3일 원/달러 환율은 장 초반 하락세다. 이날 서울 외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 오전 9시 15분 현재 전 거래일보다 4.1원 내린 1380.4원에 거래되고 있다. 환율은 달러 약세를 반영해 전장보다 2.5원 하락한 1382.0원에 개장했다. 지난주 발표된 물가 지표가 시장 예상에 부합하면서 연방준비제도(Fed·연준) 금리 인하 기대가 지속됐다. 미 상무부에 따르면 4월 개인소비지출(PCE) 가격지수는 전년 동월 대비 2.7%, 에너지와 식료품을 제외한 근원 PCE 가격지수는 전년 동월 대비 2.8% 상승했다. 4월 대표지수와 근원지수 상승률 모두 다우존스가 집계한 전문가 전망치에 부합했다. 같은 시각 원/엔 재정환율은 100엔당 877.87원이다. 전 거래일 오후 3시 30분 기준가 882.47원보다 4.60원 낮은 수준이다. 헬로티 이창현 기자 |
에코프로와 현대글로비스는 지난달 30일 ‘전기차(EV) 사용 후 배터리 재활용 전후방 사업 및 제조물류 자동화 설루션 사업’ 업무협약(MOU)을 맺었다고 3일 밝혔다. 협약으로 두 회사는 급성장하는 폐배터리 재활용 관련 기술과 사업 체계 구축 확대에 힘을 합치기로 했다. 에코프로 가족사 에코프로씨엔지는 전처리와 후처리를 모두 갖춘 폐배터리 재활용 기업이다. 이번 협력을 통해 현대글로비스의 물류망을 활용할 수 있어 물류 경쟁력을 강화할 것으로 회사 측은 기대했다. 현대글로비스는 국내 52개, 해외 96개의 주요 물류거점을 확보하고 있다. 자동차운반선 90척을 통해 연간 약 344만 대의 완성차를 글로벌 시장에 운송한다. 앞서 에코프로씨엔지는 지난 4월 현대글로비스의 스마트 물류설루션 시스템을 공급받아 물류 자동화를 준비하는 등 발전적 협력관계를 이어가고 있다. 이규복 현대글로비스 대표는 “이번 협약으로 재활용 사업 운영체계 최적화, 스마트한 재활용 공정 구축 등을 갖추고 국내외 전기차 사용 후 배터리 재활용 산업 발전을 선도할 것”이라고 말했다. 송호준 에코프로 대표는 “이번 현대글로비스와의 협력을 바탕으로 원료 확보는 물론 물류 경쟁력까지 갖출 수 있게 됐다
국내 사업 전략 수립 및 실행 임무 총괄 “디지털 트윈 포트폴리오 앞세워 지속 가능한 혁신 지원할 것” 아비바코리아가 새로운 지사장으로 김상건 대표를 초빙했다. 김상건 대표는 IBM·PTC코리아 등 소프트웨어 및 제조 분야에서 축적한 경험을 바탕으로 아비바의 디지털 전환 기술을 활용해 산업 혁신에 기여할 전망이다. 앞으로 아비바의 국내 사업 전반을 총괄하며, 전략 수립 및 실행에 임무를 수행한다. 김상건 신임 지사장은 “연결된 정보 생태계에서 산업 환경의 지능화 요소 확보는 주요한 경쟁우위 수단”이라며 “아비바는 다양한 시장에서 내재화한 전문성과 폭넓은 디지털 트윈 포트폴리오를 보유한 만큼 앞으로 이 강점을 적극 활용해 고객의 지속 가능한 혁신 실현을 지원할 계획”이라고 소감을 전했다. 헬로티 최재규 기자 |
이노그리드는 클라우드 보안인증(CSAP) 획득을 기념해 ‘빈칸 퀴즈 이벤트’를 진행한다고 3일 밝혔다. 이번 이벤트는 이노그리드가 자체 개발한 서비스형 인프라(IaaS) 솔루션 ‘G-Cloudit’이 국내 중소 소프트웨어 기업 최초로 IaaS 부문에서 클라우드 보안인증을 획득함에 따라 이를 대내외적으로 알리고 기념하는 한편 해당 서비스의 인지도를 제고하기 위해 기획됐다. 이벤트는 이노그리드 공식 홈페이지 및 블로그를 통해 진행되며 제시한 문장 속 빈칸에 알맞은 단어를 맞추는 방식으로 누구나 쉽게 참여할 수 있다. 안내된 폼에 정답과 참여자의 정보를 정확히 기입하고 제출하면 응모 완료된다. 이벤트는 오는 14일까지 진행되며 정답을 맞춘 참여자 중 100명을 추첨해 스타벅스 아이스 카페 라떼 기프티콘을 선물로 증정한다. 이벤트 관련 자세한 내용은 이노그리드 공식 홈페이지와 블로그에서 확인할 수 있다. 이번에 CSAP를 획득한 G-Cloudit은 공공 전용 퍼블릭 클라우드 서비스 제품이다. 이노그리드의 원천 기술이 집약된 프라이빗 클라우드 솔루션 ‘오픈스택잇’을 기반으로 개발됐다. CSAP IaaS 부문의 경우 무려 116개의 통제 항목을 검증받아야 하는 만큼 이
GITEX Africa 2024서 新시장 개척한다 ‘20만 달러’ 수출 계약, MOU 10건 등 성과 취득 정보통신산업진흥원(이하 NIPA)가 지난달 29일부터 사흘간 모로코 마라케시에서 열린 ICT 전시회 ‘GITEX Africa 2024(GITEX)’에 출정했다. GITEX는 아프리카에서 펼쳐지는 ICT 기술 전시회로, 올해 2회차 개막이 이어졌다. NIPA는 한·아프리카재단과 협력해 ICT 신시장을 개척하기 위해 국내 14개 ICT 관련 업체와 함께 참가했다. 이 자리에서 20만 달러(약 3억 원) 규모의 수출 계약 3건, 업무협약(MOU) 10건, 비밀유지계약(NDA) 1건 등을 체결하는 성과를 거뒀다. 특히 전시회에 참가한 AI 업체 플리토는 스타트업 피칭 대회인 Supernova Challenge에서 International Startup Award를 수상했다. 허성욱 NIPA 원장은 “국내 ICT 기업의 아프리카 ICT 시장 진출은 중장기적 관점에서의 접근해야 한다”며 “이 중 모로코는 북아프리카 주요 ICT 시장임과 동시에 중동 및 유럽을 잇는 허브로 그 가치가 크기 때문에 수출시장 개척이 필요하다”고 말했다. 헬로티 최재규 기자 |
1.5GW 규모 울산 '해울이 프로젝트' 참여…그린에너지 투자운용사 CIP와 협약 SK에코플랜트와 해상풍력 전문 자회사인 SK오션플랜트가 부유식 해상풍력 조성사업인 울산 '해울이 해상풍력 프로젝트'에 참여한다. SK오션플랜트가 제조하는 하부구조물(부유체)을 SK에코플랜트가 운송·설치하는 방식으로 협력할 예정이다. SK에코플랜트는 지난 5월 31일 서울 종로구 본사에서 해울이해상풍력발전과 '해울이 프로젝트 하부구조물 제작 및 운송·설치 분야 협업을 위한 업무협약'을 체결했다고 2일 밝혔다. '해울이 프로젝트'는 울산 동쪽 해역에 1.5GW(기가와트) 규모의 부유식 해상풍력단지를 조성하는 대규모 사업이다. 해울이 해상풍력발전은 글로벌 그린에너지 투자운용사 CIP(코펜하겐 인프라스트럭처 파트너스)의 울산 해상풍력 프로젝트 법인이다. 이번 협약으로 SK에코플랜트와 SK오션플랜트는 '해울이 프로젝트'의 성공을 위한 상호 협력·지원을 약속했다. SK에코플랜트는 국내외 다양한 해상공사 시공 경험을 바탕으로 부유체의 운송 및 설치 부문에서 노하우를 공유하고, 공급망 최적화 방안 등을 지원할 예정이다. SK오션플랜트는 글로벌 시장에서 인정받은 해상풍력 구조물 제작 기술과 공
우주 발사체 스타트업 이노스페이스는 아랍에미리트(UAE) 우주청과 우주 사업화 협력에 관한 양해각서(MOU)를 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 MOU 체결에 따라 이노스페이스는 UAE 우주청과 양자 간 우주 사업 개발 및 우주 경제 실현을 위한 협력을 도모한다. 또 양측은 향후 최적의 발사장 구축지를 확정하고 제반 인프라인 발사대, 발사체 조립시설, 발사 통제 시스템 등을 갖춘 발사장 건립에 돌입할 예정이다. 이노스페이스 김수종 대표이사는 이번 MOU에 대해 "향후 중동지역 발사 서비스 사업 진출은 물론이고, 수요 선점을 위한 교두보가 될 것으로 기대한다"고 말했다. 헬로티 김진희 기자 |
5년간 공급받기로…"창사 이래 최대 규모" 비철금속소재기업 LS MnM은 세계 최대 광산 기업인 BHP와 창사 이래 최대 규모의 동광정 구매 계약을 체결했다고 2일 밝혔다. 계약 총거래 물량은 173만t으로, LS MnM은 향후 5년 동안 매년 약 35만t씩 동광정을 공급받는다. 이는 연간 전체 조달 물량의 20%에 달한다. LS MnM은 공급받은 원료로 5년 동안 전기동 52만t을 비롯해 금, 은, 백금, 팔라듐, 셀레늄 등 귀금속과 희소금속, 반도체용 고순도 황산 등 약 7조원 규모의 제품을 생산할 계획이다. 이번 계약을 통해 안정적인 원료를 확보해 광석 확보를 위해 치열하게 경쟁하는 세계 동제련시장에서 경쟁력을 갖게 됐다고 회사 측은 설명했다. 특히 이번에 확보한 동정광은 품위(순도)가 30%로, 세계 평균 품위인 25%보다 높아 원료 배합과 생산 관리 등에 효율적일 것으로 기대된다. LS MnM은 일반적인 동광정 계약 기간이 2∼3년인데 비해 5년 장기 계약을 맺어 사업 안정성을 확보했다고 밝혔다. 구동휘 LS MnM 대표는 "세계적으로 인정받는 금속 사업만큼 이차전지 소재사업도 빠르게 성장할 수 있도록 열정을 다하겠다"고 말했다. 헬로티 김진희 기자
그리스서 '국제테크 포럼' 개최…"독성가스 흡수해 배출량 제로 수준" HD한국조선해양이 차세대 친환경 선박으로 꼽히는 암모니아 추진선의 안정성을 강화하는 신기술을 발표했다. HD한국조선해양은 지난달 31일(현지시간) 그리스 아테네에서 전 세계 조선·해운 관계자 100여명을 초청해 '국제테크 포럼'을 열고 암모니아 연료의 독성가스 배출량을 제로 수준으로 줄이는 친환경 신기술을 선보였다고 2일 밝혔다. 이 행사에는 유로나브, 테나마리스, NYK 등을 포함해 글로벌 조선·해운 기업들이 다수 참가했다. HD한국조선해양은 이번 포럼에서 선박의 안정성을 한층 강화하기 위해 독자 기술로 개발한 '일체형 암모니아 스크러버' 기술을 공개했다. 암모니아 스크러버는 배출되는 암모니아를 두차례에 걸쳐 흡수해 배출량을 제로 수준으로 낮출 수 있는 차세대 친환경 기술이다. 또 배기가스가 나가는 배출구를 선원 거주 공간과 멀리 이격시켜 배치하는 독자 설계로 안전 요소를 더욱 강화했다. 현재 글로벌 조선사들이 개발 중인 암모니아 추진선은 탄소 배출이 전혀 없는 미래 친환경 선박으로 주목받고 있다. 하지만 연료인 암모니아의 독성 가스 위험을 안전하게 제거하는 방법이 선박 개발의 핵심 이슈
PTC는 Creo CAD 소프트웨어의 11번째 버전과 SaaS CAD 솔루션인 Creo+의 최신 버전을 발표했다. PTC에 따르면, 이번 출시를 통해 엔지니어는 더 짧은 시간에 설계를 제공하고 전기화, 복합재, 모델 기반 정의, 시뮬레이션 기반 설계 및 제조를 위한 향상된 기능을 활용할 수 있다. PTC 관계자는 “Creo 11과 Creo+는 설계 엔지니어가 매일 사용할 수 있는 향상된 기능을 제공한다”며 "AI 기반 생성형 설계와 통합된 Ansys 기반 시뮬레이션의 개선으로 고객은 개발 프로세스 초기에 시뮬레이션 기반 설계를 채택하여 출시 기간, 초기 제품 품질 및 제조 비용을 개선할 수 있다"라고 말했다. PTC는 모델 기반 정의(MBD), 전기 서브 시스템 설계, 복합 설계 및 고급 제조를 위한 Creo의 기능에 지속적으로 투자해 왔다. Creo 11을 통해 고객은 업그레이드된 기능들을 이요할 수 있다. 첫째, 사용성 및 생산성 향상을 지원한다. 멀티바디 개념 지원, 부품 설계 워크플로 간소화, 조립 처리를 위한 개선된 슈링크랩 기능, 업그레이드된 인클로저 볼륨 기능 등이 제공된다. 둘째, 전기화 기능이 개선됐다. 산업 전반의 전기화에 발맞춰 케이블링
오토데스크(Autodesk)는 5월 초 AI 기반 3D 에셋 생성기인 프로젝트 베르니니(Project Bernini)를 출시했다. 오토데스크에 따르면, 디자인 및 제작 시장을 겨냥한 최초의 실험적인 베르니니 모델은 2D 이미지, 텍스트, 복셀, 포인트 클라우드 등 다양한 입력으로부터 기능적인 3D 형상을 빠르게 생성한다. 프로젝트 베르니니는 한 가지 중요한 차이점을 제외하고는 미드저니(Midjourney)나 MS 이미지 크리에이터(Microsoft Image Creator)와 같은 AI 기반 이미지 생성기의 작동 방식을 반영한다. 바로 3D 개체를 생성한다는 점이다. 이 프로젝트는 사용자가 독점 데이터로 생성 알고리즘을 추가로 학습시켜 출력 결과를 개선할 수 있는 가능성을 높인다. 또한 많은 오토데스크 소프트웨어 타이틀의 주요 목적인 3D 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 방법을 제시할 수도 있다. 오토데스크 관계자는 “오토데스크는 기능적인 3D 구조를 생성하는 데 집중하고 있다. 이러한 모델의 결과물로 제작 또는 제조된 제품은 디자이너가 염두에 둔 목적에 맞게 실제 세계에서 작동해야 하기 때문”이라고 말했다. 베르니니가 일반적인 물통을 만드는 방법을
지난 2022년 오픈AI가 공개한 챗GPT는 전 세계 산업에 충격을 안겼으며, 제조 산업도 예외는 아니었다. 제조 기업들은 AI 도입에 대한 의지를 보였지만, 실제 활용도는 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 품질 검사 등에서 AI의 활용 가능성이 높아지고 있으며, 특히 딥러닝 기반 AI 비전 검사 시스템이 주목받고 있다. AI 기술이 발전하면서 제조 공정의 자동화와 최적화가 현실화되고 있다. AI와 데이터를 통해 스스로 최적화하는 미래 공장은 어떤 모습인지 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 박진우 알티엠 부대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 공개한 챗GPT(ChatGPT)는 전 세계 여러 산업에 새로운 충격을 안겼다. 글로벌 산업 흐름이 인공지능(AI)으로부터 변화할 것이라는 기대 혹은 우려 속에서 AI 기술에 대한 주목도가 급상승했다. 그 양상은 제조 산업도 크게 다르지 않다. 각 제조기업은 AI에 대한 투자와 도입 의지를 속속 드러내며 AI 활용에 대한 로드맵을 지속 내놓고 있는 상황이다. 그런 의지와는 반대로 제조 분야에서의 실제 AI 활용도는 크게 높지 않은 것으로 나타났다. 제조기업을 대상으로 진행한 ‘
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
현재 산업은 ‘자동화’를 넘어 ‘자율화’를 최종 지향점으로 분류하고 있다. 이에 지능형 자율 공장이 스마트 팩토리의 진화형으로 기대받는다. 지능형 자율 공장은 무인 또는 최소 작업자로 이루어진 형태의 자동화 생산 설비다. 이는 제조 AI, 디지털 트윈 등 기술이 접목돼 완전 자율화를 이룰 전망이다. 여기서 결국 공장의 모든 것을 연결하는 기술이 중요하다. 다시 말해 공장 요소 간 연결성(Connectivity)이 강조되는 것인데, 이를 위해서는 자동화·지능화·연결화 요소가 잘 조합돼야 한다. 이런 자율 공장의 고도화 단계는 총 네 가지로 구분된다. 첫 번째는 모니터링 및 현상 분석 단계부터 시작된다. 이후 원인을 분석하는 제어·통제를 지나 최적화 분석, 예측·예방을 분석하는 지능 및 자율화에 이르게 된다. 특히 최후 단계에서는 공장 스스로를 진단하는 수준까지 도달하게 된다. 제조 AI 솔루션 업체 인터엑스는 제조 AI 기술을 기반으로 자율 공장을 실현하겠다는 목표 아래 산업 고도화에 기여하고 있다. 이 업체는 제조 AI 및 디지털 트윈 솔루션을 보유했다. 생산조건 최적화 AI 서비스 ‘Recipe.AI’, 품질 예측 및 최적화 AI 서비스 ‘Quality.A
4차 산업혁명은 디지털 전환(DX)을 촉진했고, 이 디지털 전환은 산업의 새로운 역군으로 데이터를 불러왔다. 수많은 산업에서 데이터를 활용하고 이 추세는 증가하고 있지만, 특히 제조 현장에서의 데이터는 제조 영역 고도화의 핵심인 ‘스마트 팩토리’의 주요 요소로 인식된다. 이 데이터는 ‘많이 모으는 것’이 아니라 필요한 데이터만 쏙쏙 도출해 ‘잘 쓰는 것’이 중요하다. 곳곳에 산개된 데이터도 다 같은 데이터가 아니라는 말이다. 데이터도 활용 목적과 쓰임새에 따라 다른 취급을 받는다. 데이터를 잘 쓰기 위해서는 극복하려고 하는 문제를 정의하는 것부터 데이터세트(Dateset)를 구축하는 것까지의 과정을 구조화하는 것이 필요하다. 제조 현장 내 장비와 공정도 사물인터넷(IIoT)을 통해 데이터를 구축하는 과정이 중요한데, 현재는 그 과정이 쉽지 않은 것이 현실이다. 지금도 수많은 공장에서 인공지능(AI)을 활용한 다양한 자동화 프로젝트를 진행하지만 그 수준을 아직 걸음마 단계로 평가된다. 거대언어모델(LLM)로 구축된 AI 모델을 현장에서 활용하는 작업자 입장에서는 똑같은 데이터를 모델에 이식하고 가동하면 같은 패턴의 결과가 도출되기를 원한다. 하지만 현재는 데이