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AI가 공장 짓고 로봇 가동, 1.4조 '피지컬AI' 프로젝트 시동

정부가 전북과 경남 제조현장에 1조 4000억원 이상을 투입해 AI가 공장을 설계하고 로봇 설비를 제어하는 피지컬AI 기술 개발에 착수한다. 연구실에서 개발한 기술을 실제 공장에 적용하고 여기서 확보한 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 방식으로 제조업의 AI 전환을 추진한다. 과학기술정보통신부는 16일 서울 노보텔 앰배서더에서 전북특별자치도와 경상남도를 중심으로 추진하는 피지컬AI 연구개발사업 착수보고회를 개최했다. 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 진행된다. 전북에 7368억원, 경남에 6763억원 등 총 1조 4131억원을 투입한다. 국내 대학 연구기관 기업 150여곳에서 연구진 약 3500명이 참여한다. 이 가운데 중소중견기업은 107개사로 전체 참여기관의 약 68%를 차지한다. 전북에서는 서로 다른 로봇과 설비가 함께 움직일 수 있도록 만드는 '협업지능 피지컬AI 기반 SW 플랫폼' 개발에 집중한다. 개별 로봇 자동화를 넘어 공장 전체를 하나의 시스템처럼 움직이는 '공장 오케스트레이션'을 구현하는 것이 목표다. AI가 공장 배치와 물류로봇 이동 경로를 설계하고 3D 디지털트윈에서 이를 미리 검증하는 기술을 개발한다. 비전언어모델(VLM)을 이용한 상황 인식과 강화학습 기반 통합제어도 실제 제조현장에서 실증한다. 과기정통부는 이를 토대로 AI가 공장을 설계·구축하고 운영하는 범용 '다크팩토리' 모델을 확보할 계획이다. 산업별 기업과 실증을 거쳐 표준화와 상호운용성을 확보하고 장기적으로 해외에 공급할 수 있는 'K-제조공장' 모델로 발전시킨다는 구상이다. 경남에서는 AI가 제조현장의 작업을 이해하고 직접 행동하도록 하는 거대행동모델(LAM) 개발에 초점을 맞춘다. 방산·조선·기계 산업과 210개 산업단지를 기반으로 제조 데이터를 확보하고 AI 학습과 공정 실증에 활용한다. 작업자와 로봇의 행동뿐 아니라 물리법칙과 공간정보를 학습시켜 정밀제어가 가능한 AI 모델을 개발한다. 디지털트윈과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션, NPU 인프라도 연결해 AI 학습부터 현장 적용, 결과를 다시 학습하는 순환 체계를 구축한다. 내년까지 주요 제조공정 데이터와 데이터 파이프라인, 양방향 디지털트윈, 최소기능제품(MVP) 등을 확보한다. 2030년에는 13개 이상 제조공정을 대상으로 디지털트윈과 가상 제조공장(FAB)을 구축해 폐루프 자동화율 90% 이상, 현장 결과의 재학습 반영시간 24시간 이내를 목표로 실증한다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “전북과 경남에서 시작되는 기술개발과 현장 실증의 성과가 전국 제조현장으로 확산되고 궁극적으로 대한민국의 'K-제조공장'을 세계시장에 수출하는 새로운 산업경쟁력으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.09.16 16:06박수형 기자

AWS "한국, 피지컬 AI 잠재력 충분"...리더십·인프라·인재가 관건

한국이 제조·로보틱스·반도체 등 산업 기반을 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 잠재력이 충분하다는 분석이 나왔다. 다만 AI 도입을 실제 사업 성과로 연결하려면 경영진 주도의 전략과 장기적 AI 인프라, 이를 활용해 혁신 역량을 함께 갖춘 인재가 필요하다는 제언이다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 11일 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현(Unlocking South Korea's AI Potential 2026)' 리포트 발표 기자간담회를 열고 이같이 밝혔다. 리포트는 AWS가 글로벌 자문기업 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 한국 기업의 AI 도입 현황과 과제를 조사한 결과다. 국내 피지컬 AI 잠재력 충분하고도 넘쳐 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 디렉터는 한국의 제조·로보틱스·반도체 산업 기반과 높은 AI 경쟁력 인식을 피지컬 AI의 강점으로 꼽았다. 조사에서도 국내 기업의 78%는 한국이 AI·혁신 분야의 글로벌 허브로 경쟁력을 갖췄다고 평가했다. 교육 수준과 숙련된 인력(52%), 스타트업 생태계(50%), 첨단 디지털 인프라(48%)도 주요 강점으로 제시됐다. 본스토우 디렉터는 "전체적인 데이터를 보면, 한국이 글로벌 차원에서 피지컬 AI를 이끌 수 있는 잠재력은 충분하고도 넘친다고 판단된다"고 말했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 AI가 실제 업무와 산업 현장으로 확산하는 사례를 소개했다. 신한금융그룹은 AWS와 함께 아마존 베드록 에이전트코어 기반 고객 서비스 챗봇을 구축해 92.5~97.9%의 정확도로 5초 이내 응답을 구현했다. 추론 비용은 기존의 18분의 1 수준으로 낮췄다고 AWS는 설명했다. 오 아키텍트는 "신한은행은 피지컬 AI 사례는 아니지만 기업이 AI를 실제 고객 서비스와 업무 프로세스에 연결한 사례라는 점에서 의미가 있다"고 설명했다. AWS는 피지컬 AI 확산을 위해 지역 산업 및 인재 양성 측면의 지원 방안도 검토하고 있다. 부산·울산·경남 등 제조업 비중이 높은 지역의 산업 프로젝트에 클라우드 인프라와 기술 역량을 제공하고, 지역 대학과 협력해 AI 교육에 투자하는 방식이다. 오 아키텍트는 "지역 대학이 중소·중견기업과 수행하는 프로젝트를 연결고리로 삼아, 기업이 필요로 하는 AI 시스템 구축과 현장 적용을 지원하는 방안을 모색하고 있다"며 " 기존 산업 고객, 대학 등 지역 생태계와의 협업을 통해 기여할 수 있는 역할을 찾고 있다"고 설명했다. 국내 기업 절반 이상 여전히 AI도입 '기초 단계' 다만 국내 기업의 AI 관심과 도입은 빠르게 늘고 있지만 실제 활용 수준은 아직 기초 단계를 벗어나지 못한 것으로 나타났다. 리포트에 따르면 국내 기업의 AI 도입률은 1년 전 48%에서 58%로 올랐다. 지난 1년간 약 62만4천개 기업이 새로 AI를 도입한 것으로 집계됐다. 그러나 챗봇·기성 솔루션 활용에 머무는 '기초 단계' 기업은 54%였고, 여러 모델을 결합하거나 자율 AI를 운영하는 '고급 단계' 기업은 26%에 그쳤다. 피지컬 AI는 더욱 초기 단계였다. 전면 도입 기업은 6%, 파일럿 진행 기업은 22%였으며, 39%는 도입을 계획하고 있었다. 가장 유망한 활용 분야로는 자율 로봇이 54%로 꼽혔다. AI를 중요한 전략 과제로 본 기업은 67%였지만, 공식 AI 전략을 보유한 곳은 27%에 불과했다. AI 투자 성과를 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다는 응답도 47%였다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI 도입에 충분히 준비됐다고 답한 기업은 24%에 그쳤다. 본스토우 디렉터는 AI 활용이 단순한 도입 단계를 넘어 사업 성과로 이어지려면 전략·데이터·성과 측정 체계를 먼저 갖춰야 한다고 강조했다. 그는 "첫 번째는 탄탄한 기반"이라며 "리더십 차원에서 시작되는 명확한 AI 전략과 데이터 기반, AI 성과를 정확히 측정할 수 있는 체계가 필요하다"고 말했다. 오 아키텍트는 "AI 에이전트가 늘어날수록 단순한 모델 도입보다 기업 데이터와 기존 업무 시스템을 안전하게 연결하고 운영하는 역량이 중요해질 것" 이라며 "AWS는 기업들이 이 같은 전환을 시작할 수 있도록 생성형 AI 서비스와 함께 기술 교육, 전문가 지원, 산업별 활용 사례 확산을 지원하고 있다"고 설명했다. 피지컬 AI, 리더십·인프라·인재 확보 최우선 본스토우 디렉터는 한국이 AI 도입 모멘텀을 실제 성과와 피지컬 AI 경쟁력으로 연결하려면 리더십·인프라·인재라는 세 가지 기반을 갖춰야 한다고 강조했다. 우선 리더십은 AI가 개별 업무의 실험에 그치지 않고 전사 혁신으로 확산하기 위한 조건이다. 경영진이 주도하는 명확한 전략과 데이터 기반, 성과 측정 체계가 있어야 어느 업무에 AI를 적용하고 투자 효과를 어떻게 검증할지 결정할 수 있다는 설명이다. 인프라는 AI의 안정적·장기적 운영을 위한 기반이다. 특히 대규모 연산과 현장 장비가 결합하는 피지컬 AI는 충분하고 안정적인 전력 공급이 뒷받침돼야 한다. 설문에서 안정적 전력 공급의 중요성을 꼽은 응답은 74%, 재생에너지 접근성을 꼽은 응답은 63%였다. 기업들은 전력망·재생에너지 같은 물리적 기반과 함께 책임과 의무를 예측할 수 있는 명확한 규제 환경도 필요하다고 봤다. 인재는 AI를 도입한 뒤 현장 업무에 맞게 운영·개선할 주체라는 점에서 중요하다. 향후 3년간 AI 역량 수요가 늘어날 것이라는 응답은 78%, 지속적인 재교육이 필수라는 응답은 76%였다. 반면 자사 인력이 뛰어난 디지털 역량을 갖췄다고 평가한 기업은 22%에 머물렀다. AWS 측은 클라우드 인프라와 AI 서비스 제공에 더해 기업·개발자 대상 교육 및 전문 인력 양성을 지원해 이 같은 격차를 줄이겠다고 밝혔다. AI를 단순 도입하는 것을 넘어 현장에 적용할 전략과 전력·데이터 기반, 운용 인력을 함께 갖춰야 피지컬 AI를 사업 성과로 연결할 수 있다는 설명이다. 본스토우 디렉터는 "AI 전략과 데이터 기반, 성과 측정 틀을 갖추는 일이 첫 단계"라며 "전력망과 재생에너지 접근성, 규제 명확성 등 더 폭넓은 인프라를 마련하고, AI 기술 역량과 인간 중심 역량을 갖춘 인재를 길러야 한다"고 제언했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 "많은 대기업도 AI 에이전트를 어디서부터 적용해야 할지 접근 방식이 제각각이어서 혼란스러운 상황"이라며 "AI 에이전트를 도입하려면 기존 시스템과 업무, 데이터를 연결하는 준비가 우선돼야 한다"고 말했다. 이어 "현장에서 검증된 성공 사례가 아직 많지 않은 만큼 기업이 명확한 활용 사례를 찾고 투자 대비 효과(ROI)를 측정할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.

2026.09.14 09:39남혁우 기자

인티그리트, 피지컬 AI 플랫폼 '에어패스' 공급 확대

피지컬 AI 플랫폼 기업 인티그리트(Integrit)는 산업현장과 상용 로봇을 중심으로 공급해 온 엣지 AI 플랫폼 '에어패스(AirPath)'의 오픈 마켓 공급을 확대한다고 11일 밝혔다. 회사 측에 따르면 특화된 산업용 수요와 B2B 시장 위주로 공급되던 에어패스를 '엘레파츠'와 '디바이스 마트' 등 전문 글로벌 유통채널로 확대하고 있다. 대학 및 연구기관과 로봇 스타트업 등은 누구나 손쉽게 다중·이기종 로봇을 하나의 AI·데이터·미션 체계로 연결하는 피지컬 AI를 경험할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 인티그리트의 에어패스는 개발 환경을 하나로 묶는 '공통 피지컬 AI 런타임(구동) 플랫폼'으로, 월드모델을 기반으로 원격조정 없이 스스로 상황을 판단하고 행동을 생성하는 VLA(비전언어행동모델)와 RFM(로봇 파운데이션 모델) 등 로봇의 AI 개발과 업데이트를 기업(개발자)가 직접 수행할 수 있는 개방형 실행환경을 제공한다. 이를 통해 로봇 제조사가 제공하는 기본 기능과 데이터에 의존하지 않고, 기업이 자체 AI 모델과 센서, 미션을 로봇에 적용하고 현장 데이터를 직접 관리할 수 있다. 특히 이기종 로봇의 제어와 관제 통합뿐 아니라, 다양한 로봇 내부의 AI 실행환경과 데이터 표준화해 AI 미션과 모델을 제어하는 시대로 전환을 제공한다. 인티그리트는 반도체 생산 현장의 보스턴 다이내믹스 4족보행 로봇 '스팟'에 에어패스 기반 상위 AI 제어환경을 적용해 제조사 관제환경에 대한 의존을 줄이고, 자체 AI 미션과 다중 센서, 현장 데이터를 통합하는 체계를 구축해 운영하고 있다. 에어패스는 인천국제공항에서 운영되는 셀프 체크인 서비스 로봇의 AI 브레인으로도 공급되는 등 현재까지 누적 1200대 이상의 공급·운영 실적을 확보했다. 제품 사양도 피지컬 AI 실행에 초점을 맞췄다. 에어패스 V4는 퀄컴 드래곤윙 계열의 고성능·저전력 AI 프로세서를 기반으로 최대 48TOPS, V5는 최대 100TOPS의 AI 연산성능과 Ubuntu·ROS2 기반 AI 실행환경과 Wi-Fi·5G 통신을 하나의 BSP(보드지원패키지) 플랫폼으로 통합했다. 인티그리트의 시나(Syna)AI는 5B·8B급 경량 VLA와 RFM·월드모델을 기반으로 비전과 언어 명령을 해석해 로봇의 최적의 행동 토큰을 생성한다. 퀄컴 AI허브와 SynaAI 프레임워크를 연계해 PyTorch·ONNX 등 기존 엔비디아 GPU 환경에서 개발한 AI 모델도 에어패스로 이식·최적화할 수 있도록 지원한다. 적용 대상은 4족보행 로봇과 AMR에서 휴머노이드, 협동로봇·매니퓰레이터까지 확대된다. 이동 로봇에는 자율 순찰과 시설점검 등의 AI 미션을, 협동로봇에는 고정밀 비전 인식과 AI 판단을 결합한 검사·조작 미션을 적용할 수 있다. 상위 AI 오케스트레이션 플랫폼 'FlyingLet ®'와 연계하면 제조사와 제어방식이 다른 로봇의 미션·AI 모델·데이터를 하나의 기업 운영환경에서 통합하고 지속적인 모델 고도화 환경을 구축 할 수 있다.

2026.09.11 11:41이도원 기자

5G·GPU가 용접로봇 작동…KT, 조선소 피지컬AI 실증

KT가 5G와 AI 연산 인프라를 결합해 조선소 용접로봇을 자동으로 제어하는 피지컬 AI 기술 실증에 나선다. 로봇이 보내는 영상과 센서 데이터를 실시간 분석하고 작업 상황에 따라 통신 연산 자원까지 자동 배분하는 산업용 AI 네트워크 구축이 목표다. KT는 과학기술정보통신부의 고성능 AI 네트워크 기반조성 사업 현장 점검이 진행된 전남 영암 HD현대삼호 조선소에서 피지컬 AI 로봇 적용 방안을 협의했다고 10일 밝혔다. 고성능 AI 네트워크 기반조성 사업은 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 AI 네트워크의 산업 현장 적용 가능성을 검증하기 위해 추진하는 사업이다. KT는 지난 7월 삼성전자, HD현대삼호 등과 함께 우선협상대상자로 선정됐다. KT는 HD현대삼호 조선소에 5G 단독모드(SA)와 네트워크 슬라이싱, GPU 기반 AI 연산 인프라, AI-RAN, 자율형 네트워크 기술을 결합한다. 단순히 로봇을 통신망에 연결하는 데 그치지 않고 통신과 AI 연산, 로봇 제어를 하나의 인프라에서 연동하는 방식이다. 첫 실증 대상 중 하나는 AI 용접로봇이다. 현재 조선소에서는 사람이 용접로봇을 직접 옮기고 돌발 상황에 대응하는 반자동 방식으로 작업하고 있다. AI를 적용하면 로봇이 촬영한 영상과 센서 데이터를 네트워크로 전달해 실시간 분석하고 그 결과를 토대로 로봇이 자동으로 작업하도록 할 수 있다. 안정적인 로봇 제어를 위해 5G SA 기반 네트워크 슬라이싱도 적용한다. AI 용접로봇에 필요한 통신 자원을 다른 서비스와 분리해 조선소 내 데이터 트래픽이 늘어나더라도 로봇 제어에 필요한 통신 품질을 일정하게 유지하는 역할을 한다. AI 연산은 작업 특성에 따라 분산한다. 즉각적인 판단이 필요한 연산은 로봇이나 현장 서버에서 처리하고 대규모 데이터 분석과 AI 학습은 데이터센터가 담당한다. 모든 데이터를 원격 데이터센터까지 보냈다가 결과를 받는 방식보다 로봇의 응답 속도를 높이면서 연산 자원을 효율적으로 활용하기 위한 구조다. AI-RAN은 통신 자원과 GPU 연산 자원을 함께 관리한다. 로봇의 작업 상황을 토대로 필요한 네트워크 용량과 AI 연산량을 배분해 통신망과 컴퓨팅 인프라를 동시에 최적화한다. 네트워크 관리에도 AI를 활용한다. 자율형 네트워크 기술이 트래픽과 통신 품질을 실시간 분석해 필요한 자원을 자동 조절한다. 혼잡이나 품질 저하를 감지하면 별도의 수동 조치 없이 네트워크 스스로 대응해 품질을 유지하는 방식이다. KT는 이번 실증을 통해 기존 통신망을 데이터 전달 수단에서 피지컬 AI의 인지와 판단, 행동을 뒷받침하는 산업 인프라로 확장한다는 계획이다. 이종식 KT 네트워크부문 미래네트워크랩 전무는 "고성능 AI 네트워크는 AI를 연결하는 네트워크를 넘어 AI의 인지 판단 행동을 실시간으로 지원하는 실행 플랫폼"이라며 "HD현대삼호와 실증을 통해 AI-RAN과 AI 연산 인프라, 자율형 네트워크가 융합된 기술 역량을 검증하고 산업 현장의 생산성과 안전성을 높이는 AI 인프라 구현에 기여하겠다"고 말했다.

2026.09.10 15:16박수형 기자

크라우드웍스, 창원에 '피지컬 AI' 첫 거점 세웠다

크라우드웍스가 경남 창원에 '피지컬 인공지능(AI) 허브' 1호 거점을 구축하고 제조 특화 지역 AI 전환(AX) 사업 공략에 나선다. 크라우드웍스는 경남테크노파크 경남인공지능혁신본부에 첫 지역 거점인 창원 오피스를 마련했다고 10일 밝혔다. 창원국가산업단지를 중심으로 내년부터 '제조 AI·로보틱스 밸리' 조성이 본격화되는 데 따라 선제적 지역 거점을 가동한다는 목표다. 창원 오피스를 통해 경남 지역 제조기업 AI 수요 발굴·수주 지원, 지자체 피지컬 AI 생태계 참여, 지역 기반 산학연 협력 네트워크 확대를 추진한다. 크라우드웍스는 올해 상반기 '피지컬 AI 데이터 플랫폼' 개발과 '피지컬 AI 데이터 랩' 신설에 이어 지난 6월 정부의 '피지컬 AI 월드 파운데이션 모델' 개발 사업을 수주한 바 있다. 내년부터는 조선·방산·기계·항공 등 경남 지역 핵심 산업의 현장 공정 데이터와 숙련 작업자의 노하우를 고품질 AI 데이터로 자산화할 예정이다. 경남 창원을 시작으로 울산과 전북 등 주요 제조 산업 밀집 지역으로 피지컬 AI 허브망을 확대할 계획이다. 김광일 크라우드웍스 대표는 "성공적인 제조 AX는 로봇·설비 등과 연동되는 피지컬 AI 기술과 데이터 파이프라인 구축이 출발점"이라며 "지역 산업체들과 밀착 협력을 강화하고 지역 제조 생태계의 AX 혁신을 이끄는 데 앞장서겠다"고 말했다.

2026.09.10 14:17이나연 기자

KT, KAIST·다임리서치와 사람 없는 공장 만든다

KT가 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 사람의 개입을 최소화한 자율 제조공장 구현에 나선다. 로봇 관제 기술에 AI 에이전트와 엣지 AI, 초저지연 네트워크를 결합해 제조 현장의 로봇이 주변 상황을 인식하고 스스로 판단해 작업하는 환경을 구축한다. KT는 KAIST, 다임리서치와 피지컬 AI 기술 개발과 실증, 사업화를 공동 추진하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협력은 과학기술정보통신부가 운영하는 '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 활동에서 3개 기관이 관련 사업을 논의한 것을 계기로 마련됐다. 3개 기관은 무인 자율공장을 구현하는 다크팩토리 (플랫폼을 공동 개발하고 실제 제조현장에서 기술을 검증한다. 이를 기반으로 피지컬 AI 분야에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 국내에서 확보한 기술과 실증 경험을 'K-피지컬 AI' 형태로 해외 시장까지 확장한다는 구상이다. 다크팩토리 플랫폼 개발은 과기정통부가 추진하는 '2026년 협업지능 피지컬 AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업'과 연계해 진행한다. AI를 활용해 제조 설비와 로봇이 사람의 지속적인 개입 없이 자율적으로 움직일 수 있는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 산업현장에서 검증하는 사업이다. KT와 KAIST, 다임리서치는 향후 5년간 공동으로 참여한다. KAIST와 다임리서치가 확보한 제조·물류 로봇 기술과 관제 플랫폼을 토대로 생산공정을 자율화하는 기술 개발에 집중한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드도 마련해 로봇과 AI 시스템의 작동 과정과 성능을 검증한다. 실증을 통해 확보한 기술은 다양한 제조업종과 생산공정으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. KT는 서로 다른 로봇과 AI 시스템을 통합해 운용할 수 있도록 데이터 플랫폼 기반의 운영환경을 제공한다. 제조현장에서 발생하는 데이터를 관리하고 로봇과 AI 시스템 사이의 연동을 지원해 여러 장비를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 운영하는 역할을 맡는다. 엣지 AI와 통신 인프라도 활용한다. 로봇과 가까운 현장에서 데이터를 바로 처리하는 엣지 AI를 적용해 데이터 전송 과정에서 발생하는 지연을 줄이고, 초고속 초저지연 네트워크를 결합해 로봇이 현장 상황에 맞춰 실시간으로 판단하고 움직일 수 있도록 지원한다. 로봇의 AI 학습과 성능을 사전에 확인할 수 있는 시뮬레이션 기술도 적용한다. AI 에이전트를 활용한 시스템 통합 기술까지 결합해 제조현장의 로봇이 주변 환경을 인식하고 작업 상황에 맞는 행동을 스스로 결정하는 피지컬 AI 환경을 구현할 계획이다. 기술 개발 이후 실제 제조현장 적용과 사업화도 함께 추진한다. 3개 기관은 AI 에이전트를 활용한 피지컬 AI 운영·검증 환경을 지속적으로 구축하고 현장 실증을 통해 상용화 가능성을 확인한다. 피지컬 AI 전문인력 양성에도 협력하고 국내에서 검증된 기술을 토대로 글로벌 시장 진출까지 추진한다. 최성율 KAIST 연구부총장은 “피지컬 AI의 진짜 경쟁력은 좋은 기술을 개발하는 데서 끝나는 것이 아니라 로봇과 AI를 실제 제조 현장에서 작동시키고 그 성능을 검증하는 데 있다”며 “이번 협력을 통해 KAIST의 연구성과가 기업의 제조현장에서 실증되고 새로운 산업과 사업으로 이어지는 산학협력 모델을 만들겠다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “KAIST의 연구 역량과 KT의 AI·네트워크 인프라, 다임리서치의 로봇 운영 관제 및 다크팩토리 기술을 결합해 피지컬 AI 기반의 자율제조의 실제 성공 사례를 만들겠다”며 “이를 바탕으로 국내 제조 현장을 넘어 글로벌 시장으로 확산해 나가겠다”고 말했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “이번 협약은 연구개발과 실증, 사업화로 이어지는 피지컬 AI 협력 체계를 마련했다는 점에서 의미가 있다”며 “KT는 AI 에이전트, 엣지 AI, 네트워크 등 AX 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고, 파트너사들과 함께 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.09.08 11:43박수형 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

[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

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

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

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

크라우드웍스, 제조 AI 데이터 전문기업 공식 인정

크라우드웍스가 제조 인공지능(AI) 데이터 구축 기술과 로보틱스에 특화된 '피지컬 AI 데이터 플랫폼' 전문성을 인정받았다. 크라우드웍스는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지정하는 '제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업'에 최종 선정됐다고 26일 밝혔다. M.AX는 산업통상자원부가 제조업 경쟁력 강화를 위해 추진하는 제조업 AI 대전환 프로젝트다. KEIT는 현장 적용 역량과 기술력을 종합 평가해 전문기업을 지정하고 있다. 평가 기준은 특허 보유 여부, GS·ISO 등 공신력 있는 품질 인증, 관련 공급 실적 등이 다각도로 적용됐다. 이번 평가에서 크라우드웍스는 데이터 전문기업으로서 이름을 올렸다. 제조 현장 특성에 맞춰 데이터를 맞춤 설계·공급하는 '제조 AI 데이터 구축 기술'과 로봇 데이터 수집·가공·검증에 최적화된 '피지컬 AI 데이터 플랫폼'이 높은 평가를 받았다. 제조 AI 데이터 구축 기술은 제조 현장의 다양한 데이터를 시간 순서에 맞춰 정리하고 작업 단위별로 체계화하는 방식이다. 크라우드웍스는 로봇이 사람의 동작을 모방해 학습하는 데 필요한 정밀 데이터셋을 공급하고 있다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우 같은 현장 암묵지를 AI 학습용 데이터로 자산화하는 기술력이 강점이다. 숙련공의 판단과 행동이 결과로 이어지는 전체 과정을 하나의 에피소드 단위로 구조화해 AI가 즉시 학습할 수 있는 고품질 데이터로 구현한다. 피지컬 AI 데이터 플랫폼은 비전언어행동(VLA) 모델 학습에 최적화된 로보틱스 데이터 전문 플랫폼이다. 데이터 수집부터 VLA 데이터 검증, 대용량 데이터 처리를 통합 지원해 효율성을 높이는 것이 특징이다. 크라우드웍스는 "제조·로봇 데이터 구축 체계를 고도화해 국내 제조업의 AI 전환과 생산성 혁신에 앞장서겠다"고 말했다.

2026.08.26 15:56이나연 기자

"피지컬 AI 주도권 잡는다"…韓, 기술 자립 승부수

정부와 산업계가 '피지컬 AI'를 제조업을 넘어 유통·물류·서비스·의료 등 전 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 범용 기술로 보고 기술 자립과 산업 확산에 힘을 모은다. 정부는 데이터 확보와 범용 피지컬 AI 모델 개발을 지원하며, 산업계는 월드 모델부터 반도체, 로봇으로 이어지는 독자 생태계 구축에 나선다. 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 국회서 열린 토론회에서 피지컬 AI를 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터에 버금가는 범용기술로 평가하며 국가 차원의 장기적인 육성이 필요하다고 강조했다. 송 팀장은 "제조가 가장 중요한 부분인 것은 맞지만 피지컬 AI는 제조뿐 아니라 유통, 물류, 서비스, 의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용기술"이라며 "파급력이 굉장히 높은 만큼 국가적으로 반드시 육성해야 하는 분야"라고 말했다. 기존 산업용 로봇과 피지컬 AI의 가장 큰 차이는 활용 범위와 지능이다. 기존 로봇은 통제된 환경에서 반복적인 노동을 자동화하는 데 집중됐다. 한국은 이 같은 로봇 활용에서 세계 최고 수준의 보급률을 기록했지만 핵심기술 국산화에서는 한계를 보였다. 송 팀장은 "우리나라는 로봇을 굉장히 잘 활용했지만 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬 AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 있다"고 진단했다. 그러면서 피지컬 AI 시대에는 하드웨어 자체보다 이를 움직이는 AI 소프트웨어가 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 송 팀장은 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어가 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다. 정부, 데이터부터 범용모델까지…8월 전북·경남서 실증 피지컬 AI는 아직 기술적으로 초기 단계다. 거대언어모델(LLM)은 매개변수와 데이터, GPU 투입을 늘려 성능을 높이는 방향성이 어느 정도 확립된 반면 피지컬 AI는 최적의 모델 구조가 정립되지 않았고 학습에 필요한 데이터도 부족하다. 송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬 AI는 훨씬 더 어렵다"며 "빅테크도 자본력을 바탕으로 다양한 시도를 하면서 실패 경험을 축적하고 있는 단계"라고 설명했다. 정부는 이에 범부처 협업을 기반으로 피지컬 AI 데이터 획득·관리 체계를 구축한다. 각 부처가 산업 분야별 데이터를 확보하고 과기정통부는 범용 데이터를 축적하는 방식이다. 실제 환경에서 확보하기 어려운 실패와 복구 과정 등의 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 대량 생산한다. 확보한 데이터를 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다. 세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI 모델 개발도 추진한다. 개별 기업이 다양한 기술적 시도와 실패에 따른 비용을 모두 감당하기 어려운 만큼 정부가 생태계 차원에서 위험을 분산하고 내년부터 대규모 연구개발(R&D)을 지원할 계획이다. 올해 8월부터는 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증에 착수한다. 개발 중인 모델을 현장에 적용하고 여기서 얻은 데이터를 다시 모델 고도화에 활용하는 '데이터 플라이휠'을 가동한다. 이후 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등과 협력해 성과를 다른 산업으로 확산한다. 송 팀장은 "피지컬 AI는 단기적인 시각으로 볼 게 아니라 정부에서도 끈질기게 지원해 육성해야 하는 영역"이라며 "단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역은 아니다"고 말했다. 산업계 "월드모델→K반도체→로봇으로 기술 자립" 산업계에서는 피지컬 AI 기술 자립을 위해 데이터부터 월드모델, AI 반도체, 산업용 로봇으로 이어지는 독자적인 가치사슬을 구축해야 한다는 제언이 나왔다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 "불과 1년 전만 해도 피지컬 AI가 무엇인지 개념부터 설명해야 했지만 지금은 국가 차원의 핵심 프로젝트로 빠르게 성장했다"며 "단지 새로운 기술 하나가 등장했다는 의미가 아니라 국가 경쟁력을 결정하는 중요한 축이 피지컬 AI가 될 것이라는 의미"라고 말했다. 협회는 올해 ▲피지컬 AI 기술 자립 ▲산업 확산 ▲글로벌 표준 정립 등 3개 분야에 집중한다. 우선 산업 현장에서 생산되는 피지컬 AI 데이터를 확보하고 로봇의 두뇌 역할을 하는 월드모델을 자체 기술로 개발한다. 이를 국산 AI 반도체에 탑재해 온디바이스 AI로 구현한 뒤 제조 물류 건설 국방 의료 농업 등 다양한 분야의 로봇과 기계로 확산하는 'K-피지컬 AI 기술 자립 파이프라인'을 구축한다는 구상이다. 이날 토론회에 참가한 기업들도 기술자립의 자신감을 보였다. 마음AI의 최홍섭 기술총괄대표는 "미국이 월드모델을 주도하는데 빅테크가 만든 것을 보면 부족함이 보인다"며 "미국도 제조데이터와 같은 산업 데이터를 확보하는 데 한계를 보여 충분히 이겨낼 수 있다"고 했다. 퓨리오사AI의 정영범 상무는 "월드모델을 잘 만들 수 있다는 점을 서버 단에서 증명하겠다"며 "나아가 로봇 등에 필요한 NPU를 적기에 양산해 공급할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다. 유 협회장은 특히 AI 모델 기업과 반도체 기업, 로봇 기업, 제조 기업이 힘을 합쳐 피지컬 AI 분야의 독자 파운데이션 모델을 확보해야 한다고 강조했다. 온디바이스 AI 반도체 경쟁력 확보도 주요 과제로 꼽았다. 생성형 AI 모델을 구동하면서도 로봇에 탑재할 수 있도록 발열과 전력 소비를 낮추고 양산 단가와 안정적인 수급 등의 조건까지 충족해야 한다는 설명이다. 중소 제조업은 피지컬 AI가 빠르게 확산될 수 있는 대표적인 분야로 꼽았다. 인력 부족이라는 현실적인 문제를 피지컬 AI로 해결하면서 생산성을 높이고, 국내 제조 현장을 대규모 실증 기반으로 활용할 수 있다는 이유다. 유 협회장은 "정부가 길을 열어주고 국회가 제도를 만들어주며 산업계는 과감하게 도전하고 대학과 연구기관은 미래 기술과 인재를 만들어내야 한다"며 "이 네 축이 같은 목표를 향해 움직일 때 대한민국은 충분히 피지컬 AI 최강국이 될 수 있다"고 강조했다.

2026.08.25 17:44박수형 기자

경영 복귀 조현범, 계열사 결집…AI 운영모델 구축 추진

경영 일선에 복귀한 조현범 한국앤컴퍼니그룹 회장이 계열사 혁신회의에 참석한 가운데 그룹이 인공지능(AI) 기반 제조혁신과 중장기 성장전략 구체화에 나섰다. 한국앤컴퍼니그룹은 지난 20일부터 21일까지 경기 판교 테크노플렉스에서 중장기 사업전략을 논의하는 '계열사 혁신회의'를 개최했다고 24일 밝혔다. 이번 회의에는 사업형 지주회사 한국앤컴퍼니의 ES사업본부와 모델솔루션, 한국네트웍스, 한국프리시전웍스, 한국엔지니어링웍스, 프리사이슬리마이크로테크놀로지, 한국앤컴퍼니벤처스가 참여했다. 각 계열사 대표는 상반기 경영성과와 중장기 전략을 발표했다. 회의에서는 글로벌 관세 갈등과 중동 지역 위험 등 대외 불확실성에 대한 대응 방안을 점검했다. 신사업을 발굴하고 계열사 간 사업·기술·인프라 협업을 확대하는 방안도 논의했다. 핵심 의제는 AI를 을 활용해 사업과 조직 전반을 바꾸는 '인공지능 전환(AX)'이었다. 그룹은 AI를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무와 사업에 적용할 수 있는 운영체계를 만들기로 했다. AI 투자에 따른 효과도 지속적으로 검증한다. 이를 바탕으로 그룹 사업에 적합한 AI 활용모델을 내부에 정착시키고, 업무 효율 향상을 수익성과 사업 경쟁력 강화로 연결한다는 계획이다. 제조·물류 현장에는 피지컬 AI 기반 표준체계를 구축하기로 했다. 피지컬 AI는 인공지능이 설비나 로봇과 결합해 주변 상황을 인식하고 판단해 작업을 수행하는 기술이다. 그룹은 단순 자동화를 넘어 설비가 데이터를 학습하고 스스로 판단·운영할 수 있는 체계를 마련해 계열사의 생산성과 품질을 높일 방침이다. 중장기적으로는 타이어와 배터리, 열관리 등 기존 핵심 사업의 경쟁력을 높이는 동시에 AI·로보틱스·자동화 등 미래 기술 분야로 사업 영역을 확대한다. 계열사의 역량을 모으기 위해 '한국(Hankook)' 통합 브랜드 전략도 활용할 계획이다. 한국앤컴퍼니그룹은 지난 5월 한온시스템의 경영전략혁신회의를 열어 2030년 중장기 비전과 성장전략을 점검했다. 오는 10월에는 한국타이어앤테크놀로지의 경영전략혁신회의를 개최할 예정이다. 이번 회의에는 조현범 한국앤컴퍼니그룹 회장과 이수일 부회장, 김준현·박종호 한국앤컴퍼니 각자대표, 안종선·이상훈 한국타이어앤테크놀로지 공동대표 등 주요 임원 50여명이 참석했다.

2026.08.24 08:49류은주 기자

[현장] "K팝 월드투어 100개국"…갤럭시, 내년 '로봇 아이돌' 띄운다

갤럭시코퍼레이션이 로봇을 활용한 엔터테인먼트 사업의 글로벌 확장에 나선다. 올해 말 두바이에 로봇파크를 열고 내년 상반기 로봇 아이돌을 선보인 뒤 하반기부터 월드투어를 추진한다. 캐릭터 지식재산권(IP)을 입힌 자체 제작 로봇도 빠르면 올해 말 선보일 예정이다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표는 21일 서울 강동구 갤럭시 로봇파크 정식 개관식에서 "로봇은 사람이 가기 어려운 곳에 갈 수 있고 동시에 여러 곳에서 공연도 가능하다"며 "K팝과 피지컬 AI를 결합한 새로운 엔터테인먼트 경험을 전 세계로 확장하겠다"고 밝혔다. 세계 최초 로봇 복합문화공간을 표방하는 갤럭시 로봇파크는 올해 어린이날 체험형 엔터테크 공간 '로봇아레나'를 시작으로 단계적 운영에 나섰다. 지난 5월 임시 개장 이후 사전 관람 티켓이 전 회차 매진되며 누적 관람객은 2만 명을 돌파했다. 해당 기간 누적 관람평은 2200여개로 집계됐다. 로봇아레나에서 진행된 이날 행사에서는 새로운 로봇 '스텔라'가 처음 공개됐다. 스텔라를 비롯한 로봇들은 빅뱅 '뱅뱅뱅', 최예나 '캐치 캐치', 로제 '아파트(APT)' 등 유명 K팝 노래에 맞춰 일제히 군무를 선보였다. 관람객들은 로봇의 몸짓에 환호하는가 하면 스마트폰을 들어 동영상을 찍기도 했다. 갤럭시코퍼레이션은 로봇파크를 국내에 머무르지 않는 글로벌 플랫폼으로 확장한다는 구상이다. 연말 두바이 로봇 아레나를 시작으로 미국 진출도 준비하고 있다. 최 대표는 "다음 달 21일 세계 평화의 날 뉴욕 맨해튼에서 내 얼굴을 구현한 로봇을 공개한다"며 "17대 로봇과 함께 새로운 메시지를 발표할 계획"이라고 말했다. 이어 "미국에서 로봇파크 3·4호점을 열기 위한 준비도 현지 법인을 통해 이뤄지고 있다"고 덧붙였다. 로봇 공연의 확장판은 '로봇 아이돌'이다. 갤럭시코퍼레이션은 내년 상반기 로봇 아이돌을 공개하고 하반기부터 세계 각국을 도는 월드투어에 나설 계획이다. 인간 아티스트가 시간과 물리적 제약으로 방문하기 어려운 지역까지 로봇이 공연 무대를 확장하겠다는 구상이다. 최 대표는 "K팝 월드투어가 현재 30~35개국 수준에 머물고 있다"며 "로봇을 통해 100개국까지 공연 영역을 확대하겠다"고 말했다. 로봇 하드웨어를 움직이는 소프트웨어 기술 내재화에도 속도를 낸다. 갤럭시코퍼레이션은 로봇파크 공연에 활용 중인 중국 로봇 유니트리뿐 아니라 다양한 기업의 로봇 하드웨어를 동일한 기술로 제어할 수 있는 운영체제(OS) '소울웨어'를 개발하고 있다. 최 대표는 "미국과 중국 기업이 로봇 하드웨어를 만든다면 우리는 구글 안드로이드 같은 OS를 만드는 것"이라고 설명했다. 자체 로봇 역시 개발 중이다. 갤럭시코퍼레이션은 빠르면 올해 말 혹은 내년 1분기까지 자체 개발한 로봇 기기에 어린이들이 좋아할 만한 캐릭터 IP를 적용한 로봇을 출시할 방침이다. 로봇 엔터테크 사업이 본격화되기 위해서는 기술뿐 아니라 안전·개인정보 보호와 팬덤의 수용성 확보가 과제로 꼽힌다. 특히 로봇이 관람객을 기억해 재방문 시 이름을 부르는 기능은 리스크 관리와 보안 시스템이 갖춰진 뒤 적용하겠다는 입장이다. 최 대표는 "프라이버시를 가장 중요하게 보고 있다"며 "상대방의 시스템 동의와 지속 가능한 동의 체계가 마련돼야 개인정보를 취득할 수 있다"고 설명했다. 인간 아티스트를 넘어 로봇과 K팝 팬덤 사이에 정서적 유대가 형성될 수 있을지도 주목된다. 갤럭시코퍼레이션은 실제 아티스트 팬덤을 대상으로 로봇 엔터테인먼트의 수용성을 추가로 검증할 계획이다. 최 대표는 "아무도 해보지 않은 영역인 만큼 아티스트를 따라 한 로봇이 K팝 팬들의 마음을 얻을 수 있을지 고민해 왔다"면서도 "약 2만 명을 대상으로 진행한 베타 테스트 결과 긍정적인 가능성을 확인했다"고 말했다. 그러면서 "다음 달 소속 아티스트 태민의 IP를 활용한 로봇 공연 등을 통해 실제 아티스트 공연을 경험한 팬들의 반응을 확인해 볼 것"이라고 부연했다.

2026.08.21 17:58이나연 기자

한국피지컬AI협회, 25일 국회서 피지컬AI 최강 전략 논의

사단법인 한국피지컬AI협회가 오는 25일 오후 3시 국회의원회관 2층 대회의실에서 'K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환-피지컬AI 글로벌 최강 전략' 행사를 개최한다. 이번 행사는 피지컬AI가 인공지능 산업의 차세대 핵심 경쟁축으로 부상하는 가운데 대한민국이 글로벌 시장에서 기술 주도권을 확보하기 위해 필요한 핵심기술 자립과 산업 생태계 확산 전략을 논의하기 위해 마련됐다. 국회와 정부를 비롯해 AI·반도체·로봇·통신·데이터 분야 산업계와 대학·연구기관 관계자들이 한자리에 모여 대한민국 피지컬AI 경쟁력 확보를 위한 국가 차원의 전략과 산업계 역할을 논의한다. AI모델부터 로봇까지… K-피지컬AI 생태계 구축 피지컬AI는 단순히 로봇에 인공지능을 탑재하는 것을 넘어 AI가 현실 세계를 인지하고 이해·판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 차세대 산업 패러다임이다. 이를 구현하기 위해서는 AI·월드모델, 데이터, AI반도체, 네트워크, 로봇·자동화 기술 등이 개별적으로 발전하는 데 그치지 않고 하나의 유기적인 가치사슬로 연결돼야 한다. 이번 행사에서는 이러한 관점에서 AI·월드모델과 국산 AI반도체, 로봇 자동화 등 핵심 기술자립 전략과 함께 AI-Native 네트워크, 국가 R&D, 융합인재 양성, 행동데이터 및 표준화 등 산업 생태계 확산 전략을 폭넓게 논의한다. 협회는 "개별 기술의 단순한 국산화를 넘어 피지컬AI 핵심 가치사슬에서 대한민국이 전략적 기술 역량과 선택권을 확보하고 이를 실제 산업 경쟁력으로 연결하는 것이 중요하다"고 강조했다. 제조 강국 산업현장을 '피지컬AI 데이터 경쟁력'으로 우리나라가 보유한 세계적인 제조 기반과 반도체·ICT 역량, 다양한 산업현장을 피지컬AI 시대의 핵심 경쟁자산이다. 생성형 AI가 주로 텍스트와 이미지 등 디지털 데이터를 기반으로 발전했다면, 피지컬AI는 현실세계에서 인간과 로봇이 어떻게 인지하고 판단하며 행동했는지를 담은 고품질 행동데이터가 기술 경쟁력을 좌우한다. 특히 제조·국방·물류 등 대한민국이 강점을 가진 산업현장에서 생성되는 행동데이터를 체계적으로 축적하고 시뮬레이션 데이터와 결합해 AI 학습·검증·실증으로 연결할 경우, 대한민국의 제조 경쟁력을 피지컬AI 시대의 데이터 경쟁력으로 전환할 수 있다게 협회 진단이다. 이에, 협회는 서로 다른 AI모델과 로봇이 행동데이터를 공동으로 학습하고 활용할 수 있게 행동데이터 표준체계를 구축하고 이를 글로벌 표준으로 확장하는 전략을 추진할 계획이다. 산업현장의 행동데이터를 AI 학습·검증·실증으로 연결하기 위한 공동 인프라인 '피지컬AI 데이터 트레이닝 센터' 구축도 추진하고 있다. "대한민국 피지컬AI 최강국 도약, 산·학·연·관 함께해야" 유태준 한국피지컬AI협회장은 "대한민국은 세계적인 제조 기반과 반도체·AI·ICT 역량을 동시에 갖추고 있어 피지컬AI 분야에서 글로벌 기술 주도권을 확보할 충분한 잠재력이 있다"며 "이제 개별 기술 경쟁을 넘어 AI와 데이터, 반도체, 네트워크, 로봇 그리고 산업현장을 하나의 생태계로 연결해야 할 시점"이라고 밝혔다. 이어 "이번 국회 행사가 피지컬AI 기술 자립과 산업 확산, 글로벌 표준 선도를 하나의 국가전략으로 연결하는 계기가 되길 바란다"며 "대한민국이 피지컬AI 글로벌 최강국으로 도약하기 위해서는 산업계와 학계, 연구기관, 정부와 국회가 함께 힘을 모아야 한다"고 덧붙였다. 한편 한국피지컬AI협회는 피지컬AI 기술 상용화와 국가 경쟁력 강화를 위해 산업계·학계·연구기관·정부 및 공공기관을 연결하는 산업 협력 플랫폼이다. 정책·제도 개선, 정부 R&D 과제 발굴, 실증·사업화, 표준·인증, 전문인재 양성, 행동데이터 생태계 구축 등을 주요 사업으로 추진하고 있다. 행사 참가를 희망하는 기업·기관 및 관계자는 한국피지컬AI협회 공식 홈페이지를 통해 사전등록 하면 된다.

2026.08.19 16:57방은주 기자

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