, 고객사별 커스터마이징, 유지보수 체계도 갖춰야 한다. 폴라리스그룹은 SW 제어와 현장 적용 역량을 우선 확보해 한국형 피지컬 AI 사업모델을 구체화할 방침이다. 향후 고객사별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 확장할 수 있는 기반도 마련한다는 구상이다. 최근 글로벌 시장에서도 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇 경쟁이 빠르게 확산하고 있다. 엔비디아와 테슬라, 피규어AI, 아질리티로보틱스 등 글로벌 기업들은 제조·물류 현장을 중심으로 인간형 로봇 실증과 상용화에 속도를 내고 있다. 폴라리스 관계자는 "휴머노이드 로봇 시장은 아직 초기 단계인 만큼 과장된 도입 선언보다 현장 적용 역량을 차근차근 축적하는 것이 중요하다"며 "SDK 기반 2차 개발, 작업 시나리오 설계, 고객사별 적용 검토를 통해 국내 제조·물류 현장 생산성 개선에 기여할 수 있는 방향으로 사업을 전개하겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 17:29김미정 기자

"쓸만한 휴머노이드 20년 걸린다"...산학연, 로봇 상용화 환상 경고

비용과 개발 난도 문제로 휴머노이드 상용화가 20년 이상 걸릴 것이란 전망이 나왔다. 박종우 서울대 교수(기계항공공학부)는 28일 서울 양재에서 열린 '한국전자통신연구원(ETRI) 창립 50주년 기념 포럼'에서 "휴머노이드는 분명 (상용화)되겠지만, 쓸만한 휴머노이드가 나오려면 20년이 걸릴 것"이라며 "실험실에서 완벽히 돌아가는 휴머노이드가 나와도, 그로부터 최소 5~10년이 추가로 필요하다"고 말했다. 박 교수는 로봇 공학계의 고질적 난제 '모라벡의 역설'을 들어 휴머노이드 상용화의 높은 벽을 설명했다. 모라벡의 역설이란 인간에게 어려운 미적분 연산이나 체스 등은 컴퓨터에 쉽지만, 인간이 특별한 의식 없이 행하는 걷기, 물건 집기 등은 로봇에 극도로 어렵다는 원칙이다. 박 교수는 "춤을 추거나 발차기를 하는 등의 복잡하고 정형화된 행동은 쉽게 구현할 수 있지만, 단순해 보이는 문고리 돌리기, 볼트 조이기, 가위질 같은 조작 작업은 여전히 잘 못한다"고 설명했다. 박 교수는 현재 로봇 진영이 겪는 또 다른 오류로 '빅데이터 수집의 착시'를 지적했다. 흔히 인공지능(AI) 학습을 위해 데이터의 양이 많을수록 좋다고 믿지만, 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 분야에서는 양보다 '작업에 꼭 필요한 양질의 데이터'가 필수라고 그는 강조했다. 박 교수는 "유튜브로 화장실·바닥 청소 영상을 10시간 이상 시청각 학습을 시켜봤자 로봇 제어에는 실질적인 도움이 되지 않는다"며 "빗자루를 써야 한다거나 스펀지로 거울을 닦아야 한다는 식의 표면적 지식은 일반 언어 모델도 충분히 답변할 수 있는 수준"이라고 말했다. 이어 "로봇에 정작 중요한 데이터는 거울을 닦을 때 접촉면에 '얼마나 세게 눌러야 하는가'에 대한 힘 제어 데이터나, 빗자루를 쓸 때 손목의 미세한 각도와 마찰력 등 보이지 않는 '물리적 상호작용' 데이터"라며 "이러한 데이터는 글로벌 표준 없이 파편화돼 있어 수집이 극히 어렵다"고 덧붙였다. 또한 그는 많은 이들이 휴머노이드 로봇의 조기 상용화 가능성을 자율주행 기술의 발전 속도와 비교하곤 하지만, 자율주행 기술 이면을 보면 로봇 자율제어가 얼마나 험난한 길인지 알 수 있다고 꼬집었다. 박 교수는 "현재 상용화된 자율주행은 완전한 자율이 아니고, 기업들이 후방에 원격 관제탑을 두고 수십 명의 엔지니어가 대기하며 시스템이 막힐 때마다 사람이 직접 명령을 내린다"고 말했다. 그러면서 "자동차는 차선이 존재하고 '가다, 서다, 좌·우회전'이라는 2차원 평면의 명확한 제어 규칙이 있지만, 물리 로봇은 규격화되지 않은 비구조적인 3차원 공간 환경에서 수많은 관절을 동시 제어해야 하므로 시스템 복잡성이 자동차와 비교가 되지 않는다"고 설명했다. "비정형 공정, 실패 시 비용 커 ROI 안 나와" 김승환 LG AI연구원 상무 역시 휴머노이드 도입의 현실적 어려움을 지적했다. 김 상무는 "현재 제조 공정의 80%는 이미 자동화돼 있다. 나머지 자동화되지 않은 20%는 매번 위치나 각도가 달라지는 비정형 공정인데, 이 영역은 기술 난도가 너무 높고 실패 시 발생하는 수율 저하 비용이 커서 실제 도입률이 매우 낮다"며 "휴머노이드를 지금 당장 도입한다면 투자 대비 효율(ROI)을 뽑아내기 어렵다"고 말했다. 다만 김 상무는 "유해물질 공정, 고위험 작업, 반복적이지만 예외가 많은 공정 등에서 휴머노이드가 효과적으로 사용될 수 있다"며 "현재 모든 제조 공정과 설비·도구가 사람을 기준으로 설계돼 있어 환경 호환성을 가진 휴머노이드가 제조현장 투입에 용이하다"고 말했다.

2026.05.28 17:19진운용 기자

ETRI 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0 공개

한국전자통신연구원(ETRI)이 오는 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0과 데이터셋을 공개한다. ETRI는 28일 서울 양재 엘타워 엘하우스홀에서 'AI 최종병기, 피지컬 AI로 가는 길'을 주제로 창립 50주년 기념 두 번째 포럼을 개최했다. 이날 행사에는 이도규 과기정통부 정보통신정책실장과 김승환 LG AI연구원 상무, 박종우 서울대 교수, ETRI 김명주 및 유원필 소장을 비롯한등 산·학·연·관 전문가 200여 명이 모인 가운데 진행됐다. 이 포럼에서 네 번째 연사로 나선 유원필 인공지능창의연구소장은 "ETRI는 현재 브레인 중심으로 기술 개발을 진행중"이라며 로봇 파운데이션 모델 공개 일정을 밝혔다. 유 소장은 'AI 로봇 경쟁력 강화 방안과 ETRI의 역할'을 주제로 강연하며 "로봇 가치의 30% 이상이 브레인이다. 또 지능중심 공급망 재편이 예상된다. 피지컬 AI 등 지능중심 전략을 제안할 필요가 있다"고 강조했다. 유 소장은 한국 AI 경쟁력을 분석하며 "AI 원천 기술 분야 역량 수준은 선도국 대비 19%, 로봇지능 분야 기술(AI, 데이터, 학습플랫폼, 시스템SW) 역량은 선도국 대비 50%"라며 "생태계도 로봇지능 분야는 초기 단계다. 강력한 혁신 주체도 없다. 로봇개발 사일로화가 진행되는 이유"라며 "자체적인 로봇지능 개발을 위한 기업도 태부족하다"고 지적했다. 한국의 로봇 지능경쟁 돌파구 방안으로 유 소장은 ▲메타 RFM(로봇 파운데이션 모델) 유연 로봇 지능 개발 ▲자율성장 AI로봇 (공생협력형) 생태계 구축 ▲로봇 범용지능과 전문지능 통합 및 확장과 개방형 플랫폼 구축 ▲데이터 전략 자산화 등을 제시했다. 유 소장은 또 "올해말까지 단체 표준이 나올 것"이라며 "오는 9월엔 로봇 파운데이션모델 V1.0과 데이터셋 공개, 오는 11월엔 자율성장 AI 로봇 참조 시스템을 선보일 것"이라고 말했다. 이에 앞서 첫 주제 발표에 나선 김승환 LG AI연구원 상무는 '피지컬 AI시대, 산업현장과 우리의 방향'에 대해 강연하며 산업현장 중심으로 AI현안을 풀었다. 김 상무는 에이전틱 AI현장 적용을 위해 해결해야할 일로 ▲시스템에대한 신뢰도와 투명성 확보 ▲지속적 자가학습을 통한 AI의 자율적 성능 고도화 ▲로우-레터러시 기반 현장 밀착형 '실시간 지능' 구현을 꼽았다. 또 "산업현장 전체 공정의 80%는 이미 자동화돼 있고, 케이블 체결과 같은 비정형 공정의 자동화율은 5% 미만이다. 비정형 작업은 ROI 확보가 어렵다"며 "그럼에도 산업현장에 피지컬 AI를 적용해야 할 것"이라고 언급했다. 이유로는 ▲유해물질 공정에서의 안전 ▲반복작업이지만 예외가 많은 공정 ▲고온, 고위험 작업을 제시했다. 두 번째 강연은 박종우 서울대 교수가 '피지컬 AI가 이끄는 산업 대전환'을 주제로, 세 번째 강연은 김명주 인공지능안전연구소장이 안전·권리·통제를 최우선 가치로 두는 'ETRI AI로봇 강령을 주제로 마이크를 잡았다. 이어진 패널토론에서는 김승환 LG AI연구원 상무, 박재형 KT 프론티어 AI랩 리더, 박종우 서울대 교수, 김민재 NC AI CTO, 유지환 KAIST 교수, 유원필 인공지능창의연구소장 등이 참여해 산·학·연 각 분야 관점에서 피지컬 AI 기술 융합과 산업 변화 방향을 폭넓게 논의했다. 한편 박세웅 ETRI 원장은 환영사에서 "주제에 쓰인 최종병기라는 단어가 마치 전쟁터 나가는 느낌이 든다. 이거 안되면 어떻게하나라는 절박감도 있다"며 “이 자리는 생성형 AI를 넘어 로봇·자율주행 등 물리 세계와 결합하는 '피지컬 AI' 시대를 준비하기 위해 마련한 자리"라고 강조했다.

2026.05.28 16:12박희범 기자

브릴스-인하대, 로봇·AI 인재 양성 맞손

로봇 모듈화 플랫폼 솔루션 기업 브릴스가 인하대학교와 손잡고 첨단 로봇 및 인공지능(AI) 분야의 실무형 미래 인재 양성에 나선다. 브릴스는 지난 26일 인하대학교 본관에서 전진 브릴스 대표이사와 조명우 인하대학교 총장 등 양 기관 주요 관계자들이 참석한 가운데 '일학습병행 기반 산학협력 업무협약(MOU)'을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 브릴스가 보유한 로봇 모듈화 기술과 인하대의 인적 자원을 결합해 인천 지역의 로봇 산업 글로벌 경쟁력을 강화하기 위해 마련됐다. 양 기관은 이번 협약에 따라 ▲일학습병행 사업 연계 로봇·AI 직무 특화 맞춤형 인력 양성 ▲현장 중심 공동 교육과정 개발 및 기술 교류 ▲실습생 능력을 위한 인적·물적 인프라 협력 ▲우수 학습자의 취업 연계 지원 등을 공동 추진한다. 이와 함께 브릴스 임직원이 인하대 특수대학원에 진학할 경우 장학금을 지원하는 등 실질적인 상생 협력 네트워크도 구축하기로 했다. 전 대표는 "로봇과 AI 산업의 글로벌 경쟁력을 높이기 위해서는 현장 맞춤형 인재 확보가 필수적"이라며 "인하대와의 긴밀한 협력을 통해 지역 고용 창출에 기여하고 글로벌 스마트 제조 시장으로의 확장을 가속화하겠다"고 말했다.

2026.05.27 19:05진운용 기자

[현장] "휴머노이드, 춤 잘춘다고 일까지 잘하진 않아"

"최근 휴머노이드가 춤을 추거나 달리는 모습은 쉽게 볼 수 있습니다. 하지만 제조·물류 현장에서 안정적으로 일하는 것은 또 다른 문제입니다. 단순히 잘 움직이는 로봇을 넘어 현장 데이터를 학습하고 작업을 배분, 관리하는 플랫폼이 뒷받침돼야 합니다." 손동신 LG CNS 위원은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 LG CNS AX 페어 2026에서 휴머노이드가 실제 제조·물류 현장에 안정적으로 투입되기 위한 조건을 제시했다. 손 위원은 최근 휴머노이드 기술이 빠르게 발전하고 있지만 산업 현장 적용은 또 다른 과제라고 짚었다. 걷고 뛰고 춤추는 능력만으로는 부족하고, 실제 제조·물류 현장에서 반복적인 작업을 수행하며 여러 대의 로봇이 동시에 협업할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "휴머노이드가 산업 현장에서 쓰이기 위해서는 사람처럼 움직이는 것을 넘어 일하는 방법을 배워야 한다"며 "기존 작업 매뉴얼과 현장 데이터를 로봇이 이해하고 스스로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. LG CNS는 이를 위한 해법으로 로봇 플랫폼 피지컬웍스(Physical Works)를 제시했다. 피지컬웍스는 로봇 학습 플랫폼 '포지(Forge)'와 운영 플랫폼 '바톤(Baton)'으로 구성된다. 포지는 로봇이 현장 작업을 익히는 학습 플랫폼이다. 작업자의 행동 데이터와 시뮬레이션 데이터를 수집·정제하고 이를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 학습시킨다. 학습이 끝난 모델은 검증을 거쳐 실제 로봇에 탑재된다. 바톤은 현장에 투입된 로봇을 통합 운영하는 플랫폼이다. 손 위원은 "바톤은 로봇 워크포스를 관리하는 작업반장 역할"이라며 "여러 제조사의 다양한 로봇에 작업을 배정하고 실시간으로 작업 순서와 이동 경로를 최적화한다"고 설명했다. 그는 휴머노이드 도입은 단순히 로봇 한두 대를 현장에 배치하는 데서 끝나는 문제가 아니라고 강조했다. 실제 생산 현장에서는 작업 순서와 동선이 시시각각 바뀌고, 여러 종류의 로봇과 사람, 설비가 동시에 움직이는 만큼 이를 실시간으로 조율할 수 있는 운영 체계가 필요하다는 설명이다. 손동신 위원은 "학습부터 운영, 유지보수, 성과 관리까지 로봇의 전체 라이프사이클을 연결하는 플랫폼이 필요하다"며 "궁극적으로는 변화하는 현장 상황에 맞춰 로봇이 스스로 판단하고 대응하면서 생산성과 효율을 극대화하는 '다이내믹 팩토리'를 구현하는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "LG CNS는 피지컬웍스를 통해 개별 로봇의 물리적 지능을 넘어 공장과 물류센터 전체가 하나의 지능처럼 작동하는 '피지컬 AI' 환경을 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.27 17:33남혁우 기자

성심당 '튀김소보로' 판별 AI 모델, 반도체 기판 불량 잡는 '비전 AI 모델' 닮아

“일상 속 경제활동에 녹아든 인공지능(AI)이 제가 강조해 온 제조업 인공지능전환(M.AX)의 방향과 놀라울 정도로 닮아 있다는 것을 새삼 깨달았습니다.” 27일 대전 성심당 롯데백화점 대전점을 둘러본 김정관 산업통상부 장관은 “빵의 튀김 결과를 판별하는 AI가 M.AX에서 철판 균열이나 반도체 기판 불량을 판별하는 '비전 AI 모델'과 기술적으로 유사하다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “M.AX가 주력제조업이나 첨단 산업에 국한하지 않고 소상공인과 서비스업 등 경제 전반에 적용될 수 있는 강력한 정책임을 입증하고 있다”며 “이러한 기술과 과제가 얼라이언스를 통해 확산하고 고도화하면 M.AX의 혁신 선순환 구조가 완성되는 것”이라고 덧붙였다. 성심당 롯데백화점 대전점은 AI와 로봇 기술을 활용해 튀겨낸 성심당 튀김 소보로를 맛볼 수 있는 매장이다. 튀김소보로 매장엔 튀기기 위해 선반에 가지런히 놓인 빵을 튀김기름 앞까지 운반하는 로봇팔과 다 튀긴 튀김소보로를 낱개 포장하는 로봇팔, 그리고 튀김소보로가 제대로 튀겨졌는지 확인하는 AI 센서와 모니터가 구축돼 있다. 하루에 1만~1만 5000개의 튀김소보로를 만들어 내는 매장은 온도가 36~42도에 이를 정도로 덥다. AI와 로봇이 뜨거운 기름 앞에서 땀 흘리는 제빵장인의 수고를 덜어주고 있다. 산업부는 성심당 등 모범사례들이 산업 생태계 전반으로 확산할 수 있도록 2026년 M.AX 예산 1조 2000억원을 활용해 제조 AI, 로봇 등 핵심기술 개발 등에 정책적 역량을 집중한다는 계획이다. 산업부는 성과를 제조현장 뿐만 아니라 식품·화장품·호텔 등 일상생활로 퍼뜨리는 '국민 체감형 프로젝트'를 확대할 계획이다. 성심당은 고온의 작업환경에서 고강도 반복 작업이 수행되는 튀김소보로 제조 공정에 AI 로봇을 도입한다. 반죽부터 빵 뒤집기, 튀김 정도·크기 등 불량 판정, 완제품 포장까지의 과정을 자동화해 생산성을 20% 향상한다는 계획이다. 안동 화곡양조장은 명인의 숙련도에 의존해 장시간 작업해야 하는 발효조 교반작업에 AI와 로봇을 적용한다. 발효조 상태 판단, 교반 타이밍·강도 등 암묵지를 로봇에 학습시키고 작업을 수행하게 해 제품 품질을 균일화하고 작업자 피로를 완화한다는 계획이다. 이 외에도 장충동 왕족발 보쌈의 AI 기반 불량육 선별 및 정량 포장 시스템, 육군 스마트물류센터의 보급품 분류·포장 로봇 실증 등이 국민 체감프로젝트의 일환으로 추진되고 있다. 이날 성심당 M.AX 현장 방문과 연계한 '국민체감 M.AX 현장 확산 간담회'에서 참석 기업들은 성공적인 제조 AX를 위해 AI 모델을 개발하는 공급기업의 역량 강화가 필수적이며 개발된 솔루션이 현장에 체계적으로 확산할 수 있도록 정부 지원이 확대돼야 한다고 입을 모았다. 임영진 성심당(로쏘) 대표는 “M.AX로 튀김 소보로 제작을 위해 뜨거운 열기를 견뎌야 했던 직원 고생을 경감할 수 있기를 기대한다”며 “이번에 도입한 AI 모델·로봇을 더욱 고도화해 다른 지점으로도 확산하는 방안을 긍정적으로 검토하겠다”고 밝혔다. 성심당 프로젝트에 AI솔루션 도입을 담당한 이한 로이랩스 대표는 “이번 프로젝트를 계기로 새로운 부문의 레퍼런스도 확보할 수 있었다”며 “제조현장을 넘어 식품·F&B 등 새로운 분야로의 사업 확대가 기대된다”고 말했다. 김 장관은 “'대전 시민과의 나눔'과 같이 선한 영향력을 확산하며 대전의 아이콘으로 자리잡은 성심당처럼 M.AX 얼라이언스도 대한민국 제조업과 경제를 지키는 혁신의 아이콘이 될 것”이라고 밝혔다. 산업부는 제조 AI·로봇 등의 핵심기술을 M.AX 얼라이언스를 중심으로 신속하게 개발하고 관계부처와의 긴밀한 협력을 통해 성과가 경제 전반에 빠르게 확산한다는 계획이다.

2026.05.27 16:16주문정 기자

"제조업 AX 성패, 암묵지 표준화에 달렸다"

국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 고도화하기 위해 이질적 데이터를 규격화하고, 사후학습을 지원하는 신경망처리장치(NPU) 개발이 시급하다는 지적이 나왔다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 중심 완전 자동화를 구현하려면 현장 숙련공의 노하우인 '암묵지'를 데이터화하고, 이를 저비용·고효율로 학습할 수 있는 국산 반도체 생태계가 뒷받침돼야 한다는 내용이다. 차석근 첨단제조표준화포럼 위원장은 27일 서울 양재에서 개최된 '2026 시스템-반도체 포럼'에서 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 때"라며 "AX 성패는 결국 생산현장에서 다이내믹하게 움직이는 유효 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 차 위원장은 "센싱 기술로 현장에 숨어 있는 암묵지 데이터를 끌어올려야 하고, 이를 위해 제각각인 생산현장 데이터를 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 현재 제조현장의 실제 의사결정은 표준작업지침서(SOP) 같은 형식지보다 오랜 경험을 가진 숙련자 감에 크게 의존하고 있다. 차 위원장은 "베테랑 작업자들은 설비에서 발생하는 미세한 진동음, 제품의 색상 변화, 당일 습도 등 정형화되지 않은 조건을 종합 판단해 공정 변수를 미세 조정한다"고 말했다. 문제는 이러한 판단의 근거가 문서화되지 않아 데이터화하기 까다롭다는 점이다. 불량 예측, 수율 최적화, 이상 탐지 등 AI를 통해 달성하고자 하는 고부가가치 자동화 영역이 바로 이 암묵지에 집중돼 있다는 점이 제조업 AX의 가장 큰 난제다. 차 위원장은 발표자료에서 "기존 형식지만 AI에 학습시킬 경우 현장의 단편적 공정만 자동화될 뿐, 제조업의 핵심 가치를 AI 모델에 담기 어렵다"고 덧붙였다. 업계는 암묵지를 기계가 인식할 수 있는 구조화·표준화된 데이터 형태로 번역하고, 이를 기반으로 생산공정을 100% 자동화하는 데 역량을 집중하고 있다. 제조 데이터의 높은 이질성은 걸림돌이다. 공장 내부에는 여러 벤더의 설비와 서로 다른 세대 장비가 혼재돼 있다. 통신 프로토콜과 단위, 샘플링 주기, 태그 명명 규칙 등이 제각각 얽혀 있다. 이에 따라 일정한 규격에 맞춰 암묵지를 정제하는 표준화 프로세스가 필수다. "피지컬 AI 시대, 학습 가능한 NPU가 핵심" 포럼에서는 '학습 기능'을 내장한 NPU 개발 필요성도 논의됐다. 장성준 한국전자기술연구원(KETI) 센터장은 "현재 시장에 나와 있는 NPU가 주로 추론 기능에 초점이 맞춰져 있는 것은 사실이지만, 미래에는 NPU가 학습 기능까지 수행하는 방향으로 나아가지 않을까 한다"고 전망했다. 장 센터장은 "로봇 파운데이션 모델은 범용 작업에 특화돼 새로운 작업에 직면했을 때는 제대로 대응하지 못할 가능성이 크다"며 "생산현장에서 발생하는 소량 샘플 데이터만으로도 실시간 학습을 수행할 수 있는 능력이 필수이고, 이때 온디바이스 NPU나 그래픽처리장치(GPU)가 경량 학습을 지원할 수 있어야 한다"고 짚었다. 아울러 제조현장 내 온프레미스 환경에서 사후학습과 파인튜닝(미세조정) 역할이 커지고 있다고 덧붙였다. 그는 "중앙 GPU 데이터센터에서 1차로 학습된 거대 모델을 가져와 각 팩토리의 고유 데이터에 맞게 파인튜닝하는 과정이 핵심"이라며 "이 과정에서 NPU가 같이 학습을 담당할 수 있으면 총소유비용(TCO)이 절감될 것"이라고 설명했다. 다만 장 센터장은 "현재 국내 반도체 생태계에는 학습 기능을 지원하는 토종 NPU가 전무한 실정"이라며 "아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움이나 구글의 텐서처리장치(TPU)처럼 국내에서도 학습을 지원하는 NPU가 나와야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:09진운용 기자

메디인테크, 국책과제 맡아 'AI 로봇 내시경' 플랫폼 개발 박차

메디인테크(대표 이치원)가 'AI 로봇 내시경' 플랫폼 개발을 본격화 한다. 회사는 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업의 'AI 기반 자율 조향 및 초정밀 치료 술기 자동화 기술이 적용된 전동식 연성 내시경 및 차세대 지능형 로봇 내시경 플랫폼 개발' 과제 주관기업으로 선정됐다고 27일 밝혔다. 이번 연구개발사업은 과기정통부·산업부·복지부·식약처 등이 올해부터 2032년까지 7년간 총 9408억원(국고 8383억원·민자 1025억원)을 투입하는 사업이다. 글로벌 플래그십 의료기기 개발과 필수의료기기 국산화 등을 목표로 기초·원천 연구부터 제품화, 임상, 인허가까지 의료기기 연구개발의 전주기를 지원한다. 메디인테크는 인공지능 기반 자율 조향 및 초정밀 치료 술기 자동화 기술이 적용된 전동식 연성 내시경 및 차세대 지능형 로봇 내시경 플랫폼 개발이 목표다. 특히 AI 기반 자율 조향, 다자유도 다관절 수술 기구, 지능형 햅틱 마스터-슬레이브 로봇 플랫폼 등 핵심 원천 기술 개발과 글로벌 상용화 전 과정을 총괄하게 된다. 메디인테크는 2031년까지 총 220억원 규모의 연구를 수행한다. 메디인테크는 이번 과제를 통해 기술적 핵심인 AI 융합 자율 조향과 차세대 로봇 내시경 플랫폼을 바탕으로 진단부터 치료까지 내시경 수술 전주기 자동화를 구현한다. 특히 상·하부 위장관 진단용 내시경을 넘어 십이지장경, 소형 담도경 등 특수 진단·치료 기기로 라인업을 확장한다. 아울러 다자유도 기반 초소형 다관절 수술 기구를 연동해, 좁고 굴곡진 장관 내에서도 병변의 정밀 파지·견인·절개·봉합 등 고난도 치료 술기를 지원하는 초정밀 치료 로보틱스 기술을 개발할 예정이다. 메디인테크는 향후 진단부터 고난도 치료까지 전주기를 아우르는 차세대 지능형 로봇 내시경 통합 플랫폼을 구축하고, 이를 '인티온' 브랜드로 고도화한다는 구상이다. 인티온은 향후 메디인테크의 전동식 내시경, AI 자율조향, 로보틱스 제어, 초정밀 치료 술기 자동화 기술을 아우르는 통합 플랫폼 브랜드다. 기존의 글로벌 연성 내시경 시장은 일본 3사가 95% 이상을 과점하고 있으며, 50년 이상 기계식 수동 조작 방식에서 사실상 진전이 없는 상태였다. 이치원 메디인테크 대표는 "의료에 기술을 담겠다는 사명에 맞게, 로보틱스와 AI 기술을 다양한 의료기기에 접목해 의사에게는 편리함을, 환자에게는 안전을 선물하겠다는 목표를 입증해가고 있다"며 "진단부터 치료까지 전 과정을 지원하는 피지컬AI 플랫폼으로 진화하여 의료의 상향 평준화를 이룰 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.05.27 08:57백봉삼 기자

딥엑스, 컴퓨텍스서 30여 글로벌 기업과 피지컬 AI 협력

AI 반도체 기업 딥엑스가 다음달 2일부터 5일까지 대만 타이베이에서 열리는 IT 전시회 '컴퓨텍스 타이베이 2026'에 참가해 글로벌 양산 협력 생태계를 공개한다고 26일 밝혔다. 딥엑스는 이번 전시회에서 단독 전시관을 운영한다. 아울러 로봇 플랫폼, 스마트 인프라, 지능형 영상 보안, 스마트팩토리, 온디바이스 OCR, 스마트 헬스케어, AI NAS, 온프레미스 엣지 서버 등 다양한 산업 시스템에 적용 가능한 피지컬 AI 솔루션을 선보일 예정이다. 피지컬 AI는 클라우드 중심의 연산에서 벗어나 로봇, 공장, 보안 시스템 등 실제 물리적 기기 내부에서 즉각적으로 작동하는 초저전력·고성능 온디바이스 AI 인프라를 의미한다. 이번 전시의 핵심은 딥엑스 1세대 양산형 AI 반도체 및 모듈 제품군이 대만 현지 및 글로벌 하드웨어 제조사들의 공식 부스에 탑재된다는 점이다. 협력사로는 어드밴텍, 애즈락, MSI, 에이온, 큐냅, 바이오스타, 에이페이서, 라너 등 30여개 글로벌 하드웨어 제조 및 시스템 통합(SI) 기업들이 참여한다. 로봇 분야에서는 어드밴텍과 협력해 저전력·저발열 기반의 로봇 제어 및 인식 플랫폼을 시연한다. 공간 분석 및 영상 보안 분야에서는 에이온 등과 손잡고 실시간 객체 인식 및 혼잡도 분석이 가능한 비전 AI 솔루션을 제시하며, 별도의 고전력 GPU 없이 다채널 영상 분석을 수행하는 저전력 가속 구조를 선보인다. 스마트팩토리 분야에서는 iEi, 포트웰 등과 제조 공정 검사용 온디바이스 OCR을, 스토리지 분야에서는 큐냅과 연계해 자체 데이터 분류와 지능형 검색을 수행하는 저전력 AI NAS 플랫폼을 각각 공개한다. 아울러 라너, 슈퍼마이크로 등과 협력해 기존 GPGPU 대비 총소유비용(TCO)을 낮춘 온프레미스 엣지 서버 솔루션도 전시한다. 김녹원 딥엑스 대표는 “대만은 글로벌 산업용 하드웨어의 핵심 거점이자 AI 반도체의 역량을 검증받아야 하는 주요 무대”라며 “글로벌 파트너사들과의 협력은 단순한 부품 공급을 넘어 산업별 완성형 AI 솔루션을 함께 설계하고 검증하는 기술 연동 파트너십인 만큼, 하드웨어 생태계와 함께 글로벌 피지컬 AI 인프라 시장 개척을 가속하겠다”고 말했다.

2026.05.26 13:52전화평 기자

현대로템, HR-셰르파에 '말로 하는 지휘통제' 입힌다

현대로템이 피지컬 AI를 활용한 무인로봇 기술 개발에 속도를 낸다. 현대로템은 산업통상부와 국방과학연구소(ADD)가 각각 추진하는 무인로봇 관련 국책 연구개발 과제 2건의 수행 사업자로 최종 선정됐다고 26일 밝혔다. 선정된 과제는 '자연어 명령 기반 이종·다중 로봇 통합 관제 시스템'과 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템'이다. 산업부 과제는 다양한 무인로봇을 사람의 말과 문자 명령으로 제어하는 통합 관제 소프트웨어를 개발하는 사업이다. 지금까지는 운용자가 무인로봇을 조종하려면 별도 원격 장비를 사용해 정해진 형식의 명령을 입력해야 했다. 앞으로 통합 관제 시스템이 구현되면 적은 인력으로도 서로 다른 무인 플랫폼을 동시에 운용할 수 있을 것으로 기대된다. 현대로템은 이번에 개발하는 관제 기술을 다목적무인차량 HR-셰르파와 다족보행로봇에 적용할 계획이다. 여러 대의 HR-셰르파와 다족보행로봇을 하나의 군집 단위로 운용하는 지휘통제체계를 만들고, 이를 단계적으로 고도화한다는 구상이다. 산업부 과제는 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업으로 추진된다. 연구개발에 그치지 않고 실제 사업화 가능성을 중점적으로 보는 사업인 만큼, 상용화에 가까운 기술 완성도가 요구된다. ADD 과제는 무인로봇의 성능을 가상환경에서 시험할 수 있는 디지털 트윈 시뮬레이터와 모듈형 무인로봇 플랫폼을 개발하는 데 초점이 맞춰져 있다. 실제 장비를 투입하기 전 다양한 지형과 임무 조건을 가상으로 반복 검증할 수 있어 개발 과정의 효율성과 안전성을 높일 수 있다. 모듈형 무인로봇 플랫폼은 네 개의 다리에 탈부착식 바퀴를 적용하고, 임무에 따라 로봇팔이나 폭발물탐지장치 등을 장착할 수 있도록 설계된다. 중앙 서버와 연결되지 않은 환경에서도 현장에서 자체 판단을 할 수 있도록 엣지 AI 기술도 탑재될 예정이다. ADD 과제는 미래도전국방기술 연구개발 사업의 하나다. 군 소요가 확정되기 전 단계에서 미래 전장에 필요한 혁신 기술을 선행 개발하는 방식으로 추진된다. 현대로템은 그동안 축적한 무인로봇 개발 경험과 국내 사업 실적을 바탕으로 이번 과제 수주에 나섰다. 회사는 육군에 납품한 다목적무인차량 HR-셰르파를 비롯해 이를 개조한 무인소방로봇, 군 전력화 소요 결정을 마친 다족보행로봇 등 무인 플랫폼 제품군을 보유하고 있다. 현대로템은 지난달 ADD로부터 다목적무인차량의 가상 시험평가 체계를 구축하는 연구과제도 수주했다. 이 과제는 향후 다목적무인차량의 군 시험평가에 활용될 디지털 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 이를 위해 다양한 환경에서 HR-셰르파의 실제 주행 데이터가 수집될 예정이다. 현대로템은 현대자동차그룹의 피지컬 AI 기술 방향과 연계해 방산 부문 무인체계 기술 개발을 확대할 계획이다. 이달에는 미국 방산 기술기업 안두릴과 업무협약을 맺고 관련 협력도 강화하고 있다. 현대로템 관계자는 “국가 안보와 국민 안전을 위한 피지컬 AI 기술 고도화에 역량을 집중하고 있다”며 “앞으로도 육군이 활용할 수 있는 유·무인복합 무기체계 개발에 힘쓰겠다”고 말했다.

2026.05.26 13:30류은주 기자

[AI 리더스] 로봇계 TSMC 노리는 컨피그 "한국 제조 생태계가 우리 무기"

피지컬 인공지능(AI) 스타트업 컨피그인텔리전스가 양팔 작업에 특화된 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'CFG-1'을 앞세워 글로벌 로봇 데이터 시장의 'TSMC'를 노린다. 베트남 하노이에 세운 데이터 거점에서 하루 1테라바이트(TB) 이상의 영상을 쌓고 아마존웹서비스(AWS) 인프라 위에서 모델 학습까지 한 호흡으로 잇는 구조다. 손형목 컨피그 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 지난 21일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 지디넷코리아와 만나 "로봇 학습에 직접 활용 가능한 액션 데이터를 이 정도 규모로 생산·운영하는 사례는 아직 국내외적으로 제한적"이라고 밝혔다. 월 2만 시간, 누적 15만 시간의 로봇 학습용 영상 데이터를 쌓고 있는 컨피그는 사람의 양손 작업을 로봇이 학습 가능한 형태로 변환하는 데이터 인프라와 자체 RFM을 함께 만드는 회사다. 직접 로봇을 만들지 않고 데이터 레이어에 집중해 'TSMC형 데이터 파운드리'를 표방한다. 시드 단계부터 삼성벤처투자 주도로 삼성·현대·LG·SK가 전략적 투자자로 참여해 2700만 달러(약 370억원) 규모 투자를 유치했다. 포춘 글로벌 500대 기업을 포함한 국내외 다수 기업·연구기관과 계약을 맺고 매출을 내고 있다. "양팔이 로봇 지능의 다음 단계"…비전-언어-액션 정조준 컨피그가 만드는 CFG-1은 비전언어액션(VLA) 계열의 RFM이다. VLA는 비전 정보와 언어 지시를 바탕으로 로봇의 물리적 움직임을 생성하는 모델 구조다. 텍스트를 다루는 거대언어모델(LLM), 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 비전언어모델(VLM)에서 한 단계 더 나아가, 실제 로봇 제어를 위한 액션 출력을 포함한다. 최근 촉각·힘 등 추가 센서 모달리티를 통합하는 방향으로 확장 중이다. 현재 VLA는 로봇 파운데이션 모델을 구현하는 대표적인 접근 중 하나로 자리 잡고 있다. 컨피그가 단팔이 아닌 양팔에 집중한 이유는 시장과 기술 양쪽에 걸쳐 있다. 산업 현장에서 사람이 수행하는 작업의 대부분이 본질적으로 양손 작업이지만 기존 자동화는 주로 단팔 협동로봇 중심으로 이뤄졌다. 사람이 양손으로 수행하는 복잡한 작업을 자동화하는 영역에 훨씬 큰 사업 기회가 남아 있다고 회사가 판단한 이유다. 손 CTO는 "양팔 작업은 단순히 물체를 집어 옮기는 것을 넘어 두 팔의 역할을 나누고 서로의 상태를 이해하며 긴 시간 작업 맥락을 유지해야 한다"며 "양팔은 로봇 지능의 다음 단계"라고 강조했다. 하노이 일 1TB '데이터 공장'…사람이 직접 로봇 손 흉내 VLA 모델은 데이터가 곧 성능이다. 핵심은 '액션의 주체'를 사람으로 바꾼 발상이다. 통상 로봇 학습 데이터는 사람이 로봇을 원격조종(텔레오퍼레이션)하는 방식으로 모은다. 데이터를 10배 늘리려면 로봇도 10배 필요한 데다, 부품 고장 시 수주에서 수개월의 다운타임이 발생하는 게 한계다. 컨피그는 사람을 직접 데이터 수집 주체로 세워 이 병목을 풀었다. 이 작업이 이뤄지는 곳이 베트남 하노이의 데이터 인프라 거점이다. 수백 명 규모 작업자가 매일 다양한 양팔 동작을 수행하며 그 결과로 일 1TB 이상의 영상 데이터가 생성된다. 사람 손과 로봇 엔드이펙터 사이의 시각적·구조적 차이, 이른바 체화 간극은 두 갈래로 좁힌다. 시각 차이는 타깃 로봇 엔드이펙터를 모방한 핸드툴을 사람이 들고 작업해 메우고, 움직임 차이는 자체 액션 레이블링 모델을 통해 타깃 로봇이 학습할 수 있는 액션 표현으로 변환해 최소화한다. 적녹청(RGB) 카메라 기반 컴퓨터비전 기술로 프레임 간 손 움직임을 밀리미터 미만 정확도로 추정해 로봇 학습용 액션 정보로 변환하는 방식이다. 데이터 규모를 강조하면서도 컨피그가 진짜 무기로 꼽는 건 다양성이다. 손 CTO는 "사람들은 데이터 병목을 얘기할 때 양에 집중하지만 진짜 중요한 건 얼마나 다양한 상황·물체·액션 패턴을 밀도 있게 담았느냐"라고 밝혔다. AWS 풀스택으로 짠 '엔드 투 엔드' 파이프라인 이 대규모 데이터 흐름을 받치는 게 AWS 인프라다. 인프라 구축 초기엔 하노이에 AWS 다이렉트 커넥트 로케이션이 없어, 하노이에서 싱가포르 회선을 거쳐 아마존 S3에 데이터를 적재하는 우회 구조를 썼다. 회사 설립 약 1년 뒤 하노이 로케이션에 다이렉트 커넥트 서비스가 시작되면서 싱가포르를 거치지 않고 직접 연결하는 구조로 전환했다. 안정성과 비용 효율 모두 한 단계 개선된 것이다. 컨피그의 학습 인프라는 다이렉트 커넥트로 데이터를 아마존 S3에 적재한 뒤 아마존 EKS 기반 컨테이너 파이프라인에서 전처리하고 아마존 세이지메이커 하이퍼팟 그래픽처리장치(GPU) 노드에서 대규모 학습까지 잇는 구조다. 회사 측에 따르면 이 풀스택을 통해 데이터 전송비 6배, 스토리지 비용 2배를 절감하고 추론 효율은 2.5배 늘렸다. CFG-1은 약 1만 시간 분량 휴먼 액션 데이터를 H200 4노드, GPU 32개로 약 1주일에 걸쳐 학습시켜 만들었다. 차세대 버전은 더 많은 데이터와 B200 등 고성능 노드를 활용해 규모를 키운다는 계획이다. 비용 구조는 워크로드 성격에 맞춰 쪼갰다. 대규모 멀티노드 학습은 리저브드 인스턴스로 안정성을 잡고, 고객별 파인튜닝 같은 싱글노드 작업은 EC2 스팟 인스턴스로 비용을 낮췄다. 손 CTO는 "전송지연(레이턴시)에 민감한 로봇 제어와 모델 추론은 로컬에서, 데이터 수집·저장·정제·학습은 클라우드에서 처리하도록 분리하되 두 레이어가 한 호흡으로 연결되도록 설계한 게 핵심"이라고 밝혔다. AWS와의 다음 협력 단계도 가시화하고 있다. 컨피그는 로봇과 로컬 GPU 장비를 통합 모니터링·관리하고, 향후 대규모 운영에 대비하기 위해 AWS 사물지능인터넷(IoT) 코어 도입을 검토 중이다. 더 큰 모델 학습을 위한 AWS 트레이니움 실리콘 인프라 채택도 논의 단계다. "로봇계 TSMC"…미·중과 다른 무기는 한국 제조 생태계 데이터 인프라와 모델 학습 체계를 갖춘 컨피그가 그리는 청사진은 '로봇 데이터의 TSMC'다. 모든 고객에게 같은 데이터를 공급하는 게 아니라 표준화된 인프라 위에서 고객별 로봇 임바디먼트·태스크·환경에 맞춘 데이터를 빠르게 생산하는 데이터 파운드리 모델을 지향한다. 산업별 요구는 공통 계층과 산업별 계층으로 나눠 푼다. 그래스핑·양손 협응·도구 사용 같은 공통 매니퓰레이션 능력은 공통 계층에서 쌓고 제조의 반복·정밀도, 농업의 비정형성, 방산의 안전성 같은 특수 요건은 시나리오 단위로 표준화해 산업별 계층에서 확장하는 방식이다. 업계는 산업용 휴머노이드가 실증을 넘어 초기 대량 생산에 들어가는 시점을 오는 2027~2028년으로 보고 있다. 손 CTO는 이같은 글로벌 휴머노이드 양산 본격화를 앞두고 미국·중국 경쟁사 대비 경쟁력에 대해 자본·인재·하드웨어·시장 규모만으로는 정면 승부가 어렵다고 진단했다. 대신 양팔 조작에 필요한 고품질 액션 데이터, 휴먼-투-로봇 데이터 변환, 빠른 태스크 적응 루프에 집중해 차별화를 만든다는 게 회사 전략이다. 손 CTO는 "한국 제조 생태계가 우리의 무기"라며 "실제 산업 문제가 가까이 있고 이를 빠르게 데이터와 모델 개선으로 연결할 수 있다는 점이 차별점"이라고 밝혔다.

2026.05.26 07:00이나연 기자

사이냅소프트, 문서 AI 기술 세미나 개최…AX 데이터 해법 제시

기업 인공지능 전환(AX)을 돕기 위해 사내 비정형 문서를 지식 데이터로 바꾸는 기술 공유의 장이 열렸다. 다수의 IT 담당자와 파트너사가 참석해 AI 에이전트 도입을 위한 데이터 정제 전략에 높은 관심을 보였다. 사이냅소프트(대표 전경헌)는 서울 마곡 본사에서 '레디 다큐먼츠, 베터 AI: AI 에이전트를 위한 데이터 준비' 기술 세미나를 개최했다고 22일 밝혔다. 이번 세미나는 거대언어모델(LLM) 도입과 AI 전환을 추진하는 기업들을 대상으로 열렸다. 참석자는 정제되지 않은 사내 비정형 문서 때문에 발생하는 비즈니스 적용 한계에 공감했다. 이어 AI 에이전트의 핵심 자산인 지식 데이터 최적화 방안을 집중적으로 논의했다. 첫 세션에서는 AI 인플루언서이자 브레인크루 대표인 이경록 테디노트 대표가 발표자로 나섰다. 이 대표는 검색증강생성(RAG) 환경을 넘어 자율적인 AI 에이전트로 진화하는 최신 트렌드를 짚었다. 이와 함께 고품질 데이터 파싱의 중요성을 심도 있게 다뤘다. 두 번째 세션에서는 사이냅소프트의 실무 중심 문서 AX 전략을 발표했다. AI 에이전트가 문서를 학습하고 실행 가능한 지식으로 전환하는 구체적인 로드맵을 제시했다. 현정에선 이달 정식 출시한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 'AI 데이터 파운드리' 서비스가 주목을 받았다. 이 서비스는 인프라 구축 없이 대량의 문서를 활용 가능한 데이터로 변환해 비용 효율성을 높인다. 마지막 세션에서는 데이터 파싱 기술을 로봇프로세스자동화(RPA)에 접목해 비즈니스 프로세스를 완결 지은 현장 구축 사례를 공유했다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "세미나 현장에서 기업들이 겪는 진짜 고민은 지식이 AI가 즉시 실행할 수 있는 정제된 형태인지에 달려있음을 확인했다"며 "실제 운영 환경에서도 완벽하게 신뢰할 수 있는 데이터를 공급해 엔터프라이즈 문서 AX의 실질적인 표준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.05.22 15:31남혁우 기자

[현장] 피지컬 AI '컨피그', AWS와 로봇 학습 비용 절반 낮췄다

피지컬 AI 스타트업 컨피그인텔리전스가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 인프라를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM) 학습 비용을 대폭 낮추고 데이터 처리 속도를 끌어올렸다. 서민준 컨피그 대표는 21일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 "에피소드당 비용은 내려가고 반복 학습 사이클은 빨라졌다"며 이같이 밝혔다. 컨피그는 매달 2만 시간 분량의 액션 데이터를 수집하고 있다. 이 중 약 1000시간은 로봇 데이터이며 월 총 데이터량은 100테라바이트(TB)를 넘는다. 회사 측은 올해 안에 이 규모가 5~10배까지 늘어날 것으로 전망한다. 데이터 수집은 주로 베트남 하노이에서 이뤄진다. 서 대표는 "수집된 데이터를 공용 인터넷이 아닌 AWS 다이렉트 커넥트를 통해 한국과 미국 서버로 전송한다"며 "이를 통해 공용 인터넷 대비 전송 비용을 6배 절감하고 속도는 2배 향상했으며 무엇보다 전송 품질을 예측 가능하게 만들었다"고 설명했다. 스토리지 구조는 데이터 성격에 따라 이원화했다. 자주 사용하는 데이터는 아마존 S3 스탠다드에, 장기 보관용 데이터는 아마존 S3 글레이셔에 저장한다. 메타데이터는 아마존 다이나모DB와 아마존 오로라·RDS 등 데이터베이스로 관리한다. 이를 통해 스토리지 비용을 기존 대비 2배 절감했다. 컴퓨트 구성은 두 갈래로 나뉜다. 비교적 규모가 작은 추론과 학습 작업에는 AWS의 EC2 스팟 인스턴스를 활용해 온디맨드 대비 비용을 2.5배 줄였다. 대규모 모델 학습이 필요할 때는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟과 EFA(Elastic Fabric Adapter) 기반 고속 인터커넥트를 통해 수백 개 그래픽처리장치(GPU)를 연결한 분산 학습을 수행한다. 서 대표는 "학습이 필요할 때는 수백 개 GPU가 순식간에 투입되고 불필요한 시간에는 0으로 떨어지는 불연속적 컴퓨트 패턴이 핵심 과제였다"며 "스팟과 하이퍼팟의 조합으로 이 문제를 해결했다"고 말했다. 컨피그는 양팔 작업에 특화된 비전-언어-액션(VLA) 모델을 자체 개발하는 한국의 대표적인 피지컬 AI 기업이다. 사람의 동작 데이터를 로봇 데이터로 변환한 뒤 사전학습과 태스크 특화 후속학습을 거쳐 현장에 배포하는 5단계 파이프라인을 운용하고 있다. 이달 삼성벤처투자 주도로 시드 라운드 400억원을 유치했으며 현대차 제로원벤처스·LG테크놀로지벤처스·SK텔레콤아메리카·카카오벤처스·GS퓨처스·Z벤처캐피탈 등 국내 4대 그룹 기업형 벤처캐피탈(CVC)이 대거 참여했다. 프리시드 포함 누적 투자액은 500억원이다. 서 대표는 "AWS와 함께 추가적인 마일스톤 두 가지를 더 진행 중"이라며 "대규모 데이터와 학습 인프라를 기반으로 피지컬 AI 상용화를 가속하겠다"고 피력했다.

2026.05.21 12:49이나연 기자

"피지컬AI 시대 사라진 일자리 사다리...새로운 교육 필요"

AI 기술이 로봇, 자율주행 등 현실 세계와 결합한 피지컬AI로 급속히 발전하며 청년 고용 시장의 양극화와 인간 생명을 위협하는 보안 공백에 대한 우려가 제기됐다. 전문가들은 현행 교육, 고용 제도와 데이터 보호에만 치중된 AI 법 제도만으로는 위기를 막을 수 없다며, 전면적인 거버너스 개편과 범정부 차원의 컨트롤타워 구축을 촉구했다. 송영희 서울과학종합대학원 객원교수는 20일 국회서 열린 '피지컬AI 시대, 일자리와 보안' 포럼에서 “AI가 중간 지대 노동을 대체하며 노동 시장이 저숙련, 고숙련 두 축으로 양극화되고 있다”며 “일자리 사다리가 사라지고, 고숙련만을 요하는 경력직 선호 현상이 뚜렷해 청년층 고용 불안 해소를 위한 정책이 시급하다”고 밝혔다. 특히 “급변하는 기술 주기가 현재 한국 교육 시스템에 반영되지 못하고 있다”고 진단했다. 신입 채용 문이 좁아진 상황에서 청년이 학교에서 배우는 내용과 현장 AI 기반 직무 역량이 달라 고용난이 심화하고 있다는 설명이다. 해외 주요국은 AI 인재 양성을 위해 이미 관련 커리큘럼을 구성했다. 미국은 대형 IT 기업이 주도해 과학, 기술, 공학, 수학(STEM) 교육을 강화하고 있고, 일본은 고등학교부터 프로그래밍 등 교육을 필수 과목으로 지정했으며, 에스토니아는 국가 차원에서 유치원생에게 코딩, AI 원리를 가르친다. 이에 따라 한국도 교육, 숙련, 신산업 발굴 등 AI 시대 고용 전 과정을 지원하는 정책을 마련해 AI 인재를 양성하고, 실무 현장에 투입해야 한다는 주장이 힘을 얻는다. 교육 현장에선 AI 신직무 특화 '마이크로 디그리' 채용 가점제 법제화, AI 신기술 실무 인턴십 조세특례제도, '고성능 AI 컴퓨터 바우처' 지원 등이 우선 과제로 꼽혔다. 송 교수는 “현재 교육부 매치업 프로그램이나 대학 내 소단위 전공 제도는 취업 시 가산점으로 작동하지 않아 청년들에게 매력도가 떨어진다. AI 교육 이수로 발급되는 마이크로 디그리가 실질적으로 가산점으로 부여돼야 한다”고 짚었다. 이어 “바우처를 청년들에게 직접 지급해 법인 설립 전이라도 GPU 서버 등 핵심 인프라를 무상 이용할 수 있도록 해야한다”고 했다. 이후 숙련 단계에선 AI 긱워커 등 신유형 노동에 맞춘 고용 보험 기준 변화, AI 신산업 상생 연대 기금 조성 등을 제시했다. 신 교수는 “지금은 고용 보험이 전통적 정규직 중심으로 설계돼 프리랜서 코더 등 AI 기반 노동자를 보호하지 못하고 있어 기준을 현행 근로 시간 중심에서 개인 총 소득 기준으로 바꿔야 한다”고 말했다. 기금과 관련해선 “정부와 기업이 AI 사업을 위해 1대1 매칭 펀드를 조성해 청년 디지털 교육과 실질자 전직 지원에 사용해야 한다”고 했다. 아울러 송 교수는 AI 인재 육성을 위해 현재 교육부, 과학기술정보통신부, 고용노동부로 나뉘어진 인재 양성 사업을 하나로 통합해 범부처 차원의 '국가디지털인재위원회'를 설치해야 한다고 주장했다. “AI 기본법, 피지컬AI 보안 위협 대응 못해” 노영규 연세대 바른ICT연구소 교수는 피지컬AI가 촉발한 보안 문제를 다뤘다. 노 교수는 “과거 해킹이 데이터 유출 수준이었다면, 피지컬AI 해킹은 인간을 해치고 국가 기반 시설을 파괴하는 물리적 위협으로 진화하고 있다”며 “피지컬 AI 보안을 위한 범정부 차원의 대책을 마련해야 한다”고 밝혔다. 노 교수는 “잔디깎이 로봇 백도어 보안이 뚫려 원격으로 상대 감시가 가능하다면 이 로봇이 사람에게 돌진할 수 있는 '현장성'을 갖게 된다”며 “만약 특정 제조사 로봇 수천 대가 같은 비밀번호를 공유한다면 로봇 한 개의 비밀번호만 해킹돼도 로봇 수천 개가 인간을 위협하는 도구로 변모할 수 있다”고 설명했다. 이같은 보안 위협이 국가 인프라에 다다른다면 국가 전체가 위험에 빠질 가능성도 농후하다. 실제 러시아 우크라이나, 가자지구 전쟁 등에선 군사 로봇이 사용되고 있는데, 만약 적이 아군 로봇을 해킹한다면 아군 전력이 적군의 것으로 역이용될 위험이 크다. 최근 공격 AI의 급속한 발전도 보안 위협 요소로 작용한다. 노 교수는 “앤트로픽 미토스 등 최신 AI 모델은 보안 특화 모델이 아님에도 스스로 취약점을 찾아내 악성코드를 자율 생성, 변형하는 수준에 이르렀다”며 “강력한 AI 모델이 나올수록 위험이 커질 수밖에 없다”고 말했다. 강대엽 AI메트리카 연구소 소장은 “피지컬AI는 움직이는 센서와 행동 시스템이 기반이라는 점에서 보안이 뚫리면 현실의 물리적 차원으로 위협이 확장된다”며 “교통, 군사, 경제 등이 결합한 위협이므로 사고 이전 책임 설계에 대한 논의가 필요하다”고 짚었다. 노 교수는 “지금 피지컬AI 보안에 대응하지 않으면 국민 안전과 국가 안보 차원에서 큰 피해를 입을 수 있다”며 “기술적으론 설계 단계부터 보안을 내장하는 시큐리티 바이 디자인과 제로트러스트 아키텍처를 도입해야한다”고 주장했다. 국가 차원의 통합 거버넌스 구축에 대한 필요성도 제기됐다. 노 교수는 “AI 기본법 등 현행 AI 법 제도는 개인 정보, 저작권 중심으로 설계돼 피지컬 AI 보안을 충분히 보장하지 못한다”며 “현재 AI 보안 주무 부처가 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 국토교통부로 주무 부처가 나뉘어있어 규제가 파편화된 것도 문제다”고 진단했다. 그러면서 “범정부 차원의 피지컬AI 안전위원회를 설치하고, 피지컬AI 안전 보안 특별법을 제정해 AI 기본법의 공백을 메워야 한다”고 강조했다.

2026.05.20 16:00홍지후 기자

문성요 새만금청장 "기업과 청년이 찾아오는 새만금 만들겠다”

문성요 새만금개발청장은 18일 “새만금을 기업과 청년이 찾아오는 곳으로 만들겠다”고 밝혔다. 문 청장은 이날 취임식에서 “인공지능(AI)·로봇·수소 등 미래산업 분야 글로벌 경쟁력을 확보하려면 새만금을 기업이 마음껏 도전하고 실험하는 공간으로 만들어야 한다”며 이같이 말했다. 이어 “글로벌 수준의 규제 혁신을 위한 메가특구 지정, 기업의 탄소중립 실현을 지원하는 RE100 산단 조성 등을 추진하겠다”고 덧붙였다. 새만금은 단순한 지역 개발을 넘어 대한민국의 미래 성장 축을 새롭게 세우는 국가적 프로젝트로 시작됐지만 사업이 오랜 시간 지지부진하게 진행되면서 구동력이 떨어졌다는 지적도 있었다. 문 청장은 “이제 새만금은 에너지 대전환(GX), AI 대전환(AX)이라는 글로벌 산업 트렌드와 국토공간 대전환과 지방 주도 성장이라는 국가정책 방향이 만나 중대한 전환점에 서 있다”며 “이 기회가 성과로, 결실로 이어질 수 있도록 '속도·혁신·소통'을 핵심가치로 삼고 새만금을 이끌어가겠다”고 강조했다. 문 청장은 사업 추진에 속도를 높여 가시적인 성과를 만들어낸다는 계획이다. 문 청장은 “새만금 기본계획을 조속히 재수립해 용지 매립과 기반시설 조성, 다양한 기업 지원 사업을 속도감 있게 추진내겠다”고 밝혔다. 이어 소통에 기반한 투명한 행정으로 국민 신뢰를 확보하겠다고 밝혔다. 문 청장은 “기본계획 재수립을 비롯한 주요 사업 추진 과정에서 국민과 기업인·전문가 목소리에 귀 기울이고 현장에서 답을 찾을 것”이라고 말했다. 국무총리 주재 새만금·전북 대혁신 TF, 국토교통부 장관 주재 현대자동차 투자지원 TF를 비롯해 관계부처와 긴밀히 협력하고 전북·군산·김제·부안 등 인근 지자체와도 적극 소통한다는 계획이다. 문성요 청장은 제주대사대부속고와 고려대 영문학과를 졸업하고 미국 일리노이 대학에서 경제학 석사를 취득했다. 1994년 행사 37회로 공직에 입문해 국토교통부 건설경제과장, 세종특별자치시 건설도시국장 등을 지냈다. 국토부 도시재생사업기획단장, 행정중심복합도시건설청 기반시설국장·차장, 국토부 국토도시실장·기획조정실장 등 도시개발, 기반시설, 정책조정, 대규모 국책사업 경험이 품부하다.

2026.05.18 22:06주문정 기자

[종합] SAP·엔비디아, 차세대 'RX' 시동..."사무실 넘어 공장까지"

SAP가 인공지능(AI)이 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '자율형 기업' 시대를 선언했다. 생성형AI를 기존 기업용 소프트웨어(SW)에 추가하는 수준을 넘어 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하고 제조·물류·유통 등 산업 현장 운영까지 자동화하는 것이 핵심 비전이다. 특히 로봇과 산업 장비까지 연계하는 차기 비전 '로봇 전환(RX)'을 통해 기업 운영 전반을 AI 중심으로 전환하겠다는 전략을 전면에 내세웠다. 이를 위해 3년 연속 행사에 참가한 엔비디아와 앤트로픽 등 글로벌 AI 기업들과 협력 생태계를 구축하며 시장 선점에 속도를 낼 방침이다. SAP는 11일부터 13일까지 미국 올랜도에서 개최한 연례 컨퍼런스 SAP 사파이어 2026에서 ERP 중심 기업 시스템을 AI 실행 플랫폼으로 전환하는 로드맵을 공개했다. "ERP는 기업의 두뇌"...오차 없는 자율형 기업 이번 행사에서 SAP가 강조한 핵심 비전은 자율형 기업이다. 기업에 최적화된 AI를 활용해 급변하는 비즈니스 요구에 보다 정확하고 안전하게 대응하는 새로운 기업 운영 모델이다. 크리스천 클라인 SAP 최고경영자(CEO)는 기조강연에서 "재무, 급여 계산, 공급망 관리처럼 단 1원의 오차도 허용되지 않는 핵심 업무에서 80%의 정확도는 결코 용납될 수 없다"며 "기업용 AI는 추측이 아닌 신뢰 가능한 결과를 제공해야 한다"고 강조했다. 이어 "기업 내 모든 비즈니스 데이터와 프로세스, 노하우가 축적된 ERP는 곧 기업의 두뇌"라며 "SAP는 지난 수십 년간 축적된 ERP 데이터를 기반으로 AI를 실제 비즈니스 업무에 연결하고 있다"고 설명했다. SAP는 ERP 데이터와 생성형 AI를 결합해 실제 업무 수행이 가능한 AI 에이전트를 운영하는 'SAP 비즈니스 AI 플랫폼'도 공개했다. 이와 함께 AI가 기업 업무 맥락을 이해하도록 지원하는 '컴퍼니 메모리', 200개 이상의 업무 특화 AI 에이전트를 제공하는 'SAP 자율형 스위트', 노코드·프로코드 방식으로 AI 에이전트를 개발할 수 있는 '쥴 스튜디오'도 선보였다. AI 거버넌스 전략도 함께 공개됐다. SAP는 기업이 SAP 및 외부 AI 에이전트를 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 권한 통제와 규정 준수, 감사 추적 기능 등을 제공할 계획이다. 크리스천 클라인 CEO는 "기업 내 핵심 업무에서 AI가 모든 책임을 지는 구조는 아니다"라며 "항상 인간이 최종 승인과 감독 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 엔비디아·엔트로픽과 피지컬 AI 생태계 본격화 SAP가 행세에서 제시한 최종 지향점은 사무실을 넘어 실제 산업현장까지 AI를 활용한 자동화 환경을 구축하는 것으로 이를 위한 글로벌 AI 기업과의 협력도 공개됐다. 엔비디아는 3년 연속 SAP 사파이어 키노트 무대에 참여하며 SAP와의 협력을 강조했다. 양사는 AI 에이전트 실행 및 거버넌스 체계 구축, 산업용 AI 및 피지컬 AI 영역까지 협력을 확대하고 있다. SAP는 엔비디아 기술을 활용해 AI 에이전트의 실행과 평가, 보안, 오케스트레이션 기능을 강화할 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "엔비디아 자체의 대규모 글로벌 공급망 역시 SAP를 기반으로 구동되고 있다"며 "소프트웨어가 알아서 판단하고 행동하는 시대가 도래함에 따라 모든 기업은 각 영역에서 고유 임무를 수행하는 '에이전트 노동력(Workforce of Agents)'을 확보하게 될 것"이라고 영상 메시지를 전달했다. 이어 AI 에이전트의 오작동 및 비인가 데이터 접근을 원천 통제하기 위해 양사가 공동 구축 중인 오픈소스 보안 프로젝트 '오픈 셸(Open shell)'의 중요성을 설명했다. SAP는 이 오픈 셸 규격을 자사 플랫폼 전반에 탑재하여 승인된 경계 안에서만 추적 및 감사가 가능한 형태의 에이전트 보안 통제망을 가동한다. 앤트로픽 역시 핵심 파트너로 참여했다. SAP는 앤트로픽의 생성형 AI 모델 '클로드(Claude)'를 SAP 비즈니스 AI 플랫폼에 통합해 기업 고객들이 다양한 거대언어모델(LLM)을 선택적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 앤트로픽의 다니엘라 아모데이 공동 창립자 겸 회장도 영상 메시지를 통해 "신뢰는 비즈니스 AI의 핵심이며 앤트로픽의 클로드 모델이 SAP 시스템에 통합됨으로써 고객들은 더욱 안전하고 정교한 의사결정을 내릴 수 있게 됐다"며 "SAP와의 협력은 기술이 어떻게 실제 비즈니스 문제를 해결하는지 보여주는 모범 사례"라고 밝혔다. 이 밖에도 보스턴 다이나믹스 등 다양한 로봇기업과 협업을 진행 중이다. 행사장에 마련된 체험존 익스피리언스 센터에서는 지하를 순찰하거나 물류를 나르는 등 다양한 업무를 수행하는 로봇을 확인할 수 있었다. 자동화 기업, 인력 대체 아닌 AI와 협업 SAP는 비전으로 제시한 자율형 기업에 대해 AI가 인간을 대체하는 것이 정확하고 안전하게 업무를 수행할 수 있도록 서로 역할을 분담하는 방식이는 것을 강조했다. 사람은 목표 설정과 핵심 의사결정, 최종 책임을 맡고 AI는 반복적이거나 복잡한 업무를 기업의 맥락에 맞춰 수행하는 방식으로 역할을 나누는 구조다. 비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다는 설명이다. 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄은 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라며 "재교육을 통해 직원이 AI를 경쟁자가 아닌 업무를 돕는 도구로 인식하고 활용하게 되면 두려움도 점차 줄어들 것"이라고 말했다. 크리스천 클라인 CEO는 "자율형 기업은 단순히 기술적인 변화가 아니라 SAP라는 플랫폼의 진화"라며 "SAP는 이를 통해 기업이 마주한 가장 큰 과제인 AI를 실제 비즈니스 모델로 전환하는 법을 해결하는 최후의 승자가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.18 16:08남혁우 기자

KIST, LG전자 등과 AI 휴머노이드 개발 '시동'…"의료·돌봄 로봇 20대 현장투입"

KIST와 LG전자, LG AI연구원, LG에너지솔루션, 로보틱스, 위로보틱스 컨소시엄이 '한국형 AI휴머노이드' 개발에 본격 착수했다. 한국형 휴머노이드는 이재명 정부가 야심차게 추진중인 K-문샷 핵심 사업으로 AI·HW·SW·배터리 등 패키지형으로 개발하는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 18일 한국과학기술연구원(KIST)에서 '민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 사업('26~30)' 착수회의를 개최했다. 오는 2030년까지 총 504억원을 들여 지능과 신체능력이 통합된 '한국형 대표 AI휴머노이드 플랫폼'을 확보한다는 전략이다. KIST를 주관기관으로 LG전자 등 산·연 4곳, 학계에서는 서울대학교와 KAIST, 고려대학교, 경희대학교와 한림대학교 성심병원이 참여한다. 이들은 기술개발부터 양산, 실증까지 연계되는 민관 협력체계를 구축해 나간다는 방침이다. 휴머노이드 플랫폼은 KIST가 독자 개발한 '카펙스(KAPEX)'를 LG전자가 개발중인 홈로봇 클로이드에 적용, 이를 차세대 양산형 인간형 로봇 모델로 고도화할 계획이다. 또 위로보틱스도 '카펙스' 기반의 이동형 인간형 로봇 플랫폼 고도화에 나선다. 지능 고도화를 위한 핵심 기술 개발도 본격화한다. 시각·촉각·언어·행동을 통합적으로 이해하고 판단할 수 있는 차세대 인공지능 모델 개발이 목표다. LG에너지솔루션은 세계 최초 고안전 전고체 배터리 기술을 로봇 플랫폼에 적용한다.화재 위험을 낮추고 안정적인 장시간 작업 수행이 가능한 휴머노이드 개발과 글로벌 안전 표준을 선점할 계획이다. 한림대학교성심병원 등은 이를 의료·돌봄 환경에서 검증할 예정이다. 연구팀은 휴머노이드 20대를 실제 현장에 투입한다. 인간 의식주 생활 보조와 공공 서비스 수행을 위한 장기 복합 작업 수행능력과 실제 환경에서의 안전성 및 신뢰성을 검증, 확보해 나가기 위해서다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 “이 사업은 AI, 휴머노이드, 배터리, 양산 기술, 실증 역량을 하나로 묶어 대한민국 대표 AI휴머노이드 플랫폼을 구축하기 위한 출발점”이라고 말했다.

2026.05.18 15:39박희범 기자

피지컬 AI 경쟁 본격화…현장 투입 위한 다음 과제는 '통신'

휴머노이드 로봇과 피지컬 AI를 둘러싼 산업 경쟁이 빠르게 달아오르고 있다. 로봇은 단순 반복 작업을 수행하는 자동화 장비를 넘어, 스스로 판단하고 움직이며 여러 개체가 협업하는 단계로 진화하고 있다. 최근 현대차그룹과 LG CNS의 행보는 이 같은 흐름을 압축적으로 보여준다. 현대차그룹의 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스는 최근 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 개발형 모델의 작동 영상을 공개했다. 공개 영상에서 아틀라스는 물구나무 자세에서 두 손으로 전신을 지지한 채 몸을 수평에 가깝게 유지하는 고난도 동작을 선보였다. 로봇의 이동성과 균형 제어, 물리적 수행 능력이 제조 현장 적용 단계에 근접했음을 보여주는 장면이다. LG CNS는 로봇 산업의 또 다른 축을 제시했다. 산업용 로봇의 도입부터 학습, 운영까지 전 과정을 통합 관리하는 RX 플랫폼 '피지컬웍스'를 공개하며, 이기종 로봇들이 사람의 조종 없이 자율 협업하는 시연을 진행했다. 현대차그룹의 아틀라스가 "로봇이 무엇을 할 수 있는가"를 보여준다면, LG CNS의 피지컬웍스는 "여러 로봇을 어떻게 현장에서 운영할 것인가"에 답한다. 피지컬 AI 경쟁이 개별 로봇의 성능을 넘어 학습·검증·통합관제·운영 효율화로 확장되고 있다는 의미다. 그러나 로봇이 실제 산업 현장으로 확산되기 위해서는 아직 해결되지 않은 과제가 하나 남아 있다. 바로 통신이다. 로봇이 스스로 움직이고, 여러 로봇이 같은 공간에서 동시에 작업하고, 사람이 로봇과 협업하려면 인간-로봇, 로봇-로봇 간 통신이 끊김 없이 유지돼야 한다. 로봇의 지능과 제어 플랫폼이 아무리 고도화돼도, 현장에서 통신이 끊기거나 지연되는 순간 작업 안정성과 운영 효율은 무너질 수 있다. 문제는 모든 로봇 현장이 5G·6G 통신망이나 전용 기지국을 전제로 운영될 수 없다는 점이다. 공장 내부처럼 통신 인프라가 잘 갖춰진 환경도 있지만, 건설·농업·야외 물류·재난 대응 현장처럼 작업 구역이 수시로 바뀌는 곳도 많다. 이런 현장에서 통신망을 새로 구축하는 것은 비용과 시간 모두 부담이다. 이 때문에 고정 인프라에 의존하지 않고 현장 단위로 연결성을 확보하는 통신 방식이 주목받고 있다. 메시 네트워크가 그 대안 중 하나다. 메시 네트워크는 각 단말이 신호를 주고받는 동시에 중계 역할까지 수행하며 자체적인 네트워크를 구성하는 방식으로, 로봇·작업자·드론·차량 등 이동 단말이 밀집한 현장에 적합하다. 특정 기지국이나 중앙망에 의존하지 않아 임시 작업 환경이나 야외 현장에서 빠르게 통신망을 구성할 수 있다는 점이 강점이다. 실제로 이 같은 흐름에 대응하는 움직임이 국내에서도 나타나고 있다. 메시 네트워크 기반 통신 기술을 보유한 세나테크놀로지는 최근 로봇 관제 플랫폼 기업 클로봇, 물류 솔루션 기업 핌즈와 각각 협력 체계를 구축했다. 병원·물류센터 등 현장에서 이기종 로봇과 작업자가 음성으로 소통하며 협업하는 통신 솔루션을 함께 개발하는 것이 목표다. 로봇의 지능과 관제 플랫폼이 고도화되는 만큼, 이를 현장에서 연결하는 통신 기술도 별도의 산업 영역으로 구체화되고 있다는 신호로 읽힌다. 세나테크놀로지 관계자는 "피지컬 AI 시대의 경쟁은 로봇의 두뇌와 몸체만으로 완성되지 않는다. 로봇이 생각하고 움직이는 단계에 도달했다면, 다음 질문은 여러 로봇과 작업자가 하나의 현장에서 어떻게 연결되고 협업하느냐"라면서 "시장의 관심이 휴머노이드의 동작 능력과 운영 플랫폼에 집중된 지금, 현장 연결성을 확보하는 통신 기술이 피지컬 AI의 숨겨진 병목으로 떠오르고 있다"고 말했다.

2026.05.18 13:27백봉삼 기자

더 크게보다 더 가볍게…AI 인프라 경량화 시대 부상

생성형 인공지능(AI) 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있다. 단순히 더 큰 그래픽처리장치(GPU)와 더 많은 연산 성능을 확보하는 경쟁을 넘어 데이터 이동과 메모리 병목을 얼마나 줄이고 실제 서비스 환경에서 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 새로운 핵심 경쟁력으로 떠오르는 모습이다. 로봇·모바일·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 AI 확산이 본격화되면서 업계 무게중심도 초거대 모델 학습보다 추론 최적화와 전력 효율 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. AI 추론 중심 재편…경량화·최적화 기술 부상 16일 업계에 따르면 최근 미국 AI 반도체 기업 세레브라스 시스템즈가 나스닥 상장 첫날 공모가 대비 68% 급등하며 올해 최대 규모 기업공개(IPO) 중 하나로 떠올랐다. 시장에선 이를 AI 산업 패러다임 변화의 상징적 사례로 해석하고 있다. 세레브라스는 웨이퍼 스케일 기반 초대형 칩 구조와 고속 SRAM 메모리 기술을 통해 AI 추론 효율을 높이며 주목받고 있다. 업계에선 이를 두고 AI 산업의 무게중심이 '학습'에서 실제 서비스 단계인 '추론' 중심으로 이동하고 있다는 신호로 해석하고 있다. 실제 맥킨지는 2030년 AI 컴퓨팅 수요의 절반 이상이 학습이 아닌 추론에서 발생할 것으로 전망했다. 특히 생성형 AI가 데이터센터를 넘어 모바일과 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, CCTV 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 AI 경쟁의 기준 역시 빠르게 달라지고 있다는 관측이다. 과거에는 더 큰 모델과 더 높은 연산 성능 확보가 핵심이었다면, 이제는 제한된 전력과 메모리 환경에서도 얼마나 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 중요해지고 있다는 설명이다. 최근 AI 서비스 운영 과정에선 연산 성능 자체보다 메모리 사용량과 데이터 이동 비용, 전력 효율 등이 전체 운영비용(TCO)을 좌우하는 요소로 부상 중이다. 특히 AI 에이전트와 실시간 응답 서비스가 확대되면서 지연시간과 전력 효율 중요성이 빠르게 커지고 있다는 분석이다. 대규모 데이터를 반복적으로 처리하는 학습 단계보다 실제 사용자 요청에 즉각 대응해야 하는 추론 환경에선 메모리 병목과 데이터 이동 최소화가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 세레브라스의 방향성 역시 단순한 초고성능 AI 칩 경쟁이 아니라, AI를 실제 환경에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있는가에 더 가까워지고 있다는 분석이 나온다. "얼마나 크게보다 얼마나 효율적으로" 이같은 흐름 속에서 AI 반도체뿐 아니라 모델 경량화와 추론 최적화 기술 중요성도 함께 커지고 있다. AI가 실제 디바이스 환경으로 확산될수록 제한된 메모리와 전력 안에서 안정적으로 AI를 실행해야 하는 만큼, 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 함께 최적화하는 방향으로 시장이 재편되고 있는 추세다. 국내에서도 이러한 흐름에 맞춰 추론 중심 AI 반도체와 최적화 기술 기업들이 사업 확대에 나서고 있다. 퓨리오사AI와 모빌린트, 리벨리온 등은 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 반도체를 앞세워 전력 효율 중심의 추론 시장 공략을 강화하고 있다. 이 과정에서 AI 모델 최적화 기업 역할도 함께 확대되고 있다. 먼저 노타는 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소(NetsPresso)'를 기반으로 모델 경량화·양자화·구조 최적화 기술을 제공하며 다양한 AI 반도체 환경에서 실행 효율을 높이고 있다. 최근에는 퓨리오사AI의 추론 특화 NPU '레니게이드(RNGD)' 환경 최적화 협력을 진행 중이며 모빌린트와도 온디바이스 AI 최적화 협력을 확대하고 있다. AI 경량화 분야에선 스퀴즈비츠 역시 주요 기업으로 거론된다. 스퀴즈비츠는 AI 모델 압축·양자화·추론 최적화 기술을 기반으로 GPU와 NPU 환경 모두에서 거대언어모델(LLM) 서빙 효율을 높이는 솔루션을 개발 중이다. 이 회사도 리벨리온과 협력해 NPU 기반 LLM 추론 생태계 확대에 박차를 가하고 있다. AI 인프라 운영 분야에선 아크릴 역시 존재감을 키우고 있다. GPU·NPU 등 다양한 AI 가속기 운영 최적화 SW 사업을 확대 중이다. 업계에선 AI 에이전트와 실시간 추론 서비스 확산이 본격화될수록 단순 칩 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있는지가 더욱 중요해질 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 "향후 AI 시장 경쟁은 단순히 더 큰 모델을 만드는 방향이 아니라, 실제 환경에서 얼마나 가볍고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는가 중심으로 재편될 것"이라고 밝혔다.

2026.05.16 10:37한정호 기자

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