공장이 움직인다. 단순한 자동화를 넘어, 공장 전체가 하나의 거대한 로봇처럼 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 도래했다. 이 가운데, 공장의 하드웨어 중심 운영은 소프트웨어 기반 플랫폼으로 전환되고 있으며, 이 과정에서 맥락을 이해하는 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin), 시뮬레이션 등 기술이 핵심 역할을 한다. 현시점 제조업은 제품 생산을 이상의 가치를 추구하고 있으며, 시스템 자체를 수출하는 산업으로 진화하는 중이다. 이번 특집은 한국과학기술원(KAIST)의 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’부터 네이버 ‘인공지능(AI) 에이전트’, 다임리서치 시뮬레이션 기술, 유니티 실시간 3차원(3D) 솔루션까지 제조업 혁신의 최전선 기술 방법론을 짚는다. [특집] 로봇이 된 공장, 소프트웨어가 된 산업 [Real-time 3D] 게임 넘어 산업 현장으로…실감나는 상호작용 경험이 ‘산업 DX’ 핵심 [AI Simulation] 제조·물류 현장 ‘물리적 AI’ 시대 도래…AI 시뮬레이션으로 미래를 현실로 [Physical AI] 공장이 하나의 거대한 로봇 된다…KAIST, 피지컬 AI로 제조 혁신 선언 [AI Agent] AI 에

물류 산업이 인공지능(AI), 자동화(Automation), 소프트웨어 중심 운영(SDx) 등으로 급속히 재편되고 있다. 이번 특집은 이러한 변화의 최전선을 다룬다. 첫 번째는 수직 적재 자동화 설비로 공간 효율과 작업 안전을 높인 사례를 소개한다. 두 번째는 AI 기반 배차 최적화 엔진 ‘루티’를 통해 공차율을 줄이고 운송비를 절감한 성과를 조명한다. 세 번째는 스피드플로우의 컨베이어 기술로 상하차 시간을 획기적으로 줄이고 배송 회전율을 높인 실증 사례를 담았다. 마지막은 창고 운영을 실시간으로 제어하는 창고실행시스템(WES) 시스템으로, 물류의 중심축이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 네 가지 사례는 물류의 병목을 기술로 해결하며, 물류가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라임을 입증한다. [특집] 기술이 바꾸는 물류의 법칙, 지금이 전환점 [수직 적재 자동화] 비정형 대상물도 스마트하게…낡은 창고에 ‘수직 적재’ 효율 DNA 심다 [물류 배차 최적화] AI로 물류 배차 비효율 잡는 법…‘AI 최적화 엔진’이 해답 [상하차 혁신 사례] “화물차 상하차, 이제는 5분이면 충분”…스피드플로우의 도전 [WES 도입 사례] ‘테슬라식 물류’의

자율제조(Autonomous Manufacturing)’를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나는 ‘제조 AI’다. 최근 제조 AI는 품질 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화 등 다양한 영역에서 고도화되고 있다. 그러나 도입에는 여전히 높은 장벽이 존재한다. AI 학습을 위한 데이터 수집과 정제의 어려움이 있으며, 현장 중심의 도메인 지식과 AI 모델 간 융합 노하우 부족도 허들이다. 이를 해결하기 위해선 운영기술(OT) 데이터와 정보기술(IT) 인프라를 통합하는 데이터 플랫폼 구축, 소규모부터 단계적으로 적용 가능한 AI 모델 개발, 현장 전문가와 AI 엔지니어 간 협업 체계 마련 등이 필요하다. [특집] 자율제조 핵심 기술 2편 – 제조 AI [제조 AI와 ROI] 제조업 AI 도입…ROI 난제 해결 방안으로 급부상 [K-자율제조] AI, 멈춰선 제조 현장을 깨우다…자율제조 시대 혁신 ‘ON’ [제조 AI와 보안 관제 AI] DX·AX 가속화로 다가오는 산업 지능화 시대…데이터 중심 가치 창출 기대↑ [AI 예지보전] “멈추기 전에 예측한다”…제조업 게임체인저 ‘AI 예지보전’ [제조 AI 사례] AI로 재편되는 제조업…생기원, 제조 AI 기술 상용화 앞장

응답기업 51%는 채용 시 신입보다 경력 선호…AI 인력은 공급 부족 AI 인재 채용선호도, ‘데이터 관련 인재’·‘AI 기획 인재’·‘개발 인재’ 순 하반기 채용문은 ①AI 역량 ②소통(Communication-fit) ③직무 전문성(Experienced professionals)을 갖춘 인재에 열릴 것이라는 조사결과가 나왔다. 대한상공회의소가 경제계 소통플랫폼인 ‘소플’을 통해 500여개 기업 인사담당자를 대상으로 실시한 ‘하반기 기업의 채용 트렌드 조사’ 결과에 따르면, 기업 69.2%는 “채용 시 AI 역량을 고려한다”고 말했고 이어 소통·협업 능력(55.4%), 직무 전문성(54.9%)을 갖춘 인재를 확보하겠다고 답했다. 이외에도 ‘도전정신·문제해결능력(25.8%)’,‘창의성·혁신 역량(25.0%)’, ‘실행력·주도성(20.8%)’, ‘윤리의식·신뢰(19.0%)’, ‘글로벌 역량(6.8%)’이 뒤를 이었다. 이번 조사에서 ‘신입보다는 경력’이 하반기 트렌드로 자리잡았다. 응답기업의 51%는 채용 시 경력직을 가장 선호한다고 답했다. 신입과 경력을 모두 비슷하게 선호한다는 기업은 38.7%, 신입을 선호한다고 밝힌 기업은 10.3%에 불과했다. ‘AI

물류는 더 이상 보이지 않는 뒷단의 산업이 아닙니다. ‘황’ 기자의 헬로로지스틱스는 글로벌과 국내 물류 시장에서 벌어지는 변화와 혁신을 쉽고 깊게 풀어내고자 마련한 고정 기획입니다. 현장의 목소리와 산업의 흐름을 담아 물류가 우리 삶에 어떤 의미를 더하는지 전해드리겠습니다. 국내 물류업계에서 중대형 전기화물차 도입과 확대에 대한 관심이 빠르게 커지고 있다. 탄소중립 목표와 대기환경 개선 요구가 맞물리면서, 단순한 기술 개발을 넘어 실제 물류 현장에서의 전환 필요성이 본격적으로 제기되는 상황이다. 특히 대형 택배사와 운송업체들이 친환경 경영 전략의 핵심 축으로 중대형 전기화물차를 꼽으면서 업계 안팎의 기대감이 높아지고 있다. 이러한 분위기 속에서 지난 9월 30일, 국회에서는 ‘중·대형 전기화물차 보급 정책 마련 세미나’가 열려 물류계와 산업계 전반의 이목을 집중시켰다. 중대형 전기화물차, 왜 ‘지금’인가 탄소중립은 더 이상 피할 수 없는 글로벌 과제다. 그중에서도 교통·물류 부문은 그 핵심에 있다. 우리나라 전체 온실가스 배출량의 14%를 차지하는 수송 부문 중에서도 중·대형 화물차는 배출 비중에서 절대적이다. 승용차에 비해 수십 배의 배출량을 내뿜는 구조적

F5 코리아, ‘에이전틱 AI 시대의 API 보안’ 보고서와 플랫폼 전략 발표 한국 기업, 도입 속도는 빠르지만 API 보안 성숙도는 여전히 부족 MCP 보안 공백 지적, F5는 ADSP 플랫폼으로 다계층 보안 대안 제시 에이전틱 AI가 기업 환경에 빠르게 확산하면서 API 보안이 중요한 과제로 부상하고 있다. 생성형 AI가 단순히 콘텐츠를 만들어내는 데 그쳤다면, 에이전틱 AI는 다양한 애플리케이션과 실시간으로 연결돼 사용자의 목적을 직접 실행하는 방식으로 작동한다. 이 과정에서 API는 모든 상호작용의 관문이 되지만, 보안 성숙도가 뒷받침되지 않으면 내부 데이터 유출과 시스템 마비로 이어질 수 있다. API 보안을 전략적 자산으로 격상해야 한다는 요구가 커지는 이유다. 이러한 흐름을 바탕으로 F5 코리아는 지난 9월 29일 F5코리아 오피스에서 미디어브리핑을 열어 아시아태평양 지역 1000명의 전문가를 대상으로 진행한 조사 결과를 발표했다. 이번 간담회는 이형욱 F5 코리아 지사장의 환영사와 이진원 F5 코리아 상무의 주요 발표로 이어졌다. 이형욱 지사장은 환영사에서 인공지능의 진화를 짚으며 “AI가 일상화된 지 오래지만 이제는 ‘에이전틱 AI’라는 새로