올해는 로봇이 기존 기계 이미지를 벗어던진 원년으로 기록될 전망이다. 스스로 사고·학습하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 로봇 글로벌 트렌드를 관통한 해로 평가된다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 이를 기반으로 글로벌 빅테크가 범용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)에 대한 청사진을 줄곧 내놨다. 이들 휴머노이드는 실제 완성차 공장 라인과 물류 거점에서 개념증명(PoC) 과정에 투입됐다. 인간의 노동력을 직접 대체하기 위한 여정을 시작했다. 이 과정에서 거대언어모델(LLM) 기반 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델이 주목받았다. 로봇이 복잡한 자연어(Natural Language) 명령을 이해하고 즉각적인 판단을 내리게 하는 지능형 두뇌 기술이다. 특히 올해는 고정된 프로그래밍의 한계를 벗어나 엔드투엔드(End-to-end) 학습으로 미지의 환경에 적응하는 로봇들이 대거 등장했다. 이는 로봇 공학이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 로봇(SDR)으로 체질을 개선되고 있음을 시사했다.
2025년 대한민국 보안 산업은 사상 유례없는 대형 개인정보 유출 사고가 연쇄적으로 발생한 해로 기록됐다. 이동통신, 전자상거래, 금융, 교육 등 산업 전반에서 총 1억 건에 가까운 개인정보 유출이 확인되며 단일 사고 기준 역대 최대 규모 기록이 여러 차례 갱신됐다. 개인정보보호위원회 집계에 따르면, 2025년 한 해 접수된 개인정보 침해 신고는 전년 대비 약 38% 증가했다. 생성형 AI(Generative AI)와 클라우드 전환이 전 산업으로 확산되며 행정·금융·유통 서비스의 자동화 비중은 크게 높아졌지만 그에 비례해 데이터 관리와 접근통제 실패 사례도 급증했다. 특히 노후 시스템 방치, 내부자 권한 관리 부실, 특정 클라우드 사업자에 대한 과도한 의존 구조가 반복적으로 사고 원인으로 지목됐다. 이러한 흐름을 정리하기 위해 올해 국내 보안 산업을 뒤흔든 주요 사건을 월별로 정리했다. <1월> GS리테일 고객정보 158만 건 유출...유통 플랫폼 보안의 민낯 2025년 IT·보안 이슈의 출발점은 GS리테일 개인정보 유출 사고였다. GS리테일은 1월 초 자사 편의점 웹사이트 해킹으로 약 9만여 명의 고객 개인정보가 유출됐다고 공지했으나 이후 과거
탄소국경조정제도(CBAM), 철강 무관세 수입 쿼터 제한 등 한국 기업에도 큰 영향을 줄 굵직굵직한 규제들의 도입이 코앞에 다가온 가운데, EU 집행위원회는 2025년을 “데이터 품질 검증과 제도 보완을 위한 마지막 준비 단계”로 규정한 바 있다. 그러나 한편 2025년은 미국의 파리기후변화협약 탈퇴를 기점으로 ESG라는 거대한 파도에 미세한 변화들이 감지되기도 한 한 해였다. 올해의 ESG 뉴스들을 캘린더 형식으로 정리했다. <1월> 트럼프, 파리기후변화협약 재탈퇴 올해 1월 20일(현지시간) 미국이 지구온난화 등에 대응하기 위한 파리기후변화협약에서 재탈퇴했다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 “미국의 지방정부와 기업이 지속적으로 비전과 리더십을 보여줄 것을 기대한다”며 간접적으로 유감을 표명했다. <2월> 국내 ESG 금융 5년간 213% 성장…1880조 돌파 한국사회책임투자포럼과 민병덕 국회의원실은 2019년부터 2023년까지 5년간 집행된 국내 금융기관의 ESG 금융 규모를 집계·분석한 2023 한국 ESG 금융백서를 올해 2월 19일 발간했다. 백서에 따르면, 2023년 말 기준 국내 금융기관의 ESG 금융 규모는 1882조8
2025년, 물류 산업은 신기술을 중심으로 한 기회를 만들어냈다. 인공지능 기반 물류 최적화 솔루션이 대중화되기 시작했고, 탄소 배출 감축을 위한 친환경 운송 수단 도입도 본격화됐다.하지만 이와 함께 많은 위기도 맞이해야 했다. 미중 무역 갈등과 지정학적 리스크 속에서 기업들은 공급망 다변화 전략을 서둘러 준비해야만 했다. 국내에서는 새벽배송과 당일배송을 넘어 즉시배송 경쟁이 심화됐고, 물류 플랫폼 간 시장경쟁도 더 치열해졌다. 그리고, 빠른 물류만이 답인지 묻게 되는 대형 보안 이슈도 마주했다. 이처럼 다사다난했던 한 해를 정리하는 차원에서 2025년 물류 업계의 굵직한 사건들을 월별로 엮어 한눈에 볼 수 있도록 캘린더 형식의 기획을 준비했다. 이를 통해 각 달마다 가장 뜨거웠던 물류 이슈를 선별하고 한 해를 되돌아봤다. <1월> CJ대한통운, 주7일 배송 시대를 열다 CJ대한통운이 지난 1월 5일부터 일요일과 공휴일을 포함한 주7일 배송 서비스를 본격 개시했다. '매일 오네'라는 브랜드명으로 선보인 이 서비스는 기존에 연간 약 70일가량 택배 수령이 불가능했던 휴일 배송의 공백을 메운다는 점에서 업계의 주목을 받았다. 주7일 배송 도입은 소비자
기후부 결제 카드 '로밍 허브'가 가격 왜곡 일으켜...고비용 저수익 구조 고착화 민간 급속 충전 사업자들 심각한 적자로 충전기 단전되거나, 미운영 상태로 방치 전력망 패스트트랙 도입, 고속도로 수전 용량 선제적 확보 등 정책 지원 필요 우리 정부는 2030년까지 온실가스 배출량 2018년 대비 40% 감축한다는 '2030 국가 온실가스 감축 목표(NDC)'를 달성하기 위해 2030년까지 전기차를 누적 420만 대 이상 보급할 계획이라고 밝혔다. 기후에너지환경부가 발표한 자료에 따르면 현재까지(작년 11월 기준) 우리나라 전기차 누적 등록 대수는 88만 4894대. 목표를 이루기 위해선 2030년까지 5년간 연평균 66만 대 이상의 전기차를 보급해야 하는 만큼 갈 길이 멀지만, 2025년 1월부터 10월까지 신규 등록된 차(140만 9097대) 가운데 전기·수소차의 비율은 13.9%(19만 6234대)에 그친 것으로 나타났다. 업계에선 전기차에 들어가는 배터리 성능을 개선하고, 자율주행과 같은 전기차 전용 고부가 기술을 고도화하는 등 전기차 시대를 준비하는 움직임이 바쁘게 이루어지고 있지만, 일각에서는 충전소 부족 등 인프라 문제가 오히려 시급한 전기차 대전
머신비전 라이브러리 전문기업 포스로직은 2019년 설립 이래 해외 제품에 의존하던 국내 비전 라이브러리 시장에 새로운 대안을 제시해왔다. 2D·3D 룰베이스 비전 라이브러리를 국내에서 유일하게 상용화하고, AI 라이브러리까지 하나로 통합한 'FLImaging®(에프엘이미징)'을 통해 비전 All-in-one 솔루션을 제공하고 있다. 천여 가지가 넘는 알고리즘을 세계 최고 수준의 속도로 처리하며 현대자동차, 삼성전자 등 국내 대표 기업의 생산 현장에서 검증받은 포스로직의 기술력과 비전에 대해 이야기를 나눴다. 국산 비전 라이브러리로 해외 의존 탈피 선도 Q. 포스로직의 주요 연혁과 사업 영역에 대해 소개 부탁드립니다. A. ㈜포스로직은 2019년에 설립되었습니다. 현재 관련 업계에서 해외 제품에 전적으로 의존하고 있는 2D·3D 룰베이스 비전 라이브러리를 국내에서 유일하게 상용화하여 많은 실적을 거두고 있으며, AI 라이브러리 또한 하나의 라이브러리 안에 통합하여 비전 All-in-one 라이브러리 솔루션을 제공하고 있습니다. 다른 사업영역으로는 보안 솔루션이 있습니다. 하드웨어 타입의 USB 동글을 통해 고객의 소중한 소프트웨어 지적 자산에 대한 불법복제를
EEPROM은 오늘날 최첨단 애플리케이션에 필요한 특성을 갖춘 완성도 높은 비휘발성 메모리(NVM) 기술이다. 세계 최대의 EEPROM IC 공급업체이자 제품 및 공정 혁신을 선도하는 기업인 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)의 커넥티드 보안 부문 멀티마켓 비즈니스 라인 상무, 실바인 피델리스(Sylvain Fidelis)가 이 기술의 핵심 강점과 함께 현재는 물론 미래에도 엔지니어들이 이를 선택하는 이유를 설명한다. 최초 제품 개발 이후 거의 40년이 지난 지금도, EEPROM은 많은 신규 설계에서 선호되는 비휘발성 메모리(NVM)로 사용되고 있다. EEPROM은 바이트 단위의 정밀도, 높은 전력 효율, 확장된 읽기/쓰기 사이클 수명, 장기 데이터 보존이 요구되는 애플리케이션에 적합하며, 사용이 간편하고 우수한 유연성과 확장성을 제공한다. 또한 고유 ID(UID) EEPROM 및 페이지 EEPROM과 같은 최근의 혁신은 AI 엣지 처리, 브랜드 보호, 지속가능성과 같은 현대의 설계 트렌드를 더 강력하게 지원한다. EEPROM 제조업체들은 기술을 지속적으로 발전시키고 생산 공정을 개선하여 스토리지 용량, 읽기/쓰기 성능,
화웨이가 내년 국내에 최신 AI칩 '어센드'를 선보이며 한국 시장 공략을 본격화한다. 발리안 왕 한국화웨이 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 연 '화웨이 데이 2025' 기자간담회에서 "한국화웨이는 내년 AI 컴퓨팅 카드, AI 데이터센터 관련 솔루션을 공식 출시할 예정"이라며 "한국 기업에 엔비디아 이외에 제2의 선택지를 제공하려 한다"고 말했다. 출시되는 칩은 최신 AI칩 '어센드 950'이 될 예정이다. 왕 대표는 "엔비디아와 달리 낱개로 칩을 판매하는 것이 아닌, 클러스터 단위로 판매할 계획"이라며 "화웨이의 전략은 단순히 AI 카드, AI 서버를 제공하는 것에 그치지 않고 산업 응용을 가속화 하는 것"이라고 했다. 이를 위해 네트워크, 스토리지 등 인프라 하드웨어와 소프트웨어까지 아우르는 '엔드투엔드'(E2E) 솔루션을 제공해 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 왕 대표는 "이런 경우 (공급·판매를 위한) 파트너사가 필요 없을 수도 있다"며 "화웨이가 직접 집성하고 서비스할 수 있도록 전략을 짜겠다"고 덧붙였다. 한국화웨이는 잠재적으로 공급을 협의하고 있는 업체들과 논의 중인 것으로 전해졌다. 아울러 한국화웨이는 내년 자체 개발 오픈소스 운영체제(
국내 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 연구팀에 따르면 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다. 연구팀은 이를 위해 ‘추측적 디코딩(Speculative Decoding)’이라는 방법을 활용했다. 엣지 GPU에 배치된 소형 언어모델이 확률이 높은 토큰 시퀀스(단어 또는 단어 일부가 순서
지금 한국은 말 그대로 ‘러닝 전국시대’다. 주말마다 도심 속 도로가 통제되고, 번호표 단 러너들이 한꺼번에 쏟아져 나온다. 이는 통계만 봐도 금세 체감된다. 국민체육진흥공단 ‘2024 국민생활체육조사’에 따르면, 최근 국민이 1년간 참여 경험이 있는 체육 활동 가운데 ‘달리기’ 비중이 기존 0.5%에서 6.8%까지 상승했다. 이 가운데 주 1회 이상 조깅을 하는 사람만 약 330만 명으로 집계됐다. 여기에 업계와 마케팅 보고서에서는 국내 러닝 인구 전체를 2017년 500만 명 안팎에서, 1000만 명 안팎으로 추산하는 얘기까지 나온다. 국회 자료를 정리한 마라톤 매체는 국내 마라톤 대회가 코로나19 팬데믹 직후인 2020년 19회 수준에서, 2023년에는 200여 회로 급증했다고 보도한 바 있다. 불과 몇 년 전만 해도 연간 참가자 수도 1만 명이 채 안 되던 상황에서, 지금은 100만 명을 훌쩍 넘기는 시장으로 커졌다. 서울 도심을 통째로 막아 4만 명 가까운 러너가 동시에 뛰는 장면도 이제는 뉴스라기보다 계절 풍경에 가깝다. 러닝을 대하는 방식도 달라졌다. 지금 좀 뛰는 사람들은 ‘운동 좀 해야지’ 수준을 넘어서, 시즌마다 목표 대회를 찍고 워치로 각
배양 없이 1시간…비전문가도 현장에서 식중독균 진단 검사 시간·인력 부담 줄이며 식품 안전 관리 효율 높여 국내 연구진이 식품 속 주요 식중독균을 1시간 이내에 동시에 검출할 수 있는 전자동 진단 시스템을 개발하며, 식품 안전 관리 현장에 새로운 전환점을 제시했다. 기존 검사 방식 대비 검사 시간을 획기적으로 단축하면서도, 전문 인력 없이 현장에서 바로 활용할 수 있도록 자동화 수준을 끌어올린 것이 특징이다. 한국기계연구원 대경권융합연구본부 진단센서연구실 연구팀은 식품 탈리부터 핵산 전처리, 분자진단까지 전 과정을 하나의 장비에 통합한 ‘식중독 진단용 현장형 고속 전자동 통합 시스템’을 개발했다고 밝혔다. 해당 시스템은 식품의약안전처 고시에 포함된 16종의 주요 식중독균을 동시에 진단할 수 있도록 설계됐다. 기존 식중독 검사 표준법은 식품 시료에서 균을 배양해 확인하는 방식으로, 결과를 얻기까지 최소 수일에서 길게는 일주일가량이 소요된다. 분자진단 기술이 일부 도입되긴 했지만, 고가의 분석 장비와 숙련된 전문 인력이 필요해 급식시설이나 식품 제조 현장 등 실제 사고 발생 가능성이 높은 장소에서는 활용에 한계가 있었다. 이번에 개발된 시스템은 이러한 한계를 고
딥러닝 비전 소프트웨어 전문기업 뉴로클은 2019년 창립 이래 '누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 딥러닝 비전 검사 기술'을 목표로 국내외 제조 산업의 품질 검사 혁신을 이끌어왔다. 서울대학교·연세대학교 출신 연구진과 LG·한화 등 주요 IT 기업 출신 엔지니어들이 모여 출범한 뉴로클은 독자적인 오토딥러닝 알고리즘을 기반으로 전문 지식 없이도 고성능 비전 검사 모델을 구현할 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 현재 아시아·유럽 포함 36개국 이상으로 해외 시장을 확장하며 글로벌 딥러닝 비전 검사 시장의 새로운 기준을 제시하고 있는 뉴로클의 기술력과 비전에 대해 이야기를 들어봤다. 오토딥러닝 알고리즘으로 AI 비전 검사 진입장벽 낮춰 Q. 뉴로클은 어떤 기업인지 소개 부탁드립니다. A. 뉴로클은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 딥러닝 비전 검사 기술을 제공하겠다는 목표로 2019년 창립된 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업입니다. 서울대학교·연세대학교 출신 연구진과 LG·한화 등 주요 IT 기업 출신의 우수한 엔지니어들이 모여 출범한 이래, 설립 6년 차인 현재까지 꾸준히 기술을 고도화하며 성장해왔습니다. 뉴로클은 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 최
구글 제미나이(Gemini)를 비롯한 주요 상용 거대언어모델(LLM)이 효율성 향상을 위해 채택하고 있는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 규명됐다. KAIST는 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 악용한 공격 기법을 처음으로 제시하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다. MoE 구조는 하나의 대형 AI 모델 대신 여러 개의 ‘작은 전문가 AI 모델’을 두고, 입력 상황에 따라 일부 전문가만 선택적으로 호출하는 방식이다. 구글의 제미나이를 포함해 다수의 최신 LLM이 이 구조를 활용하고 있다. 연구팀은 이번 연구에서 공격자가 상용 LLM의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 단 하나의 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’이 오픈소스로 유통돼 혼합 구조에 포함될 경우, 전체 거대언어모델의 안전성이 심각하게 훼손될 수 있음을 실증적으로 입증했다. 정상적인 전문가들
"자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠(OK, let’s talk about physical AI)" “범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다 (The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)" 2025년 1월 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 국제전자제품박람회(CES 2025) 키노트에서 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영책임자(CEO)가 연단에 올라섰다. 그는 이 자리에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 로봇·자율주행처럼 현실에서 움직이는 인공지능(AI)의 다음 단계로 제시했다. 같은 자리에서 엔비디아는 로봇과 자율주행 분야 학습(Learning)·훈련(Teaching)을 겨냥한 플랫폼을 공개했다. 해당 발표는 AI가 텍스트·이미지 등을 다루던 기존 기능에서 '물리 법칙이 작용하는 현실 세계의 동작과 변화'를 모델링하고 예측하기 위한 기반으로 관심받았다. 이때 사측의 주요 메시지는 ‘피지컬 AI가 더 이상 연구실 언어에 머물지 않을 것’을 시사한 점이다. 이 메시지가 CES에서 특히 크게 조명된 배경이 있다. 젠슨 황은 키노트에서 AI의 흐름을 인식
피지컬 AI(Physical AI)를 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 모델의 거대화와 데이터 확보전을 넘어서는 양상이다. 이제는 ‘실행의 완결성’이라는 현실적인 문제를 해결하는 데 집중하는 모양새다. 이렇게 뜨거운 감자로 올라선 피지컬 AI는 가상 환경의 지능이 로봇·장비 등 물리적 실체에 이식된 형태를 말한다. 즉 인공지능(AI)이 상황을 인식하고 판단하는 ‘뇌’라면, 피지컬 AI는 그 판단을 근육과 관절의 움직임으로 바꿔 실질적인 행동을 수행하는 ‘신체’를 가진 AI다. 이 기술이 제조업의 판도를 바꿀 핵심으로 꼽히는 이유는 ‘자율화(Autonomous)’를 구현하기 때문이다. 기존 로봇이 정해진 궤적만 반복했다면, 피지컬 AI는 스스로 상황을 파악해 최적의 동작을 결정한다. 하지만 이 차세대 지능이 산업 현장에서 가치를 인정받기 위해서는 치명적인 전제 조건이 붙는다. 바로 ‘신뢰성’이다. 가상 및 시뮬레이션 환경에서 백발백중이던 AI 기반 로봇이 실제 공장 라인에 투입되는 순간, 미세한 진동과 엇박자를 내며 멈춰 서는 장면은 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 현시점 모든 산업 현장이 원하는 AI의 가치는 모터와 축이 그 결정을 얼마나 ‘제때’, ‘일관된 품질로’
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UPDATE: 2026년 02월 22일 10시 18분
