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’
전기차 이용자 만족도 평가 압도적 1위 충전 브랜드 '워터' "'UX 혁신, 압도적 운영 품질, 지속가능한 사업 모델'로 3년 내 국내 TOP 3 도약할 것" 내년도 수익성 확보된 고속도로 휴게소 사업에 '올인' 캐즘(일시적 수요 정체)이란 악재에도 불구하고 여전히 탄소중립의 핵심 중 하나로 꼽히며 전 세계 자본 시장에서 존재감을 발휘하고 있는 전기차 산업. 우리나라에서는 드디어 올해 처음으로 연간 전기차 신규 등록 대수가 20만 대를 넘으면서 전기차 산업의 새로운 단계 진입을 예고했다. 전기차 대전환에 있어 전기차 인프라는 필연이자 필수 조건일 수밖에 없다. 자동차나 배터리뿐 아니라 전기차 인프라 산업에도 주목해야 하는 이유다. '워터(Water)'는 최근 자동차 리서치 전문 기관 컨슈머인사이트의 '제4차(2025년) 연례 전기차 기획조사' 중, 이용자 만족도 평가에서 국내 주요 전기차 충전 인프라를 운영하는 18개 사업자 중 당당히 1위를 차지한 전기차 충전 브랜드다. 워터를 운영하고 있는 브라이트에너지파트너스(BEP)는 세계 최대 자산운용사 중 하나인 블랙록이 현재까지 약 4000억여 원을 투자한 것으로 알려진 유망 기업이기도 하다. 국내 전기차 이용자
액상 화학무기가 도심에 살포된 이후 확산과 잔류 위험을 정밀하게 예측할 수 있는 시뮬레이션 모델이 개발됐다. 해당 모델을 적용한 분석 결과, 일부 맹독성 화학작용제는 살포 직후뿐 아니라 이후에도 지속적인 위험을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 지표면에 가라앉은 화학작용제 액적이 증발하면서 2차 노출이 발생할 수 있기 때문이다. UNIST 지구환경도시건설공학과 최성득 교수 연구팀은 국방과학연구소 연구진과 공동으로 살포된 액상 화학작용제의 이동과 잔류 특성을 분석하는 예측 모델 ‘DREAM-CWA’를 개발했다고 23일 밝혔다. DREAM-CWA는 화학작용제가 공기 중 기체로만 확산된다는 기존 예측 모델과 달리, 액적 형태로 지표면에 잔류할 수 있다는 점을 실질적으로 반영한 것이 특징이다. 특히 액적이 가라앉는 표면을 토양, 아스팔트, 콘크리트 등 도심 환경 요소로 구분해 분석함으로써 시뮬레이션 정확도를 높였다. 표면 특성에 따라 액적에서 증발해 대기로 재유입되는 독성 물질의 양이 달라지기 때문이다. 연구팀은 상온에서 끈적한 액체 상태로 존재하며 맹독성을 지닌 지속성 화학작용제가 살포된 상황을 가정해 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과 살포 30분 후 지표면에 남은
삼성전기 – 2026년 AI·자동차 중심 포트폴리오 재편으로 사상 최고 실적 전망 대신증권은 삼성전기(009150)에 대해 투자의견 'BUY'와 목표주가 33만원을 유지했다. 현재주가 25만 4,500원 대비 약 29.7%의 상승여력이 있다는 분석이다. 2026년 매출액 12조 3,160억원(+9.3% YoY), 영업이익 1조 1,860억원(+30.9% YoY)으로 사상 최고 실적 경신이 전망된다. 대신증권은 삼성전기의 2026년 3대 핵심 변화에 주목해야 한다고 강조했다. 첫째, AI 인프라 및 데이터센터 투자 수혜로 FC BGA와 MLCC 매출이 큰 폭으로 증가할 전망이다. FC BGA는 AMD, 아마존 등 다양한 ASIC 업체 대상으로 매출이 확대되며 2026년 20% 성장이 예상된다. MLCC는 산업용 및 전장용 비중이 이미 50%를 넘어섰으며, AI 인프라 투자와 자동차 전장화 확대에서 수혜가 기대된다. 둘째, 2026년 하반기 애플 아이폰18에 피치파인 코일(FP 코일) 신규 공급이 예상되며, 향후 액츄에이터 공급 확대 가능성도 열려 있다. 셋째, 테슬라와의 전략적 협력이 강화될 전망이다. 현재 FC BGA, MLCC, 카메라모듈을 공급하며 매출
개요 AI 모델은 아무리 정교해도 환경이 변하면 성능이 반드시 저하될 수밖에 없다. 최초 완벽에 가까운 정확도를 갖추고 있었다 하더라도 조명 각도부터 소재 반사율, 금형의 마모, 계절별 온습도에 이르기까지 끊임없이 변하는 실제 공정과정에서 차이가 발생하게 되기 때문이다. 이러한 이유로 제조 AI의 진정한 가치는 ‘배우는 공장(Learning Factory)’에 있다. 아무리 잘 보는 AI라고 하더라도 변화에 적응하려면 한 번의 학습으로 끝나는 구조가 아니라 지속적으로 배우고 보정하는 구조(Continuous Learning Loop)를 가져야 한다는 것이다. 이 구조의 핵심이 바로 데이터 루프(Data Loop)다. 그러나 딥러닝의 성능은 단순히 데이터의 ‘양’으로만 결정되지는 않는다. 무의미하거나 부정확한 데이터는 학습 효율이 떨어지고 모델이 불안정해지는 결과가 발생한다. 제조 AI의 본질은 ‘양’이 아니라 ‘정확도’와 ‘전달 구조’에 있다는 것이다. 다시 말해 AI가 어떤 피드백을 얼마나 빠르고 정확하게 받아들이는가가 핵심이다. 제조 AI 학습의 3단계 순환 구조 제조 AI의 정확도를 위해 학습 과정은 아래와 같은 순환형 구조로 설계되어야 한다. 첫째,
·2025년 K콘텐츠 산업 성과와 한계에 대한 데이터 기반 결산 ·AI 전환·슈퍼 IP 확장 중심의 2026년 지원 정책과 예산 방향 제시 ·팬덤·IP·AI를 축으로 한 콘텐츠 산업 구조 전환 전망 공유 지난 17일 서울 코엑스에서 한국콘텐츠산업의 2025년을 결산하고 2026년을 조망하는 ‘NEXT K 2026’ 행사가 열렸다. 이날 행사는 지원사업 설명회와 산업 결산·전망 세미나를 통합 구성해 한 해 성과와 향후 정책 방향을 동시에 짚는 자리로 마련됐다. 진행을 맡은 이대근 한국콘텐츠진흥원 기획예산팀장은 환영사를 통해 “2025년 전 세계의 관심과 열광을 받은 K콘텐츠의 변화 흐름을 준비하고 설계하고 실행하는 해가 2026년이 될 것”이라며 “오늘 이 자리에 함께한 산업 주체들이 그 변화를 함께 만들어갈 것”이라고 말했다. 개회사는 유현석 한국콘텐츠진흥원 원장 직무대행이 맡았다. 유현석 직무대행은 “2025년은 글로벌 경기 침체라는 환경 속에서도 K콘텐츠의 실력을 숫자로 증명한 해였다”며 “넷플릭스에서 가장 많이 시청된 드라마 20편 가운데 4편이 K드라마였고, K팝은 빌보드 200에서 8회 연속 1위를 기록하는 성과를 냈다”고 밝혔다. 그는 이어 “방한
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