AI 기반 선박 자율운항 솔루션 기업 씨드로닉스가 세계 1위 케미컬 탱커 선사 스톨트 탱커스, 글로벌 항해·통신 시스템 통합 기업 라디오 홀란드와 협력해 선박과 항만을 인공지능으로 연결하는 Port-to-Port AI Platform 구현 프로젝트를 공개했다. 씨드로닉스는 이번 협업을 통해 유럽 해상과 항만 환경에서 AI 기반 자율운항 기술의 실증을 완료하며 유럽 시장 진출을 본격화한다고 2일 밝혔다. 이번 프로젝트는 씨드로닉스의 해양 상황 인식과 자율운항 지원 기술이 실제 유럽 운항 환경에서 적용된 첫 사례다. 프로젝트는 유럽 해운 산업의 중심지인 네덜란드에서 진행됐으며, 글로벌 해양 업계의 관심을 받고 있다. Port-to-Port AI Platform은 선박의 출항부터 다음 항만 입항까지 전 항해 과정을 AI로 연결하는 통합 플랫폼이다. 기존에 분절돼 있던 선박과 항만 운영 데이터를 하나의 AI 생태계로 묶어 해상 물류 전 구간을 지능화하는 것이 핵심 목표다. 씨드로닉스는 선박과 항만에 적용되는 AI 솔루션을 공급하고, 스톨트 탱커스는 케미컬 탱커 선박과 유럽 최대 물동량을 처리하는 로테르담항 내 케미컬 전용 부두를 실증 테스트베드로 제공했다. 라디오
에듀테크 스타트업 프리윌린의 AI 코스웨어 플랫폼 풀리와 글로벌 하이브리드 학습 플랫폼 클래스인이 과학 교육 혁신을 위한 협력에 나섰다. 프리윌린과 클래스인은 과학 가상 실험 콘텐츠 활용과 STEM 교육 고도화를 목표로 업무협약을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협약은 물리와 화학 등 과학 교과에서 장비 비용과 공간 제약, 안전 문제로 시연 중심에 머물렀던 기존 실험 수업을 교실 안에서 구현 가능한 체험형 탐구 수업으로 전환하기 위해 추진됐다. 프리윌린과 클래스인은 이론과 실험, 탐구, 토론이 유기적으로 연결되는 새로운 수업 모델을 구축한다는 계획이다. 양사는 풀리의 AI 기반 학습 설계와 진단·분석 역량에 클래스인의 고품질 가상 실험 콘텐츠를 결합한다. 이를 통해 교사는 위험하거나 반복이 어려운 실험을 가상 환경에서 안전하게 진행하고, 실험 변수 조정과 실시간 피드백을 통해 학생 참여를 높일 수 있다. 새롭게 제시된 수업 모델은 물리와 화학 중심의 가상 실험 콘텐츠를 정규 수업과 심화 탐구 과정에 단계적으로 적용하는 방식이다. 단순 시연을 넘어 학생의 사고 과정과 탐구 능력을 확장하는 수업 흐름을 구현하는 데 초점을 맞췄다. 이번 협력은 콘텐츠 제휴를 넘어
초기 기업 전문 투자사 더벤처스가 오픈AI와 구글, 앤트로픽과 동시에 파트너십을 체결하며 초기 AI 스타트업 지원 체계를 강화했다. 더벤처스는 글로벌 빅테크 3사와의 협력을 통해 투자 창업팀에 거대언어모델 LLM 크레딧을 지원한다고 2일 밝혔다. 이번 파트너십을 통해 더벤처스가 투자한 창업팀은 오픈AI의 GPT 시리즈와 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 가운데 서비스 특성에 적합한 모델을 선택해 활용할 수 있다. 생성형 AI 서비스를 개발하는 초기 기업이 부담해 온 모델 학습과 API 호출 비용을 실질적으로 낮추는 것이 목표다. 초기 AI 스타트업은 서비스 개발 초기 단계부터 매달 수백만 원에서 수천만 원에 이르는 컴퓨팅 비용을 감당해야 하는 경우가 많았다. 더벤처스는 이번 협력을 통해 기술 구현에 필요한 핵심 인프라 비용 부담을 완화하고, 창업팀이 제품 개발과 시장 검증에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 방침이다. 더벤처스는 지난해 국내 최초로 도입한 AI 심사역 비키를 통해 투자 심사 속도도 대폭 단축했다. 비키는 인간 심사역과 87.5%에 달하는 판단 일치율을 기록하며, 수개월이 소요되던 투자 심사 기간을 1주일로 줄였다. 이번 LLM 크레딧 지원은
생성형 AI(Generative AI)의 확산 이후 각 기업은 실효성 있는 성과를 요구하고 있다. 하지만 기업 상당수는 여전히 실질적인 투자수익률(ROI)을 확보하지 못하고 있는 것으로 진단된다. 이에 따라 기술적 초점은 단순한 대화형 인터페이스 구축에서 한 차원 높은 가치를 요구한다. 설계, 시뮬레이션, 제조, 거버넌스 등 핵심 산업 프로세스에 인공지능(AI)을 어떻게 유기적으로 통합하느냐가 관건인 모습이다. 이는 기업의 수익 구조를 근본적으로 재설계하는 ‘동력의 최적화’가 필수임을 시사한다. 업계는 먼저 파편화된 데이터를 통합하는 과정이 전제돼야 한다고 주장한다. 가상 환경에서의 정밀한 시뮬레이션으로 현실의 변수를 제어하는 설계 방식은 이제 산업의 본질적인 프로세스로 자리 잡았다. 이러한 흐름 속에서 기술적 가능성을 실제 비즈니스 가치로 치환하기 위한 고도화 전략 논의가 절실해지는 시점이다. 엔지니어링·제조의 경계가 희미해지는 4차 산업의 정점에서는 가상 세계의 ‘시뮬레이션’ 데이터가 주요 방법론으로 낙점됐다. 이는 AI의 학습 정밀도를 결정짓는 주요 재료가 된다. 데이터를 답습하는 과거형 AI만으로는 한계가 명확하기 때문에, 가상 공간에서 수조 개의 시
공식 홈페이지 ‘트러스트 센터’ 신설...제품 보안 및 개인정보 보호 체계 공개한다 온디바이스 AI(On-device) 기반 데이터 처리 및 암호화 전송 등 보안 기술 상세 가이드 제공 로보락(Roborock)이 자사 제품의 보안 기준과 개인정보 보호 체계를 공론화하는 ‘트러스트 센터(Trust Center)’를 공식 홈페이지에 개설했다. 이는 로봇 청소기 데이터를 관리하는 소프트웨어의 신뢰성을 입증하겠다는 의지로 풀이된다. 트러스트 센터는 로보락이 지향하는 ‘개인정보 보호 최우선’ 원칙을 실질적인 기술 언어로 구현한 공간이다. 실제 로봇 청소기 구동 과정에서 데이터가 어떻게 생성되고 사라지는지, 암호화 공정은 어떻게 적용되는지 등 소비자가 우려하는 핵심 보안 정보를 직관적으로 제공한다. 특히 이번 발표에서 로보락은 핵심 인공지능(AI) 연산을 기기 자체에서 해결하는 ‘온디바이스(On-device) 방식’을 강조했다. 이로 인해 로봇 청소기가 사물을 인식하고 주행 경로를 설정하는 연산은 기기 내부에서 즉시 종결된다. 사측에 따르면, 이러한 온디바이스 프로세스는 데이터의 클라우드 전송이나 제3자 공유를 원천 차단하는 폐쇄형 보안 구조를 채택했다. 아울러 회사는
지능형 파사체 추적 모듈 기술력 강화...5세대 RS 안정화 알고리즘 탑재해 대용량 배터리 그립 적용 시 최대 30시간 구동 가능한 전력 확보도 DJI가 1인 영상 제작 시스템의 효율을 극대화하는 차세대 경량 상업용 짐벌 ‘DJI RS 5’를 시장에 소개했다. RS 5는 지능형 추적 기능과 전력 관리 프로세스를 고도화한 점이 특징이다. 이로써 사용자가 연출에만 집중하도록 최적의 촬영 환경을 제공한다. 핵심은 새롭게 진화한 ‘RS 강화형 지능적 추적 모듈(RS Enhanced Intelligent Follow Module)’이다. 이는 별도의 외부 장치 없이도 카메라가 피사체를 스스로 인식·추적하는 짐벌의 '눈' 역할을 한다. 차세대 인공지능(AI) 기반 촬영 자동화 기술로 주목받고 있다. 구체적으로, 피사체가 프레임을 이탈하더라도 즉시 재인식하는 AI 메커니즘이 탑재됐다. 1인 사용자도 전문가 수준의 정교한 추적 촬영을 구현할 수 있다. DJI는 이번 신제품의 하드웨어 성능 또한 향상됐다고 전했다. 짐벌 균형 제어 기술인 ‘RS 안정화 알고리즘(RS Stabilization Algorithm)’을 5세대로 끌어올렸따. 이를 적용해 모터 토크를 전작 대비 50
‘덴드라이트 불균일 성장 억제’ 핵심 특허 등록 보호층 형성을 통한 리튬 균일 석출 유도...배터리 화재 및 단락 원천 차단 아이엘이 차세대 이차전지의 약점 중 하나인 ‘덴드라이트(Dendrite)’ 현상을 억제하고 안정성을 극대화하는 핵심 기술 특허 등록을 마쳤다. 배터리 업계에서 덴드라이트는 차세대 배터리의 폭발을 야기하는 가장 치명적인 불청객으로 꼽힌다. 이차전지 충·방전 시 리튬이온(Lithium-ion)이 음극 표면에 날카로운 가시 모양으로 적체되는 금속 결정체다. 이 결정체가 배터리의 안전판인 분리막을 관통해 양극과 맞닿는 순간, 내부 단락과 함께 통제 불능의 화재를 유발한다. 특히 리튬메탈(Lithium-metal) 배터리는 이 결정체 성장을 제어하지 못해 상용화 단계에서 구조적으로 한계를 노출하는 것으로 알려져 있다. 아이엘은 이번 특허 확보로 전고체 배터리 상용화를 가로막던 기술적 장벽 중 하나를 배제하게 됐다. 아이엘의 해당 기술은 ‘보호층을 포함하는 리튬 이차전지용 음극 및 그 제조 방법’에 관한 것이다. 리튬 전이 금속 산화물을 활용해 음극 표면에 기능성 보호층을 형성하는 것이 핵심이다. 이 보호층이 균일하지 않은 덴드라이트 성장을 억제
iOS·Android 기반 모바일 로그 분석 서비스 애플리케이션 '드로닛 허브(DRONEiT HUB)' 공식 론칭 “PC 환경 의존하던 기존 분석 공정 해소 및 현장 중심의 즉각적 기체 진단 구현” 프리뉴가 무인항공기(드론)의 비행 로그를 현장에서 즉시 시뮬레이션·분석하는 모바일 애플리케이션 서비스 ‘드로닛 허브(DRONEiT HUB)’를 시장에 내놨다. 사측은 그동안 PC 환경에서만 가동했던 드론 진단 공정을 모바일 기반으로 전환했다고 밝혔다. 이로써 드론 운용의 효율성을 비약적으로 높이는 현장 밀착형 엔진을 확보하게 됐다는 평가다. 드론 비행 기록은 위치 정보, 배터리 상태, 센서 값 등 기체의 건강 상태를 보여주는 핵심 데이터다. 이러한 정보를 포착·분석하기 위해서는 비행을 마친 후 PC로 파일을 옮겨야만 했다. 프리뉴는 이러한 구조적 병목 현상을 해결하기 위해 드로닛 허브를 개발했다. 사용자는 비행 직후 스마트폰이·태블릿 등을 통해 기체 이상 유무를 즉각 진단하고 다음 임무 수행 여부를 현장에서 바로 결정할 수 있다. 프리뉴 측은 드로닛 허브의 가장 큰 경쟁력으로 '보안'과 '범용성'을 강조했다. PX4·아두파일럿(Ardupilot) 등 글로벌 오픈소
채용 관리 솔루션 도입 및 신규 채용 전략 구축...1인당 채용 비용 73% 절감 효과 수준 높은 핵심 인력 채용·고도화해 기업 가치 제고 노린다 인터엑스가 코스닥 상장을 앞두고 지속가능 성장을 위한 최우선 과제로 '인재 경영의 공정화'를 선택했다. 사측은 국내 스타트업 ‘두들린’의 채용 관리 플랫폼 ‘그리팅(Greeting)’을 기반으로 한 ‘TA 3.0(Talent Acquisition 3.0)’ 프로세스를 본격 가동했다. 인력 보충보다 한 차원 높은 전략을 통해 조직의 미래를 설계하는 실행 중심의 시스템을 정조준했다. 실제로 인터엑스는 지난 1년간 실시한 140여 명의 대규모 채용 과정에서 지속적인 효율성을 증명했다. 1인당 채용 비용을 100만 원 미만으로 방어하며, 전년 대비 73%에 달하는 비용 절감 효과를 거둔 것이다. 이는 회사의 성장 엔진을 최적화하는 전략적 설계 영역으로 인력 채용 업무를 정의한 결과다. 사측은 이번 혁신의 핵심인 TA 3.0에 대해 인사 조직의 근본적인 체질 개선을 의미한다고 밝혔다. 현업 부서의 요청에 따라 움직이던 과거의 수동적 태도에서 벗어나, 채용팀이 직접 사업의 리스크와 방향성을 분석해 필요한 포지션을 선제적으로
프리 IPO 브릿지 통해 110억 원 추가 투자 유치...누적 자금 1075억 달성 대한항공·LIG넥스원 등 전략적 투자자 합류로 항공·방산 파트너십 강화해 상반기 기업공개(IPO)를 추진 중인 파블로항공이 상장 전 마지막 자금 조달 라운드에서 110억 원을 추가로 확보했다. 이로써 누적 자산 1075억 원의 이정표를 세웠다. 파블로항공은 이에 대해 국내 무인항공기(드론) 기업 중 전례를 찾기 힘든 자본 규모라고 밝혔다, 이어 상장을 위한 재무적 불확실성을 해소함과 동시에, 방산 플랫폼 기술 업체로서의 몸값을 높이는 데 성공했다는 후문이다. 시장에서는 이번 프리 IPO 브릿지(Pre IPO Bridge) 투자의 주목 포인트로 투자자 라인업을 꼽았따. 대한항공·LIG넥스원이 전략적 투자자(SI)로 전격 합류한 것이다. 이 배경은 사측의 '군집 AI(Swarm AI)' 기술이다. 우주항공·방산 등 즉각 실전에 투입 가능한 검증된 무기 체계를 요구하는 분야기 때문이다. 파블로항공은 이번에 확보한 자금을 바탕으로, 군집 AI 소프트웨어를 고도화할 방침이다. 아울러 지난해 9월 인수합병(M&A)한 국내 방산 제조 정밀가공 기술 업체 ‘볼크(VOLK)’를 통한
2019년에 Google사가 개발한 초전도체를 이용한 양자 컴퓨터(초전도형 양자 컴퓨터)에서 고전적인 컴퓨터로 해결할 수 없는 문제를 푸는 양자 초월이 증명되었다. 그 후, 여러 기업에서 중성 원자, 이온 트랩, 빛, 실리콘 등 다양한 양자를 활용한 방식의 양자 컴퓨터 개발이 보고되었으며, 양자 컴퓨터 연구의 중심은 소수의 양자 비트로 할 수 있는 기초적인 연구 주제에서 대규모의 양자 비트를 실현하기 위한 연구 주제로 점차 옮겨가고 있다. 초전도형 양자 컴퓨터는 초전도체를 이용하는 디바이스이기 때문에 10mK 정도의 극저온까지 장치를 냉각할 필요가 있지만, 기본적인 구성 요소는 반도체 장치와 같은 고체 디바이스다. 따라서 기존 실리콘 반도체를 이용한 고전적인 컴퓨터와 유사한 이미지로 개발 항목을 생각할 수 있어 실용화를 위한 로드맵 작성이 용이하며, 초전도형 양자 컴퓨터 벤더로부터 상세한 로드맵이 제시되고 있다. 이 때문에 다양한 양자 컴퓨터가 있는 가운데, 초전도형 양자 컴퓨터는 가장 기대되고 진입하는 기업 수도 가장 많은 방식이다. 대규모 초전도형 양자 컴퓨터를 향한 과제 그림 1에 현재 시판되고 있는 수백 양자 비트급 양자 컴퓨터를 이미지한 그림을 나타
양자 컴퓨터는 현재 널리 사용되는 컴퓨터 중에서도 슈퍼컴퓨터라고 불리는 가장 빠른 컴퓨터를 이용해도 계산이 어려운 대규모의 데이터 분석, 신약 개발 시뮬레이션, 대규모 최적화 문제 해결 등에 큰 기대를 받고 있다. 이 양자 컴퓨터는 양자역학의 ‘양자 중첩’이나 ‘양자 얽힘’과 같은 특유의 현상을 이용해서 병렬 계산을 하는 컴퓨터가 된다. 양자 컴퓨터에 이용되는 연산자로서 사용되는 양자 비트 또는 양자 게이트 방식에는 광형, 이온 트랩형, Si 스핀형, 냉각 원자형 등 여러 종류가 있는데, 현재 가장 진전된 것은 초전도 양자 비트를 이용한 초전도 양자 컴퓨터이다. 조합 최적화 문제에 특화된 양자 어닐링형 상용 양자 컴퓨터가 개발되어 세계를 놀라게 한 이후, 각 기관의 개발 경쟁이 급속히 가속화되었다. 현재 초전도 양자 컴퓨터는 범용 계산도 가능한 게이트형 개발이 주류를 이루고 있다. 이 초전도 양자 컴퓨터는 트랜스몬(transmon) 회로를 이용한 양자 비트의 미약한 포톤의 진동을 초전도 마이크로파 회로로 수신하는 방식을 이용하고 있다. 양자 비트를 5GHz로 동작시키는 경우 1포톤의 에너지 S는 약 250mK의 미약한 신호가 된다. 이 미약한 신호를 수신하기
최신 자동차 산업에서는 자동화와 디지털화의 흐름이 뚜렷하게 나타나고 있다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)부터 인포테인먼트 시스템에 이르기까지, 현대의 자동차는 점점 더 디지털 기술에 대한 의존도를 높여가고 있다. 이러한 변화의 중심에는 아날로그-디지털 컨버터(ADC)가 있다. ADC는 현실 세계의 아날로그 신호를 차량용 컴퓨터 시스템이 처리할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 핵심 장치다. 이 글에서는 차량 시스템의 성능을 최적화하고 안전성을 향상시키는 데 있어 ADC가 어떻게 활용되고 있는지를 살펴보고자 한다. 차량용 시스템 내 ADC의 이해 차량용 시스템에서 ADC는 다양한 센서로부터 수집된 아날로그 신호를 디지털 데이터로 변환한다. 이때 사용되는 센서는 온도·압력 센서와 같은 기본 장치부터 레이더(Radar), 라이다(LiDAR)와 같은 고정밀 광학 센서에 이르기까지 매우 다양하다. 차량용 컴퓨터 시스템은 이렇게 변환된 디지털 데이터를 기반으로 주행 관련 의사결정을 내리고, 각종 기능을 제어하며, 운전자에게 필요한 정보를 제공한다. 특히 고정밀 ADC는 뛰어난 해상도와 정확도를 바탕으로 차량용 시스템의 핵심 부품으로 자리 잡고 있다. 아날로그 신호
사람이 물건을 만졌을 때에 느끼는 금속과 같은 차가운 촉감이나 목재 특유의 따뜻함, 솜의 포근한 감촉과 같은 촉각으로부터 느끼는 질감은 뇌의 처리에 의해 부여된다. 질감을 느끼는 방식은 과거의 경험이나 나이에 따라 개인차가 발생한다. 예를 들어 숙련된 목수는 목재를 만지는 것만으로 목재의 상태나 품질을 순간적으로 간파하는 뛰어난 촉각 감성을 가지고 있으며, 의사는 환자를 촉진함으로써 미묘한 이상을 발견할 수 있다. 사람이 물건을 만졌을 때에 뇌 안에서 느끼는 질감은 개인차가 있기 때문에 몇 가지 요소로부터 감각을 얻고 있는지 해명하는 것은 어렵다. 그러나 생리학적으로 본 촉각 수용기의 종류를 고려해 크게 ‘압력’, ‘진동’, ‘온도’의 세 가지 요소로부터 복합적으로 판단하고 있다고 할 수 있다. 이는 해부학적으로도 지적되고 있는데, 선행 연구에서도 감각 시험을 통해 이들 인자를 확인하고 있으며, 세 가지 인자로 재질 인식의 시스템을 구축하는 데 성공했다. 이 글에서는 질감의 요소를 질감 인자라고 부르며, 각각 ‘경도 인자’, ‘표면 상태 인자’, ‘온도 인자’라고 부른다. 특정 감각에 주목한 것으로, 표면 상태에 주목한 촉각 감성의 연구나 열 촉각에 관한 연
우주항공이 먼저 체감한 ‘데이터의 진짜 가치’...LCA가 운영 데이터가 된다 우주항공 산업의 기본값은 안전과 신뢰다. 이 가치는 설계와 제작이 완료된 후 별도의 문서로 보완되는 것이 아니다. 설계 변경, 제작 결과, 시험 기록, 운영·정비 이력 등이 하나의 흐름으로 이어지는 데이터 체계 내에서 구현된다. 물리적 변화가 즉각적으로 데이터에 반영되고 추적되는 '디지털 스레드(Digital Thread)'는 우주항공 산업을 지탱하는 약속이다. 즉, 우주항공 분야는 각종 데이터가 실시간으로 연결된 인프라의 중요성을 일찌감치 간파한 것이다. 이러한 특성은 유인 우주 비행의 심장부이자 프로젝트 실무 데이터의 총괄지인 ‘미국 항공우주국 존슨 우주센터(NASA Lyndon B. Johnson Space Center 이하 JSC)’에서 명확히 드러난다. 예산과 행정을 다루는 미국 항공우주국(NASA) 본사나, 발사를 전담하는 NASA 케네디 우주센터(KSC)와는 그 성격이 다르다. 이곳은 임무 통제, 우주선 설계, 우주인 훈련 등이 24시간 실시간 데이터로 맞물려 돌아가는 거대한 운영 시스템 그 자체다. 현장에서 목격되는 미션의 본질은 결국 수만 개의 부품과 프로세스에서
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