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AI가 일하고 로봇이 움직인다…삼성SDS '다차원 AI 풀스택' 한자리에

삼성SDS가 기업의 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 인공지능 전환(AX) 전략을 한자리에서 공개했다. AI 인프라부터 플랫폼·솔루션까지 아우르는 풀스택 역량에 산업별 전문성과 컨설팅·구축·운영 역량을 결합하고 현장형 전문인력과 글로벌 AI 기업과의 협력을 통해 기업 AX 시장 공략을 강화한다는 목표다. 삼성SDS는 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 개최하고 '다차원 AI 풀스택' 전략과 기업 AX 실행 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 행사에는 현장 참석자 8000여명을 포함해 온·오프라인에서 총 1만 5000여명이 참여했다. 이준희 삼성SDS 대표는 이날 기조연설에서 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화"라며 "AX는 비즈니스와 업무 방식 자체를 처음부터 완전히 새롭게 재설계하는 것"이라고 말했다. 이어 "AX를 이뤄낸 기업은 고객이 말하기 전에 먼저 움직이며 시장을 분석한 뒤 대응하는 것이 아니라 실시간으로 반응한다"며 "AI는 업무를 바꾸지만, AX는 비즈니스를 바꾼다"고 강조했다. 이 대표는 기업의 AI 도입이 빠르게 늘고 있지만 실제 경영 성과로 이어지는 비율은 여전히 낮다고 진단했다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 하나 이상의 업무에 AI를 도입했지만 AI가 기업 이익에 유의미하게 기여한다고 답한 곳은 6%에 그쳤다. 삼성SDS는 이같은 간극을 줄이기 위한 AX 7대 핵심 요소로 ▲프로세스 재설계 ▲AI 활용에 적합한 데이터 정비 ▲다수 AI 에이전트 운영 체계 ▲AI 행동에 대한 정책과 통제 ▲AI 보안 ▲AI 친화적 조직 ▲기업문화 변화 등을 제시했다. 회사는 이같은 AX 전략을 내부 업무에 먼저 적용해 성과를 검증하는 '클라이언트 제로' 전략도 추진 중이다. 개발·구매·품질·경영지원·사업이행·마케팅·영업 등 사내 7대 업무 프로세스에서 AX 성과를 검증하고 이 과정에서 축적한 경험과 노하우를 고객사로 확산한다는 구상이다. 고객 현장에서 직접 AX를 구현하는 전방 배치 엔지니어(FDE) 인력도 대폭 늘린다. 오픈AI·앤트로픽·액센츄어 등과 협력해 AX 전문 FDE를 연내 200여명 규모로 확대하고 고객의 비즈니스 문제를 현장에서 함께 해결하며 AX 성과를 빠르게 구현할 계획이다. 삼성SDS가 이날 내세운 핵심 전략은 '다차원 AI 풀스택'이다. AI 인프라·플랫폼·솔루션을 기반으로 컨설팅부터 개발·구축·운영까지 연결하는 엔드투엔드 역량과 다양한 산업에서 축적한 업종 전문성을 결합한다. 고객별 비즈니스 문제를 진단한 뒤 상황에 맞는 AI 기술과 솔루션을 적용해 실제 성과까지 연결하는 것이 목표다. 이 대표는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축, 운영에 대한 전문적인 역량을 제공해야 하며 이는 고객의 비즈니스에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야만 가능하다"고 설명했다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대한다. 삼성SDS는 현재 오픈AI와 앤트로픽, 구글클라우드, 엔비디아, 액센츄어 등과 AI 모델·플랫폼·인프라·솔루션·보안에 걸친 생태계를 구축 중이다. 이날 현장에는 김경훈 오픈AI 한국총괄대표와 최기영 앤트로픽 한국 대표가 직접 무대에 올라 양사의 파트너십 방향성과 협력 시너지 전략도 공유했다. 특히 삼성SDS는 국내 기업 최초로 오픈AI의 '데이브레이크 파트너 프로그램'에 파일럿 파트너로 참여한다. 오픈AI의 프론티어 모델을 활용해 보안 취약점 발견부터 실제 영향 검증, 위험 우선순위 결정, 보안 패치 생성·테스트까지 AI 기반 사이버 방어 영역을 확대할 계획이다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 영상 메시지를 통해 "삼성SDS는 기업의 실제 비즈니스 운영 방식을 깊이 이해하고 신기술을 성공적으로 도입할 수 있는 최적의 역량을 갖춘 글로벌 탑티어 파트너"라고 평가했다. 이어 "이미 기업 현장에 도입되기 시작한 AI 에이전트가 생산성에 실질적이고 긍정적인 영향을 미치고 있으며 이러한 변화는 더욱 가속화될 것"이라며 "세계적인 기술 인재와 인프라, 강력한 정부 지원과 역동적인 생태계를 갖춘 한국 기업들이 글로벌 AI의 다음 장을 선도할 수 있도록 삼성SDS와 함께 미래를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 AX 영역을 디지털 업무에서 제조 현장까지 넓힌다. 이날 피지컬 AI를 기반으로 한 로보틱스 전환(RX) 사업 진출을 공식 선언했다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오 등 국가 핵심 산업과 자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 고객사의 제조실행시스템(MES)과 설비·물류 자동화를 구축한 경험을 피지컬 AI와 결합한다는 전략이다. 내년부터는 생산설비와 로봇을 하나로 연결해 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'도 본격 선보인다. 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 소프트웨어(SW)로 통합 제어하고 작업 동선을 실시간으로 조율하는 기술이다. 특정 로봇에 장애가 발생하면 이를 감지해 다른 로봇에 우회 작업을 지시하는 방식으로 공장 전체의 운영 중단을 방지한다는 방침이다. 피지컬 AI 생태계 확대를 위해 글로벌 로봇 기업과도 손잡았다. 레인보우로보틱스와 월든 로보틱스, 에이로봇, 엔닷라이트 등 10개 기업이 참여하는 '팀 렉스' 파트너십을 구성해 RX 사업화를 추진한다. 월든 로보틱스와는 전략적 투자·협력을 통해 제조 현장의 핵심 활용 사례 공동 발굴과 기술 검증에 나선다. 기업용 AI 에이전트도 강화한다. 삼성SDS는 AI 기반 협업 솔루션 '브리티웍스'에 새로운 AI 기능인 '코워크'를 공개하고 다음 달 상용화할 예정이다. 코워크는 사용자가 최종 업무 목표를 부여하면 세부 계획을 스스로 세우고 자료 조사와 보고서 작성, 메일 발송, 일정 등록 등 실제 업무를 수행하는 AI 업무 동료다. 행사에선 산업별 AX 성과도 공개했다. GS칼텍스는 삼성SDS와 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축을 추진하며 AI 에이전트를 활용해 전체 업무 프로세스를 분석하고 있다. 동원그룹은 브리티웍스의 실시간 번역과 AI 회의록 등을 활용해 해외 법인과의 커뮤니케이션을 개선했다. AI 인프라 분야에선 베슬AI가 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 도입해 기존 약 35% 수준이던 그래픽처리장치(GPU) 가동률을 약 90%까지 끌어올린 사례를 공개했다. 삼성SDS는 동탄 데이터센터를 비롯해 국가AI컴퓨팅센터와 구미 AI 데이터센터 구축을 가속화해 국내 AI 인프라를 연결하는 'AI 고속도로'를 구축한다는 계획이다. 삼성SDS는 앞으로도 리얼 서밋을 통해 최신 AI 기술 동향과 고객·파트너의 성공사례를 공유하고 AI 풀스택과 업종 전문성을 기반으로 국내 기업의 성공적인 AX 여정을 지속 지원할 방침이다. 이 대표는 "이번 리얼 서밋 2026을 통해 국내 기업들이 단순한 AI 도입 단계에 머물지 않고 실제 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 해법을 공유했다"며 "독보적인 다차원 AI 풀스택 기술과 최고 수준의 글로벌 AI 생태계를 바탕으로 고객들의 성공적인 AX 여정에 언제나 신뢰할 수 있는 든든한 동반자로서 함께하겠다"고 강조했다.

2026.09.08 09:01한정호 기자

장병탁 교수 "피지컬 AI는 이제 시작…데이터 팩토리 더 투자해야"

"우리나라가 거대언어모델(LLM)이나 텍스트, 이미지 데이터 축적 등에서는 30년 뒤졌다. 그러나 피지컬 인공지능(AI)은 이제 시작이다. 우리가 제조 데이터에 강점이 있는 만큼 데이터 팩토리에 더 투자해야 한다." 한국기계연구원이 7일 한국과학기술회관에서 '로봇, 피지컬 AI와 함께 내일의 산업생태계를 그리다'를 주제로 개최한 '2026 글로벌 기계기술 포럼'에서 장병탁 서울대 교수가 언급한 얘기다. 장 교수는 산업통상자원부 K-휴머노이드 연합 위원장을 맡고 있다. 이날 강연에서는 주로 피지컬 휴머노이드 AI의 정의와 로봇 및 AI 발전 속도와 변화상 등을 주로 언급했다. 이어 강연 막판에 데이터의 중요성을 강조했다. 경쟁력 병목은 모델보다 '좋은 행동 데이터'라며 데이터 플라이휠이 로봇 성능 격차를 만든다며 LLM에서 놓친 기회를 피지컬 AI에서 잡아야 한다며 마무리했다. 이어 주제 발표는 김민표 두산로보틱스 대표와 류석현 기계연구원 원장이 나섰다. 김 대표는 두산 로보틱스 미래 전략으로 휴머노이드를 꼽고, "휴머노이드를 만들어놓고, 무엇을 시킬지 고민하는 것이 아니라, 작업지능을 먼저 정하고 그에 맞는 몸을 만들어 가고 있다"고 말했다. 두산 로보틱스는 현재 협동로봇 단계에서 지능형 로봇 솔루션을 지나 오는 2028년 PoC(개념증명)를 목표로 산업용 휴머노이드를 개발할 계획이다. 두산로보틱스가 넘어야할 도전과제로는 데이터 확보난을 지적했다. 피지컬 AI는 LLM 연장선이 아니라, 별개의 문제라는 점과 LLM 데이터 보고는 인터넷인데, 이는 화석연료와 같은 한계 등을 지적했다. 결국 피지컬 AI에서 데이터를 얻는 문제가 아니라, 만드는 문제라는 것. 또 두 번째 도전 과제로는 시뮬레이터 데이터 한계(Sim to Real Gap) 등을 꼽았다. 작업 지능의 필요성과 시뮬레이션 데이터 한계를 넘어 서야 한다는 것. 이에 앞서 김 대표는 "현재 로보틱스 시장이 매출기준 전통 산업용 로봇시장 대비 협동로봇 시장이 10대 1이지만, 이는 조만간 반대가 될 것"이라며 "지난 20년간 SW는 디지털 안에서 가치를 만들었다면, 다음 20년 SW는 물리세계로 갈 것"이라고 예측했다. 류석현 원장은 '기계에서 지능으로–KIMM이 여는 피지컬 AI 시대'를 주제로 기계가 스스로 인식·판단·행동·학습하는 지능형 기계로 진화하는 미래와 피지컬 AI를 로봇·제조·에너지·환경·디지털 엔지니어링 분야로 확장하는 기계연 연구 비전을 소개했다다. 이날 강연에 앞서 기계연은 지난 4월 처음 공개했던 한국형 AI휴머노이드(V 0.5)의 업그레이드 버전(V 0.7) 4대를 선보여 관심을 끌었다. 박동일 기계연 첨단로봇연구센터장의 소개로 진행된 로봇 쇼 무대에서는 총 4대가 나와 각종 포퍼먼스를 선보였다. 아직은 완결성에서 다소 뒤쳐지지만, 끈 등 보조도구 없이 혼자서 국민체조를 하거나, 탈춤 추는 동작을 선보였다. 박동일 센터장은 "휴머노이드를 전체 조직이 1년간 밤낮없이 힘들게 연구해 왔다. 그런데, 오늘 행사를 위해 어제 밤 로봇을 들고 들어와 12시간 만에 설치하고, 리허설 하는 것이 더 힘든 시간이었다. 결국 총 6대 시범이 예정돼 있었으나, 2대는 펼쳐 보이지도 못했다"고 아쉬워했다. 한편 이날 행사에는 조승래, 황정아 의원(이상 더불어민주당)과 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관, 김영식 국가과학기술연구회 이사장, 권오남 한국과학기술단체총연합회장, 강대임 UST 총장, 강건용 두원공과대학교 총장, 오상록 한국과학기술연구원장, 신석민 한국화학연구원장 등이 참석했다.

2026.09.07 22:44박희범 기자

한국피지컬AI협회, 내년 9월 송도서 '피지컬 AI 엑스포' 개최

한국피지컬AI협회(협회장 유태준)는 전시 전문기업 서울메쎄(대표 박병호), 인공지능 전문 미디어 인공지능신문을 발행하는 인터프레스(대표 전유준)와 '피지컬AI 엑스포 코리아(피지컬AI EXPO KOREA)'의 성공적인 공동 개최를 위한 업무협약을 7일 체결했다고 밝혔다. 협약식은 이날 경기도 성남시 마음AI 본사에서 진행됐다. 한국피지컬AI협회 유태준 협회장(회장사 마음AI), 서울메쎄 박병호 대표, 인공지능신문 전유준 대표 등 비롯한 주요 관계자들이 참석했다. '피지컬AI 엑스포 코리아'는 인공지능이 로봇, 모빌리티, 제조 장비 등 물리적 시스템과 결합해 현실 세계를 인식하고 판단하며 행동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기술과 산업을 한자리에서 선보이는 전문 전시회다. 내년 첫 개최를 시작으로 매년 정례 개최를 추진, 국내외 피지컬 AI 산업을 대표하는 전문 전시회로 육성한다는 계획이다. 첫 전시회는 내년 9월 9일부터 11일까지 3일간 인천 송도컨벤시아 4홀에서 개최될 예정이다. 이번 협약에 따라 세 기관은 전시회 기획과 운영을 비롯해 국내외 피지컬 AI 관련 기업과 정부기관, 지방자치단체, 협회·단체 등의 참여 확대를 위해 협력한다. 또 국제 콘퍼런스와 세미나, 기술 경진대회, 바이어·투자 매칭 데이 등 다양한 부대행사를 마련해 피지컬 AI 분야의 기술 교류를 활성화하고 실질적인 사업 협력 기회를 창출할 계획이다. 한국피지컬AI협회는 정부·지자체 및 관련 기관과의 대외 협력, 회원사 및 참가기업 유치, 세미나·경진대회 등 부대행사의 기획과 개최를 담당한다.서울메쎄는 개최 장소 확보 및 계약, 참가기업 유치, 전시장 조성과 현장 운영, 홍보물 및 홈페이지 제작·관리 등 전시회 운영 전반을 맡는다. 인공지능신문은 전시 관련 보도자료 배포와 주요 기업 섭외, 홍보·광고 활동 등을 통해 전시회의 인지도와 참여도를 높이는 역할을 담당한다. 세 기관은 각 기관이 보유한 전문성과 네트워크를 바탕으로 전시회의 국제화·대형화·전문화를 추진하고, 국내 피지컬 AI 기업의 기술과 제품을 세계 시장에 알리는 대표적인 산업 플랫폼으로 육성한다는 방침이다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 “피지컬 AI는 인공지능이 디지털 환경을 넘어 산업과 일상의 물리적 공간에서 실질적인 가치를 창출하도록 만드는 핵심 기술”이라며 “이번 협약을 통해 국내 피지컬 AI 기술과 기업이 한자리에 모이고, 새로운 사업과 협력 기회를 만들어내는 전문적인 산업 플랫폼을 구축하겠다”고 말했다. 박병호 서울메쎄 대표는 “서울메쎄가 보유한 전시 기획 및 운영 역량을 바탕으로 '피지컬AI EXPO KOREA'를 국내외 피지컬 AI 산업 관계자들이 주목하는 대표 전문 전시회로 성장시키겠다”며 “참가기업이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 체계적으로 준비하겠다”고 밝혔다. 한편, 한국피지컬AI협회는 피지컬 AI 기술 자립과 산업 생태계 활성화를 목표로 기업·기관 간 협력, 정책 제안, 기술 교류 및 산업 확산을 위한 다양한 활동을 추진하고 있다.

2026.09.07 19:36방은주 기자

"AI 모델 다음은 산업현장…韓, 피지컬 AI·에이전트 육성해야"

한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에서 경쟁력을 확보하려면 초거대 모델 개발 중심의 정책에서 벗어나 에이전트형 AI와 피지컬 AI의 산업 적용, 실증 인프라, 안전·신뢰 체계를 아우르는 정책으로 무게중심을 옮겨야 한다는 제언이 나왔다. 특히 제조 경쟁력을 활용한 피지컬 AI 육성과 함께 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하는 '한국형 AI 거버넌스' 구축이 필요하다는 분석이다. 6일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구' 보고서에 따르면 주요국의 AI 정책은 초거대 모델 중심의 1단계를 넘어 에이전트형 AI로 행정·기업 업무를 혁신하고 피지컬 AI로 실물경제와 산업 현장을 재편하는 방향으로 전환되고 있다. 이에 국내 AI 정책 역시 모델 개발 자체보다 실제 산업과 사회 문제 해결로 이어지는 활용 기반을 강화해야 한다는 게 연구진의 진단이다. 보고서는 우선 피지컬 AI를 국가 차원의 중점 전략 분야로 명확하게 설정해야 한다고 제언했다. 휴머노이드 로봇과 자율주행·무인이동체, 스마트팩토리, 물류·건설 로봇 등을 주요 분야로 정하고 초거대 모델과 AI 에이전트 기술을 결합한 범부처 연구개발(R&D)·실증 프로그램을 체계화해야 한다는 설명이다. 피지컬 AI를 단순 소프트웨어 산업으로 접근해서도 안 된다고 지적했다. 센서와 모터, 배터리, 엣지 컴퓨팅, AI 반도체, 디지털 트윈 등이 결합되는 복합 산업인 만큼 AI 반도체와 로봇 부품, 제조 장비 등을 묶은 정책 패키지를 마련해 국내 공급망 경쟁력까지 함께 강화해야 한다고 주문했다. 기술 개발 이후 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 제도적 기반도 필요하다. 자율주행과 로봇, 산업설비 등 실제 환경에서 기술을 시험·검증할 수 있도록 실증 특례와 규제 샌드박스를 확대하고 안전 인증체계를 선제적으로 구축해 기업들의 상용화 불확실성을 낮춰야 한다는 분석이다. 인재 양성 역시 소프트웨어 중심에서 기계·전기·제어·로봇공학과 AI를 결합한 융합 인재 육성으로 확대할 필요가 있다고 봤다. 에이전트형 AI 확산에 맞춘 정책 체계 전환도 요구된다. 미국과 경제협력개발기구(OECD) 국가를 중심으로 AI가 여러 시스템과 데이터, 규칙을 연계해 업무 전 과정을 수행하기 시작하면서 공공조달과 규제 샌드박스, 거버넌스 기준 역시 개별 모델이 아닌 에이전트를 전제로 재설계되는 추세다. 국내에서도 AI 에이전트의 실제 업무 적용을 고려한 정책 기준 마련이 필요하다는 것이다. AI 산업 진흥과 함께 안전·신뢰 정책도 구체화해야 한다고 강조했다. 한국은 인공지능기본법 제정과 AI 안전연구소 설립 등 제도적 기반을 마련했지만 전체적인 거버넌스 체계와 실제 집행 수단은 아직 정립 과정에 있다는 평가다. 보고서는 유럽연합(EU)의 위험 기반 규율과 유엔(UN), OECD 등의 논의를 참고해 '한국형 책임 있는 AI 거버넌스'를 정교화할 것을 제안했다. 구체적으로 AI 위험 수준에 따라 규제를 차등 적용하면서 기업의 혁신을 보장하는 한국형 위험 기반 규제 모델을 마련해야 한다고 봤다. AI 시스템의 설계부터 학습·배포·운영까지 전 주기에 걸친 투명성과 설명가능성, 인권영향평가 체계를 마련하고 국가 차원의 AI 안전·시험·인증 인프라 구축과 국제 상호인정 체계 참여도 추진할 필요가 있다고 제언했다. 또 데이터 보호와 알고리즘 공정성, 딥페이크·허위정보 대응을 개별 규제로 다루기보다 통합적인 AI 규범 체계로 설계해야 한다고 강조했다. 정부 주도의 법·규제에만 의존하기보다 기업과 연구기관, 시민사회가 자율규범과 모범사례를 축적할 수 있도록 지원하고 공공부문이 책임 있는 AI 활용 기준을 먼저 제시하는 역할도 필요하다는 분석이다. SPRi는 "피지컬 AI 중점 전략 분야를 명시적으로 정의하고 초거대 모델·에이전트 기술과의 결합을 전제로 한 범부처 R&D·실증 프로그램을 체계화할 필요가 있다"며 "이러한 전략은 우리나라가 초거대 AI 기술 경쟁을 넘어 AI가 실제 산업과 사회 문제 해결에 기여하는 현장 중심 AI 강국으로 도약하기 위한 핵심 정책 방향이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.09.06 09:47한정호 기자

현대차 "새만금에 로봇 부품사 유치…특구 지정으로 실증까지"

현대자동차그룹이 전북 새만금에 로봇 부품사를 유치하며 로봇 생태계 클러스터를 구축한다. 로봇 완제품 공장과 데이터센터 건립에 그치지 않고, 부품 협력사 유치와 규제 완화 특구 지정까지 연계해 '피지컬 인공지능(AI)' 전초기지를 마련한다는 구상이다. 최서호 현대차그룹 전무는 4일 국회에서 열린 '로봇 강국 대한민국, 넥스트 무브' 토론회에서 산업통상부와 협의 중인 새만금 생태계 조성 방안을 발표했다. 최 전무는 "로봇 완성 공장뿐만 아니라 부품 공장을 함께 유치해 유기적인 제조 클러스터로 묶는 전략을 추진하고 있다"고 밝혔다. 그러면서 "자동차 부품 기업 중 로봇 부품 사업으로 전환하려는 움직임이 상당하다"며 "이들이 새만금에 들어올 때 초기 투자 부담을 덜어주기 위해 부지 임대료 인하 등 실질적 지원책에 대해 정부와 논의하고 있다"고 말했다. 현대차는 이와 함께 새만금을 규제에서 자유로운 특구로 지정하는 방안을 정부에 제안하고 있다. 현장에서 로봇과 자율주행 실증 데모를 할 수 있는 테스트베드로 만들겠다는 취지다. 또한 새만금에 들어설 데이터센터는 거대언어모델(LLM) 대신 피지컬 AI 학습에 집중 배치된다. 최 전무는 "새만금 데이터센터는 현대차 자체 개발 수요는 물론, 피지컬 AI를 학습시키려는 외부 기업에도 인프라를 개방해 누구나 쉽게 피지컬 AI 모델을 개발할 수 있도록 할 것"이라고 덧붙였다. 앞서 올해 초 현대차는 새만금 112만 4000제곱미터(㎡, 약 34만 평) 부지에 9조원을 투자해 혁신성장거점을 설립한다고 발표했다. 투자 분야는 로봇, AI, 수소 에너지, 태양광 발전, AI 수소 시티 등이다. 전혜정 LG전자 연구위원은 '원(One) LG' 전략을 소개했다. 전 연구위원은 "LG 그룹은 계열사별로 장점을 살려 로봇 밸류체인 전반을 자체 개발 중"이라고 말했다. LG에너지솔루션은 고용량·고출력 배터리, LG이노텍은 센서와 다섯 손가락 핸즈, LG화학은 방수·내열 소재, LG디스플레이는 휴머노이드 얼굴부 디스플레이를 개발하고 있다. LG유플러스는 로봇 연결과 위치를 인식하는 통신기술을, LG CNS는 휴머노이드 상용화 서비스를 준비하고 있다. 이날 최 전무와 전 연구위원은 공통적으로 데이터 부족을 지적했다. 최 전무는 "챗GPT가 방대한 텍스트 데이터를 학습해 뛰어난 성능을 보였던 것처럼 로봇도 대규모 데이터로 학습해야 한다"며 "그렇지만 로봇이 학습할 데이터가 부족해 상당한 비용을 들여 직접 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "로봇이 뛰어다니는 수준에 필요한 학습 데이터는 크지 않지만, 빨래를 개고 물건을 조립하는 작업을 학습시키려면 수십~수백 배의 데이터가 필요하다"고 덧붙였다. 전 연구위원은 부족한 데이터를 해결하는 방안을 소개했다. 그는 "합성 데이터와 사람 시연 영상이 해결책이 될 수 있다"며 "작업 중인 사람을 영상으로 찍으면, 영상 속 팔의 관절값을 추출해 사용할 수 있다"고 설명했다. 합성 데이터는 실제 데이터의 통계 특성이나 물리 법칙을 흉내 내서 생성한 데이터다.

2026.09.04 17:34진운용 기자

[AI인재강국] 피지컬 AI가 다시 불러낸 '세계'에 대한 질문

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 요즘 AI 분야를 가로지르는 키워드는 단연 '월드 모델(World Model)'이다. 거대 AI 모델들이 인터넷 스케일의 데이터를 학습해 그럴듯한 문장과 영상을 만들어내며 여러 영역들을 휩쓸고 있지만, 정작 몸을 입혀 화면 바깥의 현실로 데려와야 하는 피지컬 AI, 즉 로봇 AI 영역에서는 좀처럼 힘을 쓰지 못하고 있다. 효과적인 후속학습, 테스트타임 컴퓨트 같은 기법들을 통해 나름의 개선책을 찾아왔지만, 그 결과를 믿고 로봇을 현실에 그대로 풀어놓을 만한 수준에는 아직 이르지 못한 것이다. 그러다 보니 행동하기 전에 앞으로 일어날 결과를 미리 평가하고 검증할 수 있는 오라클, 즉 '월드 모델'이 점점 주목받게 됐다. 전세계 굵직한 연구소와 기업들이 일제히 '세계를 이해하고 미래를 시뮬레이션하는 AI'로 방향을 틀고 있는 이유다. 사실 월드 모델이라는 개념 자체는 새로울 게 별로 없다. 지금 이 순간에도 우리 머릿속에는 세계에 대한 어떤 정신적 모형이 존재한다는 것을 우리는 손쉽게 의식할 수 있다. 심리학과 로봇공학, 인공지능은 저마다 다른 언어로 이 '세계상'을 최소 수십 년 전부터 다뤄왔다. 1940년대 심리학자 케네스 크레이크가 제시한 '정신적 모형'의 개념은 외적 행동만을 과학의 대상으로 삼아야한다는 행동주의에 맞서 마음의 내적 과정을 들여다보기 시작한 '인지 혁명'을 예고했고, 그 흐름은 이후 인지과학과 AI 분야로까지 이어졌다. 그러니 지금의 '월드 모델' 붐은 새 개념의 등장이라기보다, '마음이 세계를 어떻게 담아내는가'라는 오래된 질문이 피지컬 AI라는 난제 덕분에 다시 귀환했다고 봐야할 것이다. 한동안 딥러닝과 스케일링의 시대를 지나며, 유연한 범용 학습 모델과 충분한 데이터만 있으면 고전적 이론이나 인지-물리 기반 모델은 굳이 필요하지 않다는 '씁쓸한 교훈'이 학계의 주류처럼 보이던 때가 있었다. 대규모 데이터를 쌓고 거기서 귀납적으로 일반화를 끌어내는 것이 중심이 된 것이다. 이전 세대에게 AI 연구란 계산적, 알고리즘적, 구현적 층위를 분석해 나가며 인지 구조의 본성을 밝히는 일이었으나 어느새 그런 시대는 저물고, 밝혀야할 '정보처리 과정과 구조'는 데이터에 기반한 '종단간의 대규모 학습'으로 조용히 대체되는 듯했다. 인간의 행동을 철저히 증류해서 똑똑한 AI를 만들 수 있다면 뭐가 더 필요하단 말인가? 이제 '피지컬 AI'라는 난제 덕분에 필수적인 구조로서의 '월드 모델', 즉 '세계상'에 대한 흥미롭고 심오한 질문들이 우리에게 돌아왔다. 그 세계는 데이터를 축적하다 보면 저절로 드러나는 대상이 아니라, 세계상을 구축해줄 내적 구조와 능동적인 과정을 통해 드러나는 대상일 것이다. 그런데, 그것이 구체적으로 어떤 형태를 가져야하는지는 뭐하나 뚜렷한 것이 없다. 월드 모델 안에 무엇이 어떻게 표상되며, 얼마나 명시적이어야 하는지, 무엇을 어디까지 어떻게 설계해야 하고, 또 무엇을 어디까지 어떻게 학습해야 하는 건지. 그래서 어쩌면 지금이야말로 진취적인 한국 AI 연구가 확실히 도약할 수 있을 시점인지도 모른다. 빅테크의 자본과 GPU 규모를 뒤쫓는 지루한 경쟁에서는 늘 한 걸음 늦을 수밖에 없지만, 세계를 어떻게 구조화할 것인가라는 흥미로운 질문 앞에서는 데이터의 크기보다 질문의 깊이와 대담한 시도가 중요해질 것이기 때문이다. 그래서, 나는 이 시기가 무척이나 반갑다.

2026.09.04 14:24조민수 컬럼니스트

NC AI, LG전자와 자율형 휴머노이드 개발…인간 동작 로봇에 이식

NC AI가 사람의 움직임을 학습해 실제 동작으로 구현하는 자율형 휴머노이드 개발에 나선다. 인간의 다양한 작업 동작을 로봇의 신체 구조에 맞게 변환하고 이를 학습 데이터로 구축해 휴머노이드가 일상 공간에서 스스로 움직이고 작업할 수 있도록 하는 기술을 개발한다. NC AI는 LG전자와 컨소시엄을 구성해 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업'의 휴머노이드 분야 수행기관으로 선정됐다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체를 활용해 복잡한 일상 공간에서 사람 수준의 작업을 수행하는 자율형 휴머노이드를 개발하는 것이 목표다. NC AI는 사람의 동작을 휴머노이드가 따라 할 수 있도록 바꾸는 '휴먼-로봇 리타게팅' 기술 개발을 맡는다. 사람이 팔을 뻗거나 물건을 들고 이동하는 모습을 그대로 로봇에 적용하기 어려운 만큼 로봇의 관절과 신체 비율, 균형 등을 고려해 실제 수행 가능한 움직임으로 변환하는 기술이다. 휴머노이드가 다양한 작업을 배우기 위한 초기 학습 데이터도 구축한다. 사람 움직임을 데이터로 만들고 이를 로봇의 신체 조건에 맞게 변환해 학습시키는 과정을 하나의 파이프라인으로 구축할 계획이다. 로봇이 반복적으로 정해진 동작만 수행하는 데서 벗어나 다양한 움직임을 학습하는 기반으로 활용한다. 이 과정에는 NC AI가 게임과 애니메이션 분야에서 쌓아온 모션 데이터 기술을 활용한다. 회사는 그동안 사람의 움직임을 디지털 데이터로 만드는 기술과 애니메이션 제작 파이프라인을 구축해왔다. 기존 콘텐츠 제작에 활용하던 모션 기술을 실제 로봇의 움직임을 학습시키는 피지컬 AI 영역으로 확장하는 셈이다. 실제 로봇을 일일이 움직여 데이터를 확보하는 대신 가상환경도 활용한다. NC AI는 디지털 트윈 환경에서 다양한 상황과 작업을 구현하고 휴머노이드 학습에 필요한 모션 데이터를 대규모로 구축할 계획이다. 장기적으로는 로봇이 사람의 움직임을 따라 하는 수준을 넘어 상황을 파악하고 다음 행동을 스스로 결정하도록 기술을 고도화한다. NC AI는 모션 제어 기술에 '월드모델'을 접목해 로봇이 주변 환경의 변화를 예측하고 여러 단계로 이어지는 작업을 연속적으로 수행하는 기술을 개발할 예정이다. 컨소시엄은 로봇 하드웨어부터 데이터와 AI 모델 및 국산 온디바이스 AI 반도체까지 하나의 체계로 연결한다. 온디바이스 AI는 데이터를 외부 서버로 보내 처리하지 않고 로봇에 탑재된 반도체에서 직접 AI 연산을 수행하는 기술이다. 휴머노이드가 주변 상황을 인식하고 빠르게 움직여야 하는 만큼 실시간 연산 성능과 전력 효율을 함께 확보하는 것이 중요하다. 개발한 기술은 가정과 같은 일상 공간에서 물체 정리와 운반, 서빙, 도구 조작 등을 수행하는 범용 휴머노이드에 적용할 계획이다. 향후 제조·물류 현장의 작업 지원을 비롯해 재난 대응과 시설 점검, 위험지역 작업 등 산업·공공 분야로 활용 범위를 넓힌다. NC AI는 이번 사업을 계기로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델을 중심으로 피지컬 AI 사업도 확대한다. 로봇이 주변 환경을 이해하고 스스로 판단해 행동하는 데 필요한 AI 기술을 지속적으로 고도화할 계획이다. 이연수 NC AI 대표는 "NC AI가 오랜 기간 축적해 온 모션 제어 기술과 데이터 구축 역량이 실제 휴머노이드의 자율 동작으로 구현된다는 점에서 이번 과제 참여의 의미가 크다"며 "LG전자 등 파트너사들과 긴밀히 협력해 국산 온디바이스 AI 반도체 기반 휴머노이드 경쟁력을 극대화하고 국가 전략기술 확보에 앞장설 것"이라고 말했다.

2026.09.03 17:22김동원 기자

삼성전자 "로봇, 다양한 폼팩터로 선보일 것"

마우로 포르치니 삼성전자 디바이스경험(DX) 최고디자인책임자(CDO) 사장이 "삼성전자는 모든 폼팩터(형태)의 로봇을 살펴보고 있다"고 밝혔다. 휴머노이드 외 다양한 형태 로봇 개발을 시사했다. 3일 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 열린 '디자인 마이애미 서울 2026'에서 마우르 포르치니 사장은 "대부분의 기업이 휴머노이드에 집중하고 있지만, 실제로는 매우 다양한 형태와 폼팩터가 존재할 수 있다"며 "이러한 기기들은 우리 가정과 일상, 자동차 안으로 들어와 우리와 상호작용할 것"이라고 말했다. 그는 "모든 것은 인간의 필요와 욕구 이해에서 출발한다"며 "이를 가장 잘 충족할 수 있는 올바른 폼팩터가 무엇인지를 모든 스펙트럼에 걸쳐 찾고 있다"고 강조했다. 이는 휴머노이드뿐만 아니라 다양한 형태의 로봇을 개발하겠다는 의도로 풀이된다. 삼성전자는 자회사 레인보우로보틱스를 통해 휴머노이드, 세미 휴머노이드, 협동로봇, 4족 보행 로봇, 자율주행로봇(AMR) 등을 보유하고 있다. 자체 휴머노이드도 개발하고 있다. 포르치니 사장은 인공지능(AI) 시대 삼성전자 강점도 부각했다. 그는 "삼성전자는 직장, 학교, 집 어디서든 접할 수 있는 기기를 공급한다"며 "24시간 붙어있을 수 있는 컴패니언(동반자)을 제공할 수 있다"고 말했다. 이어 "AI 안경, 웨어러블 기기, TV, 냉장고 등이 AI 컴패니언이 될 수 있다"며 "AI로 스마트하고 끊김 없는(심리스) 연결 경험을 제공할 것"이라고 강조했다. 디자인 과정에서 비용 최적화 설명도 나왔다. 포르치니 사장은 "디자인할 때 가장 먼저 사람들이 무엇을 원하는지를 보고, 그 다음에 사업 모델과 가격 책정 등을 고려한다"며 "마지막으로 제품을 어떻게 생산할지 제조 공정 기술을 고민한다"고 말했다. 그러면서 "잠재 고객을 파악한 다음 비용, 가격, 공급 채널, 제조 기술을 조율해 최대한 비용을 낮게 설계한다"고 부연했다. 이날 포르치니 사장은 삼성전자의 전체적인 디자인 전략을 '익스프레시브 디자인(Expressive Design)'으로 소개했다. 익스프레시브 디자인은 기존의 단일한 미학 중심에서 벗어나 의미 있는 기능, 시각적 독창성, 감성적 임팩트를 담는 방법론이다. 웰빙과 관련된 제품은 따뜻하고 포용적인 색감으로, 창의적 활동을 돕는 제품은 대담하고 활동적인 색감으로 표현하는 식이다. 삼성전자의 새로운 디자인 전략은 플래그십 유기발광다이오드(OLED) TV 'SH95' 등 프리미엄 제품군에 우선 구현되고 있다. 점차 다양한 제품으로 확대 적용할 예정이다. 포르치니 사장은 "그 동안 IT 업계 디자인은 미니멀리즘이라는 단일한 미학에 머물러 왔다"며 "소비자들은 이제 전자제품에서도 개인 정체성 표현과 삶과 의미 있는 연결을 기대한다"고 말했다.

2026.09.03 16:47진운용 기자

국방부, AI 예산 2000억원대 배정…독자모델·피지컬 AI 키운다

정부가 국방 인공지능(AI) 분야 예산을 늘려 군 전반 AI 전환에 속도를 낸다. 국방특화 AI 모델부터 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자체 AI 기반을 갖춰 '국방 소버린 AI' 역량을 확보할 방침이다. 국방부는 내년 AI 관련 예산을 약 2000억원대로 편성했다고 3일 밝혔다. AI 프로그램을 새로 신설하면서 관련 예산을 전년도 약 900억원에서 2배 넘게 늘린 셈이다. 이를 통해 AI 연구개발부터 데이터 확보와 기술 실증까지 연결해 군 전반에 AI를 단계적으로 적용할 계획이다. 예산은 크게 국방 AI 공통운영체계 구축과 국방특화 AI 모델 개발, 국방 실데이터 제공, 국방 AX거점 구축, AX 스프린트 사업, 국방 D.AX 프로젝트 등 6개 사업에 투입된다. 국방부는 군 전반 공동 사용할 수 있는 국방 AI 공통운영체계를 구축한다. 'K-메이븐' 기반으로 통합 AI 플랫폼을 만들고 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 모델컨텍스트프로토콜(MCP), 벡터 데이터베이스(DB)를 결합한 지휘결심지원 AI를 개발할 방침이다. 이를 통해 표적과 영상 분석을 비롯해 상황 분석과 병력 추천, 자연어 질의응답 등 다양한 기능을 한 플랫폼에서 제공한다. 2026년 요구사항 정의를 시작으로 2027~2029년 연구개발을 진행하고, 2029~2030년 지휘통제체계 실증을 거쳐 2031년 이후 적용 범위를 확대할 방침이다. 국방부는 외산 AI 의존도를 낮추기 위한 국방특화 AI 모델도 만든다. 독자 AI 기술 확보를 위해 범용 독자 AI 모델을 기반으로 국방행정에 특화한 AI를 개발하고 이후 전장 환경에 사용할 수 있는 모델까지 단계적으로 확대할 방침이다. 국방부는 국방 특화 AI 개발에 필요한 데이터와 컴퓨팅 기반도 강화한다. 전투지휘와 훈련, 공간 경계감시 등 AI 개발에 필요한 핵심 데이터를 확보하고 국방 데이터카탈로그를 통해 민간에 제공할 수 있는 연구용 데이터도 확대한다. 민간과 군이 국방 데이터를 활용해 AI를 공동 개발할 수 있는 '국방 AX거점'도 구축된다. 해당 거점은 AI 연구개발(R&D)에 필요한 그래픽처리장치(GPU)와 보안 네트워크를 갖춘다. 민간 기업과 연구기관이 보안이 확보된 환경에서 군 데이터를 활용할 수 있도록 연구·실증 인프라도 마련할 예정이다. 정부는 국방 AI 기술을 실제 현장에 빠르게 적용하기 위한 'AX 스프린트' 사업도 추진한다. 현장에서 필요한 AI 아이디어를 발굴한 뒤 과제를 선정해 개발·실증하고 성과가 확인된 기술은 후속 전력화 사업과 연계하는 방식이다. 국방부는 피지컬 AI를 전장에 적용하는 'D.AX 프로젝트'도 본격화한다. 내년부터 수송과 경계·경계감시, 화생방 등 위험 임무에 무인지상차량(UGV)과 다족로봇, 휴머노이드, 자율이동로봇(AMR) 등을 활용하는 실증 사업을 추진한다. 국방부는 "국방 소버린 AI는 우리 군 데이터와 기술 기반으로 독자적인 AI 역량을 확보하고 미래전에서 압도적 우위를 달성하기 위한 첨단강군 육성의 핵심 기반"이라고 밝혔다.

2026.09.03 10:52김미정 기자

정부 5년간 국가R&D에 200조원 이상 투입

정부가 국가 R&D에 향후 5년간 200조원을 투입하기로 했다. 국가과학기술자문회의(의장 대통령)는 지난 31일 국가과학기술자문회의 대회의실에서 이경수 부의장 주재로 제9회 심의회의를 개최했다. 심의에서 자문회의는 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획('26-'30)(안)과 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략('26-'30)(안) 등 2건을 심의‧의결하고 '2027년도 국가연구개발사업 예산 편성(안)'을 접수했다. 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획은 원안대로 의결했다. 이번 기본 계획은 학령인구 감소와 이공계 기피 현상 등 국가적 위기 상황을 타개하고, 우리 과학기술인재들이 세계 무대에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 조성하기 위해 마련됐다. 정부는 '과학기술인이 되고 싶은 나라, 과학기술인이 존중받는 나라'를 비전으로 제시하고, 인재의 유입부터 성장・활약에 이르는 경로는 '두뇌 고속도로(Brain Highway)'로 연결하고, '인재의 가치를 극대화(Value Up)'해 대한민국을 과학기술인재 강국으로 도약시키겠다는 구상을 밝힌 바 있다. 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략은 역대 처음으로 5년간 국가 R&D에 200조원 이상을 투자하는 내용을 담았다. '과감한 혁신과 투자로 여는 대체불가 대한민국'이라는 국정 기조를 과학기술 투자로 구현하는 실행 로드맵이다. 매년 R&D 투자방향과 예산 배분·조정 기준이 될 전망이다. 투자의 최우선 순위도 제시했다. 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 3대 메가프로젝트에 기술을 결집해 반도체 제조 세계 1위를 사수하고 소부장 자립화율을 30%에서 50%로, 글로벌 AI 경쟁력을 5위에서 3위로 끌어올린다는 복안이다. 피지컬 AI는 2030년 글로벌 1강이 목표다. 여기에 SMR·양자 등 7대 SEED(첨단바이오·양자·우주항공의 차세대 프론티어, SMR·핵융합·재생에너지의 미래청정에너지, 첨단공급망)를 본격 육성한다. 블록버스터 신약 3개, 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품, 2030년 국내 최초 민간 주도 달착륙이라는 손에 잡히는 이정표를 제시했다. 지역 자율형 R&D도 관심을 끌었다. 전체 지역R&D 예산의 4.2%에서 15%로 늘려 5극 3특 균형성장을 뒷받침하고, 출연연 PBS(연구성과중심제) 폐지와 기초연구 블록펀딩 등을 추진할 계획이다. 이외에 2027년도 정부R&D 예산안을 보고했다. 내년 R&D 예산 총액은 39.5조원이다. 이는 지난해 대비 11.2%(4.0조원) 늘었다. 과기정통부 과학기술혁신본부가 배분·조정하는 주요R&D 예산안은 33.8조원으로 올해 대비 11.5%(3.5조원) 증가했다.

2026.09.01 21:43박희범 기자

박세웅 원장 "2030년까지 국내 탑티어 논문 20% ETRI가 점유할 것"

한국전자통신연구원(ETRI)이 미래 50년을 위해 AI 풀스택부터 ADX까지 5대 중점 연구 영역을 확정하고, 신개념 '미래·창의 기초연구'를 추진하기로 했다. 5대 중점 영역은 ▲AI ▲피지컬 AI ▲입체통신 ▲공간 미디어 ▲ADX 등이다. 이를 중심으로 대형 국가임무전략 기획을 추진한다. ETRI는 1일 양재 엘타워에서 산·학·연 관계자 등 500여 명이 참석한 가운데 'ETRI 컨퍼런스 2026'을 개최했다. 이날 행사는 박태웅 ETRI 원장 개회사에 이어 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관이 축사에 나서 "지난 20년 넘게 함께 해온 애정의 ETRI"라고 소개하며 "내년 R&D 예산이 14조1,000억원이고, ETRI역할이 더 커질 것이다. 대체 불가능한 국가가 되는데 있어 ETRI가 큰 기여을 할 것"이라고 격려했다. 이어 박세웅 원장은 마이크를 잡고, '특이점' 시대에 대응한 ETRI 비전을 공개했다. 박 원장은 미래학자 커즈와일의 예측 이정표를 예로 들며 'AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상'을 비전으로 제시했다. 혁신 전략으로 ▲본질적 혁신 ▲개방적 포용 ▲연구활력 제고 ▲탁월한 성장 등 '4E 콤비네이션'을 제시했다. 구체적으로 오는 2030년까지 국내 탑티어 논문 20%를 ETRI가 점유하도록 할 계획이다. 또 글로벌 임팩트 등 고부가가치IP 경영으로 특허출원 다이어트를 추진한다. 방향은 '힘센특허·힘찬특허'에 집중할 계획이다. 또 기술사업화 촉진을 위해 내부 연구사업투자도 강화한다. 또 기술 스케일업과 창업 일체형 R&D 등을 추진할 계획이다. 경영적 측면에서는 현재 전체 연구사업의 22% 수준인 임무형 연구사업을 2030년까지 90% 수준으로 확대하고, 경쟁형 수탁사업은 78%에서 10% 수준으로 줄여나갈 방침이다. 박 원장은 또 기관고유임무 기본연구사업과 국가전략임무 전략연구사업을 대폭 강화하고, 정부수탁사업은 국가적으로 중요하거나 필수적인 연구를 중심으로 수행한다는 계획이다. 특히 출연금 인건비 확보율을 2026년 26%에서 2027년 41%, 2030년경 100%에 근접하도록 단계적으로 높이고, 연구사업체계 전환 과정에서 발생할 수 있는 임무 공백을 보완하기 위한 내부연구사업도 추진한다. 한편 이날 컨퍼런스는 박 원장 비전 제시에 이어 ▲ETRI 미래 비전과 혁신전략 ▲모두의 AI 과학자 ▲AI의 심장-AIDC를 중심으로 AI 대전환 시대에 ETRI가 수행해야 할 국가적 임무와 미래 연구개발 방향이 제시됐다. 행사에는 양승택 전 정보통신부 장관을 비롯한 김정덕 전 소장과 임주환 전 원장, 이상훈 전 원장, 김명준 전 원장 등이 참석했다.

2026.09.01 14:30박희범 기자

'피지컬AI' 예산 3배로 증액…과기정통부, 전 부처 CTO 역할

정부가 내년 피지컬 인공지능(AI)에 3조 1000억원을 투입한다. 올해 9000억원에서 3배 이상 늘어난 규모다. 제조와 스마트팩토리, 건설, 농업, 국방, 돌봄, 물류, 항만 등 8대 산업·공공 분야에서 피지컬 AI 실증을 본격화한다. 과학기술정보통신부는 피지컬AI 분야에서 전 부처의 최고기술책임자(CTO) 역할을 맡는다. 다른 부처보다 앞서 추진한 기술개발과 실증 성과를 각 부처 사업에 빠르게 적용해 시행착오를 줄이고 피지컬 AI 확산을 지원한다는 게 정부 구상이다. 1일 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 예산안 사전브리핑에서 “피지컬AI 분야에서 과기정통부가 CTO 역할을 맡는 것으로 예산 당국 등과 합의가 이뤄졌다”면서 “과기정통부가 1년이라도 앞서 추진한 것들을 다른 부처에 빨리 적용한다면 시행착오를 줄일 수 있다”고 말했다. 이어 “전체 부처 가운데 선도적으로 피지컬AI를 해온 부처가 과기정통부이기 때문에 그동안의 성과를 다른 부처가 추진하는 사업에 본격적으로 확대 적용할 수 있다”며 “각 부처가 사업을 추진할 때 가이드하고 적극적으로 도와주는 역할을 하겠다”고 강조했다. 구체적으로 과기정통부가 피지컬AI의 소프트웨어와 모델 등 공통 기반기술을 먼저 확보하고, 제조 농업 국방 돌봄 등 각 분야를 담당하는 부처가 이를 활용하는 방식이다. 8대 분야 피지컬AI 실증에 5000억원…국산 AI로봇 2000여대 도입 정부의 2027년 예산안에 따르면 피지컬 AI는 반도체, AI 데이터센터(AIDC)와 함께 3대 메가프로젝트로 추진된다. 정부는 산업 생산성 혁신과 인구 감소에 대응하기 위해 내년 민간 공공 8대 핵심 분야 피지컬AI 현장 실증에 5000억원을 투입한다. 전체 사업비는 2조 6000억원이다. 분야별로는 제조에 1182억원을 투입해 공급망 협력사에 AI 솔루션과 국산 휴머노이드를 보급한다. 스마트팩토리에는 1728억원을 들여 중소 제조공장의 수작업 공정을 로봇 기반으로 자동화한다. 건설 분야에는 585억원, 농업에는 208억원을 투입한다. 국방에서는 탄약 운반 등 위험임무를 국산 로봇으로 대체하는 데 430억원을 배정했다. 돌봄에는 377억원, 우체국 소포 분류·포장 등 물류에는 260억원, 항만 하역·이송에는 74억원을 각각 투입한다. 공공 부문을 통한 초기 시장 창출에도 나선다. 정부는 연구 교육 650대, 국방 214대, 경찰·소방 369대, 돌봄 200대, 농식품 210대 등 국산 AI로봇 2000여대를 도입할 계획이다. 피지컬AI 핵심기술 확보에는 1조 5000억원을 투자한다. 제조 현장에서 숙련자의 경험과 노하우를 데이터화해 활용하는 제조 암묵지 AI 솔루션에 2900억원, 풀스택 AI 팩토리에 1200억원, 로봇 생태계 고도화에 370억원 등을 투입한다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 기반도 확충한다. 트레이닝센터 구축에 400억원, 데이터팩토리에 450억원, 데이터를 공동 활용하기 위한 데이터 라이브러리에 590억원을 투입한다. 전북·경남 제조 피지컬 AI 본사업…PoC 성과 확산 과기정통부의 선도 역할은 제조 분야에서 먼저 구체화되고 있다. 전북과 경남에서 추진하는 제조 분야 피지컬AI 사업은 지난해 개념검증(PoC)을 거쳐 올해 본사업에 들어간다. PoC를 통해 기술 적용 가능성을 먼저 확인한 뒤 본격적인 현장 적용으로 확대하는 방식이다. 과기정통부는 월드모델 개발과 피지컬AI 학습에 필요한 합성데이터 생성 기술 등 기반기술 개발도 추진하고 있다. 개별 산업에 적용되는 로봇 자체뿐 아니라 다양한 분야에서 공통으로 활용할 수 있는 소프트웨어와 AI 모델을 먼저 확보한다는 전략이다. 박태완 국장은 “월드모델 개발이나 합성데이터를 만드는 기술개발도 추진하고 있다”며 “소프트웨어적인 모델이 있고 각 부처가 전담해서 해야 하는 부분이 있는 만큼 과기정통부가 같이 가이드하고 도와주는 방향”이라고 설명했다. 과기정통부의 2027년 예산안에도 이 같은 역할이 반영됐다. 실제 데이터와 합성 데이터를 아우르는 고품질 데이터 확보 활용 체계를 만들고 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 개발해 플랫폼 국산화를 추진한다. 내년까지 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 모델을 내놓는 것이 목표다. 이를 위해 피지컬AI 트레이닝센터 구축에 400억원, 핵심기술개발 R&D에 550억원을 신규 투입한다. 우정사업본부와 협력해 국산 피지컬AI를 실제 물류 현장에 적용하는 실증·확산 사업에도 260억원을 편성했다. 국가 AI 통합돌봄 플랫폼 구축·기술개발에는 50억원을 신규 투자한다. 민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 예산도 올해 64억원에서 내년 77억원으로 확대한다. 과기정통부는 자체 사업 규모를 키우는 데 그치지 않고 먼저 확보한 피지컬AI 기술과 실증 경험을 다른 부처 사업으로 확산하는 데 초점을 맞출 방침이다. 공통 기반기술은 과기정통부가 선행 개발하고 각 부처가 담당 산업과 공공 분야에 적용하도록 지원해 정부 전체 피지컬AI 투자 시행착오를 줄인다는 구상이다.

2026.09.01 13:00박수형 기자

정부, '3대 메가프로젝트'에 내년 4.5조원 투입

산업통상부와 과학기술정보통신부가 3대 메가프로젝트 이행을 위해 내년 4조 5217억원을 투입한다. 1일 각 부처에 따르면 산업부와 과기부는 피지컬 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터로 이뤄진 3대 메가프로젝트 실행에 조 단위 예산을 집행한다. 산업부, 3조 7261억원 투입...서남권 반도체 클러스터 조성 박차 산업부는 이번 프로젝트 예산에 올해보다 128% 증가한 3조 7261억원을 편성했다. 산업부는 우선 제조 AI 전환을 본격화하기 위해 ▲제조현장 데이터 확보 ▲AI 파운데이션 모델 개발 ▲국산 휴머노이드 보급 ▲소부장 생태계 육성 등에 7628억원을 투자한다. 산업부는 10대 업종별 로봇 데이터 팩토리를 구축해 제조업에 흩어져 있는 암묵지 데이터를 확보한다는 구상이다. 또 액추에이터 등 로봇 핵심 부품을 국산화하고 휴머노이드를 빠르게 실증해 확대 보급할 계획이다. 산업부는 반도체 분야에 1조 5541억원을 편성했다. 서남권 반도체 클러스터 조성 지원사업에 1조 5000억원 재정을 투입하고, 반도체 첨단 기술개발에 472억원을 집행한다. AI 데이터센터에는 430억원 예산을 편성했다. 산업부는 차세대 전력·냉각공조 기술 등 AI 데이터센터 소부장 기술개발에 390억원, 데이터센터 구축·운영 인력 양성에 40억원을 투입한다. 과기부, 7956억원 집행...피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 과기부는 3대 메가프로젝트에 7956억원을 편성했다. 이는 올해 2981억원보다 167% 증가한 수치다. 이중 피지컬 AI 분야에는 1337억원을 투자한다. 과기부는 이를 통해 고품질 데이터를 확보하고 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 이어 우정사업본부와 협력해 물류 분야 국산 피지컬 AI를 실증할 계획이다. 반도체에는 1350억원이 들어간다. 극미세 적층형 반도체 기술 개발에 250억원, K-AI반도체 풀스택 레퍼런스 확보에 900억원, 차세대 핵심 원천기술 개발에 200억원을 투입한다. 과기부는 데이터센터 분야에 2229억원을 집행한다. 이중 1155억원은 AI 데이터센터 소부장·클라우드 기술 개발 고도화에 사용한다. 나머지 예산은 10메가와트(MW) AI 데이터센터 테스트베드 사업과 기술 개발 및 생태계 육성에 활용된다. 오승철 산업통상부 기획조정실장은 "산업의 글로벌 초격차 확보를 위해 AI를 활용한 제조혁신과 메가프로젝트 투자 이행을 지원하겠다"며 "제조공장 전체를 AI가 운영하는 풀스택 AI 팩토리와 제조 AI 파운데이션 모델을 개발해 국산기술 기반의 제조 AI 경쟁력을 극대화하겠다"고 말했다. 이어 "반도체특별회계를 신설하고, 차세대 시스템 반도체와 국방 반도체를 개발할 것"이라며 "광주·전남 행정통합에 따른 특별 인센티브 일환으로 서남권 반도체 클러스터 조성에 1조 5000억원 규모 재정을 투입해 반도체 기업의 지방 투자도 신속하게 뒷받침할 계획"이라고 강조했다.

2026.09.01 12:02진운용 기자

포복하고 물구나무 서고…로보티즈, 개방형 K-휴머노이드 생태계 육성

로보티즈가 휴머노이드 인재 양성 프로그램 '오픈 휴머노이드 짐(OH! GYM!)'을 통해 휴머노이드 로봇의 고난도 동작 제어 기술을 선보였다. 로보티즈는 31일 서울 강서구 본사에서 오픈 휴머노이드 짐 1기 성과 발표회를 열고, 대학생 참가팀들이 개발한 휴머노이드 로봇 동작 학습 결과를 공개했다. 오픈 휴머노이드 짐은 로보티즈의 휴머노이드 플랫폼 'AI 사피엔스' 트레이너를 육성하는 프로그램이다. 이번 1기 모집에는 총 58개 팀이 지원해 경쟁을 거쳐 가천대학교, 서울과학기술대학교, 서울대학교, 연세대학교 등 4개 팀이 선발됐다. 선발된 4개 팀은 지난 7월부터 약 한 달 동안 AI 사피엔스에 다양한 고난도 움직임을 학습시켰다. 이날 현장에서는 그 동안 학습시킨 동작을 팀별로 선보였다. 가천대 팀은 낮은 포복을 비롯해 한 발 서기, 팔굽혀펴기, 버피테스트, 60~70cm 높이의 림보 통과 등 까다로운 피트니스 및 장애물 극복 동작을 현장에서 모두 성공시켰다. 서울과기대 팀은 아크로바틱과 파쿠르 동작을 주제로 피겨스케이팅의 버터플라이와 물구나무서기를 안정적으로 선보였다. 물구나무서기는 상체보다 무거운 하체를 지탱해야 해 제어 난도가 높은 동작으로 평가받는다. K-팝 안무를 과제로 택한 서울대 팀은 아이돌 그룹 에이티즈의 곡 'BAD' 안무를 재현해 눈길을 끌었다. 연세대 팀은 태권도 발차기 동작에 도전했으나 수행 도중 균형을 잃고 넘어졌다. 참가팀들은 공통적으로 엔비디아의 '아이작 심'과 구글의 '무조코'를 통해 시뮬레이션 강화학습 기법을 사용했다. 가상 환경에서 수십 가지 동작을 수만 번 반복 학습시킨 뒤, 현실 세계와의 오차를 줄이기 위해 지면 마찰력 데이터를 정밀하게 입력하고 액추에이터의 회전력(토크) 한계치를 조정하는 과정을 거쳤다. 서울과기대 채승준 학생은 "가상 환경 학습 시 로봇이 손을 짚고 백덤블링을 온전히 수행하지 않고도 완료한 것처럼 편법을 쓰는 경우가 발생한다"며 "이를 방지하기 위해 손을 짚고 몸을 정확히 360도 회전했을 때만 보상이 주어지도록 보상체계를 설계했다"고 말했다. 서울대 정혜우 학생은 "사람의 동작을 실시간으로 학습하는 것도 도전했다"며 "하체가 무게중심을 잡는 부분은 아직 불완전하지만 상체 모션 복제는 성공했다"고 전했다. 이어 "향후 기술이 고도화되면 물품 운반이나 팝업스토어 마감 정리 등 실생활 작업에도 투입될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 이날 행사에는 참가팀 학생들을 비롯해 김병수 로보티즈 대표, 김욱 과학기술정보통신부 K-문샷 피지컬 AI PD, 박일우 한국산업기술기획평가원 로봇 PD 등이 참석했다. 로보티즈는 성과 발표를 마친 4개 팀 전원에게 상패와 상금을 수여했다. 김병수 대표는 "최근 중국 베이징에서 열린 제2회 세계휴머노이드로봇대회(WHRG)와 비교할 때, 오늘 참가팀들이 보여준 성과는 지난해 대회 수상작들에 준하는 수준"이라며 "향후 비전 카메라 장착과 알고리즘 고도화가 이어지면 내년에는 중국 기술력과 대등한 경쟁을 펼칠 수 있을 것"이라고 평가했다. 아울러 김 대표는 개방형 생태계의 중요성을 강조했다. 김 대표는 "폐쇄형 구조 대신 개방형 플랫폼을 지향해 다양한 개발 주체들과 협력할 때 피지컬 AI 생태계에서 의미 있는 결실을 맺을 수 있다"고 밝혔다. 앞서 로보티즈는 이달 초 AI 사피엔스의 로봇 구동 코드 전체를 공개했다. 사용자는 코드를 자유롭게 수정해 AI 사피엔스에 적용할 수 있으며, 별도 계약 없이 제품 개발이 가능하다. 회사는 향후 휴머노이드 기구 설계도와 전자회로 등 하드웨어 영역까지 순차 공개할 예정이다.

2026.08.31 14:43진운용 기자

공장장은 AI, 로봇은 동료…전북 피지컬AI 심장부 가보니

전북에서 피지컬 인공지능(AI)을 활용한 제조혁신 사업이 본궤도에 오른다. 서로 다른 장비와 로봇을 하나의 공장에서 연결해 운영하는 '협업지능' 구현을 목표로 올해부터 본격적인 연구·실증에 들어간다. 김순태 전북대학교 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 덕진구 전북대 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 "올해 본사업은 개별 기술 개발에 그치지 않고 공장 전체를 지능적으로 연결하는 운영체제를 만드는 데 집중한다"며 "AI 공장장이 운영하는 다크팩토리를 구현하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이 사업은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 일환이다. 경남과 전북에서 5년간 총 1조 4131억원 규모로 진행된다. 전북은 공장운영체제(SDF-OCS), 디지털트윈·시뮬레이션, 피지컬AI 파운데이션 모델 등의 연구와 실증을 병행한다. 지난해 기술검증(PoC)에서는 자동차 부품 제조기업 3곳에 피지컬AI 기술을 적용해 성과를 확인했다. DH오토리드는 스티어링휠 가공공정에 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 공정 간 이동과 조립공정 자동화를 적용해 생산량을 7.4% 높였다. 대승정밀은 유압 제어 블록 절삭공정에 AMR 기반 자재 이송과 가공공정 자동화를 적용해 생산량 11.4% 향상, 불량률 19.4% 개선 효과를 냈다. 동해금속은 차체 부품 용접공정에 AMR 기반 자재 이송과 로봇팔 기반 자재 로딩을 적용해 생산량 5.1% 향상, 공정 리드타임 10% 감소를 확인했다. "공장 돌려줘"…AI가 로봇에 작업 지시 실증랩은 로봇을 단순히 전시해놓은 공간이 아니다. 이날 찾은 현장에서는 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전언어행동(VLA) 기반 로봇 제어, 로봇 학습데이터 생성 등 다양한 기술이 한 공간에서 맞물려 돌아가는 모습이었다. 먼저 생산관리 시스템 화면에 띄워진 AI 공장장 에이전트 '네오'가 눈에 들어왔다. 연구원이 "전체 공정 시작해줘"라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되며 생산 라인이 활성화됐다. 자동차 부품 생산공정에서는 AMR이 자재를 운반하고 로봇이 작업을 수행했다. 실제 공정을 디지털트윈으로 구현해 가상공간에서도 공장 상태를 확인하고 시뮬레이션을 통해 효율적인 작업방식을 찾는 연구도 진행되고 있다. 시뮬레이션 결과를 로봇에 적용하는 '시뮬레이션-투-리얼(Sim-to-Real)' 기술이 핵심이다. 다른 공간에서는 여러 대 로봇팔이 마주 보고 있었다. 연구원이 마이크에 대고 "초록색 망치를 2번으로 옮겨"라고 명령하자 로봇이 움직였다. 비전 센서가 물체의 위치와 자세를 파악하고 VLA 모델이 이를 행동으로 연결했다. 현재는 망치와 드라이버처럼 형태가 비교적 명확한 물체를 대상으로 종류와 색상, 위치를 이해하도록 구현 중이다. 듀얼암 로봇은 보다 복잡한 조작 데이터를 확보하기 위한 장비다. 물체가 정해진 위치에 놓인 정형화된 환경이 아니라 여러 물체가 흩어진 비정형 환경에서 조립·조작하는 데이터를 수집한다. 관절의 움직임과 비전 센서 정보를 함께 학습해 향후 양팔 로봇은 물론 휴머노이드에도 활용할 수 있는 데이터를 확보한다는 구상이다. 이곳에서 중요한 것은 로봇을 움직이는 것 자체보다 그 과정에서 얻은 데이터를 축적해 로봇 학습에 다시 활용하는 것이다. 연구진은 현장에서 얻은 리얼월드 데이터와 엔비디아 아이작 심 시뮬레이션 데이터를 활용해 로봇 행동을 학습시키고 있다. 파운데이션 모델 개발도 두 부문으로 진행된다. '무인 공장 파운데이션 모델'은 공장 전체를 바라보며 안전·공정 효율·품질 등을 판단하고 대응하는 역할을 맡는다. '이기종 협업 파운데이션 모델'은 특정 공정에서 여러 장비와 로봇의 협업을 지원한다. 자동차 부품 넘어 배터리까지…'범용 공장' 만든다 전북대 피지컬AI 기술 실증랩은 여러 제조현장에서 검증한 공정별 기능과 데이터를 축적해 새로운 공장을 설계할 때 활용할 수 있는 '레퍼런스'를 만드는 것이 목표다. 문제는 제조기업마다 생산품과 공정, 사용하는 장비가 모두 다르다는 점이다. 기존 공장을 통째로 피지컬AI 환경으로 바꾸는 것도 쉽지 않다. 이미 잘 돌아가는 공정을 바꾸는 데 따른 비용과 한계가 있고 오래된 장비 중에는 외부에서 제어할 인터페이스가 없는 경우도 있다. 이에 실증랩은 모든 공장을 똑같이 만드는 대신 공장 운영에 필요한 기본 기능을 모듈화하고 이를 조합하는 방식을 구상하고 있다. 원재료 공급과 이송, 가공, 조립 등 공장의 기능을 각각 검증한 뒤 새로운 공장을 설계할 때 필요한 기능을 조합하는 방식이다. 이준우 정보통신산업진흥원(NIPA) 전북·경남 AI전환(AX) 사업 PM은 "기존 공장을 개조하는 것은 쉽지 않다"며 "새로운 제품을 만들기 위해 공장을 새로 만든다면 처음부터 설계 단계에서 피지컬AI를 적용 가능하다"고 설명했다. 김 교수 역시 "신규 공장을 지으려는 기업들의 수요도 생각보다 많다"며 "공장을 설계하는 단계에서부터 피지컬AI를 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 강조했다. SDF-OCS는 이 같은 범용화를 위한 핵심 소프트웨어 인프라다. 서로 다른 제조장비가 상호운영될 수 있도록 연결하고 기존 생산관리시스템(MES)·전사자원관리(ERP) 등 시스템과도 연계하면서 공장별 요구에 따라 기능을 조합할 수 있도록 하는 것이 목표다. 디지털트윈과 시뮬레이션을 통해 새로운 공장 구성을 미리 검증한 뒤 현장에 적용하는 것도 주요 축이다. 이 PM은 "지금 당장 공장을 패키지로 만들어서 팔 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "새롭게 공장을 만들 때 요구사항을 받아 시뮬레이션하고 그 공장에 필요한 장비를 구성해 돌리는 방식으로 전체 레퍼런스를 만들 수 있다"고 말했다. 본사업은 전북대 테스트베드에서 1차 실증한 뒤 참여기업에서 2차 실증하고 이후 기술을 확산하는 구조로 진행된다. 올해 전국 단위 공모에는 수요·공급기업과 연구기관 등을 포함해 200여개 주체가 참여한 것으로 파악됐다. 특히 기술 확산을 통해 전국 50개 기업까지 적용 범위를 넓혀 다양한 제조환경에서 실증 경험과 데이터를 축적한다는 계획이다. 지능형 공장 쇼룸 등을 통해 연구 성과를 확산하고 SDF-OCS 표준화와 검인증, 소프트웨어(SW)·하드웨어(HW) 패키지 상품화도 추진한다. 이 PM은 "자동차 부품에 특화된 형태가 아니라 배터리 등 다른 분야의 경험까지 계속 축적해 굉장히 큰 커버리지를 가져가는 것이 우리가 말하는 범용"이라며 "연구개발(R&D)을 진행하면서 바로 실증 및 사용해보고 피드백을 반영하는 구조를 만드는 것이 이 사업의 목적"이라고 말했다.

2026.08.30 14:01이나연 기자

한국로봇융합연구원, 인공지능·로봇 융합 인재 양성

한국로봇융합연구원(KIRO)이 경북 구미시에서 로봇AI교육혁신센터 현판식을 열었다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 기존 로봇직업혁신센터를 로봇AI교육혁신센터로 확대 개편함에 따라 마련됐다. 연구원은 생성형 인공지능(AI)과 AI 비전, 자율제조, 피지컬 AI 등 급변하는 산업 트렌드에 발맞춰 기존 로봇 전문 교육을 AI·로봇 융합 분야로 확장할 계획이다. 국내 최대 규모의 로봇 인재 양성 시설인 이 센터는 산업통상부와 한국로봇산업진흥원, 경상북도, 구미시의 지원으로 구축됐다. 센터는 산업용·협동·모바일 로봇 기반의 첨단 인프라를 바탕으로 재직자 훈련과 청년 인재 양성, 기업 맞춤형 교육을 지속해 왔다. 연구원은 앞으로 AI 특화 공동훈련센터 등과 연계해 제조 인공지능 전환(AX) 교육과정을 집중할 방침이다. 강기원 한국로봇융합연구원장은 "이번 현판식은 단순한 명칭 변경을 넘어, 정부의 메가 프로젝트 인재 육성방안에 부응하고, 빠르게 변화하는 AI 시대에 맞춰 역할을 확장하는 출발점"이라고 말했다.

2026.08.27 17:34진운용 기자

DN솔루션즈, 860억원 투입해 인도 벵갈루루 제조공장 준공

글로벌 첨단 공작기계 업체인 DN솔루션즈가 피지컬 AI 시대를 맞아 인도에 첫 생산기지를 세우고 현지 시장 공략을 강화한다. DN솔루션즈는 인도 카르나타카주 벵갈루루 ITIR(Information Technology Investment Region) 산업단지에 제조공장을 준공했다고 27일 밝혔다. 이는 2003년 중국 옌타이 공장 설립 이후 처음 단행한 해외 제조 투자다. 회사는 1단계로 60억 인도 루피(한화 약 860억원)를 집행했으며, 향후 시장 수요에 따라 후속 투자를 검토할 방침이다. 약 3만 평(10만㎡) 규모의 이번 공장은 생산, 연구개발(R&D), 서비스, 교육훈련을 아우르는 올인원 체제로 구축됐다. 인도 공장은 수직형 머시닝센터, 수평형 터닝센터 등을 생산할 예정이며, 5축기 등 하이엔드 제품 생산도 검토 중이다. DN솔루션즈는 "벵갈루루는 정밀제조, 자동화, 기술인재, 공급망 등 인도 내 가장 경쟁력 있는 산업 생태계를 갖추고 있다"고 부지 선정 이유를 설명했다. 김원종 DN솔루션즈 대표이사는 "공작기계는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼"이라며 "첨단 산업 인프라를 갖춘 벵갈루루 공장을 기반으로 인도와 글로벌 시장을 동시에 지원하는 제조 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.08.27 10:18진운용 기자

배경훈 부총리 "AGI 시대는 예정된 미래"…기술·인프라·제도 준비 서둘러야

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 범용인공지능(AGI) 시대 도래가 예정된 미래인 만큼 지금부터 기술과 인프라, 제도 전반에 대한 준비를 서둘러야 한다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 프레지던트호텔에서 'AGI 시대의 서막'을 주제로 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 배 부총리는 "최상위급 AI 모델 확보 경쟁이 치열해지고 AI 발전 속도도 기하급수적으로 빨라지고 있다"며 "AGI 시대의 도래는 시간의 문제일 뿐 예정된 미래인 만큼, 우리도 이에 필요한 기술, 인프라, 제도 등을 어떻게 준비해 나가야 할지 지금부터 고민해야 할 시점"이라고 말했다. 이어 "AGI는 개별 기술과 산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망된다"며 "경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"고 강조했다. 배 부총리는 정부가 최근 추진하고 있는 반도체와 피지컬 AI 등 미래산업 분야의 경쟁력 확보 방안도 설명했다. 그는 "5월 이후 많은 일이 있었고 3대 메가 프로젝트 발표도 있었다"며 "대한민국의 미래를 준비하고 향후 5년, 10년의 먹거리를 마련한다는 측면에서 반도체와 피지컬 AI 분야의 세계적 수준 경쟁력과 산업 경쟁력을 확보하겠다고 선언했다"고 말했다. 이어 "어마어마한 규모의 투자계획을 발표했다"며 "샌프란시스코 AI 선언을 통해 실행계획을 구체화하고, 한국에서만 추진하는 것이 아니라 글로벌 기업들과 함께 목표를 달성하겠다는 방향도 제시했다"고 설명했다. 관련 사업이 선언에 그치지 않고 실제 투자와 실행으로 이어지고 있다는 점도 강조했다. 배 부총리는 "단순히 선언만 진행되는 것이 아니라 실질적인 투자 약속과 실행계획이 구체화되고 있다"며 "부지 선정과 전력·용수 문제 등도 논의하고 있고, 사업을 현실화하기 위한 최적의 방법을 찾고 있다"고 말했다. 대통령 주관 회의가 정기적으로 열리고 있다는 점도 언급했다. 그는 "대통령이 주관하는 회의가 한 달에 한 번 진행되고 있다"며 "현안을 놓고 굉장히 긴밀하고 치열하게 논의하고 있다"고 밝혔다. 정부의 정책 이행 의지도 거듭 강조했다. 배 부총리는 "정부가 나서는 만큼 약속을 지키기 위해 최선의 노력을 다하고 있다"며 "실행계획을 차곡차곡 달성해 미래사회에서 대한민국이 중심에 설 수 있도록 차질 없이 준비하겠다"고 말했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전에 따라 촉발될 미래사회의 변화에 선제적으로 대응하기 위해 정부가 준비해야 할 핵심 의제를 발굴하고 정책 방향을 모색하는 자리다. 경제·산업·교육·의료·문화·법률 등 각 분야 민간 전문가 17명이 참석위원으로 참여하고 있다. 이날 회의에서는 AGI 시대에 대비하기 위해 '기술·인프라 확보', '경제·산업 전환', '사회 연착륙'을 중심으로 발제가 진행됐다. 이어진 자유토론에서는 최상위급 AI 모델 확보와 토큰 경제 설계, 노동·보건의료·교육 시장 재편에 대한 정부의 대응 방향이 논의된다. 배 부총리는 "단순히 정부가 연구개발(R&D)을 일부 지원하는 형태를 넘어 국가가 투자형 R&D에 참여하고, 기업의 성장과 위험을 함께 부담하겠다는 방향을 제시했다"며 "국가전략기술을 산업과 연결해 성과로 이어지도록 하겠다"고 말했다. 이어 "오늘 이 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가겠다"며 "전문가들이 과학기술과 인공지능, 미래전략에 대해 더 많은 고민과 의견을 내주길 바란다"고 당부했다.

2026.08.27 10:17남혁우 기자

LG이노텍, 美 아마존 자율주행 '죽스'에 로보택시용 카메라 모듈 공급

LG이노텍이 아마존에 로보택시용 카메라 모듈을 공급한다. 고해상도 및 정밀한 센싱 기술로 자율주행을 지원하는 것이 특징으로 양사 간 피지컬 AI 사업 협력이 강화될 것으로 기대된다. LG이노텍은 27일 공식 뉴스룸을 통해 아마존의 자율주행 자회사 '죽스(Zoox)'에 차량용 카메라 모듈을 공급한다고 밝혔다. 죽스는 아마존이 2020년 인수한 자율주행 기술 기업이다. 사람들에게 더 나은 이동 경험을 제공하기 위해 전용 로보택시를 개발해왔다. 지난해 미국 캘리포니아주 헤이워드에 세계 최초의 로보택시 제조 공장을 설립했으며, 라스베이거스에서 로보택시 호출 서비스를 본격 개시했다. 이를 통해 죽스는 전용 로보택시를 활용한 무인 자율주행 호출 서비스를 역사상 최초로 제공한 기업이 됐다. LG이노텍은 죽스의 로보택시 개발 초기부터 협력관계를 유지해왔다. 이 파트너십을 기반으로 향후 수년 간 죽스의 차량에는 LG이노텍의 카메라 모듈이 탑재될 예정이다. 카메라 모듈은 500만 화소의 고해상도 제품이며, 모바일 카메라 모듈 분야에서 축적된 세계 최고 수준의 LG이노텍 초정밀 광학설계 기술이 적용되어 로보택시 센서 시스템의 핵심 역할을 한다. 죽스의 로보택시에 탑재되는 LG이노텍의 차량 카메라들은 장착 위치에 따라 각기 다른 화각을 지니고 있어, 사각지대를 최소화하는 등 360도로 차량 전방위를 보다 정밀하게 센싱한다. 또한 혹독한 기상 환경에 장기간 노출되는 상황을 고려해 극심한 외부 온도 변화에도 성능이 그대로 유지되며, 방수 기능까지 탑재돼 극한의 환경 조건에서도 안정적인 센싱이 가능하다.

2026.08.27 09:24장경윤 기자

숙련공 떠나는 제조현장…피지컬 AI로 '노하우' 보존한다

한국 제조업의 고령화가 빠르게 진행되면서 숙련공이 보유한 작업 노하우를 데이터로 전환해 인공지능(AI)과 로봇에 접목하려는 움직임이 확산되고 있다. 산업용 로봇 보급이 세계 최고 수준에 이르렀지만 작업자의 경험과 판단에 의존하는 공정은 여전히 자동화가 쉽지 않아 피지컬 AI가 제조 현장의 기술 단절을 보완할 대안으로 떠오르는 모습이다. 27일 업계에 따르면 국내 제조업에서 60세 이상 고용 비중은 2010년 5.4%에서 지난해 17.5%로 증가했다. 기간제 근로자 기준으로는 같은 기간 7.1%에서 31.7%로 높아지며 제조 현장의 고령화가 빠르게 진행 중이다. 제조업 고령화는 단순한 인력 구성 변화를 넘어 기술 전승 문제로 이어질 수 있다는 우려가 나온다. 도장·연마·용접·검사 등 일부 공정은 제품 형상과 표면 상태, 작업 각도와 순서 등에 따라 결과가 달라져 작업자의 오랜 경험을 통해 축적된 숙련도가 품질에 영향을 미친다. 이같은 노하우는 표준화된 매뉴얼만으로 전달하기 어려운 것으로 평가된다. 숙련 인력이 은퇴할 경우 작업 과정에서 축적한 암묵지도 함께 사라질 가능성이 있어 최근 제조 현장에선 숙련 기술을 데이터로 보존·활용하는 것이 주요 과제로 부상 중이다. 업계에 따르면 한국은 이미 산업용 로봇 활용 측면에선 높은 수준의 인프라를 갖추고 있다. 제조업 종사자 1만 명당 산업용 로봇은 약 1220대에 달한다. 그러나 기존 산업용 로봇은 정형화된 반복 작업에 강점을 가진 반면 작업 대상의 위치나 형상, 표면 상태가 달라지면 별도의 티칭과 보정 작업이 필요한 상황이다. 특히 표면처리처럼 제품별 편차가 크고 작업자의 판단이 많이 개입되는 공정은 자동화 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 기업 규모에 따른 스마트 제조 역량 차이도 존재한다. 2024년 스마트 제조혁신 실태조사에 따르면 중견기업의 스마트공장 도입률은 85.7%인 반면 소상공인은 18.6%에 그쳤다. 이에 제조업 자동화의 무게중심도 단순한 로봇 도입에서 제조 AI와 피지컬 AI, AI 팩토리 등으로 확대되는 양상이다. 피지컬 AI는 AI를 로봇과 센서, 비전, 3D 측정, 제어 소프트웨어 등 물리적 시스템과 결합해 실제 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 기업들의 관심도 높아지고 있다. 한국경영자총협회가 종사자 500인 이상 제조기업 100개사를 대상으로 실시한 피지컬 AI 도입 실태 및 인식 조사에선 응답 기업의 84%가 피지컬 AI를 이미 도입했거나 향후 도입할 예정이라고 답했다. 제조업 고령화와 인력난, 생산성 개선 요구가 맞물리면서 관련 기술 수요가 확대되는 것으로 풀이된다. 글로벌 로봇 경쟁에서도 현장 데이터의 중요성이 커지고 있다. 제조·물류·로봇 현장에서 작업 데이터를 확보하고 이를 AI 모델 개선에 다시 활용하는 이른바 '데이터 플라이휠' 구조가 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있어서다. 제조 현장에서 얼마나 많은 작업 데이터를 확보하고 실제 공정 자동화에 활용할 수 있느냐가 제조 AI 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이런 흐름 속에서 금융 스마트 플랫폼 전문기업 핑거도 제조 AI와 로봇 지능화 사업으로 영역을 확대 중이다. 금융 IT와 데이터 처리, 플랫폼 구축, AI 서비스 개발 등을 주력으로 해온 핑거는 최근 표면처리 공정에 특화된 산업용 로봇 지능화 솔루션 기업 미켈로로보틱스의 지분 79.48%를 인수했다. 미켈로로보틱스는 작업자의 동작 기록과 CAD·3D 스캔 기반 로봇 경로 생성, 비전·3D 측정을 활용한 오차 보정 기술 등을 보유 중이다. 숙련 작업자의 동작을 데이터화하고 제품 형상과 현장 오차, 표면 상태 등을 반영해 로봇의 작업 경로를 생성·수정하는 방식이다. 핑거는 미켈로로보틱스의 표면처리 자동화 기술에 자사 데이터·AI 플랫폼 역량을 연계해 제조 AI 솔루션의 현장 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 대기업 양산 라인에서 축적한 적용 경험을 토대로 중견·중소 제조기업에도 적용할 수 있는 표준화 솔루션을 마련해 제조 현장의 자동화·지능화 수요에 대응한다는 목표다. 업계 관계자는 "한국 제조업은 높은 로봇 도입 기반을 갖추고 있지만, 숙련공 의존도가 높은 일부 공정에선 여전히 자동화와 데이터화가 과제로 남아 있다"며 "숙련 인력이 은퇴하기 전 현장의 작업 지식을 데이터로 전환하고 이를 AI와 로봇 제어 기술에 연결하는 것이 제조 AI 적용의 핵심 과제"라고 말했다.

2026.08.27 09:01한정호 기자

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