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'피지컬AI'통합검색 결과 입니다. (218건)

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잠실 달군 젠슨 황, 이번엔 두산과 AI팩토리 손잡았다

두산그룹이 엔비디아와 피지컬AI, 로보틱스, AI팩토리 분야에서 전방위 협력을 추진한다. 두산은 에너지, 로보틱스, 전자소재 등 핵심 사업 전반에서 엔비디아와 협력을 확대하기로 했다고 8일 밝혔다. 지능형 로보틱스, 에너지 솔루션, 고성능 전자소재 등 두산의 주요 사업이 엔비디아가 추진하는 AI팩토리와 맞닿아 있다는 점이 이번 협력의 배경이라고 회사 측은 설명했다. 양사는 두산의 제품·기술·제조 역량을 엔비디아의 가속 컴퓨팅과 피지컬AI 플랫폼에 접목하는 방향으로 협력을 강화할 예정이다. 박정원 두산그룹 회장은 “두산그룹은 오랜 기간 축적한 제조 역량을 바탕으로 에너지, 로보틱스, 첨단소재 분야에서 AI 시대에 필요한 기술을 발전시켜 왔다”며 “AI팩토리 시대를 맞아 사업 분야별 AI 적용과 새로운 사업 기회 발굴에 엔비디아와의 협력이 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 “한국은 세계적인 제조업 중심 국가”라며 “세상을 건설하고 이동시키며 에너지를 공급하는 기업들에게 피지컬AI는 새로운 성장 기회가 될 것”이라고 말했다. 이어 “엔비디아 DSX와 피지컬AI를 두산의 에너지, 로보틱스, 첨단소재 사업과 결합하면 지능형 로봇, 자율 산업 장비, 차세대 인프라 등 AI 시대 핵심 분야에서 새로운 성장 동력을 확보할 수 있을 것”이라고 밝혔다. DSX는 컴퓨팅 네트워크, 스토리지, 전력 등을 통합한 엔비디아의 AI팩토리 설계 아키텍처다. 에너지 분야에서는 두산에너빌리티의 가스터빈과 소형모듈원전(SMR), 두산퓨얼셀의 수소연료전지 등이 엔비디아의 DSX AI팩토리 플랫폼에 활용될 것으로 기대된다. 양사는 AI팩토리 구축에 필요한 전력 공급 설계, 발전설비 최적화, 저탄소 전원 확보 등으로 협력 범위를 넓혀갈 계획이다. 로보틱스 분야에서는 두산로보틱스가 엔비디아의 이삭 심, 이삭 랩, 코스모스 월드 모델, 뉴튼, 젯슨 토 기반 엣지 디바이스 등을 활용해 에이전틱 로봇 운영체제를 개발하고 있다. 양사는 이를 바탕으로 디팔레타이징과 샌딩 등 정밀 작업을 수행하는 산업용 로봇 솔루션 개발을 논의 중이다. 두산로보틱스는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 판단한 뒤 작동할 수 있도록 인식, 추론, 시뮬레이션 기능을 고도화하는 데 협력할 예정이다. 두산은 로보틱스 협력을 두산밥캣 건설, 조경, 농업, 물류 장비로도 확대할 계획이다. 엔비디아의 피지컬AI 기술을 장비에 접목해 산업 현장에 특화된 월드 모델 개발을 가속화하고, 장비가 다양한 작업 환경을 자율적으로 인식·판단·수행할 수 있도록 한다는 구상이다. 이를 통해 컴팩트 자율 장비 시장의 기술 표준을 선도하고 관련 생태계 구축에도 기여한다는 방침이다. 전자소재 분야에서는 두산 전자BG가 엔비디아의 차세대 AI 데이터센터 인프라와 관련한 협력 기회를 모색한다. 두산 전자BG는 엔비디아 AI 인프라에 사용되는 인쇄회로기판(PCB)의 핵심 소재인 동박적층판(CCL)을 생산하고 있다. CCL은 AI 가속기의 안정적인 작동에 필요한 핵심 소재로, AI 데이터센터 확산에 따라 수요가 늘고 있다. 두산은 생산 확대를 위해 2028년 양산을 목표로 태국에 신규 생산기지를 구축하고 있다. 한편 이번 협력 발표는 젠슨 황 CEO의 방한 일정과 맞물려 대중적 관심도 끌었다. 젠슨 황 CEO는 전날인 7일 서울 잠실야구장에서 열린 두산베어스 홈경기에서 시구자로 나섰다. 엔비디아는 이날 잠실구장에 BBQ 치킨 113마리를 주문한 것으로 알려져, 지난해부터 이어진 '치맥' 행보와 함께 국내 산업계와 대중의 관심을 동시에 모았다.

2026.06.08 08:30류은주 기자

피지컬 AI로 만든 비행사 로봇 "조종사처럼 하늘 난다"

스스로 전문 지식을 학습하고, 실제 비행 상황에 실시간 대응할 수 있는 피지컬 인공지능(AI)형 비행 조종사 로봇이 공개돼 관심을 끌었다. KAIST는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구팀이 인간형 조종사 로봇 '파이봇(PIBOT)'을 기반으로 하는 항공기 자율조종 프레임워크가 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)으로부터 지난해 이 매거진에 게재된 논문 가운데 '최우수 논문'으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이 매거진은 IEEE(미국 전기전자공학자협회) 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 학술 잡지다. IF(임팩트 팩터)는 7.1이다. 심현철 교수는 "인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다"고 말했다. 기존 로봇이 걷고 단순한 물체 조작을 하는데 머무는 반면, '파이봇'은 인간을 위해 설계된 실제 조종석 환경에서 전문적인 절차와 판단이 필요한 임무를 수행할 수 있다는 점이다. 특히, 로봇에 맞는 환경으로 개조하지 않은 점도 특색이다. 로봇이 기존 환경을 이해하고 다루도록 설계했다. 기술 개발은 지난 2021년부터 2023년까지 1단계 연구가 진행됐다. 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 조종사 로봇 개발을 진행 중이다. 사업 지원은 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로부터 57억원을 받았다. 연구팀은 그동안 가장 어려웠던 점에 대해 "인간 조종석에 바로 적용 가능한 등신대 휴머노이드 하드웨어를 설계하고, 그 안에 구동기와 전선, 센서, 컴퓨팅 장치 등을 모두 집적하는 일이었다. 아직도 이 문제를 모두 해결한 것은 아니다"라며 "또한 실제 항공기에 이를 적용한 후 비행시험으로 검증해야 하는데, 인간형 로봇을 이용한 항공기 조종은 기존 항공법규에 해당사항이 없어 승인이 어려웠다"고 덧붙였다. 연구는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다.

2026.06.05 19:33박희범 기자

[유미's 픽] 작년 경주 빅딜서 빠졌던 LG…구광모, 젠슨 황과 'AI 판' 다시 짜나

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 LG그룹과 엔비디아의 인공지능(AI) 협력 구도에 관심이 쏠리고 있다. 지난해 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드를 중심으로 짜인 엔비디아의 한국 AI 인프라 협력에서 응용 분야 파트너로 참여했던 LG가 이번 회동을 계기로 그래픽처리장치(GPU) 확보와 피지컬 AI, AI 데이터센터 분야에서 역할을 키울지 주목된다. 5일 재계에 따르면 황 CEO는 이날 저녁 서울 마포구 홍대 인근 식당에서 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등과 만찬 회동을 갖는다. 재계에선 황 CEO가 방한 기간 동안 서울 여의도 LG트윈타워와 현대차그룹 양재 사옥을 방문할 가능성도 거론되고 있다. LG 방문이 이뤄질 경우 구 회장을 비롯해 LG전자, LG이노텍, LG유플러스, LG AI연구원 등 주요 계열사 경영진이 배석할 가능성이 제기된다. 피지컬 AI와 AI 데이터센터, 전장·로보틱스, 소버린 AI 등 협력 의제가 계열사별로 걸쳐 있기 때문이다. 업계에선 구 회장과 황 CEO의 만남을 계기로 LG가 엔비디아 생태계 안에서 향후 어떤 역할을 맡을지 주목하고 있다. 앞서 지난해 10월 경주에서 발표된 엔비디아의 한국 AI 인프라 협력은 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드를 중심으로 진행된 바 있다. 당시 정부가 5만 장, 삼성·SK·현대차가 각각 5만 장, 네이버클라우드가 6만 장 등 총 26만 장 규모 GPU 확보 계획이 공개됐다. LG는 당시 대규모 GPU 확보 주체로 전면에 나서지는 않았다. 대신 로보틱스와 의료, 소버린 대형언어모델(LLM), 6G 등 응용 분야 협력 파트너로 이름을 올렸다. LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 활용해 스타트업과 학계의 암 진단 연구 생태계를 지원하고 엔비디아 네모 트론 등을 활용한 소버린 거대언어모델(LLM) 개발에도 참여하는 방식이었다. 이번 황 CEO 방한은 LG가 엔비디아와의 협력 범위를 응용 분야에서 AI 인프라와 산업 현장 적용 영역으로 넓히는 계기가 될 수 있을 것으로 보인다. 엔비디아가 GPU 공급을 넘어 AI 팩토리, 로보틱스, 디지털트윈, 소버린 AI 플랫폼으로 사업 영역을 확장하고 있는 만큼 가전, 제조, 로봇, AI 모델, 데이터센터 역량을 갖춘 LG와 접점이 커질 수 있을 것으로 예상된다. GPU 확보 규모도 시장의 관심사다. 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드가 지난해 대규모 GPU 확보 계획을 밝힌 만큼 LG가 이번에 별도 물량을 확보할지, 확보한다면 어느 계열사를 중심으로 활용할지가 관전 포인트다. 업계에선 LG전자의 로봇·스마트팩토리, LG AI연구원의 엑사원, LG CNS의 AI 데이터센터·기업 AX 사업 등을 잠재 수요처로 거론하고 있다. 다만 구체적인 GPU 수량과 도입 방식은 아직 확인되지 않았다. GPU를 직접 구매할지, 클라우드 방식으로 활용할지, 계열사별로 배분할지도 변수다. 엔비디아 최신 GPU 공급이 전 세계적으로 빠듯한 만큼 실제 도입 시점과 물량 배정도 협상 과정에서 주요 쟁점이 될 전망이다. 가장 직접적인 협력 축은 피지컬 AI가 될 것으로 보인다. 피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리 장비처럼 현실 세계에서 움직이는 기계에 AI를 적용하는 분야다. 엔비디아는 아이작, GR00T, 옴니버스 등 로보틱스·디지털트윈 플랫폼을 앞세워 피지컬 AI 생태계를 넓히고 있다. LG전자도 해당 분야 핵심 계열사로 꼽힌다. LG전자는 가전과 홈 로봇, 스마트홈, 전장, 제조 현장을 보유하고 있다. 엔비디아의 로보틱스 플랫폼과 LG전자의 제품·제조 역량이 결합될 경우 가정용 로봇과 산업용 로봇, 스마트팩토리 분야에서 협력 여지가 커진다. LG이노텍도 협력 후보로 거론된다. LG이노텍은 전장 카메라 모듈과 센싱 부품, 반도체 기판 등 부품 사업을 갖고 있다. 피지컬 AI가 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 장비로 확산될수록 센서와 카메라, 고성능 기판 수요가 커질 수 있어 엔비디아 생태계와의 접점이 넓어질 수 있다. LG AI연구원도 핵심 축이다. 엑사원 고도화에는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라와 추론 최적화 기술이 필요하다. LG AI연구원이 엑사원을 기반으로 소버린 AI와 산업 특화 모델 개발을 추진하는 만큼 엔비디아 GPU와 소프트웨어 생태계 활용은 모델 경쟁력 강화와 서비스 확장에 중요한 변수로 꼽힌다. LG CNS의 역할도 부각되고 있다. LG CNS는 로봇 하드웨어를 직접 만들지는 않지만 로봇 학습, 관제, 운영, 산업 현장 적용, 스마트팩토리 구축 등 기업용 피지컬 AI 구현 영역과 맞닿아 있다. LG전자가 로봇 제품과 하드웨어, 로봇용 AI 모델 개발을 맡는다면, LG CNS는 이를 제조·물류·산업 현장에 적용하고 운영하는 실행축을 맡을 수 있다. AI 데이터센터 분야도 협력 가능성이 큰 영역이다. AI 가속기 성능이 높아질수록 발열과 전력 소모가 데이터센터 운영의 핵심 변수로 떠오르고 있어서다. LG전자의 고효율 칠러, LG에너지솔루션의 에너지저장장치(ESS), LG CNS의 데이터센터 구축·운영 역량은 엔비디아가 추진하는 AI 팩토리 확산 전략과 맞물릴 수 있다. 이에 GPU 공급을 넘어 냉각·전력·운영까지 묶은 AI 인프라 패키지에서 LG그룹의 역할이 커질 수 있을 것으로 전망된다. LG유플러스도 잠재 협력 축으로 꼽힌다. 통신망과 데이터센터, 클라우드 인프라를 보유한 만큼 엔비디아 GPU 기반 AI 서비스 확산 과정에서 기업용 AI 인프라와 네트워크, 6G 협력 등으로 접점이 생길 수 있다. 지난해 엔비디아의 한국 AI 협력 구도에서도 LG유플러스는 6G와 AI 무선접속망 분야 협력 파트너로 이름을 올렸다. 재계에선 이번 황 CEO 방한을 LG AI 전략의 분기점으로 보고 있다. 이날 저녁 만찬이 국내 주요 그룹 총수들과의 네트워킹 성격이라면, LG트윈타워 방문은 LG전자, LG이노텍, LG유플러스, LG AI연구원, LG CNS 등 계열사별 협력 방향을 구체화하는 자리가 될 수 있어서다. 업계 관계자는 "LG는 로봇과 제조, AI 모델, 데이터센터 역량을 함께 보유한 만큼 엔비디아 입장에서도 피지컬 AI 확산을 위한 협력 파트너로 볼 여지가 있다"며 "이번 만남은 LG가 엔비디아 생태계 안에서 어떤 역할을 맡을지 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.05 17:39장유미 기자

젠슨 황, 김택진 엔씨 대표 만난다…'아이온' 인연 '피지컬 AI'로 이을까

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 김택진 엔씨 대표와 만난다. 2일 게임 업계에 따르면 두 대표는 오는 7일 서울에서 전격 회동을 갖고 구체적인 기술 교류를 모색할 예정이다. 젠슨 황 CEO는 오는 4일 저녁 한국에 입국해 5일 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등 주요 그룹 총수들과 만날 계획이다. 김 대표와의 만남은 이와 별개로 조율된 단독 일정으로, 두 회사의 오랜 파트너십이 반영된 것으로 풀이된다. 양사의 인연은 지난 2008년 11월 엔씨가 대표작 '아이온' 공개시범서비스(OBT)에 맞춰 '아이온 그래픽카드'를 출시하며 시작됐다. 지난해 10월 서울에서 열린 '엔비디아 지포스 게이머 페스티벌'에는 엔씨가 국내 게임사 중 유일하게 참가하기도 했다. 당시 행사에서 엔씨는 신작 '아이온 2'와 '신더시티' 시연 부스를 운영하며 협력을 과시했다. 또한 지난해 8월 독일 쾰른에서 열린 '2025 게임스컴'과 11월 부산 '지스타 2025'에서도 엔비디아와 제휴해 부스를 운영하며 그래픽 기술 동맹을 입증한 바 있다. 업계에서는 이번 회동의 핵심 의제로 '피지컬 AI'를 꼽고 있다. 엔비디아가 산업 전반에서 피지컬 AI를 핵심 사업으로 육성 중인 가운데, 엔씨 역시 자회사 NC AI를 주축으로 관련 시장 공략에 적극적으로 나서고 있기 때문이다. 실제 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 맺고 국방과학연구소(ADD)의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 국책 과제 최종 사업자로 선정됐다. 이 사업에서 로봇이 물리 법칙을 학습하는 '월드모델' 개발을 총괄하고 있다. 이 밖에도 삼성SDS, 씨메스, 포스코DX 등과 로봇 지능화 기술을 공동 개발 중이다. 가상 세계 구현과 시뮬레이션 기술을 축적해 온 두 회사가 피지컬 AI 영역에서 새로운 시너지를 낼 수 있을지 이목이 쏠린다. 한편 넥슨, 크래프톤, 넷마블 등 타 게임사 대표와 젠슨 황 CEO의 미팅은 현재까지 없는 것으로 확인됐다. 다만 향후 추가 만남이 이뤄질 가능성은 남아있는 상태다.

2026.06.02 15:10정진성 기자

엔비디아, 현실 이해하는 '코스모스 3' 출시…월드 모델 생태계 확장

엔비디아가 로봇·자율주행차 개발에 필요한 인공지능(AI) 모델을 개방형으로 출시했다. 엔비디아는 1일 '컴퓨텍스 2026' 기간 동안 열린 '엔비디아 GTC 타이베이'에서 개방형 월드 파운데이션 모델 '엔비디아 코스모스 3'를 공개했다고 1일 밝혔다. 코스모스 3는 비전 추론과 월드 생성, 행동 예측을 한 시스템에 결합한 피지컬 AI용 모델이다. 코스모스 3는 텍스트와 이미지, 영상, 주변 소리, 행동을 이해하고 생성할 수 있는 완전 개방형 옴니모델이다. 엔비디아는 이 모델이 피지컬 AI 학습과 평가 주기를 수개월에서 수일로 줄일 수 있다고 설명했다. 이 모델은 혼합 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 작동한다. 추론 트랜스포머와 전문가 생성 트랜스포머를 결합해 객체 상호작용과 움직임, 시공간 관계를 이해한 뒤 영상과 행동 궤적을 생성하는 식이다. 엔비디아는 코스모스 3를 텍스트와 이미지, 영상, 소리, 행동 궤적을 포함한 대규모 멀티모달 피지컬 AI 데이터셋으로 학습시켰다. 개발자는 이를 비전 언어 모델과 월드 모델, 비디오 파운데이션 모델, 월드 액션 모델 백본으로 활용할 수 있다. 코스모스 3는 개방형 모델 중 여러 피지컬 AI 벤치마크에서 1위를 기록한 것으로 나타났다. 월드 생성 정확도 부문에서는 아티피셜 애널리시스, 피직스-IQ, PAI-벤치, R-벤치에서 상위 성과를 냈으며, 행동 정책과 비전 이해 평가에서도 상위권에 올랐다. 엔비디아는 개발 목적에 따라 코스모스 3 제품군을 나눠 제공한다. '코스모스 3 슈퍼'는 높은 물리 정확도와 생성 품질이 필요한 로보틱스와 자율주행차 모델 사후 학습용이다. '코스모스 3 나노'는 빠른 영상·행동 추론용이다. 실시간 엣지 추론을 위한 '코스모스 3 엣지'는 추후 출시된다. 엔비디아는 코스모스 생태계 확대를 위해 '엔비디아 코스모스 연합'도 출범했다고 밝혔다. 애자일로봇을 비롯한 블랙포레스트랩스, 제너럴리스트, 런웨이, 스킬드 AI 등이 창립 회원사로 참여한다. 코스모스 플랫폼은 로보틱스와 물리, 인간 동작, 자율주행, 창고 안전, 공간 추론용 데이터셋도 제공한다. 신경망 기반 장면 재구성, 결함 이미지 생성, 영상 증강을 위한 피지컬 AI 에이전트 스킬도 포함됐다. 현재 코스모스 3 슈퍼와 코스모스 3 나노는 이용 가능하다. 개발자는 엔비디아 빌드에서 모델을 시험하고 허깅페이스에서 개방형 모델을 내려받을 수 있다. 깃허브와 허깅페이스 디퓨저스를 통해 모델 맞춤화와 합성 데이터 생성도 가능하다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자"CEO)는 "멀티모달 추론 언어와 비전, 월드 모델의 혁신 덕분에 피지컬 AI 빅뱅이 눈앞으로 다가왔다"며 "코스모스 3 개방형 프런티어 옴니모델 제품군은 개발자들이 물리 세계를 인식하고 추론하며 계획하고 행동하는 로봇, 자율주행차, 비전 AI를 구축할 수 있도록 세대적 도약을 제공한다"고 밝혔다.

2026.06.01 16:02김미정 기자

SKT, 엔비디아와 피지컬AI 핵심기술 협력 성과 공개

SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용하고, 이를 복잡한 대규모 제조 환경에 최적화했다고 1일 밝혔다. 대만에서 열린 'GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC) 타이베이' 기조연설에서 SK텔레콤은 엔비디아의 주요 피지컬AI 분야 파트너로 소개됐다. 기조연설에서는 SK텔레콤의 디지털트윈 기술이 공개됐다. 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK텔레콤과 SK하이닉스가 반도체 제조 공정에 디지털 트윈을 제조 현장에 도입한 사례가 대표적이다. SK하이닉스는 '자율형 공장 2030' 구축 목표에 따라 지난해 SK텔레콤과 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용하는 기술 검증(PoC)을 완료했고, 단계적으로 상용화를 진행할 계획이다. 디지털 트윈은 실제 공장과 설비 등을 가상 공간에 구현해 시뮬레이션을 통해 공정 변경, 설비 배치 등 영향을 사전에 검증하는 기술이다. 가상 환경에서 여러 시나리오를 시험해 볼 수 있어, 시행착오를 줄이고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 핵심 피지컬 AI 기술로 주목받고 있다. SK텔레콤은 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비, 공간 구조 등 다양한 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화 지능화해 처리하는 '에이전틱 디지털 트윈 모델링' 기술을 개발했다. 이를 통해 제조 현장의 디지털 트윈 구축과 운영 과정에서 발생하는 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 작업의 효율성을 높일 수 있다. 특히 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D장면의 로딩 속도, 실행 성능, GPU 및 메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 통해 반도체 팹처럼 복잡하고 데이터 규모가 큰 제조환경에서도 안정적이고 확장 가능한 디지털 트윈 환경을 구현할 계획이다. SK텔레콤은 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 기업에서 필요로 하는 전 영역의 AI 설루션을 갖춘 풀스택 AI 사업자로서 공공 및 기업 대상으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼디지털트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SK텔레콤은 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SK텔레콤 피지컬AI 담당은 “SK텔레콤은 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”고 말했다. 이어 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.06.01 15:17박수형 기자

엔비디아 커넥트 파트너 '노타', 산업 현장 위한 피지컬 AI 박차

노타가 엔비디아의 생성형 인공지능(AI) 기반 영상 검색·요약 기술을 바탕으로 AI 영상관제 시장 공략에 속도를 낸다. 노타는 엔비디아 VSS(Video Search and Summarization)를 기반으로 자사 영상관제 솔루션 노타 비전 에이전트(NVA)를 고도화하고, 산업안전·교통관제 등 실제 현장 적용을 확대한다고 1일 밝혔다. NVA는 비전언어모델(VLM)을 기반으로 영상 속 상황과 맥락을 이해하고, 관제자가 필요한 정보를 자연어 기반으로 검색·요약·보고할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 영상관제 솔루션이다. 노타와 엔비디아는 영상 검색·요약·질의응답 같은 기본 기능을 넘어 산업안전·교통관제 각 도메인에서 영상 데이터가 실질적인 의사결정으로 연결되는 AI 전환(AX)을 현장에서 함께 실현할 방침이다. 우선 교통관제 분야에서 노타는 대전지방국토관리청에서 운영하는 교통 관제시스템에 NVA를 구축했다. 도로 위 CCTV를 통해 사고, 화재, 장애물 등 돌발상황을 실시간으로 검지하고 돌발 이벤트에 따른 차선별 교통정보, 대응 상황을 자동으로 요약하고 리포팅한다. 해당 시스템은 국토교통부 지능형교통체계(ITS) 기본 성능평가에서 99% 정확도(최상급)를 획득했다. 산업안전 분야에서도 엔비디아 VSS 기반 NVA 적용이 확대되고 있다. 노타는 코오롱베니트와 함께 코오롱인더스트리 김천2공장에 NVA를 적용했다. NVA는 작업자 안전, 위험 구역 모니터링, 안전 수칙 위반 가능성 선별 등 산업안전 목적의 영상관제에 활용된다. VSS 기반 영상 검색·요약 기능을 바탕으로 위험 상황을 빠르게 식별하고 관제자가 필요한 정보를 자연어 기반으로 요약·보고할 수 있도록 지원한다. 채명수 노타 대표는 "대전지방국토관리청과 코오롱베니트 산업안전 사례처럼 실제 현장에서 검증된 적용 사례를 확대해 엔비디아와 함께 글로벌 영상 AI 에이전트 시장을 넓히겠다"고 말했다.

2026.06.01 10:00이나연 기자

포스코DX-NC AI, '피지컬AI 지능화' 기술 공동 개발

포스코DX가 NC AI 손잡고 산업현장 로봇 지능화 기술 개발에 나섰다. 포스코DX는 지난 29일 NC AI 판교 본사에서 AI 기반 로봇 자율작업 체계 구현을 위한 업무협약을 체결했다고 31일 밝혔다. 협약식에는 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장과 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO) 등 양사 관계자들이 참석했다. 이번 협력 핵심은 포스코DX 로봇 시뮬레이션·제어 기술과 NC AI의 AI 모델 개발 역량을 결합하는 것이다. 두 기업은 이를 바탕으로 산업현장에 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델을 공동 개발한다. 포스코DX는 산업현장에 투입될 로봇 모션 플래닝과 제어 시뮬레이션 검증을 맡는다. 로봇이 실제 현장에서 안정적으로 움직일 수 있도록 디지털 트윈 기반 가상 테스트 환경도 구성해 제공한다. NC AI는 로봇 파운데이션 모델에 적용될 AI 모델 개발을 담당한다. 산업현장 데이터를 수집·분석해 로봇이 다양한 작업 상황을 이해하도록 지원할 방침이다. 비전·언어·행동 모델을 적용해 판단력과 작업 정확도를 높일 계획이다. 두 기업은 디지털 트윈 기반 비전·언어·행동 시뮬레이션 환경 구축과 안정화 작업에서도 협력한다. 실제 현장 투입 전 가상 환경에서 로봇의 동작과 작업 수행 가능성을 검증해 적용 리스크를 낮추겠다는 구상이다. 로봇 파운데이션 모델이 적용되면 산업용 로봇은 시각 정보와 언어 지시를 동시에 이해할 수 있다. 작업 상황을 스스로 해석하고 판단해 작업물 위치 편차나 장비 간 인터페이스 차이에도 유연하게 대응할 수 있다. 이는 기존 산업용 로봇의 룰 기반 제어 방식이 갖던 한계를 보완하는 방향이다. 정해진 절차를 반복하는 수준을 넘어 산업현장에서 자주 발생하는 비정형 작업까지 처리할 수 있다는 의미다. 최근 피지컬AI 생태계는 로봇 파운데이션 모델과 물리 기반 시뮬레이션을 중심으로 빠르게 확장하고 있다. 특히 비전·언어·행동 모델은 로봇이 보고 이해한 뒤 행동하는 체계를 구현하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 포스코DX는 로봇자동화센터 중심으로 산업현장 로봇 자동화 기술을 고도화하고 있다. 시뮬레이션 기반 검증과 표준화 모델 구축을 통해 산업용 로봇의 안정성과 적용 속도를 높이는 데 집중하고 있다. 이기종 로봇 운영 플랫폼 개발도 추진 중이다. 다양한 로봇을 통합 관리하고 실시간 데이터 분석을 통해 운영 효율성을 높이는 것이 목표다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "이번 협력을 통해 범용 로봇 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 김민재 NC AI CTO는 "범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다"며 "이번 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.05.31 18:43김미정 기자

노타, 퀄컴 엣지 디바이스서 '피지컬 AI' 속도 7배 높였다

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

2026.05.29 14:50이나연 기자

[현장] 세계 첫 피지컬 AI 패션쇼…"인간과 로봇의 공존을 입히다"

갤럭시코퍼레이션이 세계 최초 피지컬 AI 패션쇼를 열고 인간과 로봇이 공존하는 미래 비전을 공개했다. 갤럭시코퍼레이션은 28일 서울 강동구 갤럭시 로봇 파크에서 '마하33(MACH 33) : 피지컬 AI 패션쇼'를 개최했다. 이번 패션쇼는 로봇 기술 시연이나 일회성 퍼포먼스를 넘어 인간의 철학과 감성을 피지컬 AI에 투영한 새로운 형태의 미래형 런웨이로 꾸며졌다. 우주 향한 '마하33'에 담은 공존 메시지 이날 패션쇼에선 갤럭시코퍼레이션이 론칭한 로봇 패션 브랜드 '마하 33(MACH 33)'이 소개됐다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표는 "브랜드명 '마하33'에 인간이 지구를 벗어나 우주로 진출하는 데 필요한 최소 속도라는 의미를 담았다"며 "인간과 로봇이 공존하는 세상을 꿈꾸며 이 브랜드를 선보이게 되었다"고 브랜드명을 소개했다. 물리적 한계를 넘어 우주로 향하듯 인간과 로봇이 함께 살아가는 새로운 미래로 도약하겠다는 비전을 상징한다. 이어 "언젠가는 누구나 핸드폰을 하나씩 가지고 있는 것처럼 로봇과 함께하는 세상이 올 것"이라며 "사람이 로봇의 패션을 따라 입고, 로봇이 사람의 옷을 입으며 자신만의 패션을 공유하는 미래가 곧 올 거라 믿는다"고 포부를 밝혔다. 마하33의 첫 타겟은 어린이로 설정됐다. 빠르면 올해 연말 안에 실제 판매 및 론칭을 준비 중이다. 최 대표는 "어린아이들이 본인의 로봇과 함께 걸어 다니고 춤을 추며 패션을 공유할 때 분명히 감성이 공유될 것"이라며 "로봇이 가진 따뜻함을 아이들은 분명히 느낄 수 있다"고 덧붙였다. 사랑, 행복, 가족… 10가지 철학 담은 로봇 의상 이번 쇼에서 선보인 의상은 총 10벌이다. 사랑, 행복, 꿈, 사상, 가족, 무한, 초인류, 마하, 사람, 우주 등 갤럭시코퍼레이션의 10가지 핵심 철학을 바탕으로 기획되었다. 무대 위에서는 의상을 착용한 모델과 10대의 로봇이 스스로 움직이며 춤을 추는 자동화 퍼포먼스를 선보였다. 안무가의 움직임을 로봇에 입혀 차가운 금속의 로봇이 인간 고유의 가치인 사랑과 행복을 실현하는 상상력을 콘텐츠로 시각화했다는 설명이다. 패션쇼 외에도 사람이 로봇을 직접 조종해 경쟁하는 '로봇 킥복싱' 대회도 함께 열렸다. 수십 번의 시행착오 끝에 완성된 '공학적 로봇 패션' 최 대표는 로봇에 맞춘 의상을 제작하기 위해 사람과 다른 구조와 배터리 발열 문제를 해결하기 위해 '공학적 보안 설계'를 도입했다고 밝혔다. 그는 "로봇은 사람과 체형이 다르고 내장된 배터리가 있다"며 "의상이 배터리 부위를 가리면 발열 속도가 빨라져 80도 이상을 넘어가게 되고 결국 로봇이 멈춰버린다"고 설명했다. 갤럭시코퍼레이션은 수십 번의 반복 테스트 끝에 로봇이 과열되어 멈추는 현상을 방지하는 공학적 의상을 구현해 내는 데 성공했다. 약 6~7개월 동안 본질적인 고민을 거듭하며 준비한 결과물이다. 최용호 대표는 "우리가 고민하는 AI의 미래는 피지컬 AI를 넘어선 '감성 AI(Emotional AI)'에 있다"며 "로봇도 사람처럼 마음이 따뜻하고 서로 다 개성을 가진 채 사랑까지 나누는 세상이 올 것이라 믿는다"고 말했다. 이어 "마하33은 'AI를 두려워할 것인가, 공존할 것인가'에 대한 갤럭시의 답"이라며 "우리는 단순히 기술을 만드는 기업이 아니라 인간과 기술이 가장 아름답게 공존하는 미래를 설계하고 있다"고 강조했다.

2026.05.28 17:55남혁우 기자

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

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

2026.05.28 17:39이나연 기자

ETRI 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0 공개

한국전자통신연구원(ETRI)이 오는 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0과 데이터셋을 공개한다. ETRI는 28일 서울 양재 엘타워 엘하우스홀에서 'AI 최종병기, 피지컬 AI로 가는 길'을 주제로 창립 50주년 기념 두 번째 포럼을 개최했다. 이날 행사에는 이도규 과기정통부 정보통신정책실장과 김승환 LG AI연구원 상무, 박종우 서울대 교수, ETRI 김명주 및 유원필 소장을 비롯한등 산·학·연·관 전문가 200여 명이 모인 가운데 진행됐다. 이 포럼에서 네 번째 연사로 나선 유원필 인공지능창의연구소장은 "ETRI는 현재 브레인 중심으로 기술 개발을 진행중"이라며 로봇 파운데이션 모델 공개 일정을 밝혔다. 유 소장은 'AI 로봇 경쟁력 강화 방안과 ETRI의 역할'을 주제로 강연하며 "로봇 가치의 30% 이상이 브레인이다. 또 지능중심 공급망 재편이 예상된다. 피지컬 AI 등 지능중심 전략을 제안할 필요가 있다"고 강조했다. 유 소장은 한국 AI 경쟁력을 분석하며 "AI 원천 기술 분야 역량 수준은 선도국 대비 19%, 로봇지능 분야 기술(AI, 데이터, 학습플랫폼, 시스템SW) 역량은 선도국 대비 50%"라며 "생태계도 로봇지능 분야는 초기 단계다. 강력한 혁신 주체도 없다. 로봇개발 사일로화가 진행되는 이유"라며 "자체적인 로봇지능 개발을 위한 기업도 태부족하다"고 지적했다. 한국의 로봇 지능경쟁 돌파구 방안으로 유 소장은 ▲메타 RFM(로봇 파운데이션 모델) 유연 로봇 지능 개발 ▲자율성장 AI로봇 (공생협력형) 생태계 구축 ▲로봇 범용지능과 전문지능 통합 및 확장과 개방형 플랫폼 구축 ▲데이터 전략 자산화 등을 제시했다. 유 소장은 또 "올해말까지 단체 표준이 나올 것"이라며 "오는 9월엔 로봇 파운데이션모델 V1.0과 데이터셋 공개, 오는 11월엔 자율성장 AI 로봇 참조 시스템을 선보일 것"이라고 말했다. 이에 앞서 첫 주제 발표에 나선 김승환 LG AI연구원 상무는 '피지컬 AI시대, 산업현장과 우리의 방향'에 대해 강연하며 산업현장 중심으로 AI현안을 풀었다. 김 상무는 에이전틱 AI현장 적용을 위해 해결해야할 일로 ▲시스템에대한 신뢰도와 투명성 확보 ▲지속적 자가학습을 통한 AI의 자율적 성능 고도화 ▲로우-레터러시 기반 현장 밀착형 '실시간 지능' 구현을 꼽았다. 또 "산업현장 전체 공정의 80%는 이미 자동화돼 있고, 케이블 체결과 같은 비정형 공정의 자동화율은 5% 미만이다. 비정형 작업은 ROI 확보가 어렵다"며 "그럼에도 산업현장에 피지컬 AI를 적용해야 할 것"이라고 언급했다. 이유로는 ▲유해물질 공정에서의 안전 ▲반복작업이지만 예외가 많은 공정 ▲고온, 고위험 작업을 제시했다. 두 번째 강연은 박종우 서울대 교수가 '피지컬 AI가 이끄는 산업 대전환'을 주제로, 세 번째 강연은 김명주 인공지능안전연구소장이 안전·권리·통제를 최우선 가치로 두는 'ETRI AI로봇 강령을 주제로 마이크를 잡았다. 이어진 패널토론에서는 김승환 LG AI연구원 상무, 박재형 KT 프론티어 AI랩 리더, 박종우 서울대 교수, 김민재 NC AI CTO, 유지환 KAIST 교수, 유원필 인공지능창의연구소장 등이 참여해 산·학·연 각 분야 관점에서 피지컬 AI 기술 융합과 산업 변화 방향을 폭넓게 논의했다. 한편 박세웅 ETRI 원장은 환영사에서 "주제에 쓰인 최종병기라는 단어가 마치 전쟁터 나가는 느낌이 든다. 이거 안되면 어떻게하나라는 절박감도 있다"며 “이 자리는 생성형 AI를 넘어 로봇·자율주행 등 물리 세계와 결합하는 '피지컬 AI' 시대를 준비하기 위해 마련한 자리"라고 강조했다.

2026.05.28 16:12박희범 기자

NC AI, 미래 전장 무인 로봇 '두뇌' 만든다

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

2026.05.28 08:05이나연 기자

[현장] "휴머노이드, 춤 잘춘다고 일까지 잘하진 않아"

"최근 휴머노이드가 춤을 추거나 달리는 모습은 쉽게 볼 수 있습니다. 하지만 제조·물류 현장에서 안정적으로 일하는 것은 또 다른 문제입니다. 단순히 잘 움직이는 로봇을 넘어 현장 데이터를 학습하고 작업을 배분, 관리하는 플랫폼이 뒷받침돼야 합니다." 손동신 LG CNS 위원은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 LG CNS AX 페어 2026에서 휴머노이드가 실제 제조·물류 현장에 안정적으로 투입되기 위한 조건을 제시했다. 손 위원은 최근 휴머노이드 기술이 빠르게 발전하고 있지만 산업 현장 적용은 또 다른 과제라고 짚었다. 걷고 뛰고 춤추는 능력만으로는 부족하고, 실제 제조·물류 현장에서 반복적인 작업을 수행하며 여러 대의 로봇이 동시에 협업할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "휴머노이드가 산업 현장에서 쓰이기 위해서는 사람처럼 움직이는 것을 넘어 일하는 방법을 배워야 한다"며 "기존 작업 매뉴얼과 현장 데이터를 로봇이 이해하고 스스로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. LG CNS는 이를 위한 해법으로 로봇 플랫폼 피지컬웍스(Physical Works)를 제시했다. 피지컬웍스는 로봇 학습 플랫폼 '포지(Forge)'와 운영 플랫폼 '바톤(Baton)'으로 구성된다. 포지는 로봇이 현장 작업을 익히는 학습 플랫폼이다. 작업자의 행동 데이터와 시뮬레이션 데이터를 수집·정제하고 이를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 학습시킨다. 학습이 끝난 모델은 검증을 거쳐 실제 로봇에 탑재된다. 바톤은 현장에 투입된 로봇을 통합 운영하는 플랫폼이다. 손 위원은 "바톤은 로봇 워크포스를 관리하는 작업반장 역할"이라며 "여러 제조사의 다양한 로봇에 작업을 배정하고 실시간으로 작업 순서와 이동 경로를 최적화한다"고 설명했다. 그는 휴머노이드 도입은 단순히 로봇 한두 대를 현장에 배치하는 데서 끝나는 문제가 아니라고 강조했다. 실제 생산 현장에서는 작업 순서와 동선이 시시각각 바뀌고, 여러 종류의 로봇과 사람, 설비가 동시에 움직이는 만큼 이를 실시간으로 조율할 수 있는 운영 체계가 필요하다는 설명이다. 손동신 위원은 "학습부터 운영, 유지보수, 성과 관리까지 로봇의 전체 라이프사이클을 연결하는 플랫폼이 필요하다"며 "궁극적으로는 변화하는 현장 상황에 맞춰 로봇이 스스로 판단하고 대응하면서 생산성과 효율을 극대화하는 '다이내믹 팩토리'를 구현하는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "LG CNS는 피지컬웍스를 통해 개별 로봇의 물리적 지능을 넘어 공장과 물류센터 전체가 하나의 지능처럼 작동하는 '피지컬 AI' 환경을 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.27 17:33남혁우 기자

코아시아씨엠, "피지컬 AI용 심도카메라 개발 착수"

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

2026.05.27 11:47이기종 기자

현대로템, HR-셰르파에 '말로 하는 지휘통제' 입힌다

현대로템이 피지컬 AI를 활용한 무인로봇 기술 개발에 속도를 낸다. 현대로템은 산업통상부와 국방과학연구소(ADD)가 각각 추진하는 무인로봇 관련 국책 연구개발 과제 2건의 수행 사업자로 최종 선정됐다고 26일 밝혔다. 선정된 과제는 '자연어 명령 기반 이종·다중 로봇 통합 관제 시스템'과 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템'이다. 산업부 과제는 다양한 무인로봇을 사람의 말과 문자 명령으로 제어하는 통합 관제 소프트웨어를 개발하는 사업이다. 지금까지는 운용자가 무인로봇을 조종하려면 별도 원격 장비를 사용해 정해진 형식의 명령을 입력해야 했다. 앞으로 통합 관제 시스템이 구현되면 적은 인력으로도 서로 다른 무인 플랫폼을 동시에 운용할 수 있을 것으로 기대된다. 현대로템은 이번에 개발하는 관제 기술을 다목적무인차량 HR-셰르파와 다족보행로봇에 적용할 계획이다. 여러 대의 HR-셰르파와 다족보행로봇을 하나의 군집 단위로 운용하는 지휘통제체계를 만들고, 이를 단계적으로 고도화한다는 구상이다. 산업부 과제는 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업으로 추진된다. 연구개발에 그치지 않고 실제 사업화 가능성을 중점적으로 보는 사업인 만큼, 상용화에 가까운 기술 완성도가 요구된다. ADD 과제는 무인로봇의 성능을 가상환경에서 시험할 수 있는 디지털 트윈 시뮬레이터와 모듈형 무인로봇 플랫폼을 개발하는 데 초점이 맞춰져 있다. 실제 장비를 투입하기 전 다양한 지형과 임무 조건을 가상으로 반복 검증할 수 있어 개발 과정의 효율성과 안전성을 높일 수 있다. 모듈형 무인로봇 플랫폼은 네 개의 다리에 탈부착식 바퀴를 적용하고, 임무에 따라 로봇팔이나 폭발물탐지장치 등을 장착할 수 있도록 설계된다. 중앙 서버와 연결되지 않은 환경에서도 현장에서 자체 판단을 할 수 있도록 엣지 AI 기술도 탑재될 예정이다. ADD 과제는 미래도전국방기술 연구개발 사업의 하나다. 군 소요가 확정되기 전 단계에서 미래 전장에 필요한 혁신 기술을 선행 개발하는 방식으로 추진된다. 현대로템은 그동안 축적한 무인로봇 개발 경험과 국내 사업 실적을 바탕으로 이번 과제 수주에 나섰다. 회사는 육군에 납품한 다목적무인차량 HR-셰르파를 비롯해 이를 개조한 무인소방로봇, 군 전력화 소요 결정을 마친 다족보행로봇 등 무인 플랫폼 제품군을 보유하고 있다. 현대로템은 지난달 ADD로부터 다목적무인차량의 가상 시험평가 체계를 구축하는 연구과제도 수주했다. 이 과제는 향후 다목적무인차량의 군 시험평가에 활용될 디지털 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 이를 위해 다양한 환경에서 HR-셰르파의 실제 주행 데이터가 수집될 예정이다. 현대로템은 현대자동차그룹의 피지컬 AI 기술 방향과 연계해 방산 부문 무인체계 기술 개발을 확대할 계획이다. 이달에는 미국 방산 기술기업 안두릴과 업무협약을 맺고 관련 협력도 강화하고 있다. 현대로템 관계자는 “국가 안보와 국민 안전을 위한 피지컬 AI 기술 고도화에 역량을 집중하고 있다”며 “앞으로도 육군이 활용할 수 있는 유·무인복합 무기체계 개발에 힘쓰겠다”고 말했다.

2026.05.26 13:30류은주 기자

[AI 리더스] 로봇계 TSMC 노리는 컨피그 "한국 제조 생태계가 우리 무기"

피지컬 인공지능(AI) 스타트업 컨피그인텔리전스가 양팔 작업에 특화된 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'CFG-1'을 앞세워 글로벌 로봇 데이터 시장의 'TSMC'를 노린다. 베트남 하노이에 세운 데이터 거점에서 하루 1테라바이트(TB) 이상의 영상을 쌓고 아마존웹서비스(AWS) 인프라 위에서 모델 학습까지 한 호흡으로 잇는 구조다. 손형목 컨피그 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 지난 21일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 지디넷코리아와 만나 "로봇 학습에 직접 활용 가능한 액션 데이터를 이 정도 규모로 생산·운영하는 사례는 아직 국내외적으로 제한적"이라고 밝혔다. 월 2만 시간, 누적 15만 시간의 로봇 학습용 영상 데이터를 쌓고 있는 컨피그는 사람의 양손 작업을 로봇이 학습 가능한 형태로 변환하는 데이터 인프라와 자체 RFM을 함께 만드는 회사다. 직접 로봇을 만들지 않고 데이터 레이어에 집중해 'TSMC형 데이터 파운드리'를 표방한다. 시드 단계부터 삼성벤처투자 주도로 삼성·현대·LG·SK가 전략적 투자자로 참여해 2700만 달러(약 370억원) 규모 투자를 유치했다. 포춘 글로벌 500대 기업을 포함한 국내외 다수 기업·연구기관과 계약을 맺고 매출을 내고 있다. "양팔이 로봇 지능의 다음 단계"…비전-언어-액션 정조준 컨피그가 만드는 CFG-1은 비전언어액션(VLA) 계열의 RFM이다. VLA는 비전 정보와 언어 지시를 바탕으로 로봇의 물리적 움직임을 생성하는 모델 구조다. 텍스트를 다루는 거대언어모델(LLM), 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 비전언어모델(VLM)에서 한 단계 더 나아가, 실제 로봇 제어를 위한 액션 출력을 포함한다. 최근 촉각·힘 등 추가 센서 모달리티를 통합하는 방향으로 확장 중이다. 현재 VLA는 로봇 파운데이션 모델을 구현하는 대표적인 접근 중 하나로 자리 잡고 있다. 컨피그가 단팔이 아닌 양팔에 집중한 이유는 시장과 기술 양쪽에 걸쳐 있다. 산업 현장에서 사람이 수행하는 작업의 대부분이 본질적으로 양손 작업이지만 기존 자동화는 주로 단팔 협동로봇 중심으로 이뤄졌다. 사람이 양손으로 수행하는 복잡한 작업을 자동화하는 영역에 훨씬 큰 사업 기회가 남아 있다고 회사가 판단한 이유다. 손 CTO는 "양팔 작업은 단순히 물체를 집어 옮기는 것을 넘어 두 팔의 역할을 나누고 서로의 상태를 이해하며 긴 시간 작업 맥락을 유지해야 한다"며 "양팔은 로봇 지능의 다음 단계"라고 강조했다. 하노이 일 1TB '데이터 공장'…사람이 직접 로봇 손 흉내 VLA 모델은 데이터가 곧 성능이다. 핵심은 '액션의 주체'를 사람으로 바꾼 발상이다. 통상 로봇 학습 데이터는 사람이 로봇을 원격조종(텔레오퍼레이션)하는 방식으로 모은다. 데이터를 10배 늘리려면 로봇도 10배 필요한 데다, 부품 고장 시 수주에서 수개월의 다운타임이 발생하는 게 한계다. 컨피그는 사람을 직접 데이터 수집 주체로 세워 이 병목을 풀었다. 이 작업이 이뤄지는 곳이 베트남 하노이의 데이터 인프라 거점이다. 수백 명 규모 작업자가 매일 다양한 양팔 동작을 수행하며 그 결과로 일 1TB 이상의 영상 데이터가 생성된다. 사람 손과 로봇 엔드이펙터 사이의 시각적·구조적 차이, 이른바 체화 간극은 두 갈래로 좁힌다. 시각 차이는 타깃 로봇 엔드이펙터를 모방한 핸드툴을 사람이 들고 작업해 메우고, 움직임 차이는 자체 액션 레이블링 모델을 통해 타깃 로봇이 학습할 수 있는 액션 표현으로 변환해 최소화한다. 적녹청(RGB) 카메라 기반 컴퓨터비전 기술로 프레임 간 손 움직임을 밀리미터 미만 정확도로 추정해 로봇 학습용 액션 정보로 변환하는 방식이다. 데이터 규모를 강조하면서도 컨피그가 진짜 무기로 꼽는 건 다양성이다. 손 CTO는 "사람들은 데이터 병목을 얘기할 때 양에 집중하지만 진짜 중요한 건 얼마나 다양한 상황·물체·액션 패턴을 밀도 있게 담았느냐"라고 밝혔다. AWS 풀스택으로 짠 '엔드 투 엔드' 파이프라인 이 대규모 데이터 흐름을 받치는 게 AWS 인프라다. 인프라 구축 초기엔 하노이에 AWS 다이렉트 커넥트 로케이션이 없어, 하노이에서 싱가포르 회선을 거쳐 아마존 S3에 데이터를 적재하는 우회 구조를 썼다. 회사 설립 약 1년 뒤 하노이 로케이션에 다이렉트 커넥트 서비스가 시작되면서 싱가포르를 거치지 않고 직접 연결하는 구조로 전환했다. 안정성과 비용 효율 모두 한 단계 개선된 것이다. 컨피그의 학습 인프라는 다이렉트 커넥트로 데이터를 아마존 S3에 적재한 뒤 아마존 EKS 기반 컨테이너 파이프라인에서 전처리하고 아마존 세이지메이커 하이퍼팟 그래픽처리장치(GPU) 노드에서 대규모 학습까지 잇는 구조다. 회사 측에 따르면 이 풀스택을 통해 데이터 전송비 6배, 스토리지 비용 2배를 절감하고 추론 효율은 2.5배 늘렸다. CFG-1은 약 1만 시간 분량 휴먼 액션 데이터를 H200 4노드, GPU 32개로 약 1주일에 걸쳐 학습시켜 만들었다. 차세대 버전은 더 많은 데이터와 B200 등 고성능 노드를 활용해 규모를 키운다는 계획이다. 비용 구조는 워크로드 성격에 맞춰 쪼갰다. 대규모 멀티노드 학습은 리저브드 인스턴스로 안정성을 잡고, 고객별 파인튜닝 같은 싱글노드 작업은 EC2 스팟 인스턴스로 비용을 낮췄다. 손 CTO는 "전송지연(레이턴시)에 민감한 로봇 제어와 모델 추론은 로컬에서, 데이터 수집·저장·정제·학습은 클라우드에서 처리하도록 분리하되 두 레이어가 한 호흡으로 연결되도록 설계한 게 핵심"이라고 밝혔다. AWS와의 다음 협력 단계도 가시화하고 있다. 컨피그는 로봇과 로컬 GPU 장비를 통합 모니터링·관리하고, 향후 대규모 운영에 대비하기 위해 AWS 사물지능인터넷(IoT) 코어 도입을 검토 중이다. 더 큰 모델 학습을 위한 AWS 트레이니움 실리콘 인프라 채택도 논의 단계다. "로봇계 TSMC"…미·중과 다른 무기는 한국 제조 생태계 데이터 인프라와 모델 학습 체계를 갖춘 컨피그가 그리는 청사진은 '로봇 데이터의 TSMC'다. 모든 고객에게 같은 데이터를 공급하는 게 아니라 표준화된 인프라 위에서 고객별 로봇 임바디먼트·태스크·환경에 맞춘 데이터를 빠르게 생산하는 데이터 파운드리 모델을 지향한다. 산업별 요구는 공통 계층과 산업별 계층으로 나눠 푼다. 그래스핑·양손 협응·도구 사용 같은 공통 매니퓰레이션 능력은 공통 계층에서 쌓고 제조의 반복·정밀도, 농업의 비정형성, 방산의 안전성 같은 특수 요건은 시나리오 단위로 표준화해 산업별 계층에서 확장하는 방식이다. 업계는 산업용 휴머노이드가 실증을 넘어 초기 대량 생산에 들어가는 시점을 오는 2027~2028년으로 보고 있다. 손 CTO는 이같은 글로벌 휴머노이드 양산 본격화를 앞두고 미국·중국 경쟁사 대비 경쟁력에 대해 자본·인재·하드웨어·시장 규모만으로는 정면 승부가 어렵다고 진단했다. 대신 양팔 조작에 필요한 고품질 액션 데이터, 휴먼-투-로봇 데이터 변환, 빠른 태스크 적응 루프에 집중해 차별화를 만든다는 게 회사 전략이다. 손 CTO는 "한국 제조 생태계가 우리의 무기"라며 "실제 산업 문제가 가까이 있고 이를 빠르게 데이터와 모델 개선으로 연결할 수 있다는 점이 차별점"이라고 밝혔다.

2026.05.26 07:00이나연 기자

[현장] 피지컬 AI '컨피그', AWS와 로봇 학습 비용 절반 낮췄다

피지컬 AI 스타트업 컨피그인텔리전스가 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 인프라를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM) 학습 비용을 대폭 낮추고 데이터 처리 속도를 끌어올렸다. 서민준 컨피그 대표는 21일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 "에피소드당 비용은 내려가고 반복 학습 사이클은 빨라졌다"며 이같이 밝혔다. 컨피그는 매달 2만 시간 분량의 액션 데이터를 수집하고 있다. 이 중 약 1000시간은 로봇 데이터이며 월 총 데이터량은 100테라바이트(TB)를 넘는다. 회사 측은 올해 안에 이 규모가 5~10배까지 늘어날 것으로 전망한다. 데이터 수집은 주로 베트남 하노이에서 이뤄진다. 서 대표는 "수집된 데이터를 공용 인터넷이 아닌 AWS 다이렉트 커넥트를 통해 한국과 미국 서버로 전송한다"며 "이를 통해 공용 인터넷 대비 전송 비용을 6배 절감하고 속도는 2배 향상했으며 무엇보다 전송 품질을 예측 가능하게 만들었다"고 설명했다. 스토리지 구조는 데이터 성격에 따라 이원화했다. 자주 사용하는 데이터는 아마존 S3 스탠다드에, 장기 보관용 데이터는 아마존 S3 글레이셔에 저장한다. 메타데이터는 아마존 다이나모DB와 아마존 오로라·RDS 등 데이터베이스로 관리한다. 이를 통해 스토리지 비용을 기존 대비 2배 절감했다. 컴퓨트 구성은 두 갈래로 나뉜다. 비교적 규모가 작은 추론과 학습 작업에는 AWS의 EC2 스팟 인스턴스를 활용해 온디맨드 대비 비용을 2.5배 줄였다. 대규모 모델 학습이 필요할 때는 아마존 세이지메이커 하이퍼팟과 EFA(Elastic Fabric Adapter) 기반 고속 인터커넥트를 통해 수백 개 그래픽처리장치(GPU)를 연결한 분산 학습을 수행한다. 서 대표는 "학습이 필요할 때는 수백 개 GPU가 순식간에 투입되고 불필요한 시간에는 0으로 떨어지는 불연속적 컴퓨트 패턴이 핵심 과제였다"며 "스팟과 하이퍼팟의 조합으로 이 문제를 해결했다"고 말했다. 컨피그는 양팔 작업에 특화된 비전-언어-액션(VLA) 모델을 자체 개발하는 한국의 대표적인 피지컬 AI 기업이다. 사람의 동작 데이터를 로봇 데이터로 변환한 뒤 사전학습과 태스크 특화 후속학습을 거쳐 현장에 배포하는 5단계 파이프라인을 운용하고 있다. 이달 삼성벤처투자 주도로 시드 라운드 400억원을 유치했으며 현대차 제로원벤처스·LG테크놀로지벤처스·SK텔레콤아메리카·카카오벤처스·GS퓨처스·Z벤처캐피탈 등 국내 4대 그룹 기업형 벤처캐피탈(CVC)이 대거 참여했다. 프리시드 포함 누적 투자액은 500억원이다. 서 대표는 "AWS와 함께 추가적인 마일스톤 두 가지를 더 진행 중"이라며 "대규모 데이터와 학습 인프라를 기반으로 피지컬 AI 상용화를 가속하겠다"고 피력했다.

2026.05.21 12:49이나연 기자

마키나락스, 상장 첫날 '따따블'…코스닥 약세에도 시총 1조 돌파

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

2026.05.21 09:20이나연 기자

GS칼텍스 "AI 혁신 주역은 현장"…직원이 직접 만드는 제조 AI

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

2026.05.20 16:49남혁우 기자

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