자동화 설비가 늘어도 공정과 공정 사이에는 여전히 작업자가 필요하다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇) 등과 같은 기존 고정형 로봇은 자신이 배치된 자리에서 작업하고, 자율주행로봇(AMR)은 정해진 목적지까지 물건을 나른다. 그러나 물건을 꺼내 다음 설비·공정으로 넘기고, 버튼을 누른 후, 다른 작업으로 이어주는 구간은 다시 작업자의 몫이 된다. 국내 로봇 플랫폼 업체 뉴빌리티가 자사 자율주행로봇(AMR) ‘뉴비(Neubi)’를 실제 현장에 투입하며 마주한 한계도 여기서 시작됐다. 이동만으로는 하나의 업무를 끝까지 완결하기 어려웠다는 게 사측의 분석이다. 지난 29일 공개된 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘빌리(Billi)’는 이 빈칸을 겨냥한다. 실제로 이날 빌리는 작업 지점까지 이동한 뒤 선반 앞에 멈췄다. 곧바로 팔을 내미는 대신 작업 위치를 잡고 상체·팔을 움직여 물체를 처리했다. 작업을 마친 뒤에는 양팔을 몸쪽으로 접고 상체를 낮춰 다시 이동 가능한 자세로 전환했다. 이동·접근·조작·적재를 따로 떼지 않고 잇는 과정이다. 두 다리 대신 바퀴(Wheel)를 달고, 높낮이를 조절하는 상체와 360° 회전 구조, 양팔과 모
‘2026 밴 플리트상(James A. Van Fleet Award)’ 수상 한국 기술 수용력 및 제조 역량, AI 시대 핵심 경쟁력으로 지목해 엔비디아, 11월 9일부터 이틀간 코엑스서 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’ 연다 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 참립자 겸 최고경영책임자(CEO)의 시선이 다시 한국으로 향했다. 이번에는 반도체 공급망만이 아니고, 빠른 기술 수용력과 강한 제조 기반을 인공지능(AI) 시대 한국의 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 이러한 메시지는 곧 기술 무대로 이어진다. 엔비디아는 오는 11월 서울에서 자사 기술 행사 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’을 연다. 이 자리에는 피지컬 AI(Physical AI), 에이전틱 AI(Agentic AI), AI 인프라 등 최신 기술 방법론이 펼쳐진다. 젠슨 황이 제시한 한국의 제조·AI 경쟁력을 실제 기술과 생태계로 풀어내는 자리다. ‘놀라운 기적’에서 ‘인텔리전스 팩토리’까지...젠슨 황이 한국을 다시 본 배경 젠슨 황 CEO는 지난 9월(현
‘제21회 국제로봇산업대전(ROBOT WORLD)’서 각 로봇 폼팩터(Form-factor) 실증(Pilot) 예고 인천광역시 연수구 송도 소재 생산 시설 규모 확장도...“휴머노이드 설계·검증·제조 내재화 거점 구축” 브릴스가 피지컬 AI(Physical AI) 기반 기술 공개와 사업화 계획을 동시에 꺼냈다. ‘제21회 국제로봇산업대전(ROBOT WORLD 이하 로보월드)’에서는 차세대 로봇 기술과 산업 현장 적용 역량을 강조한다. 이후 인천광역시 연수구 송도 소재에 구축될 휴머노이드센터를 중심으로 연구·검증·제조 기반을 확장한다. 이들의 궁극적 목표는 피지컬 AI 기법이 녹아든 로봇의 양산 체계 구축이다. 브릴스는 장기적으로 자동화 수준을 높인 차세대 생산 체계까지 확장할 계획이다. ‘말귀 알아듣는 로봇’ 전면에...VLA·RFM·SDR이 펼쳐진다 오는 11월 전시장에 꺼내놓을 것은 시각-언어-행동 모델(Vision-Language-Action, VLA), 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model, RFM), 소프트웨어 정의 로보틱스(Software-Defined Robotics, SDR)다. 이 기술의 다음 행선지는 인천 송도다.
제조 현장의 인공지능(AI) 활용이 데이터를 분석하거나 작업자를 지원하는 ‘도구’의 역할을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 이동하고 있다는 진단이 나왔다. 생산·품질 등 개별 공정에 AI를 적용하는 데 그치지 않고 기업 전체의 업무와 설비를 연결해 AI가 직접 판단하고 실행하도록 하는 ‘엔터프라이즈 AX(인공지능 전환)’가 자율제조의 기반이 될 것이라는 설명이다. 박정윤 인터엑스 대표가 30일 경기 성남시 판교 기업지원허브에서 열린 ‘제7회 디지털 ESG 조찬회’에서 제조 AX와 자율제조의 미래 트렌드 및 핵심 기술을 소개했다. 박 대표는 기존 생성형 AI가 제조기업의 실질적인 업무까지 깊숙이 들어가는 데에는 한계가 있다고 짚었다. 범용 AI가 인터넷을 통해 학습한 지식을 활용해 검색이나 보고서 작성 등을 지원할 수는 있지만 생산과 품질, 설비 등 제조 현장 고유의 업무를 직접 수행하기 위해서는 다른 접근이 필요하다는 것이다. 그는 “AI를 누가 어떻게 쓰느냐에 따라 결과물이 달라지는 구조로는 제조업 전체에 확산하기가 굉장히 힘들다”며 “AI 자체가 실행의 주체가 돼야 한다. 도구로 활용하는 것이 아니라 AI가 실행해서 결과를 만들어내야 업무에 직접적으로
글로벌 디지털자산 결제·인프라 기업 문페이(MoonPay)가 한국을 아시아 사업 거점으로 삼고 국내 금융사와 기존 금융망을 온체인 인프라에 연결하는 사업을 본격화한다. 우리은행, KB금융그룹, 카카오뱅크 등과 해외송금·결제부터 스테이블코인 유통까지 협력 범위를 넓히고, 국내 규제와 금융 시스템에 맞춘 ‘라스트마일(Last Mile)’ 구축에 나선다는 계획이다. 문페이는 29일 서울 여의도 콘래드 서울에서 ‘문페이 코리아 공식 출범 미디어데이’를 열고 한국 사업 방향과 중장기 로드맵을 공개했다. 이날 행사에는 이부건 문페이 공동창업자 겸 아시아태평양 대표, 캐롤라인 D. 팜 문페이 인스티튜셔널 CEO 겸 최고법률책임자(CLO)·최고관리책임자(CAO), 최한결 문페이코리아 전략총괄이사가 참석했다. 문페이가 한국 사업에서 내세운 핵심은 글로벌 온체인 인프라를 국내 이용자의 실제 계좌와 결제·정산 영역까지 연결하는 것이다. 단순히 API나 소프트웨어개발키트(SDK)를 공급하는 데 그치지 않고 국내 금융 시스템에 제품을 적용하고 운영하는 과정까지 지원한다는 구상이다. 이부건 대표는 “국내 파트너들과 원화 입출금부터 결제·정산까지 구현하는 것이 문페이의 라스트마일 전략
22일 미디어 간담회서 분산형 클라우드·다층 보안 전략 공개 브라우저·API·에이전트로 넓어진 AI 공격 표면 대응 체계 제시 엣지 기반 AI 추론 앞세워 내년 초 학습 시장까지 확대 계획 AI 투자가 시범 단계를 지나 실제 운영 단계로 넘어가면서 이를 떠받칠 인프라와 보안이 기업의 새 과제로 떠올랐다. 아카마이 테크놀로지스는 지난 22일 아카마이코리아 사무실에서 '2026 아카마이 미디어 간담회'를 열고 국내 기업의 AI 인프라 구축을 지원하는 분산형 클라우드와 다층 보안 전략을 발표했다. 이경준 아카마이코리아 대표는 "AI를 도입하는 것 자체가 이제 더 이상 차별화 요소가 되지 않는다"고 말했다. 많은 기업이 AI를 개념검증이나 실험 단계에서 실제 프로덕션 환경으로 옮기고 있다는 것이다. 이 대표는 AI가 스스로 판단하고 행동하는 에이전트 형태로 발전하면서 애플리케이션과 업무 프로세스 그리고 IT 인프라 전반에 빠르게 스며들고 있다고 설명했다. 그렇기 때문에 AI 경쟁력도 좋은 모델 하나로 결정되지 않는다고 했다. 모델과 데이터 그리고 애플리케이션과 사용자를 얼마나 빠르고 안전하게 연결하고 효율적으로 운영하느냐가 중요해졌다는 설명이다. AI가 업무 깊숙이
음료 컵 하나를 옮긴다. 그리고 흐트러진 의자를 밀어 넣고, 쓰레기를 집어 버린 뒤 테이블을 닦는다. 사람에게는 별다른 생각조차 필요 없는 일상의 연속. 하지만 로봇에 같은 일을 맡기는 순간 이야기가 달라진다. 대상을 인식·파지한 뒤, 힘을 조절하며 연속 동작까지 수행해야 한다. 특히 서비스 공간은 정해진 좌표와 반복 공정으로 움직이는 공장 속 생산 라인과 다르다. 컵 위치가 조금만 바뀌어도 파지 자세가 달라지고, 의자는 밀리는 방향과 마찰이 매번 다르다. 또한 걸레질처럼 표면과 지속 접촉하는 작업은 힘을 너무 주면 물체를 밀어버리고, 반대로 힘을 빼면 작업 자체가 성립하지 않는다. 로봇에게 ‘사소한 일’이 없는 이유다. 여기에 사람과 같은 공간을 써야 한다는 조건도 난제다. 팔이 목표 위치에 정확히 도달하는 것만으로는 부족하다. 누군가 몸을 부딪치거나 예상치 못한 외력이 들어왔을 때는 버티는 대신 힘을 빼야 한다. 이 밖에 작업 대상이 변형되기 쉬운 물체라면 손끝 압력도 달라져야 한다. 잘 움직이는 능력과 외부 힘에 잘 순응하는 능력이 동시에 요구되는 셈이다. 국내 인공지능(AI) 기반 서비스 로봇 기술 업체 엑스와이지가 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Hum
미니탭·한국산업지능화협회·데이터랩스, 'Minitab Exchange Korea 2026' 공동 개최 민천홍 미니탭 동북아 총괄 지사장 "데이터 무결성 확보와 현장 인력 역량 강화가 최우선 과제" 커넥티드 팩토리·공정 변동성 관리·시뮬레이션 등 제조 AX 실전 해법 공유 미니탭과 한국산업지능화협회 그리고 데이터랩스가 지난 16일 더 플라자 호텔 서울에서 'Minitab Exchange Korea 2026'을 공동 개최했다. 'Build Better with Connected Factory'를 주제로 열린 이번 행사는 제조 인공지능 전환(AX) 흐름 속에서 데이터를 현장에 연결하고 실질 성과로 잇는 방안을 공유하는 자리로 마련됐다. 미니탭은 최근 품질 분석과 컨설팅 전문기업인 데이터랩스를 인수하며 글로벌 분석 역량과 국내 제조 현장 전문성을 결합한 지원 체계를 갖췄고 이번 행사를 그 방향을 제시하는 무대로 삼았다. 민천홍 미니탭 동북아 총괄 지사장은 커넥티드 팩토리가 왜 필요한지부터 짚었다. 생산 라인과 공급 생태계가 데이터로 연결된 환경에서는 한 지점의 충격이 곧바로 전체로 번지기 때문에 이를 탄력적으로 흡수하는 회복탄력성 제조가 화두로 떠올랐다는 것이다.
지난 1편에서는 현실에서 쓸 데이터를 확보하고, 시뮬레이션으로 로봇의 학습 범위를 넓히는 과정을 살폈다. 각종 데모 시연에서 물체 하나를 집는 데 성공한 로봇도 현장에 들어가면 훨씬 긴 작업 흐름을 마주한다. 실제 산업은 한 번의 성공보다, 그 행동을 작업 전체로 이어가는 능력을 요구한다. 작업 전체로 이어가는 순간 로봇이 감당해야 할 조건도 늘어난다. 움직임·판단이 실제 과업의 끝까지 맞물려야 하기 때문이다. 현시점 피지컬 AI(Physical AI)가 산업 현장으로 들어가기 위해 넘어야 할 다음 허들은 맡은 과업을 ‘끝까지 완수하는’ 능력. 춤추고 악수하고...퍼포먼스면 끝? 피지컬 AI가 넘어야 할 ‘작업 완결성’이라는 산 가상·현실을 오가며 학습 구조를 갖췄다면 다음 시험대는 실제 작업이다. 산업 현장은 로봇이 얼마나 자연스럽게 움직였는지보다, 그 움직임으로 과업을 어디까지 처리했는지를 본다. 오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석도 제조 AI를 설명하며 “로봇이 공장 전체를 알아서 운영하는 장면부터 떠올리기 쉽지만, 실제 적용은 공정 안의 구체적인 문제에서 출발해야 한다”고 언급했다. 오 수석이 먼저 요구한 것은 무엇을 판단하고 그 뒤 무엇을 할지 정하
2016년, 인공지능(AI)은 바둑판 위에서 인간 최고수를 넘어섰다. 이후 10년 동안 AI는 글쓰기, 그림 만들기, 코드 설계하기 등 고도화 단계까지 올라섰다. 그런데 화면 속에서만 살던 AI가 현실로 나오자 새로운 숙제가 생겼다. 인간에게는 단 몇 초면 끝나는 컵 집기가 로봇에 탑재된 AI에게 위치 인식과 정교한 힘 제어를 동시에 요구하는 작업이 된다. 이 차이는 현실이 데이터를 만드는 방식에서 벌어진다. 로봇은 움직이는 과정에서 생기는 힘과 접촉 정보를 직접 만들어야 한다. 게다가 AI의 주무대인 가상 환경처럼 실패를 무한 반복하기도 어렵다. 실제 산업 현장에서는 작은 오차도 곧바로 작업 손실과 안전 문제로 이어질 수 있기 때문에 이러한 한계는 반드시 개선돼야 한다. 그래서 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 일명 '피지컬 AI(Physical AI)' 더 큰 똑똑한 두뇌를 얹는 것만으로 부족하다. 인간과 공존하며 다양한 가치를 만들려면 현실의 변화를 받아들이고 몸, 바꿔 말하면 로봇·설비·장비 등 하드웨어를 다룰 수 있어야 한다. 한 현장에서 익힌 감각을 다른 작업과 환경으로 옮기는 과정도 필요하다. 이미 충분히 똑똑한 AI를 실제 세상에
에버퓨어, 퓨어 액셀러레이트 서울서 옴디아 공동 '데이터 준비도 격차' 보고서 공개 조직 99%가 다크 데이터 보유...AI 파일럿 97%가 운영 전환서 난항 데이터 우선주의와 데이터 주권을 AI 시대 IT 전략의 두 축으로 제시 인공지능(AI) 도입 경쟁이 가팔라지면서 기업의 승부처가 GPU 확보에서 데이터 관리로 옮겨가고 있다. 이에 에버퓨어는 지난 17일 '퓨어 액셀러레이트 서울 2026' 미디어 세션에서 데이터를 중심에 둔 아키텍처로의 전환과 데이터 주권 대응을 AI 시대 IT 전략의 두 축으로 제시했다. 매튜 우스트빈(Matthew Oostveen) 에버퓨어 아시아태평양·일본(APJ) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 애플리케이션 중심에서 데이터 중심으로 구조가 바뀌고 있다는 점을 출발점으로 삼았다. 과거에는 애플리케이션이 중심에 있고 데이터를 가져다 쓰는 방식이었지만 확률론적으로 작동하는 AI에서는 데이터가 최우선에 놓여야 한다는 것이다. 우스트빈 부사장은 데이터의 양이 방대해지면서 이동에 드는 비용과 보안 부담이 커진 만큼 데이터가 중앙에 모이고 애플리케이션이 데이터를 찾아오는 구조가 타당하다고 설명했다. 이러한 '데이터 우선주의(Data Pr
제조 현장은 겉으로는 규격화된 공간처럼 보이지만 로봇 입장에서는 변수의 연속이다. 통로 폭과 바닥 상태, 작업대 높이, 부품이 놓이는 각도, 공정 사이 이동 거리까지 라인마다 다르다. 사람에게는 사소한 차이가 로봇에는 이동 경로와 작업 좌표를 다시 짜야 하는 조건이 된다. 이 때문에 자동화의 성패는 로봇 한 대의 최고 성능만으로 갈리지 않는다. 기존 설비를 얼마나 덜 손대고 들어갈 수 있는지, 작업물이 정해진 위치를 벗어나도 다시 찾을 수 있는지, 공정이 바뀌었을 때 얼마나 빠르게 새 동작을 적용할 수 있는지가 실제 운용을 좌우한다. 공장을 로봇에 맞춰 고치는 방식에서 현장의 변수를 로봇이 받아들이는 방향으로 설계 범위가 넓어지는 배경이다. 이 같은 변화는 이달 14일부터 사흘간 대구광역시 북구 소재 전시장 엑스코에서 열린 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’에서도 이어졌다. 한국산업단지공단(KICOX)이 주최한 이번 행사는 500개사가 400부스 규모를 꾸렸다. 이 자리에서는 산업단지 업체의 해외 판로 개척을 중심에 두고 ▲수출상담회 ▲글로벌 오픈 이노베이션 ▲산업단지 M.AX 혁신 서밋 ▲산업단지의 날 기념식 등을 함께 운영했다.
물류 로봇 한 대가 움직이는 순간 여러 기술이 동시에 작동한다. 통신망은 작업 명령과 센서 데이터를 전달한다. 카메라·인공지능(AI)은 사람·장애물·화물 등의 위치를 찾고, 모터(Motor)·감속기(Reducer)는 전달되는 힘을 바퀴·관절에 전달한다. 목적지에 도착한 뒤에는 또 다른 작업이 시작된다. 로봇 팔(Robot Arm)이 대상물의 크기·방향을 확인한다. 이후 팔 끝단에 달린 그리퍼(Gripper)가 대상물을 집고, 적재 알고리즘이 빈 공간을 계산한다. 운반·하역·적재가 연결돼 하나의 물류 공정이 완성되는 것이다. 이 같은 공급망 자동화의 미래 모습도 로봇 한 대에서 공정 전체로 확장된 모습이다. 로봇 업체는 자율주행·관제·제어를 한데 엮는 융합 과정을 거친다. 아울러 통신·부품·시스템통합(SI) 업체도 로봇이 멈추지 않고 작업을 이어갈 기반을 구축한다. 이러한 기법들이 지난 9일 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스에서 공개됐다. ‘제6회 국제 운송·공급망관리 산업전(SCM FAIR 2026)’이 그 격전지. 전시장에는 프라이빗 5G(Private 5G), 에지 AI(Edge AI), 자율주행로봇(AMR), 모바일 매니퓰레이터(Mobile Ma
측정실 안에서 제품의 합격과 불합격을 판정하는 데 주로 쓰이던 계측 기술의 역할이 바뀌고 있다. 측정 정밀도를 높이는 데 더해 작업자에 따른 편차를 줄이고, 반복 가능한 데이터를 빠르게 확보해 공정 의사결정에 활용하려는 움직임이다. 자동차 부품업체 아진산업도 자동화 3D 측정 시스템을 도입해 작업자 숙련도에 대한 의존도를 낮추고 국내외 생산거점으로 적용 범위를 넓히고 있다. 파로 크레아폼(FARO CREAFORM)은 10일 서울 양재 엘타워에서 ‘파로 크레아폼 이노베이션 포럼 2026(FARO CREAFORM Innovation Forum 2026)’을 열고 3D 측정 기술과 자동화 품질검사 사례를 소개했다. 행사에서는 제조 계측과 자동화 검사를 비롯해 대형 구조물 측정, 리얼리티 캡처(Reality Capture) 등 3D 데이터를 활용하는 기술과 산업 적용 사례가 다뤄졌다. 이날 오프닝 키노트에 나선 김건아 파로 크레아폼 아미텍코리아 지사장은 제조 현장에서 품질 부문의 역할이 바뀌고 있다고 진단했다. 과거에는 측정 결과를 토대로 합격·불합격을 판정하고 문제를 보고하는 역할이 중심이었다면, 최근에는 측정 데이터를 축적해 문제 원인을 찾고 공정과 의사결정에
무대 뒤에 늘어선 휴머노이드 네 대의 케이블이 하나씩 풀리기 시작했다. 첫 기체가 발을 떼고 중심을 잡는 동안 나머지 기체도 차례로 무대 중앙에 들어섰다. 작은 흔들림에도 객석의 시선이 발끝으로 쏠린 가운데, 국민체조로 시작한 시연은 음악에 맞춘 춤을 거쳐 팔과 다리를 크게 휘두르는 탈춤으로 끝났다. 한국기계연구원(KIMM 이하 기계연)이 개발 중인 인공지능(AI) 기반 한국형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’의 현주소다. 무대에 오른 기체는 완성형 제품이 아닌 버전 0.7이다. ▲ 카이로스 4종. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자) 기계연 측에 따르면 당초 시연 목록에는 자율주행, 심부름, 인식 기반 양팔 작업이 포함됐다. 그렇지만 현장 조건에 맞춰 기능을 조정하는 과정에서 해당 동작은 제외됐다. 박동일 한국기계연구원 AI로봇연구센터장은 이날 현장에 배치된 카이로스 네 대가 수행 가능한 동작을 나눠 시연 무대를 구성했다고 밝혔다. 겉모습이 비슷한 네 대는 같은 로봇이 아니다. 모터(Motor)·감속기(Reducer) 등 주요 부품의 사양을 달리 조합한 시험 기체로 소개됐다. 1호기에서 4호기로 갈수록 완성도가
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UPDATE: 2026년 10월 10일 01시 23분
