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
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
불과 1~2년 전, 대중을 놀라게 했던 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 우리 삶을 송두리째 바꿔 놓았다. 궁금한 것을 물어보면 척척 대답하고, 복잡한 문서를 요약해주는 모습에 우리는 열광했다. 하지만 이제 AI는 또 한 번의 거대한 진화를 준비하고 있다. 단순히 ‘말 잘하는’ 수준을 넘어, 인간처럼 스스로 판단하고 업무를 완수하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 시대가 열리고 있는 것이다. “알려줘”에서 “해줘”로…AI의 역할이 바뀐다 기존의 AI가 ‘백과사전’이나 ‘비서’였다면, 에이전틱 AI는 실질적인 업무를 수행하는 ‘대리인(Agent)’에 가깝다. 예를 들어 기존 AI에게 “서울에서 부산 가는 법을 알려줘”라고 물으면 기차와 버스 시간표를 나열해준다. 하지만 에이전틱 AI에게 “다음 주 수요일 부산 출장 준비해줘”라고 말하면 이야기가 달라진다. AI는 사용자의 캘린더를 확인해 빈 시간을 찾고, 사내 출장 규정에 맞는 기차표와 호텔을 검색한 뒤, 결제 직전의 단계까지 스스로 진행한다. 관련 일정을 동료들에게 공유하는 메일을 보내는 것도 AI의 몫이다. 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 목표(출장 준비)를 이해하고, 이를 달
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
ABB가 마이크로소프트(Microsoft)와 협력해, 생성형 AI(Generative AI)용 웹 애플리케이션 '마이 메저먼트 어시스턴트+(My Measurement Assistant+)'를 출시했다. 이 애플리케이션은 ABB 측정 장치를 위해 제작됐다. 장치 상태 데이터, 서비스 이력·진단 정보를 한 곳에 통합해 운영·유지보수 지원을 강화한다. 특히 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry)에서 실행되는 생성형 AI 솔루션 'ABB 제닉스 코파일럿(ABB Genix Copilot)'과 통합된 점이 특징이다. 사용자는 별도의 다운로드나 설치 없이 장치별 동적 QR 코드를 스캔해 장치 상태 정보에 접근할 수 있다. 이후 웹 애플리케이션에서 제닉스 코파일럿을 통해 분석 및 예지 보전 조언을 받을 수 있다. 언어는 영어·스페인어·독일어·이탈리아어 등으로 대화형 채팅이 가능하다. 코파일럿은 장치의 전체 예비 부품 라이브러리를 표시하고 필요한 부품 주문을 안내한다. 또한 원격 시각 지원 통화를 예약해, 불필요한 현장 방문과 잠재적인 가동 중단 시간을 줄일 수 있다. 아울러 마이 메저먼트 어시스턴트+와 코파일럿은 ABB의 모니터링 플랫폼 '제닉스 데이터라
프로젝트를 새로 시작하는 순간은 즐겁다. 특히 설계단에서 새로운 제품을 구상하고 성능 목표와 디자인 콘셉트를 기획하며 기대감에 부푼다. 하지만 현실의 변수가 등장하는 순간 상황은 반전된다. 일정·예산, 규격·인증, 제조 가능성· 원가 구조 등이 한데 얽히면, 설계자는 도면과 형상 대신 각종 문서 파일에 함몰될 수 있다. 수많은 프로젝트가 이 지점에서 동력을 상실하는 이유다. 캐나다 출신의 엔지니어 겸 크리에이터 제이 보글러(Jay Vogler)는 이 흐름을 5단계의 곡선으로 정의한다. 프로젝트는 ‘설렘(Idea hits)’에서 출발해 ‘복잡함(Problems begin)’과 ‘좌절(Pit of despair)’의 구간을 거치고, 다시 ‘몰입(Flow)’을 지나 ‘사후 확신(Finish)’에 도달한다. 핵심은 이 곡선의 완주 빈도와 끝맺음, 그리고 그 경험이 개인의 기억을 넘어 조직의 자산으로 치환되는지 여부다. 프랑스 소재 시뮬레이션 및 3차원(3D) 설계 솔루션 업체 다쏘시스템(Dassault Systèmes)의 에노비아(ENOVIA)·시뮬리아(SIMULIA)·델미아웍스(DELMIAWorks)는 이 곡선의 복잡한 과정을 이어주는 연결 고리다. 프로젝트를 끝
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [로보틱스] 중국 로봇 생태계, 춘절 엔터테인먼트로 주목받다 · 中, 춘절(春节) 맞아 로봇으로 구성된 이색 공연 잇따라 화제 · 스타트업 애지봇(Agibot), 로봇만 출연한 1시간 생중계 쇼로 140만 시청 끌어 · 춘절 특집 무대도 로봇 기업 참여 확대...中 “로봇 산업 도약 발판” 평가 중국에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 속속 무대에 오르며 엔터테인먼트 분야에서 상업화의 돌파구를 찾고 있다. 로봇 대여 플랫폼 '봇셰어(BotShare)'는 춘절(春节)과 밸런타인데이(Valentine Day)를 앞두고, 999위안(약 21만 원)
지난 1일부터(현지시간) 나흘간 미국 텍사스주 휴스턴에 있는 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’이 전개됐다. 본 행사는 키노트, 라이브 데모, 대규모 전시장 등으로 이어지는 전형적인 글로벌 컨퍼런스의 아키텍처를 갖추며 막을 올렸다. 그러나 무대 뒤를 관통하는 어젠다는 명료했다. 피지컬 AI(Physical AI), 산업용 월드 모델(Industrial World Model), 버추얼 동반자(Virtual Companions), 그리고 글로벌 경진대회까지. 미래형 제조 생태계를 위한 기술 설계도였다. “인공지능(AI)과 가상 공장을 어디까지 신뢰하고, 어떤 영역을 인간의 고유한 판단으로 남겨둘 것인가” 피지컬 AI, 공장을 통째로 가상 환경에 집약하는 新 성장동력 사측이 올해 내세운 피지컬 AI는 현실의 설비를 그대로 옮겨 놓은 ‘버추얼 트윈 공장(Virtual Twin Factory)’이 주요 콘셉트였다. 이는 공정·품질·운영 데이터를 실시간으로 학습하는
“인공지능(AI)은 그저 엔진일 뿐이고, 운전자는 여러분입니다(AI is just an engine. You’re the driver)” 올해 ‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World)’에서 등장한 메타포(Metaphor)다. 행사는 이 메시지와 물리 세계(Physical World)를 겨냥한 인공지능(AI), 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 올해 핵심 어젠다 중 하나로 채택했다. 이는 AI라는 동력을 어디에 배치하고, 그 출력값을 어떻게 제어할 것인지에 대한 다쏘시스템의 설계 프로세스를 함축한 것이다. 기술이 고도화될수록 설계자의 의사결정이 핵심적인 조종간이 돼야 한다는 원칙인데, 행사가 내세운 다양한 맥락을 실질적인 구현 단계로 연결하는 가이드라인으로 배치됐다. 이 가운데 다쏘시스템은 자사 가상 환경 방법론 ‘버추얼 트윈(Virtual Twin)’을 물리 기반 AI와 결합한 ‘산업용 월드 모델(Industrial World Model)’을 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십으로 공식 선언했다. 이 선언과 함께 ‘피지컬 AI’의 키워드는 행사 전반을 관통하는 개념으로 비전을 제시했다
다쏘시스템은 올해 자사 연례 커뮤니티 행사 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 지난해 대비 더욱 강화된 인공지능(AI) 기동 체계를 앞세웠다. 이 같은 기술 그 자체와 함께 사람을 강조하기도 했다. 자사 기술 생태계 내 사용자가 아이디어를 중간에 포기하지 않고 실제 결과물로 끝까지 만들어 내도록 돕는 실무적인 지원 시스템을 대폭 늘리겠다고 선언했다. 실제로 사측은 지금까지 ‘프로젝트를 끝까지 해내는 인재’를 키우는 데 모든 역량을 쏟고 있다. 수칫 제인(Suchit JAIN) 다쏘시스템 전략 및 비즈니스 개발 부사장은 ‘AI가 사람의 창의성을 대신할 수 있느냐’는 세간의 질문에 단호하게 선을 그었다. 질문의 방향부터가 틀렸다는 지적이다. 그는 “독창적인 영감은 어디까지나 사람의 몫이며, AI는 그 아이디어가 더 빠르고 정확하게 현실이 되도록 돕는 도구일 뿐”이라고 설명했다. 결국 새로운 생각의 '불꽃(Spark)'을 일으키는 것은 사람이며, AI는 그 불꽃이 꺼지지 않고 큰 불로 번지도록 바람을 불어넣고 화력을 조절해주는 보조 장치라는 개념이다. 인간의 불꽃을 점화하는 거시적 설계, ‘혁신의 발자국’ 수칫 제인 부사
‘레오’의 정체는? “작업 순서를 만드는 설계 동반자” 다쏘시스템은 올해 ‘3D익스피리언스 월드(3DEXPERIENCE World 이하 3DXW)’에서 핵심 비전이자 차세대 기술 방법론 ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 구체화했다. 여기에는 아우라(AURA)·레오(LEO)·마리(MARIE)가 있다. 다쏘시스템의 이 인공지능(AI) 라인업은 역할을 세분화해 산업 내 업무 흐름에 배치한 것이 특징이다. 이들의 유기적인 협업 구조는 흡사 승률을 극대화하기 위해 짜인 축구의 지능형 포메이션과 같다. 가장 후방의 수비수 역할인 마리는 소재 물성, 물리적 한계, 각종 산업 규정 등을 끝까지 마킹한다. 설계가 현실의 제약에서 무너지지 않도록 ‘데이터의 빗장’을 걸어 잠그는 검증 엔진 역할을 수행한다. 그 앞단의 미드필더 레오는 경기에 해당하는 ‘설계 전체’를 조율하는 그라운드의 사령관 격이다. 사용자의 발밑에 최적의 작업 경로를 패스하고, 꼬인 공정을 풀어 공격(실행)으로 연결하는 ‘설계 캔버스의 플레이메이커’라 할 수 있다. 최전방에 배치된 공격수 아우라는 찬스를 만드는 크리에이터다. 방대한 산업 지식을 바탕으로 새로운 영감과 방향을 연다. 설계가
‘다쏘시스템 3D익스피리언스 월드 2026(Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’가 미국 텍사스주 휴스턴 소재 조지 R. 브라운 컨벤션 센터(George R. Brown Convention Center)에서 이달 1일(현지시간) 개막했다. 이 행사는 설계·제조 현장에서 활용되는 다쏘시스템 기술의 사용자 커뮤니티가 한데 모여 신기능, 적용 사례, 생태계 로드맵 등을 공유하는 연례 행사다. 이 가운데 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’와 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’ 등 사측의 기술이 도마에 올랐다. 특히 행사장 한복판에 마련된 ‘플레이그라운드(Playground)’는 솔루션 파트너, 전시 스폰서, 스타트업 데모 등이 한 공간에 모여 현장 내 기술 허브 역할을 한다. 올해 플레이그라운드에 등판한 로보틱스 기술을 조명했다. < 매그레브에어로 > 추력·소음을 동시에 줄이는 전동 리프트 팬...eVTOL 시장 겨냥 전동 항공 추진 기술 업체 매그레브에어로(MagLev Aero)는 이번 행사에서 전
다쏘시스템이 산업 소프트웨어를 확산·고도화하는 방식은 기능 경쟁만이 아니다. 회사는 설계와 제조를 잇는 ‘도구(Tool)’의 업데이트를 반복하는 것과는 다른 방향성을 지향한다. 대신 사용자가 실제로 어떤 어려움을 겪는지, 어디서 협업이 끊기는지, 어떻게 메커니즘을 이해하는지 등을 현장에서 수집하고 다시 제품에 되돌리는 구조를 반복해왔다. 그 구조가 가장 직관적으로 드러나는 장치가 ‘플레이그라운드(Playground)’다. 전시장 한가운데에서 ‘업무 방법의 전환’을 실험하는 무대로 설계한 장소다. 기술을 보여주는 공간과 기술을 배우는 공간, 기술을 써보는 공간을 한데 풀어놓은 곳이다. 플레이그라운드는 다쏘시스템 솔루션 사용자 커뮤니티의 요구사항을 제품 로드맵으로 바꾸는 데 의미가 있었다. ▲설계 데이터가 쌓이고 보전되는 방식 ▲그 데이터를 누구와 어떻게 공유할지에 대한 거버넌스 ▲시뮬레이션이 설계의 확신을 어디까지 지원할지 ▲제조 단계에서 다시 어떤 오류가 나타나는지 등 업무의 실질적 흐름이 이 공간에서 해체되고 재조립된다. 다쏘시스템 연례 커뮤니티 축제 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’의 플레이그라운
지식은 끊임없이 쌓이는데 사용자의 결정은 늦어지는 역설이 발생하고 있다. 설계 데이터, 문서, 협업 기록, 제조·조달 정보 등이 조직 곳곳에 파편화돼 유기적인 흐름을 방해하기 때문이다. 모건 짐머만(Morgan Zimmermann) 다쏘시스템(Dassault Systèmes) 3D익스피리언스(3DEXPERIENCE) 최고경영책임자(CEO)는 산업 혁신을 가로막는 병목으로 이 같은 정보 분절 이슈를 지목했다. 다쏘시스템 연례 기술 생태계 축제 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW)’은 지난 1일부터 나흘간 미국 텍사스주 휴스턴에서 전 세계 엔지니어·설계자를 대상으로 개막했다. 이번 행사는 ‘지식의 가상화(Virtualization of Knowledge)’와 ‘인공지능(AI) 융합’을 슬로건으로 배치했다. 이를 통해 파편화된 데이터를 지능형 자산(Intelligent Assets)으로 전환하는 것을 목적으로 삼았다. 이로써 산업 전반의 불확실성을 유연하게 관리하는 ‘가상 기업(Virtual Company)’ 모델을 완성하겠다는 메시지를 전달했다. 모건 짐머만 CEO는 행사 사흘차에 열린 발표 세션에서 자사 가
제조업의 전장이 다시 공장으로 돌아왔다. 다만 이번에는 ‘어떤 공장을 어떻게 설계해 무엇을 가능하게 만들까’가 핵심이 됐다. 공장은 더 이상 철골과 설비로만 정의되지 않고, 가상·현실이 동시에 존재하는 거대한 시스템으로 재편되고 있다. 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 현재를 전 세계적인 ‘재산업화(Re-industrialization)’의 기점으로 정의했다. 반도체 칩 공장, 슈퍼컴퓨터 센터 그리고 지능을 생산하는 ‘인공지능 팩토리(AI Factory)’가 동시에 건설되는 거대한 인프라 구축의 시대가 열렸다는 분석이다. 그는 이러한 흐름이 과거 자동차 산업이 자율주행으로 전환되었듯, 모든 산업 분야에서 근본적인 체질 개선을 촉발할 것이라고 내다봤다. 이 프레임에서 인공지능(AI)은 핵심 사회 기반 시설, 즉 ‘인프라’로 취급된다. 젠슨 황은 인류 역사상 최대 규모의 인프라 투자가 향후 10년간 지속될 것이며, 그 구조는 ▲반도체 생산 ▲AI 슈퍼컴퓨터 구축 ▲지능 대량 생산 및 AI 팩토리으로 이어지는 명확한 삼단 논리를 따른다고 설명했다. 이러한 변화 속에서, 이달 3일(현지시간)
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