국내 유일 비전 AI 로봇 솔루션 기업 씨메스가 코스닥 시장에 입성했다. 씨메스는 지난 24일 서울 여의도 증권거래소에서 열린 상장기념식에서 코스닥 시장 거래 개시와 함께 본격적인 상장기업으로서의 출발을 알렸다. 지난 2014년 설립된 씨메스는 지능화된 로봇 자동화 솔루션을 물류, 제조, 2차전지 검사 등 다양한 산업 글로벌 기업들에 제공하고 있다. 이미 쿠팡과 현대기아차, 나이키, 에이피알, LG에너지솔루션 등 국내외 유수 기업들이 씨메스의 자동화 솔루션을 도입해 활용하고 있다. 무엇보다 주목할 부분은 난이도 높은 비정형 공정들도 문제없이 처리한다는 점이다. 씨메스의 자동화 솔루션은 고객사들이 가장 큰 어려움을 겪는 비정형 수작업 공정들에 대한 로봇 자동화 문제들을 해결하며 기술력을 인정받고 성장했다. 씨메스는 이번에 확보한 공모자금을 로봇 및 비전기술 선행개발을 위한 연구개발, 로봇 Cell 개발 및 Test, 3D 스캐너 생산시설 확장을 위한 천안 2공장 증설, 그리고 미국과 유럽을 비롯한 글로벌 시장으로의 진출 및 비즈니스 확대에 사용할 계획이다. 특히 시장수요가 큰 미국시장을 글로벌 시장 확대 교두보로 삼고 시애틀, 시카고 등 공략 지역에 맞춘 차별
25일 코엑스 컨퍼런스룸서 열려…참관객 200여 명 몰려 높은 주목도 ‘실감’ 자동화를 구축하기 위해 필수적인 요소로 그 중요도가 높아지고 있는 ‘머신비전 솔루션’을 주제로 한 컨퍼런스가 지난 25일, 코엑스 컨퍼런스룸에서 큰 관심 속에 진행됐다. 머신비전에 대한 높은 관심을 증명하듯, 200여 명의 참관객이 참여한 가운데 열린 이번 컨퍼런스에서는 단순히 ‘보는 것’을 넘어서 머신비전이 만들어낼 수 있는 다양한 기능과 역할에 대한 인사이트를 확인할 수 있었다. AI 비전, 없어서는 안 될 핵심기술로 부상 첫 번째 발표는 LG전자 생산기술원 임수민 책임이 맡아 LG전자의 AI 비전 기반 디지털 전환(DX) 솔루션을 소개했다. 임수민 책임은 머신비전 기술이 현대 제조업에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 설명하며, 스마트 팩토리와 디지털 제조를 위한 핵심 기술로 자리 잡은 AI 비전 솔루션의 활용 사례를 중심으로 발표를 이어갔다. LG전자는 PRAI-Cam이라는 실시간 이상 감지 솔루션을 개발해 공장 자동화와 품질 개선에 크게 기여하고 있다. 이 솔루션은 AI를 기반으로 카메라를 통해 공정의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하며 진동 및 음향 데이터를 추가로 분석하여
노년층과 장애인 등 상대적 복지사각 지대에 놓인 취약계층을 돕는 기능으로 로보케어의 로봇 모델이 주목받고 있다. 그 중에서도 실벗3.1과 보미 시리즈 등은 이미 병원 등 실제 현장에 도입되어 활약하고 있을 만큼 그 기술력을 충분히 인정받고 있다. 앞으로 노년층과 장애인 등에 대한 복지의 필요성이 시간이 갈수록 더욱 커질 것으로 전망되는 가운데, 지자체들이 로보케어를 향해 연이어 러브콜을 보내고 있어 화제다. 성남시-로보케어, 스마트빌리지 돌봄 로봇 구축·운영 완료 성남시와 로보케어는 최근 성남 스마트빌리지 1차년도 돌봄 로봇 구축 및 운영을 성공적으로 완료했다고 발표했다. 이번 성과는 로보케어의 뛰어난 기술력과 혁신적인 솔루션이 실제 현장에서 어떻게 구현되고 있는지를 잘 보여주는 사례로 더 주목받고 있다. 성남 스마트빌리지 1차년도 사업은 지역 사회의 스마트 기술 도입을 촉진하고 주민들의 삶의 질을 향상시키기 위한 중요한 프로젝트로 로보케어는 이번 사업을 통해 성남시 내 복지관 20여 곳에 인지훈련 로봇 '보미1(Bomi1)' 150여 대와 실버세대 그룹 교육 로봇 '실벗(Silbot)' 9대를 구축했다. 보미1 로봇은 인지훈련에 최적화된 로봇으로 어르신들이
마켓보로 식봄에 CJ프레시웨이·대상·동원홈푸드·현대그린푸드 등 고객사로 합류 스타트업 중심으로 형성돼 온 식자재 온라인 유통 시장에 대기업들이 너도나도 뛰어들고 있는 것으로 나타났다. 오프라인 거래를 고수해 왔던 식자재 유통 대기업들이 직접 온라인 유통망을 구축하는 대신 이미 활발하게 돌아가고 있는 스타트업 플랫폼을 적극 활용하는 것이다. 엔터프라이즈 푸드테크 기업 마켓보로(대표 임사성)는 자사의 식자재 오픈마켓 식봄에 CJ프레시웨이를 비롯해 대상주식회사, 동원홈푸드, 현대그린푸드 등 식자재 유통 대기업들이 입점해 있다고 밝혔다. 대기업 고객군의 대표주자는 CJ프레시웨이다. CJ프레시웨이는 자사 온라인 플랫폼을 만드는 대신 지난 2022년 6월 마켓보로의 식봄에 입점했다. 매출은 기대 이상으로 급성장했다. 지난 9월 식봄 내 CJ프레시웨이의 매출액은 1년 9개월 전인 2023년 1월과 비교해 무려 42배에 이르는 성장세를 보였다. CJ프레시웨이의 성공 사례가 알려지면서 지난해 10월엔 대상주식회사가, 올해 2월엔 동원홈푸드, 6월엔 현대그린푸드가 식봄에 새 고객사로 합류했다. 이들의 매출 역시 우상향하고 있는 상황이다. 대상주식회사의 경우 입점 후 석 달 동
글로벌 물류시장의 공룡으로 자리매김하고 있는 아마존이 AI 기술을 더한 한 차원 높은 물류 솔루션을 공개하며 또다시 주목받고 있다. 아마존은 현지시각으로 10일, 오는 2025년 초까지 비전 시스템을 지원하는 패키지 검색 기능을 갖춘 전기배송 밴 1000대를 배치할 예정이라고 밝혔다. 일반적으로 배송용 밴 뒷좌석에서 단 하나의 상품을 찾아 배송한다고 가정했을 때는 그리 오랜 시간이 소요되지 않는다고 볼 수도 있다. 매일 100명 이상의 고객에게 서로 다른 상품을 찾아 배달하는 경우에는 그 시간이 기하급수적으로 늘어나는 것이 현실이다. 실제 미국의 한 리서치 업체에서 올해 초 조사한 결과에 따르면, 배송을 담당하는 기사들에게 가장 큰 스트레스를 주는 업무로 밴에서 상품을 찾아 나르는 것이 꼽히기도 했다. 이번에 아마존이 배치할 예정인 전기배송 밴에 탑재된 새로운 AI 기반 솔루션 비전 지원 패키지 검색(VAPR) 시스템은 많은 것을 바꿔놓을 것으로 기대를 모은다. 이 솔루션을 통해 배송 기사는 더 이상 경유지에서 패키지를 정리하거나 라벨을 읽거나 고객의 이름이나 주소와 같은 정보를 수동으로 확인하는 등 추가적인 업무에 시간을 할애할 필요가 없다. 밴 속에 쌓인
전 세계적으로 AI 기술의 발전이 가속화하면서, AI 인프라에 대한 투자가 급증하고 있다. 이러한 투자 증가는 AI가 제공하는 경제적 가치와 효율성 향상 가능성에 대한 기대감 때문이다. 또한, 실제로 운영 효율성을 개선하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 잠재력을 증명하고 있다. 오늘날 주요 국가와 기업은 AI 인프라 확충에 초점을 맞추고 천문학적인 규모의 투자를 추진하고 있다. 이들은 AI 경쟁력이 지속적인 인프라 투자에 의해 좌우될 것이라고 판단한다. AI 인프라의 중요성 빠른 속도로 발전하는 AI의 배경에는 인프라가 있다. 이에 국가와 기업의 막강한 AI 인프라 투자가 전 세계적으로 확대되고 있다. 이들은 AI가 장기적으로 막대한 경제적 이익과 국가 경쟁력 강화에 기여할 것이라고 기대한다. 맥킨지의 조사에 따르면, AI는 매년 최대 4.4조 달러의 이익에 기여하는 잠재력이 있으며, 금융, 딥테크 바이오 등의 분야에서 대폭 적용될 것이라고 내다봤다. AI 도입은 투자 수익률을 넘어 시장에서의 경쟁 우위 확보에도 필요하다. 맥킨지는 AI를 조기에 도입한 기업이 2030년까지 현금 흐름을 두 배로 늘릴 것이라고 밝혔다. 주목해야 할 부분은 AI 기술이 점차
AI 기술이 눈부신 발전을 이루는 가운데, AI PC는 단순한 개념이 아닌 현실이 됐다. AI는 일반 사용자를 넘어 기업, 국가 차원에서 상용화한 형태로 진화했다. 이제는 개인용 컴퓨터도 예외가 아니다. AI가 결합된 노트북과 데스크톱은 사용자 경험을 극적으로 개선하고 있다. 이미 보급되기 시작한 AI PC는 앞으로도 성장할 가능성이 높아 보인다. 이에 PC 생태계에 있는 기업들은 AI PC 완성도를 높이기 위해 이 시장에 뛰어들고 있다. 확대되는 AI PC, 시장 주류되나 AI PC는 데이터 분석, 자동화 기능, 실시간 음성 및 이미지 처리를 가능하게 하는 컴퓨터를 일컫는다. 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 다양한 AI 기능을 지원한다. 한 예로, AI 통합 프로세서는 사용자의 작업 스타일을 학습해 자동으로 작업 환경을 최적화한다. 또한, 복잡한 데이터를 신속하게 분석해 비즈니스 인사이트를 제공하고, 음성 명령이나 시각적 입력으로 사용자와의 상호작용을 간소화하기도 한다. 이러한 기능은 일반 사용자뿐 아니라 개발자, 데이터 사이언티스트, 디자이너 등 전문가 영역에서도 도움이 될 만한 수준으로 발전하고 있다.
HBM(High Bandwidth Memory) 기술력이 고도화함에 따라, HBM 시장의 지형도가 변화하고 있다. 최근 HBM 상용화 과정을 살펴보면, HBM 5세대인 HBM3에서 HBM3E 8단 그리고 HBM3E 12단까지 도달했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스를 선두로 삼성전자와 마이크론 테크놀로지(이하 마이크론) 등 기존 메모리 반도체 기업들의 삼파전 양상으로 굳어지고 있다. HBM 시장 확대가 예상되는 가운데, 이들의 주도권 싸움은 더욱 치열해질 것으로 보인다. HBM 시장이 확대될 수밖에 없는 이유 HBM은 최신 AI 알고리즘과 머신러닝 작업에서 데이터 전송 속도와 처리 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. HBM은 기존 D램 메모리와 비교할 때 현저하게 높은 대역폭을 제공하며, AI 모델 학습과 추론에 필수적인 고속 데이터 처리를 수행한다. 특히 AI 칩에 사용되는 그래픽처리장치(GPU)에 대거 탑재되면서, HBM은 상한가를 누리고 있다. 또한, 일반 D램에 비해 가격이 약 4배가량 높은 고부가 제품이이기에, 메모리 반도체 기업의 차세대 먹거리로 낙점됐다. 욜그룹의 조사에 따르면, 세계 HBM 시장 규모는 올해 141억 달러(약 19조
동연S&T는 최근 급변하는 산업 환경 속에서 물류 운영의 혁신을 목표로 통합 관제 시스템(TMS)을 제공하며 제조업계의 디지털 전환(DX)과 ESG 경영을 실천하는 모범 사례로 주목받고 있다. 윤희성 동연S&T 상무는 “동연S&T의 TMS는 단순한 물류 관리 시스템을 넘어, AI 기반 예지보전, ESG 관점에서의 전력 관리, IoT 기반 실시간 모니터링 등 다양한 혁신 요소를 포함하고 있다”며, 시스템의 차별성을 강조했다. 이 글에서는 동연S&T의 TMS와 이를 통해 달성한 성과 및 미래 비전, 그리고 중소·중견 제조업체들에 미치는 영향을 다루고자 한다. 동연S&T의 운송 관리 시스템(TMS)은 기존의 운송 관리 시스템과는 차별화된 통합 관제 시스템을 목표로 하고 있다. 단순한 운송 차량의 배차 및 추적을 넘어, 공장 내 물류 차량의 실시간 관리와 자동화, AI 기반 예지보전 체계까지 도입하여 기업의 요구에 맞춘 종합적인 솔루션을 제공한다. 특히 중소 제조업체들이 겪는 문제들을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 이 시스템은 다양한 공정 설비의 니즈를 충족시키고 있으며, 설비의 실시간 모니터링, 디지털 트윈, ESG 관점에서의 전
최근 물류센터의 운영은 자동화 기술 도입으로 급격한 변화를 맞이하고 있다. 트위니의 김재성 본부장은 “물류센터의 규모가 커지고 복잡해지면서 숙련된 인력의 부족과 생산성 저하 문제가 심각해지고 있다”고 지적하며, 자율주행 로봇이 이 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 대안임을 강조했다. 실제로 물류센터가 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 피킹 작업에 더 많은 시간이 걸리고, 주문 변동성에 대응하기 어려운 것이 현실이다. 트위니의 자율주행 로봇은 이 같은 문제를 해결하기 위해 등장했다. 김 본부장은 “트위니의 나르고 오더피킹은 작업자의 이동을 대신해 물품을 찾고, 피킹 작업을 지원하여 물류센터의 생산성을 극대화한다”며, 기존 물류센터에 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 이 글에서는 트위니가 제안하는 자율주행 로봇을 활용한 물류센터 자동화 솔루션에 대해 살펴보고, 이를 통한 기대 효과에 대해 알아본다. 최근 물류센터 운영은 급격한 변화를 맞이하고 있다. 그중에서도 가장 큰 변화는 자동화 기술의 도입이다. 물류센터는 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 운영 과정에서 많은 노동력을 필요로 한다. 그러나 숙련된 인력을 구하는 것은 갈수록 어려워지고 있으며, 이로 인해 생산
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서
물류산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술들이 접목되며 급격한 변화를 겪고 있다. 특히 스마트 물류센터와 차세대 물류창고실행시스템(WES)의 도입은 물류의 효율성과 유연성을 극대화하고 있다. 전통적인 물류 방식에서 벗어나 다양한 채널을 통해 빠르고 효과적인 유통 생태계를 구축하는 것이 가능해진 것이다. 이러한 변화 속에서 WES 솔루션 업체인 니어솔루션은 AI 기반 WES 플랫폼인 '‘니어솔로몬(Nearsolomon)’을 제공하며 물류 지능화를 선도하고 있다. 제조 영역에서 스마트 팩토리가 혁신을 제시했다면, 물류에서는 스마트 물류센터 및 스마트 물류터미널이 물류 시스템 개혁에 새로운 시각을 제공하고 있다. 스마트 물류센터는 모든 것을 연결하고 설비 및 인프라를 최적화하는 과정을 통해 효율성을 극대화한다는 점에서 스마트 팩토리와 같은 맥락에 있다. 이러한 스마트 물류센터는 능동적이고 지능화된 물류 시스템으로, 유연성과 민첩성이 확보된 환경에서 물류 인프라가 가동되는 차세대 물류의 기반이다. 기존 물류센터는 설계 시 모든 요소를 확정한 상태에서 운영되었다. 이는 물류센터 운영 중 발생하는 변수나 변동성에 취약할 수밖에 없는 구조였다. 장비 및 시스템과 소프트웨어가
반도체 산업은 끊임없는 기술 혁신과 변화의 중심에 있다. 반도체에 대한 가치가 점차 높아짐에 따라, 고도의 반도체 기술력이 곧 국가의 경쟁력으로 대변되는 시대다. 이에 기업들은 기술 리더십을 갖추기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 상황 속에서 최근 두 기업의 엇갈린 행보가 반도체 시장에서 주목받고 있다. 그 주인공은 바로 엔비디아와 인텔이다. 지속적인 연구 개발로 누구도 넘볼 수 없는 기술력을 갖춘 엔비디아와 시장 변화에 능동적으로 대처하지 못해 어려움을 겪는 인텔. 두 기업은 각기 주어진 도전과제와 기회를 어떻게 활용할 것인지에 대해 주목해 보고자 한다. GPU 기술력, 두 기업의 차이를 가르다 엔비디아는 AI 반도체 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 시장을 선도하고 있다. 특히 GPU를 통해 AI 개발에 있어 압도적인 경쟁력을 발휘하고 있다. 엔비디아의 GPU는 복잡한 데이터를 빠르게 처리하고, 정교한 알고리즘을 실행하는 능력 덕분에 AI 연구 및 상업적 응용 분야에서 폭발적인 수요를 창출했다. 엔비디아가 공개한 보고에 따르면, 엔비디아는 지난해 376만 개의 데이터 센터 GPU를 생산해냄으로써 세계 시장에서 98% 이상의 압도적인 점유율을 기록
‘2024 K-정보통신위크 인 부산(2024 K-ICT WEEK in BUSAN)’이 지난 9월 10일부터 12일까지 벡스코 제2전시장에서 성황리에 열렸다. K-정보통신위크 인 부산은 ‘인공지능 코리아’와 ‘정보통신 엑스포 부산’, ‘클라우드 엑스포 코리아’ 등 세 개 행사를 통합해 각 분야마다 다양한 서비스를 전시했다. 이 글에서는 전시회에 참가한 기업들이 선보인 특색 있는 서비스를 살펴보고 어떻게 응용되는지에 대해 다뤄봤다. 전 산업 분야에서 높아진 신기술 수요 AI와 클라우드를 포함한 다양한 ICT 기술이 모든 산업 분야에 적용되고 있다. 신기술이 도입되는 가장 큰 이유는 효율성 증가다. AI와 자동화 기술로 기업은 반복적이거나 복잡한 작업을 자동화해 효율성을 높이고, 인간의 실수를 줄인다. 클라우드 서비스는 데이터 저장과 접근을 용이하게 해 장소에 구애받지 않고 빠르게 정보를 활용하게 만든다. 신기술 도입으로 인한 비용 절감도 주 목적이 된다. 한 예로, 클라우드 컴퓨팅은 기업이 자체 서버를 구축하고 유지하는 데 드는 비용을 줄인다. AI를 활용한 자동화는 인건비를 절감하는 핵심요소다. 이뿐 아니라 시장 변화에 빠르게 반응할 수 있는 유연성도 제공한다
AI의 발전 속도가 점차 가속화하고 있다. 오픈AI의 GPT-4o와 같은 모델의 출시는 빠르게 진보하는 AI 기술의 대표적인 예다. 자연어 처리와 문맥 이해 능력이 전작인 GPT-3보다 대폭 향상된 바 있다. 이처럼 AI 기술이 계속해서 진화함에 따라, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성이 확장되고 있다. 다만 이로 인한 사회적, 윤리적 문제도 동시에 대두되는 추세다. AI라는 거대한 기술이 가진 영향력을 고려했을 때 적절한 규제와 가이드라인이 필요할 것으로 보인다. AI가 야기하는 문제점은 무엇? AI 시대가 도래하면서, 기술에 대한 기대감과 동시에 우려도 함께 증가하고 있다. AI가 낳는 몇 가지 문제 가운데, 대표적으로는 개인정보 및 데이터 보안이 있다. AI 기술의 발전은 데이터 수집과 분석 능력을 향상시켰다. 한 예로, 구글과 메타 등 빅테크들은 사용자 행동 데이터를 기반으로 개인화한 광고를 제공해 왔다. 이러한 데이터 수집이 사용자의 명시적 동의 없이 이뤄지기도 하며, 데이터 보호에 관한 법적 기준이 충분히 마련되지 않은 상태에서 개인 정보가 유출될 위험도 존재한다. AI로 인해 발생하는 문제에 대한 책임 소재도 불확실하다. 지난 2018년, 테슬
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