[헬로즈업 세줄 요약] · 오토폼은 30년 기술력과 AI 기반 DX 솔루션으로 자동차 제조 혁신 ‘본격화’ · 숙련 부족 해소, 데이터 활용 극대화 위한 AI 플랫폼 및 친환경 제조 방법론 제시 · 금형 산업 DX 및 인재 양성에 집중 투자 방안 논의도 고령화, 3D 기피 현상, 교육 부족, 지역 격차 등으로 인력난 추세가 심화되고 있다. 이 가운데 숙련 기술의 빈자리가 드리운 그림자는 더욱 짙어지고 있다. 특히 제조업에서 이 양상이 더욱 가속화되는 양상이다. 제조업의 핵심 축이자, 정밀 기술의 집약체인 금형 산업은 이 같은 흐름의 직격탄을 맞는 영역 중 하나다. 새로운 젊은 인력의 유입은 극히 드물고, 숙련된 베테랑들은 속속 현장을 떠나며 기술 단절이라는 과제를 안고 있는 것이다. 이제 숙련 기술만으로는 버틸 수 없는 시대를 넘어, 숙련 기술 자체가 소멸될 위기에 놓인 것이다. 이러한 상황 속에서 디지털 전환(DX) 기술이 금형 산업에서도 새로운 희망으로 떠오르고 있다. 숙련 인력 부족과 기술 단절 위기에 직면한 금형 산업에서 생산 효율성을 높이고, 전통적인 제조 시스템을 새로운 체제로 혁신하기 때문이다. 이는 곧 미래 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 동력으로
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [물류] 아마존 '벌컨', 물류 자동화 새 시대 연다…감각 있는 로봇 ‘첫 등장’ 세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 로봇 공학의 새로운 지평을 여는 첫 촉감 로봇 '벌컨(Vulcan)'을 공개하며 물류 산업의 미래를 제시했다. 아마존은 9일(현지시간) 독일 도르트문트에서 열린 'Delivering the Future' 행사에서 물리적 AI(인공지능) 기술을 접목한 벌컨을 공개하며 작업자의 안전과 작업 효율성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다. 기존 산업용 로봇들은 물체와의 접촉을 제대로 인지하지 못해 손상 위험이 크거나 작
기술 통한 혁신 ‘ON’, 생생한 변화를 목격하다 [TECH온앤오프] 기술은 세상을 바꿉니다. 하지만 진짜 변화는 숫자가 아니라 사람과 현장 안에서 일어납니다. [TECH온앤오프]는 기술이 산업 현장에 적용되기 ‘이전’과 ‘이후’를 입체적으로 조명하는 유즈 케이스 기반 스토리텔링 시리즈입니다. 기술 도입 전의 고민과 한계, 도입 과정 그리고 변화 이후의 놀라운 성과까지, 생생한 현장의 이야기를 담아냅니다. 기술이 어떻게 경험을 바꾸고 비즈니스를 성장시키는지를 보여주는 것. 이러한 가치를 TECH온앤오프에 담아봤습니다. [세 줄 요약] 1. 급증하는 주차 이슈 – 수동 주차의 한계로 시간 낭비, 사고 위험 증가, 공간 활용 비효율 발생 2. 주차 로봇 기술 도입 – 무인운반차(AGV), 자율주행로봇(AMR), 리프트&셔틀(Lift&Shuttle) 로봇, 바닥 이송 로봇 등 다양한 방식으로 주차 효율·편의 극대화 3. 주차 혁신 가속화 – 공간 효율 증대, 사용자 편의 향상, 안전 확보...미래 스마트 주차 시스템 기대 증폭 좁은 공간의 마법사 필요한 때, 주차 편의·효율 극대화하는 ‘미래형 스마트 주차’ 차량 운전자라면 누구나 경험하는 번거로움
GPT-3의 파라미터 수는 1750억 개. 한때 이 수치는 AI의 위용을 상징했다. 하지만 2025년 현재, 그런 숫자 놀이는 더 이상 중요하지 않다. AI 기술의 중심축이 바뀌고 있다. ‘얼마나 학습했는가’에서 ‘얼마나 빠르게 반응하고 정확하게 추론하는가’로 말이다. OpenAI의 o3, 구글의 Gemini 1.5, 마이크로소프트의 Phi-3, 메타의 LLaMA3까지, 최근 공개된 모든 신형 모델은 공통적으로 ‘추론 최적화’를 전면에 내세운다. 한마디로 말해, 지금의 AI는 더 이상 천천히 생각하는 철학자가 아니라, 실시간 대응하는 전술가여야 한다. AI 성능 기준의 변화 이른바 GPT로 대표되는 LLM은 통계적으로 가장 가능성 높은 답을 과거 학습 데이터를 기반으로 예측하는 구조다. 이른바 ‘확률적 언어 생성기’다. 하지만 여기엔 한계가 있었다. 새로운 상황에 대한 실시간 판단, 문맥에 따른 논리적 전개, 시각 정보와 복합 입력의 해석 등에서는 유연하지 못했다. 그런 의미에서 AI 성능은 오랫동안 ‘얼마나 많은 데이터를 학습했는가’, ‘모델의 크기가 얼마나 큰가’로 측정됐다. GPT-4는 GPT-3 대비 수배의 연산량을 요구했고, 이를 학습하기 위해선 수
인공지능에게 한 유형의 데이터만 가르쳐서, 다른 유형의 데이터 학습을 촉진 시킬 수 있는 학습 방식이 개발됐다. 서로 다른 유형의 데이터 학습에서 꼭 필요하다고 여겨지던 데이터 정렬 작업 없이도 학습이 가능해져 데이터셋 구축 비용 등을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수팀은 데이터 정렬과 매칭 없이 하나의 데이터 유형만으로 다른 유형의 모델 학습을 촉진 시킬 수 있는 AI 멀티모달 학습 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 멀티모달 학습은 오디오, 이미지, 텍스트와 같이 서로 다른 데이터 모달리티를 결합해 통합적으로 이해하고 처리하는 학습법이다. 멀티 모달 학습을 위해서는 다양한 모달리티 데이터를 정렬하고 이에 대해 쌍을 이루는 라벨링 과정이 필요해 많은 시간과 비용이 소모된다. 또 명확히 짝지어진 데이터가 부족하면 성능이 저하되기까지 했다. 연구팀이 제안한 학습법은 짝지어지지 않은 데이터로도 멀티 모달 학습이 가능하다. 음성과 인간 표정을 함께 분석해 감정을 이해하는 AI 비서나, CT 영상과 진료 기록을 의사처럼 결합해 진단하는 의료AI 구축에 들어가는 비용과 시간을 절감할 수 있다. 연구팀은 텍스트 모델이 이미지 모델 학습
세상에 없는 기술을 제안하라는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업으로 시작된 ‘자석으로 양자컴퓨팅 기술을 개발한다’는 아이디어가 현실로 실현됐다. KAIST와 국제공동 연구진은 ‘자기 성질을 가진 물질(자성체)’을 활용해 양자컴퓨팅의 핵심 기술을 세계 최초로 실증하는데 성공했다. KAIST 물리학과 김갑진 교수 연구팀은 미국 아르곤 국립 연구소, 일리노이대 어바나-샴페인(UIUC)와 공동연구를 통해 ‘광자-마그논 하이브리드 칩’을 개발해 자성체에서 다중 펄스 간섭 현상을 실시간으로 구현하는 데 세계 최초로 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 ‘빛’과 ‘자석 내부의 진동(마그논)’이 함께 작동하는 특수한 칩을 개발해 멀리 떨어진 자석 사이에서 신호(위상 정보)를 전송하고, 여러 개의 신호가 서로 간섭하는 현상을 실시간으로 관측하고 조절하는 데 성공했다. 이는 자석이 양자 연산의 핵심 부품으로 활용될 수 있다는 것을 보여준 세계 최초의 실험으로, 자성체 기반 양자컴퓨팅 플랫폼 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 자석의 N극과 S극은 원자 내부에 존재하는 전자의 스핀(spin)에서 나오게 되는데, 여러 원자가 모였을 때 나타나는 스핀들의 집단적인 진동 상태를
산업 현장 내 로봇 도입 사례가 급증함에 따라, 시스템통합(System Integration 이하 SI) 역량이 화두에 올랐다. 로봇 SI는 로봇·센서·장치·설비를 비롯한 PLC(Programmable Logic Controller)·MES(Manufacturing Execution System)·SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)·HMI(Human-Machine Interface) 등을 통합 연동해 단일 시스템으로 구축하는 모든 과정을 의미한다. 쉽게 비유하자면, 각기 다른 맛을 내는 각종 식재료와 이를 유기적으로 조합하는 레시피(Recipe)가 결합해 음식을 만드는 과정과 유사하다. 현장 인프라 전반에 걸친 다양한 기술을 통합하고, 각 현장에 맞춤형 로봇 도입을 가능하게 하는 핵심 기술이다. 이는 사용자 분석부터 설계, 하드웨어·소프트웨어 통합, 프로그래밍, 테스트, 설치, 유지보수까지의 과정을 포괄한다. 이를 통해 설비 자동·자율화, 생산성 향상, 품질 개선 등이 실현된다. 이러한 로봇 SI는 국내외 로봇 분야에 필수적으로 접목되는 분야다. 특히 기술 수요·공급 기업 간 교두보 역할을 한다는 데 의미가
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [AI] 인공지능, 창작 시장의 '파괴자'?...메타 소송에 던져진 美 법원의 묵직한 ‘경고’ · 지난 2023년 저작권 창작물 활용한 ‘AI 모델 학습’ 소송...지난 1일 이어진 공판 열려 · “저작권물 활용한 AI 모델 학습 공정치 않아”...창작 생태계에 반하는 시장 거대화 ‘우려’ · 저작권단 원고 측에 부정적 영향에 대한 확실한 증거 제시 요구하기도 인공지능(AI) 모델을 훈련하는 데 저작권 기반 창작물을 무단으로 사용하는 것이 합법적인지에 대한 이슈가 뜨겁다. 이 배경에서 로이터통신이 미국 법원이 글로벌 IT 업체 ‘메타 플랫폼스(Meta Pl
DX로 넘어선 거대 자본과 대규모 인력의 한계…콘텐츠 산업 개인화는 어디까지 꿈꿀 수 있나 오픈소스로 제작된 《플로우》, 《인사이드 아웃2》《와일드 로봇》《모아나2》 등 픽사·드림웍스·디즈니 대형 스튜디오 제치고 제82회 골든글로브 및 제97회 아카데미 수상 외 글로벌 영화제 다수 수상 소수 제작자가 아카데미에 오른 이유 지난 3월에 열렸던 97회 아카데미 시상식에서 사람들의 눈길을 끈 애니메이션이 있다. 제작비 350만 달러, 주요 제작진 7명을 포함해 스태프까지 몇십 명 남짓한 총 제작 인원, 영화 속 가장 유명한 대사는 “야옹”. 우리가 익히 알고 있는 디즈니나 픽사가 영화 한 편을 만들기 위해 1~2억 달러가 넘어가는 비용과 수백 명의 제작 인원을 투입하는 것과 비교했을 때 눈에 띌 수밖에 없는 수치다. 라트비아라는 낯선 나라에서 온 긴츠 질발로디스 감독이 제작한 영화 《플로우》가 소규모 제작의 한계를 뛰어넘고 올해 아카데미 장편 애니메이션상을 거머쥐었다. 경쟁 후보군으로는 픽사, 드림웍스, 디즈니 같은 대형 스튜디오에서 제작한 《인사이드 아웃2》, 《와일드 로봇》, 《모아나2》 등이 있었다. 영화는 인간이 살았던 흔적만이 남아있는 세상에서 홀로 집을
(사)한국머신비전산업협회(회장 백홍기, 이하 KMVIA)는 지난 3월 17번째 협회보를 발간했다. 이번 협회보는 3월 12일부터 14일까지 코엑스에서 개최된 한국머신비전산업전을 비롯, 지난해 10월 진행된 머신비전 어워드 내용을 중점적으로 다루고 있다. 한편, 협회는 매년 상반기와 하반기 협회보를 발행하고 있다. 품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전이 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히, 최근에는 딥러닝 등 AI기술이 융합되면서 머신비전 기술도 한단계 진화되고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비젼, 로봇기반 비젼, AI 융합 등 요즘 머신비전 분야의 핫 키워드다. 협회보에는 회원사 소식 뿐만 아니라 국내외 최신 머신비전 산업 트렌드, 그리고 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 담고 있다. <2025년 3월 협회보 주요 내용> 특집 국내 최대 한국머신비전산업전 개최…올해 AI 머신비전, 3D, 강력해진 하드웨어 등에 주목 2025년 코리아비전쇼에서 주목할 키워드 “AI기반 머신비전” 인터뷰 한국머신비전산업협회 백홍기 회장 “혁신과 지원 통해 ‘머신비전 강국’의
정부가 1조8000억 원 규모의 추가경정예산을 편성하며 인공지능(AI) 인프라 확충에 시동을 걸었다. 그 중심에는 ‘GPU 1만 장’이라는 상징적 숫자가 있다. 엔비디아 H200, 블랙웰과 같은 최첨단 그래픽처리장치(GPU)를 국가 AI 컴퓨팅 센터에 도입해 국내 AI 생태계에 연산력을 공급한다는 목표다. 동시에 최대 5곳의 기업을 ‘국가대표 AI 모델(WBL)’ 개발사로 선정해 GPU, 데이터, 인재 등을 집중적으로 지원한다. 과연 GPU 물량 확보만으로 한국이 AI 강국이 될 수 있을까. 하드웨어 중심의 AI 전략의 명암 전 세계는 ‘AI 스펙 경쟁’에 돌입한 듯 보인다. 파라미터 수, 트레이닝 FLOPS, 연산 처리 속도 같은 수치가 기술력의 상징처럼 여겨진다. 하지만 반대로, 한국이 가진 연산능력이 늘어난다고 해서, 그것이 곧 고유한 AI 기술력과 경쟁력을 보장해줄 수 있을지에 대해서는 의문이다. 현재 AI 전략의 방향성이 스펙에만 집중돼 있는 것은 아닌지, 우리가 확보해야 할 보이지 않는 자산은 무엇인지 자문해볼 필요가 있다. 올해 11월부터 본격 가동되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’에는 추경을 통해 확보한 GPU 1만 장이 투입된다. 엔비디아의 최신
기술은 세상을 바꿉니다. 하지만 진짜 변화는 숫자가 아니라 사람과 현장 안에서 일어납니다. [TECH온앤오프]는 기술이 산업 현장에 적용되기 ‘이전’과 ‘이후’를 입체적으로 조명하는 유즈 케이스 기반 스토리텔링 시리즈입니다. 기술 도입 전의 고민과 한계, 도입 과정 그리고 변화 이후의 놀라운 성과까지, 생생한 현장의 이야기를 담아냅니다. 기술이 어떻게 경험을 바꾸고 비즈니스를 성장시키는지를 보여주는 것. 이러한 가치를 TECH온앤오프에 담아봤습니다. [세줄 요약] 1. 산불 대응 한계 뚜렷 – CCTV 중심 감시로 초기 감지 실패, 대형 피해로 이어져 2. AI 감지 기술 확산 – 알체라·Dryad·Pano AI 등, 엣지·드론·위성 결합 조기 감지 시스템 도입 3. 골든타임 확보 가속 – 수초~수분 내 자동 경보, 피해 면적 축소·대응 효율성 대폭 개선 산림 보호의 최전선, AI가 불을 막는다 갈수록 잦아지는 산불은 단순한 자연재해를 넘어 국토의 회복력을 위협하는 현실적 위기로 다가오고 있다. 특히 최근 들어 국내 산불 피해는 더욱 심각해지고 있는 상황이다. 지난해에만 수십 건의 대형 산불이 발생한 데 이어, 올해에는 경남, 경북, 강원 지역에서 국가재난급
이번 전시회의 또 다른 주인공은 스타트업들이었다. 최근 물류산업 전반에 디지털 전환이 가속화되면서 AI, IoT 기반의 혁신 기술이 빠르게 접목되고 있다. 이 가운데 스타트업들은 물류 현장에서 실질적으로 활용 가능한 기술을 연구·개발하며, 물류업계 변화의 중심에 있다는 평가를 받고 있다. 이번 전시회를 통해 미래형 물류 시스템의 청사진을 제시한 주요 스타트업들을 만나볼 수 있었다. 니어솔로몬 중심의 핵심 솔루션으로 주목받은 니어솔루션 지능형 물류 플랫폼 솔루션 기업 니어솔루션은 통합 물류센터 운영 플랫폼 ‘NearSolomon(니어솔로몬)’ 기반의 핵심 솔루션들을 이번 전시회를 통해 선보였다. 니어솔루션은 고객의 실제 물류 운영에 바로 적용 가능한 지능형 솔루션인 NearGo, NearWES, NearView를 중심으로, 최근 주목받는 SDW(Software Defined Warehouse) 트렌드에 부합하는 시스템을 공개했다. 니어솔로몬은 창고관리시스템(WMS), 자동화 설비, 물류로봇(AMR), 작업자 간 작업 흐름을 미들웨어 형태로 통합 제어하는 지능형 물류 플랫폼이다. 피킹 최적화, 설비 간 협업, 작업 현황 시각화가 단일 시스템 내에서 유기적으로 연
디지털 전환이라는 거대한 물결이 산업 전반을 휩쓸고 있는 가운데, 로봇 기술은 물류와 제조 산업의 핵심 역량으로 부상하고 있다. 로봇 기술이 산업 현장에서 단순 반복 작업을 대체한 역사는 오래됐지만, 현재는 인공지능과 비전 기술이 결합되며 더욱 정교한 자동화 시스템으로 진화하고 있다. 특히 물류 자동화 로봇은 물류 업계가 겪고 있는 인력난과 생산성 문제의 돌파구로 주목받고 있다. 이제 로봇 기술은 단순히 대량 생산 체계에 국한되지 않고, 고품질 제품 생산, 복합 물류 처리, 안정성 확보 등 다양한 영역으로 확장되고 있다. 각 산업은 로봇 기술을 통해 정밀성과 일관성을 확보하는 동시에 유연하고 효율적인 생산 체계를 구축하려는 움직임을 가속화하고 있다. 이에 따라 물류, 제조, 전자 등 여러 산업에서는 각 현장의 특성과 요구에 최적화된 형태로 로봇 자동화를 적극적으로 도입하고 있다. 랜덤박스 팔레타이징 솔루션 선보인 씨메스 씨메스(CMES)는 인공지능(AI), 3D 비전, 로봇 가이던스 기술을 융합한 로봇 자동화 솔루션을 개발하고 있는 기업이다. 글로벌 대기업의 양산 현장에서 성능과 안정성을 검증받은 시스템을 보유하고 있으며, 물류·전자·철강·자동차 등 다양한
물류는 점차 단순한 운송의 영역을 넘어 스마트화, 지능화 중심의 산업으로 변모하고 있다. 그 변화의 중심에서 기술과 데이터를 기반으로 물류 산업 전반의 스마트화를 이끄는 주요 플레이어들이 있다. 이번 전시회에서도 AI, IoT, 스마트 물류, 머신비전에 이르기까지 다양한 분야에서 산업을 리드하는 주인공들을 만나볼 수 있었다. 국내 대표 물류 기업의 존재감 과시한 CJ대한통운 CJ대한통운은 이번 전시회에서 국내 최고 수준의 물류 기술과 이를 기반으로 한 다양한 물류 서비스 브랜드를 소개했다. CJ대한통운은 이번 행사에서 ‘Customized Logistics Solutions(고객 맞춤형 물류 솔루션)’이라는 컨셉을 내세우며 풀필먼트(보관)-미들마일(중간단계 운송)-라스트마일(최종소비자 배송)으로 이어지는 물류 전 단계를 아우르는 브랜드와 이를 뒷받침하는 스마트 물류 기술력을 중심으로 총 4개의 서비스 브랜드 존을 구현했다. 이번 전시에서 혁신 기술과 컨설팅을 결합해 고객별 최적의 솔루션을 완성하는 CJ대한통운만의 경쟁력을 강조했다. ‘더 풀필’ 존에서는 보관, 재고 관리, 피킹, 출고까지의 풀필먼트 서비스 과정을 혁신 기술로 효율화한 사례를 소개하며 풀필먼트
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UPDATE: 2025년 05월 09일 17시 53분
