제조 AI의 다음 단계는 ‘움직임을 이해하는 지능’이다 제조 AI의 다음 단계는 단순히 불량을 “찾는” 수준을 넘어, 공정의 상태를 읽고 그에 맞게 설비의 동작을 “조정하는” 능력이다. 이를 넓은 의미로 Physical AI라고 부르지만, 본 글에서 다루는 주제는 제조 공정의 움직임을 안정적으로 제어하고 적응시키는 데 초점을 둔 “제조형 Physical AI”다. 앞선 1편에서 공장이 세상을 정확히 ‘보는 법’을, 2편에서 데이터를 통해 ‘배우는 구조’를 다뤘다면, 이번 글은 그 두 축이 실제 설비의 움직임과 제어에 어떻게 연결되는지를 살펴본다. 즉 "보는 AI → 배우는 AI → 움직이는 AI"로 이어지는 마지막 단계다. 제조 공정은 정적이지 않다 : 왜 Physical AI인가 제조 라인은 고정된 좌표계 위에서 동일한 제품만 반복 생산하는 이상적인 환경이 아니다. 실제 현장에서는 소재 반사율이 온도·압력·배합비에 따라 미세하게 바뀌고, 금형 마모와 장비 오프셋이 누적되며, 조명 밝기·색온도·플리커가 서서히 변하고, 제품 형상은 설계 오차, 조립 편차, 진동에 따라 조금씩 달라진다. 이러한 변화는 정적인 레시피와 고정 임계값으로는 대응할 수 없다. 한 번
첨단 무선 네트워크 기반의 실내 포지셔닝 및 내비게이션 시스템이 발전하면서 복잡한 환경에서도 자산 추적 및 길찾기와 같은 실내 위치 서비스가 새로운 차원으로 진화하고 있다. 셀룰러 IoT 플랫폼과 비지상망 네트워크(Non-Terrestrial Network, NTN)를 통해 전 세계를 이동하는 상품의 위치 추적이 보다 효율적으로 진화하고 있다. 그러나 이러한 자산이 실내로 이동하는 순간 상황은 달라진다. GNSS/NTN이 작용하는 외부 환경에서 선반이나 통로, 랙 등으로 구성된 복잡한 실내 공간으로 자산이 이동하게 되면, GNSS 신호를 사용할 수 없거나 크게 약화되면서 운영 가시성이 급격히 저하된다. 시장 분석 자료에 따르면, 실내 자산 추적 기술에 대한 수요는 빠르게 확대될 것으로 전망된다. 모르도르 인텔리전스(Mordor Intelligence) 보고서는 실내 위치 서비스 시장이 2025년 148억 8,000만 달러에서 2030년 433억 2,000만 달러로 성장할 것으로 내다봤다. 최근 발표된 그로스 마켓 리포트(Growth Market Reports)에서는 2024년 135억 달러 규모를 기록한 실내 포지셔닝 및 내비게이션 시장이 2033년에는 86
국내 로봇 산업은 지금 중요한 전환점에 서 있다. 제조 현장의 자동화는 단순 반복 작업을 벗어나 고정밀·고신뢰 제어를 요구하는 단계로 발전하고 있으며, 물류 로봇, 협동 로봇, 의료 로봇, 그리고 최근 주목받는 휴머노이드 로봇까지 적용 분야가 빠르게 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 로봇 성능을 근본적으로 좌우하는 자기식 위치 센서(Magnetic Position Sensor)가 있다. 로봇 시스템에서 실시간 피드백, 높은 정밀도와 정확성은 선택이 아닌 필수 요소다. 자기식 위치 센서는 로봇의 위치, 속도, 방향을 정확하게 감지해 핵심 기술로 자리매김했다. 특히 비접촉 방식으로 동작하기 때문에 센서와 기계 부품 간 마모를 최소화하고 장시간 안정적인 운용을 가능하게 해 산업 환경에 최적화되어 있다. 비접속·고내구성, 한국 산업 환경에 최적화된 선택 국내 제조 현장은 고온, 진동, 분진 등 가혹한 환경이 일상적이다. 이러한 조건에서도 자기식 위치 센서는 뛰어난 내구성과 환경 적응성을 바탕으로 안정적인 성능을 유지한다. 선형과 회전 운동을 모두 측정할 수 있을 뿐 아니라 소형화도 가능해, 공간 제약이 큰 로봇 설계에도 유리하다. 무엇보다 실시간 위치 데이터를
최근 주요 가전 기업을 필두로 스마트 온도 조절기, 조명, 보안 및 엔터테인먼트 시스템이 빠르게 보급되면서 우리 삶의 편의성이 극대화되고 있다. 하지만 이러한 스마트 가전의 확산 이면에는 감전, 화재 또는 기기 손상으로 이어질 수 있는 전기적 오작동의 위험이 상존하고 있다. 이에 따라 글로벌 가전 시장에서는 기기의 신뢰성과 사용자 안전을 동시에 확보하기 위한 ‘디지털 아이솔레이터(Digital Isolator)’ 통합 기술이 엔지니어들의 필수 과제로 떠오르고 있다. 전통적 방식 넘어선 ‘디지털 아이솔레이션’의 진화 디지털 아이솔레이터는 두 회로 사이의 직접적인 전기 연결을 차단하면서도, 전자기나 정전 용량 결합 방식을 활용해 절연 장벽 너머로 디지털 신호를 정확하게 전달하는 핵심 전자 소자이다. 이 기술은 고압 전력망이나 노이즈가 심한 환경으로부터 민감한 제어 회로를 보호하는 데 탁월한 성능을 발휘한다. 과거에는 빛을 이용하는 ‘옵토커플러(Optocoupler)’가 주로 사용되었으나, 최근의 스마트 홈 기기들은 더 높은 에너지 효율과 속도를 요구하고 있다. 디지털 아이솔레이터는 별도의 광원이 필요 없어 전력 소모가 매우 적으며, 스마트 온도 조절기나 보안 센
한국의 콜드체인(Cold-chain) 산업은 수십 년 만에 가장 급격한 수요 증가 국면에 접어들고 있다. 소비자들의 가성비를 중시하는 소비 성향이 강화되면서 냉동식품 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, 밀키트 및 온라인 식료품 서비스는 지역 시장으로 더욱 깊이 확장되고 있다. 이러한 추세는 콜드체인 전반에 걸쳐 주문량 증가와 함께 운영상의 복잡성을 높이고 있다. 이 같은 흐름은 글로벌 전망에서도 확인된다. 그랜드뷰리서치(Grand View Research)에 따르면, 냉장 창고 시장은 2030년까지 연평균 18% 이상 성장하여 4270억 달러(약 612억 원) 규모에 이를 것으로 예상되며, 아시아·태평양(APAC) 지역이 다른 모든 지역을 앞지를 것으로 전망된다. 한국의 콜드체인 시장은 이러한 성장 궤도의 중심에 있다. 그러나 배송 마감 시간은 더 촉박해지고 인력 확보는 점점 어려워지면서 운영 기업들은 품질과 안전을 유지하는 동시에 안정적이고 신뢰할 수 있는 물류 처리량을 확보해야 하는 이중의 압박에 직면해 있다. 한국이 직면한 과제는 이제 단순히 수요를 충족하는 데 그치지 않는다. 인프라·인력·비용 등 제약이 강화되는 환경 속에서 증가하는 수요를 효율적으로 관
2019년에 Google사가 개발한 초전도체를 이용한 양자 컴퓨터(초전도형 양자 컴퓨터)에서 고전적인 컴퓨터로 해결할 수 없는 문제를 푸는 양자 초월이 증명되었다. 그 후, 여러 기업에서 중성 원자, 이온 트랩, 빛, 실리콘 등 다양한 양자를 활용한 방식의 양자 컴퓨터 개발이 보고되었으며, 양자 컴퓨터 연구의 중심은 소수의 양자 비트로 할 수 있는 기초적인 연구 주제에서 대규모의 양자 비트를 실현하기 위한 연구 주제로 점차 옮겨가고 있다. 초전도형 양자 컴퓨터는 초전도체를 이용하는 디바이스이기 때문에 10mK 정도의 극저온까지 장치를 냉각할 필요가 있지만, 기본적인 구성 요소는 반도체 장치와 같은 고체 디바이스다. 따라서 기존 실리콘 반도체를 이용한 고전적인 컴퓨터와 유사한 이미지로 개발 항목을 생각할 수 있어 실용화를 위한 로드맵 작성이 용이하며, 초전도형 양자 컴퓨터 벤더로부터 상세한 로드맵이 제시되고 있다. 이 때문에 다양한 양자 컴퓨터가 있는 가운데, 초전도형 양자 컴퓨터는 가장 기대되고 진입하는 기업 수도 가장 많은 방식이다. 대규모 초전도형 양자 컴퓨터를 향한 과제 그림 1에 현재 시판되고 있는 수백 양자 비트급 양자 컴퓨터를 이미지한 그림을 나타
양자 컴퓨터는 현재 널리 사용되는 컴퓨터 중에서도 슈퍼컴퓨터라고 불리는 가장 빠른 컴퓨터를 이용해도 계산이 어려운 대규모의 데이터 분석, 신약 개발 시뮬레이션, 대규모 최적화 문제 해결 등에 큰 기대를 받고 있다. 이 양자 컴퓨터는 양자역학의 ‘양자 중첩’이나 ‘양자 얽힘’과 같은 특유의 현상을 이용해서 병렬 계산을 하는 컴퓨터가 된다. 양자 컴퓨터에 이용되는 연산자로서 사용되는 양자 비트 또는 양자 게이트 방식에는 광형, 이온 트랩형, Si 스핀형, 냉각 원자형 등 여러 종류가 있는데, 현재 가장 진전된 것은 초전도 양자 비트를 이용한 초전도 양자 컴퓨터이다. 조합 최적화 문제에 특화된 양자 어닐링형 상용 양자 컴퓨터가 개발되어 세계를 놀라게 한 이후, 각 기관의 개발 경쟁이 급속히 가속화되었다. 현재 초전도 양자 컴퓨터는 범용 계산도 가능한 게이트형 개발이 주류를 이루고 있다. 이 초전도 양자 컴퓨터는 트랜스몬(transmon) 회로를 이용한 양자 비트의 미약한 포톤의 진동을 초전도 마이크로파 회로로 수신하는 방식을 이용하고 있다. 양자 비트를 5GHz로 동작시키는 경우 1포톤의 에너지 S는 약 250mK의 미약한 신호가 된다. 이 미약한 신호를 수신하기
최신 자동차 산업에서는 자동화와 디지털화의 흐름이 뚜렷하게 나타나고 있다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)부터 인포테인먼트 시스템에 이르기까지, 현대의 자동차는 점점 더 디지털 기술에 대한 의존도를 높여가고 있다. 이러한 변화의 중심에는 아날로그-디지털 컨버터(ADC)가 있다. ADC는 현실 세계의 아날로그 신호를 차량용 컴퓨터 시스템이 처리할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 핵심 장치다. 이 글에서는 차량 시스템의 성능을 최적화하고 안전성을 향상시키는 데 있어 ADC가 어떻게 활용되고 있는지를 살펴보고자 한다. 차량용 시스템 내 ADC의 이해 차량용 시스템에서 ADC는 다양한 센서로부터 수집된 아날로그 신호를 디지털 데이터로 변환한다. 이때 사용되는 센서는 온도·압력 센서와 같은 기본 장치부터 레이더(Radar), 라이다(LiDAR)와 같은 고정밀 광학 센서에 이르기까지 매우 다양하다. 차량용 컴퓨터 시스템은 이렇게 변환된 디지털 데이터를 기반으로 주행 관련 의사결정을 내리고, 각종 기능을 제어하며, 운전자에게 필요한 정보를 제공한다. 특히 고정밀 ADC는 뛰어난 해상도와 정확도를 바탕으로 차량용 시스템의 핵심 부품으로 자리 잡고 있다. 아날로그 신호
사람이 물건을 만졌을 때에 느끼는 금속과 같은 차가운 촉감이나 목재 특유의 따뜻함, 솜의 포근한 감촉과 같은 촉각으로부터 느끼는 질감은 뇌의 처리에 의해 부여된다. 질감을 느끼는 방식은 과거의 경험이나 나이에 따라 개인차가 발생한다. 예를 들어 숙련된 목수는 목재를 만지는 것만으로 목재의 상태나 품질을 순간적으로 간파하는 뛰어난 촉각 감성을 가지고 있으며, 의사는 환자를 촉진함으로써 미묘한 이상을 발견할 수 있다. 사람이 물건을 만졌을 때에 뇌 안에서 느끼는 질감은 개인차가 있기 때문에 몇 가지 요소로부터 감각을 얻고 있는지 해명하는 것은 어렵다. 그러나 생리학적으로 본 촉각 수용기의 종류를 고려해 크게 ‘압력’, ‘진동’, ‘온도’의 세 가지 요소로부터 복합적으로 판단하고 있다고 할 수 있다. 이는 해부학적으로도 지적되고 있는데, 선행 연구에서도 감각 시험을 통해 이들 인자를 확인하고 있으며, 세 가지 인자로 재질 인식의 시스템을 구축하는 데 성공했다. 이 글에서는 질감의 요소를 질감 인자라고 부르며, 각각 ‘경도 인자’, ‘표면 상태 인자’, ‘온도 인자’라고 부른다. 특정 감각에 주목한 것으로, 표면 상태에 주목한 촉각 감성의 연구나 열 촉각에 관한 연
글로벌 자동차 산업이 100여 년 만의 구조적 변화를 맞고 있다. ‘소프트웨어 정의 차량(SDV·Software Defined Vehicle)’이 시장의 중심으로 자리 잡은 가운데, 이제 업계는 AI 중심 차량(AI-defined Vehicle)이라는 새로운 패러다임을 향해 나아가고 있다. 기존의 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS·Advanced Driver Assistance System)은 판별형 AI(Discriminative AI)에 기반해 발전해왔다. 하지만 최근 생성형 AI(Generative AI)가 본격 도입되면서 차량 내 사용자 경험과 하드웨어 아키텍처 전반에 근본적인 변화가 일어나고 있다. 탑승자를 ‘이해하는’ 동반자로 진화하는 차량 판별형 AI는 주어진 데이터를 인식하고 판단해 행동하는 데 강점을 보인다. 비상 제동, 차선 유지, 고속도로 주행 보조 등 ADAS 기술 대부분이 이러한 원리로 작동한다. 하지만 이 방식은 ‘롱테일(Long-tail) 문제,’ 즉 학습되지 않은 예외 상황에 대한 대응력 부족이라는 한계를 지닌다. 반면 생성형 AI는 문맥 이해와 추론 능력을 바탕으로 보다 인간적인 인터랙션을 가능하게 한다. 예를 들어 기존 차량
제르미 치즈공장(Jermi Käsewerk, 이하 제르미)은 1889년부터 이어져 온 치즈 업계의 전통 있는 명문 기업이다. 소규모 가족 경영 기업으로 시작해 현재는 탁월하고 차별화된 치즈 특산품으로 유명한 세계적인 기업으로 성장했다. 제르미는 경쟁력 유지를 위해 최첨단 기술과 혁신을 지속적으로 수용해 왔다. 회사는 특정 설비와 생산 라인의 디지털 통합에서 격차를 확인하고 이를 해결하기 위해 선제적으로 Tomorrow Things와 협업했다. 이러한 전략적 결정은 디지털 전환을 위한 제르미의 추진 과정에서 핵심 단계임을 보여준다. 목표는 운용 효율성 향상과 생산 공정 간소화로 명확했다. 특히 회사는 현장의 실시간 데이터에 접근할 수 있는 견고한 플러그 앤드 프로듀스(plug-and-produce) 디지털 트윈 솔루션의 필요성을 인식했다. 이 솔루션은 혁신을 주도하고 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 핵심이 되는 통찰과 최적화 잠재력을 제공한다. 포괄적인 디지털화 솔루션을 구현하기 앞서 제르미는 몇 가지 주요 과제에 직면했다. · 전체 생산 라인 모니터링: 예방적 유지보수를 가능하게 하고 원활한 운용을 보장할 수 있는, 전체 생산 라인의 실시간 모니터링이 가능한
신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체 조작을 학습하고 수행한다. 이 글에서는 이러한 형태학적 계산을 이용한 로봇의 물체 조작 학습에 관련된 연구 성과를 소개한다. 구체적으로는 유연 손목의 설계, 유연 손목을 이용한 물체 조작의 학습, 형태학적 계산에 의한 환경 인식, 환경 중의 물체를 이용한 형태학적 계산을 소개한다. 유연 로봇에 의한 물체 조작의 학습 신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있다. 로봇이 물리적인 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있으면, 물체나 로봇의 모델, 계측 및 실행의 오차를 접촉을 통해 보상할 수 있다. 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 물체와 부드럽게 접촉하기 때문에 시행착오나 교시에 있어서 다양한 접촉을 적극적으로 시도하고, 안전하게 실패 행동을 시험하여 다양한 학습 데이터를 수집할 수 있다. 기계학습을 이용해 로봇의 제어칙이나 행동칙을 자율적으로 획득할 수 있으면, 모델화가 어려운 물리적으로 부드러운 신체의 제어칙을 획득할 수 있고, 수동으로 설계할 수 없을 정도로 다양한 행동을 만들어 내는 행동칙을 생성할 수 있다. 이상과
좀처럼 실현될 수 없다고 생각했던 (사람이나 동물에 가까운) 놀라운 로봇이 등장하고 있다. 여기서 실현된 기술을 대단한 기술이라고 생각하면 쉽게 손을 댈 수 없다. 하지만 보통의 기술(조합)이나 정도로도 가능할지도 모른다. 많은 사람이 손을 대야 이룰 수 있는 가능성이 넓어지고 다양한 로봇이 탄생한다. 또한 개발 비용과 제조비용을 줄일 수 있다. AI가 주목받는 가운데 수동보행은 역학적인 구조 속에 필요한 계산이 이미 내재되어 있다거나, 컴퓨터가 없어도 충분히 지능적이다 라고 평가되고 있다. 수동 보행의 경우, 걸을 수 있는 원리가 존재한다. 수동 보행 로봇의 연구는 곧 역학 원리의 발견과 그 활용법 개발에 다름 아니다. 이케마타 등은 보폭 일정(착지 시의 고관절 각도 일정)에 의한 안정화 원리를 발견하고, 가느다란 미음 자모형 프레임을 소형 수동 보행 로봇에 부착하는 것만으로 안정된 수동 보행을 실현했다. 기네스 세계 기록에도 인정받아 대단한 로봇일지 모르나, 실현된 기술은 로우 테크이며 수제작 수준이다. 아직 사람이나 동물의 신체에는 여러 가지 역학 원리(힌트)가 숨겨져 있을 것이다. 그 원리를 공학적으로 잘 살리면 지금보다 더 사람이나 동물에 가까운 놀
이번 호는 전편에 이어 블루투스의 신뢰성 특징 및 페어 링 방법, LE보안 및 처리 량, CIP프로필 매핑 등에 대해서 논의코자 한다. 블루투스 입문 1. 신뢰성 (Reliability) Bluetooth의 대표적인 신뢰성 기능은 두 가지이다. 첫째, 채널 사용 방식으로서 주파수 도약 확산 스펙트럼(Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS)을 사용하며, 둘째, 사용하는 주파수 변조 방식으로 가우시안 주파수 편이 변조(Gaussian Frequency Shift Keying, GFSK)를 채택한다. BLE(Bluetooth Low Energy)는 2.4GHz ISM(산업, 과학 및 의료) 주파수 대역에서 3개의 광고 채널과 37개의 데이터 채널을 포함한 총 40개의 채널로 작동한다. BLE는 FHSS 방식을 통해 이 주파수 대역 내에서 각 채널 간 도약(hopping)을 수행한다. BLE 장치는 마스터 장치가 제어하고 슬레이브 장치(들)에게 전달하는 의사난수 도약 시퀀스를 따른다. 이러한 스펙트럼 도약은 초당 최대 1600회까지 발생할 수 있으며, 도약 중 BLE 장치는 현재 채널의 통신 품질을 지속적으로 모니터링한다. 간섭이 발
디지털 전환과 AI 기반 신뢰성 향상의 출발점은 데이터 무결성으로, 이는 인식, 예측, 최적화 단계를 거치며 완성된다. 지속적인 장비 상태 모니터링 도구를 활용해 기존의 수동 데이터 수집 방식을 자동화함으로써, 실행 가능한 실질적인 인사이트를 제공하는 일관되고 신뢰할 수 있는 자산 데이터를 확보할 수 있다. 자산 성능 관리 소프트웨어(Asset Management Software, AMS)를 통해 설비 고장을 예측하고 선제적으로 정비 일정을 수립하며, 근본 원인을 제거한다. 이후 예지정비 기술로 장기적인 운영·유지 관리 전략을 적용해 유지보수 비용을 절감하는 동시에 자산의 신뢰성과 투자 가치를 향상시키고 보전한다. 장비의 라이프 사이클에 기반한 신뢰성 솔루션(Reliability Solution)은 유지 관리 효율과 운영 성능의 잠재력을 극대화하는 체계적인 통합 디지털 여정이다. 더 이상 전통적인 유지보수 전략만으로는 오늘날 산업 현장에서 요구되는 경제성과 효율성을 동시에 달성하기 어렵다. 반면, 선도적인 공장과 기업들은 방대한 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 디지털 기술을 활용해 이를 실행 가능한 정보와 전략적 의사결정 지침으로 전환하고 있다.
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