테스트 환경 구축 일반적인 EtherNet/IP 기반 모션 제어 드라이버 사용 사례를 재현하기 위한 테스트 환경의 고수준 아키텍처가 그림 1에 나타나 있다. EtherNet/IP와 프라이빗 5G 네트워크의 통합을 평가하기 위한 테스트 환경에는 EtherNet/IP 슬레이브 스택을 포함한 STM32 평가 보드와 연결된 I/O 장치가 포함되었다. 이 실험의 목표는 I/O 장치를 EtherNet/IP 마스터를 갖춘 PC 기반 호스트 시스템과 연결하는 것이었다. 이 두 시스템 간의 물리적 계층은 5G 모뎀을 통합하여 구현되었다. 이 시스템에서는 SPI(직렬 주변기기 인터페이스) 통신이 사용되었다. 해당 설정을 반영하는 OSI 아키텍처는 아래에 제시되었으며, 애플리케이션 및 세션 제어는 STM32 보드가 담당하고, 전송 계층에서는 SPI를 통한 UDP 프로토콜이 활용되었으며, 네트워크 및 물리 계층에서는 5G 모뎀이 사용되었다. 이 설정이 이더넷 표준을 준수하는지 확인하기 위해 OSI 계층과의 매핑이 그림 2에 나타나 있다. 두 하드웨어 간의 SPI 통신 설정은 다음과 같다. · 클럭 속도 : 1MHz · 모드 : 풀 듀플렉스(Full Duplex) 미래의 연결된 공
건설업에서는 고령화에 따른 숙련 작업자의 감소, 타 업종에 비해 낮은 생산성, 높은 노동 재해 발생률이 문제로 지적되고 있다. 인력 절감, 생산성 및 안전성 향상의 문제를 근본적으로 해결하기 위해 차세대 건설 생산 시스템이 요구되고 있으며, 현재 진동롤러, 불도저 및 덤프트럭 등과 같은 건설기계의 자동화가 이루어지고 있다. 또한 건설 분야의 메이커뿐만 아니라 AI, 기계학습 및 VR 등과 같은 새로운 기술을 보유한 회사들이 참여해 다양한 원격화(무인화) 및 자동화 기술의 개발이 진행되고 있다. 우리는 2009년부터 건설기계의 자동화 기술을 핵심으로 한 차세대 건설 생산 시스템(A4CSEL®; 쿼드 액셀)의 연구 개발을 진행하고 있다. 해당 시스템의 특징은 시공 상황에 따라 작업 계획을 사람이 담당하고, 시공 중에 정형화된 작업을 자동화 건설기계로 자동 시공하는 것이다(그림 1). 이 시스템에 의해 소수의 작업 감독자가 여러 대의 건설기계를 관리함으로써 건설 시공의 안전성 및 생산성 향상이 기대된다. 더욱이 자동화가 진전된 시공 시스템을 창출하기 위해서는 연구 개발의 과제를 명확히 하고, 과제를 해결하는 기술을 개발해 자동화 시공 시스템의 설계론을 확립할 필요
미국 라스베가스에서 매년 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회 CES에서 각 기업이 발표한 스마트 제조에 관한 내용을 소개한다. 각 기업이 스마트 제조에서 중요한 요소로 제시하는 내용을 살펴보고, 과거 CES 강연에서 어필한 포인트의 변화를 확인한다. 또한 필자는 일본 내각부의 ‘우리나라가 전략적으로 육성해야 할 안전·안심의 확보에 관한 중요 기술 등의 검토 업무(싱크탱크 기능의 시행 사업)’에 참여한 경험을 바탕으로 CES의 배경에 있는 미국의 과학 기술 정책의 변천을 확인하고, 미국이 현재 인식하고 있는 과제와 앞으로 창출하고자 하는 신산업 분야를 소개한다. 마지막으로 신산업 분야에서 일본이 취해야 할 전략에 대한 시사점으로서, 일본의 연구 기관이 제안하는 미래의 스마트 제조에 대한 과제와 대응책을 소개한다. CES의 개요 CES는 매년 미국 라스베가스에서 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회이다. 2024년의 참가 인원은 138,789명으로, 그중 약 40%가 해외에서 왔으며 161개의 국가·지역에서 참가했다. 필자는 2017년부터 참가하고 있으며, 이번으로 8회째가 되기 때문에 계속적인 시점에서 CES의 내용을 전하고자 한다. C
4차 산업혁명 이후 자동화 기술은 전 산업 분야를 재편하고 있으며 그 중심에는 ‘머신비전’이 있다. 특히 제조업과 물류, 반도체, 바이오 등 고정밀 환경에서는 사람이 직접 수행하기 어려운 작업을 대신할 수 있는 기술로 머신비전이 빠르게 자리 잡고 있다. 이제 머신비전은 단순한 영상 인식 기술이 아닌 인공지능과 고성능 광학 장비, 로봇 제어 기술이 융합된 ‘지능형 시각 시스템’으로 진화하고 있다. 머신비전은 산업용 로봇에게 ‘눈’을 제공하고 동시에 ‘판단력’을 강화하는 핵심 기술이다. 로봇이 작업 대상의 위치를 파악하고 이상 여부를 감지하며 자율적으로 판단해 움직일 수 있는 기반은 모두 머신비전을 통해 가능해진다. 이와 같은 머신비전 기술의 발전은 제품 품질을 획기적으로 향상시키는 한편 사람의 개입 없이 생산 라인의 효율과 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 그렇다면 현재 머신비전의 기술 진화는 어디까지 왔고, 앞으로 어떤 키워드들이 산업 현장을 이끌어갈 것인가? 주목해야 할 핵심 트렌드를 키워드 중심으로 정리해본다. 키워드 1. AI 통합으로 진화하는 시각 시스템 머신비전이 기존의 단순 영상 분석에서 벗어나 새로운 도약을 맞이하게 된 배경에는 인공지능
"정밀성과 유연성, 안전과 연결성… 산업자동화 신기술의 핵심 키워드가 다시 진화한다." 2025년 1분기, 글로벌 산업자동화 시장은 고도화된 디지털 트랜스포메이션을 기반으로 '안전·지능·효율'의 세 축을 강화하는 신제품 경쟁이 뜨겁게 전개되고 있다. 올해 1분기 출시된 신제품은 단순한 성능 개선을 넘어, 운영 안전성 향상(SIL 인증, 세이프센스 기술), 통합 연결성(WirelessHART, IIoT 모듈), 고성능 엣지 제어(웹 패널, 컨트롤러), 현장 유지보수의 효율화(IP 등급, 모듈형 설계)라는 시장의 복합 수요에 정면 대응하고 있다. 더불어 AI·ML 기반 자동 제어, 고주파 대응 드라이브, 협업 로봇 기술 등도 본격적으로 산업용 장비에 흡수되며, '스마트+세이프'를 실현하는 하드웨어 기반 혁신이 두드러지고 있다. 본지는 산업의 미래를 선도할 글로벌 산업자동화 신제품 TOP 10을 엄선했다. 이들 제품은 각기 다른 영역을 대표하면서도, 하나의 공통된 방향 '지능형 생산의 실현'을 향하고 있다. 1. 바이드뮬러, 크림핑 기계 바이드뮬러 USA(Weidmuller USA)는 내구성 있는 크림핑 연결이 필요한 애플리케이션을 위해 전기 구동식 드라이브(풋
“자알 죽고 내일 만나” 티모는 크레바스에 빠져 죽을 위기에 처한 미키를 구하기는커녕 얄궂은 말만 던진다. 미키는 그런 티모를 올려다보며 담담한 얼굴로 태연히 손까지 흔든다. 영화 도입부부터 잘 죽으라는 말에 덤덤한 미키의 모습이나, 분명 잘 죽으라면서 ‘내일 만나자’고 하는 티모의 대사 앞에 관객은 어리둥절하기만 하다. 생명체에게 가장 두려운 죽음을 앞두고 미키가 태연할 수 있었던 이유는 그가 대신 죽어주는 사람(익스펜더블)이기 때문이다. 미키는 티모와 마카롱 가게를 차렸다가 망한 뒤, 빚을 갚지 못하면 잔혹하게 죽이기로 악명 높은 사채업체에게 쫓긴다. 미키가 선택한 도주 방법은 기후변화로 망해가는 지구에서 얼음행성 니플하임으로 이주하는 우주선에 타는 것. 하지만 한정된 인원 안에 들기 위해서는 어필할 수 있는 직업이나 능력이 필요했다. 망한 마카롱집 사장님인 미키에겐 그런 능력 따윈 없었으므로 아무도 지원하지 않는 ‘익스펜더블’에 지원하게 된다. 미키가 하는 일은 간단했다. 방사능, 바이러스, 극한 기후를 비롯해 미지 행성을 개척할 때 위험하다고 판단되는 모든 요소를 단 한 사람이 모두 떠안아 대신 죽어가는 실험체가 되는 것이다. 실험 중에 사망한 미키는
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계할 수 있는 가능성을 제안했다고 17일 밝혔다. 효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 새로운 효소의 기능 규명은 미생물 세포공장(세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 기반 생산시스템)을 구축하기 위한 핵심 과제다. 연구팀은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 등 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 활용된 사례를 정리하고, 이들 기술이 단백질 서열에서 어떻게 의미 있는 정보를 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다. 딥러닝 기술을 활용해 단순한 아미노산 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 생성형 AI 모델 발전을 토대로 기존의 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이상엽 KAIST 교수는 “AI 기반 효소 예측·설계 기술
코딧 이희준 CTO 인터뷰 정책 변화의 파도는 국경을 넘나들며 기업이 구상한 전략을 뒤흔든다. 하루에도 수십 건씩 쏟아지는 입법 예고와 정부 발표 속에서 기업은 어떤 정보를 먼저 읽고 대응해야 할지 고민을 거듭한다. 코딧은 이 복잡한 규제의 세계를 실시간으로 해석하고 조언하는 거브테크(GovTech)의 완성을 지향한다. 국내외 정부 데이터, 입법 동향, 규제 이슈를 추적해 기업 맞춤형 리포트를 제공하며, ‘정책 기술’의 새 영역을 개척하고 있다. 이에 코딧 이희준 CTO를 만나 코딧이 보유한 모니터링 플랫폼에 대한 소개와 자사의 비전에 대한 이야기를 나눠봤다. 정책 대응 책임지는 모니터링 플랫폼 정책과 입법, 규제 데이터가 기업의 비즈니스에 직접적인 영향을 미치면서 이를 모니터링하고 분석하는 기술 수요가 덩달아 높아지고 있다. 이 틈새를 정확히 겨냥한 스타트업이 바로 코딧이다. 코딧은 정부 정책 동향, 규제 이슈를 모니터링해 기업에 전달하는 AI 기반 플랫폼을 운영하며, 거브테크 영역을 개척하고 있다. 여기에 기업별 맞춤형 리포트와 실시간 알림 서비스를 제공함으로써 고객사의 정책 대응 역량을 끌어올리는 데 집중한다. 이를 통해 포춘 500대 기업을 비롯해 국
산업 맞춤형 소형언어모델에 집중해 문서 중심 업무 자동화 추진 업스테이지 김성훈 대표가 "2025년은 AI가 거의 모든 영역에서 인간을 넘어서는 해가 될 것이다. 이에 우리는 고성능의 엔진을 기반으로 '일의 미래'를 만들어가는 데 집중하겠다"고 밝혔다. 업스테이지가 16일인 오늘 서울 여의도 콘래드 호텔에서 개최한 미디어 데이를 열고, 산업 전반의 업무 자동화 혁신과 글로벌 확장을 향한 전략을 밝혔다. 이날 업스테이지는 문서 기반의 AI 기술력과 산업 특화 소형언어모델(SLM) 경쟁력을 바탕으로 ‘일의 미래(Future of Work)’를 앞당기겠다는 청사진을 제시했다. 이를 위해 김성훈 대표, 이활석 CTO 등 주요 임원진이 참석했다. 김성훈 대표는 발표에서 “AI 기술이 비약적으로 발전하고 있음에도 불구하고, 여전히 많은 업무가 사람 손을 거쳐 이뤄지고 있다”며 “경제활동인구의 업무 생산성이 단 1%만 향상돼도 연간 14조 원의 경제적 효과를 거둘 수 있다”고 강조했다. 이어 그는 AI가 단순한 도구가 아니라 산업 전체의 업무 구조를 혁신할 핵심 인프라임을 언급했다. 업스테이지는 그간 독자 개발한 문서 처리 AI ‘다큐먼트 파스(DP)’와 한국어에 최적화
인하대학교는 최근 양윤정 생명공학과 교수 연구팀이 열 안정성과 촉매 효율을 높인 새로운 플라스틱 분해 효소를 개발했다고 15일 밝혔다. 식물 감염 병원균은 큐티나아제(cutinase)라는 효소를 이용해 식물벽의 주성분인 큐틴을 분해하는 방식으로 식물 조직 안에 침투한다. 연구팀은 이 같은 침투기작을 착안해 큐틴 분해 단백질(효소)을 플라스틱 분해에 적용시켰다. 식물벽을 분해하는 곰팡이(Thielavia terrestris)에서 추출한 큐티나아제의 유전서열을 변형해 열 안정성과 낮은 pH(수소 이온 농도 지수) 내성을 갖도록 개량했다. 개량한 효소는 70°C에서 80% 이상의 활성을 유지하고 상온에서도 폴리카프로락톤(PCL) 필름을 2시간 안에 절반 이상 분해하고 24시간 안에는 완전 분해하는 효과를 보여줬다. 양윤정 인하대 생명공학과 교수는 “이번 연구는 지속 가능한 플라스틱 처리를 위한 친환경적인 대안을 제시하는 데 기여할 것”이라며 “플라스틱 분해 효소 변이체에 대한 산업적 공정 적용 가능성을 확대하는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 연구팀의 이번 성과가 담긴 논문은 국제 저명 학술지인 ‘ACS Sustainable Chemistry & E
딥러닝 기반 인공지능 알고리즘, 고해상도 센서의 진화, 다양한 초고성능의 카메라. 지난 3월, 글로벌 머신비전 시장에는 이러한 키워드를 중심으로 한 신제품들이 잇따라 공개되며 산업계의 이목을 집중시켰다. 반도체, 전자, 배터리, 물류, 식음료 등 주요 제조업에서 생산 자동화와 품질 정밀 진단의 니즈가 급속히 고도화되면서, 머신비전 솔루션은 이제 단순한 시각 센서를 넘어 ‘지능형 판단자’로 진화하고 있다. 머신비전 기술의 현재와 미래를 동시에 보여준 3월 글로벌 출시 제품 중, 산업계가 반드시 주목해야 할 TOP 10을 선정했다. 1. 루시드 비전 랩스, 3D ToF 카메라 'Helios2 Narrow' 루시드 비전 랩스(LUCID Vision Labs)는 새로운 3D ToF 카메라 제품군인 Helios2 Narrow를 출시했다. 이 새로운 흑백 카메라는 소니 IMX556 DepthSense CMOS 글로벌 셔터 센서가 장착되어 있으며 0.3MPixel, 640 x 480 해상도, 10µx 10µ 픽셀 크기, 30fps의 프레임 속도를 구현한다. 작동 거리 범위는 0.3~8.3m이며 FOV는 31°x 24°이다. GigE Vision 2.0 및 GenICam
테슬라·구글·메타·오픈AI·애플 등 이른바 글로벌 빅테크 업체가 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)에 대한 투자를 확대하는 가운데, 휴머노이드 로봇을 구성하는 각종 기술에 대한 주목도가 높아지고 있다. 휴머노이드 로봇은 형태뿐만 아니라, 인지·판단·직관·운동성 등 인간에 내재화된 요소를 그대로 모사한 차세대 기체다. 이 안에는 인공지능(AI), 비전(Vision), 센서(Sensor), 제어 시스템(Control System), 로봇 하드웨어, 소프트웨어·인터페이스 등 다양한 고도화 기술이 접목된다. 최근 뜨거운 감자로 급부상한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’는 이 같은 기술을 한데 관장하기에 주목받는다. AI 알고리즘을 기반으로, 휴머노이드 로봇 가동을 실제로 구현한다는 점에서 기대받고 있다. 이처럼 휴머노이드 로봇은 다양한 로보틱스 연계 시스템이 총망라한 기술 총체다. 그리퍼(Gripper)는 여러 로봇 하드웨어 중 대상물을 집고 옮기는 데 초점을 맞춘 제품이다. 산업용 로봇, 협동 로봇 등 로봇 팔(Robot Arm) 끝단에 부착되는 ‘로봇팔 말단장치’로, 로봇 손에 해당하는 기술이다. 손가락 개수로 세분화된 ‘핑거 그리퍼’부터 진공 그
레이저 보호·광학 센서·AI 연산에 활용 기대… 국제 저널 게재 및 특허 출원 완료 한국전자통신연구원(ETRI)이 그래핀을 활용한 광경화 투명필름 개발에 성공했다. 이번 성과는 그래핀의 산업적 활용 가능성을 넓히는 신소재 기술 확보로 향후 레이저 보호 장치, 광학 센서, 인공지능 광소재 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 연구진은 그래핀을 안정적으로 분산시켜 투명 필름으로 구현하는 기술을 개발했다. 해당 필름은 빛의 세기에 따라 투명도가 달라지는 광학 비선형 특성을 가지며 이에 따라 강한 빛을 차단하는 기능으로 광학 보호용 필름에 활용이 가능하다. 그래핀은 기계적 강도와 전기전도성이 뛰어난 소재지만 산업 현장에서 안정적으로 분산시키기 어려워 활용에 제약이 있었다. 기존에는 분산제로 문제를 해결했으나 이 방식은 그래핀의 고유한 성질을 손상시킬 가능성이 있었다. ETRI는 별도의 화학적 분산제를 사용하지 않고도 그래핀을 고분자 내에 균일하게 분산시킬 수 있는 ‘그래핀 분산 광경화 콜로이드 조성물’을 개발했다. 이 기술을 바탕으로 안정적인 그래핀 분산 필름 및 성형체를 간편하게 제조할 수 있게 됐다. 조성물은 1년 이상 침전 없이 보관이 가능하며 자외선을
인공지능 시대가 도래하면서 방대한 영상 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해 의미 있는 정보를 도출하는 머신비전(Machine Vision, 이미지 인식) 기술의 중요성이 커지고 있다. 머신비전 기술은 자율주행 자동차, 의료 영상 분석, 휴머노이드 로봇 등 첨단 산업 분야에 활용되며, 더 빠르고 정확한 머신비전 기술이 핵심 경쟁력으로 분류된다. 이런 흐름 속에서 경희대학교 신소재공학과 강성준 교수 연구팀이 인간의 시냅스(Synapse)를 모사한 광 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자를 개발해 머신비전 기술을 한 단계 발전시켰다. 이번 연구 결과는 학문적 우수성을 인정받아 나노 분야의 세계적인 학술지 ‘ACS Nano(IF=15.8)’의 4월 표지 논문으로 선정됐다. 시냅스는 뇌 속에서 신경세포를 연결하며 정보를 전달하고 기억하는 핵심 구조다. 연구팀은 인간의 뇌 구조와 동작 방식을 모사한 광 뉴로모픽 소자를 개발했다. 이 소자는 빛(광신호)을 수집함과 동시에 저장·분석할 수 있어 기존 이미지 처리 기법보다 훨씬 빠르고 정확한 인식 성능을 보였다. 광센서, 메모리 등 복잡한 구성요소를 포함한 기존의 인공지능 기반 이미지 처리 장치와 달리 산화물 반도체를 활용해
중소벤처기업부가 발표한 ‘2024년 딥테크 10대 분야 벤처투자 동향’에 따르면, 올해 딥테크 분야에 대한 국내 벤처투자는 총 3조 6천억원으로 전년 대비 34% 증가하며 최근 5년간 최대치를 기록했다. 특히 ‘인공지능’과 ‘바이오헬스케어’ 분야가 투자 증가세를 견인하며, 기술기반 고위험 창업영역에 대한 시장의 관심이 더욱 확대되고 있는 것으로 분석된다. 중소벤처기업부는 2024년 딥테크 10대 분야 벤처투자 동향을 발표했다. 해당 동향은 '벤처투자 촉진에 관한 법률'에 따른 벤처투자회사 · 조합의 투자를 받은 기업을 분석한 결과이다. 2024년 국내 벤처투자 중 딥테크 10대 분야에 대한 투자는 총 3.6조원으로, 전년대비 약 34% 상승했다. 최근 5년 중 최대 규모로 딥테크 분야에 대한 투자자들의 관심이 꾸준히 높아지고 있는 것으로 분석된다. 분야별로 살펴보면, ‘바이오헬스케어’와 ‘인공지능’ 분야 투자가 각각 전체 딥테크의 33% · 26.7%로 최대 비중을 차지하였고, 특히 ‘인공지능’의 경우, 전체 딥테크 분야 중 가장 큰 폭(4,158억원)으로 증가하였다. ‘인공지능’을 세 분류로 살펴보면, ‘인공지능 소프트웨어 개발 및 공급’ 분야에 대한 투자
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