자동화 설비가 늘어도 공정과 공정 사이에는 여전히 작업자가 필요하다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇) 등과 같은 기존 고정형 로봇은 자신이 배치된 자리에서 작업하고, 자율주행로봇(AMR)은 정해진 목적지까지 물건을 나른다. 그러나 물건을 꺼내 다음 설비·공정으로 넘기고, 버튼을 누른 후, 다른 작업으로 이어주는 구간은 다시 작업자의 몫이 된다. 국내 로봇 플랫폼 업체 뉴빌리티가 자사 자율주행로봇(AMR) ‘뉴비(Neubi)’를 실제 현장에 투입하며 마주한 한계도 여기서 시작됐다. 이동만으로는 하나의 업무를 끝까지 완결하기 어려웠다는 게 사측의 분석이다. 지난 29일 공개된 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘빌리(Billi)’는 이 빈칸을 겨냥한다. 실제로 이날 빌리는 작업 지점까지 이동한 뒤 선반 앞에 멈췄다. 곧바로 팔을 내미는 대신 작업 위치를 잡고 상체·팔을 움직여 물체를 처리했다. 작업을 마친 뒤에는 양팔을 몸쪽으로 접고 상체를 낮춰 다시 이동 가능한 자세로 전환했다. 이동·접근·조작·적재를 따로 떼지 않고 잇는 과정이다. 두 다리 대신 바퀴(Wheel)를 달고, 높낮이를 조절하는 상체와 360° 회전 구조, 양팔과 모
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
자율주행 플랫폼용 다중 라이다(LiDAR)·카메라 교정(Calibration)기술이 배경 “자체 보정 자동화 솔루션, 차량 1대당 작업 시간·필요인력·비용↓ 모빌테크가 자체 개발한 자율주행 플랫폼 전용 기술이 산업통상부로부터 신기술(NET) 인증을 획득했다. NET 인증은 산업통상부 산하 국가기술표준원이 국내에서 개발된 우수 신기술의 혁신성·상용화 가능성 등을 평가해 부여하는 국가 공인 인증 제도다. 이번 인증에서 모빌테크는 정보통신 분야 신규 인증 기술로 선정되며 기술력을 인정받았다. 이번에 인증받은 회사 기술은 다중 라이다(LaDAR)·카메라 파라미터 교정(Calibration) 방법론이 내재화된 것이다. 구체적으로, 자율주행에 활용되는 다양한 센서에서 수집한 다종·이종 데이터를 통합하는 것이 특징이다. 센서별로 위치·시간·기준이 달라 발생하는 미세한 오차를 보정해 데이터 정확성과 공간 인식 성능을 높이는 기술 접근법이다. 사측은 기존 자율주행 센서 캘리브레이션은 수작업·반자동 방식을 기반으로 긴 작업 시간과 높은 비용이 소요됐다는 설명했다. 그러면서 이 기술에 대해, 자율주행자동차·로보틱스 등 피지컬 AI(Physical AI) 관련 분야의 핵심 인프라
로봇 분야는 흥미롭습니다. 그런데 이상하게 이 로봇 공학은 기술 메커니즘보다 이름·명칭이 더 어렵게 느껴질 때가 있습니다. 낯선 용어가 많아서이기도 하지만, 산업 현장과 기업이 붙여놓은 이름이 늘 친절한 것만은 아니기 때문입니다. 어린 시절 만화 속 로봇으로 이 세계를 처음 접했던 기자 역시 다르지 않습니다. 기사 마감이 코앞인데도 용어를 다시 찾고, 모델명을 하나씩 다시 확인하고, 이게 제품인지 플랫폼인지 솔루션인지 잠시 멈칫한 적이 한두 번이 아닙니다. 기사를 읽는 독자들도 사정은 크게 다르지 않을 것이라 생각합니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!]는 그 헷갈림을 함께 정리해보려는 목적에서 출발했습니다. 거창한 사전보다, 로봇을 읽고 쓰는 사람들이 덜 헤매기 위한 공동의 해설서에 가깝습니다. 로봇 공학의 기본 용어부터 산업계 제품명과 기술 언어까지, 어려운 ‘로봇말’을 조금 덜 어렵게, 조금 더 친근하게 풀어보겠습니다. 로봇의 감각을 봅니다. 로봇은 단순히 강철로 된 팔(Arm)이나 굴러가는 바퀴(Wheel)만으로 정의되지 않습니다. 명령을 수행하기에 앞서 세상을 보고, 거리를 가늠하며, 손끝에 닿는 미세한 힘을 읽고, 광활한 현장 속 자신의 좌표를 스스
지능형·휴머노이드 로봇, 공간 인식 기술 등 물리적 실체 가진 인공지능(AI) 기술 방법론 설파 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반 산업 혁신 전략 공유한다 데이터 팩토리 관점의 산업 재편, 로봇 파운데이션 모델, 자율제조 물류 시스템 실증 사례 등 대공개 글로벌 산업 전반에서 물리적 실체와 인공지능(AI)이 결합한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술 경쟁이 본격화되는 가운데, 이를 활용한 산업 혁신 전략을 모색하는 자리가 마련된다. 산업교육연구소는 지난 2월 진행된 1차 세미나에 이어, 내달 3일 ‘피지컬 AI 시대–산업 혁신을 위한 기회와 기술 트렌드 및 비즈니스 전략 2차 세미나’를 온·오프라인으로 동시 개최한다. 이번 행사는 제조·물류부터 서비스 산업까지 확산 중인 지능형 로봇과 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술의 상용화 움직임을 정밀 분석하기 위해 기획됐다. 이때 중심이 되는 AI가 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 세미나에서는 국내 산업 현장을 거대한 데이터 인프라로 취급하는 ‘데이터 팩토리(Data Fact
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
이제 제조 현장의 핵심 경쟁력은 자동화(Automation)의 양적 팽창에서 벗어난 또 다른 차원이다. 다양한 기술 트렌드에 대한 변동성과 이에 대응하는 속도에 의해 경쟁력이 결정되는 양상이다. 이 가운데 최근 수요 변동과 공급망 재편이 더욱 가속화되는 국면에서 공장은 고정된 설비 집합의 개념을 탈피해 유연한 운영 체계로 진화한 점이 포인트다. 설계 변경 사항이 생산 계획, 품질 검증, 안전 기준, 물류 동선 등에 즉각적이고 연쇄적으로 반영되는 구조가 핵심이다. 이 체계의 핵심 지표는 기존 주요 요소인 ‘생산성’뿐만 아니라, 전환 속도, 의사결정 지연 최소화, 추적 가능성, 예외 상황 시 복원력 등을 포괄하는 것으로 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)과 로보 공학(Robotics)이 있다. 이때 중심점은 기술 자체보다 지능을 실질적인 운영 프로세스로 고착시키는 방법론이다. 이에 따라 ▲AI 모델이 내린 판단의 승인 주체 ▲학습·검증 데이터의 활용 방식 ▲오류 격리 메커니즘 ▲안전 논리 증명 방식까지 포함해 공장의 규칙을 새롭게 정립하는 작업이 시작됐다. 이 같은 차세대 제조 인프라의 본질은 현장이 스스로 학습·보수하는 운영 메커니즘을 설계
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