탄소중립을 향한 글로벌 해운 산업의 레드라인은 2030년을 가리키고 있다. 실제로 국제해사기구(IMO)가 지난 2008년 대비 탄소 강도를 40% 이상 줄이겠다는 중기 목표를 세우면서 산업 내 로드맵을 선포한 바 있다. 이는 지금까지 선박 한 척이 내뿜는 배출량만 보는 시대에서, 화물 톤과 항해 거리당 탄소 배출량을 집계하는 ‘탄소집약도지표(CII)’까지 따져 묻는 국면으로 전환된 모양새다. 이러한 양상은 액화천연가스(LNG)·메탄올 등으로 선박의 연료를 바꾸는 것만으로는 부족하다는 우려의 목소리가 나온다. 이는 주 엔진과 보조 엔진, 추진 계통뿐 아니라 공조·펌프·팬·보일러·냉동설비까지. 선박 곳곳에서 전기·열유체가 어떻게 흐르는지 전력·유량 데이터를 통해 정밀하게 드러내야 하는 시대로 돌입했다는 것을 볼 수 있다. 이 과정에서 어떤 장비가 언제 과도하게 가동되고, 어떤 운항 패턴에서 불필요한 소모가 발생하는지 데이터로 도출하는 것이 중요하다. 그렇지 않으면 CII·현존선박에너지효율지수(EEXI) 등 선박 규제 지수 개선할 수 있는 지점 자체를 찾기 어렵다. 연료비와 탄소비용이 동시에 급증하는 상황에서, ‘에너지를 얼마나 쓰느냐’보다는 “어디서 왜 그렇게
“프레임을 넘어서, 관객을 주체로 이끄는 무대” 영화 연출을 전공한 박 억 대표는 오랫동안 프레임 안에서 세계를 구성해 왔다. 영화는 관객의 시선을 스크린 속 특정 지점으로 고정시키고 화면 속 질서를 감독 의도대로 설계하도록 요구한다. 이는 영화라는 매체가 가진 본질적 강점이자 동시에 그가 언젠가부터 벗어나고 싶다고 느낀 구조이기도 했다. 팬데믹으로 영화계의 숨이 가빠지고 투자와 배급의 흐름이 거칠게 막혀 있을 때, 그는 이 매체가 지닌 구조적 속성을 다시 바라보게 됐다. “이 방식으로는 지금 내가 하고 싶은 이야기를 빠르게 내놓기 어렵다는 생각이 들었어요. 또 관객의 경험 방식이 이미 완전히 달라지고 있었죠.” VR과 인터랙션 기반의 공연을 처음 접했을 때 그는 그동안 통제 중심의 세계에서 벗어나고 싶다는 욕구가 분명히 존재했음을 깨달았다. 박 대표가 말한 가장 큰 변화는 바로 ‘프레임을 걷어내는 경험’이었다. 영화는 관객이 어디를 보고 무엇을 느껴야 하는지를 철저하게 규정하지만 VR과 인터랙션 퍼포먼스는 관객에게 훨씬 넓은 자유를 제공한다. 관객이 직접 세계 안으로 들어와 움직이고, 무엇을 가져갈지 스스로 선택한다. 그는 이 지점을 ‘관객이 스스로 의미를
물류창고 현장을 채우는 것은 보통 컨베이어·파렛트 등으로 보이기 쉽다. 하지만 실제로 물류를 움직이는 것은 상자 옆에 붙은 각 라벨이다. 바코드, QR 코드, RFID(Radio Frequency Identification) 태그 등 라벨에 찍힌 정보가 입·출고, 집품(Picking), 배송까지 전 과정을 이끈다. 코로나19(COVID-19) 팬데믹 이후 전자상거래와 물류의 최종 구간을 뜻하는 ‘라스트 마일(Last Mile)’ 시장이 폭발하면서, 이러한 ‘자동 식별 및 데이터 캡처(Automatic Identification & Data Capture 이하 AIDC)’ 장비가 주목받고 있다. 이들 기술 방법론은 ‘그늘 속 인프라’가 아니라 공급망의 성능을 가르는 변수로 떠오르고 있다. 문제는 장비만으론 해답이 안 된다는 데 있다. 프린터, 모바일 컴퓨터, 스캐너, 클라우드 등 핵심 인프라가 각각 다른 브랜드와 파트너를 통해 들여오다 보니, 현장에선 장애가 발생할 때마다 대응하는 데 많은 시간을 할애한다. 글로벌 AIDC 시장이 일찌감치 ‘토털 솔루션’을 내세운 이유도 여기에 있다. 단말, 인프라, 소프트웨어를 한 덩어리로 가져가겠다는 전략이다. 하지
지금 국내 물류 시장은 높은 수준의 인프라와 역동적인 리테일·이커머스 산업을 가졌다고 평가받는다. 일각에서는 그럼에도 로봇 기반 물류 자동화 시스템(ASRS)이 뜨거운 감자가 된 지 5년이 채 안 된 ‘파이어니어링(Pioneering)’에 머물러 있다고 지적한다. 실제로 각 현장에서는 여전히 수작업과 낮은 공간 효율의 딜레마를 안고 있다. 이 가운데 글로벌 업계는 물류창고 자동화의 근본적인 패러다임을 바꾸는 솔루션을 제시하는 양상이다. 이들 기업은 로봇 기술을 통해 물류 공간을 평면이 아닌 3차원(3D)으로 재정의한다. 또한 기존에 고질적인 병목 현상과 높은 운영 비용의 문제를 해결하겠다고 의지를 다지는 중이다. 프랑스 소재 창고 자동화 솔루션 업체 엑소텍의 류 타테와키(Ryu Tatewaki) 아시아태평양 지역 대표는 “미국·유럽 등에서는 자동화 전환이 많이 이뤄져 이미 상용화 단계”라며 타 지역과 한국 시장과의 자동화 수준 격차를 진단했다. 그러면서 “한국은 기존 대비 자동화 설비가 많은 현장에 도입됐지만, 로봇 기반의 자동화 기술 도입은 상대적으로 더디게 이어지고 있다”고 덧붙였다. 류 대표는 현시점이 중요한 골든타임이라고 강조하며, "로봇 자동화 도입
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
데이터 홍수 시대, 제조 혁신의 나침반은 '정밀 데이터' 최근 다양한 격변에 접어든 글로벌 제조업은 전례 없는 디지털 전환(DX) 및 인공지능 전환(AX)의 풍파 속에 있다. 세계경제포럼(WEF) 등 주요 기관들은 제조업이 효율성·품질·지속가능성(Sustainability)의 세 가지 목표를 동시에 달성해야 하는 절체절명의 과제에 직면했다고 분석한다. 특히 글로벌 산업조사기관 포레스터(Forrester)와 글로벌 정밀 측정 및 자율제조(Autonomous Manufacturing) 기술 업체 헥사곤(Hexagon)이 공동으로 진행한 '2025 첨단 제조 보고서'에 이 같은 내용이 담겨있다. 여기에 따르면, 현재 전 세계 제조업 리더의 71%가 조직 혁신을 위한 핵심 중 하나로, 가상 환경 기술인 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 꼽을 정도로 이러한 차세대 기술이 미래 성장의 필수 요소로 자리 잡았다. 그러나 같은 보고서는 현실을 명확하게 제시한다. 디지털 트윈 도입 프로젝트의 90% 이상이 불충분한 데이터 수집 문제로 어려움을 겪는다는 것이다. 이 '데이터 장벽'을 극복해야만 진정한 혁신이 가능하다는 분석으로 풀이된다. 이처럼 많은 기업이 데이터 활
광학렌즈 전문기업 시원광기술은 2000년 창립 이래 정밀 광학 기술을 기반으로 국내 머신비전 산업 발전을 이끌어왔다. 2004년부터 본격적으로 머신비전용 렌즈 개발에 뛰어든 시원광기술은 고객 맞춤형 고해상도 렌즈 설계로 산업 현장의 요구에 빠르게 대응하며 차별화된 경쟁력을 확보했다. 특히 AOI(Automated Optical Inspection) 장비에 필수적인 82mm 대면적 렌즈 기술을 통해 차세대 반도체·디스플레이 검사 시장의 새로운 기준을 제시하고 있다. 시원광기술이 걸어온 길과 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 김일목 시원광기술 대표를 만나 이야기를 나눴다. 국산 광학렌즈 기반으로 머신비전 산업 성장에 기여 Q. 시원광기술의 주요 연혁과 사업 영역에 대해 소개 부탁드립니다. A. 시원광기술은 2000년에 광학렌즈 설계 및 제조를 사업 목적으로 창업했습니다. 초기에는 국내 시장의 렌즈 수요에 대응하는 데 집중했고, 2004년부터는 머신비전 분야로 사업을 확장했습니다. 그동안 다양한 머신비전 장비 제조 기업에 렌즈를 공급해왔으며 현재는 고배율·고해상도 렌즈를 중심으로 한 정밀 광학 솔루션을 개발하고 있습니다. Q. 핵심 기술 또는 주력 제품에 대해 설명
공급 과잉·성장 정체의 늪에서 바코드 산업을 구할 해법은 “고객 중심 시스템 전환’과 ‘산업 간 콜라보’” 창립 30주년을 맞은 티비에스(TBS)는 한국 자동인식 산업의 성장과 함께한 기업이다. 바코드 시장이 태동하던 시절, 윤영수 대표는 대한통운과 함께 국내 최초 홈쇼핑 익일배송 시스템을 실현하며 물류 혁신의 기틀을 마련했고, 오직 바코드 한 분야에 집중해 ‘원스톱 바코드 솔루션’ 기업으로 자리매김했다. 스캐너 시장 확장 기회를 의리로 포기했던 아쉬움도 있었지만, 그는 협업과 융합을 통해 새로운 도약을 준비 중이다. “앞으로는 시스템 중심의 서비스로 고객 니즈를 해석하고, 산업 간 콜라보를 통해 새로운 패러다임을 열어야 한다”는 윤영수 대표의 말처럼, TBS는 역시 차세대 자동인식 생태계의 주역이 되기 위한 다음 30년을 시작하고 있다. Q1. 티비에스(TBS) 30주년을 축하합니다. 창립 초기부터 지금까지 수많은 도전과 성취가 있었을 텐데, 대표님 개인적으로 가장 뿌듯하거나 전환점이 된 순간은 언제였습니까? A. TBS의 30년을 되돌아보면 수많은 도전이 있었지만, 가장 뿌듯했던 순간은 2007년 대한통운과 함께 홈쇼핑 익일배송 시스템을 성공적으로 구축했
최근 산업계는 머신러닝(Machine Learning)과 생성형 AI(Generative AI)를 접목한 초연결 자동화 생태계를 구축하는 데 전력을 다하고 있다. 이러한 혁신 흐름의 중심에는 정교하고 유연한 작업을 수행하는 협동 로봇(코봇)이 있다. 이들은 이미 제조·물류·의료 등 다양한 분야에서 인간의 작업 효율을 극대화하는 핵심 파트너로 자리 잡고 있다. 하지만 로봇 기술이 진화하고 있음에도, 기존 로봇 팔(Robot Arm)은 여전히 한정된 팔 길이(Reach)라는 고질적인 공간적 제약에 갇혀 있다. 이 한계는 로봇이 복잡하고 역동적인 작업 환경에 완벽하게 적응하고, 완전한 현장 자동화를 실현하는 데 치명적인 걸림돌로 작용한다는 분석이다. 시장조사기관 글로벌 인더스트리 애널리스트(Global Industry Analysts)의 보고서에 따르면, 로봇 시장은 가속화되는 성장을 보이지만, 이 같은 물리적 한계는 여전히 주요 해결 과제로 남아 있다. 따라서 로봇의 움직임을 확장하고, 이들을 다양한 환경에 맞춰 자유롭게 조절하는 혁신적인 솔루션의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 코봇의 ‘7번째 축’, 초연결 자동화 혁신의 新 지평...리프트·실린더 기술
로봇, ‘움직이는 지능’으로 산업 판 흔드는 중 그동안 로봇은 정해진 위치에 갇힌 채 맹목적으로 팔(Arm)을 흔들었다. 거대하고 무거운 몸으로 오직 한 가지 작업만을 반복하며 생산성을 책임지는 '고정된 노동자'였다. 하지만 이제 로봇은 더 이상 제자리에 머무르지 않는다. 공장 바닥을 자유롭게 누비고, 사람처럼 스스로 판단하며, 환경에 적응하는 '지능형 파트너'로 진화하고 있다. 이 거대한 패러다임 전환의 중심에는 바로 '모바일 매니퓰레이터(Mobile Manipulator)'라는 혁신적인 폼팩터가 있다. 이는 정밀한 작업을 수행하는 협동 로봇(코봇)과 자율적으로 이동하는 자율주행로봇(AMR)이 결합된, 그야말로 '움직이는 지능'이다. 과거에는 생산 라인 전체를 갈아엎어야만 가능했던 혁신이 이제는 로봇 한 대의 도입만으로 완성되는 것이다. 로봇은 더 이상 정해진 경로를 따라 부품을 옮기는 단순한 운송 수단에서 벗어날 것으로 예측된다. 스스로 최적의 동선을 파악하고, 돌발 상황에 대응하며, 작업 위치를 유연하게 재배치하는 자율형 비즈니스 자산으로 진화하는 것이다. 이는 제조업 현장의 고질적인 비효율성을 근본적으로 해결하고, 로봇이 곧 기업의 핵심 경쟁력이 되는
‘움직이는 지능’을 넘어 ‘느끼는 육체’로 진화 앞둔 로봇 전 세계가 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 경쟁에 불이 붙었다. 엔비디아(NVIDIA)·테스라(Tesla)·오픈AI(OpenAI) 등 빅테크 기업들이 주도하는 이 전쟁은 수조 원의 자금이 투입되며 로봇의 두뇌를 상상 이상의 속도로 발전시켰다. 이 시점에서의 로봇은 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자연어 처리(Natural Language Processing), 강화 학습(Reinforcement Learning), 온디바이스 AI(On-Device AI) 등 차세대 기술과 융합돼 고도화를 예고하고 있다. 이 같은 기술은 등에 업은 차세대 로봇은 인간의 언어를 이해하고 세상을 인식하는 수준에 이를 것으로 전망된다. 하지만 이들에게는 여전히 풀지 못한 숙제가 남아 있었다. 바로 현실 세계와의 소통, 즉 '상호작용(Interaction)'이다. 기존 로봇들은 충돌 회피에 집중했고, 뻣뻣한 관절과 둔탁한 움직임은 인간의 섬세한 접촉와 힘을 감지하지 못하는 한계를 보였다. ‘알아보는’ 눈은 가졌지만, ‘느끼는’ 손이 없었던 것이다. 깨지기 쉬운 날달걀을 쥐거나, 100그램힘(gf)의
생성형 AI와 영화의 만남, 서태규 감독을 만나다 생성형 AI는 빠른 속도로 우리 일상에 녹아들고 있다. AI 태동기만 해도 전문가와 대중 모두 창작만큼은 AI가 가장 늦게 침투할 영역이라 예상했다. 창작은 ‘창의성’을 기반으로 한 인간 고유의 영역이라는 믿음 때문이었다. 그러나 현실은 달랐다. AI 기술이 가파르게 발전하면서 생성형 AI는 글과 그림, 음악과 영상 등 장르를 가리지 않고 본격적으로 전 영역을 파고들었다. 이제 사람들은 AI와 함께 글을 쓰거나 AI로 생성된 이미지를 자신의 SNS에 올린다. AI가 작곡해 준 플레이리스트를 들으면서 휴식을 취하고, 유튜브와 각종 숏폼 플랫폼에서 영상화된 AI 콘텐츠를 즐기면서 시간을 보낸다. AI라는 새로운 도구의 등장과 함께 창작자들 역시 이 도구 사용법을 두고 고민에 빠졌다. 특히 ‘영화’는 예술 장르 중에서도 흔히 ‘종합 예술’로 꼽히며 다양한 예술적 요소를 아우르면서 동시에 촬영·연출·편집 등 전문적인 기술 역량이 요구된다. 홀로 하는 작업이 아닌 팀 작업으로 이루어지기 때문에 그 사이에 존재하는 기술적 역량을 조율하는 것 또한 중요한 과제다. 이러한 변화에 빠르게 적응하며 영역을 넓혀가고 있는 인물이
셀렉트스타 김세엽 대표 인터뷰 항해 중인 선박이 바다 위에서 길을 찾을 때 별과 나침반이 필요하듯, 기업은 신뢰할 수 있는 데이터와 검증된 기술력이 있어야 올바른 로드맵을 그릴 수 있다. 셀렉트스타는 바로 그 역할을 자처한다. 데이터를 모으는 데 그치지 않고, AI가 실제 환경에서 제대로 작동하는지를 평가하며, 글로벌 시장에 통용되는 언어와 데이터까지 확보한다. 금융권을 비롯한 주요 산업군에서 신뢰성 평가 솔루션을 도입해 성과를 쌓고, SK텔레콤 주도의 컨소시엄에 참여하며 산업 전반에서 존재감을 키우는 그들의 모습은 차세대 AI 파트너임을 여실히 증명했다. AI 검증과 데이터, 멀티모달 시대 준비하다 국내 생성형 AI 산업의 본격적인 성장세와 함께, 기술과 신뢰성, 데이터 품질이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠올랐다. 이에 셀렉트스타는 독자 AI 파운데이션 모델 사업, AI 신뢰성 검증, 글로벌 데이터 사업 확대 등을 핵심 축을 중심으로 빠르게 입지를 확장하고 있다. 특히 주요 금융권을 대상으로 진행한 AI 신뢰성 평가 솔루션 ‘다투모 이밸(DATUMO Eval)’은 시장의 주목을 받으며 본격적인 실적 성장의 기반이 되고 있다. 셀렉트스타는 데이터 수집 기업을 넘
2025년, 한일 양국은 수교 60주년이라는 역사적 이정표를 맞았다. 지난 1965년 기본 관계 조약 체결 이후 양국은 경제·문화 등 다방면에서 긴밀한 협력 관계를 구축해 왔다. 통계청 자료에 따르면, 지난해 기준 우리나라 글로벌 제조업 경쟁력은 12위, 일본은 4위권으로 평가된다. 전통적 제조 강국인 일본은 ‘소재·부품·장비(소부장)’을 중심으로 한 산업 생태계와 숙련된 기술력을 자랑한다. 반면, 우리나라는 혁신 기술과 신속한 시장 대응력을 앞세워 ‘K-테크’라는 새로운 브랜드를 만들어냈다. 그러던 최근 두 나라 모두 저마다의 한계에 직면했다. 한국은 내수 시장의 한계를 극복하고 더 큰 글로벌 무대로 나아가야 할 숙제를 떠안게 됐고, 일본은 고령화로 인한 인력난과 경직된 기업 문화라는 구조적 문제를 지속 지적받고 있다. 이 가운데 미국발 보호무역주의, 특히 트럼프 행정부의 관세 정책은 두 나라 모두에게 새로운 위기이자 기회로 다가왔다. 관세 장벽이 높아지면서 일본 기업들은 기존의 고가 정책을 재검토해야 했다. 이는 곧 가격 경쟁력과 기술력을 동시에 갖춘 대한민국의 제조 기술을 새로운 대안으로 인식하는 계기가 됐다. 여기에 더해, 미국·중국 간 기술 패권 경
대한민국 대표 물류 전시회 중 하나로 자리잡고 있는 SCM FAIR 2025가 오는 10일부터 12일까지, 일산 킨텍스 제 1전시장에서 개최된다. 제조와 유통, 물류 전반에 걸친 공급망의 디지털 전환이 가속화되는 가운데 SCM FAIR는 스마트팩토리, 스마트물류, AI·데이터 기반 SCM 전략 등 다양한 분야를 아우르며 산업 전반의 연결성과 효율성을 높이는 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 올해 SCM FAIR 2025를 앞두고 첨단은 대학생 물류 동아리 Learners와 함께 이번 전시회에 참가하는 주인공들을 미리 만나보는 기획을 진행한 바 있다. 그리고, 그 시리즈의 마지막은 바로 이들, Learners가 주인공이다. 물류가 좋아서, 물류가 궁금해서 모인 대학생 동아리인 Learners의 이명규, 김유성, 권윤지 학생을 만나 물류를 바라보는 그들의 이야기를 직접 들어봤다. 희소성 있는 물류 동아리, 그래서 Learners는 특별하다 Q. Learners는 어떤 동아리인지 소개를 부탁드립니다. A. 이명규(이하 이) : Learners는 물류에 대해 관심을 가지고 있는 대학생들이 연합하여 구성된 동아리입니다. 물류를 주제로 한 동아리는 사실 쉽게 찾아보기 힘든
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UPDATE: 2025년 12월 05일 16시 55분
