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'피지컬'통합검색 결과 입니다. (368건)

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노타, 퀄컴 엣지 디바이스서 '피지컬 AI' 속도 7배 높였다

노타가 로봇 동작 생성에 필요한 시각언어행동(VLA) 모델을 엣지 디바이스에서 구동하고 추론 속도를 최대 7배 높이며 피지컬 인공지능(AI) 온디바이스 구현 가능성을 입증했다. 노타는 퀄컴 최신 엣지 AI 디바이스 '드래곤윙(Dragonwing) IQ-9075' 환경에서 VLA 모델 'SmolVLA 0.45B'를 최적화했다고 29일 밝혔다. 노타는 이번 최적화 과정에서 모델 전체를 줄이지 않고 속도 개선 효과가 크면서 정확도에 미치는 영향을 최소화할 부분을 선별했다. 노타는 로봇 동작을 생성하는 단계의 반복 연산을 줄이는 실시간 추론 최적화와 퀄컴 엣지 AI 디바이스 실행 환경에 맞춰 연산 흐름을 효율화하는 신경망처리장치(NPU) 기반 그래프 최적화를 적용했다. 그 결과 로봇 동작 생성 단계인 액션 헤드 처리 시간은 218ms에서 31ms로 약 85.8% 감소했으며 최대 7배 수준의 속도 개선을 달성했다. 전체 추론 시간도 505ms에서 310ms로 단축됐다. 작업 성공률은 기존 86%에서 85%로 유사한 수준을 유지해 속도를 높이면서도 안정성을 지켰다. 노타는 이번 성과를 미국 산타클라라에서 열린 임베디드 비전 서밋 2026에서 공개했다. 관람객이 직접 물품을 선택하면 최적화된 VLA 모델이 이를 인식하고 로봇팔 동작을 생성해 물품을 집어 바구니에 넣는 실시간 체험형 시연을 진행했다. 채명수 노타 대표는 "피지컬 AI가 산업 현장으로 확산하려면 AI가 실제 환경을 보고 이해하고 행동으로 연결하는 과정을 엣지 AI 디바이스에서 빠르고 안정적으로 처리할 수 있어야 한다"며 "이번 VLA 최적화 사례는 우리 AI 최적화 기술이 피지컬 AI 시대 핵심 기반 기술로 확장됐음을 보여준다"고 말했다.

2026.05.29 14:50이나연 기자

[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

KGAF·설성푸드·온결·로자이크, 한우·축산 공정에 '피지컬 AI' 심는다

한국 식품 제조업의 자동화 난제로 꼽혀 온 비정형 원물 공정을 피지컬 인공지능(AI) 기반 AI 전환(AX) 운영체계로 전환하는 산업 컨소시엄이 공식 출범했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)과 설성푸드·온결·로자이크는 강원 원주 설성푸드 스마트팩토리에서 'K-그린 팩토리 AX 사업화' 4자 컨소시엄 출범식을 갖고 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 지난 10년간 자동화·디지털화를 추진해 온 식품 제조 현장에서도 모양·크기·수분·탄성·지방 분포가 일정하지 않은 비정형 원물 공정만큼은 여전히 숙련공의 손끝 감각에 의존해 왔다. 컨소시엄은 이를 단순 설비 교체가 아닌 공정 전체의 AX 재설계로 해결하겠다는 구상이다. 컨소시엄은 수요 주도형 구조를 택했다. 설성푸드가 현장 문제를 직접 정의하면 로자이크가 피지컬 AI로 구현한다. 온결은 전략 기획과 사업화 로드맵을 총괄하고 KGAF가 정책·산업 생태계 연결을 맡는다. 정부나 기술 공급자가 먼저 솔루션을 제시하는 기존 방식과 달리 수요기업이 주도권을 쥔다는 점이 특징이다. 1차 실증 테스트베드는 설성푸드 원주 스마트팩토리다. 비정형 한우 원물의 선별·파지·이송·배치·포장 등 반복성이 높으면서도 숙련자 판단이 개입되는 공정에 피지컬 AI 로봇셀을 우선 적용한다. 이후 절단 보조·등급 판정·위생 기록·제조 실행 시스템(MES)·해썹(HACCP·식품안전관리인증기준) 연동으로 확장할 방침이다. 원주 실증이 궤도에 오르면 경북 안동에서 추진 중인 설성랜드 K-그린 팩토리로 모델을 이식한다. 설성랜드는 단순 생산시설이 아닌 축산·식품·에너지·관광·데이터가 연결되는 6차 산업 AX 운영체계로 구상된다. 컨소시엄은 이를 축산·수산·농산·바이오 원물 분야로 확장 가능한 K-제조 AX 수출 모델로 발전시킬 계획이다. 송세경 KGAF 협회장 겸 로자이크 대표는 "AI를 도입하지 말고 AX를 설계하고 주도해야 한다"며 "수요기업이 먼저 비전을 그리고 실행력을 보여줘야 정부와 시장이 따라온다"고 말했다.

2026.05.28 17:39이나연 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

NC AI, 미래 전장 무인 로봇 '두뇌' 만든다

NC AI가 현대로템과 손잡고 미래 전장의 무인 로봇에 두뇌를 심는 국방 피지컬 인공지능(AI) 국책 연구개발(R&D) 사업에 뛰어든다. NC AI는 국방과학연구소(ADD)가 발주한 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 국책 연구개발 과제 최종 사업자로 선정됐다고 28일 밝혔다. 현대로템과 컨소시엄을 구성해 참여한 이번 과제는 다종·다중 무인 로봇 통합 통제와 디지털 트윈 기반 시뮬레이터·모듈형 로봇 하드웨어 구축이 핵심이다. NC AI는 로봇 두뇌이자 차세대 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 구현하기 위한 가장 결정적인 핵심 기술인 '월드모델' 개발을 총괄 주도한다. 월드모델은 로봇이 현실 세계의 물리적 법칙과 환경 변화를 반영해 다양한 환경에서 시뮬레이션하고 이를 학습 데이터로 만드는 최첨단 피지컬 AI 기술이다. NC AI는 오랜 기간 축적해 온 대규모 고정밀 3차원 가상 세계 구축 노하우와 자체 3차원(3D) 생성 AI 기술을 유기적으로 융합할 계획이다. 복잡한 국방 지형 및 상황 변화에 대응하고 로봇 학습에 필요한 고품질 대규모 합성 데이터를 효율적으로 공급하는 파이프라인까지 구축한다는 방침이다. NC AI는 지난 3월 글로벌 최고 성능(SOTA) 대비 25% 수준의 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 동등한 성능을 내는 경량화 월드 파운데이션 모델(WFM)을 공개했다. 당시 로봇 팔 정밀 조작 등 18개 태스크 기준으로 엔비디아의 최고 사양 로봇 AI 모델인 '코스모스'와 대등한 성공률을 기록했다. 이연수 NC AI 대표는 "대한민국 방위산업 상징인 현대로템과 함께 국가 미래 안보를 책임질 국책과제에 참여해 매우 뜻깊다"며 "가상과 현실을 완벽히 연결하는 피지컬 AI 시뮬레이터를 개발해 대한민국 국방 AI 전환(AX) 가속화에 앞장서겠다"고 말했다.

2026.05.28 08:05이나연 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

"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

코아시아씨엠, "피지컬 AI용 심도카메라 개발 착수"

코아시아씨엠이 피지컬 인공지능(AI) 환경에 적합한 로보틱스용 심도 카메라 솔루션 개발에 착수했다고 27일 밝혔다. 계열사인 코아시아씨엠코리아와 함께 개발한다. 심도 카메라는 AI 기기에서 3D 공간을 실시간 인식하는 눈 역할을 한다. 다양한 환경에서 정밀한 인식을 지원한다. 코아시아씨엠과 코아시아씨엠코리아는 특정 플랫폼에 종속되지 않는 범용 카메라 모듈과 광학 렌즈를 개발할 계획이다. 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 로봇 플랫폼용 심도 카메라 솔루션도 개발한다. 해당 솔루션을 기반으로 로봇과 자율주행, 스마트팩토리, 산업용 비전 등 응용처를 넓힐 계획이다. 코아시아씨엠은 "이번 개발은 기존 모바일 카메라 사업에서 축적한 광학 설계와 모듈 기술을 기반으로, 로보틱스 시장으로 사업을 확장하는 것에 의미가 있다"며 "기존 생산·개발 인프라를 활용하기 때문에 수익구조 다변화에 기여할 수 있다"고 기대했다.

2026.05.27 11:47이기종 기자

배경훈 부총리 "국방·안보엔 외산 AI 어렵다…통제 가능한 자체 모델 필요"

정부가 글로벌 빅테크 중심의 인공지능(AI) 경쟁 속에서 국가 안보와 산업 경쟁력을 지키기 위해 '통제 가능한 자체 AI 모델' 확보가 필요하다는 입장을 밝혔다. AI 도입의 성과가 기업에만 집중되지 않고 국민 전체가 체감할 수 있는 'AI 포용 사회'를 구축하겠다는 방향도 제시했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 26일 미국 경제매체 CNBC와의 인터뷰에서 한국의 AI 전략과 자체 모델 필요성에 대해 이같이 밝혔다. 이날 인터뷰에서 배 부총리는 한국형 AI 모델이 정부 지원과 민간 수익화가 결합된 구조라는 점에서 중국과 유사한 것 아니냐는 질문에 대해 국가별 차이는 '자체 모델의 적용 방식'에서 갈린다고 답했다. 그는 "한국이 생성형 AI를 구축하는 기본 구조가 중국이나 미국과 크게 다르다고 보지는 않는다"며 "결과를 결정짓는 것은 각 국가가 자체 파운데이션 모델을 어떻게 적용하느냐에 달려 있다"고 말했다. 배 부총리는 미국과 중국이 서비스와 산업 전반에서 AI 확산을 빠르게 추진할 수 있었던 배경으로 자국이 통제할 수 있는 AI 모델을 보유하고 있다는 점도 들었다. 이는 한국 역시 외산 모델에만 의존하지 않고 자체 AI 모델을 개발해야 한다는 취지다. 그는 "미국과 중국이 서비스와 비즈니스 영역 전반에서 앞으로 나아갈 수 있었던 것은 자신들이 통제할 수 있는 AI 모델을 갖고 있었기 때문"이라며 "그렇기 때문에 한국도 자체 AI 모델을 개발해야 한다"고 강조했다. 특히 국방·안보 등 민감 영역에서는 독자 AI 모델의 필요성이 더 크다고 봤다. AGI가 가까워질수록 AI가 스스로 발전하고 데이터를 생성하며 산업과 연결돼 자율적으로 업무와 결과물을 만들어내는 만큼, 핵심 산업에서는 통제 가능한 AI 모델을 확보해야 한다는 취지다. 배 부총리는 "AGI가 가까워지면 AI가 스스로 발전하고 자체 데이터를 생성한다"며 "관련 산업과 연결돼 자율적으로 업무와 결과물을 만들어내는 시대에 들어서게 될 것"이라고 말했다. 국가 안보와 직결되는 분야에서는 외산 AI 모델 적용이 제한될 수 있다는 점도 짚었다. 이에 한국이 직접 통제할 수 있는 특화 AI 모델과 서비스가 필요하다는 점도 강조했다. 그는 "국방과 안보 같은 영역, 민감한 산업에서는 다른 나라의 AI 모델을 적용하기 어려운 경우가 있다"며 "이런 경우 한국만의 특화 AI 모델과 서비스가 필요하고, AI 적용이 제한되며 국내 통제가 필요한 영역도 많아질 것"이라고 밝혔다. AI 개발 주체 역시 정부와 기업 중 한쪽에만 둘 수 없다고 봤다. 또 AGI 시대에는 핵심 AI 역량을 누가 확보하고 통제할 것인지가 국가 경쟁력과 산업 경쟁력을 함께 좌우할 수 있다고 분석했다. 배 부총리는 "그런 AI를 우리가 직접 만들어야 하는가, 아니면 기업이 만들어야 하는가를 생각해야 한다"며 "한국의 답은 둘 다"라고 강조했다. 산업 전략 측면에서는 한국이 강점을 가진 제조업과 반도체 생태계를 AI 전환의 기반으로 삼겠다는 구상도 드러냈다. AI 수요 폭발로 메모리 반도체 수요가 늘고 있는 가운데 한국은 현재 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 메모리 경쟁력뿐 아니라 반도체 생산을 뒷받침하는 소재·부품·장비 생태계도 갖추고 있다는 평가를 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 배 부총리는 반도체를 넘어 한국이 경쟁 우위를 확보하려는 분야로 피지컬 AI를 언급했다. 피지컬 AI는 제조 현장, 로봇, 자동화 설비 등 물리 세계와 결합하는 AI를 뜻한다. 한국은 제조업 기반을 활용해 피지컬 AI 전환을 추진하고 있으며 정부도 관련 투자를 확대하고 있다. 그는 한국이 제조업 강점을 바탕으로 AI 전환을 앞당길 수 있다고 전망했다. 기업들이 AI 도입을 통해 수익을 창출하고 산업별 특화를 추진하면, 이는 다시 AI 인프라와 반도체 수요 증가로 이어질 수 있다고 봤다. 다만 배 부총리는 AI 확산의 성과가 기업에만 집중돼서는 안 된다고 선을 그었다. AI 기술을 산업 경쟁력 강화 수단으로 활용하는 동시에 국민 전체가 AI 혜택을 누릴 수 있는 기반을 마련해야 한다는 것이다. 그는 "AI 도입으로 기업들이 수익을 내고 산업 특화를 이끌면 결국 AI 인프라와 반도체 수요 증가로 이어질 것"이라면서도 "이를 기업 중심으로만 둘 수는 없다"고 말했다. 정부는 국내 기업을 중심으로 독자 AI 파운데이션 모델 개발도 추진하고 있다. 현재 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등은 이 프로젝트에 참여하고 있는 상태다. 이와 함께 정부는 피지컬 AI 분야에서도 제조 현장 적용과 산업 경쟁력 강화를 위한 지원을 확대한다는 방침이다. 그는 "정부가 AI 포용 사회, 즉 AI 시대에 누구도 소외되지 않는 사회를 만드는 데 깊이 집중하는 이유가 여기에 있다"며 "우리가 집중하는 것은 모든 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 모델과 서비스 플랫폼을 구축하는 일"이라고 강조했다.

2026.05.26 18:12장유미 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

[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

마키나락스, 상장 첫날 '따따블'…코스닥 약세에도 시총 1조 돌파

피지컬 인공지능(AI) 기업 마키나락스가 코스닥 시장 상장 첫날인 20일 '따따블'(공모가의 4배)을 기록하며 시가총액 1조원을 넘어섰다. 한국거래소에 따르면 이날 마키나락스는 공모가(1만 5000원) 대비 300% 오른 6만원에 거래를 마쳤다. 시가총액은 1조 525억원이다. 이날 코스닥 지수가 3% 이상 하락한 가운데 거둔 성과다. 최근 AI 상장 기업 중 시총 1조원을 기록한 것은 노타가 유일했는데 마키나락스가 그 뒤를 이었다. 상장 전 흥행 성적도 이례적이었다. 지난달 28일부터 이달 6일까지 기관 수요예측에서 1196.1대 1의 경쟁률을 기록했으며, 전체 신청수량의 78.2%가 15일 이상 의무보유 확약을 제시해 코스닥 기업공개(IPO) 역대 최고 의무보유 확약률을 달성했다. 이달 11~12일 진행한 일반청약에서는 경쟁률 2807.8대 1, 청약 건수 54만 6153건, 증거금 13조 8722억원을 기록해 올해 최고 청약 증거금 기록을 경신했다. 이는 코스닥 기준 지난해 12월 상장한 세미파이브(15조 6000억원)에 이은 역대 두 번째 규모다. 우리사주 청약 역시 배정 물량 전량이 완판됐다. 2017년 설립된 마키나락스는 엔터프라이즈 AI 운영체제(OS) '런웨이(Runway)'를 기반으로 자동차·반도체·에너지·2차전지·국방 등 산업 현장에서 피지컬 AI를 구현해왔다. 런웨이는 클라우드 연결 없이 폐쇄망 환경에서도 구동되며, AI 솔루션 공급 기간을 기존 12~16개월에서 1~3개월로 단축한다. 올해 1분기 수주액은 75억원으로 전년 동기(27억원) 대비 약 2.8배 늘었다. 윤성호 마키나락스 대표는 앞서 IPO 기자간담회에서 "진짜 가치를 만들어야 할 차세대 AI 격전지는 거칠고 예측 불가능한 산업 현장"이라고 밝혔다. 회사는 조달한 공모자금을 런웨이 고도화와 국방·제조 분야 확장에 투입할 계획이다. 마키나락스 관계자는 "올해 AI 기업 첫 상장인 만큼 책임감을 크게 느낀다"며 "공모자금을 바탕으로 런웨이를 고도화하고 국방·제조 분야로의 확장을 가속해 피지컬 AI를 실현하겠다"고 말했다.

2026.05.21 09:20이나연 기자

GS칼텍스 "AI 혁신 주역은 현장"…직원이 직접 만드는 제조 AI

GS칼텍스가 인공지능(AI)을 활용해 설비 점검 시간을 절반 이하로 줄이고 사내 생성형 AI 플랫폼 사용자를 임직원 2800명 규모까지 확대하는 성과를 거뒀다. 이런 혁신의 배경에는 IT 부서 중심 개발 방식에서 벗어나 현장 직원이 직접 AI를 만들고 활용하는 '현장 중심 AI 전략'이 자리했다. 이은주 GS칼텍스 DX센터장은 20일 서울 코엑스에서 열린 AWS 서밋 서울 2026에서 '현장이 만드는 AI 혁신'을 주제로 제조 AI 전환 여정을 발표했다. GS칼텍스는 여수공장의 복잡한 설비를 안전하게 운영하기 위해 AI 기술을 전면 도입했다. 이를 위해 초기에는 외부 성공 사례와 스타트업 솔루션 중심의 탑다운 방식으로 DX를 추진했다. 하지만 현장에 제대로 정착하지 못해 성공적인 결과를 이끌어내지 못했다. 이러한 문제를 극복하기 위해 현장 직원의 참여에 집중해 도입 방식을 전환했다. 사내 교육 프로그램인 DAX 아카데미를 운영하고 노코드, 데이터 분석, 머신러닝, 생성형 AI 등 13개 과정을 제공 중이며 직원이 직접 AI를 개발할 수 있는 데이터·개발 환경도 함께 지원하고 있다. 그는 구축 방식을 전환 후 현재 데이터 분석 모델 4개 중 1개, 대시보드 4개 중 3개, AI 에이전트 10개 중 9개를 현업 직원이 직접 개발했다고 밝혔다. 사내 생성형 AI 플랫폼 AIU에는 약 1900개의 AI 에이전트가 생성됐으며 임직원 대부분이 활용 중이다. 이 센터장은 "이제 제조업 경쟁력은 데이터와 AI 기반 소프트웨어"라며 "이를 제대로 활용하기 위한 핵심은 현장 실무자"라고 강조했다. 현장 적용 사례도 공개됐다. 설비 관리 분야에서는 AI 기반 이상 감지와 부식 예측 기술을 통해 검사 시간을 절반 이하로 줄였다. 안전관리 영역에서는 작업 전 안전회의 내용을 자동 생성하는 AI 비서를 도입해 협력사까지 활용 범위를 확대했다. 마케팅 분야에서는 고객 민원(VOC)을 생성형 AI로 통합 분석해 서비스를 개선했다. 이를 통해 에너지플러스는 사용자 수가 15만명에서 240만명으로 증가했고 앱 평점도 1.6점에서 4.6점으로 상승했다. 이와 함께 바텀업 혁신을 지속시키는 탑다운 동력으로 리더십의 '굿 리스크 테이킹' 문화를 강조했다. 새로운 시도에서 발생하는 리스크를 리더가 책임져주지 않으면 실무자는 도전할 용기를 내지 못한다는 취지다. GS칼텍스는 이러한 성과를 바탕으로 앞으로는 단순 업무 자동화를 넘어 부서 간 협업이 필요한 복합 업무와 고난도 영역까지 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. 데이터, 머신러닝, AI 에이전트, 현업 피드백 체계를 유기적으로 연결해 생산·안전·마케팅·경영지원 전반을 하나로 연결하는 AI 기반 업무 체계를 구축한다는 목표다. 이은주 센터장은 "IT 조직의 역할은 모든 것을 직접 만드는 것이 아니라 현장이 AI를 활용할 수 있는 환경과 플랫폼을 제공하는 방향으로 바뀌고 있다"며 "현업과 IT 전문가 협업을 통해 부서 간 장벽을 허무는 과제를 지속해서 추진하고 전사가 유기적으로 움직이는 'AI 조직(AI Organization)'으로 전환하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.05.20 16:49남혁우 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

AWS "한국, 글로벌 피지컬 AI 중심축 된다"

올해로 창립 20주년을 맞은 아마존웹서비스(AWS)가 '피지컬 인공지능(AI)' 시대에 대한민국이 글로벌 중심축이 될 잠재력을 갖추고 있다고 강조했다. 이어 이러한 잠재력을 실현하기 위한 장기적인 지원도 함께 약속했다. AWS는 20일 서울 강남구 코엑스에서 개최한 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 중심으로 한 차세대 AI 전략과 한국 시장 투자 계획을 발표했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "S3에서 시작된 AWS의 혁신이 이제 AI 주도 개발(AI-DLC), 에이전틱 AI, 피지컬 AI라는 세 가지 방향으로 확장되고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI가 디지털 세계의 경계를 넘어 물리적 영역으로 본격 확장되고 있으며, 대한민국이 그 중심에 설 잠재력을 갖추고 있다"고 강조했다. AWS가 한국을 중심지로 지목한 배경에는 독보적인 산업 생태계와 인재, 그리고 정부의 강력한 의지가 자리하고 있다. 한국은 AI 칩 스타트업부터 로봇 파운데이션 모델 기업, 제조·물류·헬스케어·방산을 아우르는 역동적인 피지컬 AI 생태계를 구축하고 있다. 정부 역시 2030년 피지컬 AI 세계 1위 달성을 국가 목표로 삼고 전폭적인 투자를 진행 중이다. 이에 맞춰 AWS는 한국 피지컬 AI 산업의 도약을 가속화하기 위한 '피지컬 AI 프론티어 프로그램'을 새롭게 발표했다. 데이터 수집부터 모델 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론에 이르는 전 과정에 걸쳐 AWS 전문가팀의 기술 지원과 국내 대표 기업들과의 직접 연결 기회를 제공할 계획이다. 이미 HD현대로보틱스, 두산, 컨피그, 리얼월드 등 다수의 국내 기업이 AWS를 기반으로 피지컬 AI를 개발하며 비즈니스를 확장하고 있다. 함 대표는 "아마존 물류센터에서 100만 대 이상의 로봇을 운영해 온 실전 경험과 글로벌 인프라를 바탕으로 한국에서 만든 로봇과 모델이 세계로 진출할 수 있도록 적극 뒷받침하겠다"고 약속했다. 기조연설에서는 물리적 확장 외에도 소프트웨어 개발 주기 전반을 AI가 조율하고 사람은 검증을 담당하는 'AI-DLC' 방법론과 에이전틱 AI 성과가 상세히 다뤄졌다. 실제 LG전자 MS사업본부는 AI-DLC 도입으로 생산성을 2배 향상시켰으며, 삼성전자는 삼성 어카운트 플랫폼에 자율 클라우드 운영 에이전트를 구축해 장애 복구 시간을 90% 이상 단축했다. 리멤버앤컴퍼니는 차세대 데이터 아키텍처인 'S3 Tables'를 도입해 데이터 동기화 주기를 하루 단위에서 10분 단위로 단축하는 성과를 냈다. 이날 초청 연사로 단상에 오른 국내 테크 리더들도 현장의 변화를 증언했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "개인 영역의 자율형 에이전트와 달리 기업 업무에서는 사내 규정이나 프로토콜 등 정해진 절차를 준수하는 '절차형 에이전트'가 핵심이 될 것"이며 기업 환경에 맞춘 AI 도입 전략을 피력했다. 이어 발표한 김환 CJ올리브영 최고기술책임자(CTO)는 "기술의 한계가 사라지는 시대에는 변화에 따라 유연하게 적응하는 카멜레온 같은 개인 역량이 무엇보다 중요하다"며 "엔지니어가 혁신에만 집중할 수 있도록 고도화된 인프라 환경을 지원해야 한다"고 제언했다. AWS는 한국 피지컬 AI 생태계의 가능성을 실현하기 위해 대규모 장기 투자 계획을 재확인했다. AWS는 2018년부터 2031년까지 한국에 총 12조6000억원을 투입한다. 이는 단일 외국 기업이 한국에 단행한 그린필드 투자 중 역대 최대 규모로 국내총생산(GDP)에 약 15조원 기여하고 1만2300명의 신규 고용을 창출할 것으로 기대된다. 존 펠튼 AWS 최고재무책임자(CFO)는 "이 같은 대규모 투자는 단순한 인프라 확장이 아니라, 세계 최고 수준의 디지털 기반과 반도체·제조를 아우르는 산업 생태계, 그리고 AI 강국으로 도약하려는 한국에 대한 AWS의 확신을 보여주는 결정"이라고 설명했다. 펠튼 CFO는 "에이전틱 AI와 피지컬 AI가 인공지능의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다"며 "AWS는 한국 기업과 인재가 이 커리어 최대의 경제적 기회를 선점할 수 있도록 장기 파트너로서 끝까지 동행하겠다"고 강조하며 발표를 마무리했다.

2026.05.20 13:04남혁우 기자

코아시아씨엠, 사업목적에 '로봇·AI 기반 지능형 시스템' 추가

삼성전자 카메라 모듈 협력사 코아시아씨엠이 사업목적에 로봇과 인공지능(AI) 기반 지능형 시스템을 추가한다. 코아시아씨엠은 지난 19일 이사회를 열고 다음달 30일 임시주주총회 소집을 결의했다고 밝혔다. 임시주총 안건은 ▲결손 보전 및 자본준비금의 이익잉여금 전입 ▲사업목적 추가를 위한 정관 일부 변경 등이다. 사업목적 추가 내용은 '로봇 및 지능형 자동화 시스템에 적용하는 카메라 모듈 및 광학 시스템의 설계, 제조 및 판매업', 이유는 '차세대 광학 시장 진출'이다. 코아시아씨엠은 "피지컬 AI 기반 차세대 광학 시장 대응을 강화하고, 광학 중심 사업 응용 분야 확대를 위해 신제품 개발과 프로젝트를 추진하겠다"고 밝혔다. 또, 코아시아씨엠은 "900억원 규모 자본준비금의 이익잉여금 전입으로 향후 주주가치 제고 정책 추진을 위한 재무 기반을 확보하겠다"며 "실제 주주환원 정책을 실행하려면 향후 추가 이익 창출을 통한 이익잉여금 확보가 필요하다"고 설명했다. 코아시아씨엠은 올해 1분기까지 5개 분기 연속 흑자를 기록했다. 1분기 실적은 매출 705억원, 영업이익 18억원 등이다. 전년 동기보다 매출은 9% 감소했고, 영업이익은 96% 뛰었다. 코아시아씨엠은 "임시주총은 성장동력을 미래 성장 산업인 차세대 광학 사업 영역으로 확대하기 위한 전환점"이라며 "정밀 광학 설계 기술과 양산 역량을 기반으로 신규 시장 선점과 중장기 성장 기반 확보에 집중하겠다"고 밝혔다.

2026.05.20 10:07이기종 기자

LG이노텍, 카카오모빌리티와 자율주행 솔루션 개발 협력

LG이노텍은 국내 최대 모빌리티 플랫폼 기업인 카카오모빌리티와 자율주행 솔루션 개발 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 20일 밝혔다. 이를 통해 회사는 피지컬 AI 센싱 시장 공략에 속도를 낼 수 있게 됐다. 이번 협약에 따라 양사는 LG이노텍의 독보적인 센싱 기술과 카카오모빌리티의 자율주행 데이터 수집 인프라 및 소프트웨어 역량을 결합해, 자율주행 솔루션 공동 개발에 나선다. 이번에 개발될 자율주행 솔루션은 카카오모빌리티 플랫폼 서비스에 최적화한 LG이노텍의 고성능 카메라∙레이더(Radar)∙라이다(LiDAR) 등 센싱 모듈과 카카오모빌리티의 소프트웨어가 적용될 예정이다. 아울러 양사는 자율주행 기술 고도화의 핵심인 실주행 데이터를 효과적으로 확보하기 위한 연구 개발을 공동 진행한다. 이번 협약을 통해 LG이노텍은 카카오모빌리티로부터 실주행 데이터를 제공받아, 카메라∙레이더∙라이다 등 센싱 모듈의 성능과 완성도를 한층 높인다는 전략이다. 카카오모빌리티는 자율주행 데이터의 수집부터 학습∙배포에 이르는 전 과정을 자동화한 '자율주행 데이터 통합 관리 시스템'에 LG이노텍의 센싱 기술을 적용할 예정이다. 글로벌 최고 수준의 광학 기술이 적용된 LG이노텍의 센싱 모듈을 통해 고품질 데이터를 수집해 해당 시스템을 고도화할 방침이다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 “LG이노텍과의 협업을 통해 고품질 주행 데이터를 확보하고 E2E(End-to-End) 자율주행 핵심 기술 확보 및 내재화에 속도를 낼 것”이라며, “앞으로도 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 전략적 파트너십을 통해 국내 자율주행 생태계의 경쟁력을 높여 나갈 것”이라고 말했다. 문혁수 사장은 “자율주행의 완성도는 결국 데이터에 의해 결정되는 만큼, 카카오모빌리티와의 협력은 LG이노텍의 센싱 기술력을 고도화할 수 있는 좋은 기회”라며 “자율주행뿐 아니라 로봇∙드론 등 새로운 분야에서 고객 맞춤형 센싱 솔루션을 제공하며 피지컬 AI 센싱 분야 톱티어가 될 것”이라고 말했다. 한편 LG이노텍은 스마트폰 분야에서 축적한 차별화된 광학 기술력을 자율주행∙로봇 등 피지컬 AI 영역에 확대 적용하고 있다. 특히 자율주행 핵심 센서인 카메라∙레이더∙라이다 원천 기술을 모두 확보해, 고객의 니즈에 따라 다양한 센싱 솔루션 제공이 가능한 것이 강점이다. 회사는 2030년까지 모빌리티 센싱 솔루션 사업 매출을 2조 원 규모로 키운다는 목표를 밝힌 바 있다. 이를 위해 LG이노텍은 최근 어플라이드인튜이션과 자율주행 솔루션 공동 개발을 위한 전략적 파트너십 체결, 보스턴다이내믹스와 휴머노이드용 비전 센싱 시스템 공동 개발 등 피지컬 AI 시장 선점에 박차를 가하고 있다.

2026.05.20 09:04장경윤 기자

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