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
제약 산업을 위한 맞춤형 자동화 솔루션의 설계, 개발 및 제조를 전문으로 하는 인도의 한 기술 기업은 고객 프로젝트의 일환으로 제약 포장 품질 보증용 실시간 시각 검사 시스템의 개발이라는 과제에 직면했다. 이 시스템은 주사기를 통한 액상 성분 추출용 고무 멤브레인이 있는 의료용 주사약병의 알루미늄 밀봉 캡의 무결성과 정확한 형태를 모두 검사한다. 이 솔루션은 i7 프로세서와 32GB 램을 탑재한 일반 데스크톱 PC로 구성되어 있고, 해당 데스크톱 PC는 랜 케이블과 일반 이더넷을 통해 두 대의 카메라에 연결된다. 이 카메라들은 컨베이어 시스템에 있는 의약품 용기를 육안으로 검사할 수 있는 이미지를 제공하고, 뚜껑의 손상이나 휘어짐, 균열, 얼룩, 주름과 같은 외관상의 결함을 검사한다. 이렇게 수집된 종합적인 이미지 데이터는 FabImage Studio 5.3 Professional 소프트웨어를 사용하여 처리된다. 최종 목표는 프로피넷(PROFINET) IO를 통해 이 이더넷 기반 PC 시스템에서 지멘스(Siemens) S7 PLC로 효율적이고 안정적인 실시간 데이터 전송을 구축하여 PLC가 결함이 있는 주사약병을 배출할 수 있도록 하는 것이었다. 이 과정에서
[세 줄 요약] · 로봇이 스스로 예술 작품을 창조하며 전통 예술의 경계를 파괴 중 · 로봇 화가 ‘아이-다(Ai-Da)’와 ‘폴(Paul)’, 상호작용 설치 작품 ‘미믹(Mimic)’ 주목 · “인간과 로봇 협력이 예술의 새로운 지평 열 것”...창의성·기술 완벽한 조화 기대돼 ‘본궤도’ 오른 기술과 예술의 만남...인간 영역으로 진입한 ‘로봇 예술 감성’ 예술은 오랜 시간 인간 고유의 감정과 영감에 전적으로 의존하는 성역으로 여겨졌다. 붓 터치 하나부터 조각칼의 미세한 흔적까지 모두 인간 내면의 창조적 손길이 만들어내는 결과물이었다. 그러나 사진기가 초상화의 영역을 뒤흔들었듯, 기술은 예술의 본질에 도전하고 있다. 기술적 알고리즘(Algorithm)의 논리와 로보틱스 기술의 정밀한 움직임이 융합돼 이를 현실화하는 중이다. 이는 인간의 직관적 영감과 만나면서 전례 없는 혁신을 일으키고 있다. 이를 반영하듯 카메라 센서로 대상을 인식하고, 인공지능(AI) 알고리즘으로 화풍을 학습하는 로봇이 등장했다. 이들은 자신만의 창의적 기술 역량으로 작품을 창작하며 예술의 경계를 허물고 있다. OFF: 7만여 년 역사 인간 예술...창작의 한계에 봉착했다? 예술이 인간의
[세 줄 요약] ISEC 2025, 김연진 과장 “AI·양자 위협 대응 종합계획” 발표 예고 마이크로소프트·포티넷·쿠팡, AI 시대 선제적 보안 전략 공유 정책 비전과 글로벌 기업 실전 사례가 만난 아시아 최대 보안 콘퍼런스 인공지능 활용이 보편화되면서 이에 대한 보안 위협이 빠르게 고도화되고 있다. 국가 인프라와 기업 비즈니스, 개인 일상에까지 확산된 AI 기반 서비스는 새로운 공격 표면을 만들고 있으며 정부와 산업계의 공동 대응 전략이 절실히 요구되고 있다. 이런 흐름 속에서 지난 8월 26일 서울 코엑스에서 개막한 ‘ISEC 2025(제19회 국제 시큐리티 콘퍼런스)’에서는 ‘AI·SECURITY’를 주제로 사이버보안 현안을 집약적으로 다뤘다. 내일까지 이틀간 18개 트랙, 82개 세션으로 구성된 이번 행사는 한국인터넷진흥원, 한국CISO협의회, 더비엔이 공동 주관했으며 정부·기업·학계 전문가들이 참여해 최신 위협 동향과 대응 전략을 제시했다. 첫 번째 기조 발표를 맡은 과학기술정보통신부 김연진 정보보호기획과장은 상반기 주요 보안 이슈와 하반기 정책 방향을 공유하며 AI 시대의 위협 환경을 강조했다. 김연진 과장은 “우리나라의 사이버 보안 역량은 다양한
국내 산업 자동화 대표 기업인 오토닉스가 세이프티 도어 락 스위치(SFDL) 시리즈에 ‘후면 릴리즈 버튼’ 모델을 새롭게 선보이며 제품 라인업을 확장했다. 이번 신제품은 장비 내 도어 개폐를 감지하고 위험 상황에서 도어를 잠금 상태로 유지해 작업자를 보호하는 기존 기능에 더해, 위급 시 보다 직관적이고 신속한 대처가 가능하도록 설계됐다. 기존 SFDL 시리즈는 십자형·특수형 릴리즈 키를 이용해 수동으로 잠금을 해제하는 방식이 주류였다. 그러나 이번에 추가된 후면 릴리즈 버튼 모델은 버튼 하나로 빠른 조작이 가능해 현장 작업자의 안전성을 크게 높인다. 후면 버튼의 기본 길이는 40mm이며, 별도의 연장봉을 사용하면 최대 100mm까지 확장할 수 있어 다양한 장비 환경에 유연하게 대응할 수 있다. SFDL 시리즈는 장비 구조에 맞춰 총 5개 방향에서 조작키 삽입이 가능하며, 커넥터형과 분리식 단자대형 모델을 제공해 설치와 유지 보수를 한층 간소화했다. 메탈 재질의 헤드는 높은 강도와 내구성을 보장하며, 발열을 최소화하는 전류 공급 설계를 통해 장시간 안정적인 운용이 가능하다. 또한 4접점, 5접점, 6접점 등 다양한 접점 구성을 지원하고, 슬라이드 유닛과 그룹잠
이코텍이 리탈(Rittal) 단자박스 KX/KL 시리즈에 특화된 신규 케이블 엔트리 플레이트 KEL-DPZ-KX/KL(IP65)를 선보였다. 이번 신제품은 해당 시리즈뿐 아니라 다양한 산업 현장에서도 활용할 수 있는 다목적 솔루션으로 주목받고 있다. KEL-DPZ-KX/KL은 최대 72개의 케이블을 효율적으로 인입할 수 있도록 5가지 신규 옵션을 제공한다. 설치 과정 역시 간편하다. 전용 자기탭핑 나사가 기본 포함돼 있어 별도의 공구 없이도 장착이 가능하며, 사용자는 멤브레인을 관통해 케이블을 밀어 넣는 방식으로 전기 및 공압 케이블을 쉽게 설치할 수 있다. 또한 사용 후 불필요해진 멤브레인 구멍을 밀폐할 수 있도록 ST-B 플러그를 함께 제공해 씰링을 안정적으로 유지할 수 있다. 이는 유지보수의 효율성을 높이고 장비의 신뢰성을 강화하는 데 기여한다. 제품은 공간 절약형 설계를 기반으로 빠르고 직관적인 설치가 가능하며, IP65 등급의 방진·방수 성능과 스트레인 릴리프 기능을 지원해 케이블 보호 성능을 높였다. 더불어 먼지가 쌓일 틈새가 없어 청결한 환경 유지에도 유리해, 까다로운 산업 현장의 요구에도 대응할 수 있다. 오토메이션월드 임근난 기자 |
지멘스, Arm ‘네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(CSS)’ 검증 솔루션 공급한다 에뮬레이션 및 프로토타이핑 기능으로 반도체 설계 가속화 기대 “칩 설계부터 시장 출시까지의 시간 단축 가능해” 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(이하 지멘스)가 Arm의 네오버스 컴퓨팅 서브 시스템(Neoverse Compute Subsystems 이하 CSS) 검증을 위한 솔루션을 공급한다. 이 과정에서 자사 반도체 설계 검증 솔루션인 벨로체 스트라토 CS(Veloce Strato CS) 및 벨로체 프로FPGA CS(Veloce proFPGA CS)를 제공하기로 했다. Arm CSS는 칩 설계에 맞춤형 인프라를 구축하기 위한 생태계로, 이번 지멘스와의 협력은 파트너들이 보다 신속하게 솔루션을 시장에 출시할 수 있도록 돕는 핵심 전략이다. 이와 관련한, 지멘스 벨로체 CS 시스템은 현대 데이터센터의 요구사항에 맞춰 모듈형으로 설계됐고, 낮은 전력 소비와 뛰어난 공간 효율성을 특징으로 한다. 특히 벨로체 스트라토 CS는 4000만 게이트에서 400억 게이트까지 확장 가능하며, 벨로체 PCIe 복합 장치(Veloce PCIe Composite Device) 기술을 통해, Arm CS
[세 줄 요약] ·OT 시스템, 해킹 위협 증가…여전히 수동적 대응에 머물러 ·카스퍼스키·포티넷, 보안 격차와 전략적 대응 필요성 지적 ·OT 보안, 기술 이슈 넘어 전사 리스크 관리 과제로 부상 산업 시스템 해킹은 데이터 유출이 아니라 공장 셧다운이다 공장은 이제 더 이상 단순한 철과 기계의 공간이 아니다. 지하철 전동차, 물류 창고의 컨베이어, 정수장 펌프까지 우리 주변의 수많은 설비는 지금 대부분 디지털 시스템으로 제어되며 네트워크에 연결돼 있다. 이러한 시스템을 움직이는 것이 바로 ‘OT(운영 기술, Operational Technology)’다. 쉽게 말해, OT는 기계를 움직이는 ‘보이지 않는 뇌’이자 공장의 신경망이다. IT가 사람의 정보를 다룬다면 OT는 현실의 기계를 다룬다고 이해할 수 있다. 가령 IT 시스템이 해킹당하면 개인정보가 유출되지만 OT가 공격받으면 기계가 멈춘다. 전력 공급이 끊기고, 공장이 멈추고, 심지어 정수장에 독극물이 투입될 수도 있다. 실제로 2021년 미국 플로리다주에서는 정수장 SCADA 시스템이 해킹되어 수산화나트륨 농도를 100배 올리는 시도가 있었다. 다행히 인명 피해는 없었지만 해당 OT 해킹은 단순한 데이터
멀티모달 AI, 초개인화 에이전트, 자율 제조 플랫폼이 융합되며 제조 산업에 거대한 전환이 시작됐다. 네이버의 김필수 본부장은 “AI 에이전트는 공정 판단과 생산성 향상뿐 아니라, 초개인화된 제안까지 수행하는 주체가 될 것”이라며 자율 제조의 미래를 제시했다. 단순한 자동화를 넘어, 상황 인식·판단·제안을 수행하는 ‘지능형 AI’의 시대가 도래하며, 제조 산업은 PoC 단계를 지나 본격 적용 단계로 진입하고 있다. 이 흐름에서 한국은 GPU·클라우드·데이터 인프라 강점을 기반으로 글로벌 제조 AI 플랫폼 수출 기회를 맞고 있다. AI 기술 진화와 제조 산업의 접점 제조 산업은 지금까지의 자동화 수준을 넘어서, 인공지능(AI)을 중심으로 한 ‘지능형 전환’을 겪고 있다. 특히 생성형 AI의 급속한 진보는 제조 공정 전반에 본질적인 변화의 가능성을 제시하고 있다. 김필수 네이버 본부장은 “AI 기술의 가장 큰 진화는 멀티모달 기술로, 비전·보이스·텍스트가 융합되어 산업 전체의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것”이라고 밝혔다. 단순한 로봇 자동화를 넘어, 현장을 인식하고 학습하며 대응하는 AI가 도입되고 있는 것이다. 예를 들어, 스마트폰에 내장된 카메라로
대한민국 제조업이 새로운 전환점을 맞고 있다. ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반의 자율제조 시대가 본격화되며, 공장은 이제 단순한 생산시설이 아닌 ‘거대한 로봇’으로 진화 중이다. 장영재 KAIST 교수는 디지털트윈 기반의 스마트 제조 플랫폼인 'SDF(Software Defined Factory)'를 중심으로 강화학습, 로봇 협업, 맥락 이해형 AI 등 첨단 기술을 통합한 차세대 공장 운영 모델을 제시했다. 공장을 멈추지 않고 소프트웨어로 업그레이드하는 이 개념은 중소기업에도 즉각적인 설비 적용이 가능하도록 설계되어 있으며, 수십 억 원의 비용 절감 효과까지 입증했다. 제조업의 미래, 그 중심에 피지컬 AI가 있다. 공장이 하나의 로봇으로…‘피지컬 AI’의 시대가 온다 디지털 혁신은 이제 공장의 외형만 바꾸는 것을 넘어, 개념 자체를 다시 정의하고 있다. 장영재 KAIST 교수는 이를 “공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 만들자”는 철학으로 설명한다. 피지컬 AI는 단순히 인공지능이 품질 검사나 설비 모니터링에 쓰이는 수준을 넘어, 공장의 모든 자산과 설비, 사람, 로봇, 데이터를 유기적으로 연결해 하나의 지능형 엔티티로 만들어가는 기술이다. 기
디지털 전환이 가속화되는 제조 산업에서 ‘디지털 트윈’은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 유니티코리아 민경준 본부장은 리얼타임 3D 기술을 중심으로 한 디지털 트윈 구현 전략을 제시하며, 산업별 시뮬레이션·교육·HMI·AR/VR 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 강조했다. 유니티의 ‘연결-제작-배포’ 3단계 파이프라인은 복잡한 3D 자산을 통합하고 실시간 데이터 연동과 인사이트 도출까지 아우른다. 특히 AI, 머신러닝과의 결합은 디지털 트윈의 진화를 가속화하고 있으며, 국내 제조환경에 최적화된 인프라와 결합될 경우 DX의 새로운 전환점을 만들어낼 수 있다는 전망이다. 최근 산업계의 화두는 단연 디지털 전환(DX)이다. 이러한 변화의 중심에서 실시간 3차원(3D) 기술이 있다. 이는 대부분 게임 환경에 국한된 기존 활용처에서, 제조를 포함한 전 산업 분야의 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 특정 게임 엔진은 현재 ‘실시간 3D 엔진’으로 진화해 산업 전반의 DX를 견인하고 있다. 현시대 DX의 핵심은 ‘상호작용’과 ‘몰입감’ 경험이다. 이를 위한 실시간 3D 렌더링 기술이 필수적이라는 분석이 나온다. 맥킨지, BCG 등의 조사에 따르면 해당 기
인공지능(AI) 기술이 실제 물리적 환경을 모사하고 예측하는 단계에 접어들었다. 이에 따라 제조·물류 현장의 고질적인 비효율과 복잡성을 해결할 열쇠로 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 기반 시뮬레이션 솔루션이 주목받고 있다. 최근 업계 발표에 따르면, AI 기술의 발전 속도는 상상을 초월한다. 3년 전만 해도 AI는 실제 사람과 구분하기 어려운 가상의 얼굴을 생성하는 수준이었지만, 이제는 텍스트만으로 현실과 가상을 혼동할 만큼 정교한 동영상을 만들어내는 시대가 도래했다. 이는 AI가 물리적 환경의 복잡한 규칙과 상호작용까지 학습·예측하는 단계로 진화했음을 시사한다. 이러한 AI의 발전은 다품종 소량 생산, 급변하는 수요 등 갈수록 복잡해지는 제조·물류 현장에 필수적인 ‘물리적 AI’ 적용의 중요성을 부각시킨다. 제조·물류 현장은 재고품목단위(SKU), 작업자, 설비, 재료, 물류 로봇 등이 유기적으로 얽혀 매일 엄청난 경우의 수를 만들어내는 하나의 ‘복잡계 시스템’이다. 이러한 환경에서는 단순한 직관이나 통계적 방법만으로는 결과를 예측하거나 최적의 방안을 찾기가 불가능에 가깝다. 더욱이 이러한 현장에서는 작은 실패라도 막대한 비용과 리스크를 초래할 수
오늘날 제조 현장은 전례 없는 속도로 변화하며 ‘디지털 전환(DX)’이라는 거대한 변혁에 직면했다. 과거 소품종 대량생산 시대의 핵심 목표였던 생산 효율성 극대화와 원가 절감은 이제 DX가 추구하는 바를 넘어섰다. 이제 제조 기업들은 단순히 비용을 줄이고 생산량을 늘리는 것을 넘어, 급변하는 시장 환경에 대한 민첩한 대응과 새로운 가치 창출이라는 더욱 복합적인 과제를 안게 되었다. 현재 제조 현장은 △예측 불가능한 글로벌 공급망 변동성으로 인한 생산 차질 △개인화되고 빠르게 변화하는 시장 수요에 대한 유연성 부족 △복잡해지는 제품 설계 및 제조 공정의 난이도 등 새로운 도전에 맞닥뜨렸다. 이러한 복합적인 어려움 속에서 기업들은 단순 자동화를 넘어서는 새로운 접근 방식을 요구하고 있다. 이는 가상과 현실 세계를 끊김 없이 연결하고, 모든 생산 단계에서 발생하는 방대한 데이터를 기반으로 실시간 의사결정을 고도화하는 새로운 패러다임을 의미한다. 제조 DX는 기업이 불확실한 시장 환경 속에서 민첩하게 대응하고 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하기 위한 필수적인 전략으로 자리매김하고 있다. 이처럼 제조 산업 전반에 걸쳐 혁신을 위한 강력한 동력으로 작용하는 DX야말로,