인공지능(AI)·로보틱스 등 9개 직무 대상 세 자릿수 하반기 신입사원 채용 생성형 AI(Generative AI) 활용 역량 및 글로벌 트렌드 이해도 평가 목적 CNS 특화 검사 신설도 LG CNS가 인공지능(AI)·로보틱스를 포함한 9개 주요 직무에서 세 자릿수 규모의 하반기 신입사원 채용을 진행한다. 오는 14일까지 서류 접수를 받는 이번 채용은 인공지능 전환(AX)과 로보틱스 전환(RX) 현장을 이끌 우수 인재를 확보하기 위해 마련됐다. 모집 분야는 AI·로보틱스·컨설팅을 비롯해, 디지털 전환(DX) 엔지니어, 클라우드 애플리케이션 현대화(AM), 아키텍트, 전사적자원관리(ERP), 스마트 팩토리(Smart Factory), 컨버전스 엔지니어 등 주요 사업 영역 전반이다. 이 가운데 AI 직무 합격자는 다양한 산업군에서 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 서비스를 기획하는 역할을 맡는다. 로보틱스 직무는 제조·물류 현장에 로봇을 적용하고 차세대 기술을 검증하는 업무를 담당하게 된다. LG CNS는 지난 5월 국내 최초로 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 출시하며 RX 시장에 출사표를 던진 바 있다. 그렇기에 이번
부산·울산·경상남도 현장 관계자 모아 애로사항 청취 및 향후 혁신 방안 논의 로봇 시스템통합(SI) 업체 이해관계자 100여 명 결집 한국로봇산업진흥원(KIRIA)가 이달 8일부터 이틀간 부산·울산·경상남도 지역 로봇 시스템통합(SI) 기업 및 산·학·연·관 관계자 100여 명을 불러모아 간담회를 개최했다. 이번 행사는 중소벤처기업부의 ‘로봇 활용 제조혁신 지원사업’의 일환으로 기획됐다. 급변하는 제조 환경에 발맞춰, 지역 SI 전문 업체의 현장 실행력을 제고하고, 실질적인 지원 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 제조 인프라의 전반적인 체질 개선을 도모하겠다는 게 진흥원 측 설명이다. 첫날 진행된 협력 네트워크 세션에서는 로봇 설비의 우수 도입 사례와 SI 고도화 성과가 공유됐다. 참관객은 연계 생태계 강화를 위한 얼라이언스 구축 방안을 두고 긴밀한 패널 토의를 펼쳤다. 이어진 둘째 날 간담회에서는 진흥원 관계자와 지역 핵심 SI 업체 관계자 30여 명이 한자리에 모였다. 이 자리에서 로봇 자동화 시스템의 개발·도입 과정에서 발생하는 기술적·제도적 난제를 점검했다. 현장 중심 행정을 재차 강조한 조영훈 KIRIA 원장은 “국내 중소·중견 제조 현장의 성공적인
무대 뒤에 늘어선 휴머노이드 네 대의 케이블이 하나씩 풀리기 시작했다. 첫 기체가 발을 떼고 중심을 잡는 동안 나머지 기체도 차례로 무대 중앙에 들어섰다. 작은 흔들림에도 객석의 시선이 발끝으로 쏠린 가운데, 국민체조로 시작한 시연은 음악에 맞춘 춤을 거쳐 팔과 다리를 크게 휘두르는 탈춤으로 끝났다. 한국기계연구원(KIMM 이하 기계연)이 개발 중인 인공지능(AI) 기반 한국형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’의 현주소다. 무대에 오른 기체는 완성형 제품이 아닌 버전 0.7이다. ▲ 카이로스 4종. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자) 기계연 측에 따르면 당초 시연 목록에는 자율주행, 심부름, 인식 기반 양팔 작업이 포함됐다. 그렇지만 현장 조건에 맞춰 기능을 조정하는 과정에서 해당 동작은 제외됐다. 박동일 한국기계연구원 AI로봇연구센터장은 이날 현장에 배치된 카이로스 네 대가 수행 가능한 동작을 나눠 시연 무대를 구성했다고 밝혔다. 겉모습이 비슷한 네 대는 같은 로봇이 아니다. 모터(Motor)·감속기(Reducer) 등 주요 부품의 사양을 달리 조합한 시험 기체로 소개됐다. 1호기에서 4호기로 갈수록 완성도가
국내 기관투자자 대상 기업설명회(NDR)서 발표 올 1분기 로봇 부문 흑자 전환 성공 및 전체 수주의 60.4% 달성 성과 공유도 티엑스알로보틱스가 시장 소통 강화를 위한 행보에 나섰다. 사측은 이달 10일까지 국내 주요 기관투자자를 대상으로 기업설명회(NDR)를 전개하고 있다. 이번 설명회에서는 기존 물류 자동화 사업에서 로봇 자동화 중심으로의 구조적 전환 성과를 공개했다. 이와 함께 상반기 주요 경영 실적, 부문별 핵심 경쟁력 등을 공개했다. 특히 올 1분기 로봇 자동화 부문이 흑자 전환에 성공하며, 전사 수주 실적의 60.4%를 달성한 성과가 조명됐다. 티엑스알로보틱스는 산업용 로봇, 자율주행로봇(AMR), 관제 소프트웨어부터 소방·청소용 서비스 로봇을 아우르는 제품군을 보유하고 있다. 여기에 지능형 물류 자동화 설비의 설계부터 유지보수까지 전 과정을 수행하는 턴키 사업 역량을 갖췄다고 평가받는다. 회사는 이번 기업설명회를 통해 반도체·전기전자 등 분야 첨단 제조 현장으로의 AMR 공급 확대 계획과 대만 지사 설립을 골자로 한 해외 진출 전략을 함께 제시했다. 나아가 비정형 물체를 인지해 집어내는 '랜덤 피스피킹(Piece-picking) 로봇' 관련
스트라드비젼이 자동차 양산 환경에서 10년 이상 검증한 비전 인식 기술을 기반으로 Arm의 ‘Total Design for Physical AI’ 생태계에 합류하고 로보틱스와 다양한 자율형 기기로 적용 영역을 확대한다. 스트라드비젼은 9월 8일 중국 상하이에서 열린 ‘Arm Everywhere’ 행사에서 Arm의 Total Design for Physical AI 생태계 합류를 발표했다. 스트라드비젼은 10년 넘게 양산 차량에 인식(Perception) 기술을 탑재해왔다. 전방카메라와 서라운드뷰, 멀티카메라 등 다양한 구성에서 여러 차량용 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 객체 탐지·분류, 깊이 추정, 시맨틱 세그멘테이션 등 인식 기능을 제공해왔다. 특히 실제 양산 카메라 모듈의 제한된 연산 성능과 전력, 발열, 비용 조건 안에서 인식 기술을 구현한 경험을 피지컬 AI 시스템의 대규모 상용화를 위한 기반으로 활용한다. 자동차 산업에서 축적한 양산 경험을 로봇과 기타 자율형 기기에 고도화된 인식 기술을 통합하는 데 적용한다는 계획이다. 스트라드비젼은 Arm의 ‘Robotics Capability Framework’ 구축에도 참여한다. 이 프레임워크는 로봇 시스템을 정의
그리퍼(Gripper)의 끝이 물체와 맞닿는다. 이 과정에서 압력은 접촉을 확인하고, 진동은 미끄러짐을 포착한다. 캐나다 퀘벡에 본사를 둔 협동 로봇(코봇) 엔드이펙터(End-effector) 개발사 로보티크가 ‘2026 산업AI EXPO’에서 이 같은 장면을 공개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 로보티크가 내건 사명은 “반복적인 작업으로부터 사람의 손을 자유롭게 하자”다. 현장에 출품될 촉각 센서 핑거팁 ‘TSF-85’는 이 같은 방향성을 로봇의 손끝으로 확장한 장치다. 회사의 기존 그리퍼 ‘2F-85’에 TSF-85를 부착해 대상물을 잡는 과정에서 발생하는 접촉 정보를 데이터로 전환한다. 사측은 이러한 센서 기술의 기반으로 정전용량 배열(Capacitive Array)을 꼽았다. 단일 센서에서 압력, 진동, 손가락 방향을 함께 수집하는 다중양식(Multimodal) 구조다. 압력 정보는 대상물과 닿은 지점과 접
지난 4월 출시된 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 쓰면서 가장 인상에 남은 부분은 이런 ‘짐벌형 핸드헬드(Handheld) 카메라’를 떠올렸을 때 기대하게 되는 점이었다. 가벼웠고, 빨리 꺼낼 수 있었고, 급한 현장에서도 스마트폰과 별개로 곧바로 촬영에 들어갈 수 있었다. 대신 빠르게 방향을 틀거나 피사체가 바뀌는 순간에는 한 박자씩 늦게 따라오는 짐벌과 추적성이 아쉬움으로 남았다. 그 뒤 나온 후속작 ‘오즈모 포켓 4P(Osmo Pocket 4P)’는 조금 다른 기능적 노선을 탔다. 포켓 4의 기본 형태는 유지하면서 20mm 광각 옆에 60mm 중망원(Medium Telephoto) 카메라를 하나 더 달았다. 1배 확대(Zoom)에서는 넓게 보고, 3배에서는 별도 중망원 렌즈로 넘어가는 물리적 듀얼 카메라(Physical Dual-camera) 구조다. 얹는 게 있으면 내주는 것도 있었다. 포켓 4보다 몸집·무게가 늘었고, 가격도 한 단계 올라갔다. 실제로 손에 쥐었을 때도 차이는 체감됐다. 가벼운 기기를 들었다기보다 조금 더 제대로 된 촬영 장비를 쥔 느낌. ▲ 오즈모 포켓 4P를 실제 현장에서 활용하는 모습(좌)과 기기가 담아낸 현장 화
제조 인공지능 전환(AX) 전략 논의해 “인력난·고령화 대응 해법 모색” 사회적 배려 계층 아동 대상 로봇 창의교실 전개...AI·로봇 교육 접점 확대 노린다 현시점 국내 제조 현장에서는 작업자 부족과 고령화가 생산 라인의 자동화를 재촉하고 있다. 이 와중에 로봇 투입만으로는 부족하다는 분석이 이어지고 있다. 설비·공정 데이터를 읽고 판단하는 인공지능(AI)까지 결합해야 생산성 개선 폭을 키울 수 있다는 요구가 커졌다는 뜻이다. 로봇 산업의 확산 조건도 달라졌다. 기술 자체의 성능뿐 아니라 현장 적용을 뒷받침할 실증(Pilot) 체계와 이를 다룰 인력이 필요하다는 의견이다. 장기적으로는 산업 기반을 이어갈 교육 접점까지 함께 요구되는 양상이다. 한국로봇산업진흥원(KIRIA)은 최근 제조 현장과 교육 현장을 오가며 이 기반을 넓히고 있다. 경상남도에서는 지역 제조·로봇 기업과 제조 인공지능 전환(AX) 전략을 논의했고, 대구에서는 사회적 배려 대상 아동을 대상으로 로봇 체험 교육을 진행했다. 인력난·고령화 겹친 경남 제조업...로봇에 AI를 결합하라 자동차·조선·기계·부품 산업이 밀집한 경상남도 제조 현장에서는 인력 구조와 공정 운영 문제가 먼저 테이블에 올랐
로봇 전문 교육 거점 개편...인공지능(AI), 제조 인공지능 전환(AX), 피지컬 AI(Physical AI) 등 교육 범위 확대한다 레인보우로보틱스, 연구개발(R&D) 현장 개방해...청년 인재와 로봇 업체 연계 도모 유티정보와 도로 교통 피지컬 AI 공동 연구도 “인지·판단부터 현장 조치까지 겨냥” 로봇 산업의 현장 확산에는 기술만큼 사람이 필요하다. 산업용 로봇을 다루는 숙련도에 인공지능(AI) 활용 역량이 더해지고, 교육 과정은 실제 기업의 연구개발 환경과 맞물려야 한다는 게 업계 공통 의견이다. 이렇게 개발을 마친 기술에는 다시 산업과 생활 공간에서 작동 여부를 검증하는 과정이 뒤따른다. 한국로봇융합연구원(KIRO)이 이러한 지점을 동시에 겨냥하고 있다. 기존 로봇 전문 교육 거점은 AI·로봇 융합 교육기관으로 재편했다. 청년 인재에게는 국내 로봇 업체의 연구실을 개방했고, 도로 교통 분야에서는 관제 시스템과 로봇을 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 실증 준비에 들어갔다. 인재를 교육하는 시설과 인력을 필요로 하는 기업, 기술이 작동해야 할 실제 현장을 잇는 움직임이다. 제조 인공지능 전환(AX)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid
규격이 다른 상자·포대·통(Barrel) 등을 작업자가 일일이 옮기던 항만. 이 같은 하역(Unloading) 구조를 뒤집은 솔루션은 서로 다른 화물을 같은 외형에 담은 컨테이너다. 내용물은 그대로지만 선박·철도·트럭이 화물을 넘겨받는 접점은 하나로 통일됐다. 국제표준화기구(ISO)는 컨테이너의 외부 치수와 등급을 규정했다. 이에 화물과 이동 경로가 달라져도 형태와 관계없이 같은 규격을 적재하고 이동시켰다. 이러한 표준화가 확보한 것은 화물 내용이 아닌 이를 담는 용기의 크기와 적재 기준이다. 그러면서 대상물·경로가 달라져도 운송망 전체를 다시 설계할 필요가 줄었다. 앞서 항만에서 효과를 입증한 표준화 방식은 자동화 현장으로 확장되고 있다. 초기 물동량과 제품 형태에 맞춰 설치한 컨베이어·크레인·분류기는 주문 구조가 바뀌면 이송 동선과 보관 구조를 다시 짜야 했다. 실제 물량이 예상보다 적으면 돈을 들여 설치한 설비 일부가 쓰이지 않은 채 남았다. 시장은 빠르게 바뀌는데 설비는 고정돼 있는 문제. ▲ 규격·형태가 다른 상자·포대가 고정형 컨베이어를 따라 하역 구간을 이동하고 있다. 설비가 설치된 경로에 맞춰 물품의 이동 동선이 결정되는 기존의 일반적인 구조다
제조업의 경쟁력이 빠르게 재편되는 가운데 AI가 생산·품질·설비·물류·공급망을 혁신하는 핵심 기술로 확장되고 있다. 로보틱스와 AI 팩토리가 제조 현장의 생산성과 경쟁력을 결정하는 새로운 기준으로 부상하면서 산업단지와 제조기업의 AX 전환 전략에 대한 관심도 높아지고 있다. 이러한 변화 속에서 산업 AX 전략부터 현장 적용까지를 집중적으로 다루는 컨퍼런스 '2026 산업단지 M.AX 혁신 서밋'이 9월 14일(월)부터 16일(수)까지 대구컨벤션센터(EXCO) 서관 전시장 내 컨퍼런스 특설무대에서 개최된다. 한국산업단지공단과 한국산업단지경영자연합회, ㈜첨단이 주최·주관한다. 이번 서밋의 핵심 메시지는 AI가 먼 미래의 기술이 아니라는 데 있다. 불량률을 어떻게 줄일 것인지, 생산성과 수율을 어떻게 높일 것인지, 인력 부족을 AI와 로봇으로 어떻게 보완할 것인지, 중견·중소기업이 AI 팩토리를 어디서부터 시작해야 하는지 등 제조 현장의 실질적인 질문에서 출발해 구체적인 방향을 제시한다. DAY 1(9월 14일)은 오후 2시부터 진행된다. M.AX가 여는 제조 AI의 새로운 변화를 시작으로 제조 파운데이션 모델의 가능성과 신뢰성을 다루는 세션이 이어진다. 이어 산
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
부산 BEXCO서 24~28일 열리는 국제자동제어연맹 세계대회 참가 자율제어 AI부터 디지털 트윈·에너지 최적화까지 핵심 기술 소개 한국요꼬가와전기가 8월 24일부터 28일까지 부산 BEXCO에서 열리는 국제자동제어연맹(IFAC) 2026 세계대회에 참가해 자율제어 인공지능(AI)과 공정 최적화 솔루션을 선보였다. 자동제어와 스마트 제조 기술에 대한 산업계 관심이 커지는 가운데, 공정 안정성·에너지 관리·설비 유지보수와 관련한 현장 적용 기술이 소개된다는 점에서 업계의 관심이 예상된다. IFAC 세계대회는 자동제어·로보틱스·시스템 분야 학술대회로, 회사는 이번 행사에서 자율 제어 AI와 통합 공정 최적화 솔루션을 중심으로 전시를 진행할 계획이라고 밝혔다. 이번 전시에서 한국요꼬가와전기가 제시한 주요 기술은 강화학습 기반 자율 제어 AI 알고리즘 ‘FKDPP’다. 이 회사는 복잡한 산업 공정의 운전 최적화를 지원하는 기술이라고 설명했다. 공정 운영 효율과 수익성 개선에 초점을 둔 솔루션도 함께 소개됐다. 회사 측은 가상 공정 기반 시뮬레이션으로 운영 시나리오를 검증하는 ‘KBC Digital Twin’, 유틸리티를 실시간 모니터링하는 ‘Visual MESA’,
딥인사이트(Deep In Sight)가 중소벤처기업부가 주관하고 중소기업기술정보진흥원(TIPA)이 전담하는 '글로벌 팁스(Global TIPS)' 과제의 최종 협약을 체결했다. 이번 협약을 통해 향후 48개월간 총 50억 원 규모의 정부 연구개발(R&D) 지원을 받아 차세대 Physical AI 핵심 기술 개발과 글로벌 사업화에 본격 착수한다. 글로벌 팁스는 유망 기술기업의 글로벌 시장 진출과 스케일업을 지원하는 정부 대표 R&D 사업이다. 최근 제조·물류·로보틱스 산업에서는 AI가 실제 환경을 이해하고 학습하기 위해 현실 공간을 정밀한 디지털 데이터로 전환하는 Real-to-Sim(Reality to Simulation) 기술이 핵심 인프라로 주목받고 있다. 딥인사이트는 이러한 시장 변화에 대응해 실제 산업 현장을 AI 학습 및 시뮬레이션에 활용할 수 있는 Sim-ready 3D 데이터로 전환하는 데이터 파운데이션 플랫폼을 개발할 계획이다. 구체적으로는 자체 개발한 산업용 고정밀 3D 스캐너 DIMENVUE(디멘뷰)와 3D 센싱 및 공간 데이터 처리 기술을 기반으로 현실 공간과 객체를 정밀하게 디지털화하고 AI 및 시뮬레이션 환경에서 활용할
중소벤처기업부 주관 ‘글로벌 팁스(Global TIPS)’ 연구개발(R&D) 과제 대상 업체로 '현실·가상 전이(Real2Sim)' 기반 3차원(3D) 공간 데이터 파운데이션 플랫폼 고도화 ‘집중’ 딥인사이트가 중소벤처기업부 주관 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 총괄 기업 육성 프로그램 ‘글로벌 민간투자주도형 기술창업지원(Global TIPS)’ 내 연구개발(R&D) 일반형 과제 수행에 돌입한다. 글로벌 팁스는 우수한 기술력과 해외 진출 가능성을 갖춘 유망 중소·벤처기업의 글로벌 R&D과 해외 시장 안착을 종합 지원하는 정책이다. 이 중 R&D 일반형 과제는 독보적인 기술을 보유한 기업에 정부지원금을 투입해 혁신 기술 확보와 해외 진출을 촉진하는 사업 트랙이다. 과제에 투입되는 딥인사이트는 향후 48개월간 총 50억 원 규모의 정부 지원금을 바탕으로, 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 핵심 기술 개발과 글로벌 사업화를 본격화한다. 회사는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 휴대형 3차원(3D) 공간 정보 스캐너 ‘디멘뷰(DIMENVUE)’와 센싱 기술을 활용해 산업 현장을 가상 환경으로 디지털화하는 '현실·가상 전이(Rea
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