머신비전 및 임베디드 시스템 분야 전문 기업 넥스버가 두 가지 신제품과 솔루션을 공개하며 산업용 비전 시장에서의 기술 혁신을 이어가고 있다. 이번에 소개된 제품은 SVS-Vistek의 SHR 및 HR 시리즈 TEC 적용 모델과 Stereolabs ZED X 및 ZED X One GS 카메라와 호환되는 GMSL2 지원 산업용 컴퓨터로, 반도체·디스플레이 제조와 자율주행 및 머신비전 분야 등 다양한 산업군에 새로운 가치를 제시한다. 먼저 넥스버의 파트너사 SVS-Vistek이 선보인 SHR 및 HR 시리즈 TEC 쿨링 적용 모델은 고성능 카메라 운용 시 발생할 수 있는 발열 문제를 획기적으로 해결한 것이 특징이다. Thermoelectric Cooler(TEC) 기술이 탑재된 이 시리즈는 타사 동급 카메라 대비 노이즈를 최소화하고 이미지의 선명도와 대비를 극대화하여 정밀 검사가 필요한 현장에서 강점을 발휘한다. 특히 센서 온도 변화에 따른 RGB 컬러 편차를 줄여 안정적인 컬러 밸런스를 유지할 수 있고, 반복 측정에서도 일관된 결과를 보장한다. 이는 반도체 웨이퍼 패턴·결함 검사, 와이어 본딩 검사, 디스플레이 픽셀 결함 및 스크래치 검사 등 고정밀 공정에서 검
머신비전 전문 기업 앤비젼이 잇따라 신제품을 출시하며 스마트 팩토리와 자동차 전장 부품 검사 분야에서 기술 혁신을 주도하고 있다. 이번에 공개된 ‘Smart Vision Sensor’와 ‘SSZN 3D 레이저 프로파일러’는 각각 제조 현장의 검사 효율성과 정밀성을 대폭 향상시킬 수 있는 솔루션으로, 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대된다. 우선 ‘Smart Vision Sensor’는 별도의 PC 없이도 다양한 검출 기능을 수행할 수 있는 올인원 비전 센서다. 위치 지정, 유무 검사, 측정, 계산, 식별, 논리 연산 등 제조 현장에서 필요한 핵심 알고리즘을 모두 내장해 단일 장비만으로 복합적인 검사 업무를 수행할 수 있다. 제품은 설치와 운용 편의성도 강조됐다. 회전 인터페이스와 유연한 배선 시스템, 렌즈와 광원이 일체형으로 구성돼 간단한 설정만으로 즉시 사용 가능하며, ‘원클릭 자동 최적화(One-click Configuration)’ 기능을 통해 초점과 밝기를 자동으로 조정할 수 있다. 다양한 통신 프로토콜과 인터페이스를 지원해 기존 설비와 연동성을 높였고, 웹 기반 원격 관리 시스템으로 언제 어디서나 장비 상태 모니터링과 디버깅, 배포 작
코어이미징이 최근 공개한 최신 산업용 비전 센서와 스마트 카메라 솔루션은 자동화 생산, 의료·제약, 물류 및 검사 현장의 품질 관리 효율성을 대폭 끌어올릴 수 있는 기술 혁신을 담고 있다. 대표적으로 IDC 시리즈 DM과 VeriSens 시리즈 DM은 디스플레이, 조명, 액세서리, 통합 인터페이스, 고성능 판독률을 두루 강화해 산업 현장의 다양한 요구를 충족한다. 새로운 디스플레이 기능은 OLED 화면을 통해 IP 주소, 판독 결과, 코드 유형과 클래스 등 핵심 정보를 직관적으로 보여주며, 4면 RGB 디스플레이는 작업자가 어느 각도에서도 상태를 확인할 수 있도록 설계됐다. 조명 기능 또한 차별화되어 내부 LED 링 조명은 4개 세그먼트를 개별 제어할 수 있고, 외부 조명 동기화를 통해 까다로운 환경에서도 안정적인 판독 성능을 보장한다. 액세서리 측면에서도 다양한 옵션이 제공된다. 반사 제거용 편광 필터, 산업 표준 프로파일에 대응하는 스마트 마운팅 시스템, 12~16mm 로드 고정 장치, 방열판까지 마련돼 실제 현장에서 유연한 대응이 가능하다. 설치와 통합도 단순화됐다. USB-C 및 이더넷 인터페이스, 웹 기반 자동 설정, 상태 표시 디스플레이, 컴팩트한
넥스트에어로스페이스는 산업통상자원부와 중소기업중앙회로부터 각각 2건의 첨단기술확인서와 드론 직접생산확인증명서를 획득했다고 17일 밝혔다. 이번에 확보한 첨단기술확인서는 공기 흡입량 제어를 통한 다중 배터리 관리 및 내부 온도 유지 시스템 기술(이하 ‘다중 배터리 관리 기술’)과 캐니스터(발사관) 발사 방식의 가변형 날개 무인기 설계 및 활용 기술(이하 ‘캐니스터 발사형 가변 날개 무인기 기술’) 두 건이다. ‘다중 배터리 관리 기술’은 다중 배터리 관리, 온도 유지 기능, 가변형 흡입 장치를 결합해 배터리 수명을 연장하고 열 폭주 상황에서도 안정적인 작동을 보장하는 드론 플랫폼용 배터리 관리 기술이다. 공기 흡입량 제어를 통해 전력 공급 안전성과 신뢰성을 크게 높여 AAM(차세대 항공 모빌리티)/UAM(도심 항공 교통) 핵심 기술 범위에 부합한다는 평가를 받았다. 또 다른 첨단기술로 인정받은 ‘캐니스터 발사형 가변 날개 무인기 기술’은 날개 폴딩 매커니즘, 자동 전개, 기체 보호 발사 기능을 통해 무인기의 신속한 전개와 은밀성, 안전성을 구현했다. 기존 발사대 기반 무인기의 한계를 극복하며 무인기 운용 패러다임 전환에 기여할 수 있는 항공 분야 핵심 기술로
KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하고, 교통 혼잡 완화 및 감염병 대응에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 군중 밀집 위험은 단순히 인원수로만 설명되지 않는다. 같은 인원이라도 유입 경로와 이동 방향에 따라 위험도가 달라진다. 연구팀은 이를 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’ 개념으로 모델링해, 특정 지역의 인원(정점 정보)과 지역 간 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 방식으로 접근했다. 이를 위해 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’을 도입했다. 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습해 군중 밀집 패턴을 읽어내도록 설계한 것이다. 또한 3차원 대조 학습(3D contrastive learning)을 적용, 2차원 공간 정보에 시간 축을 추가해 ‘언제, 어디서, 어떻게 혼잡이 진행되는지’를 파악할 수 있게 했다. 검증 결과, 서울·부산·대구 지하철, 뉴욕 교통 데이터, 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 활용한 테스트에서 기존 최신 기술 대비 최대 76.1% 높은
콩가텍은 NXP 반도체와 협업해 시장조사기관 VDC 리서치가 ‘산업용 비전 AI의 가능성(Empowering Industrial Vision AI)’ 백서를 발간했다고 17일 밝혔다. 백서는 급격히 진화하는 산업용 에지 환경을 분석하며, AI·머신러닝 적용 비중이 2025년 15.7%에서 3년 내 51.2%로 확대돼 연평균 성장률(CAGR) 48.3%를 기록할 것으로 전망했다. 이에 따라 비용 관리와 개발 속도를 높일 수 있는 유연한 하드웨어 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 이번 보고서에는 600명의 엔지니어가 참여해 임베디드 AI 보드 및 모듈 시장을 분석했다. 보고서는 에지 AI가 컴퓨터 비전 역량을 강화해 운영 효율성, 보안, 안전을 높일 수 있다고 설명했다. 특히 하드웨어 비용(43.7%)이 에지 AI 워크로드 경제성을 좌우하는 주요 요인으로 지목되면서, NXP i.MX 95 기반 표준 컴퓨터 온 모듈(COM)과 같은 고성능·유연한 설계가 확산을 가속화하는 것으로 나타났다. 콘라드 가르하머 콩가텍 COO 겸 CTO는 “빠르게 변화하는 기술 발전 속에서 새로운 기술을 쉽게 통합하기 위해서는 표준 COM이 최적의 플랫폼임을 다시 확인했다”며 “NXP와 협
인하대학교는 김홍근 기계공학과 교수 연구팀이 리튬이온전지(LIB)의 충전 시간을 최대 20% 단축할 수 있는 충전 프로토콜을 제시했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 급속충전 과정에서 발생하는 리튬 석출(Li-plating) 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 리튬 석출은 음극 표면에 리튬 금속이 달라붙는 현상으로, 전지 수명 저하와 함께 화재·폭발로 이어질 수 있는 주요 원인으로 꼽힌다. 이를 위해 연구팀은 전기화학-열 모델에 베이지안 최적화(BO)를 결합하고, 전압 상한·온도 상한·리튬 석출 전위 한계 등을 제약 조건으로 반영했다. 특히 충전 상태(SOC)를 0~40%, 40~80%로 나눠 각각 최적화하는 바이섹션(BS-BO-MCC) 전략을 적용해 기존 단일 구간 방식보다 충전 시간을 최대 11% 더 단축했다. 실험은 상용 55.6Ah 파우치셀을 활용해 진행됐으며, 모델과 실제 측정 결과가 높은 수준의 일치를 보였다. 전 구간에서 리튬 석출 안전 마진을 확보하면서도 급속충전을 구현했고, 표준 CCCV 충전 대비 계면막 성장과 리튬 침적이 현저히 줄어든 사실을 전자현미경·X선 광전자 분광법으로 확인했다. 또한 예열 조건을 병행한 시험에서 연구팀 프로토콜은 629
로보링크는 ChatGPT와 연동되는 자율차 교육키트 ‘주미 AI(ZUMI AI)’를 18일 코엑스에서 열리는 2025 에듀테크 코리아 페어에서 발표한다고 16일 밝혔다. 주미 AI는 상급 수준의 피지컬 AI 학습뿐만 아니라 컴퓨터 없이 구동이 가능하다. 카드 코딩을 통해 누구나 쉽게 접근할 수 있으며, 초등 수준의 엔트리부터 중·고등 수준의 파이썬까지 한 제품에서 학습할 수 있도록 설계됐다. 자율주행차 상용화 시대에 맞춰 원리를 즐겁게 배우며 실용성을 높인 것이 특징이다. 이번 제품은 2019년 CES 최고 혁신상을 받은 ‘주미(ZUMI)’의 업그레이드 모델이다. 새로 오픈한 전용 사이트를 통해 단계별 교육 자료와 디지털 새싹 캠프 수업 자료를 제공하며, 심화 과정에서는 객체 탐지, 센서 퓨전, 머신러닝 등 지능형 교통체계(ITS) 관련 학습도 가능하다. 로보링크는 드론을 활용한 코딩 교육 제품 ‘코드론 EDU’로 미국 등 글로벌 시장에 연간 수만 대를 수출하고 있다. 회사 관계자는 “주미 AI 역시 몇 년 내 글로벌 시장을 선도하는 제품으로 성장하길 기대하고 있다”고 전했다. 헬로티 이창현 기자 |
원/달러 환율은 17일 미국 기준금리 기대에 따른 달러 약세에 장 초반 하락했다. 이날 서울 외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 오전 9시10분 현재 전날 주간 거래 종가(오후 3시30분 기준)보다 1.0원 내린 1377.9원이다. 환율은 0.9원 내린 1378.0원으로 출발한 뒤 횡보하고 있다. 미국 연방공개시장위원회(FOMC) 정례회의의 기준금리 결정을 하루 앞둔 가운데 금리 인하와 비둘기파(통화완화 선호) 메시지 기대가 고조된 상황이다. 주요 6개국 통화 대비 달러 가치를 나타내는 달러인덱스는 전날보다 0.04% 내린 96.605를 기록 중이다. 장중 96.367까지 하락한 지난 7월 1일 이후 가장 낮은 수준이다. 유로화 대비 달러 가치는 지난 2021년 9월 이후 4년 만에 최저치를 경신하기도 했다. 같은 시각 원/엔 재정환율은 100엔당 942.13원으로, 전날 오후 3시30분 기준가인 939.02원보다 3.11원 상승했다. 엔/달러 환율은 0.17엔 내린 146.28엔이다. 헬로티 이창현 기자 |
데이원컴퍼니의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 몰입형 AI 학습 콘텐츠 ‘AI 월드’를 론칭하고, 전 연령층을 대상으로 한 AI 교육 확대에 나선다고 17일 밝혔다. ‘AI 월드’는 AI 사전 지식이 없는 일반인도 기초 개념부터 실전 활용까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계됐다. 어린이부터 시니어까지 누구나 부담 없이 AI를 접하고 이해할 수 있는 환경을 제공해 전 국민 AI 리터러시 확산을 목표로 한다. 특히 이번 콘텐츠는 실습과 퀴즈를 결합한 쌍방향 학습 모델을 도입했다. 학습자는 AI 기능을 직접 활용하며 실시간 피드백을 통해 이해도를 점검하고, 스토리텔링 기반의 게임 요소가 결합돼 몰입감을 높인다. AI 월드는 세계 역사 속 인물을 ‘AI 마스터’ 캐릭터로 구현해 학습 가이드를 제공한다. 소크라테스, 스티브, 셰익스피어, 장영실, 아인슈타인, 다빈치 등이 등장해 각자의 전문 분야에서 AI 활용법을 소개한다. 콘텐츠는 6개 코스로 구성돼 있으며 영상·실습·퀴즈의 3단계 구조를 따른다. 퀴즈는 단답형이나 OX 문제 대신 직접 프롬프트를 작성하거나 비교·분석하는 실전형 문제 해결 방식으로 구성돼 AI 활용 역량을 강화하는 데 중점을 두고 있다. 첫 번째
이노그리드는 17일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2025’에 참가해 AI 기반 클라우드 최적화 전략을 제시했다고 밝혔다. 델 테크놀로지스 포럼은 글로벌 주요 도시에서 열리는 대규모 IT 컨퍼런스로, 올해는 ‘상상 속 가능성, 그 한계를 넘어서’를 주제로 국내외 AI 리더들이 기조연설과 세션 발표를 통해 비즈니스 혁신 전략을 공유했다. 이노그리드는 그룹사 이테크시스템과 협력해 부스를 운영하고 세션 발표를 진행했다. 전시 부스에서는 멀티 클라우드 환경에서 델 스토리지를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 자사 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ‘탭클라우드잇(TabCloudit)’의 주요 기능을 시연했다. 탭클라우드잇은 국내 CMP 중 최다 통합 운영 모듈을 제공하며 AIOps 기반 엔진을 통해 클라우드 상태 진단, 용량·비용 최적화, 시각화 대시보드 기능 등을 지원한다. 세션 발표에서 권경민 이노그리드 상무는 멀티·하이브리드 클라우드 운영의 복잡성을 지적하며, 이를 해결할 수 있는 델 서버·스토리지와 탭클라우드잇 통합 전략을 소개했다. 특히 PowerMax, PowerStore, PowerFlex와의 연계 사례를 통해 단일 포털에서 서버와 스토리지
윈드리버가 현대모비스와 협력해 소프트웨어 중심 차량(SDV) 개발을 위한 통합 소프트웨어 환경 ‘모비스 디벨롭먼트 스튜디오(Mobis Development Studio)’를 구축했다고 16일 밝혔다. 이번 시스템은 현대모비스의 클라우드 기반 차량 개발 환경 솔루션과 윈드리버의 ‘스튜디오 디벨로퍼(Wind River Studio Developer)’를 기반으로 만들어졌다. ‘모비스 디벨롭먼트 스튜디오’는 웹 기반 통합 개발 플랫폼으로, 직관적인 UI와 차량 제어기별 개발 환경, 고속 빌드 및 자동화 테스트 기능을 제공한다. 이를 통해 소프트웨어 품질과 개발 효율을 높이고, 복잡성이 커지는 차량 시스템에 대응할 수 있는 고도화된 수명 주기 관리 기능을 지원한다. 윈드리버의 ‘스튜디오 디벨로퍼’는 협업, 자동화, 조기 검증을 위한 ‘쉬프트-레프트(shift-left)’ 테스트 모듈을 포함하고 있다. 클라우드·엣지 환경을 아우르며 민첩성과 안정성을 동시에 갖춘 차세대 개발 프레임워크로 평가된다. 샌딥 모드바디아 윈드리버 최고제품책임자(CPO)는 “자동차 산업 전환의 원동력은 소프트웨어”라며 “현대모비스와 함께한 개발 환경은 제조업체가 더 빠른 혁신과 효율적 운영을
산업통상자원부·대한상공회의소 주관 ‘제조 AX 얼라이언스(M.AX)’ 일원으로 휴머노이드 분야 센서 업체로 참여한다...센서·부품 공급 체계 구축 목표 연합, 2029년 연간 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 1000대 양산 로드맵 발표 에이딘로보틱스가 ‘제조 AX 얼라이언스(Manufacturing AX, M.AX)’에 공식 합류했다. 산업통상자원부와 대한상공회의소가 지난 10일 출범한 M.AX는 국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 선도하기 위한 민관 연합체다. 1000여 개 산학연이 참여해 ▲AI 팩토리 ▲AI 제조 서비스 ▲AI 유통·물류 ▲자율주행차 ▲자율 운항 선박 ▲AI 가전 ▲AI 방산 ▲AI 바이오 ▲AI 반도체 ▲휴머노이드 로봇 등 10개 분과를 구성했다. 오는 2030년까지 100조 원 이상의 부가가치 창출을 공동 목표로 내세웠다. 분과별 세부 목표는 뚜렷하다. AI 팩토리부터 ▲2030년 500곳 보급 ▲제조업 AI 활용률 70% 달성 ▲2028년 지능형 매장·물류 테스트베드 구축 ▲2028년 소프트웨어 정의 차량(SDV) 플랫폼 공급 ▲2030년 완전 자율 기술 확보 ▲글로벌 1위 수준 제품 10종 개발 ▲경량 모터 국산화
제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
제조·물류 산업은 갈수록 복잡해지는 주문과 다품종 소량 생산 트렌드에 대응하기 위해 끊임없이 자동화를 모색하고 있다. 그중에서도 물품을 팔레트에 적재하는 ‘팔레타이징(Palletizing)’ 작업은 단순 반복적이지만, 비정형 다물체를 다룬다는 점에서 자동화가 쉽지 않다. 형태, 무게, 적재 방식이 수시로 변해 완벽한 자동화가 어렵다는 뜻이다. 아울러 높은 초기 비용, 복잡한 프로그래밍, 유연성 부족 등 기존 자동화 시스템의 한계로 인해 투자 대비 효율이 낮다는 한계 또한 지적된다. 하지만 최근 협동 로봇(코봇)과 인공지능(AI) 기술이 융합하면서, 이 같은 난제를 해결할 새로운 솔루션이 부상하고 있다. 코봇은 안전 울타리 없이도 사람과 함께 작업하며, 직관적인 프로그래밍 방식으로 유연한 생산 환경을 구축하는 것이 강점으로 평가된다. 여기에 AI 기술이 결합하면, 불규칙한 위치에 놓인 제품을 스스로 인식하고 가장 효율적인 방식으로 적재하는 등 복잡한 상황에도 지능적으로 대처할 수 있게 된다. 이는 기존 로봇 자동화가 해결하지 못했던 문제를 해결하며, 제조 및 물류 현장의 생산성과 효율을 혁신적으로 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 기술 트렌드에 발맞
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UPDATE: 2025년 09월 18일 20시 49분
