중국의 대표 기술 기업 알리바바가 인공지능(AI) 기능과 디스플레이를 탑재한 스마트안경을 출시했다. 앞서 올해 9월 세계 최초로 디스플레이 기반의 소비자용 스마트안경을 선보인 미국 메타플랫폼(메타)에 도전장을 낸 것이다. 799달러(약 117만원)부터 시작하는 메타 제품과 비교해 가격이 100만원 미만으로 30∼70% 저렴하다. 27일(현지시간) 미국 경제 매체 CNBC에 따르면 알리바바는 이날 스마트안경 '쿼크 AI'의 중국 시판을 시작했다. 이 제품은 표준형인 S1의 기본가가 3천799위안(약 78만원)이며, 저가 모델인 G1은 1천899위안(약 39만원)부터 출발한다. 쿼크 AI 안경은 렌즈에 디스플레이와 카메라를 갖췄고 알리바바가 개발한 범용 AI 챗봇인 '큐원'을 탑재했다. 사용자는 이 안경을 낀 채 외국어 문구를 실시간으로 번역하거나 자동 회의록을 생성할 수 있고, 기기 속 큐원에 다양한 질문을 던질 수 있다. 스마트안경은 사용자 눈에 밀착해 일상의 정보와 지식을 보여주는 특성 때문에, 스마트폰에 이어 차세대 AI 기기로 주목받고 있다. 특히 메타 창업자인 마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 스마트안경의 열성 팬으로 알려져 있으며, 선글라스 브랜드
KAIST는 한국형발사체 누리호 4차에 실려 우주로 향한 큐브위성 K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)가 27일 정오 지상국과 첫 교신에 성공했으며, 이를 기반으로 AI 기반 초소형 홀추력기 우주 검증을 위한 본격적인 임무 준비에 들어갔다고 28일 밝혔다. K-HERO에는 KAIST 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 AI 기반 설계기술을 활용해 개발한 150 W급 초소형 홀전기추력기가 탑재됐다. 이번 누리호 4차 발사에 실린 12기의 큐브위성 가운데 홀추력기 우주 실증 임무를 수행하는 위성은 K-HERO가 유일하다. 홀추력기는 전기에너지를 이용해 제논(Xe) 연료를 이온화하고 이를 고속 분사해 추력을 얻는 고효율 전기추진 기술이다. 연비(비추력)가 높고 투입 전력 대비 추력 성능(약 60 mN/kW)이 우수해 대규모 위성군(예: SpaceX 스타링크)부터 심우주 탐사(NASA Psyche)에 이르기까지 널리 활용되고 있다. 기존에는 중대형 플랫폼(GEO 위성)에 주로 적용됐으나, 초소형·소형위성용 경량·고효율 홀추력기 개발은 기술 난이도가 높은 도전적인 분야로 꼽혀왔다. 연구팀은 복잡한 플라즈마 생성 및 전자기장 최적
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
2025년 11월 27일 새벽 1시 13분. 전라남도 고흥군 소재 나로우주센터 제2발사대의 밤을 뚫고 누리호 4호기가 K-우주 독립 시대의 서막을 알렸다. 예정된 시각보다 18분 늦춰진 발사. 지난 2021년 1차 발사부터 이어진 로켓 한 발의 발사였지만, 최초의 민간 주도 프로젝트가 대한민국 우주 산업 구조 전환을 선언했다. 한국형 발사체 기술의 민간 이전이 성공적으로 완료되었음을 전 세계에 입증한 것이다. 이번 4차 발사는 정부가 지난 2022년부터 추진해 온 ‘한국형발사체 고도화사업’, 이른바 ‘누리호고도화사업’ 흐름 위에서 출발했다. 이 사업은 누리호 4기를 반복 제작·발사하면서 신뢰성을 높이고, 한국항공우주연구원(KARI)이 쌓아온 한국형 발사체 기술을 민간 체계종합기업에 단계적으로 넘기는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 체계종합기업으로 선정된 한화에어로스페이스가 제작·조립·발사운영 등 전반을 총괄했다. 회사는 지난 7월 ‘누리호 기술이전 계약’을 통해 설계·제작·발사운영 등 전 주기 기술을 이전받아 2032년까지 직접 제작·발사할 수 있는 통상실시권을 확보했다. 이번 발사는 연구기관이 개발한 기술이 민간 로켓 공장과 발사팀의 손으로 넘어간 첫 실전
산업단지에서 주로 발생하는 발암물질인 다환방향족탄화수소(PAHs)의 노출 위험을 더 정확하게 평가할 수 있는 통합 대기오염 분석 기술이 개발됐다. 기존 분석 방법이 놓치기 쉬운 유해물질 노출 사각지대를 찾아내고, 과학적 근거에 기반한 산업단지 환경관리 정책 수립에 도움이 될 전망이다. UNIST 지구환경도시건설공학과 최성득 교수팀은 수동대기채취, 3차원 확산모델, 확률 기반 위해성 평가 기법을 통합한 대기오염 분석 기술을 개발했다고 밝혔다. 수동대기채취(PAS) 기법은 스펀지처럼 생긴 다공성 매체에 공기 중 오염물질을 자연적으로 흡착시켜 샘플을 채취하는 방식이다. 경제적이고 효율적이라 넓은 지역에 수동대기채취 장치를 촘촘하게 설치해 고해상도의 오염 지도를 그릴 수 있다는 장점이 있지만, 측정된 오염물질이 어디서 어떤 경로로 이동했는지 파악하기는 어렵다. 연구팀은 3차원 확산모델을 이용해 이 한계를 보완했다. 굴뚝에서 나온 연기가 바람을 타고 퍼져나가는 모습을 컴퓨터로 시뮬레이션하는 기술로, 각 지점의 단순 오염도뿐 아니라 공장 굴뚝 높이와 바람 방향 등에 따라 오염 물질이 상공으로 확산한 뒤 수 km 떨어진 지점까지 하강하는 과정까지 확인할 수 있다. 또 확
최근 폐막한 제30차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP30)를 두고 다양한 평가가 나오고 있는 가운데, 국내 기업들이 장기적 성장 기반을 강화하기 위해 선제적으로 기후 리더십을 확보해야 한다는 제언이 나왔다. 삼정KPMG는 지난 24일 COP30의 주요 합의 사항과 이에 따른 향후 국제 기후 정책의 방향, 그리고 국내 산업 구조에 미치는 영향 등을 종합적으로 분석한 보고서를 발간하고, "COP30이 글로벌 기후 거버넌스가 한층 강화되고 있음을 보여 준 변곡점"이라고 평가했다. 지난 10일 브라질 벨렝에서 개막해 2주간 열린 COP30는 예정된 폐막일을 하루 넘긴 지난 22일 가까스로 공동선언문을 채택하며 막을 내렸다. 화석연료 퇴출 로드맵이 빠졌다는 부정의 평가와, 지정학적 분열의 시기에 어쨌든 공동 합의를 이끌어냈다는 긍정의 평가가 공존하는 가운데, 이번 합의가 국내 산업에 어떠한 영향을 미칠지에 관심이 쏠린다. "이제는 실행 중심 단계로...글로벌 규제 수준 전반적으로 높일 것" 보고서는 COP30 논의가 감축과 적응 활동의 이행 점검 및 재원 확보에 초점을 맞추고 있으며, 국제 기후 거버넌스가 '실행 중심 단계'로 전환되고 있음을 보여준다고 분석했다.
인간의 뇌에는 약 1000억 개의 뇌세포가 존재하며, 이들이 주고받는 화학·전기 신호는 대부분의 정신 기능을 만들어 낸다. 이러한 신호를 정밀하게 읽어내기 위한 뉴럴 임플란트 기술은 신경퇴행성 질환 연구와 치료에 필수적이다. KAIST·국제 연구진이 뉴럴 임플란트는 단순한 소형화·경량화를 넘어, 기존에 가능하리라 예상만 되었던 완전 무선 초소형 임플란트를 실제로 구현하는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 겸직교수이자 난양공대(NTU) 전자과 소속인 이선우 교수 연구팀이 미국 코넬대 알로이샤 모나 교수팀과 공동으로, 소금 결정보다 작은 100 마이크로미터(µm) 이하 초소형 무선 뉴럴 임플란트 ‘MOTE(Micro-Scale Opto-Electronic Tetherless Electrode)’를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이 임플란트를 실험용 생쥐 뇌에 이식해 1년간 안정적으로 뇌파를 측정하는 데 성공했다. 뇌 속에서는 눈에 보이지 않는 미세한 전기 신호들이 끊임없이 오가며 우리의 기억, 판단, 감정 등 다양한 정신 활동을 만들어낸다. 이러한 신호를 인체 외부에서 연결선 없이 직접 측정하는 기술은 뇌 연구와 치매·파킨슨병과 같은 신경질환 치료의
미국과 기술패권 경쟁 중인 중국에서 논문 대신 제품이나 설계 등 성과물로 학위를 주는 제도를 통한 첫 공학박사가 나왔다. 25일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 하얼빈공업대학(HIT)은 새로운 기술이나 장비를 개발하면 전통적인 학술 논문을 제출하지 않아도 학위를 수여하는 프로그램을 시범 운영해 최근 이를 통한 첫 박사학위 취득자를 배출했다. 엔지니어로 일하다 2021년 박사과정을 시작한 웨이롄펑은 진공 레이저 용접 공정 개발 및 관련 장비 설계·제조 연구로 지난 9월 구두 심사를 통과해 이 대학에서 실용적 결과물만으로 박사학위를 취득한 첫 사례가 됐다. 하얼빈공대는 중국 공업정보화부 직속으로 국방분야 연구에 집중하는 '7대 국방 대학'(國防七子) 중 하나다. 이 대학은 웨이의 연구성과가 실용성이 있는지 평가하기 위해 여러 업계 전문가를 심사위원으로 초빙했다. SCMP는 "오늘날 중국에서 과학자가 된다는 것은 더 이상 유명 학술지에 논문을 내거나 100쪽짜리 학위논문을 심사받는 것만을 의미하지 않는다"라며 "특히 미래 국가의 기술적 생존이 불안정한 상황에서는 실제 세상의 문제를 해결하고 제대로 작동하는 것을 만들어내는 것이 핵심"이고 지적했다.
지난해 중국계 완성차 브랜드의 글로벌 점유율이 신흥국 및 전기차 시장 공략에 힘입어 20%를 넘었다는 분석이 나왔다. 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)는 25일 이러한 내용을 담은 '중국 자동차 글로벌 진출 동향' 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 중국 완성차 업계는 신흥국을 중심으로 전기차 판매 및 생산 거점을 넓히며 지난해 글로벌 점유율 22.0%를 기록했다. 중국계 브랜드는 거대 내수시장의 60% 이상을 점유하며 성장 기반을 확보했고, 내수 경쟁 심화와 과잉 생산능력 해소를 위해 공격적으로 해외 진출 중이다. 권역별로는 러시아·독립국가연합(CIS), 중남미, 아세안, 중동 등 신흥국에서 높은 성장세를 보였고, 유럽 선진시장에서도 전기차를 중심으로 존재감을 확대하고 있다고 보고서는 전했다. 특히 러시아·CIS는 우크라이나 전쟁 여파로 글로벌 브랜드들이 철수하자 중국계 브랜드들이 이 공백을 메우며 점유율을 높이고 있다. 다만 러시아 정부의 재활용(폐차) 수수료 및 수입 관세 인상, 현지 부품 사용 비율 의무화 등으로 추가 확대는 제한적일 전망이다. 중국계 브랜드는 중남미와 아세안, 중동, 아프리카에서는 현지 조립·생산을 통해 공급 경쟁력을 강화하는 전략
AIDC(자동 식별 및 데이터 캡처) 솔루션 기업 TSC Auto ID Technology(이하 TSC)가 통합 솔루션 제공업체로 성장하겠다는 포부와 함께 핵심 산업 중심의 채널 융합 전략을 추진하겠다고 밝혔다. TSC는 26일 포포인츠 바이 쉐라톤 서울 구로 볼룸에서 국내 파트너사들을 대상으로 TSC 솔루션 데이 세미나를 개최했다. 이번 행사는 TSC가 IoT 솔루션 기업 블루버드를 인수하고 난 뒤 처음으로 여는 공동 세미나로, TSC 본사 임원진을 비롯, 100여 명의 업계 관계자가 참석했다. 과거 바코드만 사용했던 국내 시장은 최근 바코드와 RFID를 혼용하는 형태로 발전하고 있다. 특히 실시간 위치 추적을 위해 RFID를 활용하는 사례가 증가하고 있고, RFID 적용 영역도 과거 제조, 물류, 유통 등 한정된 분야에서 의료, 공공 등 대부분의 산업군으로 확대되고 있다. 이러한 상황에서 김경석 TSC 한국 지사장은 현재 AIDC 산업에서 가장 기회가 큰 분야로 스마트 물류와 이커머스를 꼽았다. 김 지사장은 “온라인 유통 물량 증가에 따라 재고 추적, 품목 단위 추적이 필요해지면서 이커머스와 물류 시장이 매우 커지고 있다”며, “헬스케어 역시 여러 약품과
셀트리온 – 2025년 이익 급증과 신제품 성장 지속 셀트리온은 2025년 연결 매출 4조 1,700억 원(+17.2%), 영업이익 1조 1,350억 원(+130.6%), 영업이익률 27.2%로 고성장세가 본격화될 전망이다. 2024년 4분기 매출 1조 3,373억 원(+25.7%), 영업이익 4,413억 원(+124.7%, 영업이익률 33.0%)이 예상되며 램시마IV·트룩시마·허쥬마 등 기존 제품 안정성과 함께 램시마SC·유플라이마·베그젤마·스테키마 등 고마진 신제품의 확대가 실적을 견인하고 있다. 특히 2025년 매출 비중은 램시마SC 745억 원, 유플라이마 562억 원, 베그젤마 346억 원 등 고성장 제품군 중심으로 재편되고 있다. 이익률 개선도 뚜렷하다. TI 기반 생산수율 향상과 개발비 상각 종료, 셀트리온헬스케어 재고 소진 효과까지 더해지면서 영업이익률은 2024년 13.8%에서 2025년 27.2%로 상승할 전망이다. 2025년 매출총이익은 2조 4,690억 원(59.2%), EBITDA는 1조 4,060억 원(EV/EBITDA 31.5배)로 늘며 현금성자산 역시 1조 5,060억 원 수준까지 증가해 재무 안정성도 강화되는 흐름이다. 신약 파
1. 서론: 열 관리(Thermal Management), 현대 전자산업의 생존을 건 물리적 사투 1.1. '열 장벽(Heat Wall)'과 무어의 법칙의 황혼 반도체 산업이 지난 수십 년간 누려온 무어의 법칙(Moore’s Law)은 이제 물리적 한계라는 거대한 벽에 직면해 있다. 트랜지스터의 선폭이 나노미터(nm) 단위로 축소되면서 누설 전류에 의한 발열은 기하급수적으로 증가했고, 성능 향상을 위해 도입된 3D 적층 기술과 칩렛(Chiplet) 구조는 단위 부피당 발열 밀도(Heat Flux)를 폭발적으로 증가시키는 결과를 낳았다. 현대의 고성능 컴퓨팅(HPC) 프로세서, 인공지능(AI) 가속기를 위한 GPU, 그리고 5G 통신 모듈은 이제 단순한 전자 소자가 아니라, 수백 와트(W)의 열을 뿜어내는 초고밀도 발열원이 되었다. 이러한 환경에서 '열 관리(Thermal Management)'는 더 이상 시스템 설계의 후순위 고려사항이 아니다. 전자 부품 고장의 55% 이상이 열 문제에서 기인한다는 통계는 열 관리가 제품의 성능, 신뢰성, 그리고 수명을 결정짓는 가장 중요한 척도임을 시사한다. 칩 내부에서 발생한 열이 외부로 신속하게 배출되지 못하면 접합부
KAIST는 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 개발한 큐브위성 ‘K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)’가 오는 27일 새벽 전남 고흥 나로우주센터에서 발사되는 누리호 4차 발사체에 탑재돼 우주로 향한다고 밝혔다. 이번 누리호 4차 발사는 한국항공우주연구원(KARI)으로부터 기술 이전을 받은 민간기업 한화에어로스페이스가 처음으로 주관하는 발사다. 주탑재체인 차세대중형위성 3호를 비롯해 산학연이 개발한 12기의 큐브위성이 함께 실리며, K-HERO도 이 중 하나로 탑재된다. K-HERO는 최원호 교수 연구팀이 KARI 주관 ‘2022 큐브위성 경연대회’에서 기초위성 개발팀으로 선정되며 본격 개발이 시작됐다. 기초위성은 비행모델(FM) 제작 전 설계와 핵심 부품이 실제 우주환경에서 정상적으로 작동하는지 검증하기 위한 시험용 위성이다. 가로·세로 10cm, 높이 30cm, 무게 3.9kg의 3U 표준 큐브위성인 K-HERO는 발사체와의 안정성·전기 규격·인터페이스 조건을 모두 충족해 설계됐다. 핵심 임무는 연구팀이 개발한 150W급 초소형 위성용 홀추력기(Hall thruster)가 우주에서 실제로 구동되는지를 직접 확인하는
딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 빠르게 고도화되고 있지만, AI가 내부에서 어떤 기준으로 이미지를 보고 판단하는지는 여전히 명확히 설명하기 어려운 영역으로 남아 있다. 특히 대규모 모델이 ‘고양이 귀’, ‘자동차 바퀴’와 같은 개념을 어떤 방식으로 조합해 결론을 내리는지는 오랫동안 해결해야 할 주요 과제로 제기돼 왔다. KAIST는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 인간이 이해할 수 있도록 AI의 판단 근거를 시각적으로 보여주는 설명가능성(XAI) 분야에서, 모델 내부의 개념 형성 과정을 회로(circuit) 단위로 시각화하는 새로운 XAI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 “AI가 어떻게 생각하는가?”라는 질문에 구조적 접근을 가능하게 한 중요한 진전으로 평가된다. 딥러닝 모델 내부에는 인간의 뇌처럼 뉴런(Neuron)이라는 기본 계산 단위가 존재한다. 뉴런은 귀 모양, 색상, 윤곽선처럼 이미지의 작은 특징을 감지해 다음 단계로 신호를 전달하는 기능을 한다. 반면 ‘회로(circuit)’는 여러 뉴런이 서로 연결돼 하나의 개념을 함께 인식하는 구조로, 예컨대 ‘고양이 귀’를 인식하기 위해 귀 윤곽·삼각형 형태·털 패턴 등을 감지하는 뉴런들이
DGIST는 지능형로봇연구부 안진웅 박사 연구팀이 딥러닝 기반 뇌신호 분석에서 가장 큰 한계로 지적돼 온 ‘레이블 데이터 부족’ 문제를 해결한 새로운 AI 파운데이션 모델을 개발했다고 밝혔다. 이번 기술은 뇌신호를 스스로 학습하도록 설계돼 극도로 적은 양의 레이블만으로도 높은 정확도를 구현할 수 있다는 점에서 큰 관심을 받고 있다. 이번 연구는 안진웅 박사와 정의진 박사후연수연구원이 공동으로 수행했으며, EEG(뇌파)와 fNIRS(기능적 뇌혈류) 신호를 동시에 이해하고 분석할 수 있는 ‘뇌파–기능뇌혈류 멀티모달 파운데이션 모델’을 세계 최초로 구현한 것이 핵심 성과다. 연구팀은 총 918명으로부터 약 1250시간에 달하는 초대형 뇌신호 데이터를 확보해, 레이블 없이 비지도 방식으로 모델을 학습시켰다. 이를 통해 EEG와 fNIRS 각각이 가진 고유한 특성뿐 아니라 두 신호가 공유하는 잠재적 표현까지 동시에 파악할 수 있도록 설계했다. 기존에는 EEG와 fNIRS를 동시에 측정한 데이터 확보가 매우 어려워 멀티모달 AI 개발에 한계가 있었다. 하지만 이번에 개발된 모델은 동시계측 데이터가 없어도 학습이 가능하도록 설계됐으며, 소량의 레이블만으로도 높은 정확도를
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