글로벌 입체 인지 업체 ‘란신로보틱스’와 아·태 지역 사업 ‘맞손’ “입체 시각 센싱 데이터 축적 기반 정밀 조율 및 신체 지능화 모델 탑재” 코윈로보틱스가 입체 시각 인지 기술 업체 란신로보틱스와 손잡았다. 이들은 자율 로봇 기체 성능 고도화와 시장 저변 확대에 뜻을 함께했다. 이번 제휴는 양사의 설계·제작 역량과 상공간(Image Space) 감지 기술을 접목한다. 여기서 상공간은 센서·카메라를 통해 물리적 환경을 입체 시각 데이터로 인지하는 영역을 뜻한다. 양사는 이를 기반으로 제조 현장의 기계적 정밀도를 향상하고, 인도·베트남을 비롯한 아시아·태평양 해외 신규 고객을 공동 발굴하겠다고 밝혔다. 란신로보틱스는 현재 화웨이(Huawei)·비야디(BYD)의 1차 협력사로 활동하고 있다. 전기자동차·이차전지·정보기술(IT) 등 관련 공정에 입체 영상 센싱 기법을 적용해 온 업체다. 해당 기술로 축적된 공간 데이터는 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 시각·언어·행동 모델(Vision-Language-Action, VLA) 등 피지컬 (Physical AI) 체계가 환경을 해석하고 적재·이송 임무를 수행하는 기반 요소로 쓰인다. 코윈로보틱스는 기존 자율주행로봇(A
제조 현장에서 품질 검사의 정밀도와 속도에 대한 요구가 높아지는 가운데 AI 머신비전이 단순 불량 검출을 넘어 품질과 생산성을 동시에 혁신하는 핵심 기술로 진화하고 있다. 딥러닝 기반 결함검사와 3D 비전, Edge AI, 로봇-비전 융합 자동화 등 다양한 기술이 결합되면서 머신비전은 검사에서 판단, 대응, 공정 개선으로 이어지는 지능형 제조 시스템의 핵심 요소로 부상하고 있다. 이러한 흐름 속에서 AI 머신비전 분야의 최신 기술과 실제 적용 사례를 한자리에서 만나는 '2026 AI 머신비전 컨퍼런스'가 오는 10월 16일(금) 오전 10시부터 오후 4시 30분까지 코엑스 3층 컨퍼런스룸 317호에서 개최된다. 한국머신비전산업협회와 첨단이 주최·주관하며 코어이미징, 세이지, 크로스텍이 후원한다. 이번 컨퍼런스는 최신 기술 소개에 그치지 않고 실제 제조 현장에서 어떻게 적용하고 품질과 수율, 생산성 향상으로 연결할 것인가에 초점을 맞춘다. AI 기반 머신비전, 2D·3D 비전 정밀검사, Edge AI, 로봇-비전 융합 자동화, 데이터 기반 품질혁신, 하이퍼스펙트럴·멀티스펙트럴 등 차세대 머신비전 기술까지 제조 현장에서 실제로 요구되는 핵심 기술을 총망라한다.
제조 현장은 겉으로는 규격화된 공간처럼 보이지만 로봇 입장에서는 변수의 연속이다. 통로 폭과 바닥 상태, 작업대 높이, 부품이 놓이는 각도, 공정 사이 이동 거리까지 라인마다 다르다. 사람에게는 사소한 차이가 로봇에는 이동 경로와 작업 좌표를 다시 짜야 하는 조건이 된다. 이 때문에 자동화의 성패는 로봇 한 대의 최고 성능만으로 갈리지 않는다. 기존 설비를 얼마나 덜 손대고 들어갈 수 있는지, 작업물이 정해진 위치를 벗어나도 다시 찾을 수 있는지, 공정이 바뀌었을 때 얼마나 빠르게 새 동작을 적용할 수 있는지가 실제 운용을 좌우한다. 공장을 로봇에 맞춰 고치는 방식에서 현장의 변수를 로봇이 받아들이는 방향으로 설계 범위가 넓어지는 배경이다. 이 같은 변화는 이달 14일부터 사흘간 대구광역시 북구 소재 전시장 엑스코에서 열린 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’에서도 이어졌다. 한국산업단지공단(KICOX)이 주최한 이번 행사는 500개사가 400부스 규모를 꾸렸다. 이 자리에서는 산업단지 업체의 해외 판로 개척을 중심에 두고 ▲수출상담회 ▲글로벌 오픈 이노베이션 ▲산업단지 M.AX 혁신 서밋 ▲산업단지의 날 기념식 등을 함께 운영했다.
생성형 AI(Generative AI), 피지컬 AI(Physical AI) 그리고 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot). 이들 차세대 기술이 제조업의 미래로 주목받고 있다. 그러나 자율제조(Autonomous Manufacturing)의 본질은 기술 경쟁이 아니다. 현장 내 인공지능(AI)이 제대로 작동하기 위해서는 공정·물류·품질·설비·소재를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 것. 그리고 이를 기반으로 스스로 판단·최적화하는 운영 체계가 먼저 갖춰져야 한다. 이번 특집은 이러한 관점 에서 자율제조를 바라본다. 자동 보관과 물류 자동 화부터 AI 기반 3차원 비전(3D Vision), 온톨로지 AI(Ontology AI), 자동화 3D 품질 측정, 지능형 소재관리까지 자율제조 인프라 속 핵심 기술을 다룬다. 이러한 기술의 실제 적용 사례를 통해 제조 혁신의 현실적인 해법을 살펴봤다. [SPECIAL REPORT] AI 자율제조, 기술 넘어 ‘운영’을 혁신하다 - 물류 자동화 진화 - “작게 시작하고 크게 확장하라”…AX 시대 제조·물류 혁신의 공식 - AI 기반 3D 비전 - 작업자 대신 제조 현장 지키는 ‘3D 눈’, 소프트웨어 기반 공간 지능의 가
로봇은 눈앞의 현실을 전부 보지 못한다. 카메라 시야 뒤에 가려진 물체, 조명에 따라 달라지는 표면, 반사광·먼지, 센서가 놓친 깊이 정보 등은 실제 작업 공간 곳곳에 빈틈을 만든다. 사람에게는 익숙한 환경도 로봇에게는 일부만 관측되는 이유다. 이러면 보이는 정보만 믿고 움직이는 로봇이 예측하지 못한 충돌이나 작업 실패를 일으키기 쉽다. 그동안 피지컬 AI(Physical AI) 논의는 현실 데이터를 모으고, 가상 환경에서 학습한 후, 인공지능(AI)의 판단을 로봇 제어와 작업 동작으로 구현하는 과정에 집중됐다. 그러나 이러한 학습·제어에 앞서 해결해야 할 문제가 있다. 센서에 들어온 정보부터 불완전하다면, 로봇은 무엇을 현실로 받아들여야 하는가. 가려진 물체의 전체 형상·표면, 주변 장애물, 다각적인 환경 변화 등을 복원하지 못하면 정교한 학습·제어도 불완전한 현실 위에서 이뤄질 수밖에 없다는 지적이 나온다. 쉽게 말해, 눈이 멀고 왜곡된 상태에서는 아무리 뛰어난 두뇌와 손발을 가졌어도 제대로 된 판단과 동작을 기대하기 힘들다는 의미다. 이 빈틈을 채우는 AI 기반 복원 기술을 묶어 부르면 ‘복원형 AI’다. 이는 저화질 의료 영상에서 신체 내부 구조를 구
씨메스로보틱스, SK텔레콤 주관 피지컬 AI 로보틱스 간담회 참석...산업 협력 방안 논의 현장 데이터 기반 로봇 학습용 데이터 구축 및 산업 현장 개념증명(PoC) 추진 예고 씨메스로보틱스가 지난 30일 SK그룹 임직원이 모인 ‘피지컬 AI·로보틱스 스타트업 간담회’에 참석했다. 이 자리에서 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 기술과 로보틱스 생태계 협력 방안을 논의했다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 국내 피지컬 AI 분야 산업 생태계와의 협력 체계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 SK텔레콤, SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 등 주요 계열사 임원진과 피지컬 AI 및 로보틱스 스타트업 관계자가 대거 참석했다. 이들은 제조·물류·서비스 등 다양한 산업 분야의 피지컬 AI 동향을 공유했다. 또한 인공지능(AI) 반도체, AI 데이터센터, 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 인프라 자원과 로보틱스 기술을 연계하는 협력 방안을 다각도로 논의했다. 씨메스로보틱스는 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 AI 기반 로봇 동작 생성 기술을 앞세워, 제조·물류 현장의 비정형 작업 자동화에 기여한 점을 강조한다.
씨메스로보틱스·엔씨에이아이, 피지컬 AI(Physical AI) 공동 연구개발(R&D) ‘맞손’ 3차원(3D) 비전(Vision) 및 로봇 정밀 제어 데이터와 가상 환경 월드 모델(World Model) 기술 결합 씨메스로보틱스와 엔씨의 인공지능(AI) 자회사 엔씨에이아이가 각 산업 현장 맞춤형 로보틱스 기술 개발에 나선다. 이들은 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기반 기술을 로봇에 이식하는 작업을 공동으로 전개하기로 했다. 이 과정에서 물류·제조 현장 내 비정형 공정 자동화에 기여한 씨메스로보틱스의 현장 운용 데이터가 활용될 예정이다. 여기에 엔씨에이아이의 월드 모델(World Model)과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 역량이 융합된다. 특히 양사는 씨메스로보틱스가 가진 비전 파운데이션 모델(VFM)과 로봇 정밀 제어 데이터 파이프라인을 엔씨에이아이의 가상 시뮬레이션 환경과 연동한다. 이로써 피지컬 AI 구현의 고질적 난제였던 학습 데이터 부족 문제를 완화하겠다는 입장이다. 현장 데이터 수집부터 가상 학습, 실전 적용으로 이어지는 선순환 생태계 구현이 이들의 목표다. 이성호 씨메스로보틱스
‘두 발’로 걷고 ‘두 팔’로 대상물을 다루는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 상징으로 떠올랐다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 이는 가상 세계의 지능을 실제 공간과 연결하는 핵심 열쇠로 분석된다. 인간과 유사한 형태로 복잡한 3차원(3D) 물리 세계와 상호작용해야 하는 휴머노이드 생태계에서는 가치를 결정짓는 조건으로 꼽힌다. 그러나 실제 제조 현장의 검증 기준은 냉정하다. 휴머노이드처럼 영상 속 화려한 시연보다, 당장 눈앞의 기능이 도마 위에 오르기 때문이다. 반복 작업 신뢰성, 작업자 동선과 안전, 품질 편차 제어, 공정 변경 대응력 등 실효성을 검증해야 한다는 뜻이다. 안영준 테라다인 로보틱스 코리아(이하 테라다인) 차장은 이러한 기술과 현장 사이의 괴리를 분석했다. 차장은 “휴머노이드 폼팩터(Form-factor)가 업계에서 지향해야 할 미래 기술임은 맞지만, 제조·물류 현장의 본질은 신뢰성”이라며 현장은 99%의 신뢰성도 부족하다고 체감한다고 짚었다. 그러면서
글로벌 스포츠 브랜드 제조 공정 현장에 인공지능(AI) 로봇 자동화 솔루션 공급한다 가변형 소재 정밀 인식하는 3차원(3D) 비전 및 실시간 로봇 경로 생성 가이던스 기술 융합 “노동집약적 신발 제조 공정의 자동화 벽을 피지컬 AI로 돌파” 씨메스로보틱스가 글로벌 스포츠 브랜드사의 제조 공정 담당 업체에 360만 달러(약 52억 원) 규모의 제조 로봇 자동화 솔루션을 도입한다. 이번 계약은 그동안 자동화 업계에서 불모지로 인식된 신발 제조 현장에 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션을 도입했다는 점에서 주목받고 있다. 다양한 스타일·사이즈가 혼재되는 신발 생산 라인에 로봇과 피지컬 AI 기반 자동화 기술이 활동하게 됐다. 재료마다 형태·무게·질감 등이 다르기 때문에 정형화된 동작만 반복하는 기존 산업용 로봇이 해결하지 못한 병목을 극복할 것으로 기대받는다. 이때 사측이 제공하는 기법 중 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 회사는 이를 실현하기 위해 가변형 소재를 정밀 인식하는 ‘3차원 비전((3D Vision)’ 기술을 제공한다. 여기에
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
프레임 그레버 기술 업체 ‘유레시스(Euresys)’ 공식 대리점으로 등판 “CoF(CoaXPress-over-Fiber) 기반 고속·장거리 영상 전송 프로세스 주도” 비투에스가 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’ 현장에서 머신비전(Machine-vision) 전 구성 요소를 한자리에서 비교·검토할 수 있는 통합 전시 부스를 운영한다. AW 2026은 오는 3월 4일부터 사흘간 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 열리는 산업·공장 자동화(FA) 산업전이다. 올해 전시회는 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’의 슬로건 아래 진행된다. 이 무대에는 총 500개사가 2300부스를 꾸려 약 8만 여 참관객을 불러 모을 예정이다. 비투에스는 이번 전시에서 벨기에 소재 프레임 그레버 기술 업체 유레시스(Euresys)의 한국 공식 대리점으로 출격한다. CoF(CoaXPress-over-Fiber) 기반의 프레임 그래버 기술을 전면에 내세운다. 사측에 따르면, 이는 고해상도 멀티 카메라 환경에서도 끊김 없는 데
오는 9일 '자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때' 테마로 온라인 세미나 열어 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 자동화 최신 동향 집중 조명해 로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 지능형 로봇 기술 업체 전문가 총출동 글로벌 로봇 산업에 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 핫토픽이 여전한 가운데, 인공지능(AI) 로봇 자동화 기술 업체 씨메스가 관련 동향을 짚는 온라인 세미나(웨비나)를 연다. 이번 웨비나는 ‘자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때’를 주제로 오는 9일 개막한다. 씨메스는 발표에 참여 업체 관계자들과의 도입 경험을 생생하게 전달하고, 현재 로봇 산업 트렌드를 진단한다. AI와 로봇 발전에 대한 정보와 실현 가능한 로봇 자동화의 미래를 제시할 예정이다. 이 자리에는 씨메스·로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 로봇 분야 전문가가 한데 모인다. 프로그램은 김현우 씨메스 최고기술책임자(CTO)가 ‘로봇을 넘어 에이전트로: Physical AI로 진화하는 물류·제조 플랫폼’을 주제로 발표를 진행한다. 이 과정에서 피지컬 AI를 통한 로봇 자동화의 현재 기술과 앞으로의 기술적 방향성을 제시할 전망이다. 이어 김병수 로보티즈 대표이
3D 비전, 이벤트 기반 센서, 고속 인터페이스, AI 소프트웨어… 머신비전 핵심 기술 경쟁이 정점에 달하다 AI, 엣지컴퓨팅, 고속 인터페이스, 이벤트 기반 센서… 2025년 제조 및 물류 자동화 혁신의 중심에 선 머신비전 시장이 다시 한 번 커다란 진화를 맞고 있다. 지난 9월, 글로벌 머신비전 선도 기업들이 발표한 신제품 10종은 기술 성숙기에서 재도약을 꾀하는 이 산업의 현주소를 고스란히 보여준다. ‘이벤트 기반 비전’을 라즈베리파이 개발자 키트로 구현한 프로피시, USB4 인터페이스를 도입한 임베디드 PC 신제품을 선보인 IMAGO, 25GigE 카메라로 고속 비전을 실현한 SVS-Vistek, 스테레오 3D와 컬러 통합을 통해 공간 인식 정확도를 끌어올린 IDS의 Ensenso CR 시리즈까지, 이번 달은 특히 3D 비전과 고속 통신, 그리고 AI 기반 소프트웨어 기술의 집약체라 해도 과언이 아니다. 스마트팩토리, 정밀검사, 로봇 비전, 물류 자동화, 도로 인프라 스캐닝까지 머신비전의 역할은 이제 ‘시각’을 넘어 ‘판단’으로 진화 중이다. 1. 프로피시, 라즈베리 파이용 개발자 키트 이벤트 기반 비전 시스템 개발사 프로피시(Prophesee)가 영
파스토 풀필먼트 센터에 물류 자동화 솔루션 도입...인공지능(AI) 기반 로봇 솔루션 배치 풀필먼트·이커머스 물류 패러다임 전환 ‘정조준’ 씨메스가 스마트 풀필먼트 업체 파스토와 10억 원 규모의 물류 자동화 솔루션 공급 계약을 맺었다. 씨메스는 이번 계약 건을 통해 국내 곳곳에 물류센터를 확장하고 있는 파스토의 전략에 힘을 싣는다. 파스토는 최근 주 7일·24시간 마감 배송 서비스를 도입하며, 올해 상반기 서울·경기·충청권에 4개의 풀필먼트 센터를 새롭게 확장했다. 올 하반기에도 추가 센터 개설을 계획하고 있다. 이 과정에서 씨메스의 인공지능(AI) 기반 물류 로봇 자동화 솔루션을 공급한다. 해당 솔루션은 3차원(3D) 비전과 AI 알고리즘이 접목된 기술로, 무작위로 출고되는 비정형 다물체 제품을 실시간으로 인식한다. 이후 로봇 경로와 최적의 적재 패턴을 자동으로 생성한다. 사측은 이를 통해 최소한의 설비와 공간만으로도 입·출고 제어 없이 안정적이고 효율적인 이송·적재가 가능하다고 설명한다. 이 특징으로, 파스토·쿠팡 등 다양한 풀필먼트·이커머스 물류 현장에 최적화된 성능을 제공하고 있다. 이 같은 측면에서, 이번 공급 계약은 당일·새벽 배송 확산, 다품종
씨메스 미국 지사, 북미 식품 원료 제조사와 60억 원 규모 물류 자동화 솔루션 계약 맺어 향후 2년간 로봇 포대 팔레타이징(Palletizing) 솔루션 공급...올해는 25억 원 규모 첫 발주 확정 씨메스가 북미 소재 프리미엄 식품 원료 제조사와 약 430만 달러(한화 약 60억 원) 규모의 로봇 물류 자동화 솔루션 공급 수주를 따냈다. 이번 계약은 씨메스 미국 지사가 주계약자로 참여해 2년에 걸친 프로젝트를 총괄하는 것이 주요 내용이다. 솔루션 공급 대상 업체는 유제품·식물성 분말, 시즈닝 등 맞춤형 식품 원료 솔루션을 제공하며 북미 식품 산업 전반에 걸쳐 공급망을 보유하고 있다. 올해는 해당 업체 공정 내 포대 팔레타이징(Palletizing)을 관장하는 솔루션을 우선 공급한다. 이 중 첫 발주는 7월 말(현지시간) 약 180만 달러(한화 약 25억 원) 규모로 확정됐다. 내년부터는 씨메스 3D 비전 시스템으로 솔루션을 확장·고도화해, 계약 조항에 따라 사업 범위를 더욱 넓힐 계획이다. 이번 프로젝트에 투입되는 포대 팔레타이징 솔루션은 고중량 포대 제품 적재 공정을 자동화하고, 생산성·효율성을 극대화하도록 설계됐다. 인력난과 비용 상승 등 허들이 높아
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
