2016년, 인공지능(AI)은 바둑판 위에서 인간 최고수를 넘어섰다. 이후 10년 동안 AI는 글쓰기, 그림 만들기, 코드 설계하기 등 고도화 단계까지 올라섰다. 그런데 화면 속에서만 살던 AI가 현실로 나오자 새로운 숙제가 생겼다. 인간에게는 단 몇 초면 끝나는 컵 집기가 로봇에 탑재된 AI에게 위치 인식과 정교한 힘 제어를 동시에 요구하는 작업이 된다. 이 차이는 현실이 데이터를 만드는 방식에서 벌어진다. 로봇은 움직이는 과정에서 생기는 힘과 접촉 정보를 직접 만들어야 한다. 게다가 AI의 주무대인 가상 환경처럼 실패를 무한 반복하기도 어렵다. 실제 산업 현장에서는 작은 오차도 곧바로 작업 손실과 안전 문제로 이어질 수 있기 때문에 이러한 한계는 반드시 개선돼야 한다. 그래서 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 일명 '피지컬 AI(Physical AI)' 더 큰 똑똑한 두뇌를 얹는 것만으로 부족하다. 인간과 공존하며 다양한 가치를 만들려면 현실의 변화를 받아들이고 몸, 바꿔 말하면 로봇·설비·장비 등 하드웨어를 다룰 수 있어야 한다. 한 현장에서 익힌 감각을 다른 작업과 환경으로 옮기는 과정도 필요하다. 이미 충분히 똑똑한 AI를 실제 세상에
인공지능(AI) 기반 로봇 시뮬레이션 플랫폼 개발 완료...피지컬 AI(Physical AI) 풀스택 역량 강화 전략도 “가상 환경 사전 검증 시스템을 통한 글로벌 대형 프로젝트 및 미국 에너지저장장치(ESS) 공정 적용” 코윈로보틱스가 지능형 로봇 솔루션 역량을 강화하고 있다. 이들은 인공지능(AI) 기반 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 완료하고, 글로벌 로봇 자동화 프로젝트에 본격 적용한다고 밝혔다. 이번에 내재화한 기술은 로봇 하드웨어와 자체 로봇제어시스템(RCS)을 결합해 실제 제조·물류 데이터를 가상 환경에 동기화하는 가상 시뮬레이션 플랫폼이다. 실제 로봇 설치 전 가상 공간에서 다양한 요소를 사전 분석·검증하는 데 기여하는 기술이다. 이 가운데 관련 요소는 레이아웃, 이동 경로, 공정 순서, 생산 주기 시간(Tact Time) 등으로, 이들을 다루면서 공정 병목과 로봇 간 간섭을 예방하는 것을 목적으로 한다. 코윈로보틱스는 해당 솔루션을 미국 에너지저장장치(ESS) 로봇 자동화 프로젝트에 도입해 사업화를 마쳤다. ESS 조립 공정에 투입되는 자동화 설비의 운영 흐름을 사전에 검증하고 현장 구축 후 실시간 모니터링을 수행하도록 구현했다는 평가다. 자사
인공지능(AI)이 공장의 ‘두뇌’라면, 그 판단을 로봇· 설비·장비 등 인프라에 전달하는 신경망은 뭘까. 제조업이 스마트 팩토리(Smart Factory)를 지나, AI 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing)와 피지컬 AI(Physical AI) 시대로 진입하면서 ‘5G 특화망(이음 5G)’이 다시 주목받고 있다. 초저지연· 고신뢰·보안성을 기반으로 한 차세대 통신 기법이다. 이는 자율주행로봇(AMR)·무인운반차(AGV)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), AI 비전 검사, 디지털 트윈(Digital Twin) 등 다양한 기술을 연결하는 기반으로 기대받는다. 이제 생산성·품질·안전·원가를 좌우하는 핵심 생산 인프라로의 진화를 앞둔 것. 제조업의 미래가 자동화에서 자율화 (Autonomization)로 이동하는 지금, 5G 특화망이 왜 ‘AI 공장의 신경망’으로 불리는지 그 가능성과 현실적 해법이 펼쳐진다. [SPECIAL REPORT] ‘선 없는 공장’이 온다…5G 특화망이 바꾸는 제조 미래 - 5G 특화망 제도와 국내외 현황 - 로봇이 스스로 움직이는 공장…그 뒤엔 ‘5G 특화망’이 있다 - 5G 특화망 경제적 효과와 적
피지컬 AI(Physical AI) 공간 지능 및 디지털 트윈(Digital Twin) 솔루션 시연 스마트시티 협력 방안 논의도 모빌테크가 싱가포르국토청(SLA) 관계자를 맞아, 스마트시티의 미래 전망을 논의하고 자사 차세대 공간 지능 솔루션을 공개했다. 이번 방문에는 싱가포르 국토·지리공간 정책을 총괄하는 주요 인사가 참석했다. 이들은 경기도 화성시 소재 모빌테크 캘리브레이션센터를 찾아 다양한 기술 기법을 경험했다. 이 가운데 모빌테크의 다중 센서 융합 소프트웨어 '센서 스위트(Sensor Suite)'와 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 플랫폼 '레플리카 시티(Replica City)' 등을 살폈다. 여기에 공간 데이터 수집 장비와 자동화 검교정(Calibration) 솔루션 '캘리브 스위트(Calib Suite)'의 실제 구동 장면을 목격했다. 사측에 따르면, 이 기술은 지난 5월 산업통상부 주관 신기술(New Excellent Technology, NET) 인증을 받았다. 이는 센서 간 위치와 각도 정합 오차를 각각 0.23cm, 0.17° 수준까지 제어한다. 이로써 차량 한 대당 최대 2주가 소요되던 작업 시간을 약 10분으로 줄
오래된 업무를 AI에 옮겼더니...통합 관리 체계로 ‘연속적 맥락’ 완성해야 한 글로벌 업체는 새로운 디지털 환경을 구축하면서 기존 워크플로를 그대로 이관하려 했다. 오랜 기간 개선을 거쳐 완성한 업무 절차인 만큼, 새로운 기술 위에서도 충분히 작동할 것이라는 판단이었다. 예상은 빗나갔다. 초기 적용부터 기존 절차와 새로운 기술 사이에서 마찰이 발생했고, 기대한 효과도 나타나지 않았다. 기능을 추가하거나 일부 설정을 조정하는 방식으로는 문제가 풀리지 않았다. 이는 기술 도입이 우선이 아니라, 과거 환경에 맞춰진 업무 순서와 협업 구조를 다시 살펴야 한다는 시사점을 도출했다. 미셸 애시(Michelle Ash) 다쏘시스템 시뮬리아(SIMULIA) 최고경영책임자(CEO)는 이 사례를 인공지능(AI) 전환 과정에서 기업이 마주하는 대표적인 착시로 제시했다. 오랜 시간 다듬은 워크플로라도 이전 도구와 조직 체계 안에서 최적화된 결과일 뿐이라는 주장. 결국 새로운 기술의 장점까지 반영한 구조는 아닐 수 있다는 진단이다. 그는 “기존 워크플로가 과거 맥락에서는 최적화됐을 수 있다”며 “더 빠르고 협업적이며 많은 정보를 제공하는 기술을 도입했다면 일하는 방식도 함께 다시
통제된 시뮬레이션 환경에서 로봇 조작 기술의 성공률은 89.4%까지 올라갔다. 그러나 여러 단계의 이동·판단·조작이 이어지는 생활형 과제에서는 최고 성능조차 약 12%에 그쳤다. 미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)가 발간한 ‘AI 인덱스 리포트 2026(The 2026 AI Index Report)’이 포착한 피지컬 AI(Physical AI)의 현주소다. 이는 예측 가능한 조건에서는 높은 성능을 내지만, 현실의 변동성이 개입하는 순간 로봇의 완성도는 급격히 떨어진다는 것을 시사한다. 이 같은 간극은 로봇이 새로운 작업을 익히는 과정에서도 나타난다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 이 같은 한계를 지적했다. 로봇을 새로운 조립 작업에 맞춰 재설정·프로그래밍하는 시간이 작업자가 직접 작업하는 시간보다 10배 이상 길어질 수 있다는 분석이다. 고정밀 로봇조차 부품마다 생긴 미세한 오차나 공장 환경 변화에 자동으로 적응하지 못하는 경우가 많다는 진단이다. 피지컬 AI의 완성도를 높이는 작업은 AI 모델을 고도화하거나, 로봇 기체 성능을 끌어올리는
방위사업청·국방기술진흥연구원 주관, 미래 국방산업 혁신 방산 스타트업 육성 프로그램 낙점 자체 지적재산권(IP) 기반 개방형 자율비행 소프트웨어 플랫폼 개발 나선다 디지털 트윈(Digital Twin) 연동 다중 플랫폼 검증 추진도 퀀텀에어로는 방위사업청·국방기술진흥연구원(KRIT)이 주관하는 ‘2026년 K-방산 스타트업 1단계 육성사업’에 최종 선정돼 대규모 협약을 체결했다. 이 사업은 이기종 무인 체계의 원천 데이터를 통합 제어하는 가상 디지털 트윈(Digital Twin) 인프라를 구축하고, 국산 자율비행 소프트웨어 표준을 수립하는 것을 목적으로 삼는다. 사측은 개방형 인터페이스 설계, 다중 플랫폼 실증, 데이터 주권(Sovereign) 미션 자율화 생태계 구축 등을 전개한다. 국방 인공지능 전환(AX) 가이드를 정립하며 미래 신안보 시장을 주도하겠다는 포부다. 이때 중심은 사측의 독자 지적재산권(IP)을 기반으로 한 자율비행 소프트웨어 개발 키트(SDK) 플랫폼 ‘퀀토노미 SDK(Quantonomy SDK)’의 실증화다. 무인기 제조사, 체계 기업, 군 등이 표준화된 방식으로 소프트웨어를 이식하도록 개방형 인터페이스를 제공하는 것이 골자다. 퀀텀에어
제16회 아크루티 혁신 경진대회(The 16th AAKRUTI Innovation Competition) 참가 접수 로보틱스·모빌리티 등 글로벌 4대 허들 주제로 솔루션 발굴 노린다 다쏘시스템이 미래 기술 산업을 이끌 청년 공학 혁신가를 발굴하기 위한 활동에 나선다. 전 세계 학생을 대상으로, 실제 산업 역학 과제를 해결하는 디자인 공학 챌린지 ‘제16회 아크루티 혁신 경진대회(The 16th AAKRUTI Innovation Competition)’가 열렸다. 이 대회는 이달 13일 참가 접수를 시작으로 글로벌 대장정에 돌입한다. 전 세계 37개국 1000여 개 교육기관에 소속된 7만5000명 이상의 학생을 가상 시뮬레이션 생태계로 결집할 전망이다. 로보틱스·모빌리티 인프라의 당면 과제를 해결하는 혁신 아이디어를 실증하기 위한 목적으로 마련된다. 특히 최근 급변하는 산업계 동향을 수용해 ▲로보틱스 ▲지역사회 문제 해결 ▲헬스케어 혁신 ▲모빌리티 등 4대 독보적 부문을 중심으로 진행된다. 참가 학생은 다쏘시스템의 공인 기술 라이선스를 지원받아 가상 공장 및 설계 데이터 모델을 직접 구축하게 된다. 내년 2월 미국 테네시주 중부 소재 주도 내슈빌에서 개막이 예
한국식품연구원 주관 전략연구사업 공동연구 개발기관 참여한다 비정형 면 제조 라인 대상 3차원(3D) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축 및 데이터 기반 가상 관제 기술 전개 이에이트(이하 E8)가 정부의 식음료(F&B) 국책 사업 내 공동연구 개발기관으로 발탁되며, F&B 제조 산업의 자율 생산 인프라 고도화에 전면 나선다. 사측은 한국식품연구원 주관, 과학기술정보통신부 지원 전략연구사업인 '면 제조 공정 초자동화를 위한 자율생산 공정 일체 지능형 생산 설비 개발' 과제에 참여한다. 이번 과제는 총 사업비 261억 원이 투입되는 정부 전략 연구 사업이다. 숙련공의 경험적 감각에 종속된 기존 F&B 생산 라인에 피지컬 AI(Physical AI) 및 3D 디지털 트윈 아키텍처를 이식해, 자율운영 체계로 전면 전환하기 위한 목적으로 기획됐다. 공동 개발 참여 주체는 가상 공장 통합 관제 시스템의 공정 데이터 상용화 매칭 모델 구축을 골자로 한 단계별 이정표를 공표했다. 특히 이번 프로젝트는 그간 디지털화(Digitalization)가 까다로웠던 F&B 공정의 비정형적 특성을 정밀 제어한다는 점이 특징이다. 실제로 면 제조 공정
로봇 분야에서는 인공지능(AI)이 아무리 똑똑한 판단을 내려도, 결국 실제 환경 내 마지막 접점은 모터(Motor)·감속기(Reducer)·제어기(Controller)로 구성된 ‘관절(Axis)’이다. ▲로봇 팔을 들어 올리는 힘 ▲손목의 미세한 감각 ▲사람과 부딪혔을 때의 안전한 반응성 등 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 물리적 역량은 이 구동 장치에서 결정된다. 특히 산업 현장에 투입될 휴머노이드는 부위별로 요구되는 관절의 조건이 각기 다르다. 정밀반복, 외부 충격을 흡수하는 역구동성, 하중을 버티는 고토크 등이 한 몸에 융합돼야 하기 때문이다. 삼현이 선보인 휴머노이드 전용 구동부(Actuator) 브랜드 ‘액슬론(AXLON)’은 이 가혹한 조건을 만족시키기 위해 탄생한 맞춤형 라인업이다. 삼현은 이달 8일 구동 제어 및 액추에이터 기술 업체로의 체질 전환을 공표했다. 휴머노이드 로봇이 산업용 장비로 진화하려면 관절 아키텍처의 다변화가 필수적이라는 메시지를 전했다. 박기원 삼현 대표이사는 “정해진 위치를 오차 없이 반복 가공하는 작업, 외부 충격을 흡수하며 복귀하는 가동력, 돌발 저항 속에서도 토크를 유지하는 조건, 하체처럼 직선 방향의
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
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UPDATE: 2026년 10월 07일 15시 25분
