이번 ESG 칼럼은 독자들이 많은 관심을 가지고 있지만, 익숙하지 않은 2028년부터 본격화되는 지속가능성(ESG) 공시제도를 경영진 관점에서 먼저 짚어보려 한다. 어떤 제도가 언제, 누구에게, 무엇을 요구하는지, 그리고 자동화·제조기업 경영에 어떤 전략적 함의를 갖는지에 집중할 것이다. 이어지는 10월호에서는 같은 주제를 엔지니어·실무자 관점으로 옮겨, 데이터·시스템·공정·자동화 측면에서 무엇을 어떻게 준비해야 할지 기술적으로 풀어볼 예정이다. 요약하면, 9월은 “왜, 무엇을”의 칼럼이고 10월은 “어떻게”의 칼럼이다. 그만큼 2028년부터 시작되는 지속가능성 공시제도는 우리 기업의 경영전략과 운영시스템에 동시에 영향을 주는 중대한 사건이라고 볼 수 있다. 국제 지속가능성 공시제도의 변천사: 제2의 재무제표가 된 ESG 지속가능성 공시는 느닷없이 등장한 규제가 아니다. 지난 20여 년을 보면 “자율 보고에서 제2의 재무제표로의 진화”라는 흐름이 뚜렷한데, 세부적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째 단계는 CSR·자율 보고 시대다. 2000년대까지 대부분의 비재무 정보는 기업이 자율적으로 발간하는 지속가능경영보고서·CSR 보고서에 담겼고, 기준도 GRI나 각종
ESG 경영을 새롭게 도입하는 기업이라면 어떤 활동을 추진하고, 어떤 평가 기준에 맞춰 보고서에 공시할지 고민할 것이다. 하지만 ESG 경영이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 활동보다 이를 측정하고 관리할 수 있는 데이터 체계 구축이 우선이다. ESG는 이제 단순히 기업 이미지 제고 활동을 넘어 지속가능성 공시, 투자 판단, 금융 의사결정과 연결되는 요소가 되었다. 이제는 기업이 어떤 ESG 활동을 수행했는지보다 그 성과를 데이터로 증명할 수 있는지, 그리고 공시되는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있는지가 중요해지고 있다. ESG 데이터가 중요한 이유 ESG 데이터가 중요한 이유는 크게 세 가지로 볼 수 있다. 첫째, 공시 대응 때문이다. 지속가능성 공시 최종안이 발표되면서 기업은 선택적으로 ESG 정보를 공개하는 수준을 넘어, 객관적 근거와 일관된 기준을 기반으로 데이터를 관리하고 공개해야 하는 환경에 놓였다. 대기업은 물론 아직 공시대상에 포함되지 않은 중소·중견기업도 이러한 변화에 대비해야 한다. 공급망 전반의 ESG 데이터 요구가 확대되면서 대기업의 주요 협력사는 탄소배출량 등 관련 데이터를 제공해야 하는 상황이 늘어나고 있기 때문이다. 이에 따라 기
무선 네트워크는 이제 공장 현장에서 필수적인 인프라로 자리 잡았으며, 압력과 온도 데이터부터 영상, 진단 정보, 모바일 데이터에 이르기까지 다양한 정보를 전송하고 있다. 많은 공장에서는 Wi-Fi®, Bluetooth®, Zigbee®, WirelessHART, ISA100 Wireless 등 여러 무선 시스템을 동시에 운영하며, 이들 시스템은 서로 다른 시기에 서로 다른 부서에 의해 구축되는 경우가 많다. 그러나 이러한 시스템들이 별도의 조정 없이 동일한 주파수 대역을 공유하면, 눈에 띄지 않는 전파 간섭이 점차 심각한 문제로 발전할 수 있다. 다음 사례를 살펴보자. 한 화학 공장에서 환경 배출량을 모니터링하기 위해 공장 외곽 울타리를 따라 Zigbee 센서를 설치했다. 하지만 이 센서들은 기존 WirelessHART 네트워크와 동일한 주파수 대역을 사용했고, 구축 과정에서 두 네트워크 간의 조율은 이루어지지 않았다. 설치 후 약 3주가 지나자 공장 센서들의 배터리 소모가 평소보다 빨라지고, 예정된 데이터 업데이트도 제시간에 이루어지지 않았다. 원인을 조사한 결과, 두 네트워크의 채널이 서로 겹치면서 발생한 전파 간섭이 문제의 핵심이었다. 이후 각 네트워크
해결과제: 현장에만 머무는 중대 알람 대다수의 공장에서, 오랜 기간 가동되어온 주요 설비들은 최신 모니터링 시스템이나 원격 접속을 고려한 설계가 적용되어 있지 않다. 문제가 발생하면 가장 먼저 작동하는 “알람 시스템”은 대개 점멸등, 현장 HMI 메시지, 또는 생산 라인의 경보음 정도다. 이러한 방식은 문제 발생 전까지 유효하다. 야간 및 휴식 시간이나 무인 구역에서 문제가 발생하는 경우 아무도 알람을 알아채지 못할 수 있다. 설령 작업자가 알람을 확인하더라도, 이후 에스컬레이션은 전화와 무전기, 또는 수기 작성에 의해 의존하는 경우가 많다. 이는 문제 해결(Troubleshooting)을 늦추고, 미세한 공정 이탈을 장시간의 라인 정지로 이어지게 한다. 많은 제조 및 운용 팀들이 바로 이러한 문제를 개선하려 한다. 즉, 자동화 아키텍처를 재설계하지 않고도 레거시 시스템의 인시던트(incident)에 더 신속히 대응할 수 있도록 하는 것인데, 목표는 설비 변경 없이 관련 담당자에게 즉시 알람을 전송하는 것이다. 이러한 경우 요구사항은 명확하다. · OT 환경 내의 기존 데이터 소스 활용 · 비정상 상황 조기 감지 · 신뢰할 수 있는 모바일 알림 발송 · 엔지
5G 특화망이 스마트팩토리와 물류, 제조 현장의 디지털 전환을 이끄는 핵심 인프라로 부상하면서, 국내 기업의 도입 부담을 낮출 지원 체계에도 관심이 커지고 있다. 한국전파진흥협회(RAPA)가 추진하는 ‘차세대 특화망 도입을 위한 기업 지원 프로그램’은 망 설계부터 무선 성능 평가, 환경 신뢰성 검증, 최종 품질 검증 보고서 발급까지 전주기 지원을 제공하는 것이 특징이다. 특히 자체 검증 역량이 부족한 중소 제조사에는 실질적인 도움이 될 수 있다. 한국전파진흥협회 박세호 센터장은 “기관이 발급하는 검증 보고서는 중소 제조사의 기술 신뢰도를 증명하는 강력한 무기”라며 “수요 기업의 초기 도입 리스크를 줄이고, 실질적인 공급 계약 성사로 이어질 것으로 기대된다”고 밝혔다. 5G 특화망, 산업용 무선통신, 스마트팩토리 확산의 현실적 기반을 마련하는 프로그램이라는 평가다. 글로벌 산업 현장이 무인 자동화와 지능형 생산 거점으로 탈바꿈하면서, 5G 특화망(이음 5G)은 공장 전체를 유기적으로 조율하는 핵심 무선 인프라로 떠올랐다. 초저지연·고대역폭·보안성을 무기로 자율주행로봇(AMR), 비전 AI(Vision AI), 실시간 로봇·기계 제어 등 피지컬 AI(Physic
스마트팩토리와 물류 자동화 확산으로 5G 특화망(이음 5G) 도입 수요가 커지고 있지만, 높은 구축비용과 복잡한 운영 부담은 여전히 기업의 큰 고민이다. 최대식 브이씨솔루션즈 대표는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 현장 맞춤형 5G 특화망 설계, 4.7GHz 중심의 효율적 주파수 선택, 핵심 구간만 적용하는 하이브리드망 구축, 단계적 라이선스 운영 방안을 제시했다. 여기에 RFI·RFP·PoC·OM으로 이어지는 표준화 로드맵까지 더해, 불필요한 투자와 공급업체 종속을 줄이면서도 비용 효율과 생산성을 동시에 높일 수 있는 현실적인 5G 특화망 도입 전략을 제안했다. 글로벌 산업 현장에서 5G 특화망(이음 5G)이 스마트팩토리와 물류 자동화의 핵심 인프라로 떠올랐지만, 정작 도입을 검토하는 기업은 다양한 허들에 직면했다. 고가의 장비 가격, 통신 전문 인력 고용 부담, 유지보수 방향성 부재 등 병목이다. 특히 서비스 목적에 맞지 않는 과도한 인프라 투자와 대용량 라이선스 계약이 기업의 비용 부담을 가중시키는 주요 원인으로 지적된다. 최대식 VC솔루션즈 대표는 “5G 특화망은 기업의 운영비용을 절감하고 생산성을 극대화하는 자산이어야 한다”며 현장 맞춤형
5G 특화망이 AI 자율제조와 피지컬 AI 시대를 구현할 핵심 인프라로 부상하고 있다. 제조 현장이 기존 스마트팩토리를 넘어 AI가 로봇과 설비를 실시간으로 판단·제어하는 ‘AI 팩토리’로 진화하면서 초저지연·초연결·고신뢰성을 갖춘 산업 전용 네트워크의 중요성도 커지는 모습이다. 김태윤 AI 네트워크 얼라이언스(AINA) 산업융합위원회 위원장은 “5G 특화망은 단순한 통신망 교체가 아니라 우리 기업의 제조 경쟁력을 실제 수치로 증명해내는 전략적 투자이자 국가 AI 인프라의 대동맥”이라고 강조했다. 실제 5G 특화망은 제조 생산성 향상과 불량률 감소, 물류 효율화, 산업안전 강화뿐 아니라 로봇과 센서, 생산설비를 실시간으로 연결하는 기반으로 주목받고 있다. 특히 산업단지 AX 전환이 본격화되면서 5G 특화망은 스마트팩토리를 넘어 AI 팩토리와 피지컬 AI 생태계를 구현하는 핵심 연결망으로 자리매김할 전망이다. AI 자율제조가 ‘전용 고속도로’를 요구한다 제조업의 디지털 전환이 새로운 단계로 접어들고 있다. 과거 스마트팩토리의 핵심이 생산설비 자동화와 데이터 수집이었다면 이제 제조 현장의 화두는 AI가 스스로 판단하고 로봇과 설비를 움직이는 ‘AI 자율제조’다.
AI 대전환(AX)이 제조·물류·조선 등 산업 현장으로 확산되면서 5G 특화망(이음5G)이 피지컬 AI 시대를 구현할 핵심 네트워크 인프라로 부상하고 있다. 생성형 AI를 넘어 로봇과 AI 비전, AMR·AGV, 디지털트윈이 생산 현장에서 실시간으로 연결되는 만큼 초고속·초저지연·초연결과 안정성, 보안성을 갖춘 산업 전용망의 중요성도 커지고 있다. 김경빈 한국방송통신전파진흥원(KCA) 과장은 “AI가 사무실 화면 안에 머물 때는 통신망이 크게 문제되지 않지만, 로봇이 생산라인을 돌아다니고 카메라와 설비 데이터가 쉼 없이 오가기 시작하면 이야기가 달라진다”며 “AI를 현장으로 끌어내리는 순간 망은 곧 성능의 한계선이 된다”고 강조했다. 국내 5G 특화망은 현재 39개 기업·기관, 111개소로 확산됐으며, 향후 AI 공장과 자율제조·자율물류를 연결하는 ‘산업의 신경망’으로 역할이 더욱 커질 전망이다. AI가 화면 밖으로 나왔다…‘통신망’이 산업 경쟁력이 된 시대 산업계의 디지털 전환을 설명하던 중심 키워드가 DX(Digital Transformation)에서 AX(AI Transformation)로 빠르게 이동하고 있다. 변화의 핵심은 AI가 더 이상 컴퓨
중기부, ‘중소기업 수출 4대 혁신 전략’ 논의…글로벌 스케일업 500·수출 ON 2000 등 추진 정부가 청년창업가와 소상공인 등 2000개사의 해외진출을 지원해 중소기업 수출 규모를 2030년까지 1800억 달러로 확대한다. 중소벤처기업부는 지난 3일 국무총리 주재 제13회 국가정책조정회의에서 관계부처와 함께 이 같은 내용의 ‘중소기업 수출 4대 혁신 전략’을 논의했다고 밝혔다. 이번 전략은 유망기업의 수출 성장과 수출기업 저변 확대, 소비재·산업재 등 전략품목 육성, 신흥시장 개척, 수출지원체계 고도화를 통해 중소기업 수출의 구조적 성장을 뒷받침하기 위해 마련됐다. 중소기업 수출은 2026년 상반기 기준 640억 달러로 역대 최고치를 기록하고 있다. K-뷰티와 온라인 수출 등 새로운 성장동력이 부상하면서 우리나라 수출의 역동성과 다양성을 높이는 데 기여하고 있다. 정부는 현재의 수출 호조세가 단기적 성과에 그치지 않도록 기업·품목·국가·정책 등 4대 분야의 수출지원 방식을 개편한다. 먼저 수출 진입과 성장경로에 따른 맞춤형 지원을 강화한다. 중기부는 ‘글로벌 스케일업 500’을 통해 수출 유망기업 500개사의 다년도 집중 성장을 지원한다. 성장 잠재력이
올해보다 40.5% 증가한 역대 최대 규모…M.AX·메가프로젝트 3조 7261억 원, ‘5극3특’ 지역 산업 성장 2조 7000억 원 투입 산업통상부가 내년 예산안을 올해보다 3조 8231억 원, 40.5% 증가한 역대 최대 규모인 13조 2573억 원으로 편성했다. 산업부는 제조업 인공지능 전환(M.AX)과 메가프로젝트 예산을 두 배 이상으로 늘린 내년 예산을 편성했다고 지난 1일 밝혔다. 제조혁신 가속화와 메가프로젝트에는 3조 7261억 원, 미래자동차 연구개발(R&D)에는 3158억 원을 편성하고, ‘5극3특’ 지역 산업 성장 지원에는 2조 7000억 원을 투입한다. 국가 미래 성장동력 확충을 위해 신설하는 미래대응기금에 편성된 산업부 소관 사업 9118억 원을 포함할 경우, 실질적인 산업부 예산 규모는 올해보다 4조 7349억 원, 50.2% 증가한 14조 1691억 원에 이른다. 산업부는 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 AI를 활용한 제조혁신 가속화와 메가프로젝트의 성공적 이행을 총력 지원할 방침이다. 이 분야 지원 예산은 올해 대비 2.3배 수준, 128% 늘어난 3조 7261억 원이며, 산업부 소관 예산과 별개로 미래대응기금에는 7개 사
AI에 9.4조 원·R&D에 14.1조 원 투입…AI중심대학 18곳→67곳 확대, 3대 메가프로젝트 본격 추진 내년에는 국민 누구나 범용 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 사업이 새로 추진된다. AI중심대학도 올해 18개에서 67개로 대폭 확대된다. 과학기술정보통신부는 AI 대전환과 미래 첨단기술 확보를 뒷받침하기 위해 2027년 예산안을 올해보다 24.5% 늘어난 29조 6000억 원 규모로 편성했다고 1일 밝혔다. 이 가운데 AI 분야에는 9조 4000억 원, 연구개발(R&D)에는 14조 1000억 원을 투입한다. 반도체·피지컬AI·AI데이터센터를 아우르는 3대 메가프로젝트와 소형모듈원자로(SMR)·양자·우주항공 등 7대 시드(SEED) 프로젝트도 본격 추진한다. AI 대전환 가속화 예산은 올해보다 84.3% 증가한 9조 4211억 원으로 편성됐다. 이는 과기정통부 전체 예산의 31.8%로, 전체 예산의 3분의 1 수준이다. 반도체, 피지컬AI, AI데이터센터(AIDC)를 3대 축으로 하는 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에는 올해 2981억 원의 2.7배 수준인 7956억 원을 배정했
‘국산 인공지능(AI) 반도체 탑재’ 상업용 자율주행 청소 로봇 개발 완료 B2B·공공 시장 서비스 로봇 토털 솔루션 본격 구축한다 라이노스가 기업 간 거래(B2B) 상업 자율주행 청소 로봇 개발을 완료하고, 해당 시장을 본격 정조준하겠다고 공론화했다. 개발된 로봇은 오는 9월 4일(현지시간)부터 독일 베를린에서 열린 ‘제65회 베를린 국제가전박람회(IFA 2026)’에서 해외 시장에 첫 공개했다. IFA는 매년 9월 독일 베를린에서 열리는 가전·정보통신기술(ICT) 전시회다. 미국 국제전자제품박람회(CES), 스페인 모바일월드콩그레스(MWC) 등과 함께 세계 3대 IT 전시회로 꼽힌다. 전 세계 주요 글로벌 업체가 참가해 하반기 시장을 이끌어갈 최신 기술 트렌드가 공유된다. 라이노스가 이번에 개발한 로봇은 과학기술정보통신부의 '국산 AI 반도체 기반 AX 디바이스 개발·실증' 사업으로 탄생했다. 여기에는 라이다(LiDAR), 깊이 카메라(Depth Camera), 인공진으(AI) 카메라, 레이저·충돌 감지 센서를 탑재해 주변 환경과 장애물을 정밀 인식한다. 이를 통해 바닥 쓸기, 진공 흡입, 물걸레 청소 등 과업을 동시 수행하는 것으로 알려졌다. 또한 회사
글로벌 드론코드 재단 '플래티넘 회원사' 등극 및 이사회 합류해 “PX4 기반 자율비행·군집 드론 기술력 기반 국제 드론 기술 표준화 주도” 글로벌 무인항공기(드론) 산업이 비행 제어 하드웨어·소프트웨어의 상호운용성을 확보하는 표준화를 구축하고 있다. 이에 따라 전 세계 드론 생태계의 기술 기준을 정립하는 오픈소스 생태계와의 협력 및 글로벌 거버넌스 참여의 중요성이 증대되는 추세다. 이 배경에서 국내 드론 기술 업체 유비파이가 글로벌 드론 오픈소스 기관 ‘드론코드 재단(Dronecode Foundation)’의 회원사 최상위 등급 플래티넘으로 낙점됐다고 밝혔다. 드론코드 재단은 글로벌 드론 산업의 핵심 운영체제(OS) ‘PX4’를 관장하는 드론 표준화 단체다. 유비파이는 회사가 직접 해당 기관의 이사회 의석을 배정받는 지위를 확보하며 글로벌 의사결정의 주축으로 도약했다고 전했다. 현재 사측은 자사 플래그십 군집(Sworm) 전용 기체 ‘IFO’로 18개 이상의 기네스 기록을 수립하고, PX4 기반 오픈 플랫폼인 ‘오메가(OMEGA)’·‘IFO-S’를 공급하고 있다. 이를 통해 독자 드론 제조·제어 역량을 입증해 왔다. 이번 최상위 회원사 진입을 계기로 글로벌
시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스, 비정형·난공정 로봇 자동화 사업 공동 협력 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 제어 기술과 하드웨어·시스템통합(SI) 역량 결합한다 시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스가 비정형·난공정 로봇 자동화 혁신에 손잡았다. 이번 협업은 시선AI와 자회사 유온로보틱스가 보유한 ‘시각 기반 이송·집기(Visual Grasping) 인공지능(AI) 및 정밀 제어 소프트웨어가 활용된다. 여기에 한화로보틱스의 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등 로봇 하드웨어와 시스템통합(SI) 역량이 가미된다. 해당 세 개사는 대상물의 인식·파지·제어 과정을 단일 체계로 통합한 모듈형 워크셀 패키지를 완성하겠다고 공식화했다. 이를 위해 비정형 솔루션 공동 전담팀(TF)을 본격 가동한다. 이 과정에서 기존 농산물 산지유통센터(Agricultural Products Processing Center)에서 검증된 기술력을 활용한다. 이를 통해 정밀 부품 핸들링, 유통 패키징 등 첨단 제조·물류 현장을 대상으로, 통합 턴키 솔루션 수주를 확대할 방침이다. 시선에이아이 관계자는 "그동안 다양한 현장에 즉시 투입 가능한 고난도 공정 자동화 기술
KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 AI가 생성한 데이터베이스 검색 명령(SQL)에서 오류 부분만 찾아 단계적으로 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 밝혔다. 최근 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 변환해 기업의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 'Text-to-SQL' 기술이 확산되고 있다. 그러나 AI가 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목을 잘못 사용하거나 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 저지를 경우 SQL이 실행되지 않는 문제가 발생했다. 기존에는 이러한 오류가 발생하면 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했고, 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생기고 비용과 시간도 늘어나는 한계가 있었다. SafeQL은 AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 잘못된 부분만 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 실제로 실행 가능한 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 '안전 질의 공간(Safe Query Space)' 방식을 설계했다. 또한 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류 발생 위치를 정확하게 찾도
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