크림 김지성 대표 인터뷰 웹툰의 성장세가 놀라운 수준이다. 젊은 층을 중심으로 웹툰 소비가 확산되면서, 국내 웹툰 시장은 확장을 거듭하는 중이다. 최근 웹툰은 우리나라 주요 수출 품목으로 자리 잡으며, 세계로 뻗어가는 K-콘텐츠의 한 축을 담당하는 모양새다. 이러한 웹툰 시장 안에서 AI를 활용한 제작 방식을 혁신하려는 기업이 있어 주목받고 있다. 크림은 자사의 서비스인 ‘AiD’를 앞세워 제작 방식을 효율화하면서도 창의성을 높이는 데 성공했다. 이에 크림 김지성 대표를 만나 AiD 개발 과정과 함께 크림이 바라보는 웹툰 시장 전망에 대해 이야기 나눠봤다. 웹툰 시장에 효율성 가져온 AI 웹툰에 대한 수요는 세계적으로 증가하는 추세다. 리서치앤마켓의 조사에 따르면, 2024년 글로벌 웹툰 시장은 약 82.4억 달러 규모며, 2028년까지 239.4억 달러에 이를 것으로 예상됐다. 연평균 성장률은 무려 30.6%에 달한다. 특히 아시아 태평양 지역을 중심으로 웹툰의 인기는 여전히 상승세며, 미국과 일본 등 기존 콘텐츠 강국에서도 국내 웹툰 플랫폼 사용자 수가 늘어나는 것으로 알려져 있다. 한 예로, 지난 6월 네이버웹툰의 나스닥 시장 진출은 우리나라 콘텐츠 기
용접(Welding)은 서로 다른 두 개의 금속 및 비금속 를 접합해 새로운 가치를 부여하는 공정이다. 별도의 용가재를 열로 녹여 소재를 잇는 ‘경납땜(Brazing)’이 용접의 기원으로 알려진다. 이어 방전 현상을 이용해 아크열을 발생시켜 용가재를 용융해 소재를 용접하는 용접 공법인 이른바 ‘아크 용접(Arc Welding)’, 아크 용접에서 소모성 용가제를 활용한 가스메탈아크용접(Gas Metal Arc Welding)’ 등이 근현대를 대표하는 용접 방식이다. 이때 기본적으로 금속 소재가 용접 공정에 주로 활용되지만, 기술이 발전하면서 플라스틱·세라믹 등 국내 뿌리기술 소재를 접합하는 용접 공법들도 줄곧 탄생하고 있다. 이러한 용접 공정은 전 세계 산업의 근간으로, 별도의 부자재를 활용해 물체를 잇는 타공정 대비 견고하면서도 흔적이 남지 않는 등 효율적인 접합 방식으로 지금까지 활약하고 있다. 우리나라는 ‘뿌리산업 진흥과 첨단화에 관한 법률’ 제1조에 6대 뿌리기술 중 하나로 용접을 선정해 주요 기술로 인정하고 있다. 용접 기술은 현재 자동차, 전기전자, 조선, 건설, 기계, 항공우주, 로봇, 원자력, 중공업 등 국내 전통·유망·차세대 산업을 잇는 기반으
“통신사는 AI와 ICT의 융합을 통해 통신 서비스 제공자에서 AI에 기반을 둔 ICT 회사인 즉 AICT 회사로 진화하고 있다. KT는 지속적인 혁신과 협력을 통해 AI와 통신의 융합을 주도하고 고객과 사회에 실질적인 가치를 제공하겠다” KT 김영섭 대표가 지난 1일 서울 중구 웨스틴 조선호텔 서울에서 개막한 세계이동통신사업자연합회(GSMA) 주최의 ‘M360 APAC’ 기조 연설에서 ‘협력 기반의 자주적 AI 모델 형성을 위한 AICT 기업의 역할’ (The role of AICT company for fostering Collaborative Sovereign Model)을 주제로 발표를 하며, AI 시대 도래에 따른 통신사의 역할 변화에 대한 화두를 던졌다. AI 시대의 새로운 지평’(New Horizons In The AI Era)을 핵심 내용으로 진행된 첫째 날 개막 기조연설에는 KT 김영섭 대표 외에도 GSMA 마츠 그란리드 사무총장, 삼성전자 네트워크사업부 김우준 사장 등이 발표자로 나와 AI 시대의 산업 발전 방향과 기술적·경제적 기회, 미래 비전을 제시했다. 과학기술정보통신부 유상임 장관은 축사를 했다. 김영섭 대표는 통신과 헬스케어, 대중
로봇 제어 알고리즘에 인적 요소 반영하는 ‘힐로’ 연구 발표 KAIST는 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써, 인적 요소를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구를 네이처 본지에 발표했다고 4일 밝혔다. 이 논문은 공경철 교수 이외에도 스탠퍼드 대학의 스티븐 콜린스 교수, 하버드 대학의 패트릭 슬래드 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 총망라한 견해를 발표했다. 해당 연구는 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발되어야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 말한다. 로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며 인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고 반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전한다
전 세계적으로 AI 기술의 발전이 가속화하면서, AI 인프라에 대한 투자가 급증하고 있다. 이러한 투자 증가는 AI가 제공하는 경제적 가치와 효율성 향상 가능성에 대한 기대감 때문이다. 또한, 실제로 운영 효율성을 개선하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 잠재력을 증명하고 있다. 오늘날 주요 국가와 기업은 AI 인프라 확충에 초점을 맞추고 천문학적인 규모의 투자를 추진하고 있다. 이들은 AI 경쟁력이 지속적인 인프라 투자에 의해 좌우될 것이라고 판단한다. AI 인프라의 중요성 빠른 속도로 발전하는 AI의 배경에는 인프라가 있다. 이에 국가와 기업의 막강한 AI 인프라 투자가 전 세계적으로 확대되고 있다. 이들은 AI가 장기적으로 막대한 경제적 이익과 국가 경쟁력 강화에 기여할 것이라고 기대한다. 맥킨지의 조사에 따르면, AI는 매년 최대 4.4조 달러의 이익에 기여하는 잠재력이 있으며, 금융, 딥테크 바이오 등의 분야에서 대폭 적용될 것이라고 내다봤다. AI 도입은 투자 수익률을 넘어 시장에서의 경쟁 우위 확보에도 필요하다. 맥킨지는 AI를 조기에 도입한 기업이 2030년까지 현금 흐름을 두 배로 늘릴 것이라고 밝혔다. 주목해야 할 부분은 AI 기술이 점차
AI 기술이 눈부신 발전을 이루는 가운데, AI PC는 단순한 개념이 아닌 현실이 됐다. AI는 일반 사용자를 넘어 기업, 국가 차원에서 상용화한 형태로 진화했다. 이제는 개인용 컴퓨터도 예외가 아니다. AI가 결합된 노트북과 데스크톱은 사용자 경험을 극적으로 개선하고 있다. 이미 보급되기 시작한 AI PC는 앞으로도 성장할 가능성이 높아 보인다. 이에 PC 생태계에 있는 기업들은 AI PC 완성도를 높이기 위해 이 시장에 뛰어들고 있다. 확대되는 AI PC, 시장 주류되나 AI PC는 데이터 분석, 자동화 기능, 실시간 음성 및 이미지 처리를 가능하게 하는 컴퓨터를 일컫는다. 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 다양한 AI 기능을 지원한다. 한 예로, AI 통합 프로세서는 사용자의 작업 스타일을 학습해 자동으로 작업 환경을 최적화한다. 또한, 복잡한 데이터를 신속하게 분석해 비즈니스 인사이트를 제공하고, 음성 명령이나 시각적 입력으로 사용자와의 상호작용을 간소화하기도 한다. 이러한 기능은 일반 사용자뿐 아니라 개발자, 데이터 사이언티스트, 디자이너 등 전문가 영역에서도 도움이 될 만한 수준으로 발전하고 있다.
KAIST 연구진이 폐플라스틱 재활용을 쉽게 하는 촉매기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 최민기 교수와 충남대 에너지과학기술대학원 신혜영 교수 공동연구팀은 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다. 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있어 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에서 매우 중요하다. 하지만 기존 석유와 같은 탄소자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매공정은 현재까지 연구된 바가 없었다. 이에 연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 이를 통해 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다. 또 다량(7500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때
HBM(High Bandwidth Memory) 기술력이 고도화함에 따라, HBM 시장의 지형도가 변화하고 있다. 최근 HBM 상용화 과정을 살펴보면, HBM 5세대인 HBM3에서 HBM3E 8단 그리고 HBM3E 12단까지 도달했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스를 선두로 삼성전자와 마이크론 테크놀로지(이하 마이크론) 등 기존 메모리 반도체 기업들의 삼파전 양상으로 굳어지고 있다. HBM 시장 확대가 예상되는 가운데, 이들의 주도권 싸움은 더욱 치열해질 것으로 보인다. HBM 시장이 확대될 수밖에 없는 이유 HBM은 최신 AI 알고리즘과 머신러닝 작업에서 데이터 전송 속도와 처리 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. HBM은 기존 D램 메모리와 비교할 때 현저하게 높은 대역폭을 제공하며, AI 모델 학습과 추론에 필수적인 고속 데이터 처리를 수행한다. 특히 AI 칩에 사용되는 그래픽처리장치(GPU)에 대거 탑재되면서, HBM은 상한가를 누리고 있다. 또한, 일반 D램에 비해 가격이 약 4배가량 높은 고부가 제품이이기에, 메모리 반도체 기업의 차세대 먹거리로 낙점됐다. 욜그룹의 조사에 따르면, 세계 HBM 시장 규모는 올해 141억 달러(약 19조
이에이트가 반도체 등 고성능 전자기기의 고열로 인한 성능 저하를 예측하고 제어할 수 있는 기술 개발에 성공했다. 이에이트는 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 연구팀이 고체의 열변형 시뮬레이션을 위한 TLSPH (Total Lagrangian SPH) 기반 혁신적인 열변형 모델을 개발해 FEM(Finite Element Method) 대비 높은 정확도를 검증했으며 관련된 논문이 SCI 저널인 ‘Computers and Structures’에 게재됐다고 25일 밝혔다. 이에이트는 ‘Thermomechanical modeling in elastic body with corotated total Lagrangian SPH’ 논문에서 기존 SPH의 한계를 극복하고 정확도와 효율성을 향상시킨 새로운 열변형 모델을 제시했다. TLSPH는 고정된 기준 구성을 사용, 정확한 변형 계산을 보장해 시뮬레이션의 강건성을 높였다. 입자 간 거리는 선형 열팽창 이론에 기반, 온도 변화에 따라 업데이트돼 실제 물질에서 발생하는 열팽창을 보다 더 정확하게 시뮬레이션 할 수 있게 됐다. 또한 코로테이션 변형 기법을 적용해 변형 구배를 계산 및 입자 간 상호
모터 애플리케이션에 불어온 혁신 오늘날 모터는 산업, 의료, 스마트홈, 사물인터넷(IoT), 운송 및 사무 환경 전반에 걸쳐 널리 사용되며 일상의 모든 측면에 깊이 파고들었다. 모터 회전의 정밀한 제어는 고도의 기술을 통해 일상의 편리함과 편안함을 높여준다. 특히 디지털 정보가 정확한 물리적 동작으로 변환될 수 있는 오늘날의 디지털 시대에는 이전에는 불가능했던 일들이 현실이 되고 있다. 첨단 로봇공학, IoT, 적층제조(AM), 보철(그림 1) 및 IIoT는 몇 가지 사례에 불과하다. 디지털 정보를 완벽한 물리적 회전으로 효과적으로 변환하려면 노력이 필요하다. 성능을 향상하려면 최적화된 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소가 필요하고, 배터리 수명을 연장하고 열을 줄이기 위해 전력 소비를 줄여야 한다. 또한, 출시 시간을 단축하기 위해 소프트웨어 작업 부하를 최소화해야 하며, 제품의 안정성을 향상하기 위해 통합을 극대화해야 한다. 이는 아나로그디바이스(ADI)의 Trinamic 모터 모션 및 제어 솔루션이 수년에 걸쳐 지속적으로 달성해 온 목표로서, Trinamic은 몇 가지 주요 기술 혁신을 통해 모터 애플리케이션에서 획기적인 발전을 이뤘다. 한 잔의 맥주를
동연S&T는 최근 급변하는 산업 환경 속에서 물류 운영의 혁신을 목표로 통합 관제 시스템(TMS)을 제공하며 제조업계의 디지털 전환(DX)과 ESG 경영을 실천하는 모범 사례로 주목받고 있다. 윤희성 동연S&T 상무는 “동연S&T의 TMS는 단순한 물류 관리 시스템을 넘어, AI 기반 예지보전, ESG 관점에서의 전력 관리, IoT 기반 실시간 모니터링 등 다양한 혁신 요소를 포함하고 있다”며, 시스템의 차별성을 강조했다. 이 글에서는 동연S&T의 TMS와 이를 통해 달성한 성과 및 미래 비전, 그리고 중소·중견 제조업체들에 미치는 영향을 다루고자 한다. 동연S&T의 운송 관리 시스템(TMS)은 기존의 운송 관리 시스템과는 차별화된 통합 관제 시스템을 목표로 하고 있다. 단순한 운송 차량의 배차 및 추적을 넘어, 공장 내 물류 차량의 실시간 관리와 자동화, AI 기반 예지보전 체계까지 도입하여 기업의 요구에 맞춘 종합적인 솔루션을 제공한다. 특히 중소 제조업체들이 겪는 문제들을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 이 시스템은 다양한 공정 설비의 니즈를 충족시키고 있으며, 설비의 실시간 모니터링, 디지털 트윈, ESG 관점에서의 전
최근 물류센터의 운영은 자동화 기술 도입으로 급격한 변화를 맞이하고 있다. 트위니의 김재성 본부장은 “물류센터의 규모가 커지고 복잡해지면서 숙련된 인력의 부족과 생산성 저하 문제가 심각해지고 있다”고 지적하며, 자율주행 로봇이 이 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 대안임을 강조했다. 실제로 물류센터가 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 피킹 작업에 더 많은 시간이 걸리고, 주문 변동성에 대응하기 어려운 것이 현실이다. 트위니의 자율주행 로봇은 이 같은 문제를 해결하기 위해 등장했다. 김 본부장은 “트위니의 나르고 오더피킹은 작업자의 이동을 대신해 물품을 찾고, 피킹 작업을 지원하여 물류센터의 생산성을 극대화한다”며, 기존 물류센터에 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 이 글에서는 트위니가 제안하는 자율주행 로봇을 활용한 물류센터 자동화 솔루션에 대해 살펴보고, 이를 통한 기대 효과에 대해 알아본다. 최근 물류센터 운영은 급격한 변화를 맞이하고 있다. 그중에서도 가장 큰 변화는 자동화 기술의 도입이다. 물류센터는 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 운영 과정에서 많은 노동력을 필요로 한다. 그러나 숙련된 인력을 구하는 것은 갈수록 어려워지고 있으며, 이로 인해 생산
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서
물류산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술들이 접목되며 급격한 변화를 겪고 있다. 특히 스마트 물류센터와 차세대 물류창고실행시스템(WES)의 도입은 물류의 효율성과 유연성을 극대화하고 있다. 전통적인 물류 방식에서 벗어나 다양한 채널을 통해 빠르고 효과적인 유통 생태계를 구축하는 것이 가능해진 것이다. 이러한 변화 속에서 WES 솔루션 업체인 니어솔루션은 AI 기반 WES 플랫폼인 '‘니어솔로몬(Nearsolomon)’을 제공하며 물류 지능화를 선도하고 있다. 제조 영역에서 스마트 팩토리가 혁신을 제시했다면, 물류에서는 스마트 물류센터 및 스마트 물류터미널이 물류 시스템 개혁에 새로운 시각을 제공하고 있다. 스마트 물류센터는 모든 것을 연결하고 설비 및 인프라를 최적화하는 과정을 통해 효율성을 극대화한다는 점에서 스마트 팩토리와 같은 맥락에 있다. 이러한 스마트 물류센터는 능동적이고 지능화된 물류 시스템으로, 유연성과 민첩성이 확보된 환경에서 물류 인프라가 가동되는 차세대 물류의 기반이다. 기존 물류센터는 설계 시 모든 요소를 확정한 상태에서 운영되었다. 이는 물류센터 운영 중 발생하는 변수나 변동성에 취약할 수밖에 없는 구조였다. 장비 및 시스템과 소프트웨어가
반도체 산업은 끊임없는 기술 혁신과 변화의 중심에 있다. 반도체에 대한 가치가 점차 높아짐에 따라, 고도의 반도체 기술력이 곧 국가의 경쟁력으로 대변되는 시대다. 이에 기업들은 기술 리더십을 갖추기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 상황 속에서 최근 두 기업의 엇갈린 행보가 반도체 시장에서 주목받고 있다. 그 주인공은 바로 엔비디아와 인텔이다. 지속적인 연구 개발로 누구도 넘볼 수 없는 기술력을 갖춘 엔비디아와 시장 변화에 능동적으로 대처하지 못해 어려움을 겪는 인텔. 두 기업은 각기 주어진 도전과제와 기회를 어떻게 활용할 것인지에 대해 주목해 보고자 한다. GPU 기술력, 두 기업의 차이를 가르다 엔비디아는 AI 반도체 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 시장을 선도하고 있다. 특히 GPU를 통해 AI 개발에 있어 압도적인 경쟁력을 발휘하고 있다. 엔비디아의 GPU는 복잡한 데이터를 빠르게 처리하고, 정교한 알고리즘을 실행하는 능력 덕분에 AI 연구 및 상업적 응용 분야에서 폭발적인 수요를 창출했다. 엔비디아가 공개한 보고에 따르면, 엔비디아는 지난해 376만 개의 데이터 센터 GPU를 생산해냄으로써 세계 시장에서 98% 이상의 압도적인 점유율을 기록
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