“가상에서 학습하고 현장에서 뛴다” 로봇 지능 고도화 ‘맞손’...로봇 인공지능(AI) 학습용 3차원(3D) 데이터 구축 나서 3D 모델링 엔진 기반 데이터 자동 생성...휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 학습 자원 획기적 절감 기대 3차원(3D) 인공지능(AI) 기술 스타트업 엔닷라이트와 지능형 로봇 서비스 플랫폼 업체 뉴빌리티가 로봇 지능 혁신을 위해 손잡았다. 이들은 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 AI 학습을 위한 고정밀 데이터 인프라 구축에 나선다. 이번 협약은 휴머노이드 로봇이 제조·물류 현장에서 실제 작업을 수행하는 데 필수적인 정밀 3D 구조 데이터와 학습용 시뮬레이션 환경을 공동으로 구축하는 것을 골자로 한다. 양사는 로봇 학습 과정에서 고질적으로 발생하는 데이터 제작 비용 부담과 시간 지연 문제를 해결하기 위해 뭉쳤다. 설계·학습·검증에 이르는 단계별 단절을 해소하기 위해 긴밀히 협력할 계획이다. 엔닷라이트는 자체 개발한 3D 모델링 엔진과 인공지능 3D 컴퓨터지원설계(CAD) 데이터 생성 기술을 지원한다. 사측은 로봇 학습에 필요한 작업 공간의 구조나 관절 동작을 고려한 3D 데이터를 자동으로 만들어낼 수 있다고
보스턴다이내믹스 사족 보행 로봇 ‘스팟(SPOT)’ 국내 공인 공급사 지위 확보 로봇·인공지능(AI)·데이터 결합한 차세대 DX 플랫폼 구축 ‘맞손’...고위험 임무 수행 지원 및 예지정비 솔루션 강화 예고 에티버스가 현대자동차그룹 로보틱스 부문 글로벌 업체 ‘보스턴다이내믹스(Boston Dynamics)’와 공식 파트너십을 맺었다. 이로써 사족 보행 로봇 ‘스팟(Spot)’의 국내 공인 유통사 및 서비스 파트너로 활약하게 됐다. 에티버스는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘국제전자제품박람회(CES 2026)’ 현장에서 보스턴다이내믹스 부스를 방문해 글로벌 로보틱스 디지털 전환(DX) 협력 강화를 위한 최종 논의를 마쳤다. 이번 파트너십은 에티버스의 정보통신기술(ICT) 역량과 보스턴다이내믹스의 로봇 기술을 결합하는 것이 골자다. ‘로봇·인공지능(AI)·데이터’로 이어지는 차세대 로보틱스 DX 생태계를 확장하기 위한 전략적 행보다. 보스턴다이내믹스 스팟은 자율주행과 정밀 센싱 능력을 바탕으로, 제조·건설·에너지 등 복잡한 산업 지형에서 임무를 수행하는 로봇 플랫폼이다. 인력 접근이 어려운 위험 지역의 실시간 데이터 수집 및 설비 이상 탐지가
중소벤처기업부는 12일 산하 공공·유관기관과 민간 단체가 참여한 업무보고회를 열고 수출, 소상공인, 벤처, 연구·개발(R&D) 등 주요 정책 집행 상황을 점검하며 ‘중소·벤처·소상공인 성장사다리 복원’을 핵심 과제로 제시했다. 세종시 정부세종컨벤션센터에서 열린 이번 보고회는 중기부 대통령 업무보고 후속 조치로 마련됐다. 국정과제 실행력을 높이고 정책 성과를 현장에서 체감할 수 있도록 하기 위한 자리다. 보고회에는 중소벤처기업진흥공단, 소상공인시장진흥공단, 기술보증기금 등 15개 공공·유관기관과 중소기업중앙회, 벤처기업협회, 소상공인연합회, 코리아스타트업포럼 등 5개 민간 단체가 참석했다. 각 기관은 중점 추진과제와 실행 전략을 공유하고 정책 개선 방향을 논의했다. 중기부는 중소벤처기업진흥공단에 대해 K뷰티·패션·푸드 등 온라인 수출 전략 품목 선정을 위한 국가·타깃별 데이터 확보 계획을 점검하고, 지역산업 경쟁력 강화를 위한 가칭 ‘지역성장혁신센터’의 특화 운영 전략 보완을 주문했다. 청년 창업·육성 정책의 유사·중복 제거와 차별화 필요성도 강조했다. 소상공인시장진흥공단에는 소상공인의 디지털 대응 수준을 고려한 인공지능(AI) 역량 교육 설계를 소상공
EEPROM은 오늘날 최첨단 애플리케이션에 필요한 특성을 갖춘 완성도 높은 비휘발성 메모리(NVM) 기술이다. 세계 최대의 EEPROM IC 공급업체이자 제품 및 공정 혁신을 선도하는 기업인 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)의 커넥티드 보안 부문 멀티마켓 비즈니스 라인 상무, 실바인 피델리스(Sylvain Fidelis)가 이 기술의 핵심 강점과 함께 현재는 물론 미래에도 엔지니어들이 이를 선택하는 이유를 설명한다. 최초 제품 개발 이후 거의 40년이 지난 지금도, EEPROM은 많은 신규 설계에서 선호되는 비휘발성 메모리(NVM)로 사용되고 있다. EEPROM은 바이트 단위의 정밀도, 높은 전력 효율, 확장된 읽기/쓰기 사이클 수명, 장기 데이터 보존이 요구되는 애플리케이션에 적합하며, 사용이 간편하고 우수한 유연성과 확장성을 제공한다. 또한 고유 ID(UID) EEPROM 및 페이지 EEPROM과 같은 최근의 혁신은 AI 엣지 처리, 브랜드 보호, 지속가능성과 같은 현대의 설계 트렌드를 더 강력하게 지원한다. EEPROM 제조업체들은 기술을 지속적으로 발전시키고 생산 공정을 개선하여 스토리지 용량, 읽기/쓰기 성능,
지금 한국은 말 그대로 ‘러닝 전국시대’다. 주말마다 도심 속 도로가 통제되고, 번호표 단 러너들이 한꺼번에 쏟아져 나온다. 이는 통계만 봐도 금세 체감된다. 국민체육진흥공단 ‘2024 국민생활체육조사’에 따르면, 최근 국민이 1년간 참여 경험이 있는 체육 활동 가운데 ‘달리기’ 비중이 기존 0.5%에서 6.8%까지 상승했다. 이 가운데 주 1회 이상 조깅을 하는 사람만 약 330만 명으로 집계됐다. 여기에 업계와 마케팅 보고서에서는 국내 러닝 인구 전체를 2017년 500만 명 안팎에서, 1000만 명 안팎으로 추산하는 얘기까지 나온다. 국회 자료를 정리한 마라톤 매체는 국내 마라톤 대회가 코로나19 팬데믹 직후인 2020년 19회 수준에서, 2023년에는 200여 회로 급증했다고 보도한 바 있다. 불과 몇 년 전만 해도 연간 참가자 수도 1만 명이 채 안 되던 상황에서, 지금은 100만 명을 훌쩍 넘기는 시장으로 커졌다. 서울 도심을 통째로 막아 4만 명 가까운 러너가 동시에 뛰는 장면도 이제는 뉴스라기보다 계절 풍경에 가깝다. 러닝을 대하는 방식도 달라졌다. 지금 좀 뛰는 사람들은 ‘운동 좀 해야지’ 수준을 넘어서, 시즌마다 목표 대회를 찍고 워치로 각
개요 AI 모델은 아무리 정교해도 환경이 변하면 성능이 반드시 저하될 수밖에 없다. 최초 완벽에 가까운 정확도를 갖추고 있었다 하더라도 조명 각도부터 소재 반사율, 금형의 마모, 계절별 온습도에 이르기까지 끊임없이 변하는 실제 공정과정에서 차이가 발생하게 되기 때문이다. 이러한 이유로 제조 AI의 진정한 가치는 ‘배우는 공장(Learning Factory)’에 있다. 아무리 잘 보는 AI라고 하더라도 변화에 적응하려면 한 번의 학습으로 끝나는 구조가 아니라 지속적으로 배우고 보정하는 구조(Continuous Learning Loop)를 가져야 한다는 것이다. 이 구조의 핵심이 바로 데이터 루프(Data Loop)다. 그러나 딥러닝의 성능은 단순히 데이터의 ‘양’으로만 결정되지는 않는다. 무의미하거나 부정확한 데이터는 학습 효율이 떨어지고 모델이 불안정해지는 결과가 발생한다. 제조 AI의 본질은 ‘양’이 아니라 ‘정확도’와 ‘전달 구조’에 있다는 것이다. 다시 말해 AI가 어떤 피드백을 얼마나 빠르고 정확하게 받아들이는가가 핵심이다. 제조 AI 학습의 3단계 순환 구조 제조 AI의 정확도를 위해 학습 과정은 아래와 같은 순환형 구조로 설계되어야 한다. 첫째,
단일 솔루션의 시대는 끝났다...장비 한 대보다 ‘유기적 융합’ 한국 제조업이 직면한 위기는 더 이상 단일 변수로 정의할 수 없다. 공장 운용비 구조 변화, 탄소 배출 고강도 규제, 예측 불가능한 공급망 변동성 등이 상수가 된 시대다. 이제 기업은 탄소는 줄이되 에너지는 아껴야 하고, 그러면서도 납기는 단축하고 품질은 안정시켜야 한다. 이러한 다중 모순의 방정식이 우리뿐만 아니라 글로벌 제조업에도 과제를 던지고 있다. 문제는 이 과제들이 결코 따로 놀지 않는다는 점이다. 현장에서는 공정을 미세하게 조정하는 순간 전력 피크와 열 균형이 흔들리고, 운전 조건 변화가 품질 변동으로 확장된다. 데이터 역시 마찬가지다. 현장의 구체적인 ‘문맥(Context)’을 담지 못한 데이터는 인공지능(AI)를 이식해도 오작동하기 마련이다. 이는 오히려 잘못된 최적화로 현장의 불안정성을 키우는 역설을 낳는다. 결국 지금 제조 현장에 필요한 것은 장비 한 대, 소프트웨어 한 개가 아니다. 공정과 설비, 운영과 데이터를 하나의 유기적인 흐름으로 융합해 성과를 뽑아내는 ‘통합 엔지니어링 역량’이다. 이러한 전 세계적 변화와 요구사항은 철강·시멘트 등 에너지 집약형 산업을 비롯해, 항공
미스트랄AI와 유럽 시장 내 소버린 AI(Sovereign AI) 서비스 공급 시너지 도모 자사 클라우드 서비스 ‘아웃스케일(OUTSCALE)’에 미스트랄AI AI 서비스 두 종 통합 “유럽 최고 수준 보안으로 민감 데이터 및 지식재산권 보호” 다쏘시스템과 미스트랄AI가 양사의 기술이 통합된 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 서비스를 유럽 규제 산업 및 공공 부문에 공급한다. 이번 협력은 유럽 내 기업·기관의 데이터 기밀 및 사이버 보안 규정 준수를 보장하기 위해 성사됐다. 이들은 보안성이 확보된 고성능 인공지능(AI)의 혜택을 제공하겠다고 포부를 밝혔다. 양사는 혁신성, 소프트웨어 전문성, 소버린 클라우드 운영 등 역량을 결합해 산업·공공 부문의 디지털 전환(DX)을 꾀한다. 본 파트너십을 통해 민감 데이터, 노하우, 지적재산권(IP) 보호를 중시하는 유럽 시장의 요구에 대응하겠다는 것이 양사 비전이다. 협약에 따라 다쏘시스템은 미스트랄AI의 ‘르 샤 엔터프라이즈(Le Chat Enterprise)’와 ‘AI 스튜디오(AI Studio)’를 자사 클라우드 서비스 ‘아웃스케일(OUTSCALE)’에 접목한다. 이를 통해 유럽 내 높은 수준의 보안 인증을
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
글로벌 인공지능(AI) 산업 핵심 지표 ‘MAD(Machine Learning, AI & Data) Landscape’ 에지 AI 부문 2년 연속 이름 올려 엔비디아·퀄컴·삼성전자 등 전 세계 1150여 개 선정 업체 중 국내 업체 3곳 중 하나로 등재 독자 개발 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso)’ 기술력 입증해...“AI 반도체 및 디바이스 생태계 구축한 테크 리더들과 견줘” 노타가 ‘2025 MAD(Machine Learning, AI & Data) Landscape’에서 지난해에 이어 올해도 에지 인공지능(Edge AI) 부문에 선정됐다. MAD Landscape는 글로벌 벤처캐피털(VC) 및 기술(Tech) 업계가 AI와 데이터 산업의 구조적 변화를 파악하는 데 활용하는 대표적인 자료다. AI 흐름이 클라우드 중심에서 디바이스·하드웨어 중심으로 재편되는 양상을 분석하는 핵심 지표로 인식된다. 올해는 전 세계 1150여 개 업체가 이번 MAD Landscape에 이름을 올렸다. 이 가운데 국내 업체는 삼성전자·노타까지 단 세 곳인 것으로 알려졌다. 노타는 엔비디아(NVIDIA)·퀄컴(Qualcomm)·애플(Apple)·인텔(Inte
제9회 창원국제스마트팩토리 및 생산제조기술전(SMATOF 2025)은 동남권 제조 집적지 창원에서 공장 시스템·인프라의 미래상과 비전을 선언했다. 한국 제조가 자동화(Automation)에서 데이터·인공지능(AI) 기반으로 운영되는 인공지능 전환(AX)의 모습을 담았다. 이 영역으로 넘어가는 국면에서, 창원국가산단이라는 실제 생산 현장을 배경으로 예측·품질·물류·자율 운용 등의 핵심 공정의 고도화를 집약적으로 실증했다. 전시장에서는 국내 AX 테스트베드로서의 존재감을 부각했다. 행사 기간은 이달 29일부터 사흘로, 무대는 창원컨벤션센터(CECO)에 구축됐다. 경상남도·창원특례시 주최, 한국산업지능화협회 등 기관의 주최로 이어지는 이번 전시는 9개국 100여 개 업체가 약 400개 부스를 꾸렸다. 참관객은 동남권 최대 AI 제조 실증 무대를 관망하기 위해 약 1만2000 명이 집결할 것으로 보인다. 전시장은 스마트 팩토리(Smart Factory), 스마트 디지털, 로보틱스, AI 기반 기술 등 네 개의 주요 기술 방향성으로 기획됐다. 이 자리에는 제조실행시스템(MES)·전사적자원관리(ERP)·품질관리시스템(QMS)·고급공정제어(APC) 등 제조 효율 극대화를
제9회 창원국제스마트팩토리 및 생산제조기술전(SMATOF 2025)은 동남권 제조 집적지 창원에서 공장 시스템·인프라의 미래상과 비전을 선언했다. 한국 제조가 자동화(Automation)에서 데이터·인공지능(AI) 기반으로 운영되는 인공지능 전환(AX)의 모습을 담았다. 이 영역으로 넘어가는 국면에서, 창원국가산단이라는 실제 생산 현장을 배경으로 예측·품질·물류·자율 운용 등의 핵심 공정의 고도화를 집약적으로 실증했다. 전시장에서는 국내 AX 테스트베드로서의 존재감을 부각했다. 행사 기간은 이달 29일부터 사흘로, 무대는 창원컨벤션센터(CECO)에 구축됐다. 경상남도·창원특례시 주최, 한국산업지능화협회 등 기관의 주최로 이어지는 이번 전시는 9개국 100여 개 업체가 약 400개 부스를 꾸렸다. 참관객은 동남권 최대 AI 제조 실증 무대를 관망하기 위해 약 1만2000 명이 집결할 것으로 보인다. 전시장은 스마트 팩토리(Smart Factory), 스마트 디지털, 로보틱스, AI 기반 기술 등 네 개의 주요 기술 방향성으로 기획됐다. 이 자리에는 제조실행시스템(MES)·전사적자원관리(ERP)·품질관리시스템(QMS)·고급공정제어(APC) 등 제조 효율 극대화를
정책은 읽기 어렵고, 해석은 더 어렵습니다. 하지만 한 줄의 공고, 하나의 법 개정이 산업 현장과 기업의 방향을 바꿉니다. [알쓸정책]은 산업 종사자들이 꼭 알아야 할 주요 정책과 제도 변화, 공고 내용을 실무 관점에서 쉽게 풀어주는 주간 시리즈입니다. 기술개발 지원사업부터 인허가 제도, ESG·세제 변화, 규제 샌드박스까지. 산업인의 정책 내비게이션, 지금부터 시작합니다. 조달청, 중소 딥테크 기업 조달시장 판로 확대 지원한다 조달청은 신산업 분야의 딥테크 스마트 기업을 대상으로 조달시장 진출을 지원하고 판로 확대의 기회를 제공하는 ‘공공조달길잡이 상담회’를 개최했다고 밝혔다. 공공조달길잡이는 조달시장 진입이 익숙하지 않은 중소기업을 위해 조달제도 전반을 일대일 방식으로 설명하는 공공판로지원 제도다. 상담을 통해 ▲조달업체 등록 ▲혁신제품 및 우수조달물품 지정 ▲다수공급자계약(MAS) ▲벤처나라 입점 등 다양한 제도와 절차를 안내했다. 현재 36명의 조달청 직원으로 구성된 공공조달길잡이 팀은 지금까지 2000건 이상의 상담을 수행했으며, 이를 통해 260여 개 기업이 신규로 조달시장에 진입하는 성과를 거뒀다. 특히 올해 5월부터는 조달제도와 정책 경험을 보
산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부는 15일 서울 종로구 국가과학기술자문회의 대회의실에서 ‘산업 전반의 AX(Advanced Transformation, 인공지능 기반 산업전환)’ 확산을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 제조업과 산업 현장 전반에 AI 도입을 가속화하고, 산업 경쟁력 강화를 위한 범정부 차원의 협력체계를 본격화하기 위한 것이다. 최근 AI 기술의 급속한 발전은 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 제조업을 비롯한 주요 산업에서 AI 기술을 도입·활용하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수로 자리 잡았다. 그러나 산업계의 기술 역량에 비해 현장 적용률은 여전히 낮은 상황으로, 정부의 적극적인 지원과 부처 간 연계가 절실한 시점이다. 이에 따라 산업부·과기정통부·중기부는 부처별 전문성과 정책 역량을 결집해 산업 전반의 AX를 촉진하고, 산업 AI 대전환을 가속화하기 위한 협력 구조를 구축하기로 합의했다. 이번 협약의 주요 내용은 ▲산업 전반의 AX 역량 강화 및 핵심기술 내재화 ▲AI 벤처·스타트업과 중소·소상공인의 AI 기술사업화 및 현장 맞춤형 AX 기술개발 지원 ▲지역 산업군 중심의 AX 생태계
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
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