최근 산업 현장에서 XR(Extended Reality) 기술이 주목받고 있다. 메타버스와 디지털 트윈 등으로 대표되는 XR 기술은 단순히 가상과 현실을 잇는 기술을 넘어서, 실제 현장에서의 활용성을 극대화하는 방향으로 진화하고 있다. 특히, 건설 및 제조업 분야에서는 XR 기술을 통해 3D 설계 정보와 실물 데이터를 실시간으로 비교하고 검증하는 솔루션이 속속 등장하고 있다. 이 중 대표적인 예로 버넥트의 Twyn 솔루션이 있다. 이 솔루션은 2D 도면을 대체하여 초심자도 품질 검사를 수행할 수 있게 하고, 기존 검사 시간의 90%를 단축하여 효율성을 극대화한다. 현대건설기계, 볼보건설기계, 효성중공업 등의 주요 산업군에 도입되면서, XR 기술이 현실적인 업무의 문제 해결 수단으로 자리매김하고 있는 상황이다. 이번 글에서는 XR 기술의 산업적 활용 사례와 Twyn 솔루션의 도입 효과에 대해 심층적으로 분석해본다. XR 기술의 배경과 주요 트렌드 XR(Extended Reality)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 아우르는 개념으로, 사용자가 가상과 현실 사이를 넘나들 수 있는 경험을 제공한다. 최근 XR 기술은 기술적 진화와 함께 산업
소프트웨어 정의 기술(SDx)은 제조 산업에서 자동화와 자율화를 실현하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 지멘스와 같은 글로벌 기업들이 SDx를 기반으로 한 혁신적인 솔루션을 도입하며, 제조 공정의 효율성을 극대화하고 있다. 디지털 트윈, AI 어시스턴트 등의 기술을 통해 공정 예측 및 최적화가 가능해지면서 자율 제조 시스템의 실현이 가속화되고 있다. 이러한 변화는 ESG 실현과 에너지 효율 극대화, 인력난 해소에도 기여하고 있다. 제조업의 디지털 전환을 이끄는 SDx의 발전 전망을 짚어 본다. SDx의 개념 ‘소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, 이하 SDx)’은 소프트웨어를 중심으로 특정 기술 내 모든 요소가 연결되어 새로운 가치를 생산하는 개념이다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN), 소프트웨어 정의 데이터센터(Software Defined Data Center, SDDC) 등에서 파생된 디지털 전환(DX) 기반 기술 트렌드로 알려져 있다. SDx는 소프트웨어를 기반으로 시스템이 작동하기 때문에 기존 대비 유연성, 확장성, 효율성 등이 향상되는 차세대 인프
지속가능성은 현대 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, ESG(Environmental, Social, Governance)는 이를 대표하는 개념이다. 슈나이더 일렉트릭은 지속가능성을 핵심 가치로 삼아 다양한 혁신을 이루어낸 기업으로, ‘IMPACT starts with us’라는 슬로건을 내걸고 있다. 이 기업은 지속가능성 사업부를 통해 전 세계적으로 중요한 성과를 창출하며 2050년 넷제로 달성을 목표로 다각적인 접근을 시도하고 있다. 에코스트럭처(EcoStruxure)와 같은 디지털 솔루션을 통해 에너지 관리 및 지배구조 혁신을 실현하고 있다. 지속가능성은 미래 산업의 핵심 트랜드 글로벌 산업은 수차례의 산업혁명을 거쳐 현재에 이르렀다. 이 과정에서 기술 발전과 체제 진보 측면에서 역사적인 고도화를 경험했다. 현재 이른바 ‘5차 산업혁명’을 앞두고 있는 산업은 유례없는 트렌드 전환에 직면해 있다. 지속가능성(Sustainability)이 이 양상에서 핵심으로 작용하고 있다. 지속가능성은 그동안 ‘성장’에 초점을 맞춰 진행되었던 산업혁명에 새로운 시각을 제시한 개념입니다. 이 개념은 4차 산업혁명에서 5차 산업혁명으로 넘어가는 과정에서 시스템을 운
“AI는 현재 ‘황금기’를 맞이하며, 한때 공상과학으로 여겨졌던 문제들까지도 해결하고 있다.” (제프 베조스) 그럼에도 불구하고 AI에 대한 의견은 여전히 엇갈린다. 골드만삭스 그룹의 짐 코벨로(Jim Covello)는 1990년대 후반의 닷컴 열풍과 최근의 암호화폐 붐을 언급하며, AI에서도 이와 유사한 현상이 나타날 수 있다고 경고한다. 반면 같은 회사의 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 AI가 업무의 약 4분의 1을 자동화해 경제 성장을 촉진할 것으로 전망하고 있다. AI를 차세대 대세로 보는 의견에 동의하든 반대하든, 픽테 웰스 매니지먼트의 동 첸(Dong Chen)이 언급한 단기 투자 테마는 주목할 만하다. 그의 세 가지 주요 트렌드 중 두 가지는 AI와 산업 부문의 가능성을 나타내며, 이는 전기화, 탈탄소화, 디지털화와 같은 산업 전환 동향과도 밀접하게 연결되어 있다. 산업용 AI를 통한 모멘텀 확보 산업용 AI는 제조 기업이 오퍼레이셔널 엑설런스(Operational Excellence)에 도달하도록 돕는 중요한 도구로, 에너지 전환 목표 달성에 핵심적인 역할을 한다. AI 모델에 내장된 안전 가드레일을 통해 기업은 효율성을 높이고 설비
연결된 기기와 데이터에 대한 비용 효율적인 보안 환경을 구축하는 것은 많은 기업에게 중요한 과제이다. 물론, 연결 및 통신에 대한 표준을 활용할 수도 있지만, 처음부터 해당 기기에 필요한 인증서와 키를 주입할 수 있다면 더 효과적이지 않을까? 대부분의 경우, 이러한 보안 영역은 제조 과정에서 이루어진다. 공장에는 고객이 인증기관 장비를 직접 운영할 수 있도록 안전한 공간이 마련되어 있다. 그러나 제품이 배치되는 환경에 따라 각기 다른 구성이 필요할 수 있으며, 이러한 보안 자산을 공장 현장에서 처리할 경우 새로운 과제가 발생하게 된다. 고객의 특화된 요구에 따라 맞춤형 소량 생산(Batch 단위)을 구축하는 것은 상당한 비용이 소모되고, 납기도 길어질 수 있다. nRF 클라우드 보안 서비스(nRF Cloud Security Service)는 배포 단계에서 원격으로 기기를 네트워크에 등록할 수 있는 프로비저닝 솔루션을 제공한다. 이를 통해 일반적인 방식으로 기기를 생산할 수 있도록 제조 과정을 간소화하고, 제조 및 운영 환경에서 보안을 강화할 수 있다. 이 글에서는 nRF 클라우드 보안 서비스에 대한 개요와 이 서비스를 통해 어떻게 효율적으로 셀룰러 IoT를
인공지능(AI)이 전 세계를 잠식하고 있다. 그야말로 AI가 모든 것을 집어삼키는 양상에서, AI를 주체로 한 갖가지 기술·트렌드·방향성이 파생되는 중이다. 이러한 AI는 전 세계 모든 분야를 한데 잇는 데도 중추적인 역할을 하고 있다. AI라는 개념은 과거에도 존재했다. 당시까지만 해도 ‘자동화’ 수준에 그쳤던 AI 기술은 이제 모든 분야의 ‘자율화’를 위한 핵심 기관으로 자리매김했다. 지난 2022년 오픈AI(OpenAI)가 출시한 대화형 AI 툴 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 그 시발점이었다. 챗GPT는 차세대 AI 기술의 대명사로 군림하고 있고, 이를 필두로 산업에는 각종 AI 서비스가 쏟아졌다. 특히 차세대 AI는 기업을 운용하는 비즈니스 측면에서 새로운 혁신 방향성을 지향하는 것으로 분석된다. 비즈니스상 위협을 차단하거나, 스팸 메일을 검출하는 기존 AI 프로세스에서 벗어나, 비즈니스에 필요한 결과물을 만들어내는 것으로 진화한 것이다. 예컨대 제안서를 작성하는 데 깊게 관여하거나, 각종 프로그래밍 언어를 직접 코딩(Coding)하는 식이다. 최근 여러 기업은 이러한 시각에서 차세대 AI 이식된 서비스를 도입하고 있으며, 이 사례는 기하급수적으로 증
최근 빅테크는 단순한 텍스트 기반 AI에서 한 걸음 나아가 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해 음성과 영상을 포함하는 멀티모달 AI 개발에 박차를 가하고 있다. 이러한 기술 진화는 텍스트에서 멀티미디어로 정보를 처리하는 방식의 전환을 의미하며, 사용자 인터페이스와 디지털 커뮤니케이션의 패러다임을 재정립하고 있다. 멀티모달 AI의 발전은 기계가 인간의 다양한 커뮤니케이션 방식을 이해하는 능력을 한층 향상시키고 있다. 멀티모달 기술로 혁신하는 커뮤니케이션 멀티모달 AI는 텍스트를 포함해 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 정보 입력을 통합해 처리하고, 이를 바탕으로 정교한 출력을 제공하는 AI 기술이다. 이 기술은 각기 다른 데이터 소스에서 정보를 수집하고 해석함으로써 사용자에게 자연스러운 상호작용을 가능하게 하며, 다양한 상황에 맞는 응답을 생성한다. 현대인은 디지털 컨텐츠 소비의 변화와 사용자 경험의 향상을 추구한다. 이 과정에서 자연스러운 커뮤니케이션을 원한다는 특징이 있다. 한 예로, 음성인식 기능은 이제 일상생활에서 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 이러한 수요에 부응해 빅테크 기업들은 AI의 음성 인식 및 처리 능력을 강화하는 추세다. 또한, 비
반도체는 미래 기술과 산업 발전의 핵심이다. 반도체 산업은 막대한 수요를 바탕으로 시장 확대가 이뤄지고 있다. 다만 글로벌 경기 침체와 국가 간 정세 등 다양한 요인으로 인해 반도체 수요와 공급은 언제나 유동적이다. 여기에 주요 반도체 기업들의 기술 경쟁에 따라, 반도체 산업 지형도는 변화무쌍하다. 이 글에서는 반도체 업계 동향을 살펴보며 향후 시장에 대해 전망해보고자 한다. TSMC ‘웃고’ ASML ‘울었다’ TSMC가 올해 3분기에 시장 예상을 뛰어넘는 14조 원에 육박하는 순이익을 기록했다. TSMC는 올해 3분기 순이익이 3252억6000만 대만달러(약 13조8000억 원)로 전년 동기 대비 54.2% 늘었다고 발표했다. 로이터는 이 수치가 시장조사업체 LSEG가 예상치로 제시한 3000억 대만달러를 뛰어넘는 실적이라고 보도했다. TSMC 3분기 매출은 7596억9000만 대만달러로 전년 동기 대비 39% 증가했다. 미국 달러를 기준으로 하면 3분기 매출은 235억 달러로 전년 동기 대비 36%, 직전 2분기 대비 12.9% 늘었다. 이 역시 컨센서스인 233억3000만 달러를 웃도는 결과다. TSMC는 3분기 매출총이익률이 57.8%, 영업이익률이
국내 유일 비전 AI 로봇 솔루션 기업 씨메스가 코스닥 시장에 입성했다. 씨메스는 지난 24일 서울 여의도 증권거래소에서 열린 상장기념식에서 코스닥 시장 거래 개시와 함께 본격적인 상장기업으로서의 출발을 알렸다. 지난 2014년 설립된 씨메스는 지능화된 로봇 자동화 솔루션을 물류, 제조, 2차전지 검사 등 다양한 산업 글로벌 기업들에 제공하고 있다. 이미 쿠팡과 현대기아차, 나이키, 에이피알, LG에너지솔루션 등 국내외 유수 기업들이 씨메스의 자동화 솔루션을 도입해 활용하고 있다. 무엇보다 주목할 부분은 난이도 높은 비정형 공정들도 문제없이 처리한다는 점이다. 씨메스의 자동화 솔루션은 고객사들이 가장 큰 어려움을 겪는 비정형 수작업 공정들에 대한 로봇 자동화 문제들을 해결하며 기술력을 인정받고 성장했다. 씨메스는 이번에 확보한 공모자금을 로봇 및 비전기술 선행개발을 위한 연구개발, 로봇 Cell 개발 및 Test, 3D 스캐너 생산시설 확장을 위한 천안 2공장 증설, 그리고 미국과 유럽을 비롯한 글로벌 시장으로의 진출 및 비즈니스 확대에 사용할 계획이다. 특히 시장수요가 큰 미국시장을 글로벌 시장 확대 교두보로 삼고 시애틀, 시카고 등 공략 지역에 맞춘 차별
25일 코엑스 컨퍼런스룸서 열려…참관객 200여 명 몰려 높은 주목도 ‘실감’ 자동화를 구축하기 위해 필수적인 요소로 그 중요도가 높아지고 있는 ‘머신비전 솔루션’을 주제로 한 컨퍼런스가 지난 25일, 코엑스 컨퍼런스룸에서 큰 관심 속에 진행됐다. 머신비전에 대한 높은 관심을 증명하듯, 200여 명의 참관객이 참여한 가운데 열린 이번 컨퍼런스에서는 단순히 ‘보는 것’을 넘어서 머신비전이 만들어낼 수 있는 다양한 기능과 역할에 대한 인사이트를 확인할 수 있었다. AI 비전, 없어서는 안 될 핵심기술로 부상 첫 번째 발표는 LG전자 생산기술원 임수민 책임이 맡아 LG전자의 AI 비전 기반 디지털 전환(DX) 솔루션을 소개했다. 임수민 책임은 머신비전 기술이 현대 제조업에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 설명하며, 스마트 팩토리와 디지털 제조를 위한 핵심 기술로 자리 잡은 AI 비전 솔루션의 활용 사례를 중심으로 발표를 이어갔다. LG전자는 PRAI-Cam이라는 실시간 이상 감지 솔루션을 개발해 공장 자동화와 품질 개선에 크게 기여하고 있다. 이 솔루션은 AI를 기반으로 카메라를 통해 공정의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하며 진동 및 음향 데이터를 추가로 분석하여
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 APL의 차폐개념에 대해서 알아본다. APL의 차폐개념 앞 장에서 설명한 바와 같이 매시(meshed)된 CBN을 가정할 때 APL 네트워크의 케이블 실드는 케이블의 양쪽 끝에 있는 CBN에 연결되어야 한다. 이는 스퍼(spur)뿐만 아니라 트렁크에도 적용된다. 그림 1은 케이블 실드가 양쪽 끝에 있는 공통접합 시스템에 직접 연결되는 것을 보여준다. 부품 또는 그 도전성 하우징이 접지단자를 통해 CBN에 연결되는 것을 알 수 있다. 그와 병행하여 케이블 실드가 하우징에 연결된다. 실드의 연결은 장치의 설계에 따라 달라진다. 일반적으로 그림 2의 실드 연결 대안 1, 2, 3에 따라 또는 M12 또는 M8 커넥터의 하우징을 통해 수행된다. 케이블 실드의 접촉은 표면이 크
스마트 부품이 수집한 데이터를 AI로 분석하고 원격 감시 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능(AI)으로 소형원전 위험 징후를 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이를 통해 구조가 복잡한 소형 원전 내부를 실시간으로 확인할 수 있어 관리 비용을 줄이고 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술은 기계공학과 정임두·김남훈 교수와 경상대학교 김형모 교수 공동연구팀이 개발했다. 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 소형 원전 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하도록 만든 것이다. 핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술이다. 연구팀은 직접에너지증착(Directed Energy Deposition·DED) 방식 3D 프린팅을 통해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작하고, 광섬유 센서를 원전 금속 부품 내부에 유연하게 내장했다. 이를 통해 가혹한 원자로 환경에서도 부품이 안정적으로 작동하게 했다. AI는 광섬유 센서 여러 위치의 열변형 정보가 포함된 다중 변수를 빠르게 실시간으로 복합 처리해 이상 징후를 즉각 감지하며, 이를
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 신경망의 원리를 모사해 효율적인 학습이 가능한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 인공지능의 개념은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 1986년 제시한 ‘오류 역전파’(error backpropagation) 학습에 기반한다. 오류 역전파 학습은 최종 끝단에서 도출된 오류에 대해 이전 단계로 돌아가 계산한 뒤 가중치를 부과하는 ‘가중치 수송’ 방법으로 답을 내는 학습 방식이다. 신경망을 일일이 연결하지 않아도 데이터를 통해 학습할 수 있어 인공신경망 훈련을 혁신했다는 평가를 받지만, 대규모 데이터의 학습과 막대한 계산작업이 필요하다는 한계가 있다. 이에 뇌의 학습 원리를 닮은 생물학적으로 타당한 인공신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영국 옥스퍼드대학과 딥마이드 공동연구팀은 2016년 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능한 인공지능 개념을 제시했으나 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 적용에 어려움이 있었다. 인간의 뇌는 부분적인 정보만을 이용해 학습해야 하므로, 인공신경망과 같이 역방향으로 계산해 순방향 가중치를 두는
노년층과 장애인 등 상대적 복지사각 지대에 놓인 취약계층을 돕는 기능으로 로보케어의 로봇 모델이 주목받고 있다. 그 중에서도 실벗3.1과 보미 시리즈 등은 이미 병원 등 실제 현장에 도입되어 활약하고 있을 만큼 그 기술력을 충분히 인정받고 있다. 앞으로 노년층과 장애인 등에 대한 복지의 필요성이 시간이 갈수록 더욱 커질 것으로 전망되는 가운데, 지자체들이 로보케어를 향해 연이어 러브콜을 보내고 있어 화제다. 성남시-로보케어, 스마트빌리지 돌봄 로봇 구축·운영 완료 성남시와 로보케어는 최근 성남 스마트빌리지 1차년도 돌봄 로봇 구축 및 운영을 성공적으로 완료했다고 발표했다. 이번 성과는 로보케어의 뛰어난 기술력과 혁신적인 솔루션이 실제 현장에서 어떻게 구현되고 있는지를 잘 보여주는 사례로 더 주목받고 있다. 성남 스마트빌리지 1차년도 사업은 지역 사회의 스마트 기술 도입을 촉진하고 주민들의 삶의 질을 향상시키기 위한 중요한 프로젝트로 로보케어는 이번 사업을 통해 성남시 내 복지관 20여 곳에 인지훈련 로봇 '보미1(Bomi1)' 150여 대와 실버세대 그룹 교육 로봇 '실벗(Silbot)' 9대를 구축했다. 보미1 로봇은 인지훈련에 최적화된 로봇으로 어르신들이
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연공기전지를 기반으로 자가발전형 그린수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다. 그린수소는 신재생에너지 전력을 이용해 수전해(물을 전기분해해 수소를 생산하는 기술) 방식으로 만들어 내는 수소다. 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불리지만, 신재생에너지의 발전량이 불규칙해 물 분해 효율이 낮다는 한계가 있다. 이에 공기 중 산소를 산화제로 사용하는 공기전지가 신재생에너지를 대체할 동력원으로 주목받고 있다. 특히 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높다. 다만 귀금속 촉매를 사용하기 때문에 비용이 많이 들고 장기간 충·방전 시 성능이 급격히 떨어지게 된다. 연구팀은 산화 그래핀(흑연의 한 층에서 떼어낸 2차원 물질)에 금속 유기 골격체(MOF·금속과 유기물을 결합한 다공성 소재)를 성장시켜 비(非) 귀금속 촉매를 개발했다. 이를 아연공기전지에 적용한 결과 기존 전지보다 5배 높은 에너지 밀도를 보였으며, 반복적인 충·방전에도 장시간 안정적인 구동이 가능함을 확인했다. 강정구
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