긴트, 한화에어로스페이스 주관 피지컬 AI(Physical AI) 선행연구 참여한다 험지 특화 자율주행 로보틱스 플랫폼 개발 집중 영상 인식 및 항법 시스템 탑재한 로봇 2대 현장 투입 예고해 긴트가 한화에어로스페이스 주관 ‘피지컬 AI 자율임무 실행기술 선행연구’에 참여하며 방산 로봇 시장에 진출한다. 이 선행연구 프로젝트는 로봇이 물리적 환경을 직접 인지하고 복잡한 임무를 스스로 수행하는 이른바 '피지컬 AI(Physical AI)'의 구현을 목표로 한다. 기존의 자율주행이 정제된 도로 환경에 집중했다면, 본 연구는 지형지물이 불규칙한 야지·험지에서 로봇이 영상 인식 데이터와 항법 시스템을 결합해 실시간으로 위치를 교정하는 데 집중한다. 이를 통해 로봇이 스스로 최적의 작업 동선을 찾아내 임무를 완수하도록 하는 것이 핵심이다. 양사는 긴트의 오프로드 특화 로봇 제어 기술과 한화에어로스페이스의 방산 시스템통합(SI) 역량을 결합한다. 향후 인명 구조나 위험물 제거 등 고위험군 임무에서 로봇이 독립적으로 작전을 수행하는 무인 전투 체계의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 긴트는 이번 협력을 통해 오프로드 환경에 특화된 로보틱스 플랫폼을 개발할 예정이다.
소형 버거 매장 환경 최적화 로봇 ‘알파그릴 싱글(Alpha Grill Single)’ 론칭해 “풀타임 조리 인력 대비 운영비를 3분의 1 수준”...자영업자 고정비 부담 완화 노린다 폭 60cm 소형·경량화 설계 담아 에니아이가 협소 주방 환경에서 운용 가능한 보급형 패티 조리 로봇 ‘알파 그릴 싱글(Alpha Grill Single)’을 공개했다. 이번 신제품은 기존 대표 라인업 ‘알파 그릴(Alpha Grill)'의 핵심 성능을 유지하면서도, 기기 구조를 효율화해 도입 문턱을 대폭 낮춘 것이 특징이다. 사측은 특히 로봇의 월 운영 비용이 풀타임 조리 인력 1인 대비 3분의 1 수준에 이르는 점을 내세웠다. 이는 최저임금 인상과 구인난으로 어려움을 겪는 외식 업계의 대안으로 작용할 것이라는 강조점이다. 사측은 국내 버거 매장 상당수가 10평 내외라는 점을 고려해 알파 그릴 싱글을 기획했다. 기기 폭을 60cm 수준으로 줄였고, 조리대 하단 냉장고 상부 공간을 그대로 활용하도록 설계했다. 별도의 주방 구조 변경 없이도 즉시 설치가 가능하다는 게 사측 설명이다. 이 같이 소형·경량화된 디자인을 채택한 동시에 한 번에 최대 6장의 패티를 동시 조리하는 것 또한
과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 주관 ‘2026 생성AI 선도 인재 양성 사업’ 주관기관 낙점 한국과학기술원·연세대학교·인하대학교 등과 컨소시엄 구성...4년간 72.5억 규모 핵심 기술 및 인재 육성한다 시각·언어·이동(VLN) 기반 인터페이스, 경로 탐색, AI 안전성 등 연구 성과 특허화 예고 롯데이노베이트가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주도하는 국책 프로젝트 ‘2026년도 생성AI 선도 인재 양성 사업’의 주관기관으로 선정됐다. 본 사업은 생성형 AI(Generative AI) 기술의 진화 속도에 맞춰, 산업계의 현장 난제를 해결하는 실무형 석·박사급 인재를 육성하는 데 목적이 있다. 산·학이 파운데이션 모델(Foundation Model) 기반의 응용 기술을 공동 연구하고, 이를 산업 현장에 즉시 이식하는 인재 배출에 비전을 담고 있다. 프로젝트에 참여하게 된 롯데이노베이트는 한국과학기술원(KAIST)·연세대학교·인하대학교 등 대학과 컨소시엄을 결성했다. 이 연합체에서는 가상 환경의 언어 모델을 물리 세계로 확장하는 기술과 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제어 기술 확보에 집중한다. 이 과정에서 인공지능(AI)이
인공지능(AI)·휴머노이드 대전환 및 ‘인공지능 전환 Global No.1(AX G1)’ 도약 지원을 위한 대대적 조직개편 단행해 휴머노이드로봇센터·국가로봇테스트필드구축센터 등 신설 본부별 AX 중심 책임 경영 강화도 한국로봇산업진흥원(KIRIA)이 인공지능(AI)과 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 대전환 시대를 맞아 대한민국 로봇 산업의 성장 모멘텀을 확보하겠다는 비전을 선포했다. 기관은 국가 차원의 ‘인공지능 전환 Global No.1(AX G1)’ 도약을 지원하기 위한 조직개편 및 인사발령을 지난 1일자로 시행했다. KIRIA는 이번 개편에 대해, 기존 ‘2본부 2실’ 체제의 안정성을 유지하면서도 글로벌 패러다임에 맞춰 전략 조직 신설 및 본부별 역할 재정의에 초점을 갖췄다고 공론화했다. 실제로 기관은 기존 ‘제조로봇본부’를 ‘산업AX혁신본부’로, ‘서비스로봇본부’를 ‘기술기반AX본부’로 각각 명칭을 변경했다. 이는 로봇·AI가 융합된 지능형 자동화 혁신을 주도하겠다는 의지로 풀이된다. 또한 글로벌 기술 패권 경쟁에 대응하기 위한 ‘휴머노이드로봇센터’와 대규모 로봇 실증 인프라인 ‘국가로봇테스트필드구축센터’를 신설하며 미래 전략 사업의 추진
한국로봇융합연구원(KIRO)·국립농업과학원(NAAS), 농업 로봇 기술 고도화 및 산업 활성화 MOU 중장기 핵심 기술 공동 연구, 양 기관 인프라 기반 국가 연구개발(R&D) 성과 실증·사업화 연계 협력한다 한국로봇융합연구원(KIRO)이 전라북도 완주군 소재 국립농업과학원(NAAS) 산하 국립농업과학원과 농업 로봇 혁신을 위한 청사진 구축에 합의했다. 이번 협약은 두 기관이 보유한 연구개발(R&D) 역량과 인프라를 결합해 농업 현장의 지능형 자동화를 앞당기는 것을 골자로 한다. 국가 농업 로봇 산업의 글로벌 경쟁력을 강화하기 위한 지속 가능한 협력 체계를 구축하고자 마련됐다는 게 양측 입장이다. 성제훈 국립농업과학원장은 “본 업무협약(MOU)은 농업·로봇공학이라는 두 분야의 상호보완적 융합”이라며 “새로운 산업적 가치를 창출하는 데 그 의미가 있다”고 전했다. 양 기관은 이번 협약에 따라 ▲농업 로봇 분야 연구 사업 기획 ▲중장기 핵심기술 공동 연구 ▲공동 연구 인프라 상호 활용 ▲기술·정보 교류 ▲국가 R&D 사업 성과 현장 실증(Pilot)·사업화 연계 ▲공동 세미나·워크숍 기반 학술 교류 등 폭넓은 분야에서 협력을 추진한다. 특히
‘임업 현장 맞춤형 푸드테크 기술개발 사업’ 선정...4년간 총 60억 규모 연구개발(R&D) 추진한다 호두·밤·대추 등 대상 식별 인공지능(AI) 비전, 급경사 산림 자율주행 이동 플랫폼 등 기술 개발 전개 한국로봇융합연구원(KIRO)이 인구 감소와 고령화로 인해 소멸 위기에 직면한 국내 임업 현장의 난제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 로봇 기술 개발에 본격 착수한다. KIRO는 산림청·한국임업진흥원 주관 ‘2026년도 임업 현장 맞춤형 푸드테크 기술개발 사업’의 주관기관으로 뽑였다. 이로써 ‘AI 기반 단기 소득 임산물 수실류 자동 수확 및 운반 로봇 개발 사업’을 추진한다. 이번 프로젝트는 올해부터 2029년까지 총 4년간 국비 50억 원과 지방비 10억 원을 포함해 총 60억 원이 투입되는 연구개발(R&D) 사업이다. 사업은 KIRO의 주도하에 호두·대추·밤 등 주요 수실류 주산지가 공동 참여하는 민·관·연 협력 구조로 운영된다. 이 가운데 KIRO 측은 로봇 핵심 원천 기술의 개발을 담당한다. 이 밖에 협력 지자체는 실제 임업 현장에서의 기술 검증을 위한 테스트베드(Testbed) 제공과 실증(Pilot) 지원을 맡는다. 향후 개발되
로봇·인공지능(AI)·자율주행 분야 미래 지속 가능한 청사진 마련한다 서울·고양·파주 등서 진행 중인 자율주행 실증(Pilot) 사업 연계 현장실습·인턴십 운영 오토노머스에이투지가 중부대학교 미래융합공학부와 손잡고 로봇·인공지능(AI)·자율주행 분야의 실무형 인재 양성을 위한 전략적 파트너십을 구축했다. 이번 협약의 핵심은 산업 현장의 수요를 즉각 반영한 ‘실전형 교육 모델’ 구축이다. 양측은 기업 맞춤형 교육과정을 공동 개발한다. 여기에 오토노머스에이투지가 서울·고양·파주 등에서 전개 중인 실제 자율주행 실증(Pilot) 사업을 학생의 교육 현장으로 개방하기로 했다. 이로ㅆ 학생이 실제 산업 환경에서 기술적 경험을 축적하는 기회가 마련될 전망이다. 이들의 협력 범위는 연구개발(R&D)까지 확대된다. 오토노머스에이투지는 자사 독자 자율주행 기술과 실증 인프라를 제공하기로 했다. 이어 중부대학교는 전문 인재 육성과 교육 설계에 집중하겠다는 전략이다. 이를 통해 기업은 검증된 우수 인력을 조기에 확보하고, 학교는 취업 경쟁력을 높이는 시너지를 창출하게 될 것으로 기대된다. 한지형 오토노머스에이투지 대표는 “자율주행 산업의 성패는 현장 맞춤형 인재를 얼마나
로봇으로 조립하는 빌딩 블록이 기존 건설 기술 대비 대규모 구조물을 더 효율적이고 지속 가능하게 짓는 대안이 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구팀은 모듈식 3차원(3D) 소단위인 '복셀(voxels)'을 활용해 건물을 짓는 효율성 관련 타당성 조사를 수행했다. 이때 복셀은 복잡하면서도 내구성 있는 구조물로 조립되는 블록 단위다. 연구팀은 다양한 복셀의 성능을 분석한 뒤 건설 공정을 간소화하는 세 가지 새로운 디자인을 개발했다. 이와 함께 로봇 조립기와 복셀 기반 건물 레이아웃을 생성하고, 로봇에 작업 지침을 전달하는 사용자 화면(UI)도 제작했다. 연구 결과에 따르면, 복셀 기반 로봇 조립 시스템은 3D 콘크리트 프린팅이나 철골 구조 등 기존 공법 대비 내재 탄소(Embodied Carbon)를 최대 82%까지 줄일 수 있다. 이 가운데 내재 탄소는 건물 자재의 전체 수명 주기 동안 배출되는 탄소 총량을 뜻한다. 이 시스템은 비용과 건설 시간 면에서도 경쟁력을 갖춘 것으로 분석됐다. 다만 복셀 제조에 쓰이는 재료 선택이 탄소 발자국과 비용에 큰 영향을 미치는 것으로 드러났다. 연구팀은 시스템의 광범위한 보급을 위해 확장
로봇도 늘었고 인공지능(AI)도 도입됐다. 그런데 생산 방식은 왜 그대로일까. 문제는 기술이 아니라 구조다. 제조 현장의 AI는 품질 검사와 예지보전에 쓰이지만 서로 연결되지 않는다. ‘두뇌’는 있지만 ‘몸’이 움직이지 않는 상태인 것. 자동차 공정에서는 로봇이 형상을 인식해 작업을 바꾸는 수준까지 왔다. 그럼에도 많은 공장은 여전히 2주 단위 계획에 묶여 있다. 기술은 준비됐지만 구조가 가로막는 구조. 해법은 소프트웨어 정의 자동화(SDA)다. 제어를 하드웨어에서 분리해 유연성을 확보하는 방식이다. 실제로 SDA 도입 기업은 엔지니어링 시간을 30% 줄이고 효율을 20% 높였다. 데이터도 마찬가지인데, 충분히 쌓였지만 쓰이지 않는다는 점이 지적 포인트다. 이때 성과 차이는 ‘연결성(Connectivity)’에서 발생했다. 이는 앞으로의 경쟁이 플랫폼 구조에서 벌어질 것이라는 예측을 뒷받침하고 있다. 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 승자는 이 같은 구조를 바꾼 기업일 것이다. [SPECIAL REPORT] SDA 시대, 공장은 “플랫폼이 된다” AI·로보틱스·SDA 결합 ‘자율제조’ 현실화…제조업 판도 바뀐다 생성형 AI vs
전통 제조 공정의 핵심인 용접(Welding) 기술이 스마트 제조 시대를 맞아 급격한 변화를 겪고 있다. 과거 숙련공의 감각과 경험에 의존하던 방식에서 벗어나, 이제는 인공지능(AI)·로보틱스·머신비전(Machine-vision)이 실시간으로 데이터를 분석하고 스스로 판단하는 ‘지능형 생산 기술’로 진화하는 양상이다. 이러한 추이는 자동차·조선··플랜트 등 용접 비중이 비교적 높은 핵심 산업군에서 활발하게 일어나고 있다. 이들 분야는 공통적으로 품질 균일성과 생산성을 동시에 확보하는 것이 중요하다. 이 때문에 이 같은 자동화 전환이 시급한 과제로 떠올랐다. 업계는 용접 품질의 실시간 모니터링과 자동 제어 수준이 곧 완성품의 경쟁력을 결정하는 시대라고 판단하고 있다. 이러한 기술적 갈증을 해소하고 최신 산업 적용 사례를 공유하기 위한 자리가 마련된다. 경상남도 창원시 소재 전시장 창원컨벤센 내달 14일 개막을 앞둔 ‘2026 스마트 용접 자동화 세미나(Smart Welding Automation Seminar)’는 앞선 산업 현장의 요구를 구체화하는 자리가 될 전망이다. 경상남도 창원시 소재 전시장 창원컨벤션센터에서 열리는 이번 세미나는 용접 산업전 ‘제22회
기술 도입을 넘어 전략과 실행을 잇는 실천형 가이드! 정책, 기술, 현장을 아우르는 통합형 혁신 안내서! 인공지능(AI)이 산업 전반의 구조를 빠르게 재편하는 가운데, 제조업 현장에서는 AI 전환(AX, AI Transformation)이 더 이상 선택이 아닌 필수 과제로 자리 잡고 있다. 다만 많은 기업들이 기술 도입 필요성에는 공감하면서도, 실제 실행 단계에서는 전략 수립과 기술 선택에 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. 이러한 흐름 속에서 제조업 중심의 AI 전환을 위한 실천형 가이드북이 출간됐다. 『2026 인공지능 전환 바이어스 가이드(AXBG)』는 단순한 기술 소개를 넘어, 기업이 실제로 적용 가능한 전략과 실행 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 해당 가이드는 피지컬 AI, 로보틱스, 머신비전, 스마트물류 등 최신 산업 트렌드를 종합적으로 다루며, 제조 혁신을 이끄는 전문가들의 인사이트를 함께 담았다. 특히 AI 전환 전략을 체계적으로 정리한 백서와 실제 제조 혁신 사례, 주요 솔루션 기업 인터뷰를 통해 이론과 현장 간의 간극을 좁히는 데 주력했다. 또한 정부 지원사업, 기술 보호, 탄소중립 관련 정책 정보까지 포함해 기업들이 활용할 수 있는 정
생성형 AI(Generative AI) 열풍의 이면에서 산업 현장의 질문은 한층 냉정해지고 있다. 이제는 단순한 문서 요약이나 사무 자동화만으로 인공지능(AI) 기술 경쟁력을 증명할 수 있는 단계가 지났다. 공장·물류센터, 센서·제어기, 그리고 디지털 트윈(Digital Twin)으로 연결된 물리적 환경 안에서 AI가 무엇을 감지하고 어떤 최적의 판단을 내릴 것인지. 그리고 그 판단이 어떻게 실제 운영 개선과 물리적 움직임으로 이어지는지가 새로운 기준선으로 부상했다. 이는 AI의 주무대가 스크린 속 '데이터'에서 '현장'으로 확장될 것임을 암시한다. 최근 AI·로보틱스 분야에서 뜨거운 감자로 떠오른 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 중심이 된 배경이다. 이 기술 방법론은 AI가 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 접근이다. 이러한 트렌드 변화는 화려함을 뽐내는 로봇 기술 시연과는 다른 관점에서 전개된다. 이제 시장은 로봇이 물건을 집고 걷는 장면 자체에 환호하기보다, 그 동작의 반복정밀도(Repeatability)와 안전성, 그리고 환경 변화에 대응하는 유연한 학습
공장은 더 이상 설비와 인력만으로 움직이는 공간이 아니다. 이제는 현실 공장을 가상 세계에 정밀하게 복제하고, 인공지능이 그 안에서 수많은 변수와 시나리오를 먼저 검토한 뒤 최적의 해답을 제시하는 시대가 열리고 있다. 다쏘시스템코리아의 목종수 인더스트리 비즈니스 컨설턴트가 소개한 ‘3D UNIV+RSES’ 전략은 이러한 변화의 방향을 압축적으로 보여준다. 그는 소프트웨어 정의 공장(SDF)의 핵심으로 기존의 디지털 트윈을 넘어, 과거 데이터와 수많은 가상 시나리오 검증을 통해 실제 공정 이전에 병목과 설비 간 간섭을 예측·차단하는 ‘버추얼 트윈’의 역할을 강조했다. 여기에 12개 산업군의 지식을 학습한 AI와 자연어 기반의 ‘가상 동반자’를 결합함으로써, 숙련자의 암묵지를 현장 의사결정에 실시간 반영하고 엔지니어링 업무의 진입장벽까지 낮출 수 있다고 설명했다. 제조 AX 시장의 폭발적 성장...‘SDF’는 필연적 선택? 글로벌 제조업이 인력 부족과 생산성 정체라는 암초에 부딪힌 가운데, 공장 효율을 결정짓는 패러다임이 하드웨어의 물리적 성능에서 소프트웨어의 지능적 통제력으로 이동하고 있다. 글로벌 시장조사기관 마켓앤마켓에 따르면, 전 세계 스마트 제조 시장
제조 산업이 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX) 시대로 진입하면서, 자율제조가 핵심 키워드로 부상하고 있다. 로크웰오토메이션코리아 권오혁 이사는 SDA(Software Defined Automation)를 중심으로 AI와 로보틱스를 결합한 차세대 제조 혁신 방향을 제시하며, 하드웨어 중심 구조에서 소프트웨어 중심 구조로의 전환이 필수적이라고 강조했다. 특히 SDA는 AI의 의사결정을 실제 공정에 전달하는 ‘신경망’ 역할을 수행하며, 생산 유연성과 확장성을 극대화한다. 이와 함께 IT와 OT의 완전한 융합, 실시간 데이터 처리, 그리고 플랫폼 경쟁이 제조 산업의 미래를 좌우할 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 시대에도 제조는 왜 그대로인가…변곡점에서 멈춘 산업 제조 산업은 지금 분명히 거대한 전환점 위에 서 있다. 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX)으로 이동하고 있다는 선언은 더 이상 낯설지 않다. 문제는 선언과 현실 사이의 간극이다. 산업 현장에는 이미 AI가 도입되고 있고, 로봇도 늘어났지만, 정작 생산 방식 자체는 크게 달라지지 않았다는 지적이 이어진다. 이 모순의 배경에는 ‘변곡점 대응 실패’라는 구조적 문제가 자리한다. 권오혁
사후서비스(AS)·보안·안전 통합한 관리 서비스 ‘케어봇(Care BOT)’ 공개 전국 90여 개 서비스센터 및 1000명 이상 전문 엔지니어 인프라 구축한다 카카오톡 1:1 상담 개설 및 GS25 편의점 택배 접수 등 채널 다양화도 에코백스로보틱스(이하 에코백스)가 제품 구매 이후의 전 과정을 통합한 관리 정책 ‘케어봇(Care BOT)’을 시장에 내놨다. 이로써 국내 사후서비스(AS) 시장 공략에 박차를 가한다. 이번 서비스 강화는 수리·보안·안전 등을 아우르는 관리 환경을 제공한다는 점에서 주목받고 있다. 사측은 이번 케어봇 도입을 통해 AS 접수 채널과 수거 방식을 개선했다고 밝혔다. 사용자는 사회 관계망 서비스(SNS) 카카오톡 1:1 상담과 GS25 편의점 택배 셀프 접수 등 상황에 맞는 방식을 선택할 수 있다. 모든 수리 과정은 카카오 알림톡을 통해 실시간으로 공유된다. 에코백스는 특히 전국 90여 개 서비스센터와 1000명이 넘는 전문 엔지니어 확보를 통해 접수 후 36시간 이내 출장 일정 확정 서비스를 제공한다. 이는 그동안 업계가 고질적으로 겪어온 AS 지연 문제를 해결하는 토대가 될 것이라고 전망했다. 에코백스 관계자는 “사용자가 자사 제
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UPDATE: 2026년 05월 14일 18시 12분
