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에스케이팩, 피지컬 AI 사업 속도…자율제조 기술 확보 나선다

나무에이엑스 자회사 에스케이팩이 사람과 여러 종류의 로봇을 인공지능(AI)으로 통합 제어하는 피지컬 AI 기반 자율제조 기술 개발에 나선다. 약 5년간 100억원 규모의 정부 지원을 받아 국내외 산학연과 기술을 개발하고 실제 식품 생산 현장에서 실증한 뒤 전자·배터리·자동차 등으로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 에스케이팩은 산업통상부 산하 한국산업기술진흥원(KIAT)이 추진하는 피지컬 AI 기반 자율제조 분야 국제공동 연구개발(R&D) 과제의 주관연구개발기관으로 선정됐다고 1일 밝혔다. 이번 과제에는 약 5년간 정부지원금 100억원이 투입된다. 에스케이팩을 비롯해 세종대학교와 캐나다 토론토대학교, 쿠바(CUUVA), 식품 대기업 등 국내외 산학연이 참여해 기술 개발과 제조 현장 실증을 진행한다. 연구의 핵심은 개별 로봇과 설비를 각각 자동화하는 기존 방식에서 벗어나 작업자와 여러 종류의 로봇을 하나의 AI 체계로 연결하는 것이다. 협동로봇과 자율이동로봇(AMR) 등 제조 현장에서 활용되는 다양한 로봇과 작업자, 설비, 공정 상황을 AI가 종합적으로 파악하도록 설계한다. 공동연구진은 AI가 생산 현장 상황을 판단해 작업을 계획하고 로봇 제어와 안전 대응까지 수행하는 멀티 AI 에이전트 기반 자율제조 기술을 구현할 계획이다. 에스케이팩은 주관연구개발기관으로서 다수·이기종 로봇의 통합 운영과 제어 기술 개발을 이끌 예정이다. 에스케이팩이 그동안 축적한 제조 자동화와 로봇 통합 경험도 활용한다. 기존 제조 설비와 로봇을 연결하는 수준을 넘어 AI가 작업 상황에 따라 여러 로봇의 역할과 동작을 조율할 수 있는 자율제조 환경으로 기술을 고도화한다는 구상이다. 개발한 기술은 가상환경에서 작업과 제어 과정을 우선 검증한 뒤 실제 식품기업 생산 현장에 단계적으로 적용한다. 장기간 운영을 통해 기술의 안정성과 사업성을 검증하고 실제 제조 현장에서 활용할 수 있는 수준까지 끌어올릴 계획이다. 식품 분야에서 확보한 성과는 다른 제조업으로 확대한다. 전자와 배터리, 자동차 등 다양한 생산 현장에 멀티 AI 에이전트 기반 자율제조 기술을 적용해 산업별 활용 가능성을 검증할 방침이다. 에스케이팩은 이번 연구 성과를 AI 팩토리 솔루션과 운영 소프트웨어로 발전시켜 사업화에도 나선다. 기존 제조 자동화와 스마트팩토리 구축 경험을 피지컬 AI 사업으로 확장해 실제 생산환경에 적용할 수 있는 자율제조 기술을 확보한다는 목표다. 모회사 나무에이엑스도 별도로 제조 현장의 AI 팩토리와 연계한 피지컬 AI 데이터센터 사업에 진출할 계획이다. 로봇 학습용 그래픽처리장치(GPU)와 시뮬레이션 기반 합성 데이터 생성 환경, 이를 데이터 플랫폼에서 통합 관리하는 미들웨어 등을 공급한다는 구상이다. 에스케이팩 관계자는 "이번 과제는 개별 로봇이나 설비 중심의 자동화를 넘어 사람과 다수·이기종 로봇을 멀티 AI 에이전트 기반으로 통합 운영하는 자율제조 기술을 확보한다는 데 의미가 있다"며 "실제 생산 현장에서 안정성과 사업성을 검증하고 식품을 시작으로 전자·배터리·자동차 등 다양한 제조산업으로 적용 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.10.01 15:17한정호 기자

"올해는 흑자 전환"…사명 변경 앞둔 나무기술, 하반기 실적 개선 기대감 ↑

"지난해에는 단기간에 많은 제품을 개발하면서 창사 이래 가장 큰 적자를 기록했지만 올해는 흑자 전환할 겁니다." 정철 대표가 올해 흑자 전환에 대한 기대감을 키우고 있는 가운데 나무기술이 올해 2분기 동안 영업적자에서 여전히 벗어나지 못해 아쉬움을 남겼다. 올해 9월께 '나무에이아이엑스(나무AI.X)'로 사명 변경을 한 후에는 새로운 인공지능(AI) 플랫폼 론칭과 함께 수익 개선을 위해 본격 나선다는 각오다. 나무기술은 올해 2분기 연결 기준 매출 180억원, 영업적자 12억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 개별 기준 매출은 69억원, 영업적자는 9억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 매출은 각각 19.3%, 30.3% 감소했다. 다만 개별 기준 세금계산서 발행액은 전년 동기 대비 매출 18억원, 매출이익 9억원이 각각 증가했다. 그러나 IFRS 회계기준에 따른 기간별 매출 인식 영향으로 48억원의 매출과 약 13억원의 매출이익이 하반기로 이월됐다. 나무기술은 최근 사내에 분산돼 있던 AI 관련 조직들을 통합해 'AI 사업본부'를 새롭게 구성, 분위기 전환에 나선 만큼 올 하반기부터는 가시적인 성과를 거둘 수 있을 것으로 보고 있다. 'AI 사업본부'는 지난 달 합류한 고우주 최고인공지능책임자(CAIO·상무)가 맡았다. 고 상무는 서울과학종합대학원대학교와 알토대학교, 스위스 경영대학원에서 AI를 전공했고, 라우드AI라는 AI 솔루션 기업 최고경영자(CEO)로 활약했다. 이곳은 현재 자사 클라우드 네이티브 PaaS '칵테일 클라우드(Cocktail Cloud)'와 멀티·하이브리드 클라우드 운영 플랫폼 '스페로(SPERO)'를 통합한 기반 위에 풀스택 소버린 AI 아키텍처를 개발 중이다. 이를 바탕으로 나무기술은 AI 플랫폼인 'NAA(NM AI Agent)' 공개도 곧 앞두고 있다. LLMaaS(서비스형 거대언어모델)를 구현한 것으로, AI 인프라부터 모델 실행, 에이전트 구성, 서비스 운영에 이르기까지 전 단계를 지원해 기업이 독립적으로 AI 서비스를 설계·운영할 수 있는 환경을 제공한다. 나무기술은 LLM 플랫폼 시장이 연평균 30%씩 성장하는 추세를 고려해 이를 새 먹거리로 낙점했다. 또 공공을 넘어 금융·민간시장에 AI 플랫폼이 확대·적용되는 추세에 맞춰 NAA의 내년 매출액을 40억원 정도로 예상하고 있다. 이 같은 움직임을 토대로 나무기술은 올해 연간 영업이익 50억원을 달성해 흑자 전환할 것이란 내부 방침을 세웠다. 지난해 연결기준 매출액과 영업손실은 각각 914억원, 22억원이다. 올해 하반기 수주잔고는 연결기준으로 전년 동기 대비 145.8% 증가한 295억원, 개별기준으로 지난해 같은 기간보다 316.9% 상승한 119억원을 기록해 실적 개선에 대한 기대감은 높은 상태다. 나무기술은 자회사 에스케이팩의 코스닥 상장도 추진 중이다. 이를 위해 10월 중 예비심사를 청구할 예정으로, 관련 절차는 순조롭게 진행되고 있다. 에스케이팩의 수주잔고 역시 전년 91억원에서 176억원으로 92.4% 증가하며 상장 기대감을 높였다. 나무기술의 에스케이팩 지분율은 68.10%다. 나무기술 관계자는 "그간 가상화와 클라우드 네이티브를 기반으로 성장했으나 최근 추세에 발맞춰 AI 기술기업으로의 입지를 강화할 계획"이라며 "앞으로 고객사의 AI 기반 디지털 혁신(AX)에 기여할 것"이라고 강조했다.

2025.08.13 17:26장유미 기자

나무기술 자회사 에스케이팩, 65억 투자 유치…스마트제조 기술 개발 '박차'

에스케이팩이 기업공개 이전(Pre-IPO) 단계에서 대규모 투자 유치에 성공하며 300억 원 기업가치와 성장 가능성을 입증했다. 나무기술은 에스케이팩이 이번 투자를 통해서 교보증권과 키움인베스트먼트를 포함한 7개 기관으로부터 65억 원의 투자를 유치했다고 15일 밝혔다. 에스케이팩은 액상 제품 충전·포장 자동화 설계 및 제조를 전문으로 하는 나무기술의 자회사다. 이 회사는 지난 30년간 국내외 식음료, 제약, 화학 등 250여 개 고객사를 대상으로 1천600여 개 레퍼런스를 확보했으며 글로벌 시장에서 100여 개 라인을 공급한 경험을 보유하고 있다. 이번 투자 유치 자금은 스마트제조 솔루션 확보와 고속 탄산 충전 기술 개발에 중점적으로 활용될 예정이다. 이로써 회사는 일본과 유럽 시장을 포함한 글로벌 스마트 제조 시장에서 경쟁력을 높이고자 기술 개발에 박차를 가할 계획이다. 충전·포장 자동화 시장은 고령화와 생산성 향상을 위한 자동화 도입이 늘어나면서 지속적인 성장세를 보이고 있다. 특히 친환경 포장, 재활용 자재 수요 증가, 스마트팩토리 기술 확산이 시장 확대를 주도하고 있다. 나무기술은 에스케이팩의 상장 절차를 올해 하반기로 목표하고 있으며 상반기부터 이를 본격 추진할 예정이다. 투자에 참여한 벤처캐피탈 관계자는 "에스케이팩의 기술력과 성장 잠재력을 높이 평가해 투자를 결정했다"며 "회사의 고품질 토탈 솔루션과 글로벌 네트워크 확장이 지속 가능한 성장을 뒷받침할 것"이라고 밝혔다.

2025.01.15 16:24조이환 기자

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