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에이블런, 피지컬 AI 시대 조직 준비 전략 알려준다

에이블런이 이달 26일 '몸을 얻은 피지컬 AI, 조직은 무엇을 준비해야 할까'를 주제로 직장인 대상 정기 웨비나 'AIog'를 개최한다. 13일 회사에 따르면, 이번 행사는 로봇이나 자율주행처럼 인공지능이 물리 세계에서 직접 움직이며 일하는 피지컬 AI의 확산에 맞춰 로봇과 함께 일하는 구성원의 역할부터 현장 도입 사례, 조직의 준비 과정까지 세 개의 세션으로 심도 있게 다룬다. 지난 8월 한국경영자총협회가 발표한 조사에 따르면 종사자 500인 이상 제조기업 100곳 중 84%가 피지컬 AI를 도입했거나 도입할 계획이며, 기업들은 기술적 불안정성(34.5%)과 수익성 불확실성(31.0%)에 이어 노조·근로자의 도입 반대(27.4%)를 주요 애로사항으로 꼽았다. 실제 에이블런에 접수되는 기업 교육 문의 역시 업무를 직접 수행하는 실행형 AI 에이전트 영역으로 이동하고 있으며, 올해 3분기 AI 에이전트 관련 교육 문의 비중은 1분기 대비 약 5배 증가했다. 웨비나 첫 세션은 인간과 로봇의 상호작용 및 로봇 윤리를 연구하며 지난해 AI 휴머노이드 피해 보상 보험 모델 분석을 발표한 이원형 한동대학교 전산전자공학부 부교수가 맡아 '로봇과 함께 살아갈 준비가 되었나요?'를 주제로 사람에게 로봇이 피해를 입혔을 때의 책임 소재 등 협업 전 결정해야 할 기준을 다룬다. 이어 스틱벤처스에서 로브로스 투자에 세 차례 참여한 뒤 현재 휴머노이드 사업화 전략을 총괄하고 있는 남창모 로브로스 부대표 겸 최고전략책임자가 '로봇이 일하는 현장, 성과부터 시행착오까지'를 발표한다. 마지막 세션에서는 박진아 에이블런 대표가 연사로 나서 그간의 기업 교육 사례를 바탕으로 현장 구성원이 새로운 업무 방식을 익히고 조직에 안착시키는 해법을 '피지컬 AI 도입의 마지막 퍼즐, 사람'이라는 주제로 전달한다. AI와 기록(Log)의 합성어인 AIog는 에이블런이 캐스팅코드와 함께 지난 2월 첫선을 보인 직장인 시리즈 웨비나다. AI 윤리·저작권과 마인드셋, 리더의 역할 등을 다루며 누적 신청자 1500명을 넘어섰다. 이번 7회차 웨비나는 26일 오후 2시부터 4시까지 줌을 통해 온라인으로 진행되며, 25일까지 에이블런 홈페이지에서 무료로 신청할 수 있다. 박진아 에이블런 대표는 "제조 기업들은 기술과 비용 다음으로 사람 문제를 피지컬 AI 도입의 어려움으로 꼽는다"며 "로봇과 일을 나누는 기준을 구성원이 함께 정해야 도입이 성과로 이어진다는 점을 현장 사례로 보여 주겠다"고 말했다.

2026.11.13 16:27백봉삼 기자

마키나락스, 3분기 만에 작년 연간 매출 돌파…피지컬 AI 성장 가속

마키나락스가 올해 3분기 만에 지난해 연간 매출을 넘어섰다. 3분기에는 역대 최대 분기 매출을 기록하며 피지컬 인공지능(AI) 사업 성장세를 이어갔다. 마키나락스는 올해 3분기 누적 연결 매출 143억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 190% 증가했으며 지난해 연간 매출 115억원도 24% 웃돌았다. 3분기 매출은 72억원으로 역대 최대를 기록했다. 지난해 같은 기간 23억원보다 214%, 직전 분기 40억원보다 81% 증가했다. 올해 분기별 매출도 1분기 30억원, 2분기 40억원, 3분기 72억원으로 꾸준히 늘었다. 마키나락스는 상반기 다양한 산업에서 확보한 수주가 3분기부터 본격적으로 매출에 반영되면서 성장 폭이 커졌다고 설명했다. 매출이 빠르게 늘었지만 적자는 이어졌다. 3분기 영업손실은 44억원, 당기순손실은 43억원을 기록했다. 올해 1~3분기 누적 영업손실은 86억원으로 지난해 같은 기간 85억원과 비슷한 수준이다. 누적 당기순손실은 83억원으로 지난해 140억원보다 41% 줄었다. 매출 증가 속도는 비용 증가 폭을 웃돌았다. 3분기 누적 매출이 지난해 같은 기간보다 190% 증가하는 동안 영업비용은 70% 늘었다. 이에 따라 매출 대비 영업손실 비율은 173%에서 61%로 낮아졌다. 마키나락스는 사업 확대에 따라 인건비와 AI 개발·운영 비용이 증가했지만 매출이 빠르게 늘면서 비용 부담이 상대적으로 줄었다고 설명했다. 회사는 산업 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 제조설비와 생산 공정 등 현장 데이터를 분석하고 AI를 실제 업무에 연결하는 기술을 중심으로 고객사를 늘리고 있다. 윤성호 마키나락스 대표는 "올해 마키나락스가 증명하고 싶었던 것은 피지컬 AI의 성장이 매출로 가시화될 수 있다는 것"이라며 "3분기 만에 지난해 한 해 매출을 넘어서며 그 답을 내고 있다"고 말했다. 이어 "지금의 속도를 늦추지 않으면서 피지컬 AI 기업의 새로운 성장 기준이 되겠다"고 강조했다.

2026.11.13 11:53김동원 기자

코아시아씨엠, 3분기 영업익 27억…전년比 145% 증가

광학 솔루션 기업 코아시아씨엠이 연결기준 3분기 영업이익이 전년 동기 대비 145.5% 성장한 27억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 같은 기간 매출액은 554억원으로 9.8% 감소했다. 올해 3분기 누적 매출액은 1893억원으로 전년 동기보다 9.8% 줄었다. 영업이익은 46억원으로 17.9% 증가했다. 회사 측은 영업이익 개선의 요인으로 ▲자동화 시스템 도입과 제조 공정 안정화 ▲주요 고객사 공급망 안정성 확보 ▲고화소·고사양 플래그십 제품 공급 비중 확대 등을 꼽았다. 코아시아씨엠 관계자는 "글로벌 전방 산업의 성장세가 둔화되는 환경에서도 내실 있게 경영을 다졌다"고 말했다. 회사는 미래 신성장 동력 확보를 위해 체질을 전환하고 있다. 최근 저조도 환경에 특화된 비행시간측정(ToF) 카메라용 광학계 특허 등록을 완료했다. 자회사 코아시아씨엠코리아의 카메라 모듈 사업과 시너지를 내 본격적인 시장 진입에 나설 계획이다. 관계자는 "지속해서 추진한 수익성 중심 경영이 실적으로 입증됐다"며 "스마트폰 광학 솔루션의 견조한 이익 체력을 바탕으로 피지컬 인공지능(AI) 등 차세대 신사업을 속도감 있게 추진하겠다"고 강조했다.

2026.11.13 10:21진운용 기자

인텔코리아, 서울 AI 허브와 AI 스타트업 육성 협력

인텔코리아는 12일 국내 AI 스타트업 기술 경쟁력 강화와 생태계 활성화를 위해 서울 AI 허브와 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 인텔 글로벌 스타트업 프로그램을 국내에 도입하는 첫 사례다. 양측은 국내 AI 스타트업 솔루션 개발과 검증 역량을 강화하기 위한 기술 교육, 멘토링 및 개발 자원 지원 등에 협력할 계획이다. 인텔코리아는 이번 협약에 따라 협약에 따라 약 85시간 분량으로 구성된 '인텔 디지털 레디니스 프로그램' 기반 교육 커리큘럼을 국내 AI 스타트업에 무상 제공한다. 인텔 디지털 레디니스 프로그램은 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 비롯해 AI 솔루션 개발 및 실제 적용에 필요한 실무 역량 강화에 초점을 맞춘다. 참여 스타트업은 솔루션 검증과 프로토타이핑에 필요한 인텔 하드웨어·소프트웨어 개발 자원과 라이브러리를 활용할 수 있다. 일부 선정 기업에는 기술 얼리 액세스와 인텔 전문가 멘토링 기회도 제공된다. 인텔코리아는 2024년부터 중소벤처기업부 글로벌 기업 협업 프로그램 '인지니어스'로 국내 스타트업의 개방형 혁신 활동을 지원해 왔다. 양측은 공공 및 민간 분야의 AI 도입·활용 기회를 공동으로 모색하고, 국내 스타트업의 기술 경쟁력 강화와 해외 진출을 지원할 계획이다. 배태원 인텔코리아 대표는 "서울 AI 허브와 협력해 스타트업이 기술 역량을 강화하고 인텔 기술을 기반으로 솔루션을 개발·검증할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 변우석 서울 AI 허브 센터장은 "이번 협력이 서울 AI 스타트업의 글로벌 시장 진출을 위한 계기가 될 것"이라며 "서울시가 2027년 추진 중인 글로벌 빅테크 센터 조성과 연계해 해외 진출 지원 체계를 마련하겠다"고 밝혔다.

2026.11.12 18:14권봉석 기자

인텔 "단일 솔루션으로 모든 AI 문제 해결할 수 없다"

"엣지 AI와 피지컬 AI를 통해 앞으로 다양한 산업에서 큰 변화가 일어날 것이다. 그러나 AI가 기대하는 수준으로 확산하고 영향력을 발휘하려면 폭넓고 개방적인 생태계가 필요하다. 혁신을 촉진하고 서로 협력할 수 있는 역동적인 생태계가 중요하다." 12일 서울 삼성동 코엑스 '인텔 AI 서밋 서울 2026' 행사장에서 국내 기자단과 만난 댄 로드리게스 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹 부사장 겸 총괄이 이렇게 강조했다. 이날 인텔은 서버용 제온6·6+ 등 CPU와 PC·엣지용 코어 울트라 시리즈3 CPU, 내년 출시 예정인 차세대 제온 '다이아몬드래피즈', 추론용 GPU 'GPU D시리즈(크레센트 아일랜드)' 등으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI 등 추론 시장 공략을 강화하겠다고 밝혔다. 질의응답에 참여한 아닐 난두리 인텔 데이터센터 그룹 부사장은 "앞으로 다가올 추론 시대는 이기종 컴퓨팅의 시대가 될 것이다. 하나의 솔루션이 모든 것을 해결하는 방식이 아니라 다양한 솔루션이 공존하며 시장이 크게 성장할 것"이라고 전망했다. "CPU 중요성, 에이전틱 AI 계기로 더 커질 것" 인텔을 포함한 주요 CPU 제조사들은 과거 GPU 중심이었던 데이터센터 컴퓨팅 자원 구조가 에이전틱 AI 등장에 따라 크게 변화할 것으로 전망중이다. AI 에이전트의 실행과 도구 호출, 메모리 관리 등 다양한 작업을 처리하는 CPU의 중요성이 커진다는 것이다. 아닐 난두리 부사장은 "에이전틱 AI 등장에 따라 데이터센터 시스템은 더 이상 GPU만의 문제가 아니며 인간과 AI의 상호작용에서 기계 간 상호작용으로 발전하면 CPU의 역할은 더욱 커질 것"이라고 설명했다. 그는 향후 글로벌 시장에서 수 년간 CPU 수요가 현재의 5배로 증가하고 데이터센터 CPU 시장 규모는 2000억 달러를 넘어설 것으로 예상했다. 이어 "에이전틱 AI를 구성하는 각 워크로드에 적합한 컴퓨팅 자원을 배분해야 하며 토큰 생성 속도뿐 아니라 KV 캐시, 메모리 관리, 네트워크, API 호출 등 전체 작업 수행 과정이 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다. "GPU D시리즈, 비용 효율 강조 제품" 인텔은 현재 엔비디아가 주도권을 쥔 AI 모델 훈련용 GPU 시장이 아닌 추론에 특화된 GPU 출시를 추진하고 있다. 내년 출시할 'GPU D시리즈(크레센트 아일랜드)는 LPDDR5 메모리를 최대 480GB 활용해 추론 비용은 낮추며 성능을 끌어올리는 것이 목표다. 아닐 난두리 부사장은 "GPU D시리즈는 비용과 전력 효율을 중시하는 기업용 추론 시장을 목표로 한 제품으로 현재 PCI 익스프레스 5.0 기반 제품을 우선 개발중이며 시제품도 일부 고객사에 공급중"이라고 밝혔다. 이어 "LPDDR5 메모리로 메모리 용량을 확대하고 전력 효율을 높이는 한편 고객이 기존에 작성한 소프트웨어를 변경하지 않고도 활용할 수 있도록 개방형 소프트웨어 스택을 제공하는 것이 중요하다고 본다"고 덧붙였다. "산업 자동화, 소프트웨어 정의 형태로 변화할 것" 인텔은 CPU·GPU·NPU를 한데 모은 코어 울트라 시리즈3·코어 시리즈3 프로세서를 바탕으로 기존 로봇 제어 기술에 피지컬 AI를 결합하는 데 주력하고 있다. 댄 로드리게스 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹 부사장 겸 총괄은 "인텔은 수십 년간 로보틱스 분야에서 실시간 제어와 결정론적 처리를 지원해 왔다"며 "앞으로는 피지컬 AI와 실시간 제어를 하나의 칩에서 함께 처리할 수 있어야 한다"고 설명했다. 산업 자동화 분야에서는 소프트웨어 정의 인프라로의 전환을 전망했다. 기존에 특정 기능만 수행하던 전용 장치 대신 가상화와 쿠버네티스 등을 활용해 여러 기능을 통합하는 방식이다. 그는 "산업 전반에서 소프트웨어 정의 자동화로 전환하는 흐름이 나타나고 있다"며 "하나의 지능형 노드에서 HMI와 불량 검출 애플리케이션, 가상화된 PLC를 각각 별도의 컨테이너로 실행하는 사례도 있다"고 말했다. "개방형 AI 생태계 구축 위해 국내 기업과 협력" 배태원 인텔코리아 대표는 "내년에는 CPU 공급에 난항이 예상되지만 국내 서버 기업들과 수요·공급 우선순위를 어떻게 설정할지 본사와 긴밀하게 협의하고 있다"고 말했다. 배태원 대표는 이날 국내 AI 생태계의 개방성과 균형 발전에도 기여하겠다고 밝혔다. 그는 "여러 글로벌 기업이 최근 앞다투어 한국을 찾아 협력을 발표하고 있지만 가장 중요한 것은 국내 파트너들과 실질적인 성과를 내는 것이며 CPU와 GPU를 넘어 소프트웨어와 개방형 아키텍처를 기반으로 한 협력을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.11.12 16:48권봉석 기자

인텔 "차세대 CPU·GPU로 에이전틱 AI·피지컬 AI 공략 강화"

인텔이 서버용 제온6·6+ 등 CPU와 PC·엣지용 코어 울트라 시리즈3 CPU, 내년 출시 예정인 차세대 제온 '다이아몬드래피즈', 추론용 GPU 'GPU D시리즈(크레센트 아일랜드)' 등으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI 등 추론 시장 공략을 강화하겠다고 밝혔다. 12일 서울 삼성동 코엑스에서 진행된 연례 행사 '인텔 AI 서밋 서울 2026'에서 산토시 비스와나탄 인텔 APJ(아시아태평양·일본) 총괄은 "인텔은 CPU·GPU·NPU를 결합하는 이기종 컴퓨팅과 엣지·로보틱스 기술에 강점을 지녔다"고 강조했다. 2024년 처음 시작해 올해 세 번째로 열린 이번 행사에는 인텔 주요 경영진과 국내 파트너사, 고객사, 개발자, 스타트업 관계자 등이 참석했다. 이날 산토시 비스와나탄 총괄은 "한국은 AI 혁신을 주도할 수 있는 핵심 국가로 메모리 반도체에 경쟁력을 지녔으며, 근로자 1만 명당 1220대 이상의 산업용 로봇이 운영되는 등 피지컬 AI를 구현할 제조 기반도 갖췄다"고 강조했다. 제온6·코어 울트라 시리즈3로 에이전틱 AI 대응 인텔은 오픈소스 소프트웨어 툴킷과 AI 라이브러리, 하드웨어 구성 및 산업별 레퍼런스 솔루션을 제공하는 오픈 엣지 전략을 추진하고 있다. 댄 로드리게스 인텔 클라이언트 컴퓨팅 그룹 부사장 겸 총괄은 "PC가 단순히 사람이 사용하는 컴퓨터에서 AI 에이전트가 지속적으로 작업을 수행하는 플랫폼으로 진화하고 있다"고 설명했다. 이어 "인텔은 CPU·GPU·NPU를 통합한 '코어 울트라 시리즈3(팬서레이크)', '코어 시리즈3(와일드캣 레이크)'를 통해 작업 특성에 맞는 연산 자원을 활용하도록 지원하고 있다"고 밝혔다. 그는 또 "엣지 AI 분야에서는 데이터센터용 AI를 단순히 축소하는 방식으로는 실제 현장의 요구를 충족할 수 없으며 실시간 환경 인식과 추론, 판단 및 행동이 필요한 피지컬 AI에는 서로 다른 연산 특성을 가진 프로세서의 결합이 필수"라고 강조했다. "차세대 제온부터 크레센트 아일랜드까지 추론 인프라 다변화" 아닐 난두리 인텔 데이터센터 그룹 부사장은 "에이전틱 AI는 추론뿐 아니라 데이터 검색, API 호출, 작업 실행과 검증 등을 반복하기 때문에 GPU 뿐 아니라 CPU의 중요성이 커진다"고 설명했다. 그는 현재 공급되고 있는 P코어 기반 제온6, E코어 기반 제온6+, 내년 출시할 차세대 제온 프로세서 '다이아몬드 래피즈'와 함께 내년 출시할 추론 특화 GPU인 '인텔 GPU D시리즈(크레센트 아일랜드)'의 중요성을 특히 강조했다. "인텔 GPU D시리즈는 350W 전력으로 최대 480GB 메모리를 지원하며, 다양한 AI 모델과 프레임워크를 지원하도록 설계 됐다. 금융 시뮬레이션 등 일부 작업에서는 엔비디아 경쟁 제품 대비 최대 5.9배 높은 성능을 보였다" 아닐 난두리 부사장은 CPU 랙의 오케스트레이션, GPU 랙의 추론 처리, 삼바노바 가속기의 저지연 디코딩을 결합하는 방식도 제시했다. AI 인프라를 개별 제품이 아닌 워크로드에 맞춰 구성하는 자원 조합으로 접근해야 한다는 의미다. "목적 맞춤형 반도체로 AI 워크로드 최적화" 인텔은 작년 9월 외부 고객사를 위한 맞춤형 반도체를 설계할 새로운 조직인 '중앙 엔지니어링 그룹'을 신설했다. 마커스 로렌스 인텔 중앙 엔지니어링 그룹 부사장 겸 총괄은 이날 "2024년 월간 9조 7000억 개 수준이었던 글로벌 토큰 처리량이 2026년 3200조 개로 약 330배 늘어났다. 작은 성능과 전력 효율 개선도 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소가 될 수 있다"고 설명했다. 이어 "AI 수요가 급증하는 상황에서 워크로드에 최적화된 반도체를 빠르게 구현하는 것이 실제 사업 성과로 이어질 것이며 승자 역시 특정 워크로드에 최적화된 목적 맞춤형 실리콘을 구현하는 기업이 될 것"이라고 전망했다. 그는 "인텔은 고객의 설계 자유도와 기술 선택권을 보장하면서 AI 가속기와 칩렛, SoC, 첨단 패키징, 파운드리 및 설계 서비스에 안정적인 공급망까지 제공해 고객사의 맞춤형 실리콘 개발을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.11.12 16:05권봉석 기자

PTC "한국을 아시아 제조 AI 허브로"…제조·방산 공략 강화

PTC가 한국을 아시아 제조 인공지능(AI) 허브로 육성하기 위해 국내 사업 확대에 나선다. 국내 고객 경험 센터를 구축해 동남아시아 고객까지 유치하고 우주항공·방위산업과 서비스 수명주기 관리(SLM)로 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 김도균 PTC코리아 대표 겸 본사 부사장은 12일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'PTC 이노베이션 익스체인지 코리아 2026' 기자간담회에서 이 같은 한국 사업 전략을 발표했다. 한국-동남아 잇는 제조 AI 허브 구축…고객 경험 센터·부산 사무소 신설 PTC코리아는 한국을 아시아 제조 AI 거점으로 육성하기 위해 국내 사업 기반을 강화한다. 주요 솔루션 시연과 기술을 직접 체험할 수 있는 고객 경험 센터를 구축해 국내뿐 아니라 동남아시아 고객까지 유치한다는 계획이다. 김 대표는 "PTC코리아는 내년 4~5월 중 고객 경험 센터를 개소할 예정"이라며 "그동안 미국 본사를 방문해 확인하던 주요 솔루션 시연과 기술 체험을 국내에서도 제공할 방침"이라고 설명했다. 김 대표는 "한국 고객 중 많은 분들이 동남아시아에 공장을 가지고 있다"며 "동남아시아에 있는 고객들이 한국을 방문해 고객 경험 센터를 경험할 수 있도록 하는 것도 하나의 목표"라고 말했다. 지역 사업과 인재 양성 기반도 넓힌다. 지난달 부산에 신규 사무실을 개설해 영남권 제조기업 공략에 나섰으며, 20년 이상 설계 소프트웨어 '크레오(Creo)'를 교육에 활용해 온 부산대학교를 중심으로 대학 협력을 확대한다. 특히 클라우드 기반 설계 소프트웨어 '온셰이프(Onshape)'를 활용한 로봇 설계 인재 양성에 집중한다. 올해 초 신설한 역량 지원 전담 조직을 통해 대학과 교육기관의 교육 과정 운영을 지원하고, 무료 교육용 소프트웨어 공급도 확대할 방침이다. 설계 넘어 유지보수까지…AI·SLM 사업 확대 국내 제조 시장 활성화에 따라 기존 자동차·전자·배터리·중공업에서 우주항공·방산·의료기기로 사업 분야를 확대한다. 에티버스 등 국내 파트너와 협력해 피지컬 AI 사업 생태계도 강화한다. 특히 글로벌 방산기업들의 수주 물량이 늘면서 설계부터 생산, 공급망까지 연결하는 디지털 엔지니어링 기술의 중요성이 커지고 있다는 판단이다. PTC는 제품 개발과 제조 데이터를 통합해 생산 효율을 높이고 개발 기간을 단축하는 기술을 중심으로 방산 시장을 공략한다. 알렉스 데일리 PTC 국가안보 총괄은 "무인 시스템과 미사일 방어, 우주 시스템, 조선은 현재 우선순위가 매우 높은 분야"라며 "특히 조선은 한국 시장에서 중요한 분야로 PTC가 관련 산업 발전을 가속화할 수 있다고 본다"고 말했다. 국방 분야의 디지털 엔지니어링 도입이 정책적으로 확대되는 점에도 주목했다. 데일리 총괄은 미국 정부가 2023년 12월 이후 시작된 국방 획득 사업에 CAD와 PLM, 모델 기반 시스템공학 등 디지털 엔지니어링 기술을 적용하도록 요구하고 있다고 설명했다. 그는 "한국 정부도 이러한 도구를 도입한다면 드론과 전자전 시스템, 레이더, 센서 등 새로운 국방 역량의 개발을 가속화할 수 있을 것"이라고 강조했다. PTC는 이를 위해 설계 데이터를 제조·공급망 시스템과 연결하는 개방형 아키텍처를 활용한다. 국방 분야에서 확산하는 모듈형 개방 시스템 접근법(MOSA)에 대응하고, 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 기존 기업 시스템과의 연계를 강화한다는 전략이다. 방산·우주항공 공략 강화…"한국 국방 역량 개발 앞당길 것" PTC코리아는 자동차·조선 등 기존 시장을 확대하는 동시에 우주항공·방산과 의료기기 분야 공략을 강화한다. 김 대표는 "국내 방산·우주항공 사업은 아직 부족한 부분이 있지만 계속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. 에티버스 등 국내 파트너와 함께 피지컬 AI 사업 생태계도 키운다. 방산 공략의 배경에는 글로벌 수요 확대와 정책 변화가 있다. 글로벌 방산기업의 수주 물량이 늘면서 설계부터 생산, 공급망까지 데이터를 연결해 생산 능력을 높이는 기술이 중요해졌다는 판단이다. 알렉스 데일리 PTC 국가안보 총괄은 미국 정부가 2023년 12월 이후 시작된 국방 획득 사업에 CAD, PLM, 모델 기반 시스템공학 등 디지털 엔지니어링 적용을 요구하고 있다고 소개했다. 그는 "한국 정부도 이러한 도구를 도입하면 드론, 전자전 시스템, 레이더, 센서 등 새로운 국방 역량 개발을 앞당길 수 있다"며 "특히 조선은 한국 시장에서 중요한 분야로 PTC가 관련 산업 발전을 가속화할 수 있다"고 말했다. 수출 이후 관리도 공략 포인트다. 김 대표는 방산처럼 고가 장비를 수출하는 기업은 부품 고장과 교체 시점을 예측하고 현지 정비 인력에게 정확한 수리 지침을 줘야 하지만, 상당수가 여전히 매뉴얼이나 엑셀에 의존하고 있다고 지적했다. PTC는 제품 판매 이후 유지보수와 부품 교체, 서비스 이력을 관리하는 서비스 수명주기 관리(SLM)를 핵심 성장 분야로 내세우고 국내 전문 인력을 늘린다. 슈나이더 인수 후에도 별도 조직 운영…장기 R&D 투자 기대 PTC는 슈나이더 일렉트릭의 인수를 계기로 사업 포트폴리오도 확대될 것으로 기대하고 있다. 슈나이더는 지난 10월 PTC를 주식가치 기준 226억 달러에 인수하는 계약을 체결했으며, 거래는 2027년 3분기 완료를 목표로 하고 있다. 김 대표는 "슈나이더, 아비바, 코그나이트와 함께 PTC의 비즈니스 포트폴리오가 훨씬 넓어질 것"이라고 기대했다. 인수 이후에도 PTC는 독자적인 사업 정체성을 유지할 전망이다. 로버트 다다 PTC 수석 부사장 겸 최고매출책임자(CRO)는 "PTC는 슈나이더에 흡수되는 것이 아니라 아비바, 코그나이트 등과 함께 미국 기반 소프트웨어 그룹의 일원이 될 것"이라며 "구체적인 조직 형태는 인수 완료 시점에 결정될 예정"이라고 말했다. 기존 기술 개발 로드맵도 유지한다. 다다 CRO는 "솔루션 간 중복은 거의 없지만 상호 보완성은 매우 높아 현재 기술 로드맵이 유지될 뿐 아니라 더욱 가속화될 수 있다"며 "상장기업으로서 90일마다 실적을 공시하는 것이 장기 투자에 항상 유리한 것은 아니었지만, 슈나이더 내부에서는 분기 실적 압박 없이 장기 투자를 실행할 기회가 더 커질 것"이라고 설명했다. 김 대표는 "한국이 국내에 머무는 것을 넘어 전 세계적인 AI 중심지로 발돋움하는 데 기여하고 싶다"며 "PTC가 한국 제조 산업에 크게 기여할 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.11.12 13:12남혁우 기자

공장 소리도 AI 자산…'듣는' 피지컬 AI 온다

카메라로 사물을 인식하던 로봇에 소리를 듣고 판단하는 기술이 더해지고 있다. 부품 조립 상태와 기계 이상을 소리로 파악하는 음향 인공지능(AI)이 피지컬 AI 인식 능력을 높이는 새로운 수단으로 활용되고 있다. 12일 업계에 따르면 국내외 기업과 연구기관은 자동차 품질검사와 드론 탐지 등에 음향 AI를 활용하고 있다. 로봇 학습과 자율주행 분야에서는 소리로 주변 상황을 파악하고 판단하는 기술을 개발 중이다. 자동차 조립 공정이 대표 사례다. 작업자는 부품을 끼울 때 나는 '딸깍' 소리로 결합 상태를 확인한다. 하지만 카메라만으로는 부품이 정확히 맞물렸는지 판단하기 어려운 경우가 있다. 음향 AI는 체결 과정에서 발생한 소리를 분석해 정상 조립 여부를 확인한다. 이 기술은 이미 자동차 생산 현장에서 불량 검사에 활용되고 있다. 국내 음향 AI 기업 디플리는 자동차 부품을 조립하는 로봇 공정에 '리슨 AI'를 적용하고 있다. 로봇이 부품을 끼우면 음향 센서가 체결음을 수집하고 AI가 정상 결합 여부를 판별한다. 해외에서는 소리를 활용해 로봇이 작업을 학습하는 연구도 진행 중이다. 단순히 불량을 찾는 수준을 넘어 접촉 상태를 파악하고 다음 행동을 결정하는 데 청각을 활용하려는 시도다. 소리 듣고 작업 배우는 로봇…드론 접근도 탐지 미국 스탠퍼드대와 컬럼비아대, 도요타연구소 연구진은 영상과 소리를 함께 학습하는 로봇 기술 '마니웨이브'를 개발했다. 로봇이 물체를 잡거나 움직일 때 발생하는 접촉음을 분석해 작업에 활용한다. 연구진은 칠판을 지우거나 컵에 담긴 주사위를 다른 컵으로 옮기는 작업을 실험했다. 영상만 활용한 로봇은 지우개가 칠판에 제대로 닿지 않거나 컵에 주사위가 남아 있는지 파악하는 데 어려움을 겪었다. 반면 소리를 함께 학습한 로봇은 접촉 상태와 물체 움직임을 파악해 작업 수행 능력을 높였다. 음향 AI는 국방 분야에서도 활용되고 있다. 노르웨이 스퀘어헤드 테크놀로지는 드론 접근을 소리로 감지하는 '디스코베어'를 개발했다. 여러 마이크로 주변 소리를 수집하고 모터와 프로펠러 작동음을 분석해 적 드론 접근 방향을 파악한다. 이 기술은 무선 신호를 내지 않는 드론도 탐지할 수 있어 레이더와 카메라를 보완한다. 다만 주변 소음이나 바람, 탐지 거리 등에 따라 성능이 달라질 수 있어 다른 감지 기술과 결합하는 방식이 중요하다고 평가된다. 자율주행차에도 청각 기술을 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 독일 프라운호퍼 디지털미디어기술연구소는 구급차와 소방차 사이렌을 인식해 접근 방향을 파악하는 기술을 개발했다. 차량이 카메라로 확인하기 어려운 방향에서 발생한 상황까지 감지하도록 지원한다. 공장에서 쌓은 소리 데이터…피지컬 AI 학습 자산으로 음향 AI 기술을 발전시키는 핵심은 데이터다. AI가 정상 작동음과 이상음을 구분하려면 실제 작업 환경에서 수집한 소리가 필요하다. 같은 부품이라도 공장 소음과 설비 상태, 작업 방식에 따라 소리가 달라져 현장별 학습과 검증이 중요하다. 디플리는 산업 현장에서 누적 52만 시간, 20테라바이트(TB) 이상 음향 데이터를 확보했다고 밝혔다. 자동차 조립과 부품 검사 과정에서 수집한 자료다. 어떤 작업에서 소리가 발생했고 검사 결과가 정상이었는지 확인할 수 있는 정보는 AI가 불량을 구분하는 데 활용된다. 이러한 데이터는 피지컬 AI 개발에도 활용할 수 있다. 로봇이 소리를 듣고 작업 결과를 판단하려면 특정 동작에서 어떤 소리가 발생했는지 알아야 한다. 음향 데이터에 영상과 로봇 동작 정보를 결합하면 작업 과정과 결과를 함께 학습할 수 있다. 한국은 자동차와 반도체, 조선 등 제조업 기반을 갖추고 있어 다양한 산업 음향 데이터를 확보할 여건이 있다고 평가된다. 이수지 디플리 대표는 기업이 생산 현장에서 발생하는 소리를 체계적으로 수집하고 학습에 활용하면 품질검사를 넘어 산업 특화 로봇 기술로 확장할 수 있다고 설명했다. 이 대표는 "사람이 소리로 부품 조립 상태와 기계 이상을 알아채듯 로봇도 청각을 갖춰야 주변 환경을 더 정확하게 이해할 수 있다"며 "산업 현장에서 축적한 음향 데이터는 피지컬 AI 시대 새로운 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.

2026.11.12 11:26김동원 기자

K-온디바이스, 2030년까지 자율주행 AI칩 등 10종 개발

산업통상부(이하 산업부)는 서울 포시즌스호텔에서 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP기업 등 산·학·연 관계자 150여명이 참석한 가운데 '2026년 AI반도체 M.AX 얼라이언스 하반기 총회'를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 총회에서는 지난 6월 착수한 8002억원 규모의 K-온디바이스 AI반도체 기술개발 프로젝트의 로드맵을 발표한다. 이 사업은 자동차·가전·로봇·방산 등 수요기업, 국내 팹리스 및 소프트웨어사가 협력해 실제 제품에 탑재 가능한 국산 AI반도체, 탑재 모듈, 구동 소프트웨어까지 풀스택으로 공동개발·실증하는 사업이다. 이번에 확정된 로드맵에는 2030년까지 자율주행차용 AI칩 1종, 스마트가전용 AI칩 3종, 협동로봇·휴머노이드·농작업로봇·무인드론용 AI칩 각 1종, 선단공정·극한환경용 반도체 설계자산 각 1종 등 총 10종을 개발·검증하기 위한 구체적 일정이 담겼다. 특히, 가전용 AI칩 1종은 제조 시점을 기존 계획 대비 1년 이상 앞당길 예정이며, 나머지 분과에서도 사업 추진에 속도를 낼 계획이다. 확정된 로드맵이 차질 없이 이행될 수 있도록 사업 전반을 총괄하는 민관합동 전략위원회도 출범한다. 산업부 차관과 민간 전문가(김진상 경희대 총장)가 공동위원장을 맡는 전략위원회는 매년 초 연차별 개발계획을 심의·확정하고, 추진상황을 점검한다. 아울러 개발 과정에서 발생하는 기술적 애로와 기업 간 이해관계를 신속히 조율해 사업의 실행력을 높일 계획이다. 특히, 이번 총회에서는 수요 대기업, 파운드리, IP기업의 역할을 분명히 하고, 로드맵 달성을 위한 상생협력 방안을 제시했다. 우선 수요기업은 만들어진 제품을 구매만 하는 수동적 역할에서 벗어나 반도체 개발 전체 프로세스에 참여하는 혁신 구매자 역할을 수행한다. 과제 총괄기관으로서 개발·양산에 필요한 요구 스펙을 공유하고, 보유한 실사용 환경 테스트베드 등을 제공해, 제품 탑재 실증 레퍼런스 확보를 지원한다. 다음으로 파운드리는 2나노미터급 초미세 공정 등 국산 온디바이스 시제품 제작에 우선 배정해 제조 단계 병목으로 인해 국산 반도체 개발이 지연되지 않도록 노력한다. 삼성전자 파운드리 사업부는 2027년 총 21회의 MPW·싱글런 등 시제품 제작 수요를 사전에 파악하고, 기존 생산일정과 조율해 공정 배정에 우선 반영할 계획이다. 마지막으로 팹리스들이 가장 큰 부담을 호소해 온 IP 지원과 관련해, 국내외 IP기업도 IP 대금 지불 유연화, 공통 IP 패키지 제공 등을 통해 팹리스의 개발 부담을 완화한다. 이를 통해 수요기업부터 IP·설계·제조기업까지 반도체 생태계가 함께 참여하는 상생협력 체계를 구축한다. 이민우 산업성장실장은 “반도체 산업에서 진정한 상생은 협력의 약속이 아니라, 함께 개발한 기술이 실제 제품에 채택되는 성과로 증명되어야 한다”며 “이번 프로젝트를 통해 우리 수요기업의 세계적인 제조 경쟁력이 국내 팹리스의 기술력과 사업화 실적으로 이어지는 새로운 성장 경로를 열겠다”고 밝혔다.

2026.11.12 11:00장경윤 기자

LG CNS, 제조·물류 로봇 도입 과제 논의…학계와 피지컬 AI 교류 확대

LG CNS가 국내외 로봇 연구진과 제조·물류 현장에 피지컬 인공지능(AI)을 적용하기 위한 과제를 논의했다. 로봇 학습과 제어 기술의 연구 성과를 공유하고, 실제 운영 과정에서 해결해야 할 데이터 확보와 동작 지연 문제 등을 살폈다. LG CNS는 최근 서울 마곡 본사 '퓨처로보틱스 랩'에서 '2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼'을 열었다고 밝혔다. 토론토대·서강대·중앙대·고려대 교수와 석·박사 과정 학생, LG CNS 임직원 등 100여명이 참여했다. 포럼은 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 학습 데이터, 하드웨어, 시뮬레이션 기술을 산업 현장에 어떻게 연결할지에 초점을 맞췄다. 강화학습과 로봇 보행, 최적화 등을 연구하는 학계 전문가들이 LG CNS의 로봇 사업 담당자들과 연구·실증 현황을 공유했다. LG CNS는 20년 넘게 수행한 1000건 이상의 로봇공학 기반 스마트팩토리·스마트물류 프로젝트를 토대로 산업별 적용 방향을 설명했다. 올해 출시한 로봇 학습 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 에이전틱 AI 기반 로봇 운영·관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'도 소개했다. 학계에서는 로봇의 판단과 움직임을 고도화하는 기술을 다뤘다. 이치근 토론토대 교수는 로봇 파운데이션 모델의 발전 흐름을 설명하고, 모델을 실제 로봇에 탑재할 때 필요한 기술과 제약을 짚었다. 이 교수는 기종이 다른 로봇에서 수집한 데이터를 함께 학습에 활용하는 방안을 소개했다. 로봇이 매끄럽게 동작하도록 하는 플로우 매칭과 일련의 동작을 묶어 처리하는 액션 청킹 기술도 설명했다. 로봇별 움직임 특성과 제어 지연시간의 차이, 학습 데이터 부족 등은 해결 과제로 제시했다. 참석자들은 제조·물류 분야 적용 사례를 바탕으로 로봇을 안정적으로 도입하고 운영하는 데 필요한 조건을 논의했다. 기업과 대학이 갖춰야 할 기술 역량, 로봇 활용 확대에 따른 사람의 역할 변화도 토론 주제로 다뤘다. 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 전무는 "앞으로도 학계와의 지속적인 교류를 통해 기술 경쟁력을 강화하고, 연구 성과가 실제 산업 현장의 혁신으로 이어질 수 있도록 사업 역량을 강화해 나가겠다"고 말했다.

2026.11.12 10:01남혁우 기자

쌓아둔 짐 무너질지 미리 다…NTT, 로봇용 월드모델 개발

로봇이 짐을 옮기기 전에 짐이 떨어지거나 쌓아둔 짐이 무너질지를 먼저 따져보고, 성공 가능성이 가장 높은 동작을 골라 움직이게 하는 AI가 나왔다. 일본 NTT는 물체의 질량과 자세, 속도 같은 물리량과 운동방정식으로 로봇 행동에 따른 주변 변화를 예측하는 '월드 모델'을 개발했다고 밝혔다. 소형 로봇이 물건을 선반에 쌓는 실험에서 이 기술을 적용하자 성공률이 73.1%에서 92.3%로 19.2%포인트 높아졌다. 기존 월드 모델은 학습 데이터에 크게 의존하면서 물체끼리 부딪히는 장면을 잘못 예측했습다. 예측 영상 속에서 물체가 사라지거나 모양이 바뀌기도 했고, 학습하지 않은 상황은 제대로 내다보지 못했다. NTT가 자체 개발한 물리 제어 어댑터는 영상에서 물체의 위치와 질량을 추정한 뒤 물리 법칙에 따라 다음 움직임을 계산한다. 이 계산을 영상 생성 모델에 반영해 로봇이 움직인 뒤 벌어질 장면을 영상으로 보여준다. 이 기술은 기존 로봇 제어 소프트웨어에 붙여 쓸 수 있다. 제어 프로그램이 내놓은 여러 동작마다 짐이 떨어지거나 부딪힐 가능성을 비교해 가장 나은 동작을 고르는 방식으로, 모양과 무게, 배치가 제각각인 화물을 다루는 현장을 겨냥했다. NTT는 공항 수하물을 자동으로 싣고 내리는 작업에 이 기술을 먼저 적용하기로 하고 로봇 기업 무진(Mujin)과 실증을 추진한다. 이후 물류 창고를 넘어 제조, 건설, 소매 분야로 활용을 넓히고, 'NTT R&D 포럼 2026'에서 기술을 전시할 계획이다.

2026.11.12 07:25박수형 기자

로봇은 어디서 일을 배울까…피지컬 AI 훈련장 '버추얼 트윈'

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] 자동차 충돌을 시험하고 맞춤형 신발 밑창을 설계하던 디지털 트윈 기술이 피지컬 AI 훈련장으로 쓰이고 있다. 로봇은 공장에 투입되기 전 이곳에서 물건을 집고 옮기는 작업을 배운다. 물건을 떨어뜨리거나 설비와 부딪혀도 실제 피해 없이 다시 시험할 수 있다. 프랑스 산업용 소프트웨어 기업 다쏘시스템이 공급하는 '버추얼 트윈'은 피지컬 AI 훈련에 쓰이는 가상 환경을 구현하는 대표 디지털 트윈 기술이다. 제품과 공간을 가상으로 옮기고 재료 특성과 물리 법칙을 반영한다. 물건을 누르면 얼마나 변형되는지, 로봇이 잡았을 때 미끄러지는지 계산해 실제 작업에서 발생할 문제를 미리 확인한다. 피지컬 AI 개발에서는 학습 데이터 확보가 걸림돌로 꼽힌다. 로봇이 물건을 집고 옮기며 얻는 작업 데이터는 인터넷 문서처럼 대량으로 구하기 어렵다. 실제 장비를 움직여 데이터를 모아야 하고, 실패를 반복하는 과정에서 시간과 비용이 든다. 버추얼 트윈은 로봇이 경험할 상황을 가상에서 만들어 이 같은 부담을 줄인다. 개발자는 물건과 주변 환경을 바꿔가며 학습 데이터를 확보하고 로봇 동작을 시험한다. 실제 현장에서 확인한 문제는 다음 가상 훈련에도 반영한다. 다쏘시스템은 올해 4월 독일 로봇 기업 뉴라로보틱스와 가상 훈련과 현장 작업을 연결하는 협력을 발표했다. 실제 로봇 훈련장과 고객 작업 환경을 가상으로 재현하고 두 환경에서 얻은 데이터를 함께 활용한다는 계획이다. 자동차 충돌 계산하던 기술, 로봇 학습에도 필요한 이유 로봇이 종이 상자와 금속 부품을 집을 때 필요한 힘은 다르다. 상자는 세게 잡으면 찌그러지고 무거운 금속 부품은 약하게 잡으면 떨어진다. 가상훈련에서도 이러한 차이를 반영해야 로봇이 실제 작업에 맞는 동작을 배울 수 있다. 제조기업은 실제 제품 개발 과정에서 재료와 구조에 따른 반응을 버추얼 트윈에서 계산해 왔다. 자동차 충돌시험이 대표 사례다. 차량 제조업체는 가상 차량을 충돌시켜 차체가 어느 부위부터 변형되고 충격이 어디로 전달되는지 확인하고 있다. 개발자는 취약 부위에 다른 소재를 쓰거나 두께를 바꿔 설계를 수정한다. 아식스는 맞춤형 신발 밑창 설계에 버추얼 트윈을 활용했다. 발을 스캔한 뒤 가상에서 밑창 구조와 쿠션 성능을 검토하고 3D 프린터로 제작했다. 정해진 규격에 발을 맞추는 대신 사용자마다 다른 발 모양을 설계에 반영했다. 항공기 개발에서는 버추얼 트윈에서 무게와 강도를 함께 검토하고 있다. 부품을 가볍게 만들면 연료 소비를 줄이는 데 도움이 되지만, 비행 중 받는 힘을 견뎌야 한다. 개발자는 소재와 구조를 바꿔가며 무게를 줄이면서도 필요한 강도를 유지하는 설계를 찾는다. 다쏘시스템에 따르면 전 세계 비행기 제조사 100%가 버추얼 트윈을 사용하고 있다. 버추얼 트윈은 제품 형태뿐 아니라 힘을 받았을 때 어떻게 변하는지도 계산한다. 차체가 찌그러지고 밑창이 눌리며 날개가 휘어지는 정도가 설계를 고치거나 점검하는 근거가 된다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표는 "사실적으로 구현한 3D 자동차 모델은 마케팅용으로 가치가 있지만 제조업이 진짜로 원하는 건 충돌 시뮬레이션, 취약 부위 분석, 공기역학 기반 연비 개선까지 포함된 데이터"라고 말했다. 조명 바꾸고 장애물 놓고…현장에서 모으기 어려운 데이터 확보 로봇은 어두운 곳이나 물건이 겹쳐 놓인 상황에서도 작업 대상을 알아봐야 한다. 같은 물건도 조명과 방향에 따라 카메라에 다르게 보인다. 일부가 가려지면 위치와 형태를 판단하기 더 어렵다. 개발자는 가상 환경에서 조명 밝기와 카메라 각도, 물건 배치를 바꿔 다양한 장면을 만든다. 가상 카메라와 센서가 수집한 정보를 학습에 활용하면 실제 현장에서 모든 조건을 마련해야 하는 부담이 줄어든다. 다쏘시스템은 올해 '하노버메세' 행사에서 지게차와 협동로봇이 함께 일하는 가상 물류 현장을 선보였다. 로봇 움직임과 주변을 인식하는 센서를 재현해 작업을 연습하고 시험하도록 했다. 가상 훈련에서는 돌발 상황도 만들 수 있다. 통로에 장애물을 놓고 로봇이 멈추거나 피해 가는지 시험한다. 실제 설비를 파손할 위험 없이 대응 능력을 검증한다. 여러 로봇이 함께 일하면 검증 범위도 넓어진다. 개별 로봇이 작업을 잘하더라도 이동 경로가 겹치면 서로 기다리거나 충돌할 수 있다. 개발자는 작업 순서와 이동 경로를 함께 시험해 생산 흐름이 막히는 지점을 찾는다. 학습 상황을 구성할 때는 현장 데이터가 필요하다. 설비 배치와 작업 순서, 운용 조건을 잘못 반영하면 가상 훈련과 실제 작업이 어긋난다. 제조기업이 보유한 설계 도면과 작업 기록, 센서 데이터를 연결해야 하는 이유다. 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 "단순히 데이터를 많이 쌓는 것이 아니라, 데이터가 제대로 분류되고 공유되며 활용될 수 있는 환경이 중요하다"고 말했다. 가상에서 잘 잡던 물건, 현실에선 놓친다면 가상 훈련에서 성공한 로봇도 실제 공장에서는 물건을 놓칠 수 있다. 물체 표면이 예상보다 미끄럽거나 센서 정보가 늦게 전달되면 같은 동작도 다른 결과값을 낸다. 가상에서 익힌 능력을 현실에 적용하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 과정에서 해결해야 할 문제다. 현장 검증은 이런 차이를 찾아내는 과정이다. 로봇이 물건을 놓쳤다면 무게와 표면 특성, 잡는 힘 등을 확인하고 가상 모델을 수정한다. 바뀐 조건에서 다시 학습한 뒤 실제 로봇으로 시험한다. 현장에서 드러난 실패가 다음 훈련을 보완하는 데이터가 된다. 다쏘시스템과 뉴라로보틱스는 실제 훈련장 '뉴라 짐'과 고객 작업 환경을 가상으로 재현할 계획이다. 첫 단계로 휴머노이드 '4NE1'을 다쏘시스템 플랫폼에 통합해 가상 훈련과 실제 작업을 연결하고, 현장에서 얻은 데이터를 다음 학습에 반영하기로 했다. 가상 훈련 목적은 실제 로봇이 현장에서 사람을 대신하거나 보조해 업무(일)을 하도록 만드는 데 있다. 버추얼 트윈에서 다양한 상황을 연습한 뒤 실제 로봇으로 결과를 검증한다. 가상과 현실에서 동작이 달라지면 원인을 확인해 다음 훈련에 반영한다. 배 본부장은 "로봇 시장은 끊임없이 '트라이 앤 에러'를 반복해야 하는 영역인데, 현실에서 이를 구현하기엔 비용과 시간, 안전 문제가 따른다"며 "버추얼 트윈 안에서 데이터를 생성하고 AI를 학습시키는 방법이 해법이 될 수 있다"고 말했다.

2026.11.11 14:44김동원 기자

[인터뷰] "피지컬 AI, 물리 법칙 알아야"…솔리드웍스 CEO가 짚은 월드 모델 조건

"산업용 월드 모델은 실제 물리 법칙에 기반해야 합니다. 단순한 패턴 매칭을 넘어 인과관계를 반영해야 합니다." 마니쉬 쿠마 다쏘시스템 솔리드웍스 최고경영자(CEO)는 11일 다쏘시스템코리아 3D익스피리언스 센터에서 진행한 인터뷰에서 피지컬 AI를 구현할 핵심 조건으로 물리 법칙을 꼽았다. 로봇과 기계가 현실에서 작동하려면 현재 상태를 파악하고 다음 움직임이 어떤 결과를 낳을지 예측해야 한다는 설명이다. 월드 모델은 현재 상태와 행동을 바탕으로 다음에 어떤 일이 일어날지 예측하는 인공지능(AI) 모델이다. 쿠마 CEO는 제조 현장에서 활용하려면 제품 형상뿐 아니라 힘을 받았을 때 변형되거나 유체가 흐르는 현상까지 다뤄야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 쌓은 설계 데이터와 시뮬레이션 경험을 이를 뒷받침할 자산으로 꼽았다. 제품이 어떤 조건에서 어떻게 작동하는지 분석해온 데이터가 산업용 월드 모델을 만드는 기반이 될 수 있다는 설명이다. 쿠마 CEO는 이런 변화가 한국 엔지니어에게도 도약 기회를 줄 수 있다고 봤다. 설계와 검증에 AI를 활용하면 반복 작업을 줄이고 더 복잡한 문제에 도전할 수 있다는 판단이다. 그는 "한국은 이미 세계 수준 제품을 만드는 방법을 알고 있다"며 "다음 기회는 한국 엔지니어가 한 단계 더 도약할 수 있느냐에 있다"고 밝혔다. 드론을 착륙시키려면 '다음 순간'을 알아야 한다 쿠마 CEO는 월드 모델이 필요한 이유를 드론 착륙에 빗대 설명했다. 드론을 목표 지점에 착륙시키려면 현재 위치와 속도, 모터 추진력을 바탕으로 다음 순간 어디로 움직일지 예측해야 한다. 착륙할 때까지 이 과정을 이어가야 한다. 그는 "드론을 착륙시키려면 다음 1초에 무슨 일이 일어나야 하는지 알아야 한다"며 "그다음 2초, 3초, 4초에도 어떤 상태가 될지 예측해야 한다"고 말했다. 쿠마 CEO는 언어 패턴을 학습한 거대언어모델(LLM)만으로 이런 문제를 해결하기 어렵다고 봤다. 다음 단어를 예측하는 능력과 물리 환경에서 다음 상태를 예측하는 능력은 다르기 때문이다. 그는 산업용 월드 모델에 구조·유체·전자기 등 물리 현상을 반영해야 한다고 강조했다. 제품이 어떻게 생겼는지에 더해 어떤 힘을 받으면 어떻게 움직이고 변형되는지까지 다뤄야 한다는 주장이다. 다쏘시스템은 설계와 시뮬레이션을 함께 다루는 기술을 강점으로 내세운다. 시뮬레이션은 가상환경에서 조건을 바꿔 제품 성능과 움직임을 시험하는 기술이다. 쿠마 CEO는 분자 수준부터 항공기 규모까지 다양한 대상을 해석해온 경험을 산업용 월드 모델 개발에 활용할 수 있다고 설명했다. 데이터가 부서별로 흩어진 문제도 짚었다. 설계와 제조, 시뮬레이션 담당 조직이 따로 움직이면 데이터를 전달하는 과정에서 설계 배경과 맥락이 사라질 수 있다는 지적이다. 다쏘시스템은 제품 개발·생산 정보를 함께 관리하는 3D익스피리언스 플랫폼으로 이를 연결하고 있다. 쿠마 CEO는 "AI는 기반 데이터만큼만 잘 작동할 수 있다"며 "여러 부서에서 나온 데이터를 플랫폼에 모으면 업무 영역을 연결하는 AI 기능을 제공할 수 있다"고 밝혔다. 무료 베타 끝낸 AI 동반자…사용량 따라 토큰 과금 다쏘시스템은 산업 지식과 설계 도구를 실제 업무에 연결하는 수단으로 '버추얼 동반자'를 제공한다. 사용자가 일상 언어로 질문하거나 작업을 요청하면 자료를 찾고 설계·해석 도구를 활용해 업무를 수행하는 AI 에이전트다. 설계 프로그램 안에서 함께 일하는 AI 업무 도우미인 셈이다. 아우라는 사내 지식 검색과 프로젝트 관리를, 레오는 설계와 제조 업무를 지원한다. 마리는 소재·화학·바이오 등 과학 연구를 돕는다. 쿠마 CEO는 사용자가 하나로 통합한 대화창에 요청하면 필요한 기능을 활용할 수 있다고 설명했다. 쿠마 CEO에 따르면 버추얼 동반자는 무료 베타를 거쳐 지난 7월 13일 정식 서비스로 전환했다. 이후 사용한 기능에 따라 '블루 토큰'을 차감하는 과금 방식을 적용했다. 블루 토큰은 AI 기능을 이용할 때 쓰는 크레딧으로, 인터뷰 당일 가격은 개당 5센트다. 회사는 3D익스피리언스 플랫폼에 접근할 수 있는 솔리드웍스 사용자에게 1인당 2100개 토큰을 제공했다. 쿠마 CEO는 현재까지 다쏘시스템 전체 고객이 수백만 개 토큰을 사용했다고 밝혔다. 그는 "출시한 지 4~5개월 정도지만 이미 성공 사례를 듣고 있다"며 "지난달 만난 고객사는 자체 평가용 데이터 세트에서 생성형 도면 기능으로 생산성을 50~60% 높였다"고 말했다. 생성형 도면 기능은 입체로 설계한 부품이나 조립품을 바탕으로 제조에 필요한 2D 도면 작성을 돕는다. 쿠마 CEO는 이 작업에서 생산성 향상 폭을 향후 6개월 안에 90%까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 다쏘시스템은 기존 세 동반자에 전문 분야별 역량과 세부 작업 기능을 계속 추가할 계획이다. 레오는 기계 설계와 성능 분석, 공작기계를 제어하는 수치제어(NC) 가공 프로그램 작성 등을 지원한다. 기계 설계 안에서도 개념 설계와 상세 설계, 도면 작성처럼 작업을 나눠 기능을 고도화한다. 쿠마 CEO는 "버추얼 동반자는 세 개지만 각 동반자에 더 많은 역량을 추가하고, 각 역량 아래에 더 많은 기능을 붙일 계획"이라고 했다. 기업 데이터 보호 원칙도 밝혔다. 기본 AI 모델은 자체 보유 데이터와 합성 데이터로 학습하고, 고객 데이터를 학습에 쓰려면 별도 서면 동의를 받는다는 설명이다. 고객 맞춤 답변을 위해 추출한 지식은 해당 고객에게만 제공한다. 그는 "고객 맞춤 지식을 추출하더라도 해당 고객만 사용할 수 있도록 보관하고 외부에 공유하지 않는다"며 "고객 데이터는 분리해 보호하고 고객이 통제할 수 있도록 한다"고 설명했다. AI가 만든 설계, 최종 판단은 사람 몫 쿠마 CEO는 지난 10월 21일 전 세계 학생 3000명 이상이 참여한 온라인 질의응답 행사에서 한 콩고 학생이 던진 질문을 소개했다. AI가 많은 일을 해내는 시대에 자신은 사회에 어떻게 기여할 수 있느냐는 고민이었다. 그는 지역사회에서 가장 시급하게 해결해야 할 문제를 찾아보라고 조언했다. 현장에서 살아가는 사람이 주민에게 어떤 어려움이 있는지 파악하고 해결할 문제와 우선순위를 정할 수 있다는 이유다. AI는 그렇게 찾아낸 문제를 더 빠르게 해결하는 데 활용할 수 있다고 설명했다. 쿠마 CEO는 "콩고 사회가 어떤 문제에 직면해 있는지는 그 지역에 사는 학생이 안다"며 "AI는 그 문제를 과거보다 훨씬 빠르게 해결하도록 도울 수 있다"고 말했다. 그는 협업 능력도 중요해진다고 봤다. AI로 업무 수행 능력이 높아질수록 동료와 소통하고 함께 문제를 해결하는 태도가 더 중요해진다는 설명이다. 쿠마 CEO는 "과거에는 뛰어난 능력 때문에 함께 일하기 까다로운 사람도 용인했다"며 "모두가 역량을 갖추게 되면 사람들은 함께 일하기 즐거운 사람을 찾게 된다"고 했다. 여러 공학 분야를 함께 배우라는 조언도 전했다. 기계공학을 전공하더라도 전기전자와 소프트웨어를 이해해야 한다는 주문이다. 그는 피지컬 AI를 대표하는 로봇에 이 분야가 모두 결합돼 있다고 설명했다. 쿠마 CEO는 "AI가 설계를 쉽게 만들어주겠지만, 설계가 풍부해질수록 이를 입증하는 일은 더 귀해진다"며 "많은 모델 가운데 어떤 모델이 적합한지 입증하는 데 엔지니어 가치가 있다"고 강조했다.

2026.11.11 14:08김동원 기자

"AI 가능성, 생산성으로 입증해야"...IITP, 내년 AI·ICT 10대 이슈 선정

2027년 AI 경쟁의 핵심으로 업무 완수 능력과 운영 효율이 떠오를 전망이다. 여러 AI 에이전트가 협업해 복잡한 임무를 처리하고, 반도체와 데이터센터는 작업에 드는 비용과 전력을 줄이는 방향으로 진화한다. AI 활용 범위가 산업 현장과 통신망으로 넓어지면서 권한 검증과 안전 통제, 인프라 운영 주권도 중요해질 것으로 예상됐다. 정보통신기획평가원(IITP)은 11일 대한상공회의소에서 열린 2027 AI·ICT 기술전망 컨퍼런스에서 내년을 관통하는 주제로 'AI의 가능성을 AX 생산성으로 입증'을 제시했다. AI 전환(AX)의 성과를 실제 업무 수행과 비용 절감으로 확인해야 한다는 뜻이다. 구체적으로 내년을 관통할 AI·ICT 10대 이슈로 ▲에이전틱 이코노미 ▲피지컬 AI 범용화 ▲범용인공지능(AGI) 경쟁 ▲AI 반도체 최적화 ▲AI 데이터센터(AIDC) ▲토큰 효율성 ▲공간컴퓨팅 ▲AI 네이티브 6G ▲사이버쉴드돔 ▲풀스택 소버린 AI다. '에이전틱 이코노미', AI가 일을 끝까지 맡는다 새해 첫 번째 이슈는 AI가 맡은 임무를 끝까지 수행하는 '에이전틱 이코노미'가 꼽혔다. 장기 기억과 다중 에이전트 협업으로 업무 완수 역량이 높아지면서 슈퍼 에이전트를 통한 통합, 산업별 특화 에이전트 활용, 에이전트 사이의 자율거래가 확산할 것으로 전망됐다. 장기 기억은 업무에 필요한 맥락을 유지하고, 다중 에이전트 협업은 여러 에이전트가 역할을 나눠 임무를 처리하는 기반이다. 보고서는 이러한 역량이 발전하면서 에이전트가 자율적으로 수행하는 업무 범위도 넓어질 것으로 봤다. 확산의 전제로는 'Know Your Agent'를 주목했다. 업무를 수행하는 에이전트의 신원과 위임받은 권한을 검증하고, 수행 결과를 신뢰할 수 있어야 한다는 것이다. 조직 업무 구조와 함께 책임 소재, 비용 기준을 정립하는 일이 현업 도입의 관건으로 제시됐다. '피지컬 AI', 시연을 넘어 현장으로 시연에 머물렀던 로봇 AI는 정해진 무대에서 정해진 동작을 보여주는 데 그쳤다. 그런 가운데 IITP는 내년부터 피지컬 AI가 '동작 시연을 넘어 임무 완수' 중심으로 발전할 것으로 내다봤다. 피지컬 AI는 AI가 로봇 같은 몸을 얻어 현실 세계에서 보고 판단하고 움직이는 것을 말한다. 이를 가능하게 하는 두 축은 자기주도적 통합 행동지능과 전용 온디바이스 컴퓨팅이 필수적이다. 앞의 것은 보고, 판단하고, 움직이는 과정을 하나로 묶어 로봇이 스스로 다음 행동을 정하는 지능이다. 뒤의 것은 멀리 있는 데이터센터에 묻지 않고 로봇 몸 안의 전용 칩으로 그 자리에서 바로 생각하고 반응하는 능력이다. 한국의 NPU는 이 지점에서 성장할 것으로 봤다. 관건은 데이터다. IITP는 경험을 축적하는 '피지컬 AI 레디 데이터'를 주목했다. 공간의 생김새, 사람과 물체의 움직임, 무게와 마찰 같은 물리적 성질, 영상과 소리 등 여러 감각을 아우르는 멀티모달 데이터를 모아야 한다. 이렇게 모은 데이터를 서로 나누고, 현실 세계를 가상으로 본뜬 월드모델 안에서 연습시켜 실제로 겪지 않은 경험까지 넓힐 수 있다. 이를 바탕으로 범용화에 이를 것이란 전망이다. AI가 AI를 만드는 갈림길...AGI 경쟁 AGI는 특정 분야에만 능한 AI가 아니라 사람처럼 여러 분야를 두루 해내는 범용 인공지능을 말한다. IITP는 내년을 'AGI 경쟁의 분수령'으로 보고, 그 열쇠를 'AI가 만드는 AI'에서 찾았다. 핵심 개념은 재귀적 자기개선(RSI)이다. AI가 스스로를 고쳐 더 나은 AI가 되고, 그렇게 나아진 AI가 다시 자신을 개선하는 과정이 꼬리를 물고 이어지는 구조다. 지금까지 AI의 발전 속도는 사람 연구자의 속도에 묶여 있었지만, 이 고리가 돌기 시작하면 발전이 스스로 빨라진다. IITP는 이를 통해 AI가 ▲사람의 지시 없이 움직이는 자율성 ▲여러 분야를 넘나드는 범용성 ▲지능 그 자체 등을 바탕으로 사람의 능력을 뛰어넘는 초지능(ASI)의 실현이 앞당겨질 수 있다고 내다봤다. AGI 시대가 가져올 큰 변화로 과학 분야가 떠오른다. AI가 스스로 가설을 세우고, 실험하고, 결과를 검증하는 'AI 자율 과학자'로 진화한다는 것이다. IITP는 이런 AI가 질병과 식량 위기처럼 인류가 오랫동안 풀지 못한 난제에 도전할 것으로 내다봤다. 또 우주 예측의 큰 변화를 예상했다. 단일 칩 한계 넘어 이기종·풀스택 최적화...AI 반도체 에이전트와 피지컬 AI가 늘어날수록 AI는 쉬지 않고 추론한다. AI 학습의 시대를 넘어 '추론의 시대'가 열렸다는 설명이다. 추론 수요가 커지면서 단일 칩 하나의 성능만으로는 감당하기 어려운데, 서로 다른 종류의 칩을 섞어 쓰는 개방형 이기종 칩 조합이 떠오를 것으로 점쳐졌다. 특히 IITP는 여기서 더 나아가 AI 모델과 소프트웨어, 칩, 시스템을 한꺼번에 다듬는 계층 간 통합 최적화를 강조했다. 반도체와 소프트웨어가 각각의 성능 시너지를 내야 한다는 뜻이다. 국산 NPU의 차별적 경쟁력을 찾을 수 있을 것이란 점이 눈길을 끈다. 한국의 NPU가 AI 모델과 추론 엔진, 프로그램을 칩이 알아듣는 말로 옮겨주는 컴파일러까지 여러 층을 넘나들며 함께 최적화해, 전기를 적게 쓰는 추론에서 경쟁력을 키울 수 있다는 뜻이다. AI 데이터센터, 토큰 생산성 극대화 경쟁 AIDC에서는 가동 시점을 앞당기는 속도 경쟁과 전력당 토큰 생산성을 높이는 성능 경쟁이 함께 진행될 것으로 예상됐다. 모듈형 구축은 데이터센터를 더 일찍 가동하기 위한 수단으로 제시됐다. 운영 단계에서는 연산 부하에 맞춰 전력과 냉각을 통합 제어하는 방식이 중요해질 것으로 봤다. 유휴 또는 과잉 운전을 줄여 전력을 효율적으로 사용하고, 전력당 토큰 생산량을 높이는 것이 목표다. 랙 안에서 광역망까지 연결되는 데이터 전송이 중요한 과제로 꼽혔다. 이를테면 스케일업, 스케일아웃, 스케일어크로스 등 AIDC 인터커넥트 경쟁이 본격화될 것이란 전망이다. '토큰 효율성', AI 운영 효율화 절실 토큰 가격 하락과 임무당 비용 부담이 동시에 나타날 수 있다는 점에 주목했다. 이에 따라 작업 하나를 끝내는 데 드는 '태스크 코스트(Task Cost)'를 낮추는 경쟁이 본격화될 것으로 전망했다. 이에 따라 AI 워크플로우의 재설계가 중요 과제로 꼽힌다. 더 적은 비용으로 임무를 완수할 수 있도록 실행과 운영 방식을 바꿔야 한다는 것이다. 토큰 단가와 함께 전체 작업에 투입하는 자원을 관리하는 접근이다. 기술적으로는 연산량과 메모리 사용을 줄이고 토큰 생성 속도를 높여 추론 효율을 개선하는 시도가 이어질 것으로 봤다. IITP는 '오픈웨이트 모델'을 활용해 운영 방식을 최적화하는 방안도 비용 효율화의 주요 수단으로 꼽았다. 메타버스 이어 AI글래스 시대 '공간컴퓨팅' 사람과 기계가 만나는 방식은 키보드와 마우스에서 손가락 터치로 바뀌어 왔고 그 다음은 AI글래스가 지목됐다. AI 글래스는 개인화 에이전트를 이용하는 접점이자 산업 현장 작업을 지원하는 수단으로 확장될 전망이다. 음성, 시선, 제스처와 주변 환경 정보를 활용해 사용자의 맥락과 공간을 이해하는 방향으로 발전할 것으로 예상됐다. 피지컬 AI에 필요한 데이터를 수집하는 역할도 제시됐다. 다만 역기능을 간과하기 어려운 이슈로 꼽힌다. 늘 쓰고 다니는 디바이스가 끊임없이 정보를 모으면 내가 누구와 어울리는지, 하루를 어떻게 보내는지, 무엇을 하려 하고 무엇을 좋아하는지까지 드러날 수 있다. 이에 따라 IITP는 정보를 모으고 쓰는 일을 통제할 수 있는 장치, 이를 뒷받침하는 제도 정비, 사회적 합의를 반영한 새로운 프라이버시 기준이 필요하다고 봤다. AI 네이티브 6G ...“망 운영부터 추론 공간 인지로” 6G 통신은 AI를 망 운용과 서비스에 내재화한 'AI 실행 인프라'로 전환을 추진할 것으로 전망됐다. AI 네이티브 완전 자율 네트워크를 통한 운영에 더해 AI 추론 연산 지원과 공간 인지까지 기능이 확장되는 방향이다. 네트워크 운영의 자율화와 AI 서비스 지원이 함께 진행되는 변화다. 특히 6G 통신에서 이러한 전환이 본격적으로 시작될 것으로 봤다. 통신 AI 인프라의 범위는 우주로도 확대될 것으로 예상됐다. 저궤도 위성통신의 핵심 통신 인프라 역할이 커지고, 우주 데이터센터를 위한 궤도상 AI 칩 연산 실증이 추진될 것으로 전망했다. 자율 다층 방어 체계 '사이버쉴드돔' AI는 공격도, 방어도 가능한 수단이다. 공격하는 쪽은 한 곳만 뚫으면 되지만 막는 쪽은 모든 곳을 지켜야 한다. 여기에 AI가 더해지면 공격은 더 빠르고 정교해지고, 사람이 일일이 대응해서는 따라잡기 어려워진다. AI 공격에 대응할 보안 체계로는 '사이버쉴드돔'을 제시했다. 조직별 자율 방어 에이전트의 대응, 산업 내 위협 정보 공유, 국가 차원의 공동 대응과 조정을 결합하는 다층 방어 구조다. 각 기업과 기관이 스스로 위협을 찾아 대응하는 자율 방어 에이전트를 두고, 같은 산업 안에서 위협 정보를 서로 나눠 한 곳이 당한 공격을 다른 곳이 미리 막을 수 있게 할 수 있다. 아울러 국가 차원에서 함께 대응하고 조정하는 체계로 사이버 보안이 고도화될 수 있다는 설명이다. IITP는 AI 통제 상실 위험에 대한 관리도 강화될 것으로 봤다. 안전설계 원칙과 1·2차 방어선, 제3자 평가를 결합하고 설계부터 실행까지 전주기를 통제하는 접근이다. 기술뿐 아니라 법·제도·서비스 관리체계까지 포괄하는 안전 확보가 과제로 제시됐다. 칩·모델 확보 넘어 운영 통제권 경쟁...풀스택 소버린 AI 소버린 AI는 다른 나라나 외부에 기대지 않고 스스로 통제할 수 있는 AI를 말한다. 지금까지 AI 주권 경쟁은 주로 '확보'의 문제였는데, 칩과 모델과 데이터를 갖추는 데서 그치지 않고 이를 잇는 ▲네트워크와 AI를 돌리는 컴퓨팅 ▲전체를 지키는 보안, ▲전략적인 AX까지 모든 층을 직접 운영하고 통제할 수 있느냐가 AI 주권의 기준이 된다는 게 IITP의 판단이다. 즉 AI 주권 경쟁은 칩, 모델, 데이터 확보를 위한 기술 자립에서 네트워크, 컴퓨팅, 보안, 전략적 AX까지 확대될 것이란 전망이다. 임진국 IITP 단장은 “앞으로 다가올 2027년은 임무 완성을 넘어서는 AI 혁신과 피지컬 AI와 가상형 컴퓨팅으로 모든 곳에 AI가 존재하게 될텐데 그 과정에서 컴퓨팅 연산비용의 최적화와 안정성 확보는 가장 중요한 열쇠가 될 것”이라고 말했다.

2026.11.11 12:11박수형 기자

SK하이닉스, 피지컬 AI 메모리 보안인증 라인업 확대

SK하이닉스가 저전력 D램 LPDDR5X로 산업용 기능안전 국제표준 'IEC 61508'의 SIL 3 인증을 받았다고 11일 밝혔다. 차량 사이버보안 국제표준 'ISO/SAE 21434' 기반 사이버보안 관리체계 인증도 함께 확보했다. IEC 61508 인증 등급은 안전무결성수준에 따라 SIL 1~4로 나뉜다. 숫자가 높을수록 요구 수준이 엄격하다. SK하이닉스가 획득한 SIL 3는 단일 메모리 반도체가 달성할 수 있는 최고 등급이다. ISO/SAE 21434는 위협 분석과 리스크 평가를 바탕으로 제품 전 생애주기 사이버보안 활동을 관리하도록 규정한다. 개발부터 양산, 운영, 폐기까지 단계별 관리가 요구된다. SK하이닉스는 심사에서 위협 대응 절차, 보안 요구사항 수립, 설계·검증, 취약점 관리 등 개발·양산 전반 절차가 국제 기준에 부합한다는 평가를 받았다. 최근 자동차와 산업용 기기를 노린 해킹과 악성코드 공격이 늘고 있다. 반도체 성능만큼 제조 전 과정의 보안 관리가 중요해진 배경이다. SK하이닉스는 차량, 로봇, 스마트팩토리 등 산업 전반을 아우르는 안전·보안 국제 인증 라인업을 강화하고 있다. 회사는 이번 인증을 발판으로 자율주행 플랫폼과 소프트웨어 중심 차량(SDV) 프로젝트 참여를 늘릴 계획이다. 글로벌 티어1 고객도 넓힌다. 산업 분야에서는 로봇, 에지 인공지능(AI), 스마트팩토리 등으로 사용처를 확대할 예정이다. SK하이닉스는 "자동차와 산업 전반에서 기능안전·보안 역량을 강화하고, AI 시스템 레벨에서 신뢰할 수 있는 메모리 솔루션을 제공하겠다"고 말했다. 김종환 SK하이닉스 D램개발담당 부사장은 "피지컬 AI 시장이 개화할수록 메모리 개발 과정에도 국제표준에 부합하는 안전과 보안체계가 중요해진다"며 "자동차와 산업 전반에서 검증받은 보안 역량을 바탕으로 로봇·에지 AI·자율주행 등 피지컬 AI 시장에서 풀스택 AI 메모리 리더십을 공고히 하겠다"고 말했다.

2026.11.11 11:59진운용 기자

샌디스크, 피지컬 AI·IoT용 임베디드 저장장치 공개

샌디스크가 오는 13일(현지시간)까지 독일 뮌헨에서 진행되는 전자전시회 '일렉트로니카 2026'에서 피지컬 AI·IoT용 임베디드 낸드 플래시 드라이브 '아이낸드 CL EM181'을 공개했다. 아이낸드 CL EM181은 e.MMC 5.1 인터페이스 기반으로 셋톱박스, OTT 디바이스, 홈 게이트웨이, 스마트 TV 및 가전제품, 스마트 보안 카메라, 데이터센터 내 로그 기록 등 다양한 임베디드 분야를 위해 설계됐다. 용량은 64/128/256GB이며 최대 속도는 읽기 300MB/s, 쓰기 225MB/s로 신속한 데이터 기록을 지원한다. 낸드 플래시메모리 영역 중 일부를 SLC(1비트)처럼 활용하는 스마트SLC 기술을 활용해 쓰기 성능과 내구성을 높였다. 쓰기 성능과 내구성이 중시되는 일부 용도를 위해 SLC로 작동하는 향상된 사용자 데이터 영역(EUDA)도 설정 가능하다. 패키지 크기는 JEDEC 표준과 호환되는 11.5×13mm 패키지를 유지해 기기 제조사가 기존 설계를 최대한 유지하며 통합하도록 설계됐다. 러셀 루벤 샌디스크 글로벌 오토모티브 및 IoT 세그먼트 마케팅 디렉터는 "아이낸드 CL EM181은 기존 e.MMC 인터페이스를 유지하고 설계 변경을 최소화하며 최신 낸드 기술로 전환할 수 있는 제품"이라고 밝혔다.

2026.11.11 10:33권봉석 기자

CJ제일제당, 식음료 제조 AI 개발…공정·품질·안전까지 자동 제어

CJ제일제당이 식음료(F&B) 제조 현장에 특화된 인공지능(AI) 자율제조 기술 개발에 나선다. CJ제일제당은 식품업종 대표기업으로 산업통상부 'AI Factory 지원사업'에 참여한다고 11일 밝혔다. 이번 과제는 CJ제일제당과 원프레딕트, 아이벡스, 한국생산기술연구원이 함께 추진한다. 제조 데이터와 설비, 공정, 품질, 안전을 AI로 연결해 생산 현장의 자동화 수준을 높이는 것이 목표다. 우선 서로 다른 생산설비에서 나오는 데이터를 실시간으로 연결·분석해 AI 학습에 활용할 수 있는 'AI-Ready' 데이터 기반을 구축한다. 이 데이터를 활용해 공정 특성과 센서 정보를 함께 분석하는 PINN(Physics-Informed Neural Network) 기반 AI 기술도 적용한다. AI가 생산설비의 운전 조건을 예측하고 공정을 자동으로 제어하는 방식이다. 품질 관리에는 머신비전과 로봇, 엣지AI 기술을 활용한다. 이물과 파손, 포장 불량 등을 실시간으로 감지하고 생산설비 제어와 연동할 계획이다. 설비 관리에도 AI를 적용한다. 고장 징후를 미리 감지·진단해 예상하지 못한 생산 중단을 줄이는 예지보전 체계를 구축한다. 작업자 안전 관리도 개발 대상에 포함된다. AI CCTV를 활용해 작업자 쓰러짐이나 위험구역 출입 등을 감지하고, 위험 상황이 발생하면 생산설비를 자동으로 감속하거나 정지하는 기술을 개발한다. CJ제일제당은 각 기술을 개별적으로 적용하는 데서 그치지 않고 AI가 생산 현장을 인식하고 예측한 뒤 판단과 설비 제어까지 이어지는 피지컬 AI 체계를 구축한다는 계획이다. 강민수 CJ제일제당 생산총괄 부사장은 “식품 제조는 원재료와 생산 환경 변화가 품질에 직접 영향을 미치는 만큼 현장 데이터와 공정 특성을 함께 이해하는 AI가 중요하다”며 “F&B 제조 현장에 맞는 피지컬 AI 기술을 확보해 생산성과 품질, 안전 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.

2026.11.11 09:53류승현 기자

마술사 옆에 선 로봇…갤럭시코퍼가 보여준 과학과 예술의 만남

"여러분, 마지막으로 남은 카드를 확인해 보세요." 10일 오후 서울 강동구 갤럭시 로봇파크. 어린이 관객들이 손에 쥔 카드 조각을 뒤집었다. 저마다 카드를 찢고 섞으며 완성한 마술의 마지막 순간이었다. 무대에는 마술사와 로봇이 나란히 등장했고 객석에서는 어린이들의 환호성이 터져 나왔다. 과학과 마술, 로봇 기술이 한데 어우러진 '폴리매스(POLYMATH)' 행사 현장이다. 갤럭시코퍼레이션은 이날 세계 과학의 날을 기념해 개최한 행사에서 산하 갤럭시내일모레연구소가 발간한 '폴리매스 엑스(X), AI 시대 탈전문가가 답이다'를 공개했다. 폴리매스는 다양한 분야에 폭넓은 지식과 소양을 갖춘 인재를 뜻한다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표와 삼성그룹 인재 양성을 총괄했던 신태균 고문이 공동 집필한 이 책은 AI 시대에 필요한 새로운 인재상을 다룬다. 특정 분야 전문성을 넘어 다양한 지식과 기술을 연결해 새로운 가치를 창출하는 융합형 인재 중요성을 강조했다. 신 고문은 부모 세대가 살아온 사회와 현재 어린이들이 성장해 마주할 미래는 크게 다를 것이라고 진단했다. 과거에는 특정 분야 전문가가 되는 것이 중요했지만 앞으로는 AI와 로봇을 활용해 새로운 영역을 개척하는 역량이 필요하다는 설명이다. 그는 "로봇과 아이들이 함께 자라나는 시대가 미래에 펼쳐질 것"이라며 "AI와 로봇을 적극적으로 활용하면서 인간만이 가진 능력으로 새로운 영역을 개척하는 아이들이 미래를 주도할 것"이라고 전망했다. 갤럭시코퍼레이션이 이번 행사에서 마술과 로봇 공연을 기획한 것도 어린이와 가족 단위 관객들에게 폴리매스 의미를 보다 쉽고 친숙하게 전달하기 위해서다. 스토리텔러 마술사 이준영과 마술사 로봇 '크리스토퍼'가 함께 무대에 올라 인간과 기계 간 협업을 선보였다. 관객들은 '휴머노이드 로봇과 함께하고 싶은 것'을 종이에 적어 검정 상자에 넣고 카드 마술에도 직접 참여했다. K팝 음악과 피지컬 AI 기술을 접목한 로봇 퍼포먼스도 이어지며 과학과 엔터테인먼트 접점을 보여줬다. 최 대표는 "어린이들이 즐겁고 친숙하게 로봇을 경험할 방법을 고민했다"며 "로봇과 마술을 결합하는 과정에서 새로운 가치를 만드는 융합의 가능성을 발견했다"고 말했다.

2026.11.10 16:08이나연 기자

LG이노텍, 차세대 차량용 조명 모듈로 'CES 혁신상' 3년 연속 수상 쾌거

LG이노텍은 차세대 차량용 조명 모듈 '넥슬라이드(Nexlide) C+'로 'CES(국제 전자제품 박람회) 2027' 혁신상을 수상했다고 10일 밝혔다. LG이노텍은 '넥슬라이드' 시리즈를 앞세워 2025년부터 2027년까지 3년 연속 CES 혁신상을 수상했다. 이번 수상으로 세계 최고 수준의 차량용 조명 기술 경쟁력을 다시 한번 입증했다. '넥슬라이드'는 LG이노텍의 독자적인 광학 설계와 신소재 기술을 결합한 차세대 차량용 플렉시블 조명 모듈 브랜드다. 빛을 넓고 균일하게 퍼뜨리는 면광원 기술을 기반으로, 기존 차량용 조명 대비 두께와 부피를 줄이면서도 다양한 디자인을 연출할 수 있는 것이 특징이다. LG이노텍은 면광원 관련 기술 특허를 700건 이상 확보하고 있다. 이번에 혁신상을 받은 '넥슬라이드 C+'의 가장 큰 강점은 하나의 조명 모듈로 두 가지 이상의 3D 이미지(3D 다중 효과)를 구현할 수 있다는 점이다. 예를 들어, 같은 모듈이지만 왼쪽에서 볼 때는 사선 패턴이 오른쪽에서는 수직 패턴의 3D 이미지가 나타나는 식이다. 보는 각도에 따라 달라지는 이미지를 통해 입체감과 역동적인 효과를 연출할 수 있다. 이 제품은 후미등과 전면 그릴 조명 등 차량 외부는 물론, 실내 무드등까지 다양한 영역에 적용 가능하다. LG이노텍 관계자는 “차량용 조명은 단순한 신호 전달 수단에서 완성차 브랜드의 디자인 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다”며 “특히 넥슬라이드 C+와 같이 다양한 빛의 패턴을 만들 수 있는 조명 기술의 활용도는 더욱 높아질 것”이라고 말했다. 아울러 '넥슬라이드 C+'는 두께가 3mm 이하인 초슬림 제품으로, 차량 내 좁은 공간에도 장착할 수 있다. LG이노텍은 세계 최초로 초슬림 면광원 모듈에 '지향각 필름'과 '3D 마이크로 옵틱 패턴 필름'을 적용했다. '지향각 필름'은 빛의 진행 방향을 정밀하게 제어해 각도에 따라 각기 다른 이미지를 나타내는 역할을, '3D 마이크로 옵틱 패턴 필름'은 평평한 조명에서도 이미지가 입체적으로 보이도록 한다. 두 필름의 두께는 각각 0.16mm와 0.13mm에 불과하다. LG이노텍은 이 같은 초박형 필름을 조명 모듈에 적용해, 얇은 두께로도 다양한 3D 조명 효과를 구현할 수 있도록 했다. 기존에는 동일한 효과를 내기 위해 플라스틱 렌즈, 반사경 등 광학 부품이 필요했고, 여러 부품 장착으로 인해 조명의 부피가 커지는 단점이 있었다. 이처럼 필름을 활용해 조명 모듈의 두께를 줄인 덕분에, 완성차 업체는 디자인 자유도를 한층 높일 수 있게 됐다. 향후 LG이노텍은 2027년 '넥슬라이드 C+' 출시를 목표로 글로벌 완성차 및 부품사 대상 프로모션에 적극 나설 계획이다. 한편 LG이노텍은 내년 1월 열리는 CES 2027에서 '넥슬라이드 C+'를 비롯한 차세대 차량용 조명 모듈과 자율주행·로봇 등 피지컬 AI용 핵심 제품을 대거 선보일 예정이다.

2026.11.10 09:41장경윤 기자

"피지컬 AI 데이터 수집, '광학식 모션캡처'가 뜬다"

휴머노이드 로봇 학습용 현실세계 데이터를 광학식 모션캡처로 모으는 기술이 떠오르고 있다. 사람과 사물 움직임을 밀리미터(mm) 이하 단위로 정밀하게 기록할 수 있다. 중국은 이미 수십 곳의 데이터 팩토리에서 이 방식으로 데이터를 축적 중이다. 국내 주요 대기업도 도입을 검토하고 있다. 지난주 경기 고양시 킨텍스에서 열린 '2026 로보월드'에서 만난 양쯔이 칭무 이사는 "사람이 실제로 움직이는 현실세계 데이터로 훈련해야 로봇이 사람처럼 행동한다"며 "휴머노이드 기업들이 칭무를 찾는 이유"라고 말했다. 칭무는 광학식 모션캡처 전문 기업이다. 2015년 중국 상하이에서 설립됐다. 칭무는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 자체 개발한다. 영화·게임 컴퓨터그래픽(CG)에 쓰던 기술을 로봇 학습용 데이터 솔루션으로 전환했다. 관성식·비전보다 정밀…손 데이터에 특화 모션 캡처는 사람이나 물체 움직임을 기록해 디지털 데이터로 바꾸는 기술이다. 모션캡처는 크게 광학식, 관성식, 비전 기반 방식으로 나뉜다. 관성식은 몸에 단 관성측정장치(IMU)로 움직임을 계산한다. 비전 방식은 카메라 영상을 분석한다. 광학식은 스튜디오 사방의 카메라가 몸에 붙인 마커를 추적해 3차원 좌표를 잡아낸다. 마커는 광학식 모션캡처에서 위치를 추적하려고 몸이나 물체에 붙이는 작은 표식이다. 양 이사는 세 방식 중 광학식 정밀도가 가장 높다고 강조했다. 그는 "마커의 실제 물리 위치를 기반으로 계산해 훨씬 정확하다"며 "자체 테스트 결과 오차가 0.01mm에 불과하다"고 말했다. 관성식은 시간이 지날수록 오차가 쌓이고, 주변에 자석만 있어도 값이 틀어진다. 비전 데이터는 저렴하지만, 카메라 영상만으로 관절 위치를 추정하기 때문에 정밀도와 깊이 정보가 부족하고 가림 현상과 조명 같은 환경 변화에 취약하다. 양 이사는 "에고센트릭(1인칭) 영상으로만 학습한 로봇은 오차가 커서 나사를 구멍에 넣지 못하는 경우도 있다"며 "광학식은 사람과 사물 간 물리적 관계를 정확히 파악해 나사를 넣을 수 있다"고 설명했다. 사용법도 간단하다. 무거운 장비를 착용할 필요 없이 몸에 마커만 붙이면 된다. 하반신을 포함한 전신 데이터도 한 번에 확보한다. 광학식 강점이 특히 부각되는 분야는 손이다. 손가락은 관절이 30여 개여서 데이터 수집이 가장 까다롭다. 로봇이 이동할 때는 센티미터(cm) 단위 인지로 충분하다. 물건을 집고 다루는 조작에는 밀리미터(mm) 이하 정밀도가 필요하다. 정밀도가 높은 광학식이 손 데이터 수집에 적합한 이유다. 양 이사는 "많은 로봇 핸드 업체가 광학식으로 데이터를 확보하려 한다"며 "광학식을 사용하면 손 관절 데이터를 뽑을 수 있고, 이 데이터를 기준으로 완성된 로봇 핸드가 제대로 움직이는지 검증할 수도 있다"고 설명했다. 그는 "칭무는 덱스로봇, 브레인코 등 중국 대표 로봇 핸드 기업은 물론 애지봇, 유니트리, 갤봇, 유비테크 등과 같은 주요 휴머노이드 기업도 고객사로 확보했다"고 덧붙였다. 中 데이터 팩토리 수십 곳서 활용…국내 대기업도 '눈독' 베이징, 상하이, 항저우, 선전 등 중국 주요 도시에는 수십 개 이상 대규모 '데이터 팩토리(데이터 공장)'가 가동되고 있다. 로봇 기업이 단독 구축한 시설뿐 아니라 지방정부가 자금을 투자해 로봇 기업과 공동 설립한 데이터 팩토리도 빠르게 늘고 있다. 글로벌 휴머노이드 출하량 1위 애지봇의 경우 자체 운영하는 데이터 팩토리만 12곳에 달한다. 지방정부와 손잡고 별도 데이터 공장도 함께 운영 중이다. 시설 규모도 크다. 데이터 팩토리 한 곳당 보통 2~3층 규모 건물을 통째로 사용한다. 한 층 면적만 1000제곱미터(㎡, 약 300평)에 달한다. 내부에 100대 이상 로봇이 투입된다. 이곳에서는 '하이브리드' 형태로 데이터를 수집한다. 광학식, 관성식, 비전 등 다양한 모션 캡처 방식을 섞어 운용한다. 양 이사는 "데이터 수집 방식마다 장단점이 달라 모든 방법이 다 사용된다"고 말했다. 중국에서 광학식 데이터 수집 효과가 입증되면서 국내 주요 대기업도 광학식 방식 도입을 검토하고 있다. 칭무는 국내 주요 대기업과 휴머노이드 전신 및 로봇 핸드 데이터 수집 솔루션 공급을 논의 중이다. 국내 대학·국책 연구기관에서도 로봇 핸드 학습을 위한 도입 문의가 이어지고 있다. 양 이사는 "그동안 글로벌 광학식 모션 시장은 미국 옵티트랙과 영국 바이콘이 양분해 왔다"며 "이들 기업의 비싼 제품 가격이 진입장벽이었다"고 말했다. 이어 "옵티트랙의 경우 칭무보다 20~30% 비싸고, 바이콘은 가격이 10배 높다"고 설명했다. 칭무는 중국 내에서 카메라 등 하드웨어를 직접 생산해 가격이 저렴하다. 로보월드서 '탁구 로봇' 시연…사람과 대등하게 랠리 칭무는 지난주 2026 로보월드에서 자사 광학식 모션 캡처로 학습한 휴머노이드 로봇의 탁구 경기를 시연했다. 프로 탁구 선수의 움직임을 광학식 데이터로 수집해 휴머노이드 로봇에 이식하고, 탁구대와 로봇 몸체, 작은 탁구공에 빛 반사 스티커를 부착하고 빛 반사를 광학 카메라로 인식해 실시간 경기를 구현했다. 탁구는 빠르게 날아오는 작은 공의 궤적을 3차원 공간에서 실시간 포착해야 하는 고난도 스포츠다. 시연에서 로봇은 광학식 카메라를 통해 자신의 위치와 탁구대와 거리, 공이 날아오는 각도를 계산해 사람과 대등하게 랠리를 이어갔다. 칭무는 지난 9월 국내 로봇 기업 화인로보틱스와 한국 단독 파트너십 계약을 체결하고 한국 시장을 공략 중이다. 양사는 경기도 안양에 전용 쇼룸(스튜디오)을 구축하고 국내 기업을 대상으로 솔루션 판매에 박차를 가하고 있다.

2026.11.09 17:16진운용 기자

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