CEO스코어, 국내 500대 중견기업 1분기 실적 조사 올해 1분기 국내 500대 중견기업의 영업이익이 16.6% 늘어난 것으로 조사됐다. 식음료 업종의 영업이익이 크게 늘었고, 반도체 업황 개선으로 IT전기전자 실적도 상승했다. 19일 기업데이터연구소 CEO스코어에 따르면 국내 매출 기준 500대 중견기업 중 16일까지 분기보고서를 제출한 496곳을 대상으로 1분기 실적을 조사한 결과, 이들 기업의 영업이익은 총 2조9487억 원으로 전년 동기 대비 16.6% 늘었다. 이들 기업의 1분기 매출액은 전년 동기 대비 2.7% 증가한 57조504억 원으로 집계됐다. CEO스코어는 "경기 침체 장기화 등 대내외 불확실성이 커지면서 허리띠를 졸라매는 긴축 경영을 통해 불황 속 수익성 개선에 성공했다"고 분석했다. 업종별로 보면 전체 13개 업종 중 9개 업종의 영업이익이 증가했다. 특히 반도체 업황 개선으로 IT전기전자 업종의 영업이익 증가 폭이 가장 컸다. IT전기전자 부문은 지난해 1분기 영업이익 3352억 원에서 올해 1분기 5617억 원으로 증가하며 중견기업 전체 성장세를 견인했다. 삼성전자와 SK하이닉스 등이 반도체 수출 증가로 본격적인 상승 국면에 접어든
ChatGPT와 같은 도구로 대표되는 생성형AI의 통합은 자연어 프로그래밍을 가능하게 함으로써 로봇을 변화시키고 있다. 예측AI와 머신러닝은 로봇 성능을 최적화하여 효율성을 높이고 비용을 절감한다. 협동 로봇(코봇)은 노동력 부족 문제를 해결하고 기존 산업용 로봇을 보완하는 새로운 애플리케이션으로 다양화되고 있다. 모바일 매니퓰레이터(MoM)는 자재 취급을 자동화하여 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 간극을 좁혀준다. 전 세계 작업 로봇의 재고량은 약 390만 대라는 신기록을 세웠다. 이러한 수요는 여러 가지 흥미로운 기술 혁신에 의해 주도되고 있다. 국제로봇연맹(IFR)은 2024년 5대 자동화 트렌드를 선정했다. 1. 인공지능(AI) 및 머신러닝(AI/ML) 로봇 및 자동화에 인공지능(AI)을 사용하는 추세는 계속 증가하고 있다. 생성형AI의 등장으로 새로운 솔루션이 등장하고 있다. 이 AI의 하위 집합은 훈련을 통해 학습한 것을 바탕으로 새로운 것을 만들어내는 데 특화되어 있으며 ChatGPT와 같은 도구를 통해 대중화되었다. 로봇 제조업체들은 코드 대신 자연어를 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 로봇을 프로그래밍할 수 있는 생성형AI 기반 인터페이스를
제조업이 새로운 산업 시대의 정점에 서 있는 지금, 과거를 돌아보면 앞으로 어떤 일이 일어날지에 대한 실마리를 찾을 수 있다. 산업 시대가 시작된 이래로 제조업은 기술 발전에 힘입어 몇 차례의 변혁의 물결을 겪어왔다. 1차 산업혁명의 기계화부터 4차 산업혁명의 디지털화까지, 각 물결은 생산 방식을 재편하고 전 세계 산업을 혁신했다. 이제 새로운 시대로 접어들면서 인간과 기계의 협력적 상호작용을 향한 패러다임의 전환이 나타나고 있으며, 전례 없는 변화가 예고되고 있다. 산업의 진화에 대한 간략한 살펴보기 인더스트리 1.0(기계화): 이 시대는 증기기관과 수차의 도입으로 기계화된 생산 공정에 동력을 제공하면서 혁명적인 변화를 맞이했다. 이는 공장과 대량 생산의 토대를 마련하여 현대 제조업을 형성했다. 수작업에서 기계화된 공정으로의 전환은 산업에 혁명을 일으켜 생산 능력을 높이고 표준화된 생산량을 가능하게 했다. 인더스트리 2.0(전기): 전기의 출현은 광범위한 전기화 및 조립 라인이 특징인 새로운 국면을 예고했다. 전기는 효율성과 생산성을 향상시켜 전 세계 산업 성장을 촉진했다. 전기는 대규모 제조업의 발전을 가능하게 하여 규모의 경제를 실현하고 대량으로 상품을
국내 연구진이 청색 유기발광다이오드(OLED) 발광층의 핵심 성질을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 김재민 중앙대 첨단소재공학과 교수 연구진은 이준엽 성균관대 화학공학부 연구진과 공동연구를 통해 청색 OLED의 삼중항 발광 비율을 99% 이상의 정확도로 예측하는 AI 모델을 개발했다고 중앙대가 16일 밝혔다. 청색 OLED는 적색·녹색 OLED에 비해 발광 에너지가 큰 대신 수명이 짧다. 이 때문에 전자를 빛으로 전환하는 효율이 낮은 대신 수명이 긴 '삼중항 융합 형광' 발광체를 활용한다. 연구진이 개발한 AI 모델은 이 삼중항 융합 속도를 99.2%, 삼중항 발광 비율을 99.9% 정확도로 예측해냈다. 이번에 개발된 AI 모델을 활용하면 청색 OLED 발광체 데이터베이스를 구축하는 과정이 단순해지고 OLED 소재·소자 개발이 빨라질 것이라고 중앙대는 전망했다. 이번 연구 결과에 대한 논문은 국제학술지 '어드밴스드 머티리얼스'(Advanced Materials)에 게재됐다. 헬로티 김진희 기자 |
스노우플레이크(Snowflake)가 대규모언어모델(Large Language Model, LLM) 앱 중 챗봇 비중이 지난해 5월 대비 46%까지 증가했다고 밝혔다. 스노우플레이크는 9000개 이상 고객을 대상으로 데이터 및 AI 도입의 패턴과 트렌드를 조사해 ‘데이터 동향 2024(Data Trend 2024) 보고서’를 발간했다. 글로벌 엔터프라이즈 기업들이 AI 기술과 데이터를 비즈니스에 어떻게 활용하고 있는지를 다룬 이 보고서에서는 텍스트 입력 방식의 LLM 앱의 비중은 줄고(2023년 82%, 2024년 54%) 대화형 챗봇이 늘어나고 있다고 분석했다. 또한 스트림릿(Streamlit) 개발자 커뮤니티를 대상으로 실시한 설문 조사에서는 응답자의 약 65%가 업무용으로 LLM 프로젝트를 진행하고 있다고 답했다. 실제로 엔터프라이즈 고객들은 생성형 AI 기반 기술을 업무의 생산성, 효율성, 분석력을 높이는데 다양하게 사용하고 있다. 제니퍼 벨리센트 스노우플레이크 데이터 전략 수석은 “대화형 앱은 사람들이 실제 상호작용하는 방식으로 프로그래밍 되어 이제 사람과 대화하듯 LLM과 쉽게 상호작용할 수 있다”며 “특히 LLM 앱의 기초가 되는 데이터의 거버넌스
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 전기차 배터리에 쓰이는 리튬인산철 양극의 낮은 전자전도도를 개선한 전해질 첨가제를 개발했다고 16일 밝혔다. 전기차의 전력원인 리튬이온 배터리의 양극활물질로는 삼원계 니켈·코발트·망간(NCM), 리튬인산철(LFP) 등 소재가 쓰인다. 리튬인산철 양극은 가격이 저렴하고 안전성이 높아 보급형 전기차 시장에서 주목받고 있지만, 낮은 리튬 이온의 확산 속도와 전자전도도 때문에 에너지 밀도가 낮아 저온 조건에서는 성능이 크게 떨어지는 한계가 있다. 연구팀은 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 된 리튬이온 이차전지에 전해질을 첨가해 수명을 높이는 기술을 개발했다. 전해질 첨가를 통해 안정성을 높여 셀투팩(기존 배터리 구성에서 모듈 단계를 제거하고 팩에 직접 셀을 조립하는 방식으로 에너지 밀도를 높일 수 있는 기술) 방식을 적용, NCM과 동등한 수준의 에너지 밀도를 확보할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 개발된 전해질 첨가제는 내열성과 전도성이 우수한 전극 계면 층을 형성해 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 구성된 전지의 구동 온도인 45도 500회, 25도 1000회 충·방전 후에도 각각 초기용량의 80.8%,
정밀도와 정확성이 가장 중요한 산업 계측 분야에서 생성형AI의 출현은 기존의 측정 기술과 프로세스에 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 인공 지능(AI)의 하위 집합인 생성형AI는 제조 환경에서 측정, 분석 및 활용 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 생성형AI의 이해 생성형AI는 기존 데이터와 유사한 새로운 데이터 또는 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야다. 분류 또는 예측 작업을 위해 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하는 기존의 머신러닝 알고리즘과 달리, 생성형AI 모델은 학습 데이터와 유사한 특성을 나타내는 새로운 데이터 샘플을 생성하도록 학습된다. 생성형AI의 작동 방식 생성형AI 모델은 제너레이터와 판별자라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다. 생성기는 새로운 데이터 샘플을 생성하고, 판별기는 이러한 샘플의 진위 여부를 평가한다. 반복적인 훈련과 피드백 과정을 통해 제너레이터는 점점 더 사실적인 데이터 샘플을 생성하는 방법을 학습하고, 판별기는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 데 더욱 능숙해진다. 산업 계측 분야에서 생성형AI의 응용 분야 생성형AI는 산업 계측 분야에서 오랜 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공
기술이 정밀해지고 집적화되면서 다양한 요구에 대응할 수 있는 역량 확보가 점점 중요해지는 시대다. 이에 따라 기업은 기존에 주력하는 기술과 더불어 ‘또 다른 무언가’를 제시해야 한다. 기업 경쟁력과 연관된 이 양상은 하드웨어 기술력에 의존했던 금속가공 영역에도 영향을 미쳤다. 홍범주 한국트럼프 매니저는 “하드웨어 자체에만 집중했던 금속가공 분야는 현재 시스템 및 소프트웨어 측면에도 역량을 요구하고 있다”며 “이는 단순히 기계만 관장하는 것에서 공정 전주기를 담당하는 것으로 영향력이 확장돼야 함을 뜻한다”고 강조했다. 이렇게 변혁기를 맞이한 산업 양상에서 지난 4월 1일부터 닷새간 ‘서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2024)’이 개막했다. SIMTOS 2024에 출격한 한국트럼프는 생산제조 혁신에 어떤 역할을 할까? ‘공작기계’ 주력에서 ‘생산제조’ 영역으로 테마 확장한 SIMTOS 2024...한국트럼프의 메시지는? 한국트럼프는 지난 1923년 독일에서 설립된 금속가공 솔루션 업체의 국내 지사로, 판금가공에서 레이저 가공까지 금속가공 기술을 국내에 전파하고 있다. 홍범주 매니저에 따르면 트럼프는 매출액의 약 10% 이상을 연구개발(R&D) 역량에 투
물체를 이어붙이는 과정에서 필요한 것이 뭘까? 접착 성분이 합유된 화학제를 생각할 것이다. 그렇다면 같은 맥락에서 금속 혹은 강철끼리 접합할 때 필요한 공정은 뭐라고 생각하는가. 통상적으로 용접을 떠올린다. 용접 공정은 높은 온도를 통해 접합 대상물을 한데 융합하는 작업으로, 주로 대상물 및 추가 소재를 녹인 후 굳기 전 압력을 가해 붙이는 과정으로 이해하면 된다. 용접은 각종 산업에서 활발하게 활용되고 있지만, 고열 및 섬광으로 인한 상해 및 화재, 고중량 대상물과의 충돌 사고, 용접 시 발생하는 유해가스(흄) 중독 및 폭발 이슈, 산소 부족에 의한 질식 위험 등 안전사고에 상시 노출된다는 단점이 있다. 여기에 작업자 역량에 의존하는 용접 공정 특성상 최근 도래한 글로벌 인력난에도 자유로운 수 없다. 이에 관련 업계에서는 용접의 치명적인 단점을 보완하는 새로운 공법의 접합기술을 속속 내놓고 있다. 레이저·전자빔 등 새로운 용접 공법, 타전 공구, 산업용 용접 로봇 및 용접 협동로봇, 주물 접착제 등이 이에 해당한다. 독일 기계 접합기술 및 장비 업체 톡스프레스테크닉(이하 톡스)은 독일의 규격시험인증 DIN 8593을 기반으로 한 접합 원천기술 ‘클린칭(Cl
제조업계는 IoT, 이음 5G, OT 보안, 디지털 트윈을 통합해 급격한 혁신을 이루고 있다. IoT는 실시간 데이터 모니터링으로 제조 공정의 효율성을 극대화하며, 이음 5G는 이 데이터를 빠르고 안정적으로 처리할 수 있는 통신 인프라를 제공한다. 이어 OT 보안은 사이버 위협으로부터 제조 설비를 보호하면서도, 기술 통합의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 담당한다. 끝으로 디지털 트윈은 가상 환경에서 제조 공정을 모사하고, 최적화할 수 있게 함으로써 제품 개발 시간과 비용을 대폭 줄이고 있다. 이러한 기술들의 결합은 제조업의 디지털 전환을 가속화하고, 4차 산업혁명의 전진을 이끌고 있다. [특집] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (1편) 프라이빗 5G - 이음 5G 모든 산업에 필요…셀로나, 프라이빗 5G로 산업혁신 이끌어 5G 특화망 - 신바람 몰고 온 커넥티비티 트렌드…5G 특화망이 新비전 제시 디지털 트윈 - 제조 혁신의 새로운 방향성…Digital Twin이 지목되다 OT 보안 - IoT 확산으로 사이버 위협 증가…대응 위해선 OT 보안과 지속적인 시스템 갱신해야 IoT 플랫폼 - IoT 데이터 다루는 법…IoT 플랫폼 구축하기 INT
챗GPT를 시작으로 생성형 AI 수요가 급격히 증가하면서 주목받은 건 단연 엔비디아 GPU였다. 이와 동시에 GPU 메모리 성능을 담당하는 HBM(High Bandwidth Memory)이 또 하나의 블루오션으로 각광받고 있다. 이에 HBM 생산을 담당하는 삼성전자와 SK하이닉스의 행보에 업계의 관심이 쏠린다. 양사는 지속적인 기술 개발을 바탕으로 파트너십을 확대하고 생산량을 증대하는 데 집중하고 있다. 차세대 반도체 시장 이끌 HBM HBM은 고대역폭 메모리 기술로, 특히 대용량 데이터를 처리해야 하는 AI 개발에서 중요성이 두드러진다. 이 기술은 D램보다 빠른 속도로 데이터를 처리하며, 3D 스택 메모리 구조를 사용해 칩 간에 더 많은 데이터 통로를 제공한다. 이는 메모리 칩을 수직으로 쌓아 올려 칩과 칩 사이의 거리를 최소화하고, 대역폭을 극대화하는 방식이다. HBM의 특장점은 속도와 효율성이다. HBM은 그래픽 카드, 서버, 네트워킹 하드웨어 및 AI 계산과 같이 많은 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 시스템에서 최선의 제품으로 자리잡고 있다. 구체적으로, HBM은 데이터 센터의 에너지 효율성을 향상시켜 운영 비용을 절감하는 데 기여한다. 무엇보다
현대 마케팅에서 콘텐츠의 중요성은 갈수록 커지고 있다. 같은 상품이라도 이미지와 영상을 통해 어떤 식으로 표현되느냐에 따라, 판매량과 매출은 확연히 달라진다. 나아가 기업 입장에서는 콘텐츠 제작 과정 단축 역시 비용을 줄이기 위한 중요 과제다. 이같은 상황에서 AI 기술을 활용해 마케팅 콘텐츠를 자동으로 생성하는 서비스가 등장했다. 제작에 필요한 것은 상품 URL 단 하나다. 브이캣 정범진 대표를 만나 광고 분야에서 영향력을 키워가는 자사의 AI 서비스에 대해 이야기 나눠봤다. 비용과 광고효과, 두 마리 토끼 잡다 브이캣은 제품 URL만 입력하면 광고 영상과 이미지 등 마케팅 소재를 자동생성하는 서비스다. 브랜드의 상세 페이지 주소만 입력되면, AI가 상품 정보를 기반으로 한 영상과 이미지를 자동으로 제작한다. 이를 통해 사용자는 매월 수십만 건의 콘텐츠 제작이 가능해지기에 마케팅 캠페인의 다양성과 질을 동시에 높이는 효과를 누리게 된다. 무엇보다 브이캣은 디자인 전문 인력이 아니어도 누구나 수 분 내에 원하는 광고 소재를 대량 제작할 수 있다는 점이 특징이다. 또한, 내부 배너광고 효율 최적화를 위한 다양한 소재 테스트도 가능하다. 중소형 사업자는 디자인
오픈AI의 챗GPT가 처음 등장했을 때 언급됐던 비유 중 하나는 ‘지니의 램프’였다. 대다수의 사용자는 챗GPT에 질문을 입력하기만 하면, 원하는 답변을 얻을 수 있을 것으로 예상했다. 기대와는 달리 챗GPT를 포함한 대다수의 AI 모델은 할루시네이션과 같은 허점을 갖고 있다. 그러나 최근 실무를 지원하는 AI 서비스가 등장하고 있다. 이 서비스들은 정제된 데이터와 분야에 대한 특성을 반영해 업무 생산성을 혁신하고 있다. 다양한 실무 적용 가능한 생성형 AI 생성형 AI는 실무 비즈니스에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히 데이터 기반 의사 결정, 콘텐츠 생성, 고객 서비스 개선 등 여러 분야에서 중요한 역할을 수행한다. 이 기술은 대량의 데이터를 분석하고 이해해 실시간으로 유용한 정보를 생성하게 된다. 실무 영역에서 생성형 AI가 활용되는 예시는 다양하다. 한 예로, 마케팅 콘텐츠 자동화가 있다. 생성형 AI는 마케팅 자료를 자동으로 생성해, 광고 문구, SNS 게시물, 블로그 글 등을 효율적으로 생산한다. 고객 서비스 자동화도 대표적인 사례다. 챗봇과 같은 AI 응용 프로그램은 고객 문의에 자동으로 응답하며, 고객 서비스의 효율성을 향상시킨다. 이러한
디지털 전환 속도가 갈수로 빨라지며 인터넷 데이터센터(IDC) 수요가 급증하자, 이동통신 사업자들이 관련 사업 전략을 재정비하고 있다. 4일 시장조사기관 시너지리서치그룹에 따르면 세계적인 하이퍼 스케일(초대형) 데이터센터 제공 업체들이 운영하는 대규모 데이터센터 수는 올해 초 1천 개를 돌파했다. '하이퍼 스케일' 데이터센터는 서버 10만 대 이상을 수용할 수 있는 데이터센터를 말한다. 조사된 데이터센터들의 저장 용량 총합은 최근 4년 새 2배가 됐으며, 향후 4년 동안 2배 더 늘어날 예정이다. 국내 이통사들도 센터를 신설하거나 인공지능(AI) 관련 수요를 반영하는 등 IDC 사업 관련 차별화 전략을 세우고 있다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 학습과 추론 등에 필수적인 그래픽처리장치(GPU) 서버를 제공하는 차세대 데이터센터 'AIDC' 시장을 공략하고 있다. 데이터센터 매출이 재작년 1,560억원에서 작년 2,020억원으로 30% 급성장하자, 최근 수요가 특히 늘어난 AI 분야를 중심으로 사업 확장에 나선 것이다. AIDC 사업을 위해 이 회사는 글로벌 서버·데이터 저장장치 시스템 제조 기업 슈퍼마이크로와 협약을 맺고 GPU 클라우드 회사 '람다'에 투자
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 전원이 공급되지 않는 트렁크를 사용한 모범 사례 계획과 산업용 이더넷을 필드 스위치에 적용한 모범 사례 계획의 예에 대해서 알아본다. 그림 1은 단면이 1.5mm²(16AWG)인 APL 트렁크 케이블을 사용하면 두 APL 필드 스위치 각각에 최대 2개의 APL 필드 장치를 연결할 수 있음을 보여준다. 단면이 2.5mm²(14AWG)인 APL 트렁크 케이블을 사용하면 장치 수가 APL 필드 스위치당 3개로 증가한다. 모범 사례가 요구사항이나 독자에게 맞지 않을 경우 사용된 구성 요소의 개별 데이터를 기반으로 등급을 개별적으로 계산할 수 있다. APL 필드 스위치와 APL 필드 장치의 전력은 APL 트렁크 케이블을 통해 전달되어야 한다. 앞의 예를 통해 APL 필드 스위치
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