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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

[AI 리더스] 아이토매틱 CEO "韓, 독자 AI·해외 공동개발 병행해야"

"모든 국가는 미국·중국 수준 자금력 없어도 첨단 인공지능(AI)을 개발·운영할 수 있어야 합니다. 한국을 비롯한 일본, 베트남 등 중견국이 AI 자원·전문성을 모아 각국 산업·문화에 맞는 프런티어 AI 모델을 갖추는 것이 첫걸음입니다." 크리스토퍼 응우옌 아이토매틱 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 최근 지디넷코리아를 만나 중견국 간 AI 협력 필요성을 이같이 밝혔다. 중견국들이 힘을 합쳐야 특정 해외 기업에 대한 기술 의존도를 낮출 수 있다는 주장이다. 응우옌 CEO는 이를 위한 첫걸음으로 '태피스트리 프로젝트'를 제시했다. 이 프로젝트는 글로벌 AI 협력체 'AI 얼라이언스'가 추진하는 국제 공동개발 프로젝트다. 여러 국가와 기업, 연구기관이 연산 자원과 전문성을 모아 첨단 AI 모델을 함께 만들고, 이를 각자 산업·언어·문화에 맞게 발전시키는 것이 목표다. 핵심은 데이터 통제권을 유지하면서 AI 개발 비용과 자원을 나누는 것이다. 참여국과 기업은 원본 데이터 대신 학습 결과를 공유해 기반 모델을 공동 개발하고, 여기에 자체 지식을 추가로 학습해 자국 산업과 문화에 맞는 독자 AI를 구축할 수 있다. 여기에 응우옌 CEO가 수석 아키텍트로 프로젝트 기술 설계를 맡았다. 앤서니 아눈지아타가 AI 얼라이언스와 태피스트리 전반적인 추진을 이끌며, 얀 르쿤 AMI랩스 회장은 수석 과학자문을 맡아 연구 방향을 제시한다. 태피스트리 프로젝트는 참여국과 기업이 인력·기술·인프라를 제공하는 컨소시엄 방식으로 추진된다. 각국이 AI 개발에 필요한 자원을 따로 확보하는 대신 보유한 역량을 모아 비용 부담을 줄이는 구조다. 응우옌 CEO는 "다양한 기업과 국가가 참여할수록 각자 부담해야 하는 비용은 낮아질 수 있다"며 "참여 기업·국가의 문화적 배경이 다양해지면 각자 필요에 맞춰 AI를 학습시킬 수 있다"고 설명했다. 응우옌 CEO는 프로젝트 협력이 완성된 모델을 주고받는 데서 끝나지 않는다고 강조했다. AI 성능이 발전하는 과정에 지속적으로 참여하면서 기술과 모델을 함께 개선하는 것이 목표다. 그는 "우리는 모델을 단순히 공유하는 것이 아니라 프런티어 AI가 발전하는 과정에서 여정을 함께하는 것"이라고 강조했다. "韓과 논의 초기 단계…독자 AI 개발과 병행 필요" 응우옌 CEO는 태피스트리 참여와 각국 독자 AI 모델 개발이 병행돼야 한다고 봤다. 각 정부가 자체 모델을 개발하면서도 국제 공동개발에 참여해 기술과 자원을 나눌 수 있다는 취지에서다. 그는 프로젝트 협력 범위를 단순한 모델 공유보다 넓게 봐야 한다고 주장했다. 이미 완성된 모델을 주고받는 데 그치지 않고, 첨단 AI가 발전하는 과정에서 여러 국가와 지속적으로 필요한 인프라를 공유해야 한다는 이유에서다. 응우옌 CEO는 "프런티어 AI는 계속 발전할 것"이라며 "각국 상황과 참여 시점에 따라 AI 개발에 필요한 것이 달라질 수 있을 것"이라고 봤다. 이어 "이때 참여국에 관련 지원을 받아 새 기술을 만들 수 있을 것"이라며 "각국이 보유한 전문 인력과 기술, 인프라를 바탕으로 공동개발에 기여할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 응우옌 CEO는 참여 확대를 위한 정부·산업계 접촉도 이어가고 있다. 한국 방문 후 일본과 인도 정부도 관련 논의를 진행할 예정이다. 그는 "국가별 협력 논의 진전 속도와 관심 분야는 다르다"며 "앞서 프랑스 대통령을 비롯한 베트남 정부 관계자들과 의미 있는 진전을 이뤘다"고 설명했다. 현재 한국과는 논의를 막 시작한 단계다. 한국 정부와 기업의 구체적인 참여 방식이나 역할이 제시되지는 않은 상태다. 다만 응우옌 CEO는 협력이 빠르게 진전될 것으로 기대하고 있다. 실제 그는 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 비롯한 정부 관계자들과 관련 논의를 진행했다. 그는 "한국에선 AI 모델 관련에서만 협력하지 않을 것"이라며 "여러 형태 컨소시엄을 구성해 중견국이 다음 단계의 AI로 나아가도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.10.14 13:37김미정 기자

가온칩스, Arm '피지컬 AI 토탈 디자인' 국내 첫 합류

디자인 솔루션 기업 가온칩스가 영국 반도체 설계자산(IP) 기업 Arm의 자율 시스템 생태계인 '피지컬 AI 토탈 디자인(Arm Total Design for Physical AI)'에 공식 파트너로 참여한다고 14일 밝혔다. 국내 참여 기업 중 디자인 솔루션 기업 참여는 가온칩스가 최초다. 피지컬AI 토탈 디자인은 Arm이 고도화된 기술 파트너들과 함께 구축한 글로벌 피지컬 AI 생태계다. AI, 소프트웨어, 실리콘, 클라우드 기업을 비롯해 글로벌 티어(Tier) 1 및 OEM 등 80개 이상 기업이 대거 참여해 Arm 기반 풀스택 솔루션을 공동 개발·검증한다. 이를 통해 자동차, 로보틱스 등 피지컬 AI 시스템의 개발 리스크를 낮추고 상용화 시기를 앞당기는 것을 목표로 한다. 가온칩스는 그간 Arm 디자인 파트너로서 AI, 차량용 등 첨단 시스템반도체의 턴키 설계 및 물리구현 경험을 탄탄히 쌓아왔다. 특히 삼성파운드리 8나노·4나노 공정을 거쳐 차세대 2나노 공정에 이르는 첨단 노드 전반에서 설계 대응 능력을 입증해 왔다. 이번 파트너십 참여를 계기로 단순 SoC 설계 및 물리구현을 넘어 패키지, 보드 연계, 브링업, 실측 및 검증까지 아우르는 '실리콘-투-시스템' 역량을 본격 확장할 방침이다. 피지컬 AI 반도체는 고성능 연산뿐만 아니라 실시간성, 전력 효율, 극도의 안전성과 장기 신뢰성이 필수적이다. 가온칩스는 자동차 분야에서 다져온 고신뢰 설계 노하우를 로보틱스, 산업용 AI, 방산 및 항공 등 다양한 첨단 산업군으로 적극 확대할 계획이다. 장기적으로는 기존 디자인하우스의 강점을 극대화하여 칩 설계부터 시스템 구현과 제품화까지 고객의 성공적인 AI 제품 개발을 총괄하는 AI 시스템 디자인 기업으로 도약한다는 구상이다. 더못 오드리스콜 Arm 피지컬 AI GTM 부사장은 "피지컬 AI 혁신을 상용 제품으로 실현하려면 실리콘 설계, 통합, 검증을 관통하는 깊이 있는 전문성이 필수적"이라며 "가온칩스는 첨단 공정 전반에 걸친 풍부한 경험을 바탕으로 생태계의 지능형 시스템 구축·확장 역량을 크게 높여주고 있다"고 평가했다. 우정호 가온칩스 부사장은 “이번 생태계 합류는 가온칩스가 축적해 온 Arm 기반 설계 경험과 고신뢰 반도체 역량을 피지컬 AI 영역으로 확장하는 중요한 분기점”이라며 “첨단공정 기반의 AI 시스템 구현을 적극 지원하고, 고객의 개발 기간과 리스크를 획기적으로 줄여주는 전략적 기술 파트너로 자리매김하겠다”고 포부를 밝혔다.

2026.10.14 11:22전화평 기자

로크웰오토메이션, 산업용 통합 컨트롤러 출시…설치 면적 43%↓

로크웰오토메이션이 산업 자동화 장비 제어 성능과 안전·보안 기능을 통합한 제품을 내놨다. 로크웰오토메이션은 장비 제조업체와 일반 제조기업 대상으로 '콤팩트로직스 5390 컨트롤러'를 출시했다고 14일 밝혔다. 이는 기존 로직스 플랫폼 기반으로 내장형 사이버보안과 통합 안전 기능을 하나의 제어 플랫폼에 결합한 제품이다. 이 제품은 이전 세대인 '콤팩트로직스 5380'보다 설치 면적을 43% 줄였다. 제어 패널 공간을 효율적으로 활용하고 다양한 장비 제품군의 설계를 표준화할 수 있도록 지원한다. '포인트맥스' 입출력 장치를 로컬 입출력 장치로 지원해 모듈형 시스템 구성도 가능하다. 제조기업은 이를 바탕으로 복잡한 자동화 작업을 관리하고 운영 요구에 따라 장비 구성을 유연하게 확장할 수 있다. 보안 측면에서는 국제 산업용 보안 표준인 'IEC 62443-4-2'에 부합하는 기능을 갖췄다. 유럽연합(EU) 사이버복원력법 대응도 지원해 장비 제조업체가 변화하는 보안·규제 요구사항에 대응하도록 돕는다. 이번 제품은 로크웰오토메이션의 통합 아키텍처 생태계와도 연동된다. 제어와 입출력 및 시각화·모션·안전·정보 기술을 하나의 구조로 통합하고 기존 모션 솔루션과 드라이브·네트워킹 기술·설계 소프트웨어 등을 연결할 수 있도록 설계했다. 로크웰오토메이션은 이번 통합 방식이 설계·개발 작업을 간소화하고 시운전 과정의 위험을 줄이는 데 도움이 될 것으로 설명했다. 독립형 장비부터 복잡한 생산 시스템까지 자동화 환경을 단계적으로 확장하도록 지원한다는 구상이다. 시바 이얌페루말 로크웰오토메이션 수석 제품 관리자는 "오늘날 제조기업과 장비 제조업체는 높은 성능을 구현하는 것뿐 아니라 지속적으로 확장되고 연결성이 높아지는 운영 환경을 관리하면서 강화되는 사이버보안·안전 요구사항에도 대응해야 한다"며 "이번 제품은 고객이 장비 설계를 간소화하고 규제 요구사항에 대응하는 동시에 첨단 자동화 애플리케이션을 보다 유연하게 확장할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.14 09:44김미정 기자

산업부, 반도체 메가프로젝트 전담국 '반도체혁신성장지원단' 출범

산업부에 반도체 산업 경쟁력 강화를 위한 국장급 전담조직인 '반도체혁신성장지원단'이 출범했다. 또 인도의 전략적 중요성 확대에 따라 '인도통상협력과'가 신설됐다. 산업통상부와 행정안전부는 반도체 메가프로젝트와 '반도체산업 경쟁력 강화 및 지원에 관한 특별법' 이행을 전담하는 국장급 조직인 '반도체혁신성장지원단'과 한-인도 경제협력을 전담하는 '인도통상협력과' 신설 등을 담은 '산업통상부와 그 소속기관 직제 일부 개정령안'이 13일 국무회의에서 의결됐다고 밝혔다. 개편된 직제는 20일 시행한다. 산업부는 반도체특별법 시행으로 새로 생긴 법정사무와 반도체 메가프로젝트를 차질 없이 이행하고, 지난 4월 한-인도 정상외교 이후 늘어난 협력과제에 대응하기 위해 직제 개정이 이뤄졌다고 설명했다. 지난해 12월 산업자원안보실과 산업인공지능정책관 신설에 이어 반도체산업 초격차 유지와 인도와의 경제협력 고도화에 필요한 조직과 인력을 집중 보강하는 조치다. 김정관 산업부 장관은 “반도체는 AI·자동차·가전 등 모든 산업에 필수 공급망이며, 대한민국 수출의 약 50%를 차지하는 국가 경제 핵심산업”이라며 “반도체 패권경쟁이 치열해지는 가운데 반도체혁신성장지원단을 통해 메가프로젝트 등 기업 투자와 기술혁신을 뒷받침하고, 우리 반도체 경쟁력을 더욱 공고히 해 나가겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이어 “인도통상협력과를 중심으로 정상회담에서 마련된 협력의 모멘텀을 우리 기업의 실질적인 성과로 이어가겠다”고 덧붙였다.

2026.10.13 23:12주문정 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

지멘스, 신규 에이전틱 플랫폼 공개...반도체 등 제조 AX 겨냥

지멘스가 차세대 엔터프라이즈 에이전틱 시스템 '인텔리전스 센터 X'로 기업 인공지능 전환(AX) 시장을 겨냥한다. 메모리 반도체와 배터리, 디스플레이 등 산업이 1차 타깃이다. 지멘스는 13일 서울 강남 조선 팰리스에서 기자간담회를 열고, 기업용 인공지능(AI) 애플리케이션 확장을 위한 신규 에이전틱 플랫폼 인텔리전스 센터 X를 공개했다. AI 도입이 늘고 있지만 대다수 기업이 투자 대비 가치(ROI)를 창출하지 못하는 원인 진단과 기술 해법을 제시했다. 사이먼 게린 지멘스 최고기술책임자(CTO)는 기조발표에서 올해 글로벌 AI 시장 투자 규모가 2조 5000억달러(약 3360조원)에 달하지만 실질적으로 수익이 늘어난 기업은 전체의 6%에 불과하다고 지적했다. 게린 CTO는 "기업들이 추진하는 AI 파일럿 프로젝트 중 74%는 양산 단계에 이르지 못한 채 폐기됐다"고 설명했다. 그는 "조사 대상 직장인의 65%는 AI가 개인 업무에 도움이 된다고 답하지만, 조직 전체 성과 창출로 이어졌다는 응답은 12%에 그쳤다"며 "개인 차원 생산성 향상에 머문 채 전체 비즈니스 손익계산서로 전달되지 못하고 사라지는 중간 누수가 크다"고 덧붙였다. 지멘스는 수익화 실패 원인이 모델 성능 부족이 아니라 기업 환경에 내재된 '5가지 단절'에 있다고 짚었다. 구체적으로 기업의 고유 맥락을 이해하지 못해 거짓말(환각)을 일삼는 '컨텍스트(맥락) 부재', 기존 시스템 위에 임시방편으로 얹혀 일회성으로 사용되는 인텔리전스, AI가 정답을 찾아도 사람이 수작업으로 다른 시스템에 옮겨 적어야 하는 '단절된 액션', 사람과 AI가 파편화된 도구에서 따로 일해 전체 리드타임을 줄이지 못하는 '오케스트레이션 부재', 의사결정 근거와 이력을 추적할 수 없는 '거버넌스 결여' 등을 꼽았다. 지멘스가 선보인 인텔리전스 센터 X는 기존 데이터를 외부로 복제하거나 이동하지 않고, 기업의 보안 경계 내에서 AI 기능을 구현한다. 톰 데 그루트 지멘스 제품 개발 디렉터는 인텔리전스 센터 X가 크게 3가지 핵심 계층과 통합 거버넌스로 이뤄진다고 소개했다. 첫 번째 계층 '그래프 스튜디오'는 전사적 자원관리(ERP), 생산관리시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM) 등에 분산된 정형·비정형 데이터를 복제 없이 연결해 엔터프라이즈 온톨로지와 지식 그래프를 구성한다. 이를 통해 AI는 제조현장 장비, 자재, 공정 간 상관관계를 입체적으로 파악한다. 두 번째인 'AI 스튜디오'는 목표 설정부터 계획, 호출, 검증을 아우르는 에이전트 라이프사이클을 관리한다. 세 번째 '멘딕스'는 사람과 에이전트가 단절 없이 협업하도록 지원한다. 시스템 이상이 감지되면 에이전트가 지식 그래프를 바탕으로 원인을 추적하고, 인간 관리자가 업무 흐름 내에서 조치를 승인하는 방식이다. 지멘스는 메모리 반도체를 비롯해 조선, 배터리, 모빌리티, 디스플레이, 철강 등 한국 6대 제조 산업을 1차 타깃으로 정하고 공급망을 확장할 계획이다. 기업의 도입 전략과 관련해 톰 데 그루트 디렉터는 "복잡한 공정일수록 AI 도입을 망설일 것이 아니라 당장 시작해야 한다"며 "비즈니스 마찰(병목)이 가장 크고 고부가가치를 낼 수 있는 부분을 찾고, 이 부분부터 AI를 도입해야 한다"고 조언했다.

2026.10.13 15:15진운용 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

LG CNS, 국내 최초 앤트로픽 CPN 프리퍼드 등급 획득…글로벌 톱티어 파트너 도약

LG CNS가 국내 기업 최초로 앤트로픽 기업용 인공지능(AI) 파트너 프로그램 상위 등급을 확보했다. 전문 인력과 실제 구축 사례를 바탕으로 기업의 클로드 도입부터 시스템 구축·운영까지 지원하는 사업 역량을 인정받았다는 평이다. 13일 관련 업계에 따르면 LG CNS는 앤트로픽의 '클로드 파트너 네트워크(CPN)'에서 '프리퍼드(Preferred)' 등급을 획득했다고 밝혔다. CPN은 기업의 클로드 도입과 구축을 지원하는 시스템 통합(SI) 기업, AI 기업, 컨설팅사 등을 대상으로 운영하는 공식 파트너 프로그램이다. 파트너의 기술 전문성과 고객 프로젝트 수행 경험 등을 평가해 등급을 부여한다. LG CNS에 따르면 전체 CPN 파트너사는 4만곳 이상으로 이 가운데 프리퍼드 등급을 획득한 기업은 50곳 미만이다. CPN 등급은 레지스터드(Registered), 써티파이드(Certified), 셀렉트(Select), 프리퍼드(Preferred), 글로벌 프리미어(Global Premier) 등 5단계로 구성된다. LG CNS는 클로드 전문 자격증을 보유한 인력 약 140명과 클로드 기반 서비스 구축 사례 약 20건을 확보했다. 이를 기반으로 기업의 AI 도입 전략 수립부터 시스템 구축과 운영까지 지원한다는 계획이다. 현재 클로드 엔터프라이즈 도입을 원하는 고객은 아마존 베드록 기반 리셀러 체계를 통해 LG CNS의 지원을 받을 수 있다. 실제 고객 프로젝트에서는 클로드 코드를 활용해 약 20년간 운영된 프로젝트 관리 시스템을 약 7개월 만에 전면 재구축했다. 기존 시스템의 API 2,913개 중 2,888개를 새 시스템으로 전환해 전환율 99.1%를 기록했다. LG CNS는 클로드 코드로 기존 시스템의 구조와 업무 로직을 분석하고 전환 작업을 효율화했다고 설명했다. 대규모 IT 시스템 현대화에 생성형 AI를 적용해 개발 기간과 비용을 줄이는 사례를 확보했다는 것이다. 앤트로픽과의 협력도 확대하고 있다. LG CNS는 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 투자했으며, 올해 6월에는 클로드 엔터프라이즈를 전사에 도입했다. 사내 시스템과 연계한 AI 에이전트를 구축해 임직원의 업무 생산성을 높이는 데 활용하고 있다. LG전자와 LG화학 등 계열사와 외부 고객을 대상으로 클로드 엔터프라이즈 도입도 확대하고 있다. 프리퍼드 등급 획득을 계기로 전문 인력을 늘리고 아마존 베드록 기반의 클로드 구축·운영 사례를 추가 확보해 기업용 생성형 AI 사업을 강화할 방침이다. 최기영 앤트로픽 코리아 대표는 "LG CNS와 함께 기업 고객의 AX 여정을 성공적으로 지원할 수 있는 파트너십을 구축하게 돼 기쁘게 생각한다"며 "클로드 서비스를 기반으로 양사가 성장할 수 있도록 긴밀히 협력해 나가겠다"고 말했다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장(부사장)은 "이번 프리퍼드 등급 획득을 통해 클로드 전문 인력과 고객 프로젝트 수행 경험을 공식적으로 입증했다"며 "앤트로픽과의 협력을 바탕으로 고객의 업무와 시스템 환경에 최적화된 AI 서비스를 제공하고 기업의 AX를 가속화하겠다"고 말했다.

2026.10.13 13:56남혁우 기자

엔비디아 "피지컬 AI 공급망, 한국 제조업에 기회"

엔비디아가 한국의 제조업과 인공지능(AI) 기술력을 높이 평가하며 피지컬 AI 산업의 성장으로 글로벌 공급망에서 한국 기업의 역할이 확대될 수 있다고 전망했다. 정소영 엔비디아코리아 대표는 13일 서울 코엑스에서 열린 피지컬 AI 테크 위크 특별강연에서 "한국이 제조업과 AI 소프트웨어 역량을 바탕으로 피지컬 AI 산업에서 새로운 기회를 확보할 수 있다"고 밝혔다. 정 대표는 기존 AI 데이터센터와 피지컬 AI 산업의 공급망 차이에 주목했다. 데이터센터 산업은 TSMC와 같은 반도체 파운드리 기업과 서버·저장장치 제조업체들이 주요 공급망을 형성해 왔다. 반면 피지컬 AI는 로봇과 부품, 제조 기술까지 필요한 만큼 제조기업들의 참여 기회가 넓어질 수 있다. 한국은 세계적인 제조기업과 AI 소프트웨어 기술력, 국내 클라우드 사업자들을 보유하고 있다. 정 대표는 정부의 높은 관심까지 고려하면 피지컬 AI 산업이 성장할 수 있는 조건을 두루 갖췄다고 평가했다. 국내 협력 사례로는 LG를 소개했다. 양사는 지난 8월 로보틱스와 AI 팩토리, 미래 모빌리티 분야에서 협력을 확대하기로 했다. LG는 엔비디아의 로봇 AI 기술을 활용해 차세대 이족보행 휴머노이드를 개발하고 있으며 2027년 1분기 공개를 목표로 하고 있다. 정 대표는 LG가 엔비디아의 아이작 플랫폼을 활용해 휴머노이드와 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다고 설명했다. 양사가 관련 분야에서 긴밀하게 협력하고 있으며 앞으로 구체적인 성과가 나올 것으로 기대했다. 피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다. 가상세계에서 로봇 훈련…옴니버스·코스모스로 데이터 확보 엔비디아는 로봇 개발에 필요한 데이터 생성부터 학습, 검증, 실제 구동까지 지원하는 기술을 제공하고 있다. 로봇을 가상 공간에서 훈련하고 현실 세계의 변화를 예측하는 AI를 학습시킨 뒤 실제 로봇에 적용하는 방식이다. 정 대표는 피지컬 AI 개발에서 시뮬레이션의 중요성을 강조했다. 기존 생성형 AI와 달리 피지컬 AI는 현실 공간을 이해하고 직접 행동해야 하기 때문이다. 로봇이 물체를 집거나 장애물을 피하려면 주변 환경을 파악하는 것은 물론 자신의 움직임이 어떤 결과를 가져올지도 예측해야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇을 반복적으로 훈련하는 데는 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 사고가 발생할 수 있는 위험한 상황을 현실에서 재현하기도 어렵다. 엔비디아가 제공하는 대표적인 시뮬레이션 플랫폼은 옴니버스다. 실제 공장이나 물류창고를 디지털 공간에 구현하고 로봇의 움직임을 시험할 수 있도록 지원한다. 일례로 물류 로봇이 이동하는 도중 장애물을 만나거나 다른 로봇과 마주치는 상황을 가상으로 재현할 수 있다. 개발자는 로봇이 어떻게 대응하는지 확인하고 다양한 환경에서 학습할 데이터를 확보할 수 있다. 여기에는 현실의 시설과 장비를 가상 공간에 재현하는 디지털 트윈 기술이 활용된다. 엔비디아는 옴니버스를 기반으로 로봇 개발뿐 아니라 공장 운영과 자율주행 연구에도 시뮬레이션 기술을 제공하고 있다. 코스모스는 현실 세계의 움직임과 물리적 변화를 학습하는 월드 파운데이션 모델을 제공하는 플랫폼이다. 로봇이 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 달라질지 예측하고 학습에 필요한 데이터를 생성하는 데 활용된다. 기존 거대언어모델(LLM)이 사람의 언어와 문맥을 학습한다면 월드 파운데이션 모델은 물체의 움직임과 공간의 변화, 행동에 따른 결과 등을 학습한다. 옴니버스가 로봇을 시험할 가상 환경을 구현한다면 코스모스는 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 생성하는 데 활용된다. 개발자는 두 기술을 통해 실제로 수집하기 어려운 상황까지 학습 데이터로 만들 수 있다. 정 대표는 시뮬레이션이 데이터 생성에만 활용되는 것은 아니라고 설명했다. 데이터를 만들고 AI 모델을 학습시킨 뒤 성능을 검증하고 실제 현장에 적용하기까지 로봇 개발 전반에 사용된다고 밝혔다. 이 과정에서는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 현실과 유사한 장면을 만드는 것은 물론 물체의 움직임과 물리적 변화까지 계산해야 하기 때문이다. 정 대표는 피지컬 AI의 합성 데이터 생성이 기존 언어모델보다 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있다고 강조했다. 실제 환경을 가정한 검증에도 연산 능력이 필요해 피지컬 AI 발전에 따라 컴퓨팅 수요가 계속 증가할 것으로 내다봤다. 엔비디아는 실제 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 합성 데이터도 개발자들에게 공개하고 있다. 정 대표는 로봇과 자율주행 분야의 연구자들이 관련 데이터를 활용해 다양한 학습과 검증 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 로봇의 두뇌까지 지원…젯슨·아이작으로 실제 구동 엔비디아 기술은 가상 환경에서 로봇을 훈련하는 데 그치지 않는다. 학습한 AI를 실제 로봇에 탑재하고 움직이도록 하는 하드웨어와 소프트웨어도 제공한다. 정 대표는 과거 로봇 개발에서 기계적 움직임과 제어 기술이 중요했다면 최근에는 주변 환경을 이해하고 행동을 결정하는 AI의 역할이 커지고 있다고 설명했다. 로봇에 탑재하는 컴퓨팅 플랫폼으로는 젯슨을 소개했다. 젯슨은 로봇 내부에서 카메라와 센서 정보를 처리하고 AI 모델을 실행한다. 외부 데이터센터에 모든 정보를 보내지 않고도 현장에서 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 지원한다. 대표 제품은 젯슨 오린과 젯슨 토르다. 오린은 암페어, 토르는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처를 기반으로 한다. 정 대표는 데이터센터용 GPU와 아키텍처를 공유하기 때문에 기존 AI 개발 도구와 소프트웨어를 로봇에서도 폭넓게 활용할 수 있다고 강조했다. 로봇 개발을 위한 소프트웨어 플랫폼은 아이작이다. 가상 환경에서 로봇을 시험하는 아이작 심과 로봇 학습을 지원하는 아이작 랩 등이 있다. 휴머노이드 개발에는 로봇 파운데이션 모델 아이작 그루트도 활용된다. 그루트는 카메라로 인식한 시각 정보와 사람의 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 기술을 활용한다. 일례로 사람이 물건을 옮기라고 지시하면 로봇이 물체의 위치를 확인하고 팔과 손을 어떻게 움직일지 결정하는 데 활용할 수 있다. 개발자는 그루트를 기반으로 자체 로봇의 특성과 작업 환경에 맞춰 추가 학습을 진행할 수 있다. 엔비디아는 데이터 생성부터 AI 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실제 로봇 구동까지 연결하는 개발 환경을 제공하고 있다. LG와의 협력도 이러한 기술을 실제 휴머노이드 개발에 적용하는 사례다. 정 대표는 "한국은 강력한 제조기업들이 많고 AI 소프트웨어 역량도 뛰어나다"며 "정부도 많은 관심을 갖고 있어 피지컬 AI가 한국의 미래에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.

2026.10.13 13:09김동원 기자

도면·매뉴얼도 AI 데이터로…한국딥러닝, 정부 AX 전문기업 선정

한국딥러닝이 도면과 자재명세서(BOM), 공정 매뉴얼 등 제조 현장의 비정형 문서를 인공지능(AI)이 활용할 수 있는 데이터로 전환하는 기술력을 인정받았다. 문서 속 정보를 추출·구조화하고 기존 업무 시스템과 연계하는 기술을 바탕으로 제조업 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 한국딥러닝은 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업'의 AI 솔루션 기업 유형에 선정됐다고 13일 밝혔다. M.AX 전문기업은 제조업의 AI 전환을 이끌 전문기업을 발굴·육성하기 위한 제도다. 한국딥러닝은 품질제어 및 검사자동화, 생성형 AI, 제조 데이터 가공 및 생성, 제조 암묵지 데이터 가공 및 생성 등 4개 분야에서 전문성을 인정받았다. 제조 현장에서는 설계 정보와 자재 구성, 공정 기준, 작업 방식 등 주요 정보가 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 문서 형태로 축적된다. 그러나 문서마다 형식과 구조가 다르고 표·이미지 등이 혼재해 있어 제조실행시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP) 시스템에서 그대로 활용하기 어렵다. 한국딥러닝의 제조 특화 문서 AI 솔루션 '딥 에이전트 포 매뉴팩처링'은 이러한 비정형 문서를 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 전환한다. 비전언어모델(VLM) 기반 문서 이해 기술을 활용해 문자를 인식하는 데 그치지 않고 문서의 구조와 맥락을 파악해 필요한 정보를 추출한다. 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 서로 다른 형식의 문서를 데이터화하고 원문과 처리 결과를 검증하는 기능도 제공한다. 추출한 데이터를 MES·ERP 등 기존 업무 시스템과 연계해 수율 계산이나 공정 데이터 검증 등 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원한다. 회사는 공정 기준과 작업 방식, 숙련자의 경험 등 제조 현장에 축적된 지식을 데이터로 전환하는 데 주력하고 있다. 이를 통해 기업 내부의 문서 자산을 AI 시스템에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 최근에는 문서 AI 운영 플랫폼 '딥 옵스(DEEP Ops)'를 출시하며 사업 영역을 확대했다. 딥 옵스는 문서 데이터 구축 이후 운영 단계까지 지원하는 플랫폼으로, 문서 양식이나 업무 기준이 변경되면 고객이 직접 정보 추출 기준을 수정하고 성능을 비교·검증할 수 있도록 돕는다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "제조 현장의 경험과 기준은 이미 도면과 매뉴얼 속에 담겨 있다"며 "이를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 전환해 문서를 읽는 기술에서 제조 데이터를 만드는 인프라로 역할을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.13 11:20이나연 기자

"AI 뒤처졌다" 인정한 일본…소버린 AI 투자 규모 세계 2위

인공지능(AI) 투자와 기술 개발에서 뒤처졌다고 인정한 일본이 제조업과 로봇을 앞세워 자체 AI 기술 확보에 나섰다. 12일 AI 업계에 따르면 일본 정부는 자체 AI 모델 개발과 컴퓨팅 인프라 확충에 대규모 자금을 투입하고 있다. 제조업과 로봇에 AI를 접목해 산업 경쟁력을 높이는 한편, 인구 감소에 따른 인력 부족에도 대응하고 있다. 일본 정부는 지난해 12월 확정한 첫 'AI 기본계획'에서 자국의 AI 투자와 개발이 주요 경제국은 물론 경제 규모가 작은 일부 국가보다도 뒤처져 있다고 진단했다. 해외와의 격차가 확대되고 있으며 국민 생활과 기업 현장에서도 AI 활용이 충분히 확산되지 못했다고 평가했다. 이러한 움직임은 해외 AI 투자 조사에서도 확인된다. 글로벌 AI 투자사 에어스트리트캐피털이 최근 발표한 '2026년 AI 현황 보고서'에 따르면 일본의 소버린 AI 사업에 공개된 투자 규모는 204억 달러(약 27조 2300억원)로 집계됐다. 미국과 중국을 제외한 조사 대상 국가 가운데 아랍에미리트(UAE·335억 달러)에 이어 두 번째로 큰 규모다. 보고서가 인용한 미국 신안보센터(CNAS) 조사에서는 67개국에서 정부 지원 소버린 AI 사업 184개가 추진되고 있는 것으로 나타났다. 공개된 사업 예산은 약 840억 달러(약 112조원)로 일본과 UAE가 전체의 약 64%를 차지했다. 제조업·로봇에 승부 건 일본…국산 AI 개발에 대규모 투자 일본 정부는 올해 7월 AI 기본계획을 개정하며 제조업과 로봇을 활용한 AI 개발을 강조했다. 일본 기업들이 오랫동안 축적한 제조 기술과 현장 데이터를 AI에 학습시키고, 이를 로봇과 산업설비에 적용하는 데 초점을 맞췄다. 인구 감소와 고령화로 일할 사람이 줄어드는 상황도 고려했다. 일본 경제산업성은 지난 6월 발표한 AI 로보틱스 전략에서 2040년까지 제조업과 의료·돌봄 등 18개 분야에 AI 로봇 약 1000만 대를 보급한다는 목표를 제시했다. 로봇에 사용할 자체 AI 모델 개발에도 대규모 예산을 배정했다. 경제산업성은 지난 6월 국산 멀티모달 기반모델 개발 사업을 시작하고 첫해 지원금으로 3873억엔(약 3조 2700억원)을 책정했다. 사업은 2030년도까지 5년간 진행된다. 멀티모달 기반모델은 글과 영상, 음성, 센서 데이터 등을 함께 처리하는 AI다. 이를 로봇에 적용하면 주변 환경을 파악하고 물건을 집거나 옮기는 등 작업에 필요한 동작을 판단할 수 있다. 일본은 제조 현장의 데이터를 활용해 로봇이 다양한 작업을 수행하도록 개발하고 있다. 사업은 일본 AI 기업 노에트라와 산업기술종합연구소(AIST)가 맡았다. 노에트라에는 소프트뱅크와 소니, 혼다, NEC 등 44개 기업이 출자했다. 노에트라는 엔비디아의 차세대 AI 반도체 '루빈' 2만 7500개를 활용하는 컴퓨팅 인프라 구축도 추진하고 있다. 일본은 로봇 외 분야에서도 자체 AI 모델 개발을 지원하고 있다. 경제산업성은 생성형 AI 개발 지원 사업 '제니악'을 통해 기업에 컴퓨팅 자원을 제공하고 있으며, 지난 6월에는 4차 지원 사업에서 AI 기반모델 개발 과제 16개를 선정했다. 정부가 직접 AI를 사용하는 사업도 진행하고 있다. 일본 디지털청은 지난 5월부터 정부 AI 시스템 '겐나이'를 시험 운영하고 있다. 중앙부처 공무원 약 10만 명이 사용할 수 있는 환경을 마련했고 향후 이용 대상을 약 18만 명까지 확대할 계획이다. 한국엔 경쟁 상대이자 새로운 시장…AI 안전성도 사업 기회 일본의 AI 투자 확대는 한국과의 기술 경쟁으로도 이어지고 있다. 한국 정부 역시 AI 3대 강국을 목표로 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업(독파모)과 컴퓨팅 인프라 확충, 피지컬 AI 개발을 추진하고 있다. 양국 모두 자체 AI 모델과 제조업의 AI 전환에 투자하고 있어 산업용 AI와 로봇 분야에서 경쟁 영역이 겹친다. 반면 일본의 AI 도입 확대는 한국 기업에 새로운 시장이 되고 있다. 국내 AI 기업들도 현지 고객 확보와 사업 확대에 나서고 있다. 대한무역투자진흥공사(KOTRA)가 지난 5월 도쿄에서 개최한 'AI 프론티어 코리아 인 재팬 2026'에는 국내 AI 기업 42개사가 참가해 현지 기업들과 협력을 논의했다. 기업용 AI 플랫폼 기업 올거나이즈는 지난달 도쿄증권거래소 그로스 시장 상장 승인을 받았으며 오는 11월 4일 상장을 앞두고 있다. AI 안전성과 신뢰성을 확보하는 분야에서도 협력 가능성이 제기된다. 일본은 제조업에서 오랫동안 제품의 품질과 안전성을 중시해 왔다. 로봇과 산업설비에 AI가 도입되면 잘못된 판단이 제품 불량이나 안전사고로 이어질 수 있어 기술 검증도 중요해진다. 최근 일본 AI 정책 담당자와 의견을 나눈 박지환 씽크포비엘 대표는 일본이 AI 개발과 안전성 검증, 산업 현장 보급을 하나의 과정으로 접근하고 있다고 전했다. 기술을 빠르게 개발하는 것뿐 아니라 실제 현장에서 안전하게 사용할 수 있도록 완성도를 높이는 데 관심을 두고 있다는 설명이다. 박 대표는 "일본은 AI 기술과 안전성을 따로 보지 않고 개발부터 검증, 보급까지 전체 과정을 함께 살피고 있다"며 "제조업에서 품질을 중시해 온 만큼 AI도 안전하게 사용할 수 있는 수준으로 만드는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "상당한 규모의 투자가 이뤄지고 있어 한국 기업에도 기회가 될 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.12 10:56김동원 기자

최태원 "호남 반도체 팹, 용인 3분의 2 규모 검토...속도감 있게 추진"

최태원 SK그룹 회장이 "현재까지 (전남광주에) 용인 3분의 2 정도 크기 (반도체 팹 구축) 계획을 갖고 있다"며 "땅과 수요가 더 있다면 이쪽(전남광주)이 더 커질 것도 충분히 예상한다"고 밝혔다. 최태원 회장은 9일 전남광주통합특별시 반도체 특화단지 예정 부지를 방문해 '전남광주에 최대 몇 기 정도 팹을 예상하느냐'는 물음에 이처럼 답했다. 최 회장은 곽노정 SK하이닉스 사장 등 경영진과 광주 군공항 부지와 핵심 정비 후보지 탄약고 일대를 방문했다. 민형배 전남광주통합특별시장 등과 만나 산업단지 조성계획과 부지, 전력, 용수, 교통 등 기반시설 준비상황 설명을 들었다. 광주 탄약고 부지 방문 배경에 대해, 최 회장은 "(메모리 반도체) 수요가 계속해서 상당히 빠른 속도로 늘어날 것으로 추정한다"며 "(생산능력) 확장 속도를 훨씬 더 높여야겠다고 생각했다"고 답했다. 그는 "용인 (팹 예상) 완공 시점을 12년 앞당겼다. 팹을 여는 것이 아니라 부지를 다 채웠을 때 완공이라고 하는데, 이를 12년 앞당긴 것"이라면서도 "그런데 그것도 부족하고, 또 다른 부지 조성이 필요하다"고 밝혔다. SK하이닉스는 용인 반도체 클러스터 완공 목표 시점을 2045년에서 2033년으로 12년 앞당긴 바 있다. 이어 "필요하다면 (용인과 전남광주에서) 병행 건설해야 할 사정이 생길 것 같다"며 "이번 방문은 전남광주에서 얼마나 빨리 공장을 지을 수 있는지 확인하기 위한 것이고, 최대한 빠른 속도로 건설하겠다"고 말했다. 구체적인 착공 시점은 밝히지 않았다. 최 회장은 '이르면 착공이 내년이라고만 알려졌는데, 구체적 착공 시점은 (언제냐)'고 묻자, "아직 착공 시점이 언제인지 알 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "전남광주시장도 준비하고 있고, 국가 용수·전기 등이 갖춰지는 계획이 맞춰지는 것과 공사를 병행해서 맞물리는 속도 등을 계산해야 하고, 그것들은 곧 발표되지 않을까 생각한다"고 답했다. 'SK하이닉스가 계획대로 광주에 투자하기 위해 전남광주가 우선 해결해야 할 사안은 무엇이냐'고 묻자, 최 회장은 "수요가 빠른 속도로 늘기 때문에 공급속도를 최대한 빨리 당겨야 하는 상황"이라며 "여기서(전남광주에) 지을 수 있는 상황이 된다면 가장 빠른 속도로 최대한 짓겠다"고 답했다. 그는 "그 시점이 언제인지는 검토해야 하기 때문에 오늘은 답을 못 드리지만 최대한 빨리 간다고 말씀드리겠다"고 덧붙였다. '정부의 용수 공급 등'과 관련한 질문에, 최 회장은 "용수 공급 등 계획과 얘기들이 있지만, 건설공사를 시작할 수 있으면 가장 빠른 속도로 먼저 하겠다"며 "설사 용수와 전력이 늦는다고 해도 저희가 파일링을 빨리 맞출 수 있다면 먼저 들어가겠다는 생각이고, 건설비용을 아끼겠다는 생각은 별로 없다"고 밝혔다. SK하이닉스는 정부 3대 메가프로젝트 추진에 맞춰, 지난 6월 호남권 일대에 400조원 규모 신규 클러스터를 조성하겠다고 밝힌 바 있다. 이후 경영진이 광주를 10여 차례 방문했다. 최태원 회장은 최근 국내외 간담회 등에서 "인공지능(AI) 시대를 선도하려면 향후 5년 내 메모리 반도체 생산능력을 2배 이상 키워야 한다"고 밝힌 바 있다. 이날 민형배 시장은 "반도체 클러스터 추진 의지를 분명히 보인 최태원 회장에게 320만 특별시민을 대표해 감사드린다"며 "SK하이닉스가 세계 최고 수준 반도체 공장을 최적 환경에서 안정적으로 건설·운영하도록 부지·전력·용수 등 기반시설과 인재 양성, 정주 여건을 뒷받침하겠다"고 말했다. SK하이닉스 관계자는 "글로벌 AI 메모리 반도체 수요가 폭증하며 시장이 급성장하고 경쟁도 치열해지고 있다"며 "정부와 지자체 지원 속에 속도감 있는 투자를 이어가며 한국이 AI 반도체 패권을 강화하도록 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.10.09 17:09이기종 기자

뉴엔AI, 코오롱베니트와 맞손…산업별 AX 공략 박차

뉴엔AI가 코오롱베니트와 손잡고 산업 맞춤형 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 자체 온톨로지 기반 AI 분석 기술을 코오롱베니트의 산업별 고객·파트너 네트워크와 결합해 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장으로 AI 솔루션 공급을 확대한다는 구상이다. 뉴엔AI는 코오롱베니트가 운영하는 '코오롱베니트 AI 얼라이언스'에 합류하기 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약에 따라 뉴엔AI는 AI 얼라이언스의 공식 참여사로서 제조·금융·건설·유통 등 다양한 산업 분야 AX 프로젝트에 참여하고 코오롱베니트와 공동 사업 기회를 발굴할 계획이다. 코오롱베니트 AI 얼라이언스는 AI 기술 기업의 솔루션을 실제 고객 프로젝트와 연결해 사업화를 지원하는 협력체다. 지난 2024년 6월 출범했으며 현재 100여개 AI 기술·솔루션 기업이 참여 중이다. 코오롱베니트는 30년 이상 IT 유통과 시스템통합(SI) 사업을 통해 구축한 1000개 이상의 글로벌 벤더·파트너 네트워크를 기반으로 참여 기업의 기술 검증부터 실제 고객사 적용과 상용화까지 지원하고 있다. 뉴엔AI는 이번 협력을 통해 자체 AI 분석 서비스 '퀘타아이(Quettai)'와 산업별 맞춤형 AI 분석 서비스 '퀘타 엔터프라이즈' 공급을 확대할 방침이다. 퀘타아이는 다양한 산업에서 활용할 수 있는 범용 AI 분석 서비스다. 퀘타 엔터프라이즈는 기업별 업무 환경과 요구사항에 맞춰 제공하는 맞춤형 분석 서비스다. 뉴엔AI는 자체 온톨로지 기술을 활용해 산업 현장에서 적용할 수 있는 AX 서비스 모델을 발굴할 계획이다. 코오롱베니트는 올해 산업과 업무별로 즉시 적용할 수 있는 AX 프리패키지를 확대하고 산업 특화 AX 통합 플랫폼을 고도화하고 있다. 뉴엔AI도 이같은 사업 전략과 연계해 제조 AX 서비스를 강화하고 신규 고객 확보에 나선다는 목표다. 양사는 앞으로 산업별 고객 수요에 맞는 AI 솔루션을 공동 발굴하고 실제 사업으로 연결하는 협력을 확대할 예정이다. 뉴엔AI는 코오롱베니트의 고객·파트너 네트워크를 활용해 기존 AI 분석 기술의 적용 범위를 넓히고 공급 채널을 다변화한다는 계획이다. 배성환 뉴엔AI 대표는 "우리 온톨로지 기반 AI 분석 기술과 코오롱베니트의 사업 역량을 결합해 산업 현장에 즉각 적용 가능한 AX 서비스를 발굴·확산하고자 이번 얼라이언스에 합류했다"며 "이를 계기로 맞춤형 제조 AX 서비스를 고도화하고 코오롱베니트의 1000여 개 파트너 네트워크를 활용해 자사 AI 솔루션 공급 채널을 적극 넓혀가겠다"고 밝혔다.

2026.10.08 12:47한정호 기자

"개인정보 유출 원천 차단"…비아이매트릭스, 폐쇄망 AI로 대기업·금융권 '정조준'

대기업과 금융권을 중심으로 정보 유출 우려가 커지면서 보안성을 극대화한 '폐쇄망 AI'가 시장의 주목을 받고 있다. 비아이매트릭스는 8일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AI 페스타'에 참가해 기업 내부망에서 안전하게 동작하는 온프레미스(설치형) 기반 '텍스트 투 SQL(Text-to-SQL)' 솔루션을 선보였다. 비아이매트릭스는 생성형 AI와 로우코드(Low-code·코딩을 최소화하여 프로그램을 개발하는 기술) 기술을 바탕으로 기업의 데이터 분석 및 업무 시스템 구축을 지원하는 AI·BI(경영정보시각화) 솔루션 전문 기업이다. 이 솔루션은 사용자가 자연어로 질문하면 이를 SQL 쿼리로 변환해 기업 내부 데이터베이스(DB)의 데이터를 실시간으로 호출하고 UI 대시보드로 시각화해 주는 기술이다. 가장 큰 특징은 기존 생성형 AI의 고질적 문제인 '할루시네이션(환각)' 현상을 원천 차단했다는 점이다. AI가 엑셀 등 외부 데이터를 넘겨받아 임의로 결과값을 가공하거나 새로운 가짜 데이터를 만들어내는 것이 아니라, 정확한 SQL 구문만 생성해 실제 DB 데이터를 그대로 불러오는 방식인 것이다. 사용자 편의성도 크게 높였다. 과거에는 원하는 결과를 얻기 위해 복잡한 조건의 길고 정교한 프롬프팅이 필요했지만, 솔루션이 데이터베이스 스키마 정보를 사전 파악하고 있어 "민원 현황 알려줘"와 같은 단순한 질의만으로도 다각도의 대시보드를 알아서 그려준다. 이에 따라 기존에 실무자가 IT 부서에 데이터 추출을 요청하고 며칠씩 기다려야 했던 업무 프로세스가 실시간으로 대폭 단축됐다. 비아이매트릭스는 자사 솔루션의 강점으로 '폐쇄망 보안성'을 꼽았다. 솔루션이 외부 온라인 네트워크 연결 없이 기업 내부 인트라넷 환경에서만 구동되므로, 최근 잇따른 개인정보 유출 이슈로 클라우드 AI 도입을 주저하는 공공기관과 금융기관, 대형 제조 기업에서 높은 호응을 얻고 있기 때문이다. 아울러 설비 이상 징후 예측처럼 별도의 추론이 필요한 고급 연산의 경우, 기업이 기존에 구축해 둔 MLOps(머신러닝 운영) 환경이나 파이썬(Python) 코드 등과 자유롭게 연동할 수 있는 확장성까지 갖췄다. 비아이매트릭스 관계자는 "보안에 매우 민감한 금융권과 공공, 제조 대기업을 중심으로 온프레미스 AI 수요가 급증하는 추세"라며 "보안 우려와 할루시네이션 없이 실무자가 자연어로 기업 데이터에 즉시 접근할 수 있는 최적의 환경을 제공하겠다"고 말했다. AI 페스타 2026은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타조직위원회가 주관하는 인공지능주간 공식 행사다. 올해 행사는 지난 6일부터 오는 8일까지 사흘간 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 212개 기업, 501개 부스 규모로 마련돼 역대 최대 규모로 개최되며 AI 코어, 에이전틱 AI, 피지컬 AI, AI 보안, 국방 AI, AI 반도체 등 다양한 기술과 산업 적용 사례를 선보인다.

2026.10.08 11:22전화평 기자

"이상 감지하면 로봇 출동"…아이디비, '자율형 공장' AI 솔루션 전시

단순한 재난·안전 모니터링을 넘어 제조 현장 근본적 문제를 해결하는 맞춤형 인공지능(AI) 솔루션이 등장했다. 아이디비는 8일 서울 강남구 코엑스에서 진행 중인 'AI 페스타 2026'에서 생산성 향상과 불량률 저감, 최적 운전 조건을 제시하는 산업 현장 AI 패키지를 선보였다. 아이디비 솔루션은 각 공장 골칫거리를 해결하는 일종의 '제조업 컨설팅 AI' 역할을 수행한다. 통상 기업이 AI를 도입할 때 비용 70%가 현장 데이터 분석과 진단에 소모되지만, 아이디비는 현장에 에지(Edge) 디바이스를 부착함과 동시에 자동으로 학습을 시작하는 프로세스를 내장해 도입 장벽을 낮췄다. 아이디비 관계자는 "모터나 수배전반 등 특정 문제와 주제별로 솔루션이 패키지화돼 있다"며 "주관식이 아닌 객관식처럼 고객이 현장에 필요한 기능을 쉽게 골라서 적용할 수 있다"고 설명했다. 단순한 이상 탐지(추론)를 넘어 '운영 지능화'를 구현한 점도 핵심 경쟁력이다. 작업자의 오랜 경험과 지식, 상황별 대응 매뉴얼, 안전 규정 등을 지능형 판단 엔진에 녹여냈다. 이를 통해 날씨나 계절 등 예측하기 어려운 환경 변수와 센서 데이터를 종합해 최적의 현장 대응 지시를 내릴 수 있다. 최근에는 제조업을 넘어 수요가 폭증하는 모듈러 데이터센터와 AI 데이터센터(AIDC)로도 영역을 넓히고 있다. 액체냉각 환경에서 칩 과열을 방지하는 것은 물론, 후면에 위치한 수배전반과 유틸리티 등 데이터센터 전체 계통이 안정적으로 동작하는지 통합 감시한다. 아이디비 솔루션의 최종 지향점은 로봇과 연동된 '완전 자율형 공장'이다. 공장 내 특정 탭 하나가 아닌 부지 전체를 하나의 솔루션으로 통제한다. 아이디비 관계자는 "자율형으로 통제 시스템이 돌다가 특정 구역에서 가스 누출이나 담당자의 심박수 이상 등이 예측되면, 솔루션이 즉각 로봇에 현장 확인을 지시한다"며 "출동한 로봇이 장착된 가스 센서와 열화상 카메라, CCTV 등으로 상황을 정확히 파악하고 지휘부에 보고하는 시나리오까지 완벽하게 구현이 가능하다"고 강조했다.

2026.10.08 10:00전화평 기자

TI, MCU·MPU 등 제품군에 RTOS '제퍼' 지원 확대

텍사스인스트루먼트(TI)는 자사 임베디드 제품군에 오픈소스 실시간 운영체제(RTOS)인 제퍼 프로젝트(Zephyr Project) 지원을 확대한다고 2일 밝혔다. 이번 통합을 통해 TI는 마이크로컨트롤러(MCU), 마이크로프로세서(MPU), 무선 연결 장치 전 제품군에 걸쳐 양산에 바로 적용할 수 있는 통합 개발 환경을 제공한다. 이 개발 환경은 개발 기간을 단축하고 사이버복원력법(CRA)을 준수하는 시스템을 구현하려는 임베디드 개발자를 위해 설계됐다. 소프트웨어 생태계가 분산된 환경에서는 반도체 공급업체를 변경할 때 코드를 다시 작성해야 하는 경우가 많다. 반면 제퍼 기반의 TI 플랫폼은 일관된 단일 개발 환경을 제공한다. 개발자는 기존 오픈소스 워크플로를 그대로 유지하면서 TI 반도체로 전환할 수 있으며, 동시에 더욱 폭넓은 고성능 하드웨어 포트폴리오를 활용할 수 있다. TI와 제퍼 프로젝트의 이번 파트너십을 통해 다양한 개발자가 하나의 간소화된 플랫폼에서 폭넓은 시스템을 개발할 수 있게 됐다. TI는 리눅스 재단의 장기 지원 체계를 바탕으로 취약점에 대응할 수 있도록 제퍼 기반 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 정기적으로 업데이트한다. 이를 통해 개발자는 오랜 기간 안정성과 규정 준수를 유지하는 제품을 개발할 수 있다. 마리안 코스트 TI 무선 연결 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “TI와 제퍼를 통해 개발자는 TI의 MCU, MPU, 무선 연결 포트폴리오 전반에서 손쉽게 설계하고 확장하는 데 필요한 모든 요소를 활용할 수 있다”며 “개발자는 익숙한 오픈소스 워크플로를 유지하면서 신뢰할 수 있는 TI 반도체를 사용할 수 있으며, 프로토타입부터 양산까지 필요한 폭넓은 하드웨어 및 소프트웨어 지원과 안정적인 공급 역량을 활용할 수 있다”고 말했다. 임베디드 개발자들은 제퍼 프로젝트를 단순한 RTOS를 넘어, 실제 개발 경험을 바탕으로 로드맵을 발전시키고 도입을 촉진하는 활발하고 중립적인 오픈소스 커뮤니티로 활용하고 있다. TI는 업스트림 제퍼 커뮤니티에 코드와 레퍼런스 설계를 적극적으로 기여함으로써, 개발자가 기존 코드베이스를 유지하면서 더 폭넓고 성능이 높은 하드웨어 포트폴리오를 활용하고 장기적인 보안 위험을 줄일 수 있도록 지원한다. 이에 따라 개발자는 TI 반도체로 전환할 때도 기존 제퍼 코드베이스와 툴체인을 그대로 유지할 수 있어 워크플로가 중단되지 않는다. 또한 제퍼 커뮤니티가 SDK 출시 전에 TI의 코드를 먼저 검토하는 업스트림 우선 코드 리뷰를 거치기 때문에, 개발자는 제품의 양산 규모를 확대하는 과정에서도 안정적인 코드베이스를 유지할 수 있다. TI는 공개 리포지토리와 지속적 통합·지속적 배포(CI/CD)도 운영한다. 개발자는 공개 깃허브 페이지의 CI/CD를 통해 최종 SDK에 반영되기 훨씬 전부터 리소스와 새로운 기능을 조기에 이용할 수 있다. 하드웨어 선택의 폭도 넓어진다. 개발자는 제퍼 RTOS 환경을 벗어나지 않고도 TI의 포괄적인 임베디드 및 아날로그 포트폴리오로 전체 시스템을 설계할 수 있다.

2026.10.02 09:31장경윤 기자

韓·EU, 기존 은행망 그대로 블록체인 연결…'판게아' 추진

국내 은행이 유럽연합(EU) 은행과 기존 금융 시스템을 바꾸지 않고도 온체인 금융에 참여할 수 있는 인프라 구축에 나선다. 국제은행간통신협회(스위프트) 시스템을 그대로 활용하면서 블록체인과 연결하는 방식을 추진한다. 최철 신한은행 웹3 금융사업본부장은 1일 서울 광진구 워커힐 호텔에서 열린 'KBW2026' 패널 세션에서 “프로젝트 판게아 기본 철학 중 하나는 금융사에 선택권을 제공하는 것”이라며 “특정 기술이나 특정한 기술 방식을 금융회사에 강요하려는 것이 아니”라고 밝혔다. 프로젝트 판게아는 국내 은행 10곳과 유럽연합(EU) 은행 37곳이 참여해 스테이블코인 국경 간 결제, 외환(FX) 거래 등을 실험하는 프로젝트다. 금융 인프라와 블록체인을 연결해 복잡한 중개 과정과 결제, 정산 절차를 줄이는 것을 목표로 한다. 블록체인 인프라 기업 체인링크와 유럽 은행 스테이블코인 컨소시엄 키발리스, 국내 블록체인 기업 페어스퀘어랩 등이 주도한다. 특히 은행마다 기존 시스템과 블록체인 도입 수준이 다르다는 점을 고려해 특정 기술 방식을 일괄적으로 적용하기보다 각 금융사가 연결 방식을 선택할 수 있도록 초점을 맞췄다. 최 본부장은 “은행을 비롯한 기관이 기존 시스템과 연결하면서 궁극적으로 거래하고 실제 사업 가치를 창출할 수 있도록 하는 것이 목적”이라며 “판게아에서도 은행이 각자 맞는 방식을 선택해 참여할 수 있도록 하고 있다”고 설명했다. 금융사는 체인링크와 스위프트 기술을 활용해 기존 은행 시스템과 블록체인을 연결할 수 있다. 최 본부장은 “스위프트 메시징 인프라를 이용하면서 이를 온체인 블록체인상 명령으로 연결할 수 있다”고 말했다. 이를 통해 은행은 기존 시스템을 대거 교체하지 않고 온체인 거래 인프라를 활용할 수 있다. 다만 여러 금융사 시스템을 하나의 온체인 거래 환경으로 연결하기 위해 해결해야 할 과제도 적지 않다. 은행마다 인프라와 운영 방식은 물론 블록체인 기술에 대한 이해도와 도입 수준이 다르기 때문이다. 판게아는 단계적인 테스트를 통해 기술을 검증하고 향후 실제 금융거래에 적용할 수 있는 수준으로 인프라를 고도화할 방침이다. 특히 다수 금융사가 참여하는 만큼 실제 금융시장 수준 보안성과 안정성을 확보하는 것이 주요 과제다. 프로젝트 판게아는 궁극적으로 스테이블코인을 활용한 국경 간 결제와 외환 거래 과정에서 기존 금융 인프라와 온체인 금융을 연결하는 역할을 목표로 한다. 최 본부장은 “프로젝트 판게아는 무역금융, 무역거래 과정에서 여러 단계를 거치는 복잡한 라우팅과 분리된 결제정산 절차를 줄이고 직접적이고 즉각적인 거래를 가능하게 하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다. 아울러 국내에서 스테이블코인을 법제화하기 위한 디지털자산기본법 논의가 이어지고 있는 가운데, 프로젝트 판게아 참여사는 규제가 마련되는대로 곧바로 상용화에 나설 방침이다. 최 본부장은 “파일럿 단계에서 분산원장기술(DLT), 외환 메커니즘, 리스크 관리, 컴플라이언스 등을 집중적으로 테스트하고 있다”며 “규제가 마련되는 순간 즉시 움직일 수 있도록 100% 준비 상태를 만드는 것이 목표”라고 강조했다.

2026.10.01 16:19홍하나 기자

제조업계 "공급망 전체 AI 전환 시급"…협력사까지 AX 확산 움직임

국내 제조기업이 인공지능(AI)을 활용한 디지털 혁신 범위를 협력사까지 확대하고 있다. 생산성과 품질 경쟁력을 높이기 위해서는 개별 기업의 혁신만으로는 한계가 있으며, 공급망 전반의 AI 전환(AX)이 필수적이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 엠로는 제조기업의 AX를 지원하기 위해 개발구매부터 구매조달, 협력사 관리에 이르는 구매 프로세스를 디지털화해 제조기업의 공급망 운영 효율성을 높이고 있다고 1일 밝혔다. 한국경제인협회가 지난 8월 발표한 '협력사 AI 전환(AX) 확산 현황 및 애로요인' 조사에 따르면 국내 주요 제조기업의 91.5%는 제조업 경쟁력 강화를 위해 협력사를 포함한 공급망 전반의 AX가 중요하다고 응답했다. 제조업은 다수의 협력사와 복잡하게 연결된 산업 구조를 갖고 있어 공급망 내 정보 단절이 생산성과 품질에 직접적인 영향을 미친다. 협력사에서 발생한 생산·품질 데이터가 적시에 공유되지 않을 경우 품질 불량, 납기 지연, 원가 상승 등으로 이어질 수 있어 공급망 전체의 디지털 연결성이 중요 과제로 떠오르고 있다. 실제 조사에서도 응답 기업의 45%가 협력사 AX 지원을 추진하고 있는 것으로 나타났다. 주요 추진 과제로는 생산·품질·설비·물류 데이터 연계 및 표준화가 34.4%로 가장 높았으며, 공동 파일럿 및 실증 프로젝트 추진(23.8%), AX 수준 진단 및 로드맵 수립 컨설팅(16.4%), 협력사 임직원 교육과 전문인력 지원(14.3%) 등이 뒤를 이었다. 이 같은 흐름에 맞춰 기업용 소프트웨어 업계도 공급망 협업과 데이터 기반 의사결정을 지원하는 솔루션 고도화에 나서고 있다. 특히 최근 제조업계에서는 제품 개발 초기 단계에서 원가 경쟁력과 품질 수준을 결정하는 '개발구매'의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 자재명세서(BOM)를 AI로 자동 분석하고 변경 이력을 비교하는 엠로 솔루션에 대한 관심도 확대되고 있다. 자재명세서는 제품 생산에 필요한 부품 정보와 수량, 단가, 공급처 등을 체계적으로 정리한 데이터로 제품 설계와 생산, 구매, 협력사 협업의 기준이 된다. 그러나 기존에는 엑셀 기반 수작업으로 관리하는 경우가 많아 변경 이력 추적과 원가 분석에 많은 시간이 소요됐고 오류 발생 가능성도 높았다. 엠로의 AI 기반 BOM 비교·분석 솔루션은 자재명세서 파일을 시스템에 등록하면 버전별 변경 사항을 자동으로 분석한다. 이를 통해 원가 산정과 목표 재료비 관리 업무를 효율화할 수 있으며, 협력사와 동일한 데이터를 실시간으로 공유해 변경 사항을 신속하게 반영할 수 있다. 회사 측은 해당 솔루션이 글로벌 제조기업을 중심으로 도입 사례를 확대하고 있다고 설명했다. 글로벌 PC·서버 제조기업에 이어 최근에는 유럽 에너지 솔루션 기업도 솔루션을 도입해 AI 기반 공급망 혁신 프로젝트를 추진 중이다. 엠로 관계자는 "제조업과 하이테크 산업은 제품 개발 단계에서 자재 변경이 빈번하게 발생하고 협력사와의 긴밀한 협업이 요구되는 만큼 실시간 BOM 관리 역량이 중요하다"며 "엠로는 AI 기술을 활용한 공급망 협업 체계를 통해 글로벌 시장에서 레퍼런스를 확대하고 있으며 국내 제조기업들의 관심도 꾸준히 높아지고 있다"고 말했다.

2026.10.01 15:36남혁우 기자

에스케이팩, 피지컬 AI 사업 속도…자율제조 기술 확보 나선다

나무에이엑스 자회사 에스케이팩이 사람과 여러 종류의 로봇을 인공지능(AI)으로 통합 제어하는 피지컬 AI 기반 자율제조 기술 개발에 나선다. 약 5년간 100억원 규모의 정부 지원을 받아 국내외 산학연과 기술을 개발하고 실제 식품 생산 현장에서 실증한 뒤 전자·배터리·자동차 등으로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 에스케이팩은 산업통상부 산하 한국산업기술진흥원(KIAT)이 추진하는 피지컬 AI 기반 자율제조 분야 국제공동 연구개발(R&D) 과제의 주관연구개발기관으로 선정됐다고 1일 밝혔다. 이번 과제에는 약 5년간 정부지원금 100억원이 투입된다. 에스케이팩을 비롯해 세종대학교와 캐나다 토론토대학교, 쿠바(CUUVA), 식품 대기업 등 국내외 산학연이 참여해 기술 개발과 제조 현장 실증을 진행한다. 연구의 핵심은 개별 로봇과 설비를 각각 자동화하는 기존 방식에서 벗어나 작업자와 여러 종류의 로봇을 하나의 AI 체계로 연결하는 것이다. 협동로봇과 자율이동로봇(AMR) 등 제조 현장에서 활용되는 다양한 로봇과 작업자, 설비, 공정 상황을 AI가 종합적으로 파악하도록 설계한다. 공동연구진은 AI가 생산 현장 상황을 판단해 작업을 계획하고 로봇 제어와 안전 대응까지 수행하는 멀티 AI 에이전트 기반 자율제조 기술을 구현할 계획이다. 에스케이팩은 주관연구개발기관으로서 다수·이기종 로봇의 통합 운영과 제어 기술 개발을 이끌 예정이다. 에스케이팩이 그동안 축적한 제조 자동화와 로봇 통합 경험도 활용한다. 기존 제조 설비와 로봇을 연결하는 수준을 넘어 AI가 작업 상황에 따라 여러 로봇의 역할과 동작을 조율할 수 있는 자율제조 환경으로 기술을 고도화한다는 구상이다. 개발한 기술은 가상환경에서 작업과 제어 과정을 우선 검증한 뒤 실제 식품기업 생산 현장에 단계적으로 적용한다. 장기간 운영을 통해 기술의 안정성과 사업성을 검증하고 실제 제조 현장에서 활용할 수 있는 수준까지 끌어올릴 계획이다. 식품 분야에서 확보한 성과는 다른 제조업으로 확대한다. 전자와 배터리, 자동차 등 다양한 생산 현장에 멀티 AI 에이전트 기반 자율제조 기술을 적용해 산업별 활용 가능성을 검증할 방침이다. 에스케이팩은 이번 연구 성과를 AI 팩토리 솔루션과 운영 소프트웨어로 발전시켜 사업화에도 나선다. 기존 제조 자동화와 스마트팩토리 구축 경험을 피지컬 AI 사업으로 확장해 실제 생산환경에 적용할 수 있는 자율제조 기술을 확보한다는 목표다. 모회사 나무에이엑스도 별도로 제조 현장의 AI 팩토리와 연계한 피지컬 AI 데이터센터 사업에 진출할 계획이다. 로봇 학습용 그래픽처리장치(GPU)와 시뮬레이션 기반 합성 데이터 생성 환경, 이를 데이터 플랫폼에서 통합 관리하는 미들웨어 등을 공급한다는 구상이다. 에스케이팩 관계자는 "이번 과제는 개별 로봇이나 설비 중심의 자동화를 넘어 사람과 다수·이기종 로봇을 멀티 AI 에이전트 기반으로 통합 운영하는 자율제조 기술을 확보한다는 데 의미가 있다"며 "실제 생산 현장에서 안정성과 사업성을 검증하고 식품을 시작으로 전자·배터리·자동차 등 다양한 제조산업으로 적용 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.10.01 15:17한정호 기자

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