KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 AI가 생성한 데이터베이스 검색 명령(SQL)에서 오류 부분만 찾아 단계적으로 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 밝혔다. 최근 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 변환해 기업의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 'Text-to-SQL' 기술이 확산되고 있다. 그러나 AI가 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목을 잘못 사용하거나 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 저지를 경우 SQL이 실행되지 않는 문제가 발생했다. 기존에는 이러한 오류가 발생하면 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했고, 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생기고 비용과 시간도 늘어나는 한계가 있었다. SafeQL은 AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 잘못된 부분만 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 실제로 실행 가능한 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 '안전 질의 공간(Safe Query Space)' 방식을 설계했다. 또한 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류 발생 위치를 정확하게 찾도
지난 4월 출시된 ‘오즈모 포켓 4(Osmo Pocket 4)’를 쓰면서 가장 인상에 남은 부분은 이런 ‘짐벌형 핸드헬드(Handheld) 카메라’를 떠올렸을 때 기대하게 되는 점이었다. 가벼웠고, 빨리 꺼낼 수 있었고, 급한 현장에서도 스마트폰과 별개로 곧바로 촬영에 들어갈 수 있었다. 대신 빠르게 방향을 틀거나 피사체가 바뀌는 순간에는 한 박자씩 늦게 따라오는 짐벌과 추적성이 아쉬움으로 남았다. 그 뒤 나온 후속작 ‘오즈모 포켓 4P(Osmo Pocket 4P)’는 조금 다른 기능적 노선을 탔다. 포켓 4의 기본 형태는 유지하면서 20mm 광각 옆에 60mm 중망원(Medium Telephoto) 카메라를 하나 더 달았다. 1배 확대(Zoom)에서는 넓게 보고, 3배에서는 별도 중망원 렌즈로 넘어가는 물리적 듀얼 카메라(Physical Dual-camera) 구조다. 얹는 게 있으면 내주는 것도 있었다. 포켓 4보다 몸집·무게가 늘었고, 가격도 한 단계 올라갔다. 실제로 손에 쥐었을 때도 차이는 체감됐다. 가벼운 기기를 들었다기보다 조금 더 제대로 된 촬영 장비를 쥔 느낌. ▲ 오즈모 포켓 4P를 실제 현장에서 활용하는 모습(좌)과 기기가 담아낸 현장 화
기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산
KAIST 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 삼성전자 연구진과 공동으로 반도체 공정에 사용되는 온실가스인 사불화탄소(CF₄)를 높은 효율로 장기간 제거할 수 있는 새로운 촉매를 개발했다고 밝혔다. CF₄는 반도체 웨이퍼의 건식 식각 공정 등에 사용되는 가스로 탄소와 불소가 매우 단단하게 결합돼 있어 쉽게 분해되지 않는다. 대기 중으로 배출되면 약 5만 년 동안 잔류할 수 있으며 지구온난화에 미치는 영향도 이산화탄소보다 6,000배 이상 크다. 기존 촉매는 CF₄가 분해되면서 생기는 불화수소(HF)가 수분과 만나 강한 부식 환경을 만들고, 이로 인해 촉매 입자들이 뭉치거나 구조가 변하면서 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 '엔트로피 안정화(entropy stabilization)' 원리로 해결했다. 서로 다른 여러 종류의 원자를 하나의 구조 안에 고르게 섞으면 배열은 복잡해지지만 오히려 특정 구조로 쉽게 바뀌지 않아 전체 구조를 안정적으로 유지할 수 있다는 원리다. 연구팀은 알루미늄(Al), 아연(Zn), 갈륨(Ga), 니켈(Ni), 코발트(Co) 등 여러 금속을 알루미네이트 결정구조 안에 고르게 섞어 고온과 수분, 불소가 함께 존재하는 가혹한
다이슨(Dyson)이 인공지능(AI)과 초소형 카메라를 이용해 치아 사이를 찾아낸 뒤 세정액을 자동으로 분사하는 전동칫솔을 출시했다. 미국 판매가는 499.99달러, 국내 판매가는 74만 9000원으로 책정된 고가 제품으로, 칫솔질과 치간 세정, 구강 세정을 하나의 기기에 결합한 것이 특징이다. 다이슨이 지난 1일 공개한 전동칫솔 카메라젯(CameraJet)은 10만 화소 매크로 렌즈 카메라와 AI 머신러닝 알고리즘을 탑재했다. 회사가 ‘갭 옵티컬 타기팅(Gap Optical Targeting)’이라고 이름 붙인 이 기술은 실시간으로 초당 28장의 이미지를 분석해 치아 사이의 틈을 찾아내고 위치와 움직임을 추적한다. 카메라가 치아 사이의 틈을 포착하면 100밀리초(0.1초) 안에 손잡이에 저장된 구강 세정액을 해당 지점에 자동으로 분사한다. 일반적인 워터플로서가 가느다란 물줄기를 사용하는 것과 달리 카메라젯은 원뿔 형태로 세정액을 분사해 보다 넓은 범위의 플라그를 제거하도록 설계됐다. 이 과정에는 제품 개발 과정에서 수집한 치아 이미지 47만장 이상을 학습한 머신러닝 시스템이 사용됐다. 카메라젯에는 전체적으로 1600만줄의 코드가 적용됐으며, 다이슨은 제품
전 세계에 구축된 약 1조 달러 규모의 기존 사이버보안 인프라가 인공지능(AI)을 활용한 ‘기계 속도’의 공격에 대응하기에는 준비되지 않았다는 진단이 나왔다. AI가 소프트웨어 취약점을 찾아 공격하는 시간을 크게 단축하면서 기업들이 기존 보안 아키텍처를 전면적으로 현대화해야 한다는 주장이다. 1일(현지시간) CNBC의 ‘매드 머니(Mad Money)’에 출연한 니케시 아로라(Nikesh Arora) 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks) 회장 겸 최고경영자(CEO)는 AI가 기업들에 약 1조 달러 규모의 노후 사이버보안 인프라를 교체하도록 압박하고 있다고 주장했다. 그는 7~10년 전에 구축된 보안체계는 AI 기반 자동화 공격의 속도를 감당하도록 설계되지 않았다며 사이버보안 아키텍처 자체를 다시 설계해야 한다고 강조했다. 아로라는 같은 날 진행된 팔로알토 네트웍스의 2026회계연도 4분기 실적 발표에서도 전 세계에 약 1조 달러 규모의 ‘사이버보안 부채(cybersecurity debt)’가 존재한다고 평가했다. AI가 즉각적으로 작동하는 만큼 자동화된 위협에 대응하려면 노후화된 보안 시스템을 현대화하고, 분절된 보안 도구를 실시간으로 정보를
지구 평균기온 상승폭을 산업화 이전 대비 1.5도 이내로 억제하는 것이 사실상 불가능해졌다는 유엔의 진단이 나왔다. 가장 낙관적인 시나리오에서도 온난화가 1.8도까지 정점을 찍을 것으로 전망되면서, 앞으로는 1.5도 초과 폭과 기간을 최소화한 뒤 다시 온도를 낮추는 것이 핵심 과제로 제시됐다. 2일(현지시간) 유엔환경계획(UN Environment Programme·UNEP)은 ‘오버슈트 제한: 1.5도 초과와 복귀 경로(Limiting Overshoot – Navigating exceedance of 1.5°C and pathways towards return)’ 보고서를 발표하고 현재 정책과 단기 기후 대응 경로를 고려할 때 지구 평균기온 상승폭이 1.5도를 넘어서는 것은 이제 피하기 어려운 것으로 평가했다. UNEP는 지구 평균기온 상승폭이 향후 몇 년 안에 1.5도를 넘어설 가능성이 높다고 전망했다. 가장 낙관적인 시나리오에서도 산업화 이전 대비 온도 상승폭은 약 1.8도에서 정점을 찍을 것으로 예상됐으며, 다른 시나리오에서는 2도를 넘어설 가능성이 제시됐다. 다만 UNEP는 1.5도를 일시적으로 넘어선다는 것이 파리협정(Paris Agreement)
글로벌 해운사 머스크(Maersk)가 대형 컨테이너선에 바람을 이용한 보조 추진장치를 설치해 연료 소비와 탄소배출을 줄이는 실증에 나선다. 컨테이너선에 해당 기술이 적용되는 것은 이번이 처음으로, 장치는 2027년 중반 설치될 예정이다. 2일(현지시간) 영국 풍력 추진 기술기업 아네모이 마린 테크놀로지스(Anemoi Marine Technologies)는 머스크와 협력해 8700TEU급 리마 클래스(Lima Class) 컨테이너선에 풍력 보조 추진장치인 로터 세일(Rotor Sail)을 설치한다고 밝혔다. 아네모이는 장치의 설계와 제조, 공급을 담당하고 선박 시스템과의 통합 및 설치를 지원한다. 이번에 설치되는 로터 세일은 직경 5m, 높이 35m의 고정식 장치다. 2027년 중반 설치한 뒤 별도 시험선이 아닌 머스크의 기존 상업 운항 선박에서 실제 성능을 검증하며, 북대서양과 남대서양 항로를 운항할 것으로 예상된다. 로터 세일은 회전하는 원통형 구조물이 바람을 이용해 공기역학적 양력을 발생시키고 이를 선박을 전진시키는 추가 추진력으로 활용하는 기술이다. 운항 여건이 적합할 경우 주 엔진에 필요한 추진력을 줄여 연료 사용량과 이에 따른 온실가스 배출량을 낮출
유럽연합(EU)이 지속가능성 공시와 실사 규제를 간소화하고 있지만, 기업들이 이를 환경·사회·지배구조(ESG) 관련 투자와 실행을 늦추는 이유로 삼아서는 안 된다는 주장이 나왔다. 규제 대응에 집중했던 지속가능성 전략을 공급망 회복력과 리스크 관리, 운영 효율성 등 실질적인 기업 가치 창출로 연결해야 한다는 설명이다. 스테판 프리머(Stefan Premer) 스페라(Sphera) 기업 지속가능성 컨설팅 시니어 디렉터는 2일(현지시간) ESG 투데이(ESG Today)에 기고한 글을 통해 최근 유럽의 지속가능성 규제 간소화가 기업의 ESG 실행을 축소하거나 늦출 근거가 돼서는 안 된다고 주장했다. 그는 기업들이 규제 대응 자체보다 지속가능성을 사업 전략과 운영에 통합해 회복력을 높이고 리스크를 줄이는 데 초점을 맞춰야 한다고 강조했다. 프리머는 최근 유럽지속가능성보고기준(European Sustainability Reporting Standards·ESRS) 변경과 기업 지속가능성 실사 지침(Corporate Sustainability Due Diligence Directive·CSDDD)의 단계적 시행으로 기업들이 지속가능성 분야에서 어디에 역량을 집중해야
UNIST 연구진이 서로 다른 로봇의 카메라와 촬영 환경에서 발생하는 데이터 이질성을 줄여 거리 추정 오차를 최대 32% 낮춘 연합학습 기술을 개발했다. UNIST는 인공지능대학원 주경돈 교수팀이 로봇의 눈 역할을 하는 단안 깊이 추정 AI 모델을 학습시키는 새로운 연합학습 기술 ‘페뎁스(FeDepth)’를 개발했다고 3일 밝혔다. 로봇에 깊이 추정 AI 모델을 적용하면 복잡한 센서 없이 카메라로 들어온 정보만으로 거리를 가늠할 수 있다. AI 모델이 낯선 환경에서도 정확하게 판단하려면 방대한 데이터를 학습하는 것이 중요하다. 연합학습을 활용하면 각 로봇의 카메라가 수집한 데이터를 한곳으로 모으지 않고도 다른 로봇이 현장에서 축적한 학습 결과를 활용할 수 있다. 데이터를 전송하는 데 필요한 시간과 통신 비용을 줄이는 동시에 원본 영상이 외부로 나가지 않아 개인정보도 보호할 수 있다. 페뎁스는 이 같은 연합학습 과정에서 발생하는 데이터 이질성을 줄이는 기술이다. 숲을 비행하는 드론과 실내에서 움직이는 서빙 로봇처럼 카메라 시야각과 주변 환경 데이터의 성격이 다른 경우 일반적인 연합학습은 차이를 고려하지 않고 학습 결과를 하나로 평균 내 성능이 떨어질 수 있다.
KAIST 연구진이 얼굴 굴곡에 밀착해 빛을 고르게 전달하는 LED 마스크를 실제 사람에게 적용한 결과 미백 관련 5개 지표가 개선되고, 피부 재생 주사와 함께 사용할 경우 피부 속 탄력 개선율이 약 4배 높아지는 것을 확인했다. KAIST는 신소재공학과 이건재 교수가 이끄는 공동연구팀이 유연한 면발광 마이크로 발광다이오드(LED)와 얼굴 굴곡에 맞춰 각 부분이 따로 움직이는 3차원 탄성 지지대를 결합한 얼굴밀착형 LED 마스크를 활용해 피부 미백과 탄력 개선 효과를 확인했다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 KAIST와 아모레퍼시픽 연구진이 공동으로 수행했다. 연구팀이 개발한 마스크는 작은 LED를 촘촘하게 배열해 점이 아닌 넓은 면에서 고르게 빛을 내는 방식이다. 코·볼·턱처럼 높낮이가 다른 얼굴 굴곡에도 밀착할 수 있도록 3차원 탄성 지지대를 적용했다. 기존의 딱딱한 LED 마스크는 코처럼 튀어나온 부분과 눈 밑이나 볼처럼 들어간 부분에 동시에 밀착하기 어렵다. LED와 피부 사이에 틈이 생기면 빛의 반사가 늘어 피부에 전달되는 광량이 줄고, 열이 집중될 경우 저온화상 위험도 커질 수 있다. 연구팀은 앞서 2024년 얼굴 굴곡을 따라 밀착되는 면발광 LED
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
오늘의 시장 한눈에 2일 코스피는 6,562.72포인트로 전일 대비 273.08포인트(-3.99%) 급락했다. 중동발 지정학적 불확실성 확대와 미국 국채금리 상승이 겹치며 전기·전자, 금융 업종을 중심으로 기관과 외국인의 동반 매도세가 출회됐다. 코스닥은 803.98포인트로 17.27포인트(-2.10%) 하락하며 3일 연속 약세를 이어갔다. 원/달러 환율은 전일 대비 7.2원 내린 1,367.8원에 마감했으며, 국제유가(WTI)는 3일 연속 상승해 배럴당 90.56달러를 기록했다. 종목 분석 삼성전기 — 세 번째이자 가장 큰 MLCC 수주, 조달 주체가 플랫폼 업체로 확산 단순 부품 구매자가 아니라 AI 플랫폼을 직접 설계하는 반도체 업체가 1년치 MLCC 물량을 통째로 계약하기 시작했다. 삼성전기는 9월 1일 1조 722억원 규모의 MLCC(Multi Layer Ceramic Capacitor, 전자회로에서 전기를 잠깐 저장하거나 노이즈를 제거하는 핵심 수동부품) 공급계약을 공시했다. 계약 기간은 2027년 1년간으로, iM증권에 따르면 최종 수요처는 반도체 플랫폼 기업인 것으로 파악된다. 이번 계약은 올해 6월 30일 4,540억원(하이퍼스케일러 대상),
PAGO DeepACT DEFENSE·ATTACK·Detection-Engineering 3대 핵심 브랜드 공식 런칭 대규모 분석과 반복 업무는 AI가, 위협 맥락 판단과 대응 우선순위는 보안 전문가가 담당 공격 이전 위험 검증부터 위협 발굴과 탐지 고도화 실제 대응까지 단일 사이클로 연결 파고네트웍스가 지난 1일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 PAGO Security Summit 2026을 열고 이와 함께 진행한 미디어 브리핑에서 AI 시대 보안 환경 변화에 대응하는 새로운 Security Operations 전략을 공개했다. 파고네트웍스는 이 자리에서 전략을 구현하는 3대 핵심 브랜드 PAGO DeepACT DEFENSE와 PAGO DeepACT ATTACK 그리고 PAGO DeepACT Detection-Engineering을 공식 런칭했다. 권영목 파고네트웍스 대표는 브리핑에서 올 상반기 AI로 무장한 공격이 현실이 된 점을 출발점으로 제시했다. 권 대표는 "우리가 취약점을 찾기 전에 공격자가 먼저 찾고 더 빨리 침투해 들어오는 감당할 수 없는 스피드로 공격이 들어왔다"고 말했다. 그는 강력한 기술이 부정적 방향과 긍정적 방향 양쪽으로 쓰일 수
제조 인공지능 전환(AX) 전략 논의해 “인력난·고령화 대응 해법 모색” 사회적 배려 계층 아동 대상 로봇 창의교실 전개...AI·로봇 교육 접점 확대 노린다 현시점 국내 제조 현장에서는 작업자 부족과 고령화가 생산 라인의 자동화를 재촉하고 있다. 이 와중에 로봇 투입만으로는 부족하다는 분석이 이어지고 있다. 설비·공정 데이터를 읽고 판단하는 인공지능(AI)까지 결합해야 생산성 개선 폭을 키울 수 있다는 요구가 커졌다는 뜻이다. 로봇 산업의 확산 조건도 달라졌다. 기술 자체의 성능뿐 아니라 현장 적용을 뒷받침할 실증(Pilot) 체계와 이를 다룰 인력이 필요하다는 의견이다. 장기적으로는 산업 기반을 이어갈 교육 접점까지 함께 요구되는 양상이다. 한국로봇산업진흥원(KIRIA)은 최근 제조 현장과 교육 현장을 오가며 이 기반을 넓히고 있다. 경상남도에서는 지역 제조·로봇 기업과 제조 인공지능 전환(AX) 전략을 논의했고, 대구에서는 사회적 배려 대상 아동을 대상으로 로봇 체험 교육을 진행했다. 인력난·고령화 겹친 경남 제조업...로봇에 AI를 결합하라 자동차·조선·기계·부품 산업이 밀집한 경상남도 제조 현장에서는 인력 구조와 공정 운영 문제가 먼저 테이블에 올랐
KAIST, AI의 SQL 오류 부분만 골라 수정하는 'SafeQL' 개발...수정 시간 29.6배 ↓
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몽고DB, 아태·일본 지역 총괄에 세일즈포스 출신 리처드 스콧 수석부사장 선임
제조 현장의 로봇, '보여주는 것'에서 '일하는 것'으로…AI로보틱스 전략 한자리에
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