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'피지컬'통합검색 결과 입니다. (609건)

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인텔 "실험실에선 잘 움직이는 로봇, 실제 현장은 다르다"

피지컬 인공지능(AI) 로봇이 공장과 물류센터에서 실제로 일하려면 AI 모델 성능뿐 아니라 안전성과 도입 비용, 실시간 제어 기술까지 확보해야 한다는 지적이 나왔다. 존 힐리 인텔 산업·로보틱스 사업부 부사장은 13일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크' 특별강연에서 "실험실에서 AI 모델이나 로봇을 구현하면 매우 인상적으로 보이지만 실제 현장에 적용하는 것은 훨씬 어렵다"고 말했다. 힐리 부사장은 로봇 기술의 발전 속도에 비해 기업들의 도입 준비가 부족하다고 진단했다. 인텔이 전 세계 기업·산업 관계자 800명을 조사한 결과, 응답자의 약 3분의 2는 향후 5년간 로봇 도입이 불가피하다고 봤지만 실제 도입 전략을 마련한 곳은 40%에 그쳤다. 기업이 원하는 로봇도 외형보다 실제 작업 능력에 초점이 맞춰져 있었다. 조사 응답자의 75%는 로봇이 사람처럼 생겼는지보다 어떤 작업을 얼마나 잘 수행하는지가 중요하다고 답했다. 힐리 부사장은 로봇 도입을 가로막는 요인이 기술뿐 아니라 기업의 업무 방식과 인력 운영, 안전 기준, 비용 문제에도 있다고 짚었다. 피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다. 로봇이 판단하고 움직이는 시간까지 관리해야 피지컬 AI는 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하고 실제 로봇을 움직이는 기술이다. 화면에서 답변을 생성하는 AI와 달리 판단 결과가 곧바로 물리적인 움직임으로 이어진다. 힐리 부사장은 이 때문에 로봇의 반응 시간을 예측하고 제어하는 기술이 중요하다고 설명했다. 일례로 로봇이 이동하다 장애물을 발견했다면 정해진 시간 안에 멈추거나 방향을 바꿔야 한다. AI가 올바른 판단을 내리더라도 실행이 늦어지면 충돌이나 사고가 발생할 수 있다. 이를 방지하려면 AI 모델의 판단 능력뿐 아니라 센서에서 정보를 받아 처리하고 로봇을 움직이는 전체 과정이 안정적으로 작동해야 한다. 안전성 역시 개발 초기부터 확보해야 한다고 강조했다. 과거 자동화 장비는 정해진 동작을 반복하는 경우가 많았지만 피지컬 AI 로봇은 주변 상황을 판단해 스스로 행동을 결정할 수 있다. 특히 사람과 로봇이 같은 공간에서 일한다면 예상하지 못한 움직임에도 대응할 수 있어야 한다. 힐리 부사장은 "안전은 개발 마지막 단계에서 추가할 수 있는 것이 아니다"라며 "설계 초기부터 모든 기술 계층에 반영해야 한다"고 말했다. 도입 비용도 해결 과제로 꼽았다. 로봇이 기술적으로 작업을 수행할 수 있더라도 구매와 운영에 드는 비용이 높으면 기업이 대규모로 활용하기 어렵기 때문이다. 인텔은 하나의 컴퓨팅 플랫폼에서 로봇 제어와 영상 분석, AI 추론 등을 처리하는 방식을 제시했다. 각 작업에 맞는 연산 장치를 활용해 성능과 전력 효율을 높이고 로봇 종류마다 별도의 하드웨어를 개발하는 부담도 줄이겠다는 설명이다. AI 모델 개발부터 현장 배포까지…인텔, 개방형 생태계 강조 힐리 부사장은 피지컬 AI 로봇의 개발과 현장 적용을 연결하기 위한 기술도 소개했다. 로봇을 개발할 때는 먼저 AI 모델을 학습시키고 가상 환경에서 동작을 시험한다. 이후 실제 로봇에 모델을 탑재해 센서와 제어 장치 등이 함께 작동하도록 조정해야 한다. 인텔은 이 과정에서 개발자가 사용하는 기술과 로봇에 탑재되는 컴퓨팅 장치가 달라도 같은 개발 작업을 이어갈 수 있도록 지원하고 있다. 피지컬 AI 스튜디오는 개발자가 AI 모델을 학습시키거나 특정 작업에 맞게 조정하도록 돕는 도구다. AI 모델 개발에 익숙하지 않은 제조·물류 분야 전문가도 자신의 업무에 필요한 기능을 개발할 수 있도록 설계됐다. 오픈비노는 개발한 AI 모델을 실제 장비에서 효율적으로 실행하도록 돕는 소프트웨어다. 로봇의 작업에 따라 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 중 적합한 연산 장치를 활용하도록 지원한다. 힐리 부사장은 이러한 기술이 산업 전반으로 확산하려면 개별 기업의 개발 성과를 연결할 개방형 생태계가 필요하다고 설명했다. 로봇에 사용되는 반도체와 소프트웨어, 센서, 제어 장치는 여러 기업이 개발한다. 기업마다 서로 다른 기술을 사용하더라도 함께 작동하도록 지원해야 새로운 로봇을 개발하고 현장에 적용하는 시간과 비용을 줄일 수 있다. 인텔은 이를 위해 오픈소스 기반 개발 환경과 공통 소프트웨어 도구를 지원하고, 기존에 다른 컴퓨팅 환경에서 개발한 기술을 활용할 수 있도록 하고 있다. 힐리 부사장은 한국을 이 같은 산업 생태계의 협력 사례로 언급했다. 피지컬 AI를 대규모로 확산하려면 기술 개발과 제조, 현장 적용에 참여하는 기업들이 협력해야 한다는 설명이다. 그는 "빨리 가려면 혼자 가고, 멀리 가려면 함께 가야 한다는 말이 있다"며 "생태계는 함께 멀리 가기 위한 것"이라고 말했다.

2026.10.13 14:34김동원 기자

정부, 내년 피지컬 AI 확 키운다…9천억→3조 1000억

정부가 내년 중소 제조기업의 피지컬 인공지능(AI) 실증에 1728억원을 투입하고 물류·농업·항만 등 산업 현장으로 지원 범위를 넓힌다. 과학기술정보통신부와 중소벤처기업부, 농림축산식품부, 해양수산부 등은 13일 서울 코엑스에서 열린 '2027년 범부처 피지컬 AI 사업설명회'에서 내년도 신규 사업의 지원 규모와 대상, 공모 일정 등을 공개했다. 이번 설명회는 과기정통부가 주최한 '피지컬 AI 테크 위크'의 첫날 행사로 진행됐다. 정부는 2027년 피지컬 AI 예산안을 올해 9000억원에서 3조 1000억원으로 확대했다. 이날 설명회에서는 부처별 예산을 실제 기업과 연구기관에 지원하는 방식이 소개됐다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 AI 모델 개발과 학습 데이터 확보, 제조 공정 실증, 농업·항만 자동화 등에 예산을 배정했다. 기업별 지원 조건도 구체화됐다. 중기부는 제조 현장의 작업 특성에 따라 실증 사업을 구분하고 통합 실증에 선정된 기업에는 최대 3년간 45억원을 지원한다. 과기정통부는 범용 피지컬 AI 모델 개발과 로봇 학습 환경 구축에 투자한다. 다만 내년도 예산은 국회 심의를 거쳐 확정된다. 중소 제조기업에 최대 45억원…위험 작업도 로봇으로 중기부는 내년 신규 사업인 '중소기업 피지컬 AI 실증 지원'에 1728억원을 편성했다. 3년간 총 3400억원의 국비를 투입해 중소 제조기업의 생산 공정에 피지컬 AI를 적용하고 로봇·AI 기업의 기술 검증을 지원한다. 송치평 중소기업기술정보진흥원 실장은 "사업을 공정 실증과 기술 실증, 통합 실증으로 구분해 추진한다"고 밝혔다. 공정 실증은 기존 자동화 설비로 처리하기 어려운 작업에 피지컬 AI를 도입하는 사업이다. 제품의 크기나 형태가 일정하지 않아 사람이 직접 처리하는 제조 공정 등이 대상이다. 인력 확보에 어려움을 겪는 지역 제조기업에도 적용할 수 있다. 정부는 해당 사업에 최대 2년간 10억원을 지원한다. 국비 지원 비율은 70% 이내로 설정했다. 작업자 안전을 위협하는 유해·위험 공정도 지원 대상에 포함됐다. 뿌리산업 등에서 사람이 직접 수행하던 위험 작업을 AI 로봇으로 대체하는 기술을 실증한다. 최대 2년간 25억원을 지원하며 국비 비율은 70% 이내다. 로봇과 AI 기술을 개발하는 기업에는 별도의 기술 실증 기회를 제공한다. 벤처·창업기업과 대기업 등이 협력해 기술을 검증하도록 지원하며 실증 유형에 따라 1년간 2억~4억원을 지원할 예정이다. 지원 규모가 가장 큰 통합 실증은 여러 피지컬 AI 기술을 하나의 제조 현장에 적용하는 사업이다. 먼저 기술 적용 가능성을 검증하고 설계를 지원한 뒤 우수 과제를 선정해 실제 공장 구축으로 연결한다. 구축 단계에서는 연간 15억원씩 3년간 최대 45억원을 지원한다. 중기부는 제조 현장의 데이터를 공동으로 활용할 수 있는 통합 플랫폼도 구축할 계획이다. 이와 별도로 대기업의 AI 모델과 플랫폼을 중소 제조기업에 적용하는 상생형 사업도 확대한다. 내년에는 63개사 지원을 목표로 대기업 참여를 공개 모집할 예정이다. 로봇 두뇌 개발에 550억원…학습센터·우편물류 실증 지원 과기정통부는 새로운 환경에서도 여러 작업을 수행할 수 있는 범용 피지컬 AI 기술 개발에 나선다. 김욱 정보통신기획평가원 피지컬 AI PM은 "내년 약 550억원 규모 핵심기술 개발 사업을 추진한다"며 "사람처럼 행동하고 여러 작업을 수행할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 개발하는 것이 목표"라고 말했다. 현재 산업용 로봇은 정해진 공간에서 특정 작업을 반복하는 데 주로 활용된다. 주변 환경이 달라지거나 예상하지 못한 문제가 발생하면 사람이 다시 작업 방법을 설정해야 하는 경우가 많다. 정부는 로봇이 처음 접하는 작업에도 적응하고 여러 동작을 연결해 복잡한 임무를 수행하도록 하는 기술을 개발한다. 작업 도중 오류가 발생했을 때 스스로 수정하는 기능도 연구 대상이다. 로봇이 실제 현장에서 수집한 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 기술도 개발한다. 작업을 반복할수록 AI 모델의 성능을 개선하는 체계를 구축하기 위해서다. 세부 사업 내용은 올해 12월 공청회에서 공개하며 내년 1월 과제 공고, 3월 수행기관 선정을 목표로 한다. 정보통신산업진흥원은 내년 피지컬 AI 트레이닝센터 구축에 400억원을 편성했다. 로봇과 센서 등을 활용해 실제 움직임을 기록하고 기업과 연구기관이 행동 데이터를 생산해 AI 모델을 학습·검증할 수 있는 환경을 조성한다. 우정사업본부와 연계한 우편물류 실증 사업에는 260억원을 편성했다. 크기와 형태가 일정하지 않은 우편물을 AI 로봇이 분류하고 이동시키는 기술을 실제 물류 공정에 적용한다. 기존 자동화 장비는 규격화된 우편물을 처리하는 데 적합하지만 비정형 우편물에는 한계가 있다. 정부는 해당 실증을 통해 우편물 처리 능력을 개선하고 관련 기술을 민간 물류 분야로 확산할 방침이다. 우편물류 실증은 약 2개 컨소시엄을 지원하는 방향으로 기획 중이다. 내년 3월 사업을 공고하고 4월 선정 평가와 협약을 거쳐 착수할 예정이다. 농사짓는 로봇부터 자율 항만까지…금융지원도 연계 농식품부는 농기계가 밭을 갈고 작물을 관리하며 수확까지 수행하는 자율 농업 기술 개발을 추진한다. 김용주 농림식품기술기획평가원 농식품 R&D 공동기획단 분과위원장(PD)은 "한국형 무인 자율 농업 생산을 위한 피지컬 AI 핵심기술 개발 사업에 향후 5년간 약 780억원을 투입할 계획"이라고 밝혔다. 현재 농업 분야에서는 자율주행 농기계가 개발되고 있지만 실제 농작업을 자동화하는 데는 한계가 있다. 토양과 날씨, 작물 상태가 수시로 달라지는 데다 숙련된 농업인의 경험에 의존하는 작업이 많기 때문이다. 정부는 농작업 환경을 인식하고 작업 방법을 판단하는 AI 모델을 개발한다. 토양과 작물 데이터를 확보하고 실제 농지에서 자율 농기계의 성능을 검증하는 사업도 추진한다. 과기정통부는 피지컬 AI 원천기술 개발, 농촌진흥청은 농작업 관련 기술과 데이터 확보, 농식품부는 자율 농기계 개발과 현장 실증을 각각 맡는다. 해양수산부는 항만 크레인과 이동형 하역 장비의 자율화에 나선다. 박용현 해양수산과학기술진흥원 실장은 "내년부터 피지컬 AI 기반 스마트 항만 자율화 기술 개발과 에이전트 AI 기반 통합 운영 기술 개발 등을 추진한다"고 밝혔다. 스마트 항만 자율화 사업에는 2027년부터 2031년까지 5년간 국비 250억원을 투입한다. 크레인과 이동형 하역 장비가 작업자의 개입 없이 컨테이너를 처리할 수 있도록 하는 기술을 개발하며 내년 정부안에는 29억 2000만원이 반영됐다. 항만 전체의 운영 상황을 AI가 분석하고 장비 운용을 조정하는 통합 운영 기술 개발에도 2030년까지 약 261억원을 투입한다. 내년 예산안에는 49억원을 편성했다. 개발한 기술을 실제 항만에서 검증하는 자율 하역·이송 장비 실증 사업도 추진한다. 내년도 정부안에 반영된 예산은 73억 5000만원이다. 해수부는 국회에서 예산이 확정되면 올해 12월 또는 내년 1월 사업 수행기관을 공모할 예정이다. 금융위원회는 피지컬 AI 기업의 기술 개발과 사업화에 필요한 자금을 지원하기 위해 국민성장펀드와의 연계 방안을 소개했다. 김기홍 금융위원회 첨단산업2과장은 피지컬 AI를 비롯한 첨단산업의 장기 기술 투자와 인프라 구축에 국민성장펀드를 활용할 수 있다고 설명했다. 기업은 산업은행이나 관계기관을 통해 투자 프로젝트를 제안할 수 있다. 국민성장펀드는 총 150조원 규모로 조성된 첨단산업 투자 재원으로, 피지컬 AI 전용 자금은 아니다. 개별 기업과 프로젝트에 대한 지원은 별도 투자 심사를 거쳐 결정된다. 김욱 PM은 "우리가 목표로 하는 것은 단순히 작업을 수행하는 피지컬 AI가 아니라 자율적으로 임무를 완수하는 AI"라며 "궁극적으로 새로운 작업에도 대응할 수 있는 인간 수준의 행동 지능을 확보하겠다"고 말했다.

2026.10.13 14:10김동원 기자

엔비디아 "피지컬 AI 공급망, 한국 제조업에 기회"

엔비디아가 한국의 제조업과 인공지능(AI) 기술력을 높이 평가하며 피지컬 AI 산업의 성장으로 글로벌 공급망에서 한국 기업의 역할이 확대될 수 있다고 전망했다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 13일 서울 코엑스에서 열린 피지컬 AI 테크 위크 특별강연에서 "한국이 제조업과 AI 소프트웨어 역량을 바탕으로 피지컬 AI 산업에서 새로운 기회를 확보할 수 있다"고 밝혔다. 정 대표는 기존 AI 데이터센터와 피지컬 AI 산업의 공급망 차이에 주목했다. 데이터센터 산업은 TSMC와 같은 반도체 파운드리 기업과 서버·저장장치 제조업체들이 주요 공급망을 형성해 왔다. 반면 피지컬 AI는 로봇과 부품, 제조 기술까지 필요한 만큼 제조기업들의 참여 기회가 넓어질 수 있다. 한국은 세계적인 제조기업과 AI 소프트웨어 기술력, 국내 클라우드 사업자들을 보유하고 있다. 정 대표는 정부의 높은 관심까지 고려하면 피지컬 AI 산업이 성장할 수 있는 조건을 두루 갖췄다고 평가했다. 국내 협력 사례로는 LG를 소개했다. 양사는 지난 8월 로보틱스와 AI 팩토리, 미래 모빌리티 분야에서 협력을 확대하기로 했다. LG는 엔비디아의 로봇 AI 기술을 활용해 차세대 이족보행 휴머노이드를 개발하고 있으며 2027년 1분기 공개를 목표로 하고 있다. 정 대표는 LG가 엔비디아의 아이작 플랫폼을 활용해 휴머노이드와 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다고 설명했다. 양사가 관련 분야에서 긴밀하게 협력하고 있으며 앞으로 구체적인 성과가 나올 것으로 기대했다. 피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다. 가상세계에서 로봇 훈련…옴니버스·코스모스로 데이터 확보 엔비디아는 로봇 개발에 필요한 데이터 생성부터 학습, 검증, 실제 구동까지 지원하는 기술을 제공하고 있다. 로봇을 가상 공간에서 훈련하고 현실 세계의 변화를 예측하는 AI를 학습시킨 뒤 실제 로봇에 적용하는 방식이다. 정 대표는 피지컬 AI 개발에서 시뮬레이션의 중요성을 강조했다. 기존 생성형 AI와 달리 피지컬 AI는 현실 공간을 이해하고 직접 행동해야 하기 때문이다. 로봇이 물체를 집거나 장애물을 피하려면 주변 환경을 파악하는 것은 물론 자신의 움직임이 어떤 결과를 가져올지도 예측해야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇을 반복적으로 훈련하는 데는 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 사고가 발생할 수 있는 위험한 상황을 현실에서 재현하기도 어렵다. 엔비디아가 제공하는 대표적인 시뮬레이션 플랫폼은 옴니버스다. 실제 공장이나 물류창고를 디지털 공간에 구현하고 로봇의 움직임을 시험할 수 있도록 지원한다. 일례로 물류 로봇이 이동하는 도중 장애물을 만나거나 다른 로봇과 마주치는 상황을 가상으로 재현할 수 있다. 개발자는 로봇이 어떻게 대응하는지 확인하고 다양한 환경에서 학습할 데이터를 확보할 수 있다. 여기에는 현실의 시설과 장비를 가상 공간에 재현하는 디지털 트윈 기술이 활용된다. 엔비디아는 옴니버스를 기반으로 로봇 개발뿐 아니라 공장 운영과 자율주행 연구에도 시뮬레이션 기술을 제공하고 있다. 코스모스는 현실 세계의 움직임과 물리적 변화를 학습하는 월드 파운데이션 모델을 제공하는 플랫폼이다. 로봇이 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 달라질지 예측하고 학습에 필요한 데이터를 생성하는 데 활용된다. 기존 거대언어모델(LLM)이 사람의 언어와 문맥을 학습한다면 월드 파운데이션 모델은 물체의 움직임과 공간의 변화, 행동에 따른 결과 등을 학습한다. 옴니버스가 로봇을 시험할 가상 환경을 구현한다면 코스모스는 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 생성하는 데 활용된다. 개발자는 두 기술을 통해 실제로 수집하기 어려운 상황까지 학습 데이터로 만들 수 있다. 정 대표는 시뮬레이션이 데이터 생성에만 활용되는 것은 아니라고 설명했다. 데이터를 만들고 AI 모델을 학습시킨 뒤 성능을 검증하고 실제 현장에 적용하기까지 로봇 개발 전반에 사용된다고 밝혔다. 이 과정에서는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 현실과 유사한 장면을 만드는 것은 물론 물체의 움직임과 물리적 변화까지 계산해야 하기 때문이다. 정 대표는 피지컬 AI의 합성 데이터 생성이 기존 언어모델보다 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있다고 강조했다. 실제 환경을 가정한 검증에도 연산 능력이 필요해 피지컬 AI 발전에 따라 컴퓨팅 수요가 계속 증가할 것으로 내다봤다. 엔비디아는 실제 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 합성 데이터도 개발자들에게 공개하고 있다. 정 대표는 로봇과 자율주행 분야의 연구자들이 관련 데이터를 활용해 다양한 학습과 검증 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 로봇의 두뇌까지 지원…젯슨·아이작으로 실제 구동 엔비디아 기술은 가상 환경에서 로봇을 훈련하는 데 그치지 않는다. 학습한 AI를 실제 로봇에 탑재하고 움직이도록 하는 하드웨어와 소프트웨어도 제공한다. 정 대표는 과거 로봇 개발에서 기계적 움직임과 제어 기술이 중요했다면 최근에는 주변 환경을 이해하고 행동을 결정하는 AI의 역할이 커지고 있다고 설명했다. 로봇에 탑재하는 컴퓨팅 플랫폼으로는 젯슨을 소개했다. 젯슨은 로봇 내부에서 카메라와 센서 정보를 처리하고 AI 모델을 실행한다. 외부 데이터센터에 모든 정보를 보내지 않고도 현장에서 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 지원한다. 대표 제품은 젯슨 오린과 젯슨 토르다. 오린은 암페어, 토르는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처를 기반으로 한다. 정 대표는 데이터센터용 GPU와 아키텍처를 공유하기 때문에 기존 AI 개발 도구와 소프트웨어를 로봇에서도 폭넓게 활용할 수 있다고 강조했다. 로봇 개발을 위한 소프트웨어 플랫폼은 아이작이다. 가상 환경에서 로봇을 시험하는 아이작 심과 로봇 학습을 지원하는 아이작 랩 등이 있다. 휴머노이드 개발에는 로봇 파운데이션 모델 아이작 그루트도 활용된다. 그루트는 카메라로 인식한 시각 정보와 사람의 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 기술을 활용한다. 일례로 사람이 물건을 옮기라고 지시하면 로봇이 물체의 위치를 확인하고 팔과 손을 어떻게 움직일지 결정하는 데 활용할 수 있다. 개발자는 그루트를 기반으로 자체 로봇의 특성과 작업 환경에 맞춰 추가 학습을 진행할 수 있다. 엔비디아는 데이터 생성부터 AI 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실제 로봇 구동까지 연결하는 개발 환경을 제공하고 있다. LG와의 협력도 이러한 기술을 실제 휴머노이드 개발에 적용하는 사례다. 정 대표는 "한국은 강력한 제조기업들이 많고 AI 소프트웨어 역량도 뛰어나다"며 "정부도 많은 관심을 갖고 있어 피지컬 AI가 한국의 미래에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.

2026.10.13 13:09김동원 기자

日 오므론, 미국 산업용 PC 제조사 온로직 인수

일본 공장자동화·산업용 계측기 업체 오므론이 13일 미국 산업용 PC 제조사를 인수한다고 밝혔다. 산업용 컴퓨팅 기술과 기존 제어·센싱 기술을 결합해 피지컬 AI 사업을 강화하겠다는 것이다. 오므론은 지난 10일 미국 버몬트 주 소재 산업용 PC 제조사인 온로직과 모회사인 인터로직을 6억 7500만 달러(약 9032억 1750만원)에 인수하는 데 합의했다. 대금은 전액 현금이며 신규 대출 없이 보유 자금만 활용한다. 인수는 오므론이 미국에 설립하는 자회사를 인터로직과 합병하는 역삼각합병 방식으로 진행된다. 거래가 완료되면 인터로직은 오므론의 완전자회사가 되며, 온로직도 오므론 그룹에 편입된다. 온로직은 2003년 설립된 회사로 고온·다습한 산업 현장에서 작동하는 PC를 개발·제조·판매해 왔다. 직접 제조하는 제품 이외에 고객 요구에 맞춰 사양을 구성하는 주문생산이 가능하며 전체 매출 중 90% 가량을 미국과 유럽 시장에서 거뒀다. 지난 6월 말에는 네덜란드 남부 오스터하우트에 물류창고와 사무동을 포함해 3제곱킬로미터 규모 유럽 지사를 신설하기도 했다. 오므론은 "이번 인수를 통해 온로직의 산업용 PC와 자사의 고정밀 제어기술을 결합한 차세대 피지컬 AI 플랫폼 개발을 가속할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "온로직이 확보한 미국·유럽 고객 기반을 활용해 양사 제품의 교차판매를 확대하고, 센서·로봇 기술과 산업용 PC를 연계한 제조 현장 디지털 전환(DX) 솔루션도 공동 개발할 방침"이라고 덧붙였다. 인수 이후에도 온로직은 기존 브랜드와 직접판매 사업모델을 유지하며 독립적으로 운영 예정이다. 숀 라킨 최고경영자(CEO)를 비롯한 현 경영진도 경영을 계속 맡는다. 오므론은 인수 완료 시점을 관계 당국의 승인이 끝나는 내년 1월 경으로 예상했다.

2026.10.13 11:12권봉석 기자

LG전자, KES 2026서 가정·산업 미래 AI 기술 선봬

LG전자가 한국전자전(KES 2026)에서 일상 속 고객 경험을 넘어 기업 간 거래(B2B) 산업 영역까지 확장된 미래 AI 기술을 선보인다. LG전자는 13일부터 나흘간 서울 강남구 코엑스에서 열리는 제57회 한국전자전에 참가해 'LG 라이프 레이어(LG Life Layers)'를 주제로 902㎡ 규모의 전시관을 마련했다. 전시 공간은 고객의 일상을 다룬 '일상 레이어'와 B2B 기술을 집약한 '산업 레이어'로 나뉘어 운영된다. 일상 레이어에서는 홈 로봇 '클로이드(CLOiD)'가 관람객을 맞이하며 전문가의 관리가 결합된 가전 구독 서비스를 소개한다. 하이엔드 주거 공간으로 꾸며진 '빌라 드 시그니처'에서는 초프리미엄 가전 'SKS'와 투명 올레드 TV 'LG 시그니처 올레드 T', 무선 월페이퍼 TV 'LG 시그니처 올레드 W' 등이 조화를 이룬 공간을 체험할 수 있다. 아울러 가전과 공조·에너지 기술을 집약한 72㎡ 규모의 모듈러 주택 신제품 '모노 코어 72'와 AI 모빌리티 공간 솔루션 '슈필라움'을 나란히 배치했다. 산업 레이어에서는 칠러부터 냉각수 분배장치(CDU), 콜드 플레이트까지 아우르는 칩 투 칠러 액체냉각 솔루션을 선모였다. 미래형 제조 현장을 보여주는 스마트 팩토리 공간에서는 자율 이동 협동로봇 'LG 모마(MoMa)' 3대가 자재 이송과 안전 감지를 수행하는 피지컬 AI 기술을 시연한다. 이와 함께 세탁기 DD모터 기술을 바탕으로 개발된 로봇 관절용 액추에이터 브랜드 '악시움(AXIUM)'의 작동 원리가 전시된다. 또한 차량 전면 유리 투명 유기발광다이오드(OLED) 및 시선 추적 비전 기술 등이 적용된 'AI 기반 차량용 인캐빈(In-Cabin) 솔루션'도 함께 공개된다.

2026.10.13 09:51진운용 기자

메디인테크 "내과의사 직업병 없앤다"…내시경 '전동화' 도전장

국내 의료기기 스타트업 메디인테크가 세계 최초 '전동식 내시경'으로 일본 기업이 장악한 연성 내시경 시장을 공략한다. 글로벌 시장 규모 40조원인 내시경 장비 시장에서 올림푸스, 후지필름, 펜탁스 장비를 대체한다는 포부다. 최근 서울 종로구 메디인테크 본사에서 만난 이치원 대표는 "기존 글로벌 기업들이 수십 년간 광학 센서와 영상 화질 개선에만 매몰돼 의사들이 겪는 육체 피로와 질환을 방치해 왔다"며 "우리는 하드웨어를 전동화로 완전히 바꿔 의료진 직업병을 없애고, 나아가 인공지능(AI)이 직접 움직이는 피지컬 AI 시대로 내시경 패러다임을 바꾸겠다"고 강조했다. 의사들 직업병 원인 '기계식 와이어' 메디인테크는 내시경 장비 시스템 본체에 정밀 모터를 내장해 전기신호로 와이어를 당기는 '전동식 내시경'을 고안했다. 이 대표는 "스코프 조작부는 기존 경쟁사 제품 대비 무게를 40% 줄였다"며 "조작에 들어가는 힘 역시 기존 기계식 대비 최대 20% 수준(80% 감소)으로 낮췄다"고 설명했다. 제품 라인업은 의료 현장 피드백을 반영해 구성했다. 미세 제어가 요구되는 상급종합병원 치료 내시경용은 필요한 힘을 20% 수준으로 극대화해 낮췄고, 하루 수십 건 검진을 빠르게 소화해야 하는 1·2차 병원용은 60% 수준(40% 감소)으로 설정해 보급을 늘리고 있다. 1·2차 병원용은 기존 '손맛'에 익숙한 의사들 의견을 수용했다. 그간 병원 검진센터와 수술실에서 썼던 연성 내시경은 대부분 의사가 왼손으로 조작부(핸들)를 쥐고 엄지손가락으로 무거운 노브를 돌려 스코프 끝단을 상하좌우로 꺾는 방식이었다. 스코프 조작부 내부의 휠과 쇠줄(와이어)이 직접 연결돼 있어, 순수하게 손가락과 손목 악력으로 3m 길이 와이어를 직접 당겨야 한다. 이로 인해 내과 의사들은 손가락 근골격계 질환을 직업병처럼 달고 산다. 일본 기업들이 세대를 거듭하며 장비를 업그레이드했지만, 주로 카메라 센서나 영상 처리 소프트웨어 개선에 그쳤다. "조작부 하드웨어의 비직관적 구조와 물리적 피로도는 개선되지 않았다"는 것이 이 대표 설명이다. 장비 가격이 1억원대 중후반에서 최신형은 3억원에 육박하지만, 기기를 매일 다루는 의사들의 고통은 수십 년째 방치돼 온 셈이다. 본체 모터 제어로 '지연시간 0' 실현 과거에 내시경 전동화 시도가 없었던 것은 아니다. 많은 기업이 모터를 시스템이 아닌 스코프 손잡이에 집어넣으려다 실패했다. 모터가 들어가니 조작부가 무거워졌고, 검사 도중 모터가 고장나거나 멈출 경우 환자 체내에서 스코프를 안전하게 회수할 방법이 없었기 때문이다. 메디인테크는 발상을 전환해 모터를 스코프 조작부가 아닌 시스템 본체에 배치했다. 조작부 무게는 가벼워졌고, 이상이 발생하면 본체와 스코프 연결만 분리하면 됐다. 그러나 모터를 본체에 두면 3m의 긴 와이어를 원격 제어해야 하는 기술 장벽이 발생한다. 2개의 모터만으로 굴곡진 소화관을 통과하는 3m짜리 와이어를 오차 없이 당겨야 하며, 조작부 신호가 스코프 끝단에 도달할 때의 '지연시간'을 완전히 없애 의사가 즉각적인 직관성을 느끼도록 구현해야 한다. 이 대표는 "기계공학 출신인 나와 전기공학을 전공한 김명준 부대표를 필두로 한국전기연구원 연구진과 함께 연구개발해 핵심 기술을 확보했다"며 "모터 2개로 지연시간 없이 3m 와이어를 즉각 반응시키는 특허를 한국과 미국에서 확보했다"고 말했다. 하드웨어·소프트웨어 전면 내재화 메디인테크가 난제를 풀 수 있었던 또 다른 핵심 경쟁력은 '풀스택 기술 내재화'와 '고속 피드백 루프'다. 창립 초기부터 하드웨어 설계뿐 아니라 제어 알고리즘, AI 소프트웨어까지 전 요소를 외주 없이 자체 개발하기로 방향을 잡았다. 이 대표는 "과거 내시경 혁신을 시도했던 수많은 기업이 실패한 이유는 요소 기술을 내재화하지 못해 외주에 의존했고, 의료 현장 피드백을 신속하게 반영하지 못했기 때문"이라며 "우리는 모든 코어 기술을 손에 쥐고 있었기 때문에 임상 현장에서 의사들이 '버튼 위치나 텐션이 아쉽다'고 지적하면 다음 주에 개선한 시제품을 들고 찾아갔다"고 회고했다. 기민한 실행력은 보수적인 의료계 마음을 열었다. 서울대학교병원과 5년간 공동 연구하는 과정에서 시니어급 교수진이 대규모 데이터 검수와 정답지 라벨링 작업에 발 벗고 나선 것도 메디인테크의 빠른 개발 속도와 진정성에 대한 신뢰 덕분이었다. 비전 AI가 길 찾고 모터가 달린다...로봇 내시경으로 진화 하드웨어 전동화 진가는 AI와 결합할 때 드러난다. 기존 경쟁사의 비전 AI는 화면에 병변 위치나 진입 방향을 표시하는 데 그쳤다. 스코프를 실제로 움직이는 일은 여전히 의사 손에 맡겨졌다. 메디인테크는 모터 구동 하드웨어를 기반으로 AI가 경로를 판단하면 스코프가 스스로 방향을 틀어 진입하는 피지컬 AI를 구현했다. 회사는 올해부터 서울대병원과 6년간 200억원 규모 2단계 국책과제를 수행한다. 의사의 양팔 동작까지 로봇화하는 것이 목표다. 환자 침대 옆 로봇암이 내시경을 잡고, 의사는 콘솔에서 원격 시술하는 방식이다. 복강경 수술이 다빈치 로봇으로 넘어간 것처럼 연성 내시경에서도 수술 로봇 시대를 열겠다는 구상이다. 전동식 내시경 '인티온 에스'는 식약처 허가를 받고 국내 판매를 시작했다. 가격은 올림푸스 최신 기종 절반 이하다. 태국과 인도네시아에서도 인허가를 받았다. 내년 6월 미국 식품의약국(FDA) 승인이 목표다. 이후 유럽인증(CE MDR)도 순차 추진한다. 연간 시스템 200대, 스코프 400대 수준인 생산능력은 내년에 2배 이상으로 늘릴 계획이다. 이 대표는 "차세대 로봇 플랫폼 연구개발 투자가 필요해 흑자전환은 2028년 말이나 2029년 초로 본다"며 "중장기로 국내외 매출 비중은 5대 5가 될 것"이라고 말했다. 이어 "상장(IPO)은 2028년에 추진할 예정"이라고 덧붙였다.

2026.10.12 17:35진운용 기자

AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

한컴이노스트림, 피지컬 AI 교육 기술력 인정…'SLW 시민혁신상' 수상

한컴이노스트림이 산업용 로봇과 인공지능(AI) 시뮬레이션 기술을 활용한 실습형 교육 콘텐츠로 기술력을 인정받았다. 피지컬 AI 전문인력 양성을 위한 교육 역량을 강화하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 실무 중심 교육 사업을 확대한다는 목표다. 한컴이노스트림은 지난 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 '스마트라이프위크(SLW) 2026'에서 시민혁신상을 수상했다고 11일 밝혔다. SLW 시민혁신상은 전시 참가기업의 혁신성과 기술력을 시민과 국내외 바이어가 직접 평가해 선정하는 서울시장상이다. 올해는 참가기업·기관 164곳 가운데 10곳이 수상했다. 평가에는 시민 8300명이 참여했으며 올해 처음으로 글로벌 바이어 평가가 도입됐다. 수상기업에는 해외 시장 진출을 위한 지원도 제공된다. 한컴이노스트림은 이번 행사에서 AI·인공지능 전환(AX) 교육 전문 브랜드 '한컴 AX 랩'을 선보였다. 코엑스 A홀에 마련된 '양재·수서 피지컬 AI 존'에선 산업용 로봇과 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'을 활용한 교육 콘텐츠를 공개했다. 특히 관람객이 가상환경에서 로봇을 직접 제어하며 작동 원리를 이해할 수 있는 체험형 콘텐츠를 선보였다. 로봇 제어와 시뮬레이션 기술을 경험할 수 있는 쇼룸을 구성하고 산업 현장에 적용할 수 있는 실습 중심 교육과정도 소개했다. 한컴 AX 랩은 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 축적한 기술과 교육 경험을 기반으로 마련한 AI·AX 교육 브랜드다. 피지컬 AI뿐 아니라 AI 서비스 개발과 업무 활용 등 산업 현장에서 요구하는 실무 교육을 제공한다. 한컴이노스트림은 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터를 운영하고 있으며 엔비디아 컨소시엄의 교육 파트너로 '엔비디아 AI 캠퍼스' 사업에도 참여 중이다. 이를 통해 AI 에이전트와 AI 로보틱스 분야의 전문인력 양성을 추진하고 있다. 국산 AI 반도체 분야로도 교육 영역을 넓히고 있다. 퓨리오사AI와 협력해 신경망처리장치(NPU) 공인 교육기관(ATC) 사업을 추진 중이며 향후 NPU와 한컴의 에이전틱 운영체제(OS)를 연계한 AX 전문인력 양성 프로그램도 확대할 계획이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 "시민과 국내외 바이어가 직접 참여한 평가에서 혁신성을 인정받았다는 점에서 이번 수상의 의미가 크다"며 "앞으로도 로봇 제어와 시뮬레이션을 비롯한 피지컬 AI 교육을 고도화하고 실습과 프로젝트 중심의 교육을 확대해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 전문인재 양성에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.10.11 08:03한정호 기자

"로봇 들이기 이렇게 어렵다"…WSJ, 월마트 물류자동화 '시행착오' 조명

미국 유통기업 월마트의 물류 자동화 과정을 통해 산업시설에 로봇을 도입하는 일이 얼마나 어려운지를 월스트리트저널(WSJ)이 10일(현지시간) 조명했다. 월마트는 10년 넘게 수십억 달러를 쏟아부었지만 여전히 크고 작은 문제와 씨름하고 있다. 월마트는 미국 내 약 200개 공급망 시설 대부분에서 자동화 전환을 진행 중이다. 그동안 14만 명이 넘는 창고 노동자가 하역, 지게차 운반, 선반 적재, 매장·가정 배송까지 도맡았다. 사람에게는 어렵지 않은 작업이지만, 이를 로봇에 맡기려는 순간 복잡한 과제로 바뀌었다는 게 WSJ 분석이다. 사람에겐 쉬운 '상품 분류'도 로봇엔 난관 상자에서 물건을 꺼내 낱개로 분류하는 '브레이크팩' 작업이 대표사례다. 월마트와 협력 중인 로봇 기업은 작업자 사이를 빠르게 오가며 상품을 분류하는 로봇 움직임을 조율하는 데 오랫동안 애를 먹었다. 여러 기술을 시험했지만 작동하지 않거나 비용이 지나치게 컸다. 결국 모션·장애물 감지 센서를 단 소형 바퀴형 로봇을 새로 설계해 10여 곳 이상의 창고에 설치하고 있다. 소형 바퀴형 로봇 도입에도 문제가 터져 나왔다. 월마트가 수년간 써온 골판지 상자는 자동화 설비에 비해 너무 커서 교체가 불가피했다. 새 상자는 높이를 약 3.8cm 낮췄고 테이프 밀봉이 필요해 공정을 추가했다. 대형 반려견 사료포대 같은 부피 큰 상품은 시스템이 처리하지 못했다. 캘리포니아의 월마트 자동화 식료품 창고에서는 로봇 팔이 냉동 칠면조를 제대로 잡지 못해 공급업체에 포장 보강을 요청하기도 했다. 롭 몽고메리 월마트 미국 공급망 운영 책임자는 "복잡성의 정점에 와 있다"고 진단했다. 그는 창고 운영을 멈추지 않고 시설을 개조해야 하는 점이 까다롭다고 설명했다. 월마트 공급망 건물 대부분 1980~1990년대에 지어 자동화 프로젝트의 약 80%가 기존 시설을 고치는 레트로핏 방식이다. 로봇 고장·처리량 미달…전기료는 3배 월마트의 로봇 파트너 기업 심보틱(월마트의 지분율 12.6%)도 시행착오를 겪었다. 양사는 약 10년 전 플로리다 브룩스빌 시험 창고에서 물류 자동화 시스템을 구축했다. 하지만 자동화 과정에 애를 먹고 2019년 두 회사는 해당 시설을 완전히 철거하고 바닥부터 다시 시스템을 구축했다. WSJ은 심보틱이 월마트가 요구한 물류 처리량 목표를 맞추는 데 어려움을 겪었고, 먼지만 쌓여도 운반 로봇이 오작동해 연쇄 문제로 번질 수 있다고 평가했다. 심보틱은 작업 중 수리에 맡기는 로봇 비율이 최근 10%에서 5%로 낮아졌다고 밝혔다. 비용 부담도 커졌다. 월마트 자동화 식료품 시설의 월 전기요금은 냉난방 수요가 몰리는 달에 80만 달러(약 11억원) 이상으로 치솟을 수 있다. 수작업 비중이 컸던 시절의 월 25만 달러(약 3억원)와 비교하면 3배가 넘는다. 시스템을 운영할 기계·전기 엔지니어 인건비도 일반창고 인력보다 비싸다. 매장 내 온라인 주문 자동화는 더 험난했다. 월마트는 이를 해결하기 위해 2016년 이후 약 10억 달러(약 1조 3000억원)를 투입했다. 월스트리트저널은 "매장 공간이 물류 공간보다 더 협소하기 때문에 매장 내 전자상거래 자동화는 어렵다"며 "게다가 문제가 발생하면 주차장 차 안에서 대기하거나 특정 시간에 맞춰 가정 배송을 기다리는 고객에게 극심한 불편을 초래할 수 있다"고 분석했다. 월마트는 매장 내 자동화 도입을 위해 2023년 로봇 기업 얼러트 이노베이션을 4억 달러(약 5400억원)에 인수했다가 지난해 심보틱에 2억 달러(약 2700억원) 손실을 보고 넘겼다. 심보틱은 최근 실적 컨퍼런스콜에서 실용적인 매장 내 자동화 모델은 2028년까지는 나오기 어렵다고 내다봤다. 아마존발 '군비 경쟁'…"완벽 기다리면 늦어" 그럼에도 유통업계의 자동화 경쟁은 멈추지 않고 있다. 자동화에서 앞선 아마존이 올해 초 연매출 기준 미국 최대 기업에 오르며 자동화 경쟁 강도를 키우고 있다. 시장조사업체 인터랙트 애널리시스는 자동화 투자를 소매업체 간 '군비 경쟁'에 비유했다. 물류 자동화 성과는 조금씩 나타나고 있다. 월마트 브룩스빌 창고는 재고의 약 80%가 자동화로 처리되는 단계에 이르렀고, 지난 8월 기준 월마트 매장의 65% 이상이 자동화 시스템으로 처리된 화물을 일부 공급받고 있다. 월마트는 자동화 관련 지출이 올해와 내년 정점을 찍을 것으로 본다. 몽고메리 공급망 운영 책임자는 "(자동화 시스템이) 완벽해질 때까지 기다린다면 너무 오래 걸릴 것임을 우리는 잘 알고 있다"고 말했다.

2026.10.10 07:00진운용 기자

통신 마비 전조 AI가 잡는다...끊기면 광선로도 자동 전환

AI가 통신망의 이상 징후를 미리 찾아 장애를 막고, 제조 현장에서는 휴머노이드가 고장 난 설비를 직접 복구한다. 통신망과 산업 현장의 사후 대응을 사전 예측과 자동 조치로 바꾸는 AI 기술들이 한자리에 모였다. 서울 삼성동 코엑스에서 지난 6일부터 사흘간 열리는 'AI 페스타 26' 정부 특별관에서는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 광통신과 지능형 오픈랜(Open-RAN) 사업 주요 성과와 실증 모델들이 대거 소개됐다. KT와 SK브로드밴드 컨소시엄은 통신 장애를 사전에 탐지 예방하는 기술을 선보였으며, 위즈코어 컨소시엄은 AI 네트워크와 피지컬 AI를 결합해 제조 현장의 설비 복구와 보안 통제 등을 자동화하는 실증 사업을 공개했다. AI 진단박스로 수작업 줄이고, 2코어로 통신 마비 예방 KT·포투·유비쿼스·엔아이투스 등 KT 컨소시엄은 통신 마비를 예방하는 E2E 품질진단 장치와 자동 절체 광루트 이원화 OLT 광트랜시버 등을 선보였다. OLT 포트 하나엔 약 2000세대가 연결돼 있어 한 곳에 문제가 생기면 수많은 가입자 전체로 피해가 확산될 위험이 있었다. 이를 해결하기 위해 유비쿼스는 'AI 진단 박스'를 개발했다. AI가 실시간으로 신호 추세를 관제해 이상 징후를 알려주고, 전용 명령어 대신 자연어로 질의하면 조치 방법을 안내하며 자동 제어까지 수행하는 시스템이다. 유비쿼스 관계자는“기존엔 통신장비에 장애가 나면 수작업으로 고장원인을 하나하나 찾아야 되서 개발자들이 몇 시간 동안 매달려 분석했으나, 이번에 개발한 AI 진단기를 사용하면 단 몇분만에 고장원인을 찾아내고 조치방법까지 안내해 준다“며 “통신사가 복구 시간을대폭 단축해 효율적이고 통신서비스 이용고객도 곧 바로 서비스가 정상화 됨에 따라 불편함이 최소로 줄어든다“고 설명했다. 함께 선보인 자동 절체 광루트 이원화 OLT 광트랜시버는 기존 1코어에서 코어를 1개 늘려 2코어를 구축한 것이 특징이다. 1코어 환경에선 선로가 끊어지면 서비스가 전면 중단되지만, 2코어 구조는 평소 한쪽 선로를 사용하다가 마비 발생 시 다른 선로로 자동 전환돼 양방향 서비스를 계속 유지한다. 포투 관계자는 “이 경우 광선로를 이원화 하기 위해 광모듈를 하나 더 설치하고 통신장비도 추가로 필요하게 되어 비효율적이었으나, 새롭게 소개한 광루트 이원화 광모듈은 하나의 광모듈만으로 이러한 문제를 해결할 수 있어 통신사는 운영 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다”고 강조했다. AI로 광네트워크 이상 전조 감지...폐쇄망 기반 실시간 예측 SK브로드밴드·SK텔레콤·오이솔루션·디오넷·HFR 등 SK브로드밴드 컨소시엄은 AI 기반 광네트워크 고장 예측 시스템을 공개했다. 기존엔 통신 마비가 발생한 후 사후 처리만 가능했으나, 시스템으로 이상 증상을 미리 감지해 통신 중단을 선제 예방할 수 있다는 설명이다. 가정집 인터넷은 통신사 상위 장비와 가정 간 광모듈 통신을 통해 이루어지는데, 아예 선이 끊어지면 원인 파악이 쉽지만 신호만 약해지면 관리자가 일일이 문제를 찾기 힘들다. 그러다 한계에 다다르는 순간 대형 마비가 발생한다. 시스템은 AI가 광트랜시버 신호 세기가 평소 10에서 5로 떨어지는 등 평소와 다른 패턴을 감지하면, 일시적 이상인지 혹은 조만간 일어날 장애의 전조 증상인지 분석해 관리자에게 알린다. 관리자가 자연어로 질문하면 시스템이 답변을 내놓는다. AI 처리를 외부 클라우드가 아닌 사내 폐쇄망 내에 구축할 수 있으며, 1분당 장비 약 300대를 관리할 수 있다. HFR 관계자는 “상위 장비 한 대에 약 1000세대 가입자가 연결되는데, 마비가 발생하면 약 500가구 인터넷이나 TV 통신이 일시 중단된다”며 “시스템은 돌발 상황을 미리 예방할 수 있다는 데 큰 의의가 있다”고 말했다. 레거시 복구부터 보안 통제까지, 피지컬 AI가 바꿀 제조 현장 위즈코어·FRTek·HFR·KETI·현대제철 등 위즈코어 컨소시엄은 AI 네트워크와 피지컬 AI를 융합해 제조 현장의 효율성을 높이는 실증 사업을 소개했다. 위즈코어 관계자는 “로봇을 온디바이스 AI로만 운용하게 되면 과정이 복잡해지거나 수행할 작업 기준이 많아질수록 로봇 자체의 연산 부담이 커지고 배터리 소모도 극심해진다”며 “AI-RAN을 통해 연산 부담을 네트워크단에서 해소함으로써, 현장에 실제 투입되는 로봇이 훨씬 더 가볍고 효율적인 상태로 동작할 수 있다”고 말했다. 현재 데모 센터를 통해 로봇을 계속 학습시키는 단계이며, 현대제철이 수요 기업으로 참여해 현장 실증을 앞두고 있다. 위즈코어가 준비하는 시나리오는 크게 세 가지다. DOS 화면으로 작동하는 오래된 시스템이 다운됐을 때 휴머노이드 로봇이 직접 이동해 명령을 전달하거나 키보드를 조작해 시스템을 복구하는 레거시 이상 감지와 설비 복구, 모니터링 화면을 감시하다가 특정 설비 다운이 확인되면 설비 컨트롤 패널로 이동해 복구 버튼을 누르거나 스위치를 조작하는 설비 모니터링 패널 조작, 출입자가 보안 구역에 들어오면 시스템에 즉시 보고하고 침입자를 인식해 이동 경로를 추적하는 통제구역 침입 감지 경보 등이다. 위즈코어 관계자는 “최근 휴머노이드 로봇 도입을 희망하는 기업들이 많아지면서 현장에서 요구되는 작업 과정과 성능 조건이 복잡해질수록 연산 분산 기술 수요도 높아질 것”이라며 “로봇 내부 연산 부담을 네트워크 백엔드로 분산시켰을 때 실질적인 효율성이 나오는 것을 실증으로 확인하면 타 산업군 확산도 이루어질 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2026.10.07 17:54홍지후 기자

"3억 건 데이터셋 축적"...크라우드웍스, 피지컬 AI 데이터 시장 정조준

크라우드웍스가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 이 플랫폼은 텔레오퍼레이션 환경에서 다양한 행동 데이터를 수집·검증하고, 물리적 데이터를 액션 단위로 구조화해 데이터 가공 효율을 높이는 것이 특징이다. 텔레오퍼레이션은 사람이 원거리에서 조종기나 모션 캡처 등 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 크라우드웍스는 센서 퓨전 데이터 라벨링과 고난도 주행·환경 데이터 가공 역량을 바탕으로 이번 플랫폼을 개발했다. 크라우드웍스 관계자는 "지금까지 67만명의 데이터 작업자를 통해 3억 건의 미션 데이터셋을 확보했다"고 설명했다. 크라우드웍스는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에도 참여하고 있다. 이 과제는 한국형 휴머노이드 월드 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. LG전자가 모델 개발과 휴머노이드 하드웨어 지원을, 크라우드웍스가 데이터 파이프라인 구축을 각각 맡는다. 크라우드웍스는 지난 8월 서울 서초구에 문을 연 LG전자 데이터팩토리에서 휴머노이드 '클로이드'를 활용해 학습 데이터를 확보하고 있다. 크라우드웍스 관계자는 "KT와 협력해 서버 랙 점검 조작 데이터를 쌓고 있다"며 "로봇, 시뮬레이션, 사람 등 3가지 소스원에서 데이터를 얻고 있다"고 말했다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 17:39진운용 기자

알체라, 피지컬 AI '데이터 플랫폼' 공개…오프라인 데이터 부족 해결

알체라가 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼을 선보였다. 피지컬 AI 모델 개발 과정에서 현실 세계 오프라인 데이터 부족이 주요 과제로 떠오른 가운데, 알체라는 이 데이터를 수집하는 플랫폼을 공개했다. 알체라의 데이터 플랫폼은 ▲데이터 설계 ▲데이터 구축 ▲데이터 검수 ▲모델 성능 평가를 한 번에 제공하는 토털 솔루션이다. 데이터 설계 단계에서는 모델·도메인·활용 환경에 맞춰 데이터 조건과 수행 전략을 짠다. 데이터 구축 단계에서는 이미지·영상 등 데이터를 수집하고 가공한다. 이어 데이터 검수 단계에서 정확하고 일관된 품질 검수를 거치고, 모델 성능 평가 시점에는 평가 데이터셋을 기반으로 모델 성능을 분석해 학습 데이터를 재설계한다. 알체라 데이터 플랫폼은 LG전자 데이터 팩토리에 활용하고 있다. LG전자는 지난 8월 서울 서초구 양재 R&D캠퍼스에 데이터 팩토리를 열었다. 알체라 관계자는 "LG전자는 엔비디아의 '아이작 심' 소프트웨어로 시뮬레이션 데이터를 만들고, 알체라의 데이터 플랫폼에서는 텔레오퍼레이션 데이터를 생성한다"고 말했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 떨어진 곳에서 조종기나 모션 캡처 같은 리더 장비로 로봇을 원격 조종하는 기술이다. 정식 출시는 파트너사와 협력 일정에 맞춰 결정할 예정이다. 관계자는 "피지컬 AI 데이터 플랫폼은 아직 정식 출시 전"이라며 "파트너사와 협력 진행 단계에 맞춰 출시할 것"이라고 설명했다.

2026.10.07 16:38진운용 기자

투모로로보틱스, 로봇 파운데이션 모델 '하빌리스 브레인 0' 공개

피지컬 인공지능(AI) 기업 투모로로보틱스가 로봇 파운데이션 모델(RFM) '하빌리스 브레인 0(HABILIS Brain 0)'를 7일 공개했다. 하빌리스 브레인 0는 주변 환경과 작업 지시를 이해해 로봇 집기·이동 동작으로 연결하는 로봇 AI 모델이다. 상황에 맞는 동작을 생성하는 'GC-VLA' 기술과 동작을 보정하는 'GCRF' 기술을 결합해 조작 지능을 고도화했다. 회사 측은 해당 모델이 시뮬레이션 벤치마크(LIBERO) 평가에서 최종 99.55% 성공률을 기록했다고 설명했다. 로봇을 활용한 시연에서도 정밀 조작과 환경 대응력을 확인했다. 레인보우로보틱스의 세미 휴머노이드 'RB-Y1'을 활용한 물류 피킹에서는 상자 안 물체를 집어 옮기는 작업을 400회 연속 성공했다. 유니버설 협동로봇 'UR5e'로는 밀폐용기 포장 작업을 선보였다. 로보티즈의 세미 휴머노이드 'AI 워커'에서는 물체를 놓치거나 위치가 바뀌었을 때 작업을 복구하는 기능을 구현했다. 장병탁 투모로로보틱스 대표는 "로봇 AI가 산업 현장에 쓰이려면 높은 작업 성공률뿐 아니라 반복 작업 안정성과 변화에 대응력을 갖춰야 한다"며 "다양한 로봇의 조작 지능을 고도화하고 현장 실증을 확대해 제조·물류 피지컬 AI 상용화를 앞당기겠다"고 말했다.

2026.10.07 15:05진운용 기자

롯데이노베이트, 산업 현장 혁신할 '피지컬 AI' 전략 공개

롯데이노베이트가 단순 로봇 도입을 넘어, 그룹 전반 산업 현장에 로봇을 유기적으로 결합하는 피지컬 인공지능(AI) 청사진을 공개했다. 현장 업무 데이터를 자산화하고 기존 인프라와 연계해 사람과 로봇이 협력하는 생태계를 선도하겠다는 것이다. 전시형 롯데이노베이트 AI혁신센터장은 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 퓨처테크 컨퍼런스에서 "우리(롯데)는 로봇을 제조하는 회사가 아니다"라며 "뛰어난 로봇이 쏟아져 나올 때, 로봇들이 현장 비즈니스에 매끄럽게 녹아들도록 데이터와 인프라 기반을 닦는 것이 우리 핵심 역할"이라고 밝혔다. 발표 주제는 '피지컬 AI, 현장에서 현실이 되다'였다. 전 센터장은 로봇이 네 가지 유형 작업을 대체할 것이라고 예상했다. 네 가지는 지루하고(Dull), 더럽고(Dirty), 위험하고(Dangerous), 어려운(Difficult) 일을 말한다. 그는 "전면 자동화 라인이라고 해도 전처리와 후처리 등 사람이 직접 개입해야 하는 '4D(더럽고, 위험하고, 힘들고, 어려운)' 작업이나 지루한 반복 작업이 여전히 있다"며 "단순한 단일 작업(태스크) 지시를 넘어, 비즈니스(워크) 전체 흐름 속에서 사람과 로봇이 합심해 비용을 줄이고 품질을 높이는 체계를 구축해야 한다"고 말했다. 롯데이노베이트는 선제적으로 데이터 자산화하고 있다. 웨어러블 기기나 원격 조종을 통해 산업 현장 실제 데이터를 수집 중이다. 전 센터장은 "과거 마트의 '보라색 조명' 환경에서 비전 AI 인식률이 저하됐던 사례처럼 현장엔 예측 불가능한 변수가 넘쳐난다"며 "수집한 데이터를 바탕으로 다양한 가상 환경에서 로봇을 사전 학습하고 검증하는 과정이 필수"라고 역설했다. 기존 인프라와 융합도 핵심 과제다. 전 센터장은 "현장의 수많은 데이터와 애플리케이션, 인프라를 총망라해 궁극적으로 'RaaS(Robot as a Service)' 플랫폼을 구축할 계획"이라며 "사람이 로봇의 '지휘자'로서 효율성을 극대화하도록 그룹 내 다양한 산업군에서 검증하겠다"고 밝혔다.

2026.10.07 14:32전화평 기자

에코피스, 물 위 누비는 피지컬 AI 공개…녹조 찾고 스스로 정화한다

에코피스가 인공지능(AI)과 자율주행 기술을 활용해 수질을 측정하고 오염원을 찾아 제거하는 수상 로봇을 선보였다. 사람이 직접 수질을 확인하고 정화 장비를 투입하던 방식에서 벗어나 AI가 물 위를 이동하며 수질 관리까지 수행하는 피지컬 AI 기술을 앞세워 수자원 관리 시장 공략에 나선다. 에코피스는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 기반 스마트 수질관리 플랫폼 '에코봇'과 자율주행 수상 레저 솔루션 '힐링 보트', 수상 태양광 시스템 등을 선보였다. 에코봇은 자율주행으로 수면을 이동하며 수질을 모니터링하고 오염원을 제거하는 수상 로봇이다. 수면에 떠다니는 쓰레기와 기름, 녹조 등 부유물을 수거·정화하는 동시에 수질 데이터를 측정할 수 있다. 에코피스는 최대 5m 규모 제품도 운영 중이다. 수집한 데이터를 활용해 수역별 상태를 파악하는 기능도 개발하고 있다. 수면뿐 아니라 수심에 따른 수질 상태를 측정하고 이를 바탕으로 수질 지도를 만들어 오염 상태를 입체적으로 확인하는 방식이다. 에코피스는 이를 단순한 수질 정화 장비가 아닌 피지컬 AI로 정의했다. AI가 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 자율주행 수상 로봇을 움직여 실제 수질 정화 작업까지 수행하기 때문이다. 현장에서 만난 에코피스 관계자는 "우리는 수질 정화 특화 로봇을 만드는 피지컬 AI 기업"이라고 소개했다. 에코봇의 기술력은 글로벌 무대에서도 인정받았다. 에코피스는 CES 2024에서 AI 에코봇으로 드론·무인시스템, 지속가능성·에너지 전환, 스마트 커뮤니티 등 3개 부문 혁신상을 받았다. 이어 CES 2025에선 힐링 보트가 스마트 커뮤니티 부문 혁신상에 선정되며 2년 연속 수상했다. 이번 전시에선 힐링 보트 모형도 공개했다. 힐링보트는 친환경 수상 모빌리티와 수질 정화 기능을 결합한 제품으로, 호수 등에서 시민들이 수상 레저를 즐기는 동시에 수질 정화가 이뤄지도록 하는 것이 개발 방향이다. 아울러 태양광 발전과 수질 관리를 결합한 수상 태양광 시스템도 소개했다. 태양의 위치에 맞춰 수상 태양광 설비가 회전하도록 설계해 발전 효율을 높이는 기술이다. 회사 측은 GPS를 활용해 태양의 위치를 추적하며 회전하는 기술을 개발해 특허를 확보했다고 밝혔다. 여기에 발전과 회전·계류, 수질 정화를 하나의 시스템으로 통합하는 '에코 스테이션'도 전시했다. 현장 전시물에는 태양광 발전과 능동 회전·계류, 수질 정화 연계, 스마트 통합 제어 등을 결합해 청정에너지 생산과 수질 개선을 동시에 구현하는 구조가 소개됐다. 에코피스의 주요 고객은 지방자치단체와 공공기관이다. 현재 충북 진천 신척저수지 등에 수상 태양광 시스템을 구축해 운영 중이다. 에코피스 관계자는 "저수지나 호수의 관리 주체가 지자체나 농어촌공사, 수자원공사 등 공공기관인 경우가 많다"며 "정부 기관 및 지자체와 긴밀하게 협업을 이어오고 있다"고 말했다.

2026.10.07 14:07한정호 기자

두산로보틱스 "로봇 데이터는 고작 1년…현장서 격차 메운다"

"생성형 AI가 학습한 데이터가 10만년 분량이라면 로봇의 액션 데이터는 1년 분량에 불과하다. 이 격차를 빠르게 따라잡는 것이 지금 로봇 기업들의 숙제다." 김현수 두산로보틱스 상무는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 이같이 말하며 향후 로봇 액션 데이터 확보가 업계의 핵심 과제라고 강조했다. 김 상무는 로봇 지능을 가로막는 주요 원인으로 데이터의 차이를 꼽았다. 그는 "생성형 AI는 거대한 인터넷 데이터를 바탕으로 성장했지만, 로봇이 실제로 일하려면 이미지나 텍스트가 아닌 물리적 상호작용이 포함된 로봇의 액션 데이터가 필요하다"고 설명했다. 이어 세계 로봇 석학들이 모이는 학회 ICRA에서 나온 켄 골드버그 UC버클리 교수의 말을 인용했다. 생성형 AI가 가진 데이터가 약 10만년 분량 축적돼 있다면, 로봇 매니퓰레이터의 액션 데이터는 약 1년 정도에 그친다는 것이다. AI 모델을 로봇에 탑재하는 것만으로는 한계가 있다는 지적도 내놨다. 김 상무는 "AI 발전 속도가 경이로워 기대가 크지만, AI 모델을 로봇 하드웨어에 그대로 탑재하면 그만큼 로봇이 똑똑해지느냐는 질문에 대부분은 맞다고 해도 결국 완벽성에서 걸린다"며 "고객 현장에서 1%의 리스크를 안고 실제로 운영하기는 어렵다"고 했다. 그는 컵에 물을 따르는 동작을 예로 들었다. 행동 자체는 단순하지만 컵의 종류나 따르는 방식이 바뀌고 병뚜껑을 여는 등 돌발 변수가 1%만 달라져도 로봇이 내놓는 결과는 여전히 제각각이라는 설명이다. 현장 데이터 축적해 '작업 완결성' 높인다 두산로보틱스는 현장에서 데이터를 쌓는 방식으로 이같은 격차를 줄이고 있다. 김 상무는 "작업의 완결성은 한 번 만들어진 알고리즘만으로 구현되지 않는다"며 "두산의 지능형 로봇 솔루션은 실제 현장에서 생성된 센서 데이터, 작업 결과, 로봇 액션 데이터를 지속적으로 축적하고 다시 학습시켜 환경과 그 변수를 정확히 인식하도록 한다"고 말했다. 그러면서 "현장의 데이터를 바탕으로 엔지니어가 아니라 로봇이 스스로 판단해야 한다"고 강조했다. 김 상무는 지능형 로봇 사례로 자체 개발한 '스캔앤고'를 소개했다. 스캔앤고는 로봇팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 플랫폼(AMMR)에 물리정보 기반 인공지능(AI)과 3D 비전 기술을 적용해 표면 평탄화 작업을 수행한다. 이 제품은 프로그래밍이나 코딩이 필요 없는 노코딩 방식이라 현장에 로봇 엔지니어가 없어도 된다. 풍력 블레이드나 항공기 날개 같은 작업물을 한 번 스캔하면 솔루션이 자율주행으로 작업 위치까지 이동해 표면 형상을 빠르게 분석한다. 이후 연마재를 단 로봇 팔에 신호를 보내 굴곡을 넘나들며 표면을 평탄하게 가공한다. 두산로보틱스는 자동차·항공기·신재생에너지 기업들과 개념검증(PoC)을 진행하며 스캔앤고 상용화를 준비 중이다. 다만 출시는 다소 늦어질 전망이다. 김 상무는 "스캔앤고 출시가 KCS 인증 때문에 몇 개월 미뤄지고 있다"며 "빠르면 올해 말, 늦으면 내년 상반기에 출시될 것"이라고 밝혔다. KCS 인증은 산업안전보건법에 따라 위험한 기계·기구, 방호장치, 보호구 및 방폭기기의 안전성능과 제조자의 기술 능력을 심사하는 제도다. 한편 AI 페스타 2026은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 삼성동 코엑스 C홀에서 오는 8일까지 진행된다.

2026.10.07 13:33진운용 기자

[포토] 참가사·부스 역대 최대…AI 페스타 첫날 이모저모

정부가 주최하는 국내 최대 인공지능(AI) 행사 'AI페스타 26'이 개막 첫날부터 북적였다. AI가 산업과 일상에 적용되는 현장을 직접 살펴보기 위해 하루 만에 약 2만명의 참관객이 서울 코엑스를 찾았다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 'AI페스타 26'이 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막했다. 과기정통부 AI 주간의 대표 행사인 AI페스타는 올해 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 오는 8일까지 사흘간 열린다. 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영한다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세웠다. 아래 사진은 이날 열린 AI페스타 26의 현장 모습.

2026.10.06 18:50이나연 기자

"우리 AI, 잘 쓰게 만들어야"…이해민·하정우, 산업 활용성 '집중 점검'

“모델을 많이 사용할 수 있도록 만든 것이 굉장히 인상적입니다. 잘 사용할 수 있도록 응용 프로그램 인터페이스(API) 가이드라인이나 헬프센터도 잘되기를 바랍니다.” 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석비서관은 6일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI페스타 26' 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에서 SK텔레콤 에이닷엑스(A.X) K2 시연을 살펴본 뒤 이같이 밝혔다. 인공지능(AI) 모델 자체 성능뿐 아니라 개발자와 기업이 실제 산업 현장에서 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지에 관심을 보인 것이다. 이해민 수석을 비롯해 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장, 조준희 AI페스타조직위원회 위원장 등 VIP 사절단은 이날 AI페스타 26 전시장을 돌며 국내외 기업·기관의 AI 기술과 산업 적용 사례를 살펴봤다. 올해 행사에는 기업·기관 350여 곳이 총 500여 개 부스를 마련했다. 작년 대비 참가 규모는 약 72%, 부스 수는 약 7% 늘었다. 이들이 첫 순서로 찾은 독자 AI 파운데이션 모델 특별관에는 지난 8월 2차 단계평가를 통과한 SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지가 나란히 자리했다. SK텔레콤은 A.X K2가 CSV 파일을 분석해 작업 목적과 주요 지표를 스스로 파악하고 대시보드를 생성하는 과정을 선보였다. 이미지와 지시를 바탕으로 웹페이지를 직접 구현하는 모습도 시연하고 현재 후속 모델 'A.X K3'를 개발하고 있다고 소개했다. LG AI연구원은 자체 모델의 그룹 내 업무와 산업 현장 적용 사례를 소개했다. 하 부위원장은 AI가 산업 전반으로 확산되기 위해서는 대규모 모델뿐 아니라 실제 기업이 부담 없이 활용할 수 있는 경량 모델이 필요하다는 점에 주목했다. 멀티모달 역량까지 확보해 산업 현장의 선택지를 넓혀달라는 주문도 내놨다. 하 부위원장은 “산업 확산을 위해 작은 모델이 필요하다”며 “멀티모달과 작은 모델도 꼭 부탁한다”고 말했다. 업스테이지는 독파모 '솔라 오픈 2' 기반으로 상용화한 '솔라 프로 4' 글로벌 이용 성과를 앞세웠다. 업스테이지는 솔라 프로 4가 글로벌 AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 하루 최대 약 3000억 토큰 사용량을 기록했으며 미국과 아시아, 특히 인도 개발자를 중심으로 이용되고 있다고 설명했다. 코딩 에이전트 도구 등에 솔라 모델이 탑재되면서 실제 글로벌 이용량을 확보하고 있다는 점도 강조했다. 이어 찾은 메가존클라우드 멀티클라우드관에는 마이크로소프트(MS), 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드, 인텔 등 글로벌 기술기업의 AI·클라우드 기술이 한자리에 모였다. 메가존클라우드는 여러 하이퍼스케일러의 인프라를 기업 환경에 맞게 연결하고 AI 도입부터 운영과 보안까지 지원하는 관리 서비스 제공사(MSP)의 역할을 소개했다. 이 수석의 관심은 AI가 실제 국내 사업으로 얼마나 이어지고 있는지에 쏠렸다. AI 활용이 늘면서 함께 커지고 있는 보안 수요와 이에 대응하는 사업 전략도 주요 질문으로 던졌다. 이 수석은 “한국 시장에서 AI 비즈니스는 어떻게 발전하고 있느냐”고 물은 데 이어 AI와 사이버보안 솔루션 전략을 질문했다. 메가존클라우드는 “지난해부터 보안 사업에 집중하고 있으며 헤일로 등을 통해 기업 환경에 맞춘 서비스를 제공하고 있다”고 설명했다. 하 부위원장은 글로벌 하이퍼스케일러의 기술을 국내 기업에 연결하는 MSP의 역할에 주목했다. 특히 제조업에서는 AI와 클라우드가 실제 설계·생산 등 개별 업무 단계에 어떻게 들어가는지가 중요하다는 점을 짚었다. 하 부위원장은 하이퍼스케일러 기반에서 MSP가 맡는 역할을 물은 뒤 “제조 산업 현장에서는 설계 등 각각의 단계에서 어떻게 활용하고 있느냐”고 질문했다. 메가존클라우드는 “고객사 각 업무와 시스템을 연결하면서 전체 환경을 관리하는 역할을 맡고 있다”고 답했다. 이어 VIP 사절단은 NIPA 피지컬AI 특별관을 찾아 리얼월드 컨베이어벨트 로봇의 물체 집기 시연을 관람했다. 이 수석은 가장 어려운 과제가 무엇인지 질문했고, 리얼월드 관계자는 얇은 물체나 유연체를 잡는 것이 까다롭다며 현재 성능 고도화를 진행하고 있다고 설명했다. 이어 하 부위원장이 로봇기초모델(RFM) 제작 시 학습 데이터 수집에 대해 질의하자, 관계자는 정부 과제를 통해 데이터를 빠르게 수집하고 있으며 2027년에는 실증을 계획하고 있다고 답했다. 이와 함께 LG전자는 피지컬 AI 모델 학습을 위한 멀티 파운데이션 모델 기술 개발 현황을 소개하며, 크라우드웍스와 알체라가 월드 모델 학습용 데이터를 모으는 과정을 선보였다. 로보티즈는 RFM, 로봇 제작·제어 데이터를 받아 실시간 데이터 수집에 유리한 시스템을 구축하고 있다고 설명했으며, KAIST는 단 한 장의 사진으로 3D 모델을 구현해 데이터를 제공하는 월드 모델을 소개했다. 계속해서 사절단은 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 기업용 AI 시스템부터 피지컬 AI, 데이터센터 액침냉각, 미디어·통신 AI까지 인프라·플랫폼·서비스를 아우르는 AX 기술을 선보인 KT 부스를 찾았다. KT는 자체 보유한 해저케이블과 위성을 바탕으로 B2B 에이전틱 플랫폼 '에이전틱 On', '믿음 K시리즈'를 비롯해 B2C AI 서비스인 '모두의 AI', AI 보이스피싱 탐지 기술 등을 구현하고 있다고 설명했다. 특히 사내 인프라망 NPU 서버에 플랫폼과 모델을 직접 설치해 외부 유출 없이 내부의 민감 데이터를 안전하게 활용할 수 있다고 강조했다. 또한 KT는 AI가 현장 작업 데이터를 학습하고 시뮬레이션과 디지털트윈으로 운영 방식을 검증한 뒤 실제 로봇과 설비에 적용하는 인공지능데이터센터(AIDC) 자체 관제 시스템을 소개했다. 운영 과정에서 쌓인 데이터는 다시 AI 학습에 피드백되어 성능과 효율을 높인다고 설명했다. 하 수석이 현재 실증 규모를 묻자, KT는 현재 전북과 경남 등에서 피지컬AI 실증 사업을 진행 중이라고 답했다. 이후 사절단은 풀스택 AI 역량을 선보인 화웨이 부스를 방문해 연산·네트워크·스토리지·클라우드·데이터센터 역량을 모두 갖춘 엔드투엔드 솔루션 설명을 들었다. 특히 주요 오픈소스 모델을 지원하는 '아틀라스 900 슈퍼노드'를 통해 친환경적이고 효율적인 데이터센터 운영이 가능하다는 점을 확인했다. 이 수석은 이날 개막식 축사에서 “지난 1월 인공지능기본법 시행과 2월 국가인공지능전략위원회의 대한민국 인공지능 행동계획 발표로 AI 기본사회를 향한 제도적 토대가 마련됐다”며 “좋은 정책은 결국 현장의 목소리에서 시작되고, 현장 목소리가 범국가적 정책으로 이어질 수 있도록 가장 가까이에서 뛰고 듣겠다”고 밝혔다.

2026.10.06 18:06홍지후 기자

남부발전, 'AI 퍼스트' 경영성과 5대 혁신기술 'AI 페스타 26'에 공개

한국남부발전(사장 김준동)이 6일 서울 삼성동 코엑스에서 개막한 국내 최대 인공지능(AI) 축제인 'AI 페스타 26'에 발전사업자 가운데 유일하게 참가해 피지컬 AI 기반 5대 혁신 기술을 공개했다. 이번 피지컬 AI 기반 혁신 기술 출품은 김준동 사장이 취임 이후 강조해 온 'AI 퍼스트' 경영철학 실천 사례이자 성과물이다. 남부발전은 AI 기술을 발전소 운영의 핵심 축으로 삼아 ▲자율점검 ▲자율운전 ▲재해예방 ▲자율순찰 등 발전소 운영 전주기에 걸친 피지컬 AI 생태계 구축을 추진해 왔다. 남부발전은 'AI 페스타 26'에서 그간 축적한 피지컬AI 기반 성과를 공개하고, 발전산업의 AI 전환을 선도하는 공공 AX 선도기관으로서의 위상을 공고히 한다는 계획이다. 전시 현장에서는 '로봇의 작은 한걸음, 발전 산업의 위대한 도약'을 콘셉트로 실제 현장 적용을 목표로 개발 중인 5대 핵심 피지컬AI 기술을 선보였다. 주요 전시 항목은 ▲풍력타워 자율점검 로봇 ▲발전소 AI 자율운전 시스템 ▲중량물 작업 중대재해 예방 로봇 ▲발전설비 점검·순찰 4족보행 로봇 ▲디지털트윈 기반 발전 설비·환경 예측 시스템 등이다. 김준동 남부발전 사장은 “AI 퍼스트는 단순한 구호가 아닌 현장에서 작동하는 실질적인 변화의 출발점”이라며 “이번 'AI 페스타 26' 참가를 통해 남부발전이 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI로 공공 AX 생태계 조성을 선도하고 있음을 입증하게 됐다”고 말했다. 김 사장은 이어 “안전하고 스마트한 에너지 미래를 구현하는 과정에서 AI와 로봇이 중심이 될 것이며, 남부발전이 그 중심에 서겠다”고 강조했다.

2026.10.06 17:51주문정 기자

솔트룩스, 국방 AI '실행' 단계로…군사 에이전트·피지컬 AI 공개

솔트룩스가 군사 문서와 업무 시스템을 연결한 인공지능(AI) 에이전트와 드론·무인체계 학습용 국방 특화 피지컬 AI 데이터를 공개했다. 솔트룩스는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에서 군사 AI 에이전트와 국방 특화 피지컬 AI 데이터 구축 기술을 선보였다. 현장에는 군사 문서를 AI 에이전트에 연결하는 시연과 함께 드론·무인차량 등에 활용할 학습 데이터 구축 방식이 소개됐다. 솔트룩스는 그동안 공공과 기업을 중심으로 자체 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 온톨로지, AI 에이전트 사업을 확대해왔다. 이번 전시에서는 이 기술을 보안과 데이터 통제가 중요한 국방 환경에 적용하는 방향을 앞세웠다. 군에서는 내부 자료를 외부 상용 AI에 그대로 올리기 어려운 만큼 자체 데이터와 업무 시스템을 연결하면서도 접근 권한을 통제할 수 있는 AI가 중요하다. 솔트룩스는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 각각 업무 자동화와 무인체계 학습을 위한 축으로 제시했다. 군사문서 연결해 업무까지…'군사 에이전트' 공개 현장에서는 군사 업무에 AI 에이전트를 적용하는 과정이 시연됐다. 자체 LLM에 군사 문서를 지식으로 연결하고 필요한 외부 도구를 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 방식으로 추가하는 방식이다. 시연 화면에서는 '군사문서'를 AI가 참고할 자료로 등록하고 사용할 MCP 도구를 선택할 수 있었다. 단순히 군 관련 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 자료를 찾고 연결된 도구를 활용해 후속 업무까지 지원하는 데 초점을 맞췄다. 솔트룩스는 기업과 기관이 자체 데이터와 업무 시스템, 외부 도구를 AI와 연결할 수 있는 에이전트 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야에서도 AI가 접근할 자료와 사용할 기능을 정해 업무에 맞는 에이전트를 구성하는 방식으로 활용할 수 있다. 드론·무인체계 학습할 '국방 피지컬 AI 데이터' 구축 또 다른 전시 축은 국방 특화 피지컬 AI 데이터였다. 드론과 무인차량, 감시·정찰 장비 등 실제 공간에서 움직이는 AI가 학습할 데이터를 군 임무 환경에 맞게 구축하는 사업이다. 현장 자료에는 드론과 무인차량, 감시·정찰, 지휘지원, 군수·물류, 정비·훈련 등이 활용 분야로 제시됐다. 영상과 음성, 센서 등 현장에서 나오는 데이터를 수집한 뒤 보안 처리와 전문가 검수를 거쳐 AI 학습과 평가에 활용할 수 있도록 만드는 방식이다. 일반 AI 학습 데이터와 달리 국방 데이터는 실제 임무 환경을 반영하면서 보안 기준도 충족해야 한다. 솔트룩스는 생성형 AI 중심의 국방 적용에서 나아가 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 활용할 데이터 영역까지 사업을 넓히고 있다. 솔트룩스 관계자는 "군에서 AI가 실제로 쓰이려면 보안과 업무 연계가 함께 해결돼야 한다"며 "우리는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 중심으로 국방 AI 적용 범위를 확대하고 있다"고 말했다.

2026.10.06 17:00김동원 기자

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