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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

두산로보틱스, 1000억원 국책과제 2건 수주

두산로보틱스가 1000억원 규모 국책과제 2건 수행기업에 선정됐다고 6일 밝혔다. 이번 과제는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원이 공동 주관하는 'K-온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기술개발사업'과 '로봇산업 기술개발사업' 일환이다. 두산로보틱스는 차세대 협동로봇 개발과 지능형 용접 솔루션을 제안해 최종 선정됐다. 두 과제 총 연구개발비는 989억원이다. 이 가운데 국비 지원 규모는 681억원이다. 첫 번째 과제 '온디바이스 AI 반도체 기반 차세대 협동로봇 기술 개발'은 외부 PC나 클라우드 없이 로봇이 스스로 인지·판단·제어하는 것이다. 국산 AI 시스템반도체(SoC)에 AI 연산 전용장치(NPU)와 실시간 통신·제어 기능을 담아 협동로봇에 탑재한다. 두산로보틱스는 이 칩을 탑재한 협동로봇 3종(가반하중 5kg, 10kg, 20kg)과 양팔 작업 및 전방향 이동이 가능한 산업용 휴머노이드를 개발한다. 수요 기업은 두 곳이다. 이 중 하나는 두산로보틱스다. 해당 로봇은 72시간 무중단 실증과 국제 안전인증 취득을 거쳐 2031년부터 표준 제품으로 상용화할 계획이다. 과제는 54개월 동안 진행한다. 두산로보틱스가 총괄주관기관을 맡고 에이딘로보틱스, 모빌린트, 한국전자기술연구원, 한국생산기술연구원, 세이지, 고려대·동국대·세종대·연세대 산학협력단 등이 참여한다. 두 번째 과제 '협동로봇·AI 기반 지능형 용접 솔루션 기술 개발'은 협동로봇에 AI와 디지털 트윈을 결합해 원전 기자재 수준 고난도 용접을 자동화하는 것이 목표다. 로봇은 카메라로 용접 대상을 인식해 위치를 보정하고, 숙련공 동작을 모방 학습해 용접 경로와 위빙 동작을 자동으로 만든다. 위빙은 용접 토치를 좌우로 흔들어 용접 폭과 품질을 고르게 만드는 기법이다. 두산로보틱스는 로봇 용접 경로를 숙련공과 95% 이상 일치시키고, 경로 오차를 ±3mm 이내(국가공인시험기관 기준)로 만들 계획이다. 또한 5층 이상 다층 용접을 자동화해 작업 시간도 50% 이상 단축할 방침이다. 실증은 두산에너빌리티 원자력센터에서 진행한다. 원전 기자재 제조 공정의 가접(본 용접 전 임시 고정), 예열, 용접 작업 등에 우선 적용하고, 원전 품질 인증을 확보한 뒤 조선, 플랜트, 방산 등으로 적용 범위를 넓힐 예정이다. 용접 솔루션 과제 기간은 45개월이다. 딥엑스, 세이지, 국립창원대학교 산학협력단이 공동연구기관을 맡는다. 두산에너빌리티가 수요기업이다. 박인원 두산로보틱스 사장은 "제조 현장 인력난과 숙련인력 고령화는 자동화 설비 확대만으론 해결되지 않는다"라며 "숙련공 암묵지까지 학습·재현하는 피지컬 AI 협동로봇을 한국 제조업의 새로운 경쟁력으로 만들겠다"고 말했다.

2026.10.06 09:39진운용 기자

사람은 내리고 AI는 올린다…뒤집히는 통신망 공식

로봇과 드론, AI 안경 등 피지컬AI 확산이 통신망의 데이터 흐름을 바꿀 것으로 예상된다. 사람이 스마트폰으로 영상과 게임을 내려받는 데 집중했던 것과 달리 AI 기기는 카메라와 센서로 수집한 데이터를 끊임없이 망으로 올려보내기 때문이다. RCR와이어리스에 따르면 아닐 군투팔리 버라이즌 기술제품개발수석부사장은 인텔리전트 RAN 포럼에서 센서와 웨어러블, 기계, 로봇, 드론 등 피지컬 AI가 만들어낼 데이터 증가를 거론하며 통신망의 업링크 역량 강화를 강조했다. 군투팔리 수석부사장은 “피지컬AI에는 대칭적인 업링크 역량이 필요하다”고 “관련 기술을 6G까지 기다릴 필요 없이 현재 네트워크에서부터 준비할 필요가 있다”고 밝혔다. 지금까지 이동통신망은 다운로드에 무게를 두고 발전해왔다. 스마트폰 이용자가 유튜브나 OTT를 볼 때 대용량 데이터가 망에서 단말로 흐르는 반면 이용자가 망으로 보내는 데이터는 상대적으로 적었기 때문이다. 피지컬AI에서는 흐름이 달라진다. 자율주행 로봇은 카메라와 라이다(LiDAR), 각종 센서가 수집한 정보를 AI가 있는 엣지나 클라우드로 보내야 한다. 드론은 촬영 영상을 전송하고 AI 안경도 주변 환경을 인식하거나 실시간 번역 등을 수행하려면 영상과 음성 데이터를 외부 연산 자원과 주고받는다. 버라이즌은 AI글래스와 같은 웨어러블 디바이스는 다운로드하는 데이터만큼 많은 데이터를 업로드할 수 있다고 보고 있다. 이에 따라 기존보다 균형 잡힌 업링크 다운링크 구조와 실시간 AI 추론을 위한 낮은 지연시간이 필요하다는 설명이다. 장비업계에서도 같은 판단이 나온다. 김정철 삼성전자 네트워크사업부 상품전략그룹장은 최근 RCR와이어리스와 인터뷰에서 피지컬 AI가 요구하는 네트워크 성능으로 초저지연과 높은 신뢰성, 안정적인 처리량과 함께 더 큰 업링크 용량을 꼽았다. 통신과 컴퓨팅의 관계도 달라질 가능성이 크다. 로봇이나 AI 안경이 만들어내는 모든 데이터를 원거리 데이터센터까지 전송하면 통신량뿐 아니라 응답시간도 늘어난다. 단말에서 처리할 데이터와 엣지·클라우드로 보낼 데이터를 나누고, AI 연산을 네트워크 가까이 배치하는 방식이 함께 요구되는 이유다. 김 그룹장은 “네트워크는 AI 애플리케이션을 연결하는 것 이상의 역할을 해야 한다”며 “물리적 세계에서 AI가 안정적으로 작동할 수 있도록 지능형 분산 인프라를 제공해야 한다”고 설명했다. 국내에서도 업링크 중심의 피지컬AI 트래픽을 실제 산업현장에서 검증하는 작업이 진행되고 있다. 삼성전자는 SK텔레콤, KT와 조선소와 석유화학 시설에서 로봇·영상분석 등을 실증하고 있다. 자율 순찰 로봇이 촬영한 고화질 영상을 실시간 전송하거나 산업용 로봇을 원격으로 운용하는 식이다. RCR와이어리스는 이 같은 환경에서는 예측 가능한 업링크 성능과 낮고 안정적인 지연시간, 높은 신뢰성이 중요하다고 분석했다. 다만 피지컬AI 확산이 곧 이동통신 트래픽의 업로드와 다운로드 비중 역전을 의미하는 것은 아니다. 온디바이스 AI가 영상이나 센서 데이터를 기기 내부에서 처리하면 망으로 보내야 할 데이터가 줄어들 수 있고, 산업 현장에서는 이동통신 외에 와이파이나 유선망도 함께 사용되기 때문이다. 그럼에도 로봇과 드론, AI 웨어러블이 새로운 통신 수요자로 등장하면서 업링크는 통신망 설계에서 이전보다 중요한 변수로 부상하고 있다.

2026.10.05 06:30박수형 기자

AI 현재와 미래는...'AI 페스타'서 직접 보고 체험한다

전문 기술 용어나 알고리즘 공식은 잊어도 좋다. 눈앞에서 로봇 팔이 움직이고, 몇 마디 프롬프트 입력만으로 서류 작업이 끝나는 세상이 왔다. 오감으로 체험하는 AI의 현재와 미래가 한 자리에 모인다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회에서 주관하는 'AI페스타26'이 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 개최된다. 올해는 실용성과 체험성에 초점을 맞췄다. 현장을 찾은 관람객은 직접 AI 기술을 손으로 다루고 눈으로 확인할 수 있는 피지컬 AI&로봇 특별관, 에이전틱 AI+X 특별관, AI 반도체 특별관 등에 방문해 AI 생태계 변화를 직접 경험할 수 있다. 눈 앞에서 움직이는 피지컬AI·로봇 생성형 AI가 물리적 몸체와 결합한 피지컬 AI는 올해 전시회에서 뜨거운 화두다. 화면 속에만 갇혀 있던 AI가 실물 로봇을 통해 현실과 어떻게 상호작용하는지 눈으로 확인할 수 있다. 먼저 두산로보틱스 부스에 들어서면 가장 먼저 눈에 띄는 것은 끊임없이 움직이는 협동로봇이다. 대표 모델인 P시리즈는 중량물 작업을 지원하기 위해 만들어졌다. 물류, 건설 환경에서 주로 활용된다. M시리즈는 다양한 산업 분야에서 유연한 자동화를 지원하도록 설계됐으며, 정밀도와 적응성이 핵심인 전자, 자동차 환경에서 주로 활용된다. AI 비전 및 소프트웨어가 융합된 차세대 지능형 로봇 '스캔앤고'도 공개한다. 스캔앤고는 협동로봇 팔과 자율이동로봇(AMR)을 결합한 플랫폼에 물리정보 기반 AI와 3D 비전을 적용한 로봇이다. 자율주행 소프트웨어 기업 라이드플럭스는 복잡한 도심 도로 환경과 기상 악화 상황에서도 안전한 운행을 지원하는 풀스택 자율주행 기술을 소개한다. 승용차 및 상용차, 대중교통 등 다양한 모빌리티 플랫폼에 결합된 자율주행 소프트웨어 솔루션과 실증 성과를 선보일 예정이다. 현재 국내 기술기업 중 유일하게 운전석에 안전요원이 탑승하지 않은 무인 자율주행 차량을 시험운행 중인 라이드플럭스는 정밀지도, AI 데이터 솔루션, 원격 관제 등 인프라 기술을 100% 내재화해 보다 안전한 자율주행을 완성한다. 일상과 업무를 바꾸는 AI 에이전트 단순히 질문에 답하는 챗봇의 시대는 끝났다. 이제 AI는 인간의 명령을 이해하고 스스로 판단해 복잡한 연속 업무를 완수하는 에이전트로 진화했다. 달파는 기프트 에발(GIFT-eval), 딥리서치 벤치 등 글로벌 AI 벤치마크에서 1위를 기록한 '코브라 에이전트'를 공개한다. 코브라 에이전트는 인간 행동 예측으로 여론 확산, 소비자 수요, 정책 효과 등 미래 상황을 시뮬레이션해 기업 문제 해결을 지원하고 있다. 기업 업무 방식을 학습해 머신러닝 파이프라인을 설계하고 실행하는 업무형 에이전트 '달파 에이전트'도 선보인다. 뉴엔AI는 구어체 빅데이터 분석 기술과 생성형 AI를 기반으로 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 분석 기업이다. 라이트 유저부터 전문가까지 활용 가능한 구독형 AI 빅데이터 분석 플랫폼 '퀘타아이(Quettai)'를 선보인다. 퀘타아이는 총 12개 채널 실시간 모니터링과 티팝 분석 기반의 인구통계 정보 추론 기능으로 평판 관리와 세일즈, 마케팅 전략 수립을 지원한다. 멀티모달 AI 기반 글로벌 뷰티 분석 플랫폼 '뷰센스(VUSSENS)'도 공개한다. 뷰센스는 소셜과 이커머스 데이터 교차 분석, 숏폼 콘텐츠 프레임 분석, 가상 페르소나 시뮬레이션을 통해 트렌드 기반 제품 기획과 마케팅, R&D 전략 수립을 돕는다. 한국 AI 자존심, 독자 파운데이션 모델 한국 기업 환경과 한국어 맥락을 깊이 이해하는 한국 기업의 독자 파운데이션 모델도 관람객을 맞이한다. 더존비즈온은 ERP, 그룹웨어, EDM이 통합된 올인원 비즈니스 플랫폼을 기반으로 기업의 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX)을 지원하는 한국 AI·소프트웨어(SW) 기업으로, 전시에선 기업 업무 생산성 향상을 위한 AI 도구 원 AI(ONE AI)를 선보인다. ONE AI는 각 기업 데이터를 학습해 최적화된 정보를 제공하며, 탄탄한 내부 데이터 보안이 뒷받침된다. 팀스파르타는 전시에서 폐쇄망 환경을 위한 통합 AI 코딩 어시스턴트 솔루션 'AX 포트리스(AX Fortress)'를 선보인다. AX 포트리스는 자체 개발한 120B 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 기반으로 한 온프레미스 AI 코딩 에이전트 솔루션으로, 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서도 AI 코딩 생산성을 유지할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아 DGX 스파크 환경에서도 구동이 가능하다. 초지능 뒷받침하는 AI 반도체 AI 서비스가 고도화될수록 이를 뒷받침하는 저전력 고성능 AI 반도체(NPU) 중요성이 커지고 있다. 칩셋의 성능을 직관적으로 보여주는 부스도 놓쳐선 안 될 볼거리다. 딥엑스는 전시에서 클라우드가 아닌 디바이스 현장에서 직접 AI를 추론하는 NPU 솔루션과 풀스택 기술을 선보인다. GPU와 견줘 압도적 전력 효율을 갖춘 딥엑스 NPU는 로봇, 스마트팩토리, 영상 보안 등 전력과 발열 제약이 큰 현장에 AI를 배치할 수 있도록 돕는다. 전시에선 1~5W 전력으로 25 TOPS 성능을 내는 주력 양산 칩 'DX-M1'과 소형 로봇·AIoT용 초소형 폼팩터 'DX-M1M', 다채널 영상 분석과 엣지 서버용 'DX-H1 콰트로'를 소개한다. 2나노 공정 기반 라마·큐웬 등 70종 이상 최적화 모델을 지원해 엣지 LLM·VLM 추론이 목적인 차세대 'DX-M2'와, 모델 이식부터 배포까지 지원하는 통합 소프트웨어 'DXNN SDK'도 선보인다. 언제 어디서나 꺼내 쓰는 생활형 AI 더플레이토는 전시에서 AI 회의 기록 서비스 '티로(Tiro)'를 선보인다. 티로는 봇 초대 없이 0.5초 이내에 회의를 받아쓰고 15개 이상 언어를 실시간 번역하는 회의 기록 솔루션이다. 회의록을 MCP·API·웹훅·CLI를 통해 AI 에이전트와 사내 LLM이 바로 활용할 수 있도록 전환한다. 현장 부스에선 회의 기록이 AI 에이전트 실무 작업으로 연결되는 과정을 직접 시연한다. AI 페스타 26은 단순히 보는 전시회를 넘어, 관람객이 직접 로봇과 교감하고 AI 에이전트 기술을 체험할 수 있는 축제의 장이다. 피지컬 AI&로봇관에서 로봇 시연을 관람한 뒤, 에이전틱 AI+X관과 독자 AI 파운데이션 모델관으로 이동해 소프트웨어 기술 정점을 체험하는 동선을 추천한다. 마지막으로 AI 반도체관과 K-AI 파트너십관을 둘러보면 AI 산업 전체를 조망할 수 있다. 현장에선 최신 AI 기술 경쟁력을 겨루는 AI 경진대회와 국내외 글로벌 AI 업계를 대표하는 기업인 강연도 함께 진행된다.

2026.10.04 09:00홍지후 기자

AI 트랙터가 농사 짓는다...4단계 자율주행부터 온실용 휴머노이드까지

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] 대동은 국내 농기계 시장에서 '피지컬 인공지능(AI)' 선두 주자다. 국내 기업 가운데 유일하게 자율주행 4단계 트랙터 판매에 나선 데 이어, 2028년에는 온실에서 쓰는 농업용 로봇 개발까지 마친다는 계획이다. 야외 농기계에서 실내 로봇으로 이어지는 제품군을 갖춰 농작업 전반을 로봇으로 대체하겠다는 구상이다. 카메라 6개로 360도 인식…'테슬라식' AI트랙터 대동은 올 상반기 국내 최초로 4단계 자율주행이 가능한 AI트랙터를 국내에 출시했다. 자율주행은 0단계부터 5단계까지 구분되며, 4단계는 특정 상황을 제외한 대부분의 환경에서 사람의 개입 없이 스스로 주행하고 작업할 수 있는 수준을 뜻한다. 이 제품은 ▲비전 AI 인식 모델 기반 레벨4 자율주행 자동화 기술 ▲앱(APP) 기반 자율작업 원격 제어 기술로 구성된다. 기존 자율주행 농기계가 위성항법장치(GNSS)를 기반으로 미리 설정된 경로를 주행하는 데 초점을 맞췄다면, 대동의 AI트랙터는 카메라와 AI 프로세서로 경작지, 작업기, 장애물 등 농작업 환경을 스스로 인식·분석하고 상황에 맞게 판단해 작업을 수행한다. AI트랙터의 자율주행 기술 방식은 테슬라와 닮았다. 비싼 라이다를 쓰지 않고 트랙터 지붕에 달린 카메라 6개로 360도를 촬영해 주변 작업 환경을 파악한다. 실시간으로 수집한 현장 데이터를 학습해 자율주행 소프트웨어를 주기적으로 개선한다는 점도 유사하다. 대동은 지난달 출시 후 첫 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 실시해 새로운 자율작업 기능과 편의 기능을 추가했다. AI트랙터는 출시 이후 전문 농업인과 영농법인을 중심으로 논·밭 경운과 로터리, 배토 등 다양한 농작업에 활용되고 있다. AI가 작업 경로를 생성해 중복 작업과 미경작 구간을 줄이고 일정한 작업 품질을 유지한다. 스마트폰 앱을 이용하면 작업 시작·정지·복귀는 물론 차량 위치와 작업 진행률도 원격으로 확인·제어할 수 있다. 대동은 AI트랙터를 북미와 유럽 등 글로벌 시장에도 순차적으로 선보일 계획이다. 가장 먼저 내년 북미 시장 출시를 목표로 하고 있으며, 이후 유럽으로 판매 지역을 넓힐 예정이다. 농업, 피지컬 AI 첫 상용화 무대로 농업은 피지컬 AI가 가장 먼저 상용화되는 산업으로 꼽힌다. 업계는 그 이유를 크게 세 가지로 본다. 첫째, 작업 환경이 상대적으로 단순하고 반복적이다. 파종·경운·수확 등 주요 공정이 패턴화돼 있어 AI가 학습하기 용이하다. 둘째, 인명 위험과 교통 인프라 등 외부 변수에서 다소 자유롭다. 도심 환경을 전제로 하는 자율주행차와 달리 농기계는 폐쇄된 작업 환경에서 운용돼 규제 부담이 적다. 셋째, 농촌 인구 고령화 및 감소로 인한 극심한 인력난이다. 2024년 전국 농가 인구는 200만4000명으로 10년 전보다 74만8000명(27.1%) 줄었다. 같은 기간 65세 이상 고령 농가 비중은 39.1%에서 55.8%로 16.7%포인트 높아졌다. 국내 로봇 업계 관계자는 "로봇 수요는 노동 인구수가 감소하고 인건비가 높은 곳에서 가장 먼저 발생한다"며 "농촌은 그 중 가장 대표적인 곳"이라고 말했다. 시장 성장세도 가파르다. 시장조사업체 마켓앤마켓은 글로벌 농업 로봇 시장이 2025년 177억 달러에서 2030년 563억 달러 규모로 성장해 연평균 26%의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 온실로 향하는 대동…세미 휴머노이드 '애그로이드' 개발 대동은 로봇 수요에 발맞춰 야외 농기계에 이어 실내용 로봇 개발에도 박차를 가하고 있다. 최근에는 온실에서 사용할 수 있는 농업용 휴머노이드 1차 프로토타입을 완성했다. 상부는 사람 형태이고 하부는 바퀴로 움직이는 세미 휴머노이드 형태다. 대동은 이 로봇에 '애그로이드'라는 이름을 붙이고 2028년 개발을 완료한다는 목표를 세웠다. 현재 애그로이드는 토마토 수확 등 실제 농작업 테스트를 진행하고 있다. 개발에는 삼성전자 로봇 자회사인 레인보우로보틱스가 함께 한다. 레인보우로보틱스가 상부 휴머노이드를, 대동이 하부 구동체를 맡는 구조다. 양사는 하나의 로봇 플랫폼에서 작업에 따라 엔드이펙터를 교체해 다양한 농작업에 대응할 수 있도록 범용성을 높이고, 실제 농가가 도입할 수 있는 수준의 경제성을 확보하는 데 집중하고 있다. 온실 작업에 최적화된 사양 개발과 핵심 부품 국산화를 통해 가격 경쟁력을 높인다는 방침이다. 대동은 기존 농기계 중심 사업 구조를 피지컬 AI로 전환해 2030년까지 매출 3조 5900억원을 달성한다는 목표다. 지난해 대동 매출액이 1조 4847억원인 점을 감안하면 5년 동안 몸집을 두 배 이상 키우겠다는 얘기다. 대동 관계자는 "AI 기반 자율작업 농기계와 농업 로봇을 중심으로 농업 데이터를 수집·학습하고, 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 장비 성능을 고도화하는 '구독형 AI 농업 서비스' 모델을 구축할 것"이라며 "여기에 노지 정밀농업과 온실 스마트파밍을 아우르는 'AI 농업 에이전트 서비스'를 결합해 AI 농업 운영 솔루션 중심의 반복 매출 모델로 사업 구조를 전환할 것"이라고 말했다.

2026.10.02 16:20진운용 기자

로브로스 "내년 상반기 휴머노이드 AI 모델 공개…제조·물류부터 공략"

휴머노이드 로봇 기업 로브로스가 내년 상반기 자체 휴머노이드 인공지능(AI) 모델을 공개한다. 범용 휴머노이드보다 제조·물류 현장에 사용할 수 있는 고성능 모델을 먼저 상용화하고, 현장에서 확보한 데이터로 적용 분야를 넓힐 계획이다. 임대규 로브로스 최고AI책임자(CAIO)는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "2027년 상반기 자체 휴머노이드 AI 모델을 공개할 계획"이라며 "모델 자체 벤치마크 점수보다 로브로스의 휴머노이드 플랫폼 전체가 실제 산업 현장에서 작업을 끝까지 안정적으로 수행하도록 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. "재사용성 높여 개발 비용 감축" 로브로스는 모델 성능을 평가할 때 현장 투입 가능성에 초점을 맞추고 있다. 임 CAIO는 "구체적인 성능 향상 수치는 아직 개발 중이라 공개하기 어렵다"면서도 "단순한 단일 동작 성공률보다 장시간 작업 성공률, 시야가 가려진 이후 복구 능력, 새로운 물체와 환경 적응력, 추론 지연과 동작 부드러움 등을 중요하게 평가한다"고 설명했다. 모델 개발 핵심 지표는 '재사용성'이다. 재사용성은 휴머노이드가 한 작업에서 익힌 조작과 이동 능력을 다른 작업에 얼마나 다시 활용할 수 있느냐다. 임 CAIO는 "물체를 잡고 옮기고 내려놓는 기본 능력을 물체 종류와 위치, 작업 환경이 달라져도 재사용할 수 있어야 범용성 가치가 생긴다"며 "제조·물류처럼 구체적인 산업 작업에서 출발해 검증된 능력 범위를 점차 넓히겠다"고 강조했다. 비용 절감도 기대하고 있다. 새로운 작업을 도입할 때마다 처음부터 대량의 데이터를 다시 모으는 대신, 이미 학습한 능력을 재사용해 3년 뒤에는 필요한 데이터와 적용 비용을 크게 낮추겠다는 것이다. 하드웨어와 AI를 함께 개발하는 풀스택 구조도 강점으로 꼽았다. 임 CAIO는 "자체 하드웨어와 AI를 풀스택으로 함께 개발하는 만큼, 자체 개발 휴머노이드 '이그리스(IGRIS)'에서 짧은 추론 지연과 안정적인 전신 동작을 구현하도록 최적화하고 있다"고 말했다. 임 CAIO는 "장기적으로 범용 휴머노이드를 지향하지만, 단기적으론 적용 가능한 현장에 우선 투입해 데이터를 확보하는 것이 중요하다"고 덧붙였다. 로브로스는 빠른 상용화를 위해 로봇 손 형태에도 유연하게 접근한다. 로브로스는 사람 손과 같은 5지(다섯 손가락) 형태만 고집하지 않는다. 장기적으로는 5지 핸드 연구개발을 이어가 사람 수준에 가까운 조작 능력을 확보한다는 목표지만, 당장은 저자유도 그리퍼로도 충분히 가치를 발휘할 수 있는 박스 운반 등에 휴머노이드를 적용한다는 방침이다. 텔레오퍼레이션·시뮬레이션·비디오 '3축' 데이터 파이프라인 로브로스는 데이터 확보를 위해 세 가지 축의 파이프라인을 구축했다. 첫 번째는 실제 로봇을 원격 조종하며 수집하는 텔레오퍼레이션 데이터다. 임 CAIO는 "실제 로봇이 작업하며 얻은 데이터라 학습에 유용하지만, 사람이 직접 로봇을 조작해야 해 양을 빠르게 늘리기 어렵다는 한계가 있다"고 설명했다. 두 번째는 물리 시뮬레이션에서 생성하는 합성 데이터다. 임 CAIO는 "로브로스는 '아이작 심' 위에 로봇의 정밀 모델을 구축하고, 실제 환경을 3D로 스캔해 디지털 트윈을 만드는 기술을 내재화하고 있다"며 "이 기술로 로봇을 정밀하게 동작시키고, 원하는 조건의 데이터를 빠르게 생성·증강할 수 있다"고 말했다. 그러면서 "다만 유연체나 유체, 유기체처럼 시뮬레이션하기 어려운 대상에는 아직 한계가 있다"고 덧붙였다. 아이작 심은 합성 데이터를 만드는 엔비디아의 시뮬레이션 소프트웨어다. 세 번째는 사람의 1인칭 시점 비디오 데이터다. 사람의 작업 영상에서 의미 있는 표현을 사전 학습한 뒤 로봇 데이터로 미세조정(파인튜닝)해, 실제 로봇 데이터 필요량을 줄이는 방식이다. 로브로스는 내년 상반기까지 시뮬레이션 데이터 80만 시간, 비디오 데이터 20만 시간 등 총 100만 시간 분량 데이터를 확보할 계획이다. 회사 측은 이 규모가 글로벌 프런티어 AI 연구소가 보유한 수준이라고 설명했다. 로브로스는 하드웨어와 제어, AI, 데이터 학습을 하나의 사이클로 연결하는 역량을 지향한다. 이를 위해 실제 로봇과 모델을 현장에 적용하는 과정에서 데이터 수집과 검수, 편집, 학습, 추론까지 비전문가도 피지컬 AI를 활용할 수 있도록 돕는 자체 소프트웨어 플랫폼을 구축하고 있다. 임 CAIO는 "이 플랫폼과 연계할 수 있는 국내 온디바이스 AI 칩 기업과 협업도 문을 열어두고 있다"고 말했다.

2026.10.02 13:54진운용 기자

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