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'AI 로봇'통합검색 결과 입니다. (478건)

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핑거, 1550억원 들여 제조업체 인수…피지컬 AI 사업 확장

핑거가 냉각설비 부품과 철강관 등을 생산하는 제조업체를 인수하며 제조업으로 사업 영역을 확대한다. 앞서 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스를 인수한 데 이어 실제 제조 현장까지 확보하면서 제조 데이터와 로봇 AI를 결합한 피지컬 AI 사업 확장에 속도를 내는 모습이다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 핑거의 종속회사 에프지투자2호는 세아에프에스아이 지분 100%를 약 1278억 3784만원에 취득하기로 결정했다. 취득 예정일은 다음 달 30일이다. 세아에프에스아이는 냉각설비용 부품과 자동차 부품을 제조·판매하는 업체다. 지난해 매출 3624억원, 당기순이익 149억원을 기록했다. 2024년 11월 물적분할을 통해 설립됐다. 에프지투자2호는 홍콩 소재 S&G홀딩스 지분 100%도 271억 6216만원에 취득한다. S&G홀딩스는 철강관 제조·판매를 주요 사업으로 하고 있으며 지난해 매출은 1239억원, 당기순이익은 55억원이다. 두 회사의 지분 취득 금액을 합치면 약 1550억원이다. 취득 대금은 인수 대상 주식을 담보로 한 인수금융과 핑거의 유상증자 참여를 통한 자기자본, 재무적투자자의 출자금 등을 통해 조달할 예정이다. 구체적인 조달 금액과 조건은 아직 확정되지 않았다. 이번 인수는 핑거가 최근 확대하고 있는 제조 피지컬 AI 사업과도 맞닿아 있다. 핑거는 지난달 피지컬 AI 전문기업 미켈로로보틱스를 160억원에 인수하며 기존 금융 IT 중심 사업을 제조 AI 영역으로 확대하기 시작했다. 미켈로로보틱스는 산업용 로봇을 활용해 도장·샌딩·폴리싱·디버링 등 숙련 작업을 자동화하는 기술을 보유 중이다. 숙련공의 작업 데이터를 학습해 로봇의 정밀 동작으로 구현하고 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 플랫폼에서 제어하는 기술도 개발하고 있다. 핑거는 제조 현장에서 생성되는 공정 데이터를 로봇 AI 학습에 활용하고, 개선된 작업 결과를 다시 생산성 향상으로 연결하는 구조를 구축한다는 구상이다. 미켈로로보틱스는 현재 시흥과 광주 제조 현장에서도 형상 데이터와 숙련자의 작업 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 핑거는 공시를 통해 "제조업 업체 인수를 통한 사업다각화가 목적"이라고 밝혔다.

2026.09.22 18:24한정호 기자

한국엡손 "국내 로봇 사업, 첨단 산업 넘어 의료·식품까지 확대"

"엡손은 한국의 강력한 전자기기·반도체 등 고객사에 로봇 제품을 다수 제안하고 있다. 이런 대형 고객사 뿐만 아니라 제조업과 의료, 식품 등 다양한 고객사로 영역을 넓히고 있다." 모로후시 준 한국엡손 대표는 22일 오전 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 진행된 '한국엡손 창립 30주년 및 글로벌 CEO 방한 미디어 간담회'에서 국내 로봇 시장에 대해 이렇게 설명했다. 이날 요시다 준키치 세이코엡손 글로벌 대표이사와 모로후시 준 한국엡손 대표는 한국 기자단과 질의응답에서 향후 엡손의 중장기 성장 전략과 한국 시장 사업 방향에 대해 보다 상세히 설명을 이어갔다. 한국엡손은 국내 시장에서 스카라·6축 로봇을 중심으로 고객군을 넓히는 동시에 잉크젯 솔루션, 마이크로디바이스 등 정밀 기술 기반의 산업용 사업 확대에 나설 예정이다. "도입부터 사후지원까지"... 한국 로봇 사업 현지화 강화 모로후시 준 대표는 로봇을 단순히 공급하는 것을 넘어 고객사의 공정에 맞는 자동화 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞추겠다고 설명했다. 그리고 그 배경에 숙련 인구 감소가 있다고 지적했다. 모로후시 준 대표는 "사람이 하기 힘들거나 수가 많은 작업, 공정 관련 기기에 로보틱스 제품을 도입하고 있지만 그 사례가 점점 늘어나고 있다"고 설명했다. 그는 이날 한국 시장의 현지 지원 체계를 강조했다. 그는 "현재 다양한 로봇 제조사가 있지만 한국엡손은 도입 전부터 후, 지원까지 포함해 현지에서 지원하는 체제를 파트너사와 함께 만들어 가고 있다"고 설명했다. MEMS 센싱에 AI 결합, 피지컬 AI로 로봇 확장 엡손은 로봇 사업의 다음 단계로 센싱 기술과 AI의 결합을 제시했다. 특히 섬세하고 미세한 작업에 적합한 'MEMS' 기반 역학 센서와 포스 센싱 기술의 활용도가 높다고 강조했다. 요시다 준키치 세이코엡손 대표는 "엡손 로봇 사업이 활용하는 기술도 MEMS 기술의 특징 중 하나이며, 앞으로 제조업에 있어서도 정밀화 기술, 마이크로 오더, 미세한 가공, 섬세한 가공에 엡손 MEMS 기술은 매우 활용도가 크다고 생각한다"고 말했다. 그는 "고도로 숙련된 인력이 고령화로 점점 줄어드는 산업 분야에도 이런 매우 섬세한 가공 기술이 활용될 것"이라고 덧붙였다. 엡손은 토론토를 비롯한 여러 거점에서 피지컬 AI를 연구하고 있으며 외부와 연계한 로봇·피지컬 AI 응용도 추진하고 있다. 요시다 대표는 "이런 영역이라는 것은 센싱뿐만 아니라 센싱을 입력으로 한 AI, 피지컬 AI라는 이 세트에서 생각할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "검사 영역이나 제조 이외의 영역에서도 사람이 일할 수 없는 환경, 영하 등 낮은 온도의 가공 작업이 필요한 곳에 대해서도 로봇 응용이 넓어질 것"이라고 말했다. 잉크젯 솔루션 확대 위해 韓 스타트업에도 투자 산업용 사업 확대의 또 다른 축으로는 잉크젯 솔루션과 마이크로디바이스가 거론됐다. 요시다 준키치 대표는 "엡손 기술력을 상징하는 MEMS와 정밀·고속 잉크젯 인쇄 기술 '프리시전 코어' 등 잉크젯 솔루션은 실제로 프린터, 상업인쇄와 홈·오피스 전반에 공통으로 활용되는 엡손의 큰 자원"이라고 말했다. 한국엡손은 잉크젯 기술의 산업 분야 활용 확대를 위해 국내 기업과의 협력도 진행하고 있다. 지난 7월에는 세이코 엡손과 공동으로 잉크젯 기술 기반 OLED 패널과 태양전지 제조를 연구하는 국내 스타트업 '고산테크'에 투자도 진행했다. 요시다 준키치 대표는 "고산테크 투자 뿐만 아니라 앞으로 사업·기술에 대해서 다양한 검토를 하고, 기술 제휴를 통해 '엔지니어드 퓨처 2035' 비전을 실현하고자 한다"고 말했다. "고속통신으로 고성능 타이밍 디바이스 수요 확대" 마이크로디바이스 분야에서는 AI 시장 확대가 주요 배경으로 제시됐다. 요시다 준키치 대표는 "한국 기업의 성장 원동력인 AI 시장 확대에 따라 데이터센터와 고속통신 장비에 대한 투자가 확대되고 있다"고 설명했다. 그는 "AI에 중요한 연산 기능이 높아질수록, 혹은 데이터 전송량이 많아질수록 타이밍 디바이스(시각 동기화 장치)의 정확도도 높아져야 한다"고 설명했다. 이어 "엡손은 수정(쿼츠)을 재료 단계부터 정밀하게 가공하고, 반도체 기술과 결합해 높은 정밀도와 낮은 전력 소비를 구현하는 방식으로 고성능 타이밍 디바이스 시장을 공략하고 있다"고 밝혔다. "주요 영역 4개 모두 성장 잠재력 충분" 엡손은 기존 강점을 지닌 프린터와 프로젝트 등에 더해 산업용 솔루션 공급을 확대해 2035년까지 사업 구조를 크게 변화시킬 예정이다(관련기사 참조). 한국엡손 역시 잉크젯 솔루션, 마이크로디바이스, 로보틱스, 산업인쇄 등 4개 분야를 성장 영역으로 보고 있다. 모로후시 준 한국엡손 대표는 "4개 모두 성장 잠재력을 지녔으며 특히 향후 5~10년간 프린트 헤드를 다른 분야에 활용할 기회도 늘어날 것으로 본다. 로보틱스 역시 포트폴리오 확대, 자동화 솔루션 확대로 큰 기회가 있다"고 설명했다.

2026.09.22 15:11권봉석 기자

노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 가속…작업 속도 향상

노타가 로봇용 인공지능(AI) 모델을 퀄컴 인프라에서 구동해 로봇팔 작업 속도를 높였다. 노타는 퀄컴 테크날러지스의 산업용 시스템온칩 '퀄컴 드래곤윙 IQ-9075' 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에서 비전언어행동모델과 실행 환경을 최적화했다고 22일 밝혔다. 이를 실제 로봇팔에 적용한 결과 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄인 것으로 전해졌다. 성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 방식으로 진행됐다. 최적화 이후 비전언어행동모델(VLM) 추론 속도는 최대 7배 빨라졌으며 실제 물체 이동 작업 속도는 3배 향상된 것으로 나타났다. 작업 성공률은 92%를 기록했다. 원본 모델의 93%와 비교하면 성능 저하는 1%포인트(p) 수준으로 추론 속도를 높이면서도 기존 정확도를 대부분 유지했다. 이번 실증은 기존에 ㄱ래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 처리하던 로봇 AI 추론을 로봇에 연결된 엣지 AI 보드 내부 NPU에서 직접 수행했다는 점이 특징이다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해와 행동 생성·실행까지 전 과정을 하나의 로봇 환경에서 처리했다. 노타는 이를 위해 VLM 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화와 멀티 NPU 런타임 구축·행동 생성 가속까지 실행 환경 전반을 손봤다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 추론 속도와 작업 속도·모델 정확도·작업 성공률을 함께 검증했다. VLM은 카메라 영상과 언어 명령을 함께 이해해 로봇의 다음 행동을 결정하는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 제한된 전력과 컴퓨팅 자원을 사용하는 로봇 내부에서 구동하려면 별도 최적화가 필요하다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 행동을 결정하는 대기시간도 줄어든다. 모델 판단이 늦어질 경우 주변 상황이 달라진 뒤 기존 정보를 바탕으로 움직일 수 있어 반응성과 작업 정확도가 떨어질 수 있다. 노타는 해당 기술을 적용한 로봇팔을 '코리아 리얼월드 AI 네트워크 2026'에서 공개했다. 현장에서는 최적화 전후 로봇 작업과 측정 결과를 비교해 추론 성능 개선이 실제 작업 속도와 안정성에 미치는 영향을 시연했다. 채명수 노타 대표는 "앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지·데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬 AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:31김미정 기자

바디프랜드, 추석 '건강선물' 할인판매

헬스케어로봇 기업 바디프랜드는 한가위를 맞아 프리미엄 인공지능(AI) 헬스케어로봇부터 실속형 건강기능식품, 소형 마사지기까지 추석 선물 선택지를 제안한다고 21일 밝혔다. 부모님 대표 선물은 '733', '퀀텀AI프로', '다빈치AI프로' 등 최신 AI헬스케어로봇 3종이다. 웨어러블 형태 733은 기기 스스로 일어서고 앉는 스탠딩 설계를 적용해 연로한 부모님도 안전하게 타고 내릴 수 있고 전신 스트레칭을 돕는다. 거대언어모델(LLM)을 탑재한 퀀텀AI프로와 다빈치AI프로는 복잡한 조작 없이 "어깨가 뻐근해" 같은 음성 명령만으로 사용자 상태를 분석해 실시간 맞춤 안마를 실행한다. 해당 기술은 한국표준협회로부터 'AI+' 인증을 받았다. 지인 선물로 적합한 건강기능식품 '바디프랜드 헬스케어' 6종도 할인판매한다. 근력·관절 관리 제품에 이어 최근 출시된 '수면푹', '눈쨍', '활력뿜' 구미 등 신제품 3종은 1+1 프로모션을 진행한다. 근력핏과 관절핏으로 구성된 추석 한정 '효도 세트'는 최대 67% 할인가인 3만원에 구매할 수 있으며, 라운지 방문 고객 대상 추가 특가도 제공된다. 소형 마사지기 '시그니처 에어 목쿠션마사지기'는 360도 회전 모듈과 히든 마사지볼 시스템을 적용해 평소에는 목쿠션으로, 필요할 땐 정교한 안마기로 쓸 수 있다. 0.7kg의 가벼운 무게와 원터치 공기 주입 방식으로 차량 내 휴대성을 높였다. 바디프랜드 관계자는 “가족의 건강한 일상을 챙기는 헬스케어 선물이 인기를 끌고 있다”며 “최대 352만원 혜택과 월 2000원대 렌털 프로모션을 통해 풍성한 명절을 준비하길 바란다”고 말했다.

2026.09.21 10:10전화평 기자

로봇 밀도 세계 1위 한국…공장 데이터 활용은 평균 밑돌아

한국은 제조업 로봇 밀도 세계 1위 국가지만 공장에 축적된 데이터를 의사결정과 생산성 향상에 활용하는 비율은 세계 평균을 밑도는 것으로 나타났다. 로봇과 설비가 현장에서 만들어내는 데이터를 어떻게 활용해 생산 과정에 다시 연결할 것인지가 제조업의 과제로 떠오르고 있다. 20일 업계에 따르면 국제로봇연맹(IFR)이 발표한 '월드로보틱스 2025' 기준 한국의 제조업 로봇 밀도는 근로자 1만명당 1220대로 세계 1위다. 반면 로크웰오토메이션이 올 상반기 발간한 '제11차 스마트 제조 현황 보고서'에 따르면 국내 제조기업이 수집한 데이터를 의사결정 등에 활용하는 비율은 34%로, 글로벌 평균 43%를 밑돌았다. 인공지능(AI)·머신러닝 기투자율도 28%로 글로벌 평균 50%보다 낮았다. 문제는 데이터 수집량만이 아니다. 제조 현장에서 필요한 것은 설비 상태나 생산량 같은 데이터뿐 아니라, 설비가 어떤 조건에서 움직였고 품질과 생산성에 어떤 변화가 발생했는지를 보여주는 '행동-결과 데이터'다. 공정이 안정적으로 운영되고 데이터를 지속적으로 축적해야 AI가 이를 학습하고 그 결과를 다시 설비와 로봇의 운용에 반영할 수 있다. 정부 역시 피지컬 AI 시장 경쟁에서 데이터 확보를 주요 과제로 보고 있다. 과학기술정보통신부는 지난 6월 말 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 피지컬 AI 정책 추진 방향을 발표한 데 이어, 7월 구체적인 실행 방안을 담은 '피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략'을 공개했다. 피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략에는 데이터·기술·확산·생태계 등 4대 추진 방안이 담겼다. 특히 데이터 분야에서는 부처와 사업별로 흩어진 데이터를 모아 활용 체계를 구축하고, 로봇 행동데이터 등 범용 데이터와 제조·모빌리티·농업 등 현장 특화 데이터를 확보할 계획이다. 데이터 품질 관리도 추진한다. 데이터의 유효성을 검증하고 상호운용성 표준을 마련해 기업이 AI 학습과 실증에 활용할 수 있도록 한다는 구상이다. 기술 개발도 현장 실증과 연결한다. 정부는 피지컬 AI 파운데이션 모델, 월드모델, 온디바이스 AI를 위한 컴퓨팅 플랫폼을 핵심 기반기술로 제시하고 이를 제조 현장에 실증할 계획이다. 경남에서는 제조 장비가 공정 상태를 예측해 스스로 최적 제어하는 자율 정밀제조 기술을 개발한다. 전북에서는 공장 상황 변화에 맞춰 미래 상태를 예측하고 유연하게 생산하는 공장 운영 기술을 고도화할 방침이다. 민간에서는 이미 제조 공정에 AI를 적용하고 현장 데이터를 축적하는 사례가 나오고 있다. 마키나락스는 데이터 수집부터 모델 학습, 하드웨어 실행, 현장 피드백까지 연결하는 AI 운영체제(OS)를 통해 자동차·반도체·조선·국방 분야에 AI를 적용하고 있다. 회사 측에 따르면 지금까지 현장에 적용한 AI 모델은 6000개 이상이다. 현대자동차그룹의 경우, 6개 공장에서 1400대가 넘는 산업용 로봇에 예지보전 AI를 적용해 로봇의 동작 품질 이상과 고장 전조를 잡아내고 있다. 용접 공정에서는 3차원(3D) 비전 AI가 용접 궤적을 스스로 생성하도록 해 로봇 가동률을 두 배로 높이고 품질 검출력을 98% 이상으로 표준화했다. 윤성호 마키나락스 대표는 이달 초 열린 산업 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'에서 "산업 현장은 99%에 가까운 정밀도를 요구한다"며 "AI 거품론을 끝내려면 AI가 컴퓨터 안을 벗어나 현실 세계에서 막대한 경제적 가치를 만들어야 한다"고 말했다.

2026.09.20 09:19이나연 기자

공장이 AI 데이터 학습장으로…제조업 피지컬 AI 경쟁 불붙는다

피지컬 인공지능(AI) 경쟁 무게중심이 로봇과 AI 모델 자체 성능에서 실제 제조 현장의 데이터를 확보하고 이를 반복 학습하는 능력으로 이동하고 있다. 글로벌 제조·물류 기업들이 공장을 AI 기술의 개발·검증 공간으로 활용하는 가운데, 국내에서도 숙련자의 작업 경험을 데이터로 전환해 기존 생산라인에 적용하려는 움직임이 본격화되는 분위기다. 20일 업계에 따르면 글로벌 기업들은 피지컬 AI를 실제 생산 현장에 적용하기 위한 투자를 확대 중이다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스는 전 세계 피지컬 AI 시장이 2026년 71억 1000만 달러에서 2031년 348억 9000만 달러로 5년 만에 5배 가까이 성장할 것으로 전망했다. 로봇을 움직이는 AI 기술은 최근 빠르게 발전하고 있다. 엔비디아와 구글 딥마인드는 로봇 파운데이션 모델과 시각·언어·행동(VLA) 기술을 잇달아 공개해왔다. 국제로봇연맹(IFR) 조사에서 전 세계 산업용 로봇 신규 설치 규모는 연간 54만 대를 넘어섰다. 로봇 성능 넘어 현장 데이터가 경쟁력 피지컬 AI를 개념검증(PoC) 단계에서 실제 양산라인으로 확산하기 위해선 AI와 로봇 기술뿐 아니라 제조 현장에서 발생하는 정보를 일관된 형태로 수집하고 이를 로봇의 행동 데이터로 연결하는 과정이 필수로 꼽힌다. 테슬라는 기가팩토리를 자동화 기술의 개발·검증 인프라로 활용해왔다. 자동화 제조시스템 기업을 인수하며 생산기술을 내재화했고 휴머노이드 로봇 옵티머스도 외부 공급에 앞서 자사 제조환경에서 적용 범위를 확대 중이다. 현대자동차그룹도 2030년까지 미래사업에 50조 5000억원을 배정하고 로봇 적용 범위를 부품 조립 공정까지 확대할 계획이다. 아마존 역시 100만대 이상 물류 로봇을 운영하며 축적한 데이터를 활용하고 있다. 이를 기반으로 생성형 AI 모델 '딥플릿'을 개발해 로봇의 이동 경로와 물류 운영 효율을 지속적으로 최적화 중이다. 제품 형상과 설비 상태, 소재·환경 변화, 작업자 개입처럼 실제 현장에서 발생하는 다양한 변수를 데이터로 확보하고 이를 다시 기술 개선에 활용하는 구조다. 기존 제조 현장을 AI 학습 공간으로 전환하는 데는 과제도 있다. 한 공장에서도 서로 다른 제조사 로봇과 프로그래머블로직컨트롤러(PLC), 카메라, 센서 등이 혼재하고 같은 작업이라도 공장별 제품 위치와 지그 구조, 공정 조건 등이 다르기 때문이다. 이에 피지컬 AI 시대에는 설비를 단순히 연결하는 수준을 넘어 작업을 데이터로 전환하고 이를 다시 로봇 행동에 반영하는 구조가 중요해지고 있다. 기존 시스템통합(SI)을 넘어 현장 데이터와 로봇 지능을 연결하는 '인테그레이션 레이어'가 필요하다는 분석이 나온다. 숙련자 손기술 데이터로…기존 로봇에 AI 입힌다 국내에선 핑거 자회사 미켈로로보틱스가 도장·블라스팅·연마 등 표면처리 공정을 시작으로 제조 현장의 작업 데이터를 축적하고 있다. 기존 자동화가 작업자의 단순 동작을 대체하는 데 집중했다면, 숙련자가 현장 상황을 판단해 작업 방식을 바꾸는 경험까지 데이터화하는 것이 목표다. 미켈로로보틱스는 숙련자의 경험을 데이터로 전환하는 플랫폼 '미켈로 스튜디오'를 통해 ▲인식 ▲경로 생성 ▲보정 ▲실행 ▲검사 과정을 하나의 순환 구조로 연결한다. 새로운 로봇을 도입하는 대신 기존 산업용·협동 로봇에 소프트웨어 방식으로 지능을 더하는 방식이다. 실제 시흥 현장에선 배관·곡관 쇼트 블라스팅 공정에 형상 데이터 기반 경로 생성 기술을 적용 중이다. 광주 도장 공정에선 숙련자의 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 휴머노이드와 같은 새로운 하드웨어를 도입하지 않고 기존 생산설비를 활용해 피지컬 AI를 구현하는 구조다. 표면처리 넘어 검사·조립으로 확대 미켈로로보틱스는 표면처리에서 확보한 데이터를 기반으로 적용 공정을 검사와 의장·최종 조립까지 확대한다는 계획이다. 표면처리가 숙련자의 손기술을 데이터로 전환하는 단계라면 의장·최종 조립에서는 현장 상황에 따른 판단과 실행 능력을 로봇 지능으로 구현하는 것이 핵심이다. 생산 현장이 늘어나면 공정 데이터와 작업지능을 함께 축적하고 이를 다른 생산라인에 다시 적용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 프로젝트마다 설계와 구축 과정을 반복해야 했던 기존 공장 자동화와 차별화되는 지점이다. 미켈로로보틱스 관계자는 "제조업에서 피지컬 AI의 확산은 단기적인 기술 유행보다 제조 산업의 다음 세대 전환에 가깝다"며 "표면처리에서 축적한 기술을 검사와 의장·조립 공정으로 확장해 2030년까지 한 현장의 작업지능을 다음 생산라인으로 반복 확산할 수 있는 제조 피지컬 AI 플랫폼을 완성하겠다"고 말했다.

2026.09.20 09:08한정호 기자

두산로보틱스, 신임 CEO에 권영민 사장 선임

두산로보틱스는 신임 최고경영자(CEO)로 권영민 사장을 선임했다고 18일 밝혔다. 1967년생인 권 사장은 연세대 공과대학을 졸업하고 미국 일리노이대 경영대학원에서 회계학 석사 학위를 받았다. 2000년 ㈜두산 전략기획본부에 입사한 이후 2018년부터 2020년까지 두산밥캣 최고전략책임자(CSO)를 역임했다. 2021년부터는 두산밥캣 자회사인 두산모트롤 대표이사를 맡아 회사를 이끌었다. 두산로보틱스 관계자는 "글로벌 사업과 경영 전반에서 쌓은 경험을 바탕으로 두산로보틱스의 중장기 성장과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.09.18 17:50진운용 기자

에니아이, SK네트웍스서비스 손잡고 전국 조리로봇 AS 체계 구축

조리로봇 기업 에니아이가 SK네트웍스서비스와 협력해 전국 단위의 조리로봇 설치 및 유지보수 운영 지원 체계를 구축한다고 17일 밝혔다. 이번 협력은 주력 제품인 인공지능(AI) 조리로봇 '알파그릴 싱글'의 도입 매장이 늘어남에 따라 외식업 현장에 신속한 사후관리(A/S)를 제공하기 위해 추진됐다. 현재 에니아이의 AI 조리로봇은 롯데리아, 프랭크버거 등 주요 햄버거 프랜차이즈를 비롯해 한식·고기 전문점과 CJ프레시웨이 같은 단체급식 현장에 도입되고 있다. 설치 매장과 업종별 사용 환경이 다양해짐에 따라 에니아이는 클라우드 시스템을 통해 장비 상태를 상시 점검하고, 이상 징후 발생 시 원격으로 대응하는 체계를 갖췄다. 현장 방문이 필수적인 경우에는 SK네트웍스서비스 전문 인력이 방문한다. SK네트웍스서비스는 전국에 20개 서비스 거점을 보유하고 있다. 김경목 에니아이 부대표는 "조리로봇 도입을 검토하는 고객에게 설치 이후 얼마나 신속하게 사후관리를 받을 수 있는지도 중요한 선택 기준"이라며 "이번 협력을 통해 에니아이의 클라우드 기반 로봇 케어 서비스와 SK네트웍스서비스의 전국 현장 서비스 인프라를 연계해 지역에 상관없이 일관된 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.09.17 16:35진운용 기자

한국 기술에 UAE 자본, AI·로봇 투자 협력 확대

한국과 아랍에미리트(UAE)가 AI와 로봇 등 첨단기술 분야에서 투자와 사업 협력을 확대한다. 한국의 기술·산업 경쟁력에 UAE의 자본과 글로벌 네트워크를 결합해 공동 연구개발부터 사업화, 해외시장 진출까지 협력 범위를 넓힌다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 류제명 제2차관이 16일 서울 JW메리어트 호텔에서 열린 '아부다비 투자포럼 서울 2026(ADIF Seoul)'에 참석해 양국 간 디지털·첨단기술 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 아부다비 투자진흥청(ADIO)이 주최하는 ADIF는 세계 주요 도시를 돌며 개최되는 투자 행사로, 한국에서 열린 것은 이번이 처음이다. 아부다비 정부와 투자기관, 한국 UAE 기업 관계자들이 참석해 AI 로봇과 첨단제조 등 미래 산업의 투자 기회를 논의했다. 류 차관은 행사에 앞서 아부다비 정부와 기업 관계자들을 만나 양국이 보유한 강점을 실제 투자와 사업으로 연결하는 방안을 논의했다. 한국의 기술과 제조·산업 역량에 UAE의 투자 여력과 해외 네트워크를 결합해 공동 연구개발에서 투자와 사업화, 글로벌 진출로 이어지는 협력 구조를 만들 필요가 있다고 강조했다. 기업 간 협력도 구체화됐다. 이날 아부다비 글로벌마켓(ADGM)과 한화생명은 디지털자산 분야 협력을 위한 양해각서를 체결했다. 아부다비 투자진흥청과 카카오게임즈도 게임·콘텐츠 분야 협력을 위한 MOU를 맺었다. 류제명 차관은 “AI 시대에는 단순한 기술 교류를 넘어 함께 투자하고 개발하며 그 성과를 세계시장으로 확장하는 협력이 중요하다”며 “한국의 기술 산업 역량과 UAE의 투자 역량 및 글로벌 네트워크를 연결해 양국 기업과 연구기관이 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.09.16 15:59박수형 기자

ETRI-KAIST, 코어VLN 기술 개발…로봇 길찾기 챌린지서 세계 1위

ETRI와 KAIST 공동팀이 '로봇 길 찾기 AI 챌린지'에서 '숨막히는' 경쟁 끝에 세계 1위를 차지했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 필드로보틱스연구실과 KAIST 미래도시 로봇연구실이 연합으로 'URL-FRRS' 팀을 구성해 컴퓨터비전 학술대회(ECCV 2026)의 EMR(물리적 환경에서의 체화된 멀티모달 추론) 워크숍에서 온라인으로 진행된 'VLNVerse(시각-언어 내비게이션) 챌린지'에 나서 1위를 차지했다고 16일 밝혔다. 시각-언어 내비게이션(VLN)은 로봇이 사람의 자연어 명령을 이해하고, 카메라로 주변 환경을 살펴 스스로 목적지까지 이동하는 기술이다. 사람이 일일이 이동경로를 입력하거나 정밀지도를 미리 만들어 주지 않아도 로봇이 '사람의 말'과 '눈앞의 공간'을 함께 이해해 길을 찾는 것이 핵심이다. 이번 챌린지에는 총 112개 팀이 경쟁했다. ETRI 이우주 연구원과 KAIST 성창기 박사(팀장), 박주혜·홍다솔 박사과정생, 공제이·이찬혁 석사과정생이 'URL-FRRS'팀으로 참여했다. 이우주 ETRI 필드로보틱스연구실 연구원은 "2위를 차지한 중국 창첸산66팀과는 점수가 같은 90.7점인데, 답안 제출 시간이 대략 15분 정도 더 빨랐던 것으로 안다"며 "1시간을 남겨놓고, 1위와 3위 순위가 바뀌는 등 박진감있는 챌린지다. 서로 성능과 전략 노출을 방어하며, 경기를 진행한다"고 말했다. 3위를 차지한 베타-VLN팀과 4위인 루반 저장대(LuBan ZJUb(89.7점)팀도 같은 89.7점을 기록했다. 팀장을 맡았던 성창기 박사는 "과제는 2개 였다. 거실 파란 소파 찾는 것과 복도 끝 두 번째 문으로 들어가, 창가에서 멈추라는 미션이 주어졌다"며 "사전 훈련 과정에서 로봇이 도착지 인식을 제대로 못하는 문제가 있다는 것을 알게됐다. 이를 해결하기 위해 360도 이미지 확인, 목적지 3m내 데이터 추가 확인 등의 알고리즘을 새로 설계했다"고 말했다. 이우주 연구원은 " 비게이션 AI가 잘못 멈춘 경우 스스로 이를 확인하고 다시 탐색할 수 있도록 '코어 브이엘엔(CoRe-VLN)' 기술을 개발했다"며 "로봇이 목적지라고 판단해 멈췄을 때 곧바로 임무를 끝내지 않고 '정말 제대로 도착했는지'를 AI가 한 번 더 확인하는 것"이라고 덧붙였다. ETRI는 이번 성과를 위해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원으로부터 최신 AI 가속기인 엔비디아 H200 GPU 32장(4노드)을 12개월 간 지원받았다. 한편 ETRI는 이번 대회에서 검증한 기술을 시각장애인을 위한 길 안내 로봇인 '가이드 독(Guide Dog)' 연구에 적용할 계획이다. '에디(EDDY)'라는 이름을 붙여놓은 시각장애 안내로봇은 현재 개발이 진행 중으로, 예를 들어 “입구를 찾아줘”라고 말하면 주변 환경을 살펴 안전하게 이동할 경로를 찾아 안내한다. 또 ETRI가 주관하고 KAIST 명현 교수 연구팀을 포함한 6개 기관이 참여하는 '자율행동체 온디바이스 응용 지원 핵심기술 개발 사업'을 통해 이번에 선행연구 개념으로 개발한 '코어 VLN'을 경량화, 오는 2029년까지 국산 AI 반도체(K-NPU)로 시각-언어 모델(VLM)을 구동하도록 할 계획이다. 최승민 ETRI 필드로보틱스연구실장은 “로봇이 스스로 '제대로 도착했는가'를 확인하고, 잘못 찾아갔다면 다시 목적지를 찾는 능력은 안내견 로봇이 시각장애인의 말을 안전한 이동으로 연결하는 데 꼭 필요한 기술”이라며 “이번에 1위한 기술을 바탕으로 국산 AI 반도체에서 실시간으로 동작하는 온디바이스 이동지능으로 발전시켜 실제 현장에 적용해 나갈 것"이라고 말했다. 명현 KAIST 교수는 “향후 사람과 공간을 함께 사용하는 배송·안내 등 다양한 서비스 로봇의 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 명현 교수 연구실은 지난 7월 호주에서 열린 로보틱스 학술대회 'RSS 2026' OWN 워크숍의 '내비트레이스 챌린지'에서 2위를 차지했다.

2026.09.16 15:16박희범 기자

뇌처럼 신호+기억 결합한 뉴로모픽 개발…"피지컬 AI 앞당기나"

뇌처럼 신호와 기억이 결합된 뉴로모픽 소자가 처음 개발됐다. 고려대학교는 왕건욱 KU-KIST융합대학원/융합에너지공학과 교수와 양성욱 한국과학기술연구원(KIST) KIST AI·로봇연구소 휴머노이드연구단 책임연구원 연구팀이 '재구성형 뉴로모픽 소자'를 개발했다고 16일 밝혔다. 인간의 뇌는 신호를 발생시키는 '뉴런'과 정보를 기억하는 '시냅스'가 긴밀하게 연결돼 정보를 저장하고 처리한다. 이 방식을 전자소자로 구현하는 기술이 바로 '뉴로모픽(neuromorphic)'이다. 기존 컴퓨터나 반도체 소자는 메모리와 연산기능을 선택적으로 수행한다. 이를 뇌처럼 결합해 처리하면, 데이터 이동에 드는 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 그러나 뉴런과 시냅스를 결합하는게 쉬운 일은 아니다. 정보를 오래 기억하는 특성(비휘발성)과 신호를 발생시키고 다시 초기 상태로 돌아가는 특성(휘발성)을 가진 뉴로모픽이 필요하기 때문이다. 연구팀은 하나의 반도체 소자(바나듐 산화물 멤리스터) 내부 구조를 제어하는 방법으로 이들 두 특성을 동시에 구현하는데 성공했다. 열처리 과정을 통해 소자 내부에 비대칭적인 미세 구멍(나노다공성 구조)과 산소가 빠져나간 빈자리(산소공공)를 만드는게 핵심이다. 연구팀은 미세한 구멍과 결함이 많은 영역은 인공 시냅스 기능을 하고, 구조가 촘촘하고 빈 공간이 적은 영역은 인공 뉴런 기능을 하는 것을 확인했다. 왕건욱 교수는 "바둑판 배열(크로스바 어레이)로 집적해 성능을 확인한 결과, 시냅스 기능을 하는 소자가 뉴런 기능을 하는 소자의 신호 크기와 발생 빈도에 영향을 주는 시냅스-뉴런 연계 동작을 확인했다"며 "인간의 뇌처럼 작동하는 저전력 인공지능 신경망(스파이킹 신경망, SNN)을 구축한 뒤 검증도 했다"고 말했다. 연구팀은 소자의 시냅스 기능이 가위바위보의 특징적 패턴을 학습해 기억하고, 뉴런 기능이 사진을 판별해 정답 신호를 발생시켜 가위바위보 손동작 이미지를 최대 98.38%의 정확도로 분류했다고 부연 설명했다. 양성욱 KIST 책임연구원은 "이를 로봇 운동 제어 시스템과 직접 연결해, 인식된 이미지에 따라 로봇이 실제 가위·바위·보 동작을 수행하도록 했다"며 "단순히 서로 다른 소자를 조합하는 대신, 하나의 재료 내부 구조를 설계해 서로 다른 정보처리 기능을 선택적으로 구현했다는 점에서 의미가 있다"고 덧붙였다. 양 책임연구원은 또 "로봇 핸드제어에 활용, 자유도나 의사결정 문제를 기존의 로봇틱스에서 하는 학습기반이 아니라 뉴로모픽으로 해결해보려는 시도"라며 "이제 시작단계다. 좀더 지속적인 연구를 통해 진정한 뉴로모픽 반도체로 진화할 것으로 본다"고 말했다. 연구팀은 향후 여러 소자를 연결하고(대규모 어레이) 주변회로와 결합해 사용할 경우, 엣지 AI(클라우드 서버를 거치지 않고 단말기 자체에서 곧바로 정보를 처리하고 판단하는 인공지능), 피지컬 AI, 지능형 센서 및 저전력 뉴로모픽 반도체로 확장될 것으로 기대했다. 연구결과는 재료과학 분야 국제 학술지인 '어드밴스드머터리얼즈' 온라인에 게재됐다.

2026.09.16 10:50박희범 기자

로봇 AI모델 동시 학습 방법 개발…"스킬 충돌 해결했다"

로봇에 탑재하는 작은 AI모델은 2개의 학습을 동시에 수행할 경우 성능이 떨어지는 현상이 발생한다. 서로 다른 작업의 학습법이 모델 내부에서 충돌하기 때문이다. DGIST는 박대희 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 KAIST 연구팀과 공동으로, 주변 사람들의 움직임 예측과 로봇의 안전한 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서도 두 작업의 성능 저하를 줄이는 학습 방법을 개발했다고 10일 공개했다. 연구 성과는 컴퓨터비전 분야 세계 3대 국제학회 중 하나인 'ECCV 2026'에 채택, 발표된다. 이 학회는 오는 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열린다. 사람이 많은 곳을 이동하는 로봇은 주변 사람들의 향후 이동경로를 예측하는 동시에, 충돌을 피할 수 있는 안전한 이동 경로를 계획해야 한다. 두 작업을 각각 별도의 AI 모델로 수행하면 더 많은 연산 자원과 메모리가 필요해 실제 로봇에 탑재하기에는 부담이 크다. 특히, 여러 기능을 하나의 모델에 담으면, 각 기능이 모델 내부의 같은 영역을 사용하면서 서로 간 학습을 간섭하고 성능을 떨어뜨린다. 연구팀은 실제 움직임 예측과 경로 계획 사이에서 나타나는 간섭 현상을 '스킬 충돌'이라고 정의하고, 실제 실험을 통해 확인했다. 연구팀은 이를 '분리형 파라미터 학습(DPT)' 방법으로 해결했다. 각 기능에 꼭 필요한 부분만 골라 하나의 모델로 합쳐, 모델 크기는 작게 유지하면서 두 기능이 서로 방해하지 않고 함께 작동하도록 설계했다. 로봇 움직임 분야의 대표 데이터(JRDB, JTA)로 성능을 검증한 결과, 기존 방식보다 주변 사람들의 움직임을 더 정확하게 예측하고 로봇의 이동 경로 오차와 충돌 가능성도 낮춘 것으로 나타났다. 자율주행 AI에 적용한 추가 실험에서도 성능이 향상돼, 향후 로봇과 자율주행 등 다양한 피지컬 AI 분야에 활용될 가능성을 확인했다. 기존의 대표적인 통합 예측·계획 모델인 'DTPP'와 비교하면 로봇 경로의 평균 오차는 약 41.6%, 충돌률은 약 49.0%, 주변 사람의 움직임을 예측하는 평균 오차는 약 33.7% 감소했다. 추가 실험에서는 여러 판단을 동시에 수행하는 엔드투엔드 자율주행 모델에 DPT와 희소 병합을 적용한 결과 벤치2드라이브 평가에서 기존 'HiP-AD' 모델과 비교해 주행 경로 완주율과 종합 주행 점수가 향상됐다. 계획 경로의 평균 오차는 1.10m에서 0.99m로 감소했다. 박대희 교수는 "보행자와 함께 이동하는 로봇뿐만 아니라 인식과 예측 및 주행 계획을 함께 수행하는 자율주행 AI에도 적용될 수 있다"며 "앞으로 실제 로봇에 적용해 활용 가능성을 검증할 계획”이라고 밝혔다. 연구는 서태원 DGIST 석사과정생과 전선애 학부연구생이 참여했다.

2026.09.11 09:38박희범 기자

새만금 유관기관 17곳 뭉쳤다…소통·협력으로 사업 속도 ↑

새만금개발청은 9일 새만금 사업을 함께 추진하고 있는 중앙·지방정부와 유관기관 관계자가 한자리에 모여 '새만금 유관기관 합동 워크숍'을 개최했다고 밝혔다. 새만금 유관기관 합동 워크숍은 기관 간 소통과 협력을 강화하기 위해 2017년부터 개최해 왔다. 올해는 새만금개발청과 국무조정실·국토교통부·산림청·기후에너지환경부 전북지방환경청·군산지방해양수산청·전북특별자치도·군산시·김제시·부안군·한국농어촌공사·한국전력·한국수자원공사·새만금개발공사·전북개발공사·새만금간척박물관·새만금환경생태단지관리단 등 17개 기관에서 약 150명의 관계자가 참석했다. 워크숍에서는 새만금 발전 방향과 주요 현안에 대한 기관별 추진계획을 공유하고, 더욱 속도감 있는 사업 추진을 위한 협력 방안을 집중 논의했다. ▲새만금 기본계획 변경 방향 ▲현대자동차그룹의 로봇·인공지능(AI)·수소 프로젝트 ▲새만금 전력설비 확충 계획 ▲새만금호 수질관리 대책 ▲제2산단 조성계획 등 새만금의 미래 경쟁력과 직결된 핵심 과제를 중심으로 기관별 발표와 토론이 이어졌다. 참석자들은 투자 유치부터 기반시설 구축·기업 지원·정주여건 조성에 이르기까지 사업 전반을 유기적으로 연계하는 협력체계가 중요하다는 데 공감하고, 기관 간 긴밀한 협력을 지속해 나가기로 했다. 새만금 로봇·AI 산업 활성화를 위해 류요엘 한국로봇산업진흥원 실증기술연구팀장이 '인간, 로봇, 더 나은 미래'를 주제로 특강을 했다. 특강에서는 로봇 산업 관련 국내 정책 동향과 실증사례, 앞으로 해결해야 할 과제 등을 심도 있게 다뤘다. 특히 새만금이 로봇·AI 등 첨단전략산업 중심축으로 자리매김하기 위해서는 국내외 산업환경과 정책 변화에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다는 의견이 제시됐다. 김철태 전북도 새만금해양수산국장은 “새만금 발전을 위해 관계기관이 함께 고민하는 뜻깊은 자리였다”면서 “현대차그룹뿐만 아니라 더 많은 기업이 투자할 수 있는 환경을 만들기 위해 관계기관들이 힘을 모아달라”고 말했다. 남영우 새만금개발청 차장은 “새만금을 '지방 주도 성장'의 대표모델로 만들기 위해서는 기관 간 협력이 필수적”이라며 “각 기관의 역량을 하나로 모으고 소통을 강화해 기업이 투자하고 싶고, 국민이 변화를 체감할 수 있는 새만금을 만들어가겠다”고 밝혔다.

2026.09.10 11:00주문정 기자

씨앤엠, 코스닥 상장예비심사 제출…연내 상장 목표

전동 구동 기업 씨앤엠이 한국거래소에 코스닥 상장을 위한 예비심사청구서를 제출했다고 10일 밝혔다. 상장 주관사는 한국투자증권이며 연내 상장을 목표로 한다. 씨앤엠은 1980년 LG전자 모터사업부에서 출발해 2006년 분사했다. 회사는 "정밀 코어부터 권선 스테이터, 완성 모터, 통합 전동 구동 모듈에 이르는 자체 개발·양산 체계를 구축했다"며 "지난해 매출액 2385억원, 영업이익 213억원을 기록하며 수익성을 입증했다"고 말했다. 회사 주력 제품은 자동화 전동 부품이다. 지난해 매출에서 자동차 부문 비중이 64.1%를 차지했다. 주요 고객사로 볼보, 벤츠, BW, 테슬라 등이 있다. 씨앤엠은 김해 본사를 비롯해 아산, 부산 등 국내 3개 공장과 중국 남경, 연태 등 해외 2개 법인을 보유하고 있다. 씨앤엠은 코스닥 상장을 통해 미래 첨단 산업 분야 진출을 가속화할 방침이다. 주요 신사업으로는 인공지능(AI) 데이터센터 공조 시스템용 전자 정류(EC) 모터, 휴머노이드 및 4족 보행 로봇용 관절 액추에이터, 방산·무인기용 전동 추진 모듈 국산화 등이 있다. 씨앤엠 관계자는 "데이터센터용 모터는 이미 주요 고객사와 공동 개발해 양산 진행 중"이며 "로봇 액추에이터와 방산 드론 추진 모듈은 사용화를 위해 개발 중"이라고 설명했다. 김형가 씨앤엠 대표는 "코스닥 상장을 통해 AI 데이터센터, 로봇, 방산 무인체계 등 첨단 산업으로 영역을 넓혀 글로벌 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다.

2026.09.10 09:48진운용 기자

KTcs, 부산서 로봇코딩·AI 활용법 특강 진행

KTcs는 디지털새싹 참여 가정 약 60명을 대상으로 온 가족이 함께하는 디지털새싹 특강을 진행했다고 9일 밝혔다. 행사는 지난 8월30일 부산 부산국제금융센터(BIFC)에서 열렸다. 학생은 IoT 키트를 활용해 돌봄로봇을 직접 제작, 코딩했다. 학부모는 구글 생성형 AI 제미나이를 활용해 일정 등록, 메모 작성, 이미지, 영상 제작 등 실생활 AI 활용법을 체험했다. 자녀 학습을 지원하는 노트북LM 활용법도 다뤘다. KTcs는 학부모를 대상으로 자녀의 AI, 소프트웨어(SW) 교육에 대한 수요와 선호 방식도 조사했다. 설문 결과를 올해와 내년 디지털새싹 프로그램 고도화에 반영할 예정이다. KTcs는 AI 디지털배움터와 IT서포터즈, 취약계층 디지털 역량 강화사업 등을 운영하며 4년 연속 디지털새싹 운영기관으로 선정됐다. 최진옥 KTcs 영남AX교육사업팀 팀장은 “학생과 부모가 함께 AI를 경험하면 교육 효과가 가정으로 이어질 수 있다”며 “학생들에게 실질적인 도움이 되는 교육을 지속 개발하겠다”고 말했다.

2026.09.09 07:00홍지후 기자

노타, LG전자·모빌린트와 NPU 기반 휴머노이드 두뇌 최적화

노타가 LG전자, 모빌린트와 함께 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 휴머노이드 개발에 나선다. 노타는 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 'K-온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기술개발 사업' 휴머노이드 분야 3세부 과제 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체를 활용해 복잡한 일상 공간에서 주변 환경을 인식하고 인간 수준의 작업을 수행하는 자율형 휴머노이드를 개발하는 것이 목표다. LG전자가 전체 사업을 총괄하고 휴머노이드 시스템 개발을 맡는다. 모빌린트는 국산 NPU를 담당할 예정이다. 노타는 AI 모델을 NPU와 실제 로봇 환경에 맞춰 최적화하는 소프트웨어를 맡는다. 노타는 특히 휴머노이드에 탑재되는 비전언어행동모델(VLA)을 경량화하고 모빌린트 NPU에 맞춰 최적화해 로봇 내부에서 빠르고 효율적으로 구동되도록 하는 핵심 소프트웨어 기술을 담당한다. 토큰 압축과 양자화, 프루닝, 지식증류, 레이어별 최적화 등을 적용해 모델 성능 저하를 최소화하면서 크기와 연산량, 메모리 사용량을 줄일 계획이다. 채명수 노타 대표는 "모바일, 엣지, 데이터센터 등 다양한 환경에서 AI 모델과 하드웨어를 효율적으로 연결해 온 기술력을 바탕으로 로봇과 자동차, 산업장비 등 피지컬 AI 전반에 기술 적용과 사업 기회를 확대하겠다"고 말했다.

2026.09.08 15:56이나연 기자

삼성SDS, 제각각인 로봇 한데 묶는다…RX 플랫폼·생태계 구축 가속

삼성SDS가 서로 다른 제조사의 로봇과 기존 생산설비를 연결하고 수십·수백 대의 로봇을 통합 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼' 구축에 나선다. 로봇 협력 생태계 '팀 렉스'도 구성해 개별 로봇 도입을 넘어 공장 전체를 자율화하는 로보틱스 전환(RX) 사업에 속도를 낸다는 전략이다. 배순민 삼성SDS 상무는 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "로봇 한 대를 잘 움직이는 것은 상대적으로 쉽지만 10대, 100대의 로봇을 24시간 문제없이 운영하는 것은 어려운 일"이라며 "로봇을 구매하는 것보다 이를 운영할 수 있는 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다. 삼성SDS가 준비 중인 로봇 오케스트레이션 플랫폼은 크게 '인텔리전스'와 '플릿' 영역으로 구성된다. 인텔리전스는 공장에 투입된 로봇이 업무를 수행하면서 발생하는 데이터를 축적·정제하고 이를 다시 피지컬 AI 모델 학습에 활용하는 역할을 담당한다. 플릿은 다양한 제조사의 로봇과 기존 설비를 연동하고 작업을 배분해 로봇이 안정적으로 운영되도록 관리한다. 생산관리시스템(MES)과도 연계한다. MES가 어떤 로봇이 언제 어떤 작업을 수행할지 지시하면 로봇이 이를 수행하고 결과를 다시 MES로 전달하는 구조다. 작업에 문제가 발생하면 로그를 수집·분석해 원인을 파악하고 조치할 수 있도록 관측 가능성도 확보한다. 로봇에서 생성되는 데이터는 '데이터 팩토리'에서 학습 가능한 형태로 정제하고 '모델 팩토리'를 통해 작업에 적합한 모델을 선택·관리하는 방식이다. 배 상무는 "하나의 로봇을 움직일 수는 있지만 제조 현장에서 실제로 여러 로봇을 운영하는 피지컬 AI는 아직 완성 단계가 아니다"라며 "피지컬 AI가 완성됐을 때 공장이 로봇들을 받아들일 준비가 돼 있는지가 관건"이라고 짚었다. 이를 위해 삼성SDS는 자율성과 오케스트레이션, 상호운용성, 회복탄력성, 안전, 보안 등을 로봇 운영 체계의 핵심 요소로 제시했다. 제조사마다 다른 로봇이 기존 설비와 함께 움직이려면 인터페이스와 프로토콜을 연결해야 하고 장애가 발생했을 때 빠르게 복구할 수 있어야 한다는 설명이다. 사람과 로봇이 함께 작업하는 환경에서 안전을 확보하고 공정·학습 데이터를 보호하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼과 함께 파트너 생태계 팀 렉스도 가동한다. 삼성SDS는 올해 10개 기업과 협력을 시작해 로봇 하드웨어부터 피지컬 AI, 데이터, 시뮬레이션 등 각 분야 기술을 결합할 계획이다. 참여 기업들이 로봇과 설비 간 호환·연동에 필요한 프로토콜을 맞추고 데이터를 수집하거나 성능을 평가하는 기준도 함께 마련한다. 팀 렉스 파트너인 월든 로보틱스와는 실제 생산 현장에 로봇을 적용하기 위한 협력을 진행 중이다. 이날 현장에선 삼성SDS가 앱 인터페이스를 통해 월든 로봇에 작업을 지시하는 사례도 공개됐다. 모리아 도허티 월든 로보틱스 제품 관리 총괄은 "삼성SDS와 실제 생산 현장에 유용한 로보틱스를 배치하기 위해 협력하고 있다"며 "우리 로봇을 바탕으로 다양한 산업 업무를 수행할 수 있고 새로운 작업도 빠르게 학습할 수 있을 것"이라고 말했다. 삼성SDS는 로봇을 구매해 현장에 투입하는 데 그치지 않고 공정 발굴부터 구축·안정화까지 지원하는 자체 RX 방법론 'D-ART'도 적용한다. 현장을 방문해 로봇 적용에 적합한 공정을 찾는 '디스커버(Discover)', 현장 요구와 현재 로봇 기술 간 격차를 분석하는 '어세스(Assess)', 공정이나 로봇을 다시 설계하는 '리디자인(Redesign)', 실제 구축과 평가·안정화를 수행하는 '트랜스폼(Transform)' 등 4단계로 구성된다. 삼성SDS는 지난 25년간 축적한 제조 IT와 자동화 역량을 RX 사업의 기반으로 삼는다는 방침이다. 기존에는 사람이 판단하고 기계가 기록하는 정보화에서 사람이 판단하고 기계가 실행하는 자동화로 발전했다면, 앞으로는 AI가 판단하고 로봇이 실행하는 자율화 단계로 전환한다는 구상이다. 이를 위해 기존 MES와 설비·물류 자동화 역량에 피지컬 AI와 로봇 운영 기술을 결합할 계획이다. 배 상무는 "피지컬 AI가 아직 100% 완성된 것은 아니지만 1~2년 안에 올 변화를 지금부터 준비해야 한다"며 "이를 위해 플랫폼과 생태계를 준비하고 구축 방법론도 더욱 구체화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 14:46한정호 기자

[현장] AI 동료부터 공장 로봇까지…삼성SDS가 그리는 '미래 일터'

"지난해보다 인공지능(AI)이 산업 현장에 더 가까워졌다는 느낌을 받았습니다. 사무실에서 쓰는 AI부터 제조 현장 로봇까지 직접 볼 수 있다는 점이 흥미로웠습니다." 국내 한 제조 기업 IT 담당자는 8일 서울 코엑스에서 열린 '삼성SDS 리얼 서밋 2026'에서 전시 부스를 둘러본 뒤 이같이 말했다. 이날 행사장에는 40개가 넘는 전시 부스가 꾸려졌다. 기업용 AI 에이전트와 클라우드부터 물류·공공·국방, 로봇 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 피지컬 AI까지 삼성SDS가 그리는 기업 인공지능 전환(AX)의 현재와 미래가 펼쳐졌다. 전시장은 이른 아침부터 기업·공공·국방 관계자 등 다양한 산업군의 관계자와 관람객들로 북적였다. 온·오프라인 총 1만 5000명 규모로 열린 이번 행사에서 가장 발길을 잡은 공간은 삼성SDS의 메인 전시존인 '스드슷퀘어'였다. 지난해 생성형 AI와 클라우드 서비스가 전시장의 중심을 차지했다면 올해는 AI가 실제 업무를 수행하는 것을 넘어 로봇을 움직이는 물리적 영역으로 확장된 점이 눈에 띄었다. 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스', 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), AI 협업 솔루션 '브리티웍스'와 함께 올해 본격적으로 뛰어든 로보틱스 전환(RX) 기술을 전면에 내세웠다. 로봇이 아니라 공장을 완성한다…RX 미래 전략 전면에 관람객들의 발길이 먼저 이어진 곳은 RX 전시관이었다. 전면에 내걸린 문구는 '로봇이 아니라 공장을 완성한다'다. 이곳에선 레인보우로보틱스와 에이로봇 등 파트너사의 로봇이 곳곳에서 움직이며 시연을 이어갔다. 관람객들은 이 모습을 촬영하거나 실제 제조 현장 적용 방식과 도입 시점 등을 묻기도 했다. 삼성SDS가 내세운 RX는 단순히 로봇 한두 대를 제조라인에 투입하는 개념을 넘어, 생산설비와 서로 다른 종류의 로봇을 하나로 연결해 공정과 운영 방식 자체를 재설계하는 것이 목표다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여 개 고객사의 제조실행시스템(MES)과 설비·물류 자동화를 구축한 경험을 피지컬 AI와 결합한다는 전략이다. 전시 관계자는 "기존 자동화가 정해진 작업을 반복하는 데 초점이 맞춰져 있었다면 앞으로는 다양한 상황을 스스로 판단하고 대응하는 단계로 넘어가야 한다"며 "AX가 판단과 업무 수행 방식을 바꾸는 전환이라면 RX는 로봇으로 공정과 운영 방식을 바꾸는 실행의 자율화"라고 설명했다. RX를 뒷받침하는 핵심 기술은 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'이다. 제조 시스템과 서로 다른 제조사의 로봇을 연결하고 여러 로봇의 작업과 동선을 단일 소프트웨어로 통합 관리하는 구조다. 삼성SDS는 해당 플랫폼을 내년 하반기부터 본격 선보일 계획이다. 로봇 생태계도 함께 구축한다. 삼성SDS는 레인보우로보틱스·월든 로보틱스·에이로봇·엔닷라이트 등 피지컬 AI 기업 10곳이 참여하는 '팀 렉스'를 구성했다. 서로 다른 로봇 간 연동 인터페이스와 성능 기준을 표준화해 제조 현장에서 다양한 로봇을 함께 운용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 전시 관계자는 "로봇은 구매할 수 있지만 제조 현장에서 쌓아온 시간과 경험은 구매할 수 없다"며 "그간 쌓아온 경험을 바탕으로 로봇 성능을 현장의 성과로 전환할 것"이라고 밝혔다. 사무실에 들어선 AI, '업무 동료'로 진화 전시장의 다른 한쪽에선 AI가 사무실의 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지를 보여주는 시연이 이어졌다. 삼성SDS는 패브릭스와 SCP, 브리티웍스를 한데 배치해 AI를 학습·추론할 인프라부터 기업용 AI 플랫폼과 실제 업무 서비스까지 이어지는 구조를 보여줬다. 이날 행사에선 관람객들이 직접 서비스를 학습하고 사용해볼 수 있는 'AX 플레이그라운드'도 마련됐다. 이 가운데 눈길을 끈 것은 다음 달 출시되는 '브리티웍스 코워크'다. 지난해 전시된 AI 비서가 메일·메신저·회의록을 정리하고 필요한 정보를 찾아주는 데 초점을 맞췄다면 코워크는 사용자가 최종 업무 목표를 제시하면 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 'AI 업무 동료'로 한 단계 진화했다. 자료 조사와 보고서 작성부터 메일 발송, 일정 등록까지 실제 업무 프로세스를 수행하는 방식이다. AI 인프라 분야에선 SCP와 AI 매니지드 서비스 등이 전시됐다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄 데이터센터를 비롯해 국가AI컴퓨팅센터와 구미 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있다. 행사에서 소개된 베슬AI 사례에선 SCP 도입 후 기존 약 35% 수준이던 그래픽처리장치(GPU) 가동률이 약 90%까지 높아진 것으로 나타났다. 글로벌 AI 기업들의 기술도 한자리에서 만날 수 있었다. 앤트로픽은 '인텔리전스 플랫폼'을, 구글클라우드는 '제미나이 엔터프라이즈'를 소개했으며 챗GPT 엔터프라이즈 관련 전시도 별도로 마련됐다. 삼성SDS는 오픈AI·앤트로픽·구글클라우드·엔비디아 등 글로벌 기업과 협력을 확대하며 기업 고객이 필요에 따라 다양한 AI 모델과 서비스를 활용할 수 있는 생태계를 넓히고 있다. 물류·공공 넘어 국방까지…국내외 주요 파트너사도 한자리에 전시 영역은 기업의 일반 업무를 넘어 물류·ESG·공공·국방까지 뻗어 있었다. 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'에선 글로벌 물류 업무의 디지털화를, '베이룩스 ESG'에선 흩어진 ESG 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결하고 표준화된 기준으로 관리해 공시까지 지원하는 과정을 소개했다. 기획예산처 등 주요 정부 부처가 도입한 브리티웍스 사례를 통해 공공 AX 전환 과정도 선보였다. 특히 국방 전시에선 온디바이스 AI 전술폰을 기반으로 서로 다른 드론을 하나의 지상통제시스템(GCS)으로 운용하는 기술이 소개됐다. 이기종 드론 간 상호운용성을 확보하기 위한 표준화 규격과 군 실증을 기반으로 관련 기술을 산업 분야로 확대하는 방안도 함께 제시됐다. 해당 전시에는 군 관계자가 다수 참석해 시연 관람과 상담을 이어갔다. 이번 행사에는 삼성SDS뿐 아니라 레드햇·데이터독·워크데이·스노우플레이크·메가존클라우드·노션·업스테이지 등 국내외 주요 파트너사들도 부스를 꾸렸다. 지난해 AI를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인지가 주요 관심사였다면 올해 전시장에선 AI가 스스로 업무를 수행하고 로봇을 통해 물리적인 작업까지 맡는 모습이 보다 구체화됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 "이번 리얼 서밋 2026을 통해 국내 기업들이 단순한 AI 도입 단계에 머물지 않고 실제 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 해법을 공유했다"며 "독보적인 다차원 AI 풀스택 기술과 최고 수준 글로벌 AI 생태계를 바탕으로 고객들의 성공적인 AX 여정에 언제나 신뢰할 수 있는 든든한 동반자로서 함께하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 10:14한정호 기자

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

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

2026.09.08 09:01한정호 기자

바디프랜드, IFA 2026 '혁신상' 2관왕…AI·메디컬 기술력 공인

바디프랜드가 유럽 최대 가전 전시회 'IFA 2026'에서 AI와 로보틱스, 메디컬 기술을 결합한 헬스케어로봇으로 혁신상 2관왕에 올랐다. 바디프랜드는 독일 베를린에서 열린 IFA에서 웨어러블 헬스케어로봇 '733 AI 프로(Pro)'와 홈 메디컬 마사지소파 '메디컬 비발디'가 각각 혁신상을 수상했다고 7일 밝혔다. '733 AI 프로'는 'IFA 넥스트 앤 이머징 테크' 부문, '메디컬 비발디'는 '뷰티 테크 앤 웰빙' 부문에서 수상의 영예를 안았다. '733 AI 프로'는 정교한 로보틱스 하드웨어에 비접촉 생체신호 측정 기술과 한국표준협회 AI+ 인증을 획득한 '생성형 AI 마사지'를 결합한 차세대 모델이다. 원격 광혈류측정(rPPG) 센서가 얼굴 피부색의 미세한 변화를 감지해 심박, 피로도, 스트레스, 혈압 변화 등을 분석한다. 여기에 사용자 음성 대화의 맥락을 결합해 실시간으로 최적화된 맞춤 마사지를 즉각 생성하고 실행한다. 전신을 구동하는 물리적 로봇 기술과 자연어·생체신호를 해석하는 AI 기술의 유기적 결합이 높은 평가를 받았다. 함께 수상한 '메디컬 비발디'는 펄스전자기장(PEMF) 기술을 적용해 옷을 입은 상태에서 비침습적으로 골반저근과 신경근 구조를 자극하는 홈 메디컬 마사지소파다. 일상적인 소파 디자인과 안마 기능을 결합해 치료에 대한 심리적 부담을 낮췄으며, 연내 식품의약품안전처 의료기기 인증을 획득한 뒤 국내 시장에 정식 출시될 예정이다. 바디프랜드 관계자는 “이번 수상은 AI와 로보틱스, 메디컬 연구개발 역량을 유럽 무대에서 공인받은 쾌거”라며 “국내 시장 1위 경쟁력을 발판 삼아 글로벌 AI 헬스케어로봇 시장 공략에 박차를 가하겠다”라고 말했다.

2026.09.07 09:47전화평 기자

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