주가 안정화 및 기업 가치 제고 목적으로 한 5대 1 액면 병합 완수...이달 19일부터 코스닥 거래 다시 시작 자율주행 기술 자회사 퓨처링크, 강남 일대 로보택시 시험 운행서 주야간 누적 6만km 무사고 기록 포니링크가 적정 주식 수 유지를 통한 주가 안정화와 체질 개선을 목적으로 진행한 주식 병합 절차를 마무리했다. 사측은 이로써 이달 19일부터 코스닥 시장에 변경 상장돼, 주식 매매 거래가 정상적으로 재개된다고 밝혔다. 포니링크는 지난 3월 정기 주주총회를 통해 유통 주식 수 최적화와 장기적 주주 가치 제고를 위해 5대 1 방식의 액면 병합을 결의한 바 있다. 이에 따라 1주당 액면가액은 기존 100원에서 500원으로 조정됐다. 발행 주식 총수는 기존 1억2780만7298주에서 2556만1459주로 변경됐다. 주식 병합 과정에서 발생한 1주 미만의 단수주는 신주 상장 초일인 이달 19일 종가를 기준으로 주주에게 현금 정산돼 지급될 예정이다. 회사는 지난 26년간 축적한 통신 솔루션 노하우를 바탕으로 IT 사업 부문에서 기술 신뢰도를 검증받았다. 이러한 통신 사업을 안정적으로 유지하는 데 집중하고 있다. 이와 동시에 최근 테크 업계의 핵심 화두인 인공지능
국제표준화기구(ISO)·국제전기기술위원회(IEC) 주관 인공지능경영시스템 국제표준 ‘ISO/IEC 42001’ 인증 통합 인공지능(AI) 플랫폼 ‘아이멤버(Aimember)’ 신규 기능 ‘워크 4.0(WORK 4.0)’ 고도화 기반 마련해 휴머노이드 로봇 ‘로이(Roy)’ 중심 범용 피지컬 AI(Physical AI) 사업 전개 예고도 롯데이노베이트가 글로벌 인공지능(AI) 관리 기준이 요구되는 규제 산업군으로의 영역 확장을 도모한다. 이를 위한 강력한 제도적 기반을 확보했다. 사측은 지난 2월 AI 시스템 품질·신뢰성을 검증하는 국제표준화기구(ISO)·국제전기기술위원회(IEC) 국제표준 ‘ISO/IEC 25058’을 한 바 있다. 이어 최근 인공지능경영시스템(AIMS) 표준 규격 ‘ISO/IEC 42001’ 인증까지 연이어 추가해, AI 기술력과 관리 역량을 글로벌 무대에서 인정받았다. 이번에 획득한 ISO/IEC 42001은 ISO·IEC·합동기술위원회(JTC)가 제정한 AI 분야 최초의 관리체계 국제표준으로 알려졌다. 인증 범위는 기업 내 AI 개발과 운영 조직은 물론, 해당 조직에서 생산·가동하는 서비스 인프라 전반을 포괄한다. 이로써 롯데이노베이트는
지멘스가 반도체 라이브러리 특성화 효율을 높이기 위해 예측 인공지능(AI) 기술을 활용하는 '솔리도 캐릭터라이저(Solido Characterizer)' 소프트웨어를 공개했다. 사측은 이 소프트웨어가 '솔리도 특성화 스위트(Solido Characterization Suite)' 소프트웨어의 차세대 버전이라고 밝혔다. 이는 파운드리와 사내 칩 설계팀을 위해 개발됐는데, 고급 예측 AI 기술을 사용해 스파이스(SPICE) 기반 리버티(Liberty) 파일 생성을 가속·개선하는 것으로 알려졌다. 해당 솔루션은 두 가지 차별점을 통해 리버티 파일 생성 시간을 단축하며 높은 처리량을 제공한다. AI 엔진이 다중 생산검증시험(PVT) 생성과 고급 리버티 변동성 형식(Liberty Variation Format) 기술을 위한 리버티 파일 생성을 주도해 속도를 높이는 방식이다. 또한 특수 목적으로 제작된 AI 가속 특성화 시뮬레이터 '솔리도 리브스파이스(Solido LibSPICE)'가 성능 향상을 더한다. 이 같은 소프트웨어를 통해 사용자는 여러 IP·설계 그룹에 걸쳐 특성화 작업을 확장할 수 있다. 여기에 데이터 분석 및 품질 검증(QC) 소프트웨어 '솔리도 애널리틱
상장·비상장 시장을 아우르는 차세대 투자 법인 ‘엔티인베스트’ 론칭 생성형 AI(Generative AI) 기반 분석, 딜소싱, 기업 평가, 리스크 관리 등 전담 “인공지능(AI)·반도체·로보틱스·바이오 등 미래 기술 중심 구조적 성장 산업 포착” 엔티인베스트가 공식 홈페이지를 오픈하고 본격적인 투자 활동에 돌입했다. 상장(Public)·비상장(Private) 시장을 아우르며, 성장 초기 단계의 스타트업 발굴부터 상장 기업의 연속적인 투자를 실행하는 비즈니스 모델을 선보인다. 엔티엔베스트는 자기자본 기반 하이브리드 투자 전략과 첨단 생성형 AI(Generative AI) 기술을 결합한 차세대 투자법인이다. 투자 프로세스 전반에 생성형 AI 기술을 내재화한 데이터 중심의 투자 역량을 경쟁력으로 내세우고 있다. 실제로 회사는 고도화된 투자 의사 결정을 지원하기 위한 인프라를 갖춘 것으로 평가받는다. ▲시장 트렌드를 분석하는 ‘인공지능(AI) 애널리스트’ ▲자산 배분을 최적화하는 ‘AI 포트폴리오 매니저’ ▲유망 투자처를 발굴하는 ‘AI 딜소싱 에이전트’ ▲기업 가치·성장성을 심층 평가하는 ‘AI 심사역’ ▲리스크를 선제적으로 통제하는 ‘AI 리스크 매니저’ 등으
데이터센터 전력실의 이슈는 정전 순간에만 국한되지 않는다. 업계는 이보다 더 자주 문제를 만드는 것을 ‘부하 요동’이라고 지목한다. 수많은 그래픽처리장치(GPU)를 결집한 연산 인프라, 즉 ‘GPU 클러스터(GPU Cluster)’가 들어선 랙(Rack)은 기존 범용 서버 중심 설비와 다른 전력 요구사항이 있다. 특히 인공지능(AI) 학습·추론이 반복되는 데이터센터와 같은 환경에서는 전력 소비 패턴이 비정형적으로 변한다. 이로 인해 순간적으로 치솟았다가 급격히 내려앉는 ‘연산 부하’, 그에 따라 발생하는 ‘고조파(Harmonics)·발열’, 상위 전원단으로 전이되는 ’계통 부담‘ 등이 동시다발적인 연쇄 반응으로 나타난다. 이 배경에서 데이터센터가 우후죽순 구축되면서 랙당 전력 밀도가 한계를 경신하고 있다. 그럴수록 ’무정전전원장치(UPS)‘의 용량 산정과 운전 전략 역시 과거의 ‘평탄 부하’ 전제에서 빠르게 이탈하고 있다. 과거의 평탄 부하가 전력 수요의 등락이 크지 않은 안정적인 상태를 의미했다면, 이제는 GPU 연산량에 따라 전력이 널뛰는 ‘비정형 부하’가 표준이 됐다는 뜻이다. 이러한 이탈은 UPS 설계를 기존 ‘정전 대비용’에서 ‘실시간 전력 요동 흡
용접(Welding) 공정이 숙련자의 손끝에서 로보틱스·센서 중심의 자동화(Automation) 체계로 전환되고 있다. 지금까지의 현장 용접은 자동차·조선·플랜트 등 주요 산업의 품질을 결정짓는 핵심 공정임에도 불구하고, 고열·용접매연(Fume)·자세 등 열악한 환경 탓에 인력난과 품질 편차라는 고질적인 숙제를 안고 있었다. 최근 이러한 흐름은 ‘생산 지속성’의 문제로 직결되고 있다. 미국용접학회(AWS)가 향후 5년간 32만 명 이상의 신규 인력이 필요하다고 경고한 가운데, 국내 역시 숙련공 고령화와 신규 유입 둔화라는 이중고를 겪고 있기 때문이다. 국제로봇연맹(IFR)의 통계처럼 전 세계 누적 가동 산업용 로봇이 428만 대를 넘어선 지금, 자동화의 중심은 품질 판단과 공정 제어까지 아우르는 지능형 생산 체계로 이동 중이다. 지난 14일 경상남도 창원특례시 소재 창원컨벤션센터에서 열린 ‘2026 스마트 용접 자동화 세미나’는 이러한 제조 패러다임의 변화를 제시했다. 세미나는 ‘인공지능과 머신비전이 이끄는 스마트 용접 제조 혁신(AI & Vision Driven Smart Welding Manufacturing)’을 주제로 열렸다. 이번 행사에서는
올 첫 분기 매출액 57.7억 원 달성해 “피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 솔루션 수주 확대 및 미국법인 매출 본격화가 주효해” 씨메스로보틱스가 로봇 시스템, 검사(Inspection) 솔루션, 유통 등 주요 비즈니스의 고른 수주 확대에 힘입어 분기 기준 역대 최대 매출을 기록했다. 사측은 이달 14일 공시를 통해 올해 1분기 연결 기준 매출 57.7억 원을 달성했다고 전했다. 이는 전년 동기 대비 약 562% 증가한 수치다. 회사의 이 같은 성장세는 피지컬 AI(Physical AI) 기반 제조·물류 자동화 수요 급증이 주요 배경인 것으로 나타났다. 이 가운데 실제 양산 현장에서 검증된 프로젝트 비중이 늘어난 결과가 주효했다. 비록 약 51.3억 원의 영업손실을 봤으나, 이는 글로벌 인공지능(AI) 로보틱스 시장 선점을 위한 전문 인력 확보 및 선제적인 R&D 투자에 따른 결과다. 사측은 이에 대해 매출 성장에 따른 고정비 지렛대 효과가 가시화되고 있어, 수익성 또한 점진적으로 개선될 전망이라고 알렸다. 씨메스로보틱스 관계자는 “현재는 글로벌 시장 성장에 대응하기 위한 과감한 투자 단계”라며 “신규 수주가 지속 확대되는 만큼 향후 본격
중소벤처기업부·창업진흥원 주관 창업 육성 프로그램 ‘2026년 모두의 창업 프로젝트’ 인공지능(AI) 공급 기업 낙점 ‘블레이버스 워크(Blaybus Work)’ 제공...예비·초기 창업팀 협업 체계 지원한다 “아이디어를 실행 가능한 업무 구조로 전환하는 솔루션으로 창업 생태계 혁신 정조준” 어치브모먼트가 자사 인공지능(AI) 기반 업무 설계 및 협업 플랫폼 ‘블레이버스(Blaybus)’를 국내 창업 생태계에 공급한다. 사측은 중소벤처기업부·창업진흥원 주관 ‘2026년 모두의 창업 프로젝트’의 공식 AI 솔루션 공급 업체로 선정됐다. 사측이 참여하는 모두의 창업은 아이디어 단계의 예비 창업자가 단계별 토너먼트를 거쳐 실제 사업 모델을 구체화하는 국가 주도 육성 프로그램이다. 올해 약 5000명의 참가자가 최대 10억 원 규모의 사업화 자금을 두고 경합을 벌인다 어차브모먼트는 이번 프로젝트를 통해 창업팀의 실행력을 데이터로 입증하는 ‘블레이버스 워크(Blaybus Work)’를 공급한다. 이는 창업 아이디어를 실행 가능한 업무 구조로 전환하는 과정을 지원하는 플랫폼으로 알려졌다. 특시 사측은 블레이버스 워크에 대해, 초기 창업팀이 흔히 겪는 업무 설계 역량 부
인도네시아 중소기업부 및 학계 관계자 연수단 대상 자사 기술 연수 성료 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 운영 플랫폼과 제조 현장 적용 사례 공유해 인도네시아 산·학·정 관계자가 이에이트를 방문해 스마트 팩토리(Smart Factory) 및 산업 인공지능(AI) 기술 협력 방안을 논의했다. 이번 행사는 국립금오공과대학교가 추진하는 ‘인도네시아 산업 전환을 위한 스마트팩토리화 도입 및 전문인력 양성 사업’의 일환으로 열렸다. 이에이트는는 해당 사업의 국내 시행기업으로 선정돼, 인도네시아 연수단 대상 기업 방문 연수 과정을 진행했다. 이 자리에는 인도네시아 중소기업부·협동조합부, 비나누산타라대학교(Bina Nusantara University) 등 현지 기관 관계자가 참여해 이에이트의 기술을 확인했다. 이에이트는 이날 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 운영 플랫폼을 소개하고, 실제 제조 현장 적용 사례를 전했다. 인도네시아 방문단은 제조 공정 효율화 및 운영 최적화부터 에너지, 스마트시티 등 다양한 산업 분야로의 기술 확장 가능성에 관심을 보였다. 사측 관계자는 “인도네시아 산업 현장의 디지털 전환(DX) 수요와 자사의 디지털 트윈 기술 간 협
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
이미 사무실 안에서 인공지능(AI)은 익숙한 풍경이 됐다. 방대한 자료를 취합해 요약하고, 보고서 초안을 잡아 문장을 다듬는 일련의 과정은 빠르게 자동화의 궤도에 올라탔다. 그러나 산업 현장은 이와 다른 모습이다. 현장에서는 섣불리 AI를 도입하는 것을 주저하거나, 설령 도입했다 하더라도 제 성능을 끌어내지 못하는 상황이 반복된다. 설비 하나의 미세한 오차가 대량 불량으로 확산되고, 찰나의 잘못된 판단이 공장 셧다운이나 인명 사고로 직결되기 때문이다. 똑같은 AI라 할지라도 산업 현장에 투입되는 순간, 그 기준과 무게감이 엄중해질 수밖에 없는 이유다. 이러한 현장의 특수성 때문인지 기업의 AI 도입 성적표는 예상보다 냉정하다. 여전히 대다수 기업이 특정 기능에만 AI를 시험 적용하는 '실증(Pilot)' 단계에 머물러 있는 것. 전사적인 확산에 성공하거나 유의미한 ‘이자 및 법인세 비용 차감 전 이익(EBIT)’ 개선, 즉 실질적 재무 성과로 이어지는 사례는 여전히 드물다는 게 업계 분석이다. 단순히 효율 개선이라는 수치만 좇기보다, 워크플로 자체를 재설계하고 치밀한 데이터 기반을 먼저 다진 조직이 실질적인 성과를 내고 있다는 진단이다. 전문가들이 꼽는 산업
제조업의 혁신 기조가 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’라는 새로운 국면에 진입했다. 이는 사람·데이터·기술이 유기적으로 통합돼 공정 스스로 최적의 의사결정을 내리는 지능형 제조 인프라를 의미한다. 특히 인공지능(AI)과 결합한 자동화 솔루션은 이제 설계 단계부터 운영·유지보수에 이르기까지 생산성을 극대화하는 핵심 동력으로 작용하고 있다. 이러한 기술적 흐름을 조망하고 실전 솔루션을 공유하기 위한 자리가 마련된다. ‘2026 자동화기술동향 포럼(Factory Automation Technology Trend Forum)’ 온라인 세미나(이하 웨비나)가 이달 13일 온라인으로 개최된다. 이번 웨비나는 국내 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 위너스오토메이션이 주최한다. 이 자리에는 글로벌 FA 기술 업체 로크웰오토메이션(Rockwell Automation)·리탈(Rittal) 두 회사가 함께 자율제조를 향한 최신 기술 추이와 현장 적용 사례를 집중 다룰 예정이다. 포럼은 데이터 중심의 혁신부터 지속 가능한 성장을 위한 지능형 제조 환경의 실질적인 가이드를 제공한다. 특히 제조 가치사슬(Value-chain) 전체를 아우르는 AI 디자인
중소벤처기업부·창업진흥원 주관 창업 육성 프로그램 ‘모두의 창업’ 공급기업 선정 멀티모달(Multimodal) 인공지능(AI) 기반 솔루션 ‘하이버프(Highbuff)’ 전파 “채용, 기업공개(IR) 피칭, 고객 응대 역량 진단·코칭 지원” 블루바이저시스템즈가 중소벤처기업부·창업진흥원이 추진하는 창업 지원 프로젝트 ‘모두의 창업’의 인공지능(AI) 솔루션 공급기업으로 최종 선정됐다. 모두의 창업은 아이디어 단계의 예비 창업자가 단계별 토너먼트를 거쳐 실제 사업 모델을 구체화하는 국가 주도 육성 프로그램이다. 올해 약 5000명의 참가자가 최대 10억 원 규모의 사업화 자금을 두고 경합을 벌인다. 블루바이저시스템즈는 이번 프로젝트에 멀티모달(Multimodal) 인공지능(AI) 기반 범용 서비스형 소프트웨어(SaaS) ‘하이버프 AI 인터뷰 & 코칭(Highbuff AI Interview & Coaching)’을 공급한다. 이 솔루션은 영상·음성·문자를 동시 분석해 초기 창업기업이 채용 면접, 기업공개(IR) 발표, 고객 커뮤니케이션 역량 등을 진단하도록 돕는다. 분석 결과는 29개 세부 항목이 담긴 보고서 형태로 8분 이내에 자동 발행된다. 회
드론 스스로 간격 유지 및 자율 비행 구현...‘군집 4단계’ 기술 적용해 메시(Mesh) 통신 기반 8대 요소 기술 확보 파블로항공이 무인항공기(드론) 스스로 간격을 유지하며 자율적으로 비행하는 ‘4단계 군집 조율’ 기술을 국내 최초로 드론 공연에 적용하며 쇼 엔터테인먼트 분야에서의 존재감을 드러냈다. 사측은 지난달 1일부터 전개 중인 ‘에버랜드 스페셜 불꽃쇼: 빛의 수호자들’에서 시설 대표 캐릭터 ‘밤밤맨’을 탑재한 5대의 드론을 활용한 퍼포먼스를 선보였다. 이 가운데 적용된 4단계 군집 기술은 메시(Mesh) 통신을 기반으로 한다. 이는 중앙 통제 없이 드론 상호 간 연결돼 실시간으로 데이터를 주고받는 통신 기법이다. 이를 토대로 ▲지능형 분산 임무 통제 ▲분산 비행 제어 ▲인공지능(AI)·머신비전(Machine-vision) 기반 임무 예측 분석 및 임무 의사결정 ▲군집 조직화 ▲표적 식별 ▲탐지·회피 등 군집 조율 8대 요소 기술이 적용됐다. 사측은 통상 총 5단계로 나뉘는 드론 군집 기술 중 4단계를 구현했다는 점을 강조했다. 이를 통해 모든 드론의 이동 경로를 개별 지정해야 했던 기존 대비 운영 비효율을 줄이고 정교한 연출이 가능해졌다는 분석이다
최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 의료 분야의 혁신을 크게 촉진하고 있다. 그중에서도 영상 진단 지원이나 자연언어 처리를 이용한 진료 기록의 분석에 더해, 생체 신호를 대상으로 한 AI 응용이 주목을 받고 있다. 심전도나 뇌파, 근전도, 호흡 파형 등과 같은 생체 신호는 침습성이 낮고, 연속적이며 또한 비언어적으로 생체 상태를 파악하는 수단으로서 임상뿐 아니라 헬스케어의 광범위한 영역에서 활용이 진행되고 있다. 한편, 이러한 신호들은 그 복잡성과 비선형성 때문에 전통적인 통계 기법으로는 충분히 이해·분석하는 것이 어려운 경우가 많아, 블랙박스적인 AI 알고리즘에 의존할 수밖에 없는 상황도 적지 않다. 이러한 배경하에서 ‘AI가 왜 그러한 판단을 내렸는가’라는 질문은 의료라는 높은 안전성·신뢰성과 설명 책임이 요구되는 분야에서 더욱 심각한 문제가 된다. 이러한 과제에 대해, 표현학습(representation learning)이라는 개념·접근법은 매우 밀접하게 관련된다. 관측 데이터로부터 의미 있는 특징을 자동 추출하고, 하류 태스크에 도움이 되도록 정보를 압축하거나 재구성하는 기법군을 총칭하여 표현학습이라고 한다. 특히 자기지도학습이나 대조학습 등과
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