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'피지컬AI'통합검색 결과 입니다. (326건)

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코난테크놀로지, 221억 규모 '포항 철강산단 AX 실증사업' 참여…제조 AI 확장 가속

코난테크놀로지가 경남 피지컬 인공지능(AI) 사업에 이어 경북 포항 철강산업단지의 인공지능 전환(AX) 실증사업에 참여하며 제조 분야 사업 확대에 나선다. 숙련자의 경험과 판단 노하우를 AI가 활용할 수 있는 지식으로 전환하고, 이를 실제 제조공정에 적용하는 기술 개발을 추진한다. 코난테크놀로지는 포항산업과학연구원(RIST)이 주관하는 '경북포항 스마트그린 AX실증산단 구축사업' 협약을 체결했다고 26일 밝혔다. 한국산업단지공단이 전담하는 이번 사업에는 동국제강, 제일테크노스 등 13개 기관이 참여한다. 사업 기간은 2026년 8월부터 2029년 12월까지다. 민간부담금을 포함한 총사업비는 약 221억원이다. 참여기관들은 지난 15~16일 킥오프 회의를 열고 사업 추진에 착수했다. 이번 사업은 숙련공이 보유한 조업 경험과 판단 노하우를 디지털 자산으로 전환해 철강 제조공정 전반에 활용하는 것이 목표다. 생산·설비·품질 등 주요 공정에 AI 기술을 적용해 숙련기술의 전수와 제조 경쟁력 강화를 추진한다. 참여기관들은 철강 분야 숙련 노하우를 학습하고 활용하는 AI 에이전트를 개발하고, 동국제강과 제일테크노스 등 선도공장에서 생산·설비·품질·안전·물류 분야의 AX 기술을 실증할 예정이다. 실증을 마친 기술은 기업이 필요한 기능을 선택해 도입할 수 있는 모듈형 AI로 구성한다. 이를 통해 중소·중견기업과 다른 지역 산업단지로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 코난테크놀로지는 철강 공정의 온톨로지 기반 제조자산 지식베이스를 구축하고, 제조 암묵지 기반 AI 에이전트와 서비스 플랫폼 개발을 맡는다. 현장에 분산된 지식과 숙련자의 판단 기준을 구조화해 AI가 제조 현장의 문제 해결에 활용할 수 있도록 하는 역할이다. 이번 사업은 코난테크놀로지가 추진해 온 산업별 특화 AI 사업의 연장선에 있다. 회사는 서연이화와 제조 AI 에이전트를 구축하고, 영풍전자와는 제조·방산 온톨로지 기반 AI 에이전트 개발을 진행하고 있다. 경남 피지컬 AI 국책사업에서도 인간-AI 협업형 대형행동모델(LAM) 개발과 글로벌 실증을 추진하고 있다. 코난테크놀로지는 자동차·방산·철강 등 산업별 현장 지식에 데이터 품질관리와 AI 에이전트 기술을 결합해 제조·방산 분야의 숙련기술을 지원하는 AI 솔루션을 확대할 방침이다. 코난테크놀로지는 지난 8월 한국산업기술기획평가원이 지정하는 'M.AX 전문기업' AI 솔루션 기업 부문에 선정됐다. 회사는 산업별 현장 지식과 AI 에이전트를 결합하는 기술 개발 및 실증을 이어가고 있다. 과제 책임자인 염종학 코난테크놀로지 국방전략사업부 이사는 "제조 AX의 핵심은 숙련자의 경험과 판단을 AI가 활용할 수 있는 지식으로 전환하고 이를 실제 현장의 문제 해결로 연결하는 것"이라며 "제조 현장에서 축적한 기술과 경험을 바탕으로 숙련기술의 전수와 공정 혁신을 이끄는 제조 AX 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.10.26 14:00남혁우 기자

국내 SDV 개발, 규제·비효율에 발목…생산성 평가 글로벌 평균 '하회'

국내 자율주행차랑(SDV) 개발자가 복잡한 규제와 개발 과정의 비효율로 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 개발 환경 생산성을 긍정적으로 평가한 비율도 글로벌 평균을 크게 밑돌았다. QNX는 22일 서울 강남구 조선팰리스 강남에서 열린 QNX 테크포럼코리아 2026 기자간담회에서 '언더더 후드: 2026년 SDV 개발자 리포트'를 발표했다. 이 리포트는 복잡해지는 규제와 소프트웨어(SW) 개발 과정 어려움이 자동차 업계의 SDV 전환에 미치는 영향을 분석하기 위해 마련됐다. 한국 개발자 100명을 포함한 전 세계 차량용 SW 개발자 1100명을 조사한 결과, 현재 개발 환경의 생산성을 '매우 우수' 또는 '우수'로 평가한 비율은 글로벌 평균 81%를 기록했다. 반면 한국 응답자는 61%에 그쳐 글로벌 평균을 크게 밑돌았다. 2025년 한 해 동안 전 세계에서 차량 내 기술 개발에 영향을 미치는 새로운 규제와 입법안은 700건 이상 도입되거나 제안됐다. 이런 가운데 한국 응답자의 28%는 변화하는 규제 요건에 대응하는 과정에서 개발 일정이 지연됐다고 답했다. 한국 개발자는 개발 과정 주요 어려움으로 디버깅 및 테스트(41%), 차종·플랫폼 간 SW 확장성 부족(37%), 수급이 어려운 하드웨어에 대한 의존(37%)을 꼽았다. 특히 확장성 부족을 지적한 비율은 조사 대상 국가 중 가장 높았다. 규제 부담도 개발 환경을 어렵게 하는 요인이다. 사이버보안 규제와 ISO 26262 등 기능안전 표준(각 41%), AI 및 머신러닝 관련 규제(40%)를 주요 규제 준수 과제로 꼽았다. 글로벌 조사에서는 사이버보안 규제가 가장 큰 어려움으로 꼽은 반면, 한국은 세 영역 모두 비슷한 수준의 부담을 느끼는 것으로 나타났다. 특히 AI·머신러닝 규제를 어려움으로 꼽은 비율은 글로벌 평균보다 14%p 높았다. 최근 SW 리콜로 개발 방식이 '크게 달라졌다'는 응답도 60%에 달했다. 변화하는 규제를 지속적으로 준수할 수 있다고 자신한 한국 응답자는 78%로 글로벌 평균(91%)보다 낮았고, 자신이 없다는 응답은 21%로 글로벌 평균(9%)의 두 배를 넘었다. 개발 과정의 주요 어려움으로는 디버깅 및 테스트(41%), 차종·플랫폼 간 SW 확장성 부족(37%), 수급이 어려운 하드웨어에 대한 의존(37%) 등이 꼽혔다. 이 중 확장성 부족을 지적한 비율은 조사 대상 국가 중 가장 높았다. 소비자가 기대하는 SW 기능을 제때 제공하기 어려운 이유로는 규제로 인한 지연(57%)과 하드웨어 한계(56%)가 지목됐으며, 두 항목 모두 조사 대상 지역 중 가장 높은 응답률을 기록했다. 속도 압박도 컸다. 한국 개발자의 88%는 중국 전기차 제조사와 신규 진입 기업 등 빠르게 움직이는 경쟁사에 대응하기 위해 SW 개발 속도를 높여야 한다는 압박을 받고 있다고 답했다. 조사 대상 국가 중 가장 높은 비율이다. 앞으로 해결해야 할 과제로는 인력 부족(13%)보다 늘어나는 규제 대응 부담(41%)을 더 많이 꼽았다. 개발 자원이 차별화되지 않는 영역에 쏠려 있다는 점도 드러났다. 한국 응답자는 SW 개발 업무 평균 41.6%가 운영체제와 미들웨어를 연결하는 등 기반 SW 및 통합 작업에 투입된다고 답했다. 글로벌 평균(34.8%)보다 높고 조사 대상 국가 중 가장 높은 수치다. 이에 한국 응답자의 85%는 완성차 업체(OEM)가 기반 SW 인프라 개발보다 운전자와 탑승자가 실제로 사용하는 애플리케이션 계층 혁신에 더 집중해야 한다고 답했다. 이 역시 조사 대상 국가 중 가장 높은 비율이다. 98%는 완성차 업체, 부품 공급업체, SW 기업 등 업종 간 협력이 현재 진행 중인 프로젝트에 중요하다고 평가했다. AI에 대한 기대와 불안도 함께 나타났다. 한국 응답자의 89%는 향후 3~5년 내 AI가 자동차 SW 개발에 '변혁적'이거나 '중요한' 영향을 미칠 것으로 예상했다. 2035년까지 현재 차량용 SW 개발 직무 평균 43%를 AI 도구가 대체할 수 있을 것으로 내다봤는데, 이는 조사 대상 국가 중 가장 높은 추정치다. 이날 발표를 맡은 저스틴 문 QNX 코어제품엔지니어링 부사장은 AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라 보조하는 방향으로 활용돼야 한다고 강조했다. 그는 "개발자 대부분 시간을 창의적으로 코드를 작성하는 데 사용하지 못하고 업무의 70%를 문서화와 요구사항 작성 등에 쓴다"며 "AI는 이런 업무를 최소화하고 창의적인 작업에 집중할 수 있는 슈퍼파워를 주는 데 쓰여야 한다"고 강조했다. 이어 "일부 빅테크는 직원 1000명을 내보내고 에이전트 2만5000개가 코드를 짠다고 말하지만 SW 결과가 사람에게 직접 영향을 미치는 산업에서는 그렇게 할 수 없다"며 "사람이 단순히 코드를 검증하는 데 그치지 않고 시스템을 설계하고 창의적인 작업을 하는 구조가 필요하다"고 덧붙였다. QNX는 그 해법으로 벡터(Vector)와 공동 개발한 기반 소프트웨어 플랫폼 '알로이 코어'를 제시했다. 알로이 코어는 지난 9월 다임러트럭과 볼보그룹의 합작법인 코레투라의 공급 계약을 수주한 바 있다. 김성철 QNX 한국 지사장은 "AI가 자동차 소프트웨어 개발에 새로운 가능성을 열어주고 있지만 SDV 시대를 향한 전환에서 실질적인 성과를 내기 위해서는 개발 인력과 자원을 어디에 집중할 것인지 다시 생각해야 한다"며 "적절한 파트너십을 구축하고 운전자와 탑승자가 실제로 경험하게 되는 애플리케이션 계층 혁신에 역량을 집중하는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.10.22 16:16남혁우 기자

로봇·자율주행차 확산, 인명 피해 우려…QNX "피지컬AI 불확실성, OS로 통제"

QNX가 로봇과 자율주행차 확산으로 커지는 오작동 인명 피해 우려에 대응해 피지컬 인공지능(AI)의 불확실성을 운영체제(OS) 단에서 통제하는 방안을 제시했다. AI 모델이 완벽하지 않더라도 기계의 실제 행동만큼은 안전하고 예측 가능하도록 OS를 비롯한 소프트웨어(SW) 기반이 뒷받침하겠다는 구상이다. QNX는 22일 서울 역삼동 조선팰리스 강남에서 2년 만에 'QNX 테크포럼코리아 2026'을 열고 안전한 피지컬 AI 시대를 위한 기술과 전략을 소개했다. 김성철 QNX 한국 지사장은 환영사에서 "휴머노이드나 자율이동로봇(AMR)이 예상하지 못한 행동으로 사람에게 위협이 되는 경우도 생기고 있다"며 "이제 기업에 중요한 것은 기계가 행동하기 전의 안전 판단을 얼마나 치밀하게 뒷받침하느냐"라고 설명했다. 이어 "QNX는 AI 회사는 아니지만 피지컬 AI에 필요한 새로운 OS 기반을 준비해 기업을 지원하고 있다"고 강조했다. 현실에서 행동하는 피지컬 AI…신뢰에서 출발해야 저스틴 문 QNX 코어제품엔지니어링 부사장은 이날 피지컬AI의 위험성을 지목했다. 또 SW 상에서 데이터를 해석하고 결과를 제안하는 디지털 AI와 달리 피지컬 AI는 직접 행동하기 때문에 신뢰를 바닥부터 쌓아야 한다고 강조했다. 그는 "이메일 문법이 틀렸다고 다치는 사람은 없지만 차량에서 오류가 발생하면 충돌이 된다"며 "협동로봇에서는 사람의 건강을 해칠 수 있다"고 말했다. 문 부사장은 신뢰의 조건으로 안전성, 신뢰성, 결정론을 제시했다. 결정론은 같은 입력에 같은 출력을 정해진 시간 안에 반복적으로 내는 성질을 말한다. 그는 "예측할 수 없는 타이밍은 성능 문제가 아니라 안전 문제"라고 강조했다. QNX는 스스로를 'AI의 판단과 물리적 행동 사이의 실행 계층'으로 규정했다. 저스틴 문 부사장은 "AI 모델이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다"며 "모델이 어떻게 동작하든 시스템 전체가 적절하게 반응하도록 보장하는 것이 기반 SW의 역할"이라고 설명했다. 업계 일각의 'AI는 리눅스에서만 돌아간다'는 주장에는 벤치마크로 반박했다. 그는 "같은 실리콘과 모델, 워크로드로 비교한 결과 차이가 뚜렷했다"며 "결과를 모두 공개했으니 직접 실행해 보라"고 말했다. 파트너십도 강조했다. 그는 "한 회사가 산업의 과제를 혼자 해결하는 시대는 지났다"며 독일 차량 SW 기업 벡터와 공동 개발한 '알로이 코어'를 대표 사례로 꼽았다. 알로이 코어는 QNX의 안전 인증 OS에 벡터의 미들웨어를 결합한 기반 SW 플랫폼이다. 고객이 제품마다 반복해서 쓰는 하위 계층의 통합 부담을 줄여, 차별화 기능 개발에 집중하도록 돕는다. 최근 다임러트럭과 볼보그룹의 합작사와 QNX 역사상 최대 규모의 첫 공급 계약을 맺었다. 피지컬AI 생태계 무료 'QNX 에브리웨어'로 확산 QNX는 개발자 생태계 확대에도 나섰다. 상용 제품인 QNX는 비용 부담 탓에 소규모 로봇 기업이나 학생이 접근하기 어려웠다. 류민희 QNX코리아 차장은 "리눅스에 비해 생태계가 약하다고 보고 이를 키우기 위해 'QNX 에브리웨어를 운영하고 있다"고 말했다. QNX 에브리웨어는 QNX OS와 하이퍼바이저, 교육 콘텐츠를 비상업용으로 무료 제공하는 프로그램이다. 앤디 그릭 QNX 개발자생태계 디렉터에 따르면, QNX 에브리웨어 개발 시트는 3만 개, 협력 대학은 전 세계 100곳 이상이다. QNX로 이식한 오픈소스 패키지도 2500개에 달한다. 그는 "리눅스로 개발하다 결정론이나 신뢰성이 필요해졌을 때 QNX로 쉽게 옮길 수 있게 하는 것이 목표"라고 설명했다. 아시아 학계 공략은 한국에서 시작한다. 그릭 디렉터는 "한국을 시작으로 일본과 중국으로 확대할 것"이라며 "국민대 정구민 교수와 함께 학부·대학원 교육에 QNX를 도입하는 'QNX 센터'를 추진하고 있다"고 밝혔다. 피지컬AI로 하드웨어 없이 개발하고 인증까지 지원 전시장에서는 로봇 팔이 물체를 색깔별로 분류하는 피지컬 AI 시연이 진행됐다. 실물 로봇과 가상 환경이 동시에 동작하고, 라이다 센서로 장애물을 감지해 피하는 충돌 회피 기능도 적용됐다. 류 차장은 "가상 환경이나 클라우드에서 개발하고 검증한 SW를 실물 하드웨어에 그대로 올려 동작시킬 수 있다"며 "하드웨어를 기다리지 않고 개발과 검증을 앞당길 수 있다"고 설명했다. 이어 "산업 현장과 로봇에서도 기능안전 인증을 요구하는 추세지만 리눅스로는 인증받기가 매우 어렵다"며 "개념검증(PoC) 단계부터 QNX 에브리웨어로 시작해 양산 때 상용 라이선스로 전환하면 된다"고 덧붙였다. 저스틴 문 부사장은 "누구나 기계에게 생각하는 법을 가르칠 수 있지만, 우리는 그것이 안전하게 움직이도록 만든다"며 "세상이 신뢰할 수 있는 기계를 함께 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.10.22 14:12남혁우 기자

현대차그룹 AX 가속…2년 잡은 TFT, 1년여 만에 끝낸다

“일단 1년을 해보고, 무조건 2년 내에는 끝내겠다는 생각으로 지난 4월 태스크포스팀(TFT)을 시작했다. (…) 현재 TFT 종료 조건 다수를 완료했고 내년 6월쯤 종료할 것으로 보고 있다.” 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 지난 21일 현대차그룹이 주최한 '소프티어 테크톡 오프데이 2026' 기조연설자로 나서 장재훈 현대차그룹 부회장 직속 '인공지능(AI) 거버넌스 TFT' 운영 현황을 이같이 공유했다. 현대차그룹은 지난 4월 이 TFT를 신설하고, 진은숙 사장을 TFT장으로 배치했다. 그룹 내 500개 이상 법인의 인공지능 전환(AX)을 추진하기 위해 출범했다 해당 TFT는 AX PMO, AI 리스크 대응, AI 기반 조성, AI 프로젝트 총괄, AI 역량 향상 등 5개 분과로 구성됐다. TFT와 함께 부회장 직속으로 AI에 대한 그룹사 철학을 논의하는 AI 윤리위원회를 포함해 AX 추진 체계를 구축했다. 진 사장은 “가령 보스턴다이내믹스란 로봇 회사에 대해, 전쟁용 로봇을 만들지 않겠다는 그룹 철학을 유지해야 하는지, HR 같은 조직에서 AI를 사용해서 '승진 우선순위를 정해줘'라는 식으로 활용해도 되는지 등 고민해볼 것들이 많다”며 “AI 윤리위원회는 이런 토론을 하기 위한 조직”이라고 첨언했다. 진 사장은 “TFT 구성 시에는 분과별 인력을 차출하기보다, 앞으로도 그런 일을 해야 하는 사람들을 TFT에 지정하는 방식을 취했다”며 “AI 기반 조성 분과에 인프라와 플랫폼 서비스가 업무인 ICT 담당 인력을, 윤리위원회에는 그룹사 철학을 담당하는 경영연구원 인력을 배치해 지속 가능하게 운영할 수 있는 체계를 만드는 데 집중했다”고 소개했다. 현대차그룹은 TFT 목표 달성을 위한 TFT 종료 기준을 크게 세 가지로 구분했다. AX 역량 강화 측면에선 ▲SW 개발 인력 80%가 AI 도구를 활용 ▲AI 개발 프로세스 및 프레임워크 표준화 및 전 그룹사 적용 ▲전 직원 70% 이상이 주 1회 이상 AI 도구를 활용 ▲40% 이상 조직이 AI 에이전트를 활용해 업무를 자동화 ▲AX 교육 및 진단 체계 수립 후 2회 이상 실시 등을 기준으로 정했다. AI 과제 추진 측면에선 ▲고객 채널부터 품질까지 영역당 1개 이상 전사 추진 과제 발굴 ▲크로스 펑셔널(여러 부서 연계) 영역의 전사 AI 과제 3개 이상 발굴을 꼽았다. AI 거버넌스 측면에선 ▲AX 이후의 AI 거버넌스 체계가 제대로 동작할 수 있는 정책과 프로세스, R&R(업무분담) 확정을 기준으로 제시했다. 이미 이 중 상당수를 완료하면서, 진 사장은 당초 최대 운영 기한으로 잡았던 2년보다 짧은 1년 2개월 내 TFT 종료가 가능할 것으로 전망했다. 앞서 수 년간 공들인 디지털전환(DX), 아키텍처 재정비에 대한 경영진의 적극적 지지 등에 힘입어 AX를 성공적으로 추진할 수 있었다고 밝혔다. 현대차그룹은 AX의 일환으로 전 직원이 이용료 제한 없이 AI를 사용하도록 지원하고 있다. 직원들이 기술을 활용한 문제 해결 방안을 고민하는 사고방식을 기르게 한다는 취지다. 이런 '바텀 업' 방식으로 해결하기 어려운 문제에 대해서는 조직 차원의 '톱다운' 방식 AI 활용을 추진하고 있다. 장재훈 부회장이 주관하는 전 그룹사 공통 과제로는 ▲전 직원이 필요한 문서를 5분 내에 찾을 수 있게 하는 '문서 유통 혁신' ▲그룹사 전체 작업장에서 안전사고 발생 수 50% 이상 감소가 추진되고 있다. 부서 간 협업이 필요한 '섹터 통합 과제'로는 차량 개발 기간을 40개월에서 30개월로 단축, 클레임 비용 30% 절감 등이 진행되고 있다. 그 외 CEO·총괄본부장 과제나 본부 자체 추진 과제 등 다양한 규모 조직에서 AI 활용이 활발하다는 설명이다. 진 사장은 “현대차그룹은 다음 AI는 어떤 것일까, 또는 AI 외 혁신을 불러올 다른 기술이 무엇일지에 대해 중점적으로 보고 있다”며 “어떤 변화가 와도 더 빠르고 유연하게 움직이는 조직을 만드는 것이 훨씬 중요하다고 본다”고 말했다.

2026.10.22 08:30김윤희 기자

ITS '숨은 지배자' 유티정보..."자율주행시대 '안전 오케스트라'로 진화"

우리가 매일 오가는 도로는 조용히 진화하고 있다. 과거 정해진 시간에만 바뀌던 신호등은 이제 차량 흐름을 스스로 읽고, 내비게이션은 수십 킬로미터 앞의 돌발 상황을 미리 알려준다. 이처럼 도로에 '지능'을 입혀 교통의 흐름을 쾌적하고 안전하게 만드는 기술을 지능형 교통체계(ITS)라고 부른다. 올해로 설립 25년 차를 맞은 유티정보는 대한민국 ITS의 살아있는 역사이자, '숨은 지배자'다. 이 회사는 전국에 깔린 2만여 대의 센서와 CCTV가 수집한 방대한 데이터를 한곳에 모아 분석하고, 최적의 교통 흐름을 지휘하는 '플랫폼(운영체제)' 기업이다. 길기순 유티정보 대표를 만나 대한민국 국가 인프라를 책임지는 기업의 철학과 향후 자율주행 시대를 맞이할 청사진을 들었다. 25년 축적된 경험, 대한민국 교통의 '두뇌'를 설계하다 "정보기술로 교통과 도로의 어려운 문제를 풀어내는 일에 큰 매력을 느꼈습니다. 1990년대 중반, 대학원 시절에 ITS가 국내에 처음 도입될 무렵부터 이 분야에 뛰어들었죠." 엔지니어 출신인 길 대표는 2007년 유티정보에 부장으로 입사, 이후 부사장을 거쳐 대표이사 자리에 올랐다. 그는 유티정보가 척박했던 국내 도로 교통 환경을 스마트하게 탈바꿈시키는 과정을 현장에서 동료들과 함께 버텨왔다. 현재 유티정보는 전국 1만 4000km에 달하는 일반국도 교통정보 통합시스템을 비롯해, 6000km 구간의 고속도로 교통관리시스템, 전국 18개 시·도 경찰청의 교통단속 플랫폼을 운영하고 있다. 국내에 구축된 약 120개의 대형 교통 센터 중 60%가 유티정보의 손을 거쳤다. 길 대표에 따르면, 공공 인프라 사업은 '지속성'과 '안정성'이 생명이다. 유티정보는 올해 7월, 제품이 아닌 소프트웨어 개발 및 지원 '과정' 전체를 평가하는 국가 공인 'SP(소프트웨어 프로세스) 인증 2등급'을 취득했다. 길 대표는 "공공 사업은 한 번 구축하고 끝나는 것이 아니라 10년 이상 운영해야 하는 일"이라며 "담당자가 바뀌어도 시스템에 의해 동일한 최고 품질이 유지됨을 외부 심사로 입증받은 것"이라고 강조했다. 엔지니어에서 경영자로 변신한 그가 '직원들이 평생을 걸 수 있는 든든한 시스템과 플랫폼'을 1순위로 강조하는 이유도 여기에 있다. 감지와 판단을 넘어 '조치'로…피지컬 AI로 여는 도로 안전 유티정보는 두 번째 큰 도약을 준비하고 있다. 지금까지의 ITS가 카메라와 센서로 도로 상황을 '감지'하고 센터에서 '판단'하는 데 그쳤다면, 이제는 실제 현장에서 문제를 해결하는 '조치'의 영역까지 진출한다는 계획이다. 회사는 지난 8월 한국로봇융합연구원(KIRO)과 업무협약을 맺고, 도로 위험 상황 시 로봇이 탑재된 트럭이 출동해 무인으로 안전조치를 수행하는 시스템을 개발 중이다. 1단계 상용화 목표는 2028년이다. 플랫폼이 위험을 판단하면, 즉각 물리적 로봇을 투입해 현장을 통제하는 '도로 안전 통합 플랫폼'을 완성하겠다는 구상이다. 길 대표는 "고속도로에서 차로를 막고 진행하는 작업이 한 달에 7500건가량이고, 안타깝게도 그 작업장에서 매달 세 명꼴로 목숨을 잃는다"면서 "사람이 위험한 자리에 서지 않아도 되는 방법을 찾다 보니 '로봇'과 '피지컬 AI'에 이르렀다"고 설명했다. 나아가 블랙박스와 4K·8K급 고화질 CCTV에 '비전 AI(영상 인식 인공지능)'를 결합해 정보 수집의 밀도도 획기적으로 높아지는 추세다. 이에 유티정보는 점점 더 고품질 정보들을 끊김 없이 수집하고 분석, 가공하는 능력을 키워나간다는 방침이다. 길 대표는 "과거에는 1km 구간을 하나의 점으로 뭉뚱그려 통제했다면, 이제는 차량 한 대, 차선 하나의 상황까지 정밀하게 파악해 도미노처럼 번지는 교통 체증과 2차 사고를 막아낼 수 있다"고 설명했다. 자율주행 시대의 '안전 오케스트라', 2033년 매출 1천억 목표 다가오는 자율주행과 도심항공교통(UAM) 시대에 유티정보의 역할은 더욱 막중해질 전망이다. 민간 완성차 업체들이 자체 데이터 생태계를 구축하고 있지만, 길 대표는 사회적 안전망과 견제, 그리고 교통 데이터의 공공성을 위해 '공공 주도의 자율주행 센터 플랫폼'이 반드시 필요하다고 지적한다. 여기서 유티정보가 핵심 역할을 할 수 있다는 설명이다. 유티정보는 다년 간 쌓은 레퍼런스와 기술적 해자를 바탕으로 본격적인 투자 유치(IR)에 나선다. 재무적 투자자(FI)를 중심으로 30억~50억원 규모의 자금을 조달해 AI 기술 고도화와 신사업 확장에 속도를 낼 계획이다. 길 대표는 "지난해 약 108억원의 매출을 기록했다. 연구개발 투자를 바탕으로 내년 150억원, 피지컬 AI와 비전 AI 사업이 본격화되는 2030년에는 500억~600억원, 그리고 2033년에는 1000억원 매출 달성이 목표"라고 말했다. 이어 그는 "기술의 발전만큼 중요한 것은 책임감과 일하는 사람의 인성"이라면서 "한 번 맡은 시스템은 끝까지 책임진다는 철학으로, 유티정보를 향후 50년 이상 지속되며 시민의 안전을 지키는 위대한 기업으로 만들겠다"고 자신했다.

2026.10.21 08:30백봉삼 기자

과방위원들, PBS 이후 R&D 큰 틀 거론 안하나 못하나

20일 KAIST서 열린 국회 과학기술정보방송통신위원회 현장 국정감사는 대체로 차분하게 진행됐다. 이날 국감은 무게감이 크고, 전체 R&D 틀에서 들여다봐야 하는 PBS(연구성과중심제) 폐지에 따른 후속 대책 등 거대 정책을 다루기보다는 파편적으로 기관이나 개인 실수, 비리 등에 관한 문제제기성 이슈를 주로 거론했다. 그나마 비중있는 이슈로 연구수당 전환 등 연구환경 및 처우개선 등이 거론돼 관심을 끌었다. 그외에 개별적 기관이나 개인에 관한 연구부정, 채용 문제, 연구자 근태 등 부분적 이슈가 주로 제기됐다. 첫 질의에 나선 이연희 의원(더불어민주당)은 KAIST 부설기관인 박흥수 나노종합기술원장의 2024년 미국 샌프란시스코와 2025년 피닉스 해외 출에서시 운전원 대동을 '황제출장'으로 규정하고, 부당함을 거론했다. 이 의원은 또 나노종합기술원은 2024~2025년 직원을 선발하며, 박 원장이 취임 전 부사장으로 근무하던 DB하이텍 직원을 대거 채용(2024년 9명 선발자 중 7명, 2025년 6명중 5명)했다며 인력 선발의 불공정을 지적했다. 이 의원은 또 "지난해 평가기준도 바꿔 채용했다. 또 다른 1명은 퇴직 1개월이 남은 상태서 특혜도 줘 채용했다"고 질타했다. 박흥수 원장은 이에 대해 "채용절차에 관여하지 않는다"고 답했다. 이어 서천호 의원(국민의힘)은 AI대학 설립관련 ▲별도 수요조사 없이 6일만에 설치 ▲이사회 일부 반대 ▲300명 모집에 주전공 지원자가 13명 불과 ▲AI 미래학과는 주전공 및 부·복수 전공 지원자 0명이라고 지적했다. 한국연구재단 연구비 처리 증빙에 대한 지적도 제기됐다. 이주희 의원(더불어민주당)은 "논문이 거짓 참고 문헌으로 취소된 경우가 있다. 국가로부터 예산을 받아 진행한 연구 논문과 이의 참고문헌이 외부에 게재되기 전까지는 아무도 확인하지 않는다. 이에 대한 확인 시스템이 필요하다"고 지적했다. 이 의원은 "국내서 중국 국가보건위원회 제14차 국가안과보건 5개년 계획 고시를 갖고, 우주관련 논문을 썼다"며 "이 고시를 이용해 '중국 우주산업 생태계: 미중경쟁과 군민협력체계의 역할'이라는 논문이 게재됐다. 놀라운 것은 이 논문 참고문헌 44개중 17개가 오류였다는 것"이라고 지적했다. 이 의원은 또 "이 논문은 한국연구재단과 교육부가 8억 8,000만원을 지원한 '경제 안보 2.0시대 전략적 분화의 동학'이라는 과제로 쓰인 결과물"이라며 "이런 일이 어떻게 일어날수 있나. 이 논문이 KCI(한국학술지인용색인)에 등재되어도 아무도 발견하지 못했다. 심각하다"고 한국연구재단을 질책했다. 이 논문은 지난해 3월 KCI에 게재됐고, 조교가 발견해 결국 올해 6월 1일 철회됐다. 연구 책임자는 중앙대학교 이 모씨로 돼 있다. 황정아 의원은 KAIST 휴머노이드 소개와 함께 이재명 정부 역대 최대 규모 예산 편성 홍보와 PBS 폐지에 따른 연구수당 문제 등을 거론했다. 보충질의에서는 김진수 출연연과학기술인협의회총연합회장(한국화학연구원 전문연구원)이 참고인으로 나왔다. 이연희 의원 보충질의 시간에서 김진수 연총 회장은 "설문조사 결과 10명 중 8명이 낮은 처우와 보상으로 인해 인재 확보에 걸림돌이 된다고 지적한다. 현장 연구자 의욕도 깎여 있다. 2027년도 예산안에 처우개선 예산이 반영되지 않았다"고 말했다. 김 회장은 또 "연구자 실질 소득이 줄어드는 일은 없어야 하는데, 정부와 NST가 연구수당을 성과 연동형으로 바꾸려 한다. 이리되면 실질 소득 감소가 우려된다. 이를 기본 급여에 반영해야 한다"며 "과기정통부나 NST와도 현장 소통을 많이 하는데, 간담회로 끝나서는 안된다. 정책으로 연결돼야한다, 이를 위해선 연구자 협의회를 상설로 설치해야 할 것"이라고 언급했다. 황정아 의원은 연구부정과 기관 관리부실 등을 거론했다. 황 의원은 "연세대학교 정승수 교수의 경우 가짜 거래명세서 등 연구비 부정사용과 증언했던 제자 괴롭힘으로 결국 학교를 떠나게 했다"며 "그러나 연세대는 면죄부를 줬다"고 말하고, 이에 대해 연구비 부정 전수 조사 및 일벌백계를 요구했다. 또 ETRI 부설 국가보안연구소의 직원 5명이 업무시간에 90시간이나 스타크래프트 게임을 하는 등 근태상황을 지적하고, KAIST 인공위성연구소는 20년 째 인력정체와 공간협소 문제를 제기했다. 또 최혁진 의원(무소속)은 "한국연구재단이 1,230억원 규모 과학기술진흥기금을 23년간 심의회를 운영하지 않았다"며 "특히, 전체 기금의 85%인 1040억원은 쓰지도 않은채 국내외 주식 및 채권에 746억원 71.7% 넣어 놓고, 나머지 294억원은 MMF(초단기금융상품) 및 CP(현금성)에 넣어 쌓아만 뒀다"고 지적했다. 한편 국회 과학기술정보방송통신의원들은 이날 오후 1시 30분부터 2시 30분까지 장영재 KAIST 산업및시스템공학과 교수 연구팀의 피지컬 AI 기반 100% 무인 공장 플랫폼 '카이로스' 시연을 들여다봤다.

2026.10.20 17:53박희범 기자

메타 연구원, AI 시대 3D 그래픽스 새 무대로 '로봇' 지목

생성형 인공지능(AI)이 영상 제작의 영역을 빠르게 넓히면서 3차원(3D) 그래픽스 기술의 무게중심이 로봇과 자율주행 등 현실 세계로 이동하고 있다. 남길주 메타 리얼리티 랩스 연구원은 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 영상 제작에 쓰이던 기존 그래픽스 기술이 생성형 AI에 빠르게 자리를 내주고 있다고 진단했다. AI가 복잡한 3D 모델 없이도 사실적인 영상을 만들어내면서 3D 기술의 새로운 활용 분야로 로봇과 자율주행을 꼽았다. 컴퓨터 그래픽스는 영화나 게임에서 사람과 사물을 실제처럼 표현하는 데 활용돼 왔다. 기존에는 인물과 사물의 3D 형태를 만들고 움직임과 빛의 반사 등을 계산해 영상을 구현했다. 생성형 AI는 이러한 과정을 일일이 거치지 않아도 원하는 장면을 만들어낸다. 방대한 이미지와 영상을 학습한 뒤 글로 입력한 요청에 맞춰 새로운 영상을 생성하는 방식이다. 생성형 AI가 구현하는 수준도 빠르게 높아지고 있다. 초기에는 주로 사람 얼굴을 생성했지만 이후 복잡한 배경과 빛의 반사까지 자연스럽게 표현하기 시작했다. 오픈AI의 영상 생성 AI '소라'는 사람의 걸음걸이와 주변 환경을 사실적으로 구현했고 최근에는 인물의 표정과 동작까지 제어하는 기술도 등장했다. 남 연구원은 이러한 변화를 AI 연구자 리처드 서튼의 '쓰라린 교훈(The Bitter Lesson)'과 연결했다. 사람이 정교하게 규칙을 설계하는 방식보다 대규모 연산을 활용해 AI가 스스로 학습하도록 하는 방식이 장기적으로 더 높은 성과를 냈다는 내용이다. 그 역시 약 5년간 머리카락을 3D로 복원하는 기술을 연구하다 접근법을 바꿨다. 복잡한 그래픽스 기술을 직접 설계하는 대신 기본적인 지식만 적용하고 나머지는 AI가 데이터에서 학습하도록 했다. 그 결과 기존 방식보다 좋은 성과를 얻었다고 설명했다. 이 같은 변화는 3D 기술의 활용 분야에도 영향을 미치고 있다. 남 연구원은 최종 결과물이 이미지나 영상이라면 반드시 3D 모델을 만들 필요는 없다고 설명했다. 생성형 AI만으로도 원하는 결과물을 얻을 수 있는 경우가 늘고 있기 때문이다. 로봇과 자율주행은 다르다. 화면에 사람의 움직임을 자연스럽게 표현하는 것과 로봇이 실제 물건을 집는 일은 별개다. 로봇이 물건을 정확하게 집으려면 물체의 위치와 형태, 주변 공간을 파악해야 한다. 자율주행차 역시 장애물과 다른 차량의 위치와 움직임을 이해해야 한다. 이러한 과정에서 3D 공간과 물리 현상을 다루는 기술이 활용된다. 제조업의 3D 설계와 물리 시뮬레이션, 광학과 과학 연구도 그래픽스 기술이 필요한 분야로 꼽았다. 남 연구원은 2020년부터 메타 리얼리티 랩스에서 컴퓨터 비전과 3D 그래픽스 기술을 연구해 왔다. 최근에는 디지털 휴먼과 영상 구현을 넘어 로봇과 피지컬 AI로 연구 영역을 넓히고 있다. 기존에 축적한 3D 기술을 실제 물리 세계에서 작동하는 AI에 활용하는 방향이다. 남 연구원은 "영상 제작에서 그래픽스의 역할이 예전만큼 크지 않다"며 "그래픽스로 세상을 디지털화해 피지컬 AI와 로봇, 자율주행 발전에 기여하는 것이 새로운 비전"이라고 말했다.

2026.10.20 12:58김동원 기자

KT, K-패스 2026 열고 AI 스타트업과 AX 협업 성과 공개

KT가 K-패스 2026 행사를 열고 AI 스타트업 협업을 통해 실제 산업 현장 AX 과제를 해결한 사례를 공개했다. KT는 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 K-패스 2026를 열고, AI 스타트업 협업 성과를 선보였다고 20일 밝혔다. 행사엔 K-패스 선정 기업과 과학기술통신부, 중소벤처기업부, AWS, 구글클라우드 등 글로벌 빅테크, 산업계 관계자 약 200명이 참석했다. K-패스는 AI 기술력을 갖춘 유망 스타트업을 KT AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트를 추진하는 프로그램으로, 2024년부터 총 56개사와 협력을 이어오고 있다. KT는 이날 스타트업 기술과 자사 역량을 결합해 실제 산업 현장 AX 과제를 해결한 성과를 소개하며 기술 검증을 넘어선 실제 사업화 모델을 제시했다. 피지컬 AI 분야에선 다임테크놀로지가 로봇 통합 제어와 디지털 트윈을 결합한 공장 운영 서비스를, 쓰리아이가 공공 SOC 시설 이상 감지부터 로봇 출동, AI 판독까지 자동화하는 서비스를 발표했다. 에이전틱 AI 분야에선 사이오닉 AI가 네트워크 장애 조치 AI 에이전트를 KT 네트워크 운영에 적용하는 방안을 검증했고, 달파는 드라마 대본과 기획안을 분석해 콘텐츠 기획과 투자를 지원하는 솔루션을 선보였다. 이밖에 다양한 스타트업이 B2C와 B2B 영역에 적용할 수 있는 AI 서비스를 시연했다. KT는 참여 스타트업 성장을 위해 글로벌 빅테크 지원 프로그램을 소개하고, 투자 유치와 신규 사업 기회를 모색하는 비즈니스 미팅도 마련했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “K-패스를 통해 유망 AI 스타트업의 기술을 KT의 사업 역량과 연결해 실질적인 사업화 성과를 만들어 나갈 것”이라며 “다양한 AX 수요를 새로운 사업 기회로 발전시키고, 한국 AI 기업과 함께 성장할 수 있는 AX 생태계를 확대하겠다”고 밝혔다.

2026.10.20 10:42홍지후 기자

엣지에이아이, 美 이피션트와 피지컬 AI 반도체 공동 개발 추진

국내 인공지능(AI) 반도체 기업 엣지에이아이가 미국 이피션트와 로봇과 자율제어 시스템에 적용할 차세대 피지컬 AI 반도체 공동 개발을 추진한다고 20일 밝혔다. 엣지에이아이는 16일 서울대 반도체공동연구소에서 미국 이피션트와 '차세대 피지컬 AI 칩셋 공동개발 및 전략 파트너십'을 위한 업무협약을 체결했다. 이피션트는 미국 카네기멜론대 컴퓨터공학 브랜든 루시아 교수가 이끄는 AI 반도체 설계기업이다. 양사는 100만 달러 이상 기술협력 체계를 구축하고, 2028년까지 초당 1000조회 연산이 가능한 1000TOPS급 피지컬 AI 칩셋 상용화를 추진한다. 개발 목표는 휴머노이드와 산업용 로봇에서 활용하는 70억~80억개 매개변수 규모 시각·언어·행동(VLA) 모델을 외부 서버 연결 없이 로봇 자체에서 실시간 구동하는 것이다. 이를 위해 단일 반도체에 모든 기능을 집적하는 기존 방식 대신 여러 개의 반도체를 결합하는 칩렛 구조를 고려하고 있다. 250TOPS급 연산 성능과 8W 수준 소비전력을 목표로 하는 컴퓨팅 칩렛 4개를 초고속 인터페이스로 연결해 시스템 전체에서 1000TOPS 성능을 구현한다는 구상이다. 목표 소비전력은 15~30W 수준이다. 이피션트의 공간 데이터플로우 기술을 적용해 불필요한 연산과 전력 소모를 줄이고 에너지 효율을 높일 계획이다. 공동개발은 핵심 설계자산(IP), 시스템온칩(SoC), 주문형 반도체(ASIC) 등 세 분야로 나눠 진행한다. 핵심 설계자산과 전용 컴파일러는 이피션트가 개발한다. SoC 구조는 엣지에이아이 김정욱 공동대표와 브랜든 루시아 대표가 함께 설계한다. 실제 반도체 구현은 엣지에이아이가 총괄한다. 장기호 AI반도체연구소장을 중심으로 물리 설계와 전력·성능·면적 최적화를 추진하고, 에이직랜드와 협력해 TSMC의 7나노미터 공정 시제품 제작과 향후 2나노미터 양산 공정 적용을 준비한다. 양사는 에이직랜드와 로봇 기업의 프로젝트 참여를 추진 중이다. 반도체 설계부터 AI 모델 적용, 로봇 탑재 및 성능 검증까지 연계한다는 계획이다. 양사는 11~12월 세부 개발일정과 작업기술서를 확정하고 12월 말 최종 공동개발 계약을 체결할 예정이다. 김정욱 엣지에이아이 공동대표는 "미국의 공간 데이터플로우 원천기술과 엣지에이아이의 고성능 반도체 설계 역량을 결합한 기술협력"이라며 "2028년까지 1000TOPS급 솔루션 상용화를 완수하고 피지컬 AI 반도체 시장을 공략하겠다"고 밝혔다. 브랜든 루시아 이피션트 대표는 "엣지에이아이와 협력해 차세대 공간 데이터플로우 기술을 피지컬 AI와 로보틱스 시장 핵심 프로세서 기술로 발전시키겠다"고 말했다.

2026.10.20 10:30장경윤 기자

"AI가 살피고 로봇이 일하네"…현대차·기아 '자율운영공장' 가보니

“이번 주에는 가상 시운전 4건이 진행 중이고, 용접 랩 철거 안전 작업 한 건이 진행 중입니다. 자세히 보고 싶으신 공정이 있으면 편하게 말씀해 주세요.” 모니터 두 대 중 왼쪽은 흔히 볼 수 있는 생성 인공지능(AI) 명령어 입력 화면, 오른쪽은 연구실 공간을 가상으로 구현한 화면이 나타났다. “통신 전파 상황을 시뮬레이션해줘”라고 말하니 “전파가 좋은 구역은 파랑, 약한 지역은 빨강으로 시각화했다”며 연구실 공간 위에 그래픽이 곧바로 덧씌워졌다. 현대자동차와 기아는 스마트 팩토리 혁신 제조 기술 전시회 '이포레스트 테크데이 2026'을 현대차·기아 의왕연구소에서 진행하기 앞서, 지난 16일 미디어 초청행사를 열고 제조 현장 특화 인공지능(AI) 에이전트 '이포레스트 폴라리스' 시연을 이같이 선보였다. 회사는 이 곳에서 AI와 로보틱스 등을 활용한 스마트팩토리로의 전환을 위한 기술들을 개발하고 있다. AI 에이전트도 그 일환으로, 올해 테크데이 행사에선 200여건의 제조 신기술을 소개할 예정이다. 최영태 현대차·기아 제조솔루션본부 이포레스트센터장 상무는 이날 행사에서 “자동화를 확대하는 것을 넘어, 공장이 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 '자율운영공장'으로 나아가려는 것”이라며 "사람은 더 안전하고 가치 있는 일에 집중하고, 데이터와 AI는 공장을 더욱 유연하고 지속 가능하게 운영하도록 돕는 제조환경을 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "2032년 이후 미래 신공장에서 휴머노이드와 풀스케일 자율화 기술을 본격적으로 적용해 나가겠다"고 말했다. 공장마다 따로 놀던 데이터·앱 합쳤더니…AI, 현장 분석·장비 시운전 척척 AI에이전트와 가상 공간 플랫폼 구현에 앞서, 현대차·기아는 그 동안 공장별로 분산돼 있던 데이터 및 IT 체계를 단일 표준 플랫폼으로 통합하는 작업을 거쳤다. 공장별 시스템과 데이터를 연결한 공통 기반 위에 공장의 핵심 기능들을 표준화한 '코어 시스템', 그 윗단에 품질, 설비보전, 생산운영 등 제조 앱이 구동되는 방식이다. 이런 체계에서 AI 에이전트는 제조 현장 시스템과 문서 등 데이터 분석, 이미지 생성, 업무 노하우 제공 등 각종 도구를 토대로 현장에서 필요한 판단과 대응을 수행하게 된다. 데이터 분석 역량과 업무 노하우를 자산화, 표준화하면서도 소요되는 시간을 줄였다. 회사는 지난달 울산 전기차(EV) 공장에서 이포레스트 폴라리스 시범 운영을 시작했다. 스마트 물류 솔루션인 '물류로봇 표준화 플랫폼'도 이런 접근법에 따른 성과 중 하나다. 매번 물류로봇을 새롭게 검토하고 제작하는 과정에서 발생하는 비용 증가와 품질 편차를 줄이기 위해 고안됐다. 부품 공급 체계를 자동화된 무인 운송 체계로 전환, 작업자가 반복 업무 대신 로봇 운영과 공정 최적화에 집중할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 물류로봇 제작 비용을 약 30% 절감하고, 개발 기간도 단축했다. 회사는 기아 화성 EVO 웨스트 공장과 울산 공장에 이 기술 적용을 추진 중이다. 엔비디아와 협력 하에 제조 현장에 특화된 가상 제어 기술도 개발하고 있다. 이날 소개된 '물리 AI 기반 가상 시운전 기술'이 일례다. 신차 투입 준비 과정을 단축하기 위해 현장 상황을 가상으로 재현하고, 이를 예측하는 심투리얼(Sim-to-Real) 기술이다. 현대차·기아 관계자는 "제조 설비 시뮬레이션과 로봇 시뮬레이션은 그래픽 기반 시뮬레이션으로, 장시간의 실물 시운전이 반드시 필요했다"며 "중력 충돌, 마찰과 같은 실제 현상의 물리 현상을 고려하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "기존 시뮬레이션은 설비 제어, PLC, 로직, 검진, 로봇 OLP 타점 검토 등 각 요소를 개별적으로 검토해 상호 영향을 검증할 수 없었고, 수천개의 물리 조인트와 I/O 신호를 수작업으로 매핑하는 등 공수가 크게 들었다"며 "이번에 개발한 통합 시뮬레이션은 상호 영향 사전 검증, 가상 시운전 기반 설비 실물 시운전 효율화가 가능하다"고 덧붙였다. 해당 기술은 울산 EV 공장의 신차 생산을 위한 시운전 과정에 도입될 예정이다. 수작업 완전 대체할까…사람보다 더 정밀한 AI·로봇 목표 현대차·기아는 제조 현장에 특화된 디지털 기술 내재화도 준비하고 있다. 회사 다른 관계자는 "기아 공장에 적용된 비전 시스템에 대해서 전수조사를 실시한 결과 95% 이상이 외부 솔루션에 의존하고 있었다"며 "차종을 추가 개발하게 되거나 설계 변경이 발생할 경우 락인된 외부 업체 기술을 사용하게 돼 지속적으로 투자비가 발생하던 상태"라고 언급했다. 이런 문제를 해결하기 위해 제조 솔루션 본부에 기술 내재화를 위한 전담 조직을 만들고, 사업 본부 차원의 비전 기술 표준화 전략 수립과 기술 내재화를 추진하고 있다고 밝혔다. 내재화를 추진 중인 기술로는 ▲내외장 도어 검사 ▲하부 검사 ▲터널형 완성차 외관 검사 등을 꼽았다. 이날 행사에선 차체 공정에 있는 용접 작업 관련 기술 시연도 진행했다. 수작업 없이 심투리얼 기술을 활용해 로봇이 자동으로 작업 경로를 생성하는 것이 핵심이다. 회사 관계자는 "용접 작업 자체는 이미 자동화돼 있지만, 용접 로봇과 생산라인을 설치할 때 로봇이 1700여개의 용접점으로 이동하는 이 모든 경로를 현장 엔지니어가 수동으로 조정하고 있어 많은 비용과 시간이 발생하고 있다"며 "시뮬레이션을 활용해 로봇 이동 경로를 만들어주는 작업을 자동화하는 기술을 개발했다"고 밝혔다. 차체를 약간 움직인 뒤 버튼을 한 번 누르자, 옮겨진 차체에 맞춰 용접 로봇이 조금씩 이전과 다른 이동 경로에 따라 작업을 시작했다. 다소 느린 속도로 움직였지만, 한 번 작업을 수행하고 나면 이후에는 이 경로에 맞춰 로봇이 움직이게 돼 작업 속도도 빨라진다는 설명이다. 회사는 내년 6월 해당 기술 개발을 완료한다는 계획이다. 차량 부품인 웨더스트립 장착을 자동화한 기술도 선보였다. 작업자 부담을 줄이고 균일한 조립 품질을 확보하기 위해 개발된 기술이다. 산업용 로봇과 전용 그리퍼를 활용해 장착 공정을 자동화하고 작업 편차를 줄였다. 고속 서보 제어 기술을 적용해 적정 가압력을 유지, 조립 품질의 일관성도 높였다. 최종적으로 장착 구간 비전 촬영을 통해 부품의 이탈이나 들뜸 여부를 다시 한번 검사해 품질 수준을 높일 수 있다. 현대차·기아는 사람 손과 비슷한 형태로 움직이는 로봇인 '핸드 그리퍼'를 제조 현장에 적용하기 위한 기술 개발도 추진하고 있다. 유연한 움직임이 가능하기 때문에 다양한 부품 관련 작업을 효율화할 것이란 구상이다. 회사 관계자는 "올해 착수한 과제라 아직 제조 현장에 적용하기 위해서는 기술적으로 어려운 여러 허들을 넘어야 하는 상황"이라며 "지속적으로 개발하면 조립 자동화 기술을 고도화하는 데 핵심 기반이 될 것"이라고 기대했다.

2026.10.18 12:04김윤희 기자

SKAI, 데이터 기술 앞세워 국가 피지컬 AI 얼라이언스 합류

스카이월드와이드(SKAI)와 계열사 스카이인텔리전스가 산업 데이터 분석과 로봇 학습용 합성데이터 기술을 앞세워 국가 피지컬 AI 협력체에 참여한다. 두 회사는 지난 13일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 피지컬 AI 얼라이언스 참여와 향후 협력 방향을 공개했다. 스카이월드와이드는 'K-피지컬 AI 풀스택 분과' 데이터 액션그룹에, 계열사 스카이인텔리전스는 '기반 거버넌스 분과' 글로벌 협력 액션그룹에 각각 참여한다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 판단해 실제로 움직이도록 하는 기술이다. 이를 제조 현장에 적용하려면 설비와 작업 정보를 AI가 이해할 수 있도록 정리해야 한다. 로봇이 다양한 상황에 대응할 수 있도록 충분한 학습 데이터도 확보해야 한다. 스카이월드와이드와 스카이인텔리전스는 이러한 데이터 확보와 활용 과정에서 서로 다른 역할을 맡는다. 스카이월드와이드는 기업 내부의 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 정리하는 기술을, 스카이인텔리전스는 로봇 학습에 필요한 가상 데이터를 만드는 기술을 보유하고 있다. 스카이월드와이드는 자체 개발한 그래프 데이터베이스(DB) 기술을 활용한다. 그래프 DB는 서로 연관된 정보를 연결해 저장하고 분석하는 기술이다. 제조 현장에서는 설비와 부품, 작업 공정 사이의 관계를 파악하는 데 활용할 수 있다. 일례로 특정 설비에 문제가 생겼을 때 해당 설비와 연결된 부품이나 생산 공정 정보를 함께 분석할 수 있다. 스카이월드와이드는 이러한 데이터 기술을 바탕으로 기업 정보를 AI가 분석하고 활용할 수 있는 형태로 제공한다. 회사는 공공과 금융, 제조 분야에서 130개 이상의 고객사를 대상으로 337건의 사업을 수행했다고 밝혔다. 기업용 데이터베이스 아젠스SQL과 아젠스그래프, AI 에이전트 온토비아 등을 공급하고 있다. 스카이인텔리전스는 로봇을 학습시키는 데 필요한 합성데이터 기술을 담당한다. 합성데이터는 실제 현장에서 수집하는 대신 컴퓨터로 만든 가상환경에서 생성한 데이터다. 로봇이 공장에서 정확하게 작업하려면 조명이나 물체의 위치, 주변 설비의 상태가 달라져도 작업 대상을 제대로 인식해야 한다. 하지만 실제 생산라인에서 다양한 상황을 반복적으로 만들어 데이터를 수집하려면 시간과 비용이 많이 든다. 위험한 상황을 의도적으로 재현하기도 어렵다. 합성데이터를 활용하면 가상공간에서 작업 환경과 조건을 바꿔가며 로봇을 학습시키거나 성능을 시험할 수 있다. 다만 가상환경에서 학습한 기술이 실제 제조 현장에서도 제대로 작동하는지는 별도 검증이 필요하다. 스카이인텔리전스는 이 분야에서 글로벌 산업용 로봇 기업 ABB 로보틱스와 협력하고 있다. 올해 6월 산업용 피지컬 AI 기술의 검증과 현장 적용을 위한 협력 체계를 구축했고 7월에는 ABB 로보틱스와 엔비디아가 공동 발간한 산업용 피지컬 AI 백서에 주요 기술 기여자로 참여했다. 해당 백서는 로봇을 실제 공장에 투입하기 전에 디지털 트윈과 합성데이터를 활용해 기술을 검증하고, 가상환경과 현실 사이의 성능 차이를 줄이는 방법을 다뤘다. 스카이인텔리전스는 이번 얼라이언스 활동에서도 이러한 경험을 국내 기업과 연구기관에 공유할 계획이다. 정부도 피지컬 AI 기술 개발과 산업 적용에 대한 투자를 확대하고 있다. 2027년 정부 예산안에 편성된 피지컬 AI 관련 예산은 3조 1000억원으로 올해 9000억원보다 세 배 이상 늘었다. 제조와 국방 등 다양한 산업에서 기술 개발과 현장 실증을 지원하기 위한 것이다. 피지컬 AI 얼라이언스는 기업과 대학, 연구기관 등이 공동으로 기술을 개발하고 산업 현장에 적용하기 위한 협력체다. AI 모델과 데이터, 로봇 등 핵심 기술을 개발하는 분과와 산업별 적용을 추진하는 분과, 표준과 국제 협력 등을 담당하는 분과로 구성돼 있다. 신재혁 스카이월드와이드 대표는 "SKAI는 피지컬 AI까지 연결하는 AI 풀스택 역량을 갖추고 있다"며 "데이터 활용과 학습·검증 분야의 협력을 확대해 실제 산업 현장에서 성과를 내도록 지원하겠다"고 말했다. 한동균 스카이인텔리전스 사업부장은 "다양한 제조 조건을 정밀하게 학습 데이터에 반영하는 것이 핵심"이라며 "글로벌 검증 경험을 AI 학습 자산으로 축적해 국내 기업과 연구기관의 현장 적용을 뒷받침하겠다"고 밝혔다.

2026.10.15 16:27김동원 기자

얀 르쿤의 AMI랩스, 로봇에 '미래 예측 능력' 심는다

로봇이 실제 제조 현장에서 스스로 판단하고 움직이려면 행동의 결과를 미리 예측하는 '월드모델'과 빠르게 동작을 결정하는 인공지능(AI)을 결합해야 한다는 제안이 나왔다. 쿠엔틴 가리도(Quentin Garrido) AMI랩스 연구원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 월드모델 예측 능력을 실제 로봇 행동으로 연결하는 기술이 중요하다고 강조했다. 미래 상황을 정확하게 예측하는 것만으로는 부족하며 그 예측을 활용해 로봇이 스스로 작업을 수행하도록 만들어야 한다는 주장이다. AMI랩스는 얀 르쿤 전 메타 수석 AI 과학자가 공동 설립한 AI 연구기업이다. 거대언어모델(LLM) 중심 기존 접근법과 달리 물리 세계의 움직임과 변화를 이해하고 미래 상황을 예측하는 월드모델 개발에 주력하고 있다. 월드모델은 AI가 주변 환경을 이해하고 특정 행동에 따라 어떤 변화가 발생할지 예측하는 기술이다. 로봇이 움직이기 전에 여러 행동의 결과를 검토하고 목표 달성에 적합한 동작을 선택하는 데 활용할 수 있다. 이날 강연에서는 로봇 작업을 여러 단계로 나눠 계획해 물체를 집어 옮기는 실험의 성공률을 0%에서 70%로 높인 기존 연구 결과도 소개됐다. 로봇이 목표를 향해 한 번에 움직이는 대신 중간에 필요한 동작을 나눠 수행하도록 한 결과다. "물리 세계는 텍스트가 아니다"…행동 결과 예측하는 월드모델 가리도 연구원은 LLM과 월드모델이 정보를 학습하고 예측하는 방식에 차이가 있다고 설명했다. LLM이 문맥에 따라 다음 단어를 예측한다면 월드모델은 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 변할지 예측한다. 그는 계단을 오르는 동작을 사례로 들었다. 계단을 오르는 방법을 글로 자세히 설명하려면 복잡한 지시가 필요하지만 영상으로 보면 어떤 움직임인지 쉽게 이해할 수 있다. 이러한 차이는 로봇이 실제 환경에서 움직일 때 중요해진다. LLM은 중력이나 질량에 관한 지식을 설명할 수 있지만 물체가 실제로 어떻게 움직일지 정확하게 예측하는 데는 한계가 있다. 챗봇의 잘못된 답변과 달리 로봇의 판단 오류는 장비 충돌이나 인명 피해로 이어질 수도 있다. 월드모델은 로봇이 행동하기 전에 여러 결과를 비교하도록 한다. 왼쪽으로 이동하면 장애물에 부딪히고 오른쪽으로 이동하면 목적지에 도달할 수 있다면, 실제로 움직이지 않고도 두 경로를 예측해 더 적절한 방향을 선택하는 원리다. 이를 위해 활용하는 기술 중 하나가 JEPA다. 영상의 일부 정보를 가린 뒤 나머지를 바탕으로 빠진 정보를 예측하면서 물체의 움직임과 주변 환경의 특징을 학습한다. 이렇게 얻은 정보를 토대로 로봇의 행동에 따른 환경 변화를 예측하는 모델을 구축할 수 있다. 로봇 작업 성공률 70%…빠른 행동 AI와 결합 모색 월드모델을 실제 로봇 작업에 활용하려면 무엇을 먼저 하고 다음에 어떤 동작을 수행할지 계획하는 과정이 필요하다. 물체를 집어 다른 위치에 놓는 작업이라면 물체에 접근하고 집어 올린 뒤 목적지로 이동하는 순서를 정해야 한다. 그러나 최종 목표만 보고 움직임을 계획하면 중간에 필요한 동작을 제대로 찾아내지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위해 가리도 연구원은 서로 다른 수준에서 계획하는 두 개의 월드모델을 활용했다고 밝혔다. 상위 모델이 물체에 접근하거나 집어 올리는 등 중간 목표를 정하면 하위 모델이 각 목표를 수행할 세부 동작을 결정한다. 이러한 계층적 계획을 적용한 기존 연구에서 로봇팔의 물체 집어 옮기기 성공률은 70%를 기록했다. 한 번에 작업을 계획한 비교 방식의 성공률은 0%였다. 가리도 연구원은 월드모델을 로봇의 움직임을 빠르게 결정하는 시각·언어·행동(VLA) 모델과 결합하는 방향도 제안했다. VLA 모델이 카메라 영상과 작업 지시를 바탕으로 행동을 결정한다면, 월드모델은 그 행동이 어떤 결과를 가져올지 미리 검토할 수 있다. 두 기술 차이는 인간의 사고방식에 비유할 수 있다. 익숙한 일을 빠르게 처리하는 직관적 사고가 VLA 모델에 가깝다면 여러 가능성을 따져 신중하게 판단하는 사고는 월드모델에 해당한다. 이 둘을 결합하면 VLA 모델이 행동 후보를 만들고 월드모델이 각각의 결과를 검토해 적절한 동작을 고를 수 있다. 기존 행동 AI의 빠른 처리 속도와 월드모델의 예측 능력을 함께 활용하려는 접근이다. 실제 산업 현장에 적용하려면 해결해야 할 문제도 있다. 작업 시간이 길어질수록 로봇이 계획해야 할 동작이 많아지고 미래를 예측하는 과정에서 오류가 누적될 수 있기 때문이다. 강연 이후 질의응답에서도 장시간 작업을 계획할 때 발생하는 연산 부담이 거론됐다. 가리도 연구원은 작업을 여러 단계로 나누는 계층적 계획과 연산을 동시에 처리하는 병렬화 기술을 해결 방향으로 제시했다. 월드모델이 현실의 문제를 해결할 수 있는 수준으로 발전해야 한다는 점도 거듭 강조했다. 영상을 생성하거나 미래 상황을 예측하는 성능이 높더라도 실제 로봇이 작업을 수행하지 못한다면 활용에 한계가 있다는 판단이다. 가리도 연구원은 "세계의 미래를 예측할 수 있는 모델을 어떻게 실제 문제 해결에 활용할 것인가가 남은 과제"라며 "월드모델을 조금 더 개선하는 것보다 그 능력을 실제 작업에 활용하는 방법이 중요하다"고 말했다.

2026.10.14 16:59김동원 기자

LG AI연구원, 스스로 판단하는 제조 AI 구현 나선다

LG AI연구원이 공장 설비 이상 원인을 찾아 대응책을 제안하고 제품 검사 과정에서 발생한 AI 판단 오류까지 스스로 분석하는 자율 제조 기술 개발에 나섰다. 강병준 LG AI연구원 연구위원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 '제조 자율화의 핵심 엔진, 에이전틱 AI'를 주제로 강연하며 제조 현장의 AI 활용 기술과 연구 사례를 소개했다. 기존 제조 AI가 설비나 제품의 이상 여부를 판단하는 데 주로 활용됐다면 LG AI연구원이 개발하는 기술은 문제가 발생한 원인을 분석하고 필요한 조치까지 제안하는 데 초점을 맞췄다. 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 관련 문서를 검색해 문제 해결에 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 제품 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 찾아 수정 방법을 제안하는 기술도 개발 중이다. 검사 환경이 바뀔 때마다 사람이 AI 모델을 조정해야 했던 작업을 줄이고, 데이터 선별부터 재학습까지 자동화하는 연구도 진행하고 있다. 다만 AI가 설비를 직접 제어하려면 안전성과 신뢰성을 확보해야 한다. LG AI연구원은 현재 AI의 분석 결과와 조치 방안을 작업자에게 전달하는 방식을 활용하면서 실제 설비 제어까지 자동화 범위를 넓히는 방안을 연구하고 있다고 밝혔다. 설비 이상 원인 분석하고 조치 제안…검사 AI도 성능 개선 강 연구위원은 제조 설비에서 이상 징후가 발생했을 때 AI가 원인을 분석하고 대응 방법을 제시하는 사례를 소개했다. 기존 이상 감지 AI가 정상과 비정상 여부를 구분했다면, 새로운 기술은 설비 데이터뿐 아니라 작업 매뉴얼과 공정 정보까지 함께 분석한다. 일례로 설비에서 비정상적인 데이터가 발생하면 AI가 관련 문서를 검색해 원인을 파악하고 필요한 조치를 제안한다. 여러 AI 에이전트가 데이터 분석과 문서 검색, 대응 방법 검토를 나눠 수행하며 문제 해결에 필요한 작업 순서도 결정한다. 강 연구위원은 "기존 이상 감지 모델은 이상이 있다, 없다 정도로 판단했다"며 "이제는 어떤 원인 때문에 이상이 발생했고 실제 조치를 취하려면 어떻게 해야 하는지 추천해 줄 수 있다"고 말했다. 지금은 AI가 설비를 직접 제어하지 않고 작업자에게 이메일로 분석 결과를 전달한다. 잘못된 판단이 실제 설비 작동에 영향을 줄 수 있는 만큼 사람이 조치 내용을 확인하도록 한 것이다. 그는 "직접 제어하는 부분에 위험성도 따르기 때문에 작업자에게 이메일을 전달하는 방식으로 하고 있다"면서 "사람의 신뢰가 어느 정도 확보되면 직접 제어하는 부분까지 들어갈 수 있지 않을까 생각한다"고 설명했다. 제품의 불량 여부를 판별하는 검사 AI에도 에이전트 기술을 적용하고 있다. 제조 현장에서는 제품의 형태나 검사 환경이 바뀌면 기존 AI 모델의 정확도가 떨어질 수 있어 새로운 데이터를 수집하거나 검사 기준을 조정해야 한다. LG AI연구원은 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 분석하고 어떤 검사 지시문이 오류에 영향을 줬는지 찾아 수정 방안을 제안하는 기술을 개발했다. 작업자가 수정안을 승인하면 AI가 지시문을 조정하며, 별도의 모델 재학습 없이 검사 환경 변화에 대응하는 방식도 연구하고 있다. AI 모델 재학습 과정 역시 자동화 대상이다. 강 연구위원은 현재 운영 중인 모델이 판단하기 어려워하는 데이터를 찾아 추가 학습이 필요한 사례를 선별하고 학습과 배포까지 여러 AI 에이전트가 나눠 수행하는 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다. 로봇 움직임에 따른 주변 변화도 예측…현장 적용은 신뢰성 과제 로봇이 작업할 때 주변 환경에 미치는 영향까지 예측하는 기술도 소개됐다. 기존 로봇 AI는 물체를 집거나 옮기는 등 주어진 동작을 수행하는 데 집중했지만 실제 제조 현장에서는 로봇의 움직임이 주변 물체와 설비에 어떤 영향을 미치는지도 고려해야 한다. LG AI연구원은 로봇의 동작과 주변 공간의 변화를 함께 학습시키는 방식을 연구하고 있다. 물체를 특정 위치로 옮기는 과정에서 주변 물체가 어떻게 움직일지 예측해 로봇이 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장의 제한된 컴퓨팅 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화하는 연구도 진행하고 있다. 대규모 AI 모델은 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하지만 실제 제조 설비에는 고성능 컴퓨팅 자원이 부족할 수 있어 모델 크기를 줄이는 기술이 필요하다. LG AI연구원은 제조 현장의 전문 용어와 작업 정보가 손실되지 않도록 중요한 정보를 최대한 유지하면서 모델을 압축하는 방법을 개발하고 있다. 모델을 작게 만들면서도 제조 분야의 특수한 표현과 작업 맥락을 이해하는 성능을 유지하는 것이 목표다. 강 연구위원은 이들 기술을 실제 제조 공정에 적용하려면 AI의 판단 속도와 운영 효율성을 높여야 한다고 설명했다. 여러 AI 에이전트가 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 단계를 거치면 처리 시간이 길어지고, 로봇 역시 기존 산업용 로봇에 비해 움직임이 느려질 수 있다는 것이다. AI 판단을 사람이 이해하고 검증할 수 있는 체계를 마련하는 것도 과제로 제시했다. 생산 설비를 제어하는 과정에서 잘못된 판단이 내려질 경우 실제 공정에 영향을 줄 수 있어 AI가 어떤 근거로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다. 강 연구위원은 "AI가 자율적으로 행동하기 때문에 정말 믿을 수 있는지를 증명해야 한다"며 "사람이 이해할 수 있도록 어떤 행동을 했는지 투명하게 보여주는 것이 실제 제조 공정에 적용하기 위한 과제"라고 말했다.

2026.10.14 16:10김동원 기자

KT, 피지컬AI 사업화 속도...26개 후보 중 4개 연내 선정

KT가 제조와 국방, 물류 등 6개 산업에서 발굴한 피지컬 인공지능(AI) 사업화 후보 26개 가운데 4개를 연내 선정해 실증에 나선다. 한국과학기술원(KAIST), 다임리서치와는 사람의 개입을 최소화한 무인공장 구축 기술을 개발한다. 14일 KT에 따르면, 박상원 KT AX사업부문장은 전날 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크위크'에서 이 같은 사업 추진 계획을 공개했다. 박 전무는 피지컬 AI 얼라이언스의 '버티컬 산업 브릿지' 분과장을 맡고 있다. 이 분과는 산업 현장의 요구를 실제 사업으로 연결하기 위해 지난 6월 구성됐다. 현재까지 제조, 국방 방산, 해양 조선, 자율주행 물류, 의료 웰니스, 공공 일상서비스 등 6개 분야에서 26개 사업화 후보를 확보했다. KT와 얼라이언스 참여 기업들은 이 가운데 4개를 우선 추진 대상으로 정하고, 국민성장펀드와 정부 실증사업을 활용해 사업화 가능성을 검증할 계획이다. 산업 수요 발굴부터 과제 설계, 현장 검증, 다른 산업으로의 확대까지 단계적으로 추진한다. 현장 실증을 뒷받침할 기술로는 엣지 AI를 제시했다. 산업 설비와 로봇에서 발생하는 데이터를 현장 가까이에서 처리해 통신 지연을 줄이고, AI의 분석 결과가 장비 제어로 이어지도록 하는 기술이다. KT는 자체 네트워크와 데이터 처리 기술을 엣지 AI에 결합해 로봇과 생산설비의 실시간 제어를 지원한다는 구상이다. 무인공장 분야에서는 KAIST, 다임리서치와 협력한다. 3개 기관은 과학기술정보통신부의 '2026년 협업지능 피지컬 AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업'을 통해 제조 공정 자동화 기술을 개발하고 실제 공장에서 성능을 검증할 예정이다. KAIST와 다임리서치의 로봇 기술 및 제조·물류 관제 플랫폼에 KT의 AI와 통신 인프라를 접목하는 방식이다. KT는 여러 종류의 로봇과 AI 시스템을 통합 관리하는 데이터 기반 운영 플랫폼을 제공하고, 초저지연 네트워크를 활용한 실시간 제어를 담당한다. 이번 협력을 통해 확보한 기술과 운영 경험은 향후 제조업 외에 물류와 로봇 서비스 등으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 해외 시장 진출을 위한 협력도 추진한다. 박상원 전무는 "피지컬 AI로 산업 현장의 실질적인 변화를 이끌기 위해서는 기술 개발을 넘어 현장의 수요를 발굴하고 실증과 사업화로 연결하는 과정이 중요하다"고 말했다. 이어 "KT는 버티컬 산업 브릿지를 통한 산업별 과제 발굴과 AI 에이전트, 엣지 AI, 네트워크 등 AX 역량을 바탕으로 현장에서 검증된 피지컬 AI 성공 사례를 만들고 다양한 산업으로 확산해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.14 15:27박수형 기자

[기고] 피지컬 AI, 한류 경험의 확장

피지컬 인공지능(AI)이 산업 현장을 넘어 문화의 무대에 올랐다. 지난달 유엔 세계 평화의 날을 맞아 뉴욕 타임스스퀘어에서 한 소년이 휴머노이드 로봇을 끌어안았다. 이 포옹은 국내 기업 갤럭시코퍼레이션이 기획한 '피스 허그 챌린지'의 시작이었다. 이어 로봇 16대가 K팝에 맞춰 군무를 췄고 전광판에는 '원 월드(ONE WORLD) 원 피스(ONE PEACE)'가 떠올랐다. 이 퍼포먼스의 바탕에는 '소울 AI'라는 개념이 있다. 이 개념은 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표가 지난 7월 유엔 산하 국제전기통신연합(ITU)의 AI 포 굿 글로벌 서밋에서 제시한 것으로, AI가 더 똑똑해지기보다 사람의 감성과 기억을 지켜야 한다는 뜻이다. 뉴욕 행사는 이를 세 갈래로 풀었다. 타임스스퀘어 플래시몹에는 시민 참여를, 록펠러센터 발표에는 산업 비전을, 허드슨강 크루즈에는 미래세대와의 교감을 담았다. 이번 행사는 한류가 관객과 만나는 방식의 변화를 보여준다. 1세대 한류는 완성된 드라마와 음악을 해외에 유통했다. 이후 아티스트와 팬덤, 플랫폼이 중심이 되면서 팬은 콘텐츠를 해석하고 퍼뜨리는 주체가 됐다. 피지컬 AI는 한 걸음 더 나아간다. 화면 속 K팝 무대가 로봇을 통해 현실로 나오고 관객은 로봇을 안아 보거나 함께 춤추며 무대 일부가 될 수 있다. 로봇을 직접 만나는 경험에 관객도 반응한다. 갤럭시코퍼레이션에 따르면 서울 강동구 갤럭시 로봇파크에는 시범 운영 기간에 관람객 2만 명이 다녀갔다. 이들은 공연 관람을 넘어 허깅 로봇, 드로잉 로봇 등을 직접 체험한다. 한 사례로 산업 전체를 판단하기는 이르지만 이런 경험에 대한 관심은 확인된다. 로봇파크 같은 체험 공간의 해외 진출도 두바이를 시작으로 미국·일본 등에서 추진 중이다. 이때 필요한 것은 한국형 모델의 일방적 수출이 아니라 현지 시민·기관과의 공동 창작이다. 현재 피지컬 AI 경쟁은 속도와 힘, 정밀도 같은 성능에 집중돼 있다. 그러나 로봇이 일상에 들어오면 관계와 신뢰, 사회적 수용성이 중요한 기준이 된다. 성능 격차가 줄수록 말투와 몸짓, 사람에게 다가가는 방식이 차이를 만든다. 같은 로봇도 인사법에 따라 친근하게도 위협적으로도 느껴질 수 있다. 로봇 하드웨어에는 국적이 없지만 사람과 관계를 맺는 방식에는 문화가 반영된다. 록펠러센터에서 공개된 로봇 '스코필드 스타인'은 참석자에게 "당신의 인간다움을 가르쳐 달라(Teach me your humanity)"고 말했다. 인간다움을 가르치는 일은 기술보다 문화의 몫이다. 음악과 안무, 서사와 팬덤을 다뤄온 한류는 로봇의 행동에 사람다운 친밀감을 담을 수 있다. 피지컬 AI 시대 한류가 내놓을 것은 완성된 콘텐츠가 아니라 세계가 참여하는 경험이다. 수익성과 시장 확대를 넘어 평화와 공존, 미래세대 같은 보편적 가치를 기술에 담을 때, 그 경험은 설득력을 얻는다. 피지컬 AI는 한국 문화산업의 표현 방식과 세계와의 접점을 넓히며 한류가 '보는 콘텐츠'에서 '함께 행동하는 문화'로 바뀌는 계기가 될 수 있다.

2026.10.14 14:17황서이 컬럼니스트

신동주 모빌린트 대표 "피지컬 AI 산업 성장의 핵심 키스톤 역할 담당"

국산 AI 반도체 개발 기업인 모빌린트 신동주 대표가 범용성·저전력이라는 기술 차별화를 통해 '피지컬 AI' 공략을 본격화하겠다고 밝혔다. 신동주 대표는 14일 서울 코엑스에서 개최된 'SEDEX 2026'에서 키노트 연사로 나서 "AI의 다음 무대는 현실 세계"라며 "생성형 AI와 에이전트 AI를 거쳐 이제는 AI가 화면 밖으로 나와 직접 행동하고 현실을 바꾸는 피지컬 AI 시대로 진화하고 있다"고 강조했다. 모빌린트, LG전자·두산로보틱스와 차세대 NPU 개발·현장실증 사업 전개 신 대표는 피지컬 AI가 기존 디지털 AI와 가장 다른 점으로 '현실과의 직접적 상호작용'을 꼽았다. 피지컬 AI는 센싱부터 상황 이해, 판단, 행동, 재센싱으로 이어지는 폐쇄 루프(Closed-Loop)를 밀리초(ms) 단위의 초저지연으로 수행해야 한다. 이러한 환경에서는 클라우드 연산만으로는 한계가 명확하며, 현장에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 컴퓨팅이 필수적이다. 특히 로봇, 드론, 자동차 등 제한된 전력과 발열, 공간 조건 속에서 수십 종의 센서 데이터를 실시간 처리하기 위해서는 전력 대비 성능(전성비)이 뛰어난 전용 반도체인 NPU가 핵심 솔루션으로 떠오르고 있다. 신 대표는 "가속기 형태에 머무르는 기존 AI 반도체와 달리, 피지컬 AI 시대에는 AI 연산과 센서 인터페이스, OS까지 단일 칩에 통합된 스탠드얼론(Stand-alone) AP(어플리케이션 프로세서) 형태의 AI SoC(시스템 온 칩)가 시장을 주도할 것"이라고 설명했다. AP는 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기의 두뇌 역할을 하는 핵심 SoC다. 모빌린트는 이러한 피지컬 AI 수요에 발맞춰 자체 NPU 칩인 '레귤러스(REGULUS)'를 비롯해 다양한 폼팩터의 제품군을 구축하고 실전에 적용하고 있다. 마이너스 40도에서 90도에 이르는 가혹한 온도 변화 등 산업용 신뢰성 테스트를 통과했으며, CNN뿐만 아니라 최신 LLM, VLM, VLA 등 500여 개 이상의 AI 모델을 폭넓게 지원하는 범용성을 확보했다. 실제 현장 적용 성과도 가시화되고 있다. 포스코DX 등과 협력해 스마트 팩토리 생산 라인에 NPU 적용을 실증 중이며, 사족보행 로봇, 오토닉스와의 스마트 카메라 공동 개발, 드론 등 다양한 분야에 칩이 탑재됐다. 특히 최근 발사된 누리호 5차 발사 위성에도 모빌린트의 NPU가 탑재돼 성공적으로 궤도에 안착해 초기 테스트를 진행하고 있다. 아울러 LG전자(휴머노이드·홈 가전), 두산로보틱스(협동로봇), 대동(자율농기계) 등 국내 주요 기업들과 산업부 K-디바이스 AI 반도체 과제를 통해 차세대 NPU 개발을 추진하고 있다. 신 대표는 한국이 피지컬 AI 시대에 세계 최고 수준의 경쟁력을 가질 수 있다고 자신했다. 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라와 메모리 반도체 리더십에 시스템 반도체 및 AI 모델 역량을 결합한다면 피지컬 AI 시장을 선도할 수 있다는 분석이다. 그는 "HBM(고대역폭메모리)이 트랜스포머 모델의 등장과 함께 급성장했듯, 피지컬 AI 시대에도 AI 모델과 NPU, 메모리가 함께 발전하는 코에볼루션(Co-evolution)이 중요하다"며 "모빌린트의 국산 AI NPU가 피지컬 AI 산업 성장의 핵심 키스톤(Keystone) 역할을 하겠다"고 밝혔다.

2026.10.14 13:44전화평 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI, 세계 시장 제패할 만큼 준비해야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 피지컬 인공지능(AI) 기술 개발 성과를 긍정적으로 평가하며 국산 AI 모델과 소프트웨어를 기반으로 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 산업 생태계를 구축해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 간담회'에서 "피지컬 AI 분야에서만큼은 세계 시장을 제패할 수 있을 만큼 준비해야 한다"며 "3년 뒤, 5년 뒤에 조금 더 투자했으면 좋았을 텐데 하는 후회를 하지 않을 정도로 목표를 설정했으면 좋겠다"고 말했다. 이날 간담회는 피지컬 AI 얼라이언스의 기술 개발과 산업 실증 성과를 공유하고 향후 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 배 부총리와 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등 얼라이언스 관계자들이 참석했다. 배 부총리는 그동안 국내 피지컬 AI 사업의 목표와 개발 속도가 세계 시장에서 경쟁하기에 충분한지 고민해 왔다고 밝혔다. 이날 현장에서 확인한 기술 성과에 대해서는 당초 예상보다 빠르게 발전하고 있다고 평가했다. 국산 AI 모델·소프트웨어 개발 속도 확인 배 부총리는 국내 AI 모델과 소프트웨어의 자체 개발 상황도 언급했다. 그는 "해외 솔루션에 의존하지 않고 자체적인 AI 모델과 소프트웨어 역량을 먼저 갖춰야 한다고 생각했다"며 "시간이 좀 걸릴 것으로 생각했는데 예상보다 빨리 따라가고 있는 것 같다"고 말했다. 피지컬 AI는 로봇이나 제조 장비뿐 아니라 주변 환경을 인식하고 작업을 판단하는 AI 모델, 이를 실제 움직임으로 연결하는 소프트웨어가 함께 작동해야 한다. 배 부총리는 국내 기업들이 이러한 기술을 자체적으로 확보하는 데 진전을 보이고 있다고 평가했다. 전북과 경남에서 추진 중인 피지컬 AI 실증 사업도 긍정적으로 평가했다. 올해 1월 실증랩을 확인했을 때와 비교해 기술 개발이 빠르게 진전되고 있다고 밝혔다. 배 부총리는 중국이 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입하고 작업 데이터를 축적하는 움직임도 언급했다. 글로벌 AI 기술이 지난해 예상보다 빠르게 발전하고 있어 한국 역시 현재의 개발 목표에 머물러서는 안 된다고 했다. 개별 기업이 확보한 기술을 연결해 세계 시장에 진출할 수 있는 제품과 서비스로 발전시키는 협력도 주문했다. 국내에서 개발한 AI 모델과 소프트웨어를 로봇·제조 장비에 적용하고 여러 기업이 공동으로 활용할 수 있는 기술을 확보해 수출 경쟁력을 높이자고 주장했다. 피지컬 AI에 3조 1000억원 편성…얼라이언스 참여 437개로 확대 배 부총리는 피지컬 AI 분야에 대한 정부 투자 현황과 향후 지원 방향도 설명했다. 그는 내년도 피지컬 AI 예산안에 반영된 3조 1000억원이 범부처 AI 예산의 16% 이상을 차지한다고 밝혔다. 피지컬 AI 관련 예산이 전체 AI 예산의 5% 수준에 불과하다는 일각의 지적과 차이가 있다는 설명이다. 현재 정부 투자는 기술 개발과 산업 기반 구축을 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 배 부총리는 향후 실제 시장이 형성되고 산업 규모가 커지면 투자도 확대할 필요가 있다고 강조했다. 구체적인 추가 투자 규모나 일정은 제시하지 않았다. 간담회에서는 피지컬 AI 얼라이언스의 활동 성과도 공개됐다. 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 본부장은 얼라이언스 참여 기업이 지난해 출범 당시 120개에서 올해 10월 437개로 늘었다고 밝혔다. 얼라이언스는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 중심으로 운영된다. 핵심기술 개발과 산업 현장 실증, 표준화, 해외 협력 등 분야에서 기업들이 공동으로 추진할 과제를 발굴하고 있다. 기술 풀스택 분과는 AI 모델부터 데이터와 반도체, 소프트웨어까지 피지컬 AI 개발에 필요한 기술을 분석해 지원이 부족한 분야를 찾아냈다. 이를 바탕으로 내년 550억원 규모 피지컬 AI 핵심기술 개발 사업에 반영할 연구 과제를 제안했다. 산업 브릿지 분과에서는 제조·국방·의료 등 산업 현장에서 활용할 수 있는 실증·확산 과제 26개를 발굴했다. 연말까지 현장 수요와 사업화 가능성을 검토해 추진 과제를 구체화할 예정이다. 거버넌스 분과는 중소 제조기업의 공장 자동화 설계를 돕는 국산 AI 솔루션의 베타 버전을 개발했다. 기업이 공장 데이터를 입력하면 AI가 자동화 설계를 지원하는 방식으로, KT와 협력해 중소기업에 무료로 제공할 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "피지컬 AI 산업에는 AI 모델부터 로봇 장비, 보안까지 수많은 공급망이 연결돼 있다"며 "기업들이 연대하고 협력하지 않으면 제대로 된 산업을 만들기 어렵다"고 말했다. 배 부총리는 "정부가 모든 것을 지원할 수는 없겠지만 최대한 노력하겠다"며 "기업들도 각자 노력하면서 우리가 할 수 있는 최대치의 목표를 한번 설정해 봤으면 좋겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 17:50김동원 기자

피지컬 AI 세상은 통신망부터...산업 현장서 AI기지국 실증

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] 피지컬 AI가 산업 현장으로 확산되면서 통신망의 역할도 달라진다. 로봇이 수집한 영상과 센서 데이터를 빠르게 전달하고, 로봇 내부에서 처리하기 어려운 AI 연산을 가까운 네트워크의 컴퓨팅 자원과 나눠 수행하는 기술이 개발돼야 하기 때문이다. 국내에서는 정유공장과 조선소 등을 대상으로 AI 기반 무선접속망(AI-RAN) 실증이 시작됐고, 해외에서도 이동통신망을 피지컬 AI의 연산 인프라로 활용하려는 시도가 이어지고 있다. 대표적인 사례로 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 172억 규모의 하이퍼 AI 네트워크 기반조성 사업에 착수했다. SK텔레콤과 KT가 각각 컨소시엄을 구성해 5G 단독모드(SA)와 AI-RAN 기술을 산업시설에 적용하는 내용이다. 구체적으로 산업용 로봇의 이동과 작업 과정에서 필요한 통신 성능을 검증하고 AI 연산자원을 네트워크에 분산하는 기술의 시험이 포함됐다. 정유공장·조선소에 AI 기지국, 산업용 로봇 실증 실증 대상은 로봇 작업 특성과 현장 환경에 따라 나뉜다. SK인천석유화학에서는 사족보행 로봇을 활용한 위험지역 순찰, KG모빌리티 공장에서는 무인 자율이송을 시험한다. HD현대삼호 조선소에서는 로봇을 활용한 용접과 도장 작업을 검증한다. 작업 환경은 각기 다른 현장이지만 로봇이 수집한 정보를 외부로 전송하고 이동 중에도 통신을 유지해야 한다는 공통점이 있다. 정유공장 순찰 로봇은 위험지역 영상을 실시간으로 전달해야 하고, 자율이송 로봇은 이동 경로와 장애물 정보를 지속적으로 처리해야 한다. 조선소의 용접 도장 로봇도 작업 상태에 따라 안정적인 통신이 요구된다. 정부는 이같은 현장 실증에서 상향 전송 속도와 지연시간, 지연 변동 폭을 비롯해 AI 기반 네트워크 자율 운용 성능을 검증한다. 삼성전자와 에치에프알, 에릭슨, 노키아 등 여러 제조사의 장비와 CPU, GPU 연산자원을 활용해 산업 현장에 적합한 통신망 구성을 시험한다. 위즈코어가 에치에프알, 한국전자기술연구원, 로보티즈 등과 함께 현대제철 당진 열연공장에서는 특화망과 AI-RAN을 결합해 로봇과 통신장비, AI 연산 기능을 연계하는 기술을 검증하고 있다. 기존 이동통신망과 AI-RAN의 연동을 위한 기술 검증도 진행되고 있다. LG유플러스와 연세대는 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망과 기존 5G망을 연동해 서로 다른 네트워크 영역 사이의 연결성을 확인했다. AI-RAN이 별도 시험망에 머무르지 않고 기존 이동통신 인프라와 함께 운용될 수 있는지 검증한 사례다. 시장조사업체 옴디아의 레미 파스칼 수석애널리스트는 한국의 이같은 AI-RAN 실증을 두고 “산업용 AI 구현에서 정부기관이 기존 통신망 최적화 사업보다 더 큰 역할을 할 수 있다”며 “제조업 기반과 산업 자동화 역량을 갖춘 국가에서 이러한 접근법이 특히 의미가 있다”고 평가했다. 글로벌 시장에서도 '피지컬AI+네트워크' 검증 해외에서도 AI 연산과 무선망 기능을 결합해 피지컬 AI를 지원하려는 실증이 진행되고 있다. 미국 T모바일은 엔비디아, 노키아와 AI-RAN 기반 분산형 엣지 인프라에서 피지컬 AI 응용 서비스를 검증하고 나섰다. 기지국과 통신국사에 배치된 컴퓨팅 자원을 활용해 도시 교통과 전력설비, 산업현장의 영상을 분석하는 방식이다. 지멘스에너지 등 산업 분야 기업도 관련 기술의 활용 가능성을 평가하고 있다. 일본 소프트뱅크는 에릭슨과 로봇 AI 연산을 외부 네트워크로 분산하는 기술을 검증했다. 로봇의 작업 상태와 연산 요구에 따라 기기 내부에서 AI를 처리하거나 인접한 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 자원으로 이전하는 방식이다. 이 과정에서 네트워크 슬라이싱과 데이터 전송 우선순위 제어를 활용해 로봇의 작업에 필요한 통신 품질을 제공하도록 했다. AI 연산을 외부로 옮기는 데 그치지 않고 로봇의 상태에 맞춰 통신망까지 함께 제어하는 기술이다. 최근에는 피지컬 AI의 연산을 클라우드와 엣지, 단말에 분산하기 위한 기술 구조도 제시됐다. 세계 최대 통신장비 회사인 화웨이는 최근 열린 '화웨이커넥트 2026'에서 중국과학원 선양자동화연구소와 로봇의 실시간 제어와 현장 데이터 처리, 전체 시스템 최적화를 구분하고 작업 특성에 따라 연산자원을 배분하는 구조에 대한 연구보고서를 발표했다. 로봇 연산 나눠 맡는 통신망...상향 전송·지연 관리가 관건 국내외에서 AI-RAN과 엣지 컴퓨팅을 결합하는 배경에는 로봇 자체의 연산 능력과 전력에 한계가 있다는 점을 꼽고 있다. 피지컬 AI는 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하고 사물의 위치와 움직임을 판단해 실제 동작을 수행한다. 고성능 AI 모델을 로봇 내부에서 모두 실행하려면 상당한 연산 능력이 필요하지만 이동형 로봇은 배터리 용량과 발열, 무게에 제약이 있다. 외부 컴퓨팅 자원을 활용하면 로봇 내부의 연산 부담을 줄일 수 있다. 다만 먼 거리에 있는 클라우드에 데이터를 보내면 통신 지연이 늘어날 수 있어 가까운 엣지에서 처리하는 방식이 대안으로 거론된다. 로봇이 수집한 정보를 네트워크의 AI 연산자원으로 보내고 처리 결과를 다시 전달받는 구조다. 마이크로소프트리서치는 피지컬 AI 로봇 추론 연구에서 “로봇 내부 GPU에서만 AI 추론을 실행하면 로봇의 성능과 배터리 수명, 확장성이 제한될 수 있다”며 “AI 추론을 엣지나 클라우드의 GPU로 분산하면 상당한 이점을 얻을 수 있다”고 평가했다. AI 모델의 처리 속도와 함께 기존 네트워크 트래픽 관리를 뒤집어야 하는 점도 짚어야 할 점이다. 기존 모바일 서비스는 영상과 콘텐츠를 내려받는 하향 전송에 무게가 실렸지만 피지컬 AI는 로봇의 카메라와 센서에서 발생하는 데이터를 외부로 보내는 상향 전송 수요가 큰 점을 네트워크 설계에서 고민해야 한다. AI-RAN은 이러한 요구에 대응하기 위해 무선망 자체에도 AI를 적용한다. AI로 무선 신호를 복원하거나 채널 상태를 예측해 전송 품질을 개선하는 동시에, 기지국 주변의 컴퓨팅 자원으로 외부 AI 서비스의 연산을 지원하는 방식이다. 로봇과 통신망, AI 시스템이 하나의 작업을 나눠 수행하려면 서로 다른 장비가 정보를 교환하는 기준도 중요해진다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 9월 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)의 체화 AI 포커스그룹에서 피지컬 AI 관련 표준화 과제 2건을 제안해 승인받았다. 이 가운데 제조 분야 과제는 카메라 영상과 로봇 위치, 온도와 압력 등 여러 정보를 함께 처리하기 위한 기술 요구사항을 다룬다. 로봇과 제조설비, AI 시스템의 협업에 필요한 데이터 처리와 시스템 연계 기준을 마련하는 작업이다.

2026.10.13 16:20박수형 기자

인텔 "실험실에선 잘 움직이는 로봇, 실제 현장은 다르다"

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

2026.10.13 14:34김동원 기자

정부, 내년 피지컬 AI 확 키운다…9천억→3조 1000억

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

2026.10.13 14:10김동원 기자

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