로봇은 인간을 대체하는 기계가 아니라, 인간의 한계를 보완하는 ‘동반자’여야 한다. 데니스 홍 미국 UCLA 기계항공공학과 교수는 ‘Unable·Unwilling·Unsafe’라는 세 가지 철학으로 로봇의 존재 이유를 재정의했다. 그는 인간이 할 수 없거나, 하기 싫거나, 해서는 안 되는 일을 수행함으로써 로봇이 진정한 가치를 갖는다고 강조했다. 그의 연구팀 로멜라(ROMeLA)는 화재 진압 로봇 ‘사피르(SAFFiR)’, 자율보행 로봇 ‘아르테미스(ARTEMIS)’, 시각장애인 운전 로봇 ‘데이비드(DAVID)’ 등 56종 이상의 프로젝트를 통해 이를 실증하고 있다. 홍 교수는 기술의 진보가 ‘폐쇄성’이 아니라 ‘개방성’에서 나온다고 말하며, 로봇 르네상스는 창의적 상상력과 국제 협력이 융합될 때 실현된다고 제언했다. 멈춰선 로봇 혁명...글로벌 인재 대란과 기술적 과제를 극복하라 현재 글로벌 로봇 공학은 휴머노이드 로봇 시대를 열며 폭발적인 기술 발전을 이루고 있다. 이 와중에 성장의 지속가능성을 위협하는 근본적인 문제가 심화되고 있다. 전문가들은 기술적 일반화 능력의 결핍을 첫 번째 문제로 보고 있다. 로봇의 하드웨어가 아무리 정교하더라도, 예측 불가능
한국의 AI 로봇 산업이 기술적 도약을 이루기 위해선 ‘선택과 집중’이 절실하다는 목소리가 커지고 있다. 로봇 개발은 수년의 시간이 걸리는 고난도 기술이며, 사소한 변수에도 전체 시스템을 다시 프로그래밍해야 하는 복잡한 구조를 가진다. 몬트리올 대학교 글렌 버세스 교수는 “현재 로봇은 통제된 환경에서만 작동하며, 사소한 변화조차 처리하지 못한다”고 지적했다. 그는 강화학습과 딥러닝을 결합한 새로운 패러다임을 제시하며, 로봇이 이미지·소리·촉각·라이다 등 복합 센서 데이터를 스스로 학습하도록 하는 방향을 제안했다. 하지만 이러한 고도화의 전제는 ‘데이터 다양성’ 확보다. 버세스 교수는 “국가 단위의 대규모 로봇 데이터 팩토리 구축 없이는 지능형 로봇의 경쟁력이 불가능하다”고 강조했다. 실제로 중국은 약 60개의 로봇 플랫폼으로 데이터 생태계를 구축했지만, 한국은 아직 통합된 플랫폼을 마련하지 못한 상황이다. 전문가들은 연구비 분산을 지양하고, 사전훈련 모델을 통한 효율적 학습과 데이터 공유를 기반으로 한 글로벌 협력 로드맵이 필요하다고 입을 모은다. 소규모 파편화된 투자는 성장 걸림돌 로봇은 개발에만 수년이 걸리고, 사소한 변수 앞에서도 전체 시스템을 통째로
‘K-로봇 시대’가 열린다. 한국기계연구원 류석현 원장이 ‘2025 글로벌 기계기술 포럼’에서 국가 전략 프로젝트 ‘K-휴머노이드’의 비전과 로드맵을 공식화했다. 이 로봇은 단순한 산업 자동화가 아닌, 인간의 일상과 감정을 함께 학습하는 ‘동반자 로봇’을 목표로 한다. 류 원장은 “로봇은 산업과 사회의 균형점을 다시 세울 기술”이라며, 표준 하드웨어 플랫폼·듀얼 프로세스 브레인·전신 촉각 피부라는 3대 축을 공개했다. 총 5년간 2천억 원 규모의 컨소시엄 프로젝트로 추진되는 이번 계획은 2027년 버전1, 2030년 버전2, 2035년 다분야 확장이라는 구체적 시간표를 제시했다. 한국형 로봇 표준화, 데이터·AI 내재화, 반도체 칩까지 포괄하는 ‘풀스택 기술 전략’이 산업계와 과학기술계의 새로운 좌표로 주목받고 있다. 휴머노이드 러시, 한국은 왜 ‘K 전략’을 택했나 세계는 지금 ‘로봇의 대전환기’에 들어섰다. 엔비디아의 젠슨 황은 “세계에는 10억 대의 로봇이 존재하게 될 것”이라고 말했고, 일론 머스크는 “테슬라의 미래 가치는 자동차가 아니라 옵티머스(Optimus)가 만든다”고 공언했다. 거대 기술 기업들은 인공지능 이후의 주력 산업으로 휴머노이드 로봇
‘로봇 트랜스포메이션(RX)’이 산업의 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 한국로봇산업협회 김진오 회장은 로봇을 단순한 자동화 기기가 아닌 ‘산업 아키텍처의 중심’으로 재정의했다. 그는 “로봇은 타임머신이 아니라 스페이스 머신”이라며, 인간의 시간 효율이 아닌 공간 혁신을 주도하는 기술로 규정했다. RX는 기존의 대량생산 중심 1세대, 인간 협업 중심 2세대를 넘어선 3세대 산업혁명이다. 로봇 기업이 시스템 설계·작업 재구성·공간 혁신까지 통합 제공하며 산업 구조를 다시 짠다. 팬데믹 이후 급부상한 로봇 러시와 피지컬 AI, 휴머노이드의 역설은 RX를 가속하는 핵심 동력이다. 김 회장은 “현장이 로봇화되지 않으면 AI 전환(AX)은 무의미하다”며, RX를 산업혁신의 출발점으로 꼽았다. 이제 제조·바이오·물류·국방 등 전 산업이 RX의 무대 위로 올라서고 있다. 로봇 트랜스포메이션의 출발점 “로봇은 기술이 아니라, 인간이 해야 할 일을 재정의하는 도구다.” 한국로봇산업협회 김진오 회장은 이 한 문장으로 자신의 38년을 정리한다. 기계공학과 열유체를 공부하던 그는 카네기멜론대 로보틱스 박사 1기생으로 입학하며 인생의 전환점을 맞았다. 일본 기업을 거쳐 삼성전자
글로벌 물류 시장이 급변하는 가운데, 화물 추적을 넘어 전략적 관리로 진화한 Global Freight Visibility(글로벌 프레이트 비지빌리티)가 핵심 키워드로 부상하고 있다. 윌로그 김용관 영업총괄 부서장은 최근 발표에서 “Cargo Visibility는 단순한 관찰이 아닌 데이터 기반의 전략적 자산”이라 정의하며, 물류 산업이 단순 비용 구조에서 전략 산업으로 재편되는 흐름을 강조했다. IoT 센서, 인공지능 분석, 예측 진단 기술을 기반으로 한 비지빌리티는 화물정시 도착률(OTIF) 개선, 운영비 절감, 리스크 관리 효과까지 입증되고 있다. 하이밸류 화물 증가와 복잡한 공급망 리스크 속에서 글로벌 물류 기업들이 이 기술을 선제적으로 도입하는 반면, 국내 기업들의 대응은 아직 부족한 상황이다. 빠른 성장세와 높은 시장 잠재력을 고려할 때, 데이터 중심의 물류혁신이 기업 경쟁력의 분수령이 되고 있다. Cargo Visibility의 등장과 기술적 진화 글로벌 물류 산업에서 Cargo Visibility는 오랫동안 단순한 ‘위치 확인’ 수준의 서비스로 인식돼 왔다. 과거에는 선적 위치와 예상 도착 시간, 그리고 해상 운송 항만 정보를 결합해 화물 상태
글로벌 물류 시장이 디지털 전환(DX)의 거센 물결에 휩싸이고 있다. 이커머스 성장과 공급망 불확실성이 맞물리며 포워더(Forwarder)들의 생존 전략이 시험대에 올랐다. 대형 포워더와 IT 기업은 앞다투어 가시성과 자동화로 무장한 반면, 중소 포워더는 여전히 수작업의 벽에 갇혀 있다. 디지털 혁신 없이는 도태될 수밖에 없는 현실이, 새로운 패러다임 전환을 강하게 요구하고 있다. 글로벌 이커머스 시장은 성장세가 이어지고 있지만, 그 뒤편에는 예측 불가능한 운임 변동성과 불안정한 정시성이 자리한다. 코로나19 팬데믹 이후 5배 이상 치솟았던 운임은 여전히 불안 요소로 남아 있으며, 화주들은 단순히 저렴한 운송비가 아닌 실시간 추적, 투명한 정보, 그리고 예측 가능한 신뢰를 요구하고 있다. 이러한 변화는 자본과 기술력을 갖춘 글로벌 대형 포워더와 IT 서비스 기업에게는 기회가 되지만, 시장의 90%를 차지하는 중소형 포워더에게는 생존의 위협으로 다가온다. 이제 물류는 단순한 운송을 넘어 데이터를 기반으로 연결과 예측을 구현하는 ‘살아있는 물류’로 진화하고 있다. 이 흐름에 올라타지 못하는 기업은 치열한 경쟁 속에서 도태될 수밖에 없다. 불확실성의 시대, 물류의
세계 물류 산업이 디지털 전환과 AI, 플랫폼 경제의 물결 속에서 급격히 재편되고 있다. 박민영 인하대학교 교수는 물류가 단순 운송을 넘어 첨단 산업으로 변모하고 있으며, 유통·제조·정보 산업과의 경계가 허물어지는 ‘빅 블러(Big Blur)’ 현상이 가속화되고 있다고 강조했다. 그는 또한 국내 물류 시장이 GDP의 8%를 차지하는 거대 산업임에도 불구하고, 기술 수요 측면에서는 여전히 도입에 소극적이라고 지적했다. 특히 도시 물류 수요 증가, AI 기반 자동화, 친환경 규제 강화 등은 물류 기업에게 도전이자 기회가 되고 있다고 강조했다. AI와 플랫폼이 뒤흔드는 변화의 파고 속에서 살아남기 위한 기업들의 혁신 전략, 글로벌 시장 확장, 정부 정책과 규제 대응까지 총체적인 방향성을 제시한다. 변화의 속도와 물류의 새로운 국면 오늘날 사회 전반의 변화는 과거와 비교할 수 없을 만큼 빠른 속도로 전개되고 있다. 불과 10년, 때로는 5년 사이에 기존 질서가 송두리째 바뀌며 새로운 패러다임이 정착한다. 음악 산업만 봐도, 불과 한 세대 전에는 LP, 카세트테이프, CD 같은 매체와 플레이어를 통해 음악을 소비했다. 그러나 이제는 스트리밍 서비스가 음악 소비의 기본
‘제5회 국제 운송·공급망관리 산업전(Supply Chain Management Fair 2025, SCM FAIR 2025)’이 지난 9월 10일부터 경기 고양 소재 전시장 킨텍스 제1전시장에서 사흘간 열렸다. ‘공급망을 재설계하다(Rebuild the Supply Chain)’를 슬로건으로 열린 올해 박람회는 공급망관리(SCM)를 축으로, 제조·운송·유통·물류의 최신 기술과 트렌드를 한데 묶은 콘셉트로 기획됐다. 올해는 총 400여 개 부스가 마련됐고, 동시 개최 행사까지 합쳐 약 3만 명의 참관객이 현장을 찾았다. 이 가운데 ‘제1회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2025)’, ‘제2회 특화망 기술 산업전(PNT FAIR 2025)’, ‘제4회 이차전지 소재·부품 및 장비전(K-Battery Show 2025)와 함께 진행됐다. 이는 ‘연결된 공급망’의 의제를 입체적으로 다룬다는 기획으로 설계됐다. 올해 SCM FAIR 전시장에는 국제 운송 및 디지털 포워딩, 창고관리시스템(WMS)·운송관리시스템(TMS) 등 SCM IT 기술부터 물류·협동 로봇, 창고 자동화 시스템, 스마트 모빌리티, 친환경 포장 솔루션까지 공급망 전 과정을 아우르는 솔루션이
‘제5회 국제 운송·공급망관리 산업전(Supply Chain Management Fair 2025, SCM FAIR 2025)’이 지난 9월 10일부터 경기 고양 소재 전시장 킨텍스 제1전시장에서 사흘간 열렸다. ‘공급망을 재설계하다(Rebuild the Supply Chain)’를 슬로건으로 열린 올해 박람회는 공급망관리(SCM)를 축으로, 제조·운송·유통·물류의 최신 기술과 트렌드를 한데 묶은 콘셉트로 기획됐다. 올해는 총 400여 개 부스가 마련됐고, 동시 개최 행사까지 합쳐 약 3만 명의 참관객이 현장을 찾았다. 이 가운데 ‘제1회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2025)’, ‘제2회 특화망 기술 산업전(PNT FAIR 2025)’, ‘제4회 이차전지 소재·부품 및 장비전(K-Battery Show 2025)와 함께 진행됐다. 이는 ‘연결된 공급망’의 의제를 입체적으로 다룬다는 기획으로 설계됐다. 올해 SCM FAIR 전시장에는 국제 운송 및 디지털 포워딩, 창고관리시스템(WMS)·운송관리시스템(TMS) 등 SCM IT 기술부터 물류·협동 로봇, 창고 자동화 시스템, 스마트 모빌리티, 친환경 포장 솔루션까지 공급망 전 과정을 아우르는 솔루션이
AI가 말하고, 이해하고, 스스로 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대가 도래했다. 단순한 대화형 인공지능을 넘어 실제 환경과 상호작용하는 로봇 기반 AI는 제조, 건설, 방역, 경비 등 산업 전반의 판을 다시 짜고 있다. 마음에이아이 손병희 연구소장은 “산업을 되살릴 진짜 해법은 피지컬 AI”라며, 언어 모델, 대화형 AI, 자율제어 로봇을 아우르는 ‘3개의 심장’을 강조했다. 특히 저전력 온디바이스 LLM 탑재, 공기청정기·농기계·건설로봇 적용 사례 등을 소개하며 산업 현장의 AI 내재화 흐름을 짚었다. 피지컬 AI는 단순한 기술을 넘어 국가 산업 전략의 핵심 축으로 부상하고 있다. 피지컬 AI, 정적인 AI를 넘어 움직이는 산업의 주체로 생성형 AI의 급부상 이후, 인공지능은 또 한 번의 진화 국면에 접어들고 있다. 텍스트와 이미지에 머무르던 AI가 이제는 실제로 ‘움직이고 작동하는’ 피지컬 AI 시대로 향하고 있는 것이다. 피지컬 AI는 인공지능이 단지 사고하는 존재를 넘어, 물리적 공간에서 스스로 판단하고 행동하는 기술을 말한다. 이는 산업용 로봇, 가정용 스마트 디바이스, 자율주행 시스템 등에서 인간의 노동력을 대체하거나 보완하며 그 효용성을 입증하고 있
인공지능 기술이 언어와 이미지 이해를 넘어서 현실 공간을 인지하고 행동하는 단계로 진화하고 있다. 특히 ‘피지컬 AI’는 인간의 판단과 반응을 물리적 로봇에 통합하는 핵심 기술로 부상 중이다. 김종환 디스펙터 대표는 ‘실행 가능한 피지컬 AI’를 통해 로봇이 실시간 상황을 인지하고 자율 판단해 실행할 수 있는 체계를 제시했다. 기존 로봇 기술의 파편화, 느린 통합 속도, 환경 적응력 부족 등 한계를 극복하는 이 시스템은 AI GCS와 엣지 디바이스 기반의 원격 브레인, 자율주행, 인지-판단-행동의 AI 통합을 목표로 한다. 이 글은 해당 기술의 구현 배경, 주요 개념, 실제 적용 사례, 학습 아키텍처 및 향후 전망까지 단계별로 짚어본다. 피지컬 AI, 왜 지금 주목받는가 전통적인 인공지능은 주로 패시브 AI(Passive AI), 즉 데이터를 입력받아 분석 결과를 제시하는 수동적 형태였다. 그러나 산업 현장과 사회 전반의 요구는 점점 더 능동적이고 실시간으로 반응할 수 있는 AI 기술로 이동하고 있다. 이러한 흐름 속에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 피지컬 AI는 단순히 데이터를 인지하는 것을 넘어, 판단하고
휴머노이드 로봇은 더 이상 공상 과학의 영역이 아니다. 인류의 다음 혁신을 이끌 핵심 기술로 자리 잡으며, 글로벌 시장은 폭발적인 성장을 예고하고 있다. 2023년 약 3조3000억 원 규모였던 휴머노이드 시장은 2033년에는 157조 원을 넘어설 것으로 전망되며, 미국과 중국은 각각 민간 혁신과 국가 전략 투자를 앞세워 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 테슬라·피겨AI·보스턴다이내믹스 같은 선두 기업들이 시장을 선점하는 가운데, 한국 정부도 지난해 휴머노이드를 국가 첨단 전략 기술로 지정하고 K-휴머노이드 연합을 출범시키며 본격적인 육성에 나섰다. 전문가들은 지능·핸드·구동 모듈이라는 세 가지 핵심 기술을 확보해야만 한국형 휴머노이드가 글로벌 무대에서 경쟁력을 갖출 수 있다고 입을 모은다. 국내 로봇 업계 일각에서는 한때 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 개발 투자를 망설였던 과거에 대한 아쉬움을 토로한다. 이를 반영해 이제는 정부의 과감한 지원이 절실한 시기라는 목소리가 커지고 있다. 인류의 미래를 뒤바꿀 다음 혁신은 바로 인간을 닮은 로봇에서 시작될 것이라는 통찰이 힘을 얻고 있기 때문이다. 휴머노이드 로봇은 이러한 통찰의 핵심에 있다. 곧 ‘체화
로봇 산업의 지형도가 AI 융합 기술을 기점으로 빠르게 재편되고 있다. 제조업 자동화에 기반한 산업용 로봇은 이제 AI 기반의 학습과 추론 기능을 탑재하며 차세대 지능형 로봇으로 진화 중이다. 고영테크놀로지 고경철 전무는 “로봇 기술의 본질이 하드웨어에서 소프트웨어로, 더 나아가 데이터 기반 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다”며, 로봇과 AI의 융합 동향, 기술적 과제, 글로벌 생태계 경쟁 상황을 짚었다. 이 글에서는 로봇 기술의 과거와 현재, 그리고 AI와의 접목을 통한 미래 전략을 심층적으로 살펴본다. 한국 로봇 산업의 궤적과 AI 융합 도입의 배경 국내 로봇 산업의 태동기는 1980~90년대로 거슬러 올라간다. 당시 삼성, LG, 현대, 대우 등 대기업들은 자동화 붐에 힘입어 산업용 로봇 개발팀을 조직하며 본격적인 기술 내재화에 나섰다. 386 PC와 8086 코프로세서가 주요 연산 장비였던 시절로, 컴퓨팅 파워는 현재와 비교해 수천 배 이상 느렸지만, 그 한계 속에서 축적된 제어 기술, 하드웨어 설계 역량은 이후 한국 로봇 산업의 핵심 토대가 되었다. 고영테크놀로지의 고경철 전무 역시 당시 LG에서 로봇 개발팀장을 맡아 산업용 로봇 개발에 앞장섰으며, 이
40년간 로봇과 인공지능(AI) 분야에 몸담은 서일홍 코가로보틱스 대표가 던진 현시점 가장 큰 화두는 거대 자본과 데이터에만 의존하는 AI 시장의 한계다. 세상 모든 정보의 바다를 딥러닝 모델에 쏟아 붓는 데이터 드리븐 방식만으로는 한계에 부딪힐 것이라는 그의 주장이다. 이는 마치 아인슈타인의 ‘특수 상대성 이론’이나 뉴턴의 ‘운동 법칙’처럼 세상의 근본 원리를 이해하는 모델 드리븐 방식과의 융합이 필요하다는 철학에서 비롯됐다. 서일홍 대표는 딥러닝이 나오기 전부터 ‘뉴럴 네트워크’와 ‘퍼지이론’을 연구해왔다. 뉴럴 네트워크는 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 학습하게 하는 AI고, 퍼지이론은 '많다', '조금'처럼 모호한 정보를 다룬다. 그는 이러한 경험을 바탕으로, AI의 궁극적인 해답은 바로 인간의 뇌에 있다고 단언한다. 서 대표는 이 맥락으로, ‘자유 에너지 원리’를 로봇 AI의 핵심 원리로 제시했다. 이는 생명체가 끊임없이 진화하는 과정과 같다. 로봇은 스스로 배워나가야 한다. 이를 위해 주변 환경을 이해하고, 행동을 예측하며, 제어하는 능력을 통합해야 한다는 의미다. 로봇이 세상의 물리 법칙을 직관적으로 이해할 때 진정한 지능이 시작된다는 것, 이것이 바로
로봇 산업의 패러다임이 ‘팔’에서 ‘손’으로 이동하고 있다. 최근 제조·물류·헬스케어는 물론 일상생활까지 확장되는 휴머노이드 로봇의 핵심은 바로 인간의 손을 모사한 로봇 핸드다. 원익로보틱스는 이 분야에서 독보적인 기술력을 바탕으로 글로벌 무대에서 주목받고 있으며, 엔비디아·메타·보스턴다이내믹스 등과 협력하며 첨단 연구를 이어가고 있다. 특히 알레그로 핸드를 중심으로 한 제품군은 16자유도(DOF), 촉각 지능, 소프트웨어 플랫폼 등에서 혁신을 구현하며 세계 연구기관의 표준으로 자리잡았다. 앞으로 원익로보틱스는 로봇 핸드를 더욱 소형화하고 임베디드 AI를 탑재해 지능형 로봇의 새로운 지평을 열어갈 계획이다. 박연묵 미래기술본부장은 “국내 로봇 산업이 글로벌 생태계와 발맞추려면 협력과 개방형 플랫폼 활용이 필수”라고 강조했다. 최근 로봇 산업에서 가장 큰 화두는 ‘휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)’이다. 그중에서도 인간의 손을 모사한 로봇 핸드(Robot Hand)는 물건을 잡고 조작하며, 물리적인 작업 및 공정을 직접 구현하는 핵심 부품으로 주목받고 있다. 이전까지 해당 워크로드에 주력으로 활용된 로봇 팔 종단장치(EoAT)는 그리퍼(Gripper
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