2026 부산오토매뉴팩(AUTOMANUFAC BUSAN), 부산로봇엑스포(ROBOT EXPO BUSAN), 빅테크쇼(BIG TECH SHOW)가 7월 1일부터 3일까지 부산 벡스코 제2전시장에서 동시 개최된다. 세 전시는 자동차·모빌리티 소재부품장비, 로봇·AI 기반 기술, 로봇물류·제조자동화 솔루션을 한 공간에 배치한다. 이 자리에 등장하는 참가사를 미리 살펴본다. 로봇·작업 자동화가 먼저다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 사족 보행 로봇, 로봇 용접(Welding), 서빙·물류 로봇, 착용형(Wearable) 작업 보조 장비 등이 제조·물류·서비스 현장에서 어떻게 적용되는지 점친다. 이어 인공지능(AI) 기반 비전(Vision)·관제·모니터링이다. 카메라, AI 비전 검사, 로보틱스·무인항공기(드론) 관제 기술 기반 검사 자동화와 현장 운영 데이터 활용법을 다룬다. 끝으로 제조·물류 인프라와 사업화 지원이다. 자동 창고, 설계 데이터 관리, 기술이전 지원 솔루션이 제조기업의 운영 기반을 뒷받침하는 법에 대해 들여다본다. 핵심은 공장 설비를 지탱하는 ‘운영 기반’과 ‘사업화’다. 생산·출하의 병목을 뚫어내는 자동 창고 시스템부터 제조 협업의
2026 부산오토매뉴팩(AUTOMANUFAC BUSAN), 부산로봇엑스포(ROBOT EXPO BUSAN), 빅테크쇼(BIG TECH SHOW)가 7월 1일부터 3일까지 부산 벡스코 제2전시장에서 동시 개최된다. 세 전시는 자동차·모빌리티 소재부품장비, 로봇·AI 기반 기술, 로봇물류·제조자동화 솔루션을 한 공간에 배치한다. 이 자리에 등장하는 참가사를 미리 살펴본다. 로봇·작업 자동화가 먼저다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 사족 보행 로봇, 로봇 용접(Welding), 서빙·물류 로봇, 착용형(Wearable) 작업 보조 장비 등이 제조·물류·서비스 현장에서 어떻게 적용되는지 점친다. 이어 인공지능(AI) 기반 비전(Vision)·관제·모니터링이다. 카메라, AI 비전 검사, 로보틱스·무인항공기(드론) 관제 기술 기반 검사 자동화와 현장 운영 데이터 활용법을 다룬다. 끝으로 제조·물류 인프라와 사업화 지원이다. 자동 창고, 설계 데이터 관리, 기술이전 지원 솔루션이 제조기업의 운영 기반을 뒷받침하는 법에 대해 들여다본다. 생산 라인 안팎을 관통하는 ‘눈’과 ‘데이터’의 확장이다. 공장의 이상을 순간포착하는 특수 카메라 기술부터 전문 인력 없
2026 부산오토매뉴팩(AUTOMANUFAC BUSAN), 부산로봇엑스포(ROBOT EXPO BUSAN), 빅테크쇼(BIG TECH SHOW)가 7월 1일부터 3일까지 부산 벡스코 제2전시장에서 동시 개최된다. 세 전시는 자동차·모빌리티 소재부품장비, 로봇·AI 기반 기술, 로봇물류·제조자동화 솔루션을 한 공간에 배치한다. 이 자리에 등장하는 참가사를 미리 살펴본다. 로봇·작업 자동화가 먼저다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 사족 보행 로봇, 로봇 용접(Welding), 서빙·물류 로봇, 착용형(Wearable) 작업 보조 장비 등이 제조·물류·서비스 현장에서 어떻게 적용되는지 점친다. 이어 인공지능(AI) 기반 비전(Vision)·관제·모니터링이다. 카메라, AI 비전 검사, 로보틱스·무인항공기(드론) 관제 기술 기반 검사 자동화와 현장 운영 데이터 활용법을 다룬다. 끝으로 제조·물류 인프라와 사업화 지원이다. 자동 창고, 설계 데이터 관리, 기술이전 지원 솔루션이 제조기업의 운영 기반을 뒷받침하는 법에 대해 들여다본다. 로보틱스 적용 영역이 제조 설비 내부라는 전통적인 틀을 깨고 확장되고 있다. 이번 전시장에는 보행 로봇, 정밀 용접 로봇
한 로봇 기업 홍보팀 메일함에 학생이 보낸 후원 제안서가 도착했다. 메시지에는 로봇을 만들 돈이 부족하다는 예상되는 사연이 아니었다. 자신들이 어떤 대회에 나가고 있는지, 팀이 어떻게 가동되고 있는지, 왜 이 활동이 계속 이어져야 하는지까지 차근차근 적어놓은 문서였다. 3차원(3D) 설계 도구(Tool)로 기체 도면을 깎아내려 가던 그 순간, 작업대 바로 옆에서는 기업의 마음을 움직일 후원 제안서가 동시에 작성되고 있었다. 기술·브랜딩의 독특한 병행, 로보락코리아가 전격 후원을 결정한 학생 로봇 연합팀 ‘터틀리스(TURTLESS)’의 강렬한 첫인상이다. 이 팀의 본질을 이해하려면 글로벌 청소년 로봇 경진대회 ‘퍼스트 로보틱스 컴피티션(FIRST Robotics Competition 이하 FRC)’의 독특한 운영부터 들여다봐야 한다. FRC는 매년 새로 공개되는 도전 과제에 맞춰 고등학생들이 대형 로봇을 직접 설계·가공·조립·프로그래밍하는 기술 경연의 장이다. ▲ 강승훈 용산철도고등학교 학과장과 홍정윤 서울매그넷고등학교 학생을 필두로, 다양한 학교의 학생들이 터틀리스 구성원으로 합류했다. 사진은 강승훈 학과장, 용산철도고등학교 빌드전기과 장동준·김승혁, 빌드건
로봇은 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 몸에 새기는 대표적인 실전형 기체로 각광받고 있다. 그렇다고 해서 로봇이 피지컬 AI를 대변하는 전부는 아니다. 단편적인 기체 구동을 보여주는 것만으로는 더 이상 ‘로봇 강국’의 지위를 담보할 수 없다는 뜻이다. 이제는 ‘데이터 자산화’와 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기반 추론’, ‘현장 실증(Pilot)’과 ‘실행 체계’가 함께 돌아가야 하는 방정식의 영역으로 진입했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이라는 게 이론적 정의다. 쉽게 말해 AI가 물리 환경 속 하드웨어와 결합하는 기술이다. 그러나 산업 현장에서의 이 개념은 더 구체적이다. ▲로봇 팔(Robot Arm) 움직임 ▲공장 속 예외 상황 ▲에지단 추론 성능 ▲분야(Domain)별 실증 환경 ▲공공 수요 및 판로 개척 등과 연결돼야 제대로 작동한다는 시각이다. 지난 24일 서울 영등포구 소재 국회의사당에서 전개된 ‘피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼’은 해당 복합 방정식을 한 테이블에 올린 자
제조업의 인공지능 전환(AI Transformation, AX)을 위해선 데이터를 많이 모으는 것보다 현장의 판단 기준을 AI가 이해할 수 있게 만드는 일이 먼저라는 제언이 나왔다. 생산 현장에서 숙련자가 경험으로 판단해온 기준을 AI가 읽고 활용할 수 있는 ‘룰’로 바꿔야 한다는 설명이다. 사단법인 디지털이에스지얼라이언스(i-DEA)는 26일 경기 성남 판교타운홀에서 ‘제4회 디지털 ESG 조찬회’를 열고 박한구 한국인더스트리4.0협회 명예회장을 초청해 ‘휴먼 브레인(Human Brain)을 AI 브레인(AI Brain)으로 전환 전략’을 주제로 강연을 진행했다. 이날 조찬회에는 기업 의사결정권자 및 산학연 전문가 등 삼십여 명이 참석해 인공지능 전환(AX), 디지털 전환(DX), 녹색 전환(GX)을 둘러싼 산업의 변화와 기업의 대응 전략을 논의했다. 강연에 나선 박한구 한국인더스트리4.0협회 명예회장은 제조 현장에 AI를 적용할 때 가장 흔한 오해로 “데이터가 많으면 AI가 알아서 판단할 것”이라는 생각을 꼽았다. 그는 공장 설비에서 온도, 압력, 속도 같은 데이터가 계속 쌓이더라도 그 숫자가 어떤 의미인지 AI가 모르면 정확한 판단을 하기 어렵다고 지적
이달부터 서울 송파에서 충북 진천까지 112km 고속도로를 25톤 대형 트럭이 본격적으로 스스로 달리기 시작했다. 이 트럭이 주행하는 동안에는 안전요원 한 명이 운전석에 탑승해 있을 뿐, 핸들을 직접 조작하지는 않는다. 실제 택배 화물을 싣고 실제 운송료를 받는다. 자율주행 트럭이 물류의 중추가 되는 시대는 더 이상 미래가 아닌 현재로 다가왔다. 국토교통부가 지난 4월 국내 최초로 자율주행 자동차 유상 화물운송을 허가하면서 한국 물류 산업은 새로운 국면에 접어들었다. 실증과 시범이 마무리되고, 자율주행이 실제 돈을 버는 사업으로 전환되는 시기다. 다만 이 변화가 물류 업계 전반에 어떤 파장을 만들어낼 것인지에 대해서는 기대와 우려가 엇갈리고 있다. 왜 지금? 그리고 왜 미들마일인가? 자율주행 기술이 화물 운송에서 가장 먼저 상용화된 영역은 '미들마일'이다. 물류센터에서 물류센터로 이어지는 간선 운송, 즉 퍼스트마일과 라스트마일 사이의 중간 구간이다. 노선이 반복적이고 예측 가능하며, 고속도로 위주여서 돌발 변수가 상대적으로 적다. 자율주행 알고리즘이 가장 안정적으로 작동하는 환경이기도 하다. 국내 한 학계 전문가는 "자율주행이 물류에 도입될 경우 기대되는 가
로봇이 다양한 쇼케이스에서 인간의 지시에 맞춰 물리적 환경과 상호작용하는 연출은 피지컬 AI(Physical AI)의 가능성을 보여주는 예고편 격이다. 제조·물류 최전선이 요구하는 검증 기준은 무대 뒤편에서 시작되기 때문이다. 이 같은 현장에서의 검증은 ▲가혹한 반복 주행 속 ‘공정 정밀도’ ▲시스템 마비에 대응하는 ‘회복 탄력성’ ▲로봇 도입 가치를 수치로 증명할 ‘투자수익률(ROI) 회수 기간’이다. 에드워드 리우(Edward Liu) 리얼맨로보틱스(Realman Robotics) 아시아태평양(APAC) 총괄이 던진 어젠다는 이러한 양상을 드러냈다. 그는 이달 10일 열린 기술 행사 '테크콘 2026(TechCon 2026)'에서 “피지컬 AI의 미래는 연출된 데모가 아닌 실전 배포력에서 결정된다”며 “유의미한 작업 수행 능력과 시일이 흐를수록 고도화되는 경제성이 로봇 산업의 차세대 지표가 될 것”이라고 단언했다. 해당 관점에서 로봇 기체의 물리적 구동 메커니즘은 로봇 경쟁력의 일부일 뿐이다. 디지털 트윈(Digital Twin) 같은 가상 환경에서 이뤄지는 데이터 수집, 공정 설계, 원격 관제, 품질 전수 검사, 사이버 보안, 운영 권한 관리 등이 한데
서울 금천구 가산동에 연면적 4만㎡·최대 30MW 규모로 구축 22.9kV 2회선 이중화·리퀴드 쿨링 대응 설계로 고집적 워크로드 겨냥 자체 인력 기반 24시간 무중단 인하우스 운영 체계 확보 글로벌 데이터센터 전문기업 ST Telemedia Global Data Centres(이하 STT GDC)가 국내 첫 데이터센터 'STT Seoul 1'을 개관하고 한국 시장 진출을 본격화했다. 이번 개관을 계기로 STT Seoul 1을 동북아 지역 고객의 AI 및 클라우드 인프라 구축을 지원하기 위한 전략적 거점으로 제시하겠다고 밝혔다. 데이터센터는 서울 금천구 가산동에 연면적 약 4만㎡ 규모로 들어섰다. 최대 30MW의 IT 부하를 지원하며 2026년 6월부터 상업 운영을 전면 시작했다. 고집적 워크로드를 포함한 다양한 하이퍼스케일 및 엔터프라이즈 환경을 수용할 수 있도록 설계됐으며, 해당 센터는 2021년 STT GDC와 효성중공업이 세운 합작법인 STT GDC 코리아가 개발하고 운영한다. 이를 기반으로 STT GDC의 글로벌 데이터센터 플랫폼과 운영 노하우에 효성의 현지 시장 역량이 결합돼 국제 표준과 국내 요구사항을 동시에 충족하는 인프라를 지향한다. 허철회
제조업의 디지털 전환이 확산되면서 산업계의 관심은 이제 ‘자율제조’로 향하고 있다. 설비와 공정에서 방대한 데이터가 수집되고 AI가 이상 징후를 감지하며 고장을 예측하는 단계까지는 도달했지만, 실제 현장에서는 여전히 사람이 알람을 확인하고 원인을 분석한 뒤 최종 의사결정을 내리는 경우가 많다. 그렇다면 AI는 언제쯤 단순 분석을 넘어 제조 운영의 핵심 의사결정까지 담당할 수 있을까? 엠아이큐브솔루션 최형준 AI실행기획팀장은 “제조업의 미래 경쟁력은 AI 모델의 정확도 자체가 아니라, AI가 도출한 결과를 실제 공정 운영과 설비 제어로 연결하는 의사결정 자동화에 있다”고 강조했다. 이어 “불량 검출과 예지보전에서 한 단계 더 나아가 폐쇄 루프, 디지털 트윈, 멀티에이전트 AI, LLM 기반 지식 시스템을 결합해야 진정한 자율제조가 가능하다”며 “AI가 문제를 발견하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 체계를 구축하는 것이 제조 혁신의 핵심 과제”라고 설명했다. 이제 제조업의 경쟁력은 자동화를 넘어 ‘스스로 판단하고 실행하는 공장’을 구현하는 데 달려 있다. DX에서 AX로…제조업은 왜 ‘판단 자동화’를 요구하게 됐나 제조업은 지난 10여 년 동안 디지털 전
제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 카메라와 센서를 기반으로 한 머신비전(Machine Vision)이 공장 자동화의 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 하지만 여전히 많은 제조 현장에서는 모터, 베어링, 액추에이터, 조립·체결 공정 등에서 발생하는 이상음을 작업자가 직접 듣고 판정하는 방식이 활용되고 있다. 디플리 이수지 대표는 이러한 한계를 극복할 차세대 기술로 ‘사운드 AI(Sound AI)’를 제시한다. 머신 히어링(Machine Hearing)을 기반으로 한 사운드 AI는 인간의 청각 능력을 디지털화해 정상음과 이상음을 실시간으로 구분하고, 가청 주파수는 물론 초음파 영역까지 분석함으로써 99% 이상의 정확도로 품질 검사를 수행한다. 특히 시각적 검사만으로는 확인하기 어려운 설비 이상과 품질 결함을 감지할 수 있다는 점에서 사운드 AI는 최근 피지컬 AI 구현을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 제조업 자동화가 ‘보는 AI’를 넘어 ‘듣는 AI’로 확장되는 가운데, 사운드 AI는 새로운 제조 혁신의 패러다임으로 부상하고 있다. 보는 AI에서 듣는 AI로…공장 자동화의 새로운 진화 스마트팩토리와 인공지능(AI)이 제조업의 핵심 화두로 자리 잡은 지 오래다
‘두 발’로 걷고 ‘두 팔’로 대상물을 다루는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 상징으로 떠올랐다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 이는 가상 세계의 지능을 실제 공간과 연결하는 핵심 열쇠로 분석된다. 인간과 유사한 형태로 복잡한 3차원(3D) 물리 세계와 상호작용해야 하는 휴머노이드 생태계에서는 가치를 결정짓는 조건으로 꼽힌다. 그러나 실제 제조 현장의 검증 기준은 냉정하다. 휴머노이드처럼 영상 속 화려한 시연보다, 당장 눈앞의 기능이 도마 위에 오르기 때문이다. 반복 작업 신뢰성, 작업자 동선과 안전, 품질 편차 제어, 공정 변경 대응력 등 실효성을 검증해야 한다는 뜻이다. 안영준 테라다인 로보틱스 코리아(이하 테라다인) 차장은 이러한 기술과 현장 사이의 괴리를 분석했다. 차장은 “휴머노이드 폼팩터(Form-factor)가 업계에서 지향해야 할 미래 기술임은 맞지만, 제조·물류 현장의 본질은 신뢰성”이라며 현장은 99%의 신뢰성도 부족하다고 체감한다고 짚었다. 그러면서
플라스틱, 의류, 음식물 쓰레기에서부터 보일러에서 배출되는 가스, 배터리 소재까지. 우리나라 스타트업들이 생활과 산업 현장에서 발생하는 폐기물과 탄소 배출 등 환경 문제에서 사업 기회를 찾고 있다. ‘넥스트라이즈 2026, 서울(NextRise 2026, Seoul)’이 18일 서울 강남구 코엑스에서 개막했다. 19일까지 열리는 이번 행사는 한국산업은행, 한국무역협회, 벤처기업협회, 한국벤처캐피탈협회가 주최하는 벤처·스타트업 행사로, 올해 주빈국인 프랑스를 비롯해, 북미와 유럽, 아시아, 중동 등 28개국의 혁신 기업 및 기관이 참여했다. 전시장에서는 인공지능(AI), 바이오, 제조, 모빌리티 등 다양한 분야의 스타트업들이 관람객을 맞았다. AI+, ENERGY+ 등 주제를 따라 구획된 전시장 곳곳에서 플라스틱, 의류, 음식물 등 각종 폐기물과 탄소 배출, 에너지 절감 등에 주목한 기후환경테크 스타트업들을 만날 수 있었다. 분리수거 열심히 하지만 현실은...플라스틱 폐기물 주목한 스타트업들 작년 국제학술지 '커뮤니케이션스 어스 앤 인바이런먼트(Communications Earth & Environment)'에 게재된 글로벌 플라스틱 연구에 따르면, 2
흔히 로봇 팔(Robot Arm)로 인식되는 산업용 로봇은 오랫동안 정해진 공간 안에서 정해진 동작을 반복하는 장비로 이해됐다. 산업·공장 자동화(FA)의 핵심 지표도 속도, 반복 정밀도, 가동률을 기준으로 삼았다. 이 같은 로봇은 빠르고 정확했지만, 대부분 사전에 정의된 조건 안에서 움직인다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 현시점 로보틱스는 변화하는 환경을 해석하고, 작업 의도를 이해하면서도, 그 판단을 실제 행동으로 바꾸는 영역으로 진화하고 있다. 인공지능(AI)이 모니터 화면에서 벗어나, 실제 하드웨어를 구동하는 방법론인 '피지컬 AI(Physical AI)'가 등장한 배경이다. 이 경계를 흔드는 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 접근법이다. 이를 적용한 로봇은 물체를 단순 감지하거나 경로를 계산하는 기존의 수동적인 기계에 머물지 않는다. AI의 출력도 텍스트·이미지보다는 이동·집기·정렬·분류·회피·복구 등 행동으로 바뀐다. 이 가운데 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 지난 1
스마트테크 코리아 2026(STK 2026)가 지난 6월 10일부터 12일까지 3일간 서울 코엑스 전관에서 열렸다. 16개국 620개사 1,800부스 규모로 개최된 이번 행사의 일환으로 진행된 AI+ Smart Factory Show는 인공지능(AI)·디지털 전환(DX)·녹색 혁신(GX)의 융합을 통해 자율형 공장(Autonomous Factory)의 현재를 한자리에서 조망하는 장으로 마련됐다. 스마트 팩토리를 넘어 AI 팩토리 시대로의 전환을 선언한 이번 전시에서 헬로티는 주목할 만한 기술과 솔루션을 선보인 주요 기업 6곳을 현장에서 직접 만났다. 인스피라즈코리아, 베이퍼챔버 일체형 액체냉각 솔루션 'VC-COOL'로 고열밀도 반도체 발열 문제 정면 돌파 인스피라즈코리아가 'STK 2026'에 참가해 반도체 열 관리 분야의 핵심 소재와 차세대 액체냉각 솔루션을 선보였다. 인스피라즈코리아는 GPU·서버용 고출력 반도체의 발열 문제가 산업 전반의 핵심 과제로 부상한 가운데, 소재부터 냉각 시스템까지 아우르는 열 관리 솔루션 라인업을 부스 전면에 내세워 참관객들의 높은 관심을 받았다. 이번 전시에서 인스피라즈코리아가 중점적으로 소개한 솔루션은 베이퍼챔버 일체형
[산업AI EXPO 프리뷰] 제조 AI ⑯ | 케이에스텍, 생산 계획 AI로 공장 일정 다시 짠다...‘싱크플랜 APS’ 출격
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 구동 인프라 ⑤ | AI 하나 쓰는데 솔루션은 몇 개?...데이터·모델·에이전트 통합하는 ‘누비슨 에이엑스’
에브리봇 “직접 구동 기반 동력원 모듈 융합해 피지컬 AI 신성장동력 창출”
특별법 제정 속 폭증하는 전력 수요, AI 데이터센터 기획·운용 실무법은?
LG디스플레이, 순손실 1조·줄어든 자본…정철동은 ‘흑자 전환’ 상여 7억
국산 AI반도체·코봇·그리퍼 삼각 동맹 결성...로봇 제어 기술 자립 추진한다
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UPDATE: 2026년 10월 05일 16시 38분
