로봇 분야에서는 인공지능(AI)이 아무리 똑똑한 판단을 내려도, 결국 실제 환경 내 마지막 접점은 모터(Motor)·감속기(Reducer)·제어기(Controller)로 구성된 ‘관절(Axis)’이다. ▲로봇 팔을 들어 올리는 힘 ▲손목의 미세한 감각 ▲사람과 부딪혔을 때의 안전한 반응성 등 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 물리적 역량은 이 구동 장치에서 결정된다. 특히 산업 현장에 투입될 휴머노이드는 부위별로 요구되는 관절의 조건이 각기 다르다. 정밀반복, 외부 충격을 흡수하는 역구동성, 하중을 버티는 고토크 등이 한 몸에 융합돼야 하기 때문이다. 삼현이 선보인 휴머노이드 전용 구동부(Actuator) 브랜드 ‘액슬론(AXLON)’은 이 가혹한 조건을 만족시키기 위해 탄생한 맞춤형 라인업이다. 삼현은 이달 8일 구동 제어 및 액추에이터 기술 업체로의 체질 전환을 공표했다. 휴머노이드 로봇이 산업용 장비로 진화하려면 관절 아키텍처의 다변화가 필수적이라는 메시지를 전했다. 박기원 삼현 대표이사는 “정해진 위치를 오차 없이 반복 가공하는 작업, 외부 충격을 흡수하며 복귀하는 가동력, 돌발 저항 속에서도 토크를 유지하는 조건, 하체처럼 직선 방향의
우리는 생각보다 훨씬 더 많은 조명에 둘러싸여 살아가고 있다. 알게 모르게 우리 주변을 가득 채우고 있는 신기한 조명 기술들. 2026 국제광융합엑스포 현장에서 다양한 조명 기술들을 만났다. 2026 국제광융합엑스포가 7월 8일부터 10일까지 경기 고양시 킨텍스 제1전시장에서 열렸다. 2026 국제광융합엑스포는 광융합 기술 전문 전시회로, 올해는 LED·OLED 소부장, 스마트조명, ICT 융합, 디스플레이·사이니지 등 다양한 제품과 솔루션이 전시됐다. 전시장에는 조명의 밝기나 효율뿐 아니라, 조명이 놓이는 공간과 생활 방식에 초점을 맞춘 다양한 아이디어들을 만날 수 있었다. 자동차가 탑승자의 표정을 읽고 알아서 조명을 바꾼다 자동차 내장부품 기업 카이엠 부스에서는 ‘자율주행차 감성인지 기반 융합조명 기술’이 소개됐다. 해당 기술은 자동차 실내에 설치된 카메라와 센서가 운전자나 탑승자의 표정, 행동을 인식하고, 이에 따라 실내 조명을 바꾸는 방식이다. 카이엠 관계자는 해당 기술에 대해 “운전자나 탑승자의 표정을 보고 오늘 기분이 좋은지 나쁜지를 판단해 무드조명을 자동으로 바꿔주는 개념”이라고 소개했다. 가령 탑승자가 책을 펼치면 독서등이 켜지고, 급브레이크
국제광융합엑스포 2026(Int’l Light Convergence EXPO 2026)이 이달 8일부터 사흘간 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스에서 열렸다. 전시는 발광다이오드(LED)·유기발광다이오드(OLED) 등 소재·부품·장비, 조명, 정보통신기술(ICT) 융합 솔루션, 디스플레이, 디지털 사이니지(Digital Signage), 스마트 조명 플랫폼, 고효율 광융합 제품 등을 모은 국내 광융합 산업 전이다. 올해 전시장에는 조명 완제품뿐만 아니라 LED 모듈, 광학 소자, 전원·제어 부품, 공공조달형 조명, 산업용 디스플레이 등 관련 차세대 제품도 배치됐다. 빛을 만드는 부품부터 빛을 제어하는 광학계, 실제 현장에 설치되는 조명 인프라까지 잇는 전시 콘셉트를 채택한 것. 광융합 산업의 트렌드도 기존 외형 조명에서 내부 기술로 이동한 모양새를 나타냈다. 광원 효율, 디밍 제어, 웨이퍼 기반 렌즈, 방열 설계 등 새로운 기준이 현장 곳곳에 강조됐다. 이제 빛은 공간을 밝히는 요소에서, 산업 부품과 현장 인프라로 확장되고 있다. 전시 현장에서 만난 생태계도 이 흐름을 서로 다른 영역에서 보여줬다. 조명용 LED 모듈과 생체 리듬 최적화에 집중한 조명
모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 산업 현장에 속속 적용될수록 인공지능(AI)의 판단은 시스템과 더 가까운 곳에서 이뤄져야 한다. 공장 설비, 작업자, 로봇, 차량 등이 동시에 움직이는 산업 환경에서는 데이터를 멀리 보내 분석한 뒤, 다시 받아오는 방식만으로는 대응 속도와 안정성을 담보하기 어렵기 때문이다. 카메라·센서가 현장을 인식하고, AI가 즉시 판단한 다음, 장비·시스템이 그 결과를 실행하는 구조. 그 인프라가 필요한 시점이다. 이 지점에서 비전 AI(Vision AI)와 에지 AI(Edge AI) 기반 컴퓨팅 기술의 결합이 부상한다. 비전 AI가 현장의 사물·사람·움직임 등 상황을 인식한다면, 에지 AI 컴퓨팅은 그 판단을 데이터 발생 지점 가까이에서 처리하는 기반이다. 피지컬 AI가 실제 산업 설비와 로봇 운용으로 확산되기 위해 필요한 조건이다. 블레이즈·스피어에이엑스 두 회사의 협력은 이 접점을 겨냥한다. 글로벌 에지 컴퓨팅 플랫폼 업체 블레이즈(Blaize)는 데이터가 생성되는 현장 가까이에서 AI 연산을 처리하는 기술을 갖췄다. 기 같은 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기법과 에
제조 현장은 이미 많은 것을 자동으로 움직인다. 컨베이어는 정해진 속도로 가동하고, 로봇 팔(Robot Arm)은 입력된 궤적을 반복한다. 제조 최후방을 담당하는 검사 장비는 설정된 기준에 따라 양품·불량을 자동으로 찾아낸다. 그러나 이것만으로는 차세대 제조 인프라 ‘자율제조(Autonomous Manufacturing)’가 완성됐다고 볼 수 없다. 자동화(Automation)는 정해진 명령을 수행하는 단계고, 자율화(Autonomous)는 현장에서 발생하는 변수를 감지하고 다음 행동을 판단하는 것이기 때문이다. 이 차이는 예외 상황에서 드러난다. 대상물이 정해진 위치에서 벗어나거나, 결함 데이터가 부족한 상황. 그리고 각종 시스템이 서로 다른 언어로 움직이면 공정은 다시 작업자의 판단에 기대게 된다. 자율제조가 운영 프로세스의 문제로 넘어가는 이유다. 결국 로봇과 자동화 장비를 들여놓는 것만으로 공장이 스스로 움직이지는 않는다는 점이 핵심 문제의식이다. 피지컬 AI(Physical AI) 운영 플랫폼 업체 이에이트의 류제형 최고기술책임자(CTO)는 이를 관통하는 메시지를 전했다. 그는 “자동화와 자율화는 완전히 다른 형태다. 자동화는 시키는 일을 잘하는 것
‘2026 부산로봇기술산업전시회(Korea AI Robot Technology Exhibition in Busan 2026, 부산로봇엑스포)’가 지난 1일부터 사흘간 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코 제2전시장에서 개막했다. 올해 행사는 ‘2026 오토매뉴팩(AUTOMANUFAC 2026)’, ‘2026 빅테크쇼(BIG TECH SHOW 2026)’와 함께 열려, 로보틱스·자동화·모빌리티 등 다양한 산업 기술을 한 공간에 배치했다. 엑스포 현장에서 인상적인 부분은 로봇의 다양한 형태(Form-factor)다. 인간을 모사흔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 네 발로 걷는 사족 보행 로봇, 작업자 팔과 함께 움직이는 로봇 팔(Robot Arm), 물건을 나르는 자율주행로봇(AMR), 하늘을 이동하는 이송 무인항공기(드론) 등이다. 로봇이 하나의 장비군으로 소개되는 것보다, 작업 환경에 맞는 몸체를 찾아가는 흐름이다. 특히 현장 적용성에 초점을 맞춘 부분이 참관객의 이목을 끌었다. 휴머노이드가 상용화되기 전 로봇 팔 단위에서 동작과 데이터를 검증하는 과정, 여러 대의 AMR을 관제하고 작업을 할당하는 시스템, 드론 배송 실증(Pilot)을 통해 외부
AI 산업을 지역 성장 동력으로 안착시키기 위해서는 데이터센터와 전력 인프라뿐 아니라 인재가 머물 수 있는 정주 여건, 지역 산업에 맞는 AI 전환 역량, 기업이 스스로 선택할 수 있는 투자 환경 등이 다각도로 함께 설계돼야 한다는 전문가들의 제언이 나왔다. 대한상공회의소와 국무조정실, 포항공과대학교는 2일 서울 중구 대한상의회관 의원회의실에서 ‘지역균형발전 X AI 성장을 위한 해법 토론회’를 열고 AI 산업 성장과 국토 균형발전을 연계할 실행 방안을 논의했다. 행사에 참석한 권혜린 국무조정실 국토공간 대전환 정책 실무추진단장은 “대규모 지방 성장 프로젝트가 현장에서 실제 투자와 산업 성장으로 구현되려면 재정·세제 지원, 규제 완화, 신속한 인허가가 필요하다”며 “정부와 지자체, 기업, 전문가가 에너지를 모아야 한다”고 언급했다. 첫 발제자로 나선 이정희 중앙대 경제학부 교수는 지역 불균형 해소를 위한 실행 모델로 AI시티와 메가특구를 제시했다. 이 교수는 “AI 인재의 ‘남방한계선’이 양재냐는 말이 나올 정도로 기업 현장에서는 인재 확보 문제가 심각하다”며 “큰 프로젝트를 추진할 때 정주 여건은 뒤따라오는 것이 아니라 먼저 갖춰져야 한다”고 주장했다. 그
줌코리아, 미디어 간담회서 '줌메이트''AI 프로덕티비티 스위트' 공개 회의·통화 대화를 업무 결과물로 자동 전환하는 에이전틱 AI 플랫폼 제시 줌메이트, 북미 우선 출시...APAC 포함 추가 지역은 연내 순차 확대 기업 생산성 소프트웨어 시장의 중심이 콘텐츠 생성에서 업무 실행으로 옮겨가고 있다. 화상회의와 협업 툴을 통해 방대한 대화 데이터가 쌓이고 있지만 정작 그 논의가 실제 업무 결과물로 이어지기까지는 여러 도구를 오가며 맥락을 재구성해야 하는 비효율이 남아 있었다. 이런 흐름 속에서 줌 커뮤니케이션스(Zoom Communications, 이하 줌)가 대화를 실제 업무 성과로 연결하는 신규 AI 제품군을 국내에 선보였다. 줌코리아는 지난 30일 미디어 간담회를 열고 에이전틱 AI 업무 플랫폼 '줌메이트(ZoomMate)'와 'AI 프로덕티비티 스위트(AI Productivity Suite)'를 공개했다. 이날 간담회에는 김채곤 줌코리아 지사장과 오인호 줌 아시아태평양 솔루션 엔지니어링 총괄이 참석해 두 제품의 방향성과 활용 사례를 소개했다. 두 제품은 지난 3월 발표된 줌의 '시스템 오브 액션(System of Action)' 비전을 구체화한 결과물
국내 주요 제조기업들이 지속가능경영보고서를 잇따라 발간하며 비재무 정보를 공개하고 있는 가운데, 정부의 지속가능성 공시 로드맵 최종안 발표는 다시 한번 미뤄졌다. 기업들은 자율 보고서를 통해 지속가능경영 정보를 시장에 제시하고 있지만, 향후 적용될 공시 대상과 방식, 법정공시 전환 여부, 스코프3 유예 범위 등 핵심 쟁점은 아직 확정되지 않은 상태다. 금융위원회는 당초 6월 30일 지속가능성 공시 로드맵 최종안을 발표할 예정이었지만, 당정협의 일정 취소로 발표를 보류했다. 국회 상임위원회 구성 지연 등이 영향을 미치면서 최종안 공개 시점도 다시 늦춰질 전망이다. 올해 들어 로드맵 공개 시점은 1분기, 4월 이후, 6월 말로 미뤄진 데 이어 한 차례 더 연기됐다. 로드맵 초안은 2028년부터 연결자산 총액 30조 원 이상 코스피 상장기업을 대상으로 지속가능성 공시를 시작하고, 2029년부터 10조 원 이상 기업으로 대상을 확대하는 방안을 담았다. 공시 채널은 우선 거래소 공시로 운영한 뒤 제도 안착 이후 법정공시 전환을 검토하는 구조였다. 스코프3 공시는 산정·추정 인프라 구축 기간을 고려해 2031년부터 시작하는 방안이 제시됐다. 그러나 최근 거론되는 최종안
‘제12차 전력수급기본계획 수립 현황 점검과 향후 과제’ 토론회 개최 AI·반도체 시대 전력수요 전망과 산업계 대응 과제 논의 "AI 데이터센터·반도체 투자 확대로 2040년 전력수요 재검토 불가피" 전기요금·클린 펌 파워·수소 전환이 제조업 전력 인프라 핵심 변수로 부상 AI 데이터센터와 반도체 클러스터가 차세대 산업 성장축으로 떠오르면서 전력수급기본계획이 제조업 경쟁력의 핵심 변수로 부상했다. 공장과 데이터센터를 짓는 문제는 더 이상 부지와 투자금만의 문제가 아니다. 필요한 시점에 충분한 전력을 안정적으로 공급받을 수 있는지가 산업 투자 성패를 좌우하는 조건이 되고 있다. 국회기후변화포럼은 6월 30일 국회의원회관 제3세미나실에서 ‘제12차 전력수급기본계획 수립 현황 점검과 향후 과제’를 주제로 토론회를 열고, 2040년까지의 전력 수요 전망과 향후 전원 구성 방향을 논의했다. 전력수급기본계획은 향후 15년 동안 전력 수요와 발전설비, 전력시장 방향 등을 담는 국가 전력정책의 기본 계획이다. 이날 토론회는 전날 정부가 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터를 묶은 ‘3대 메가프로젝트’를 발표한 직후 열렸다. 참석자들은 첨단산업 투자 확대가 12차 전기본의
‘빅테크쇼(BIG TECH SHOW)’는 로봇 기반 물류 및 제조 자동화 생태계를 함축한 산업 전시회다. 올해 전시는 이달 1일 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코 제2전시장에서 ‘부산오토매뉴팩(AUTOMANUFAC BUSAN)’, ‘부산로봇엑스포(ROBOT EXPO BUSAN)’와 동시에 열렸다. 전시장에는 검사 자동화, 생산·설계 데이터 관리, 스마트 팩토리(Smart Factory) 운영, 전력 변환 부품, 현장 적용형 자동화 솔루션 등이 함께 놓였다. 이번 특집은 빅테크쇼 내 제조 현장의 도입 기술을 살펴본다. 실제 기술 적용 과제가 핵심이다. ▲공정 데이터 수집 ▲검사 모델 생성 ▲설계 변경 관리 ▲생산 시스템, 전력 부품 간 연결 등의 방식을 다룬다. 빅테크쇼 현장은 제조 업체가 자동화 기술을 도입할 때 확인해야 할 기술 조건을 보여주는 자리다. 먼저 품질 검사의 도입 문턱을 낮추는 흐름이 눈에 띈다. 검사 자동화는 카메라를 설치하는 단계부터 시작한다. 이어 현장 데이터에 맞는 인공지능(AI) 모델을 만들고, 정상·불량을 구분할 기준을 학습시키며, 이 모델을 실제 장비에서 안정적으로 돌리는 과정까지 이어져야 한다. < 뉴로클 > 육안으로
중국이 2030년까지 전체 전력 생산의 절반을 비화석 에너지로 충당하겠다는 목표를 제시한 가운데 전문가들의 평가는 엇갈리고 있다. ESG 전문 매체 ESG 투데이(ESG Today)와 로이터(Reuters) 등에 따르면 중국 국가발전개혁위원회와 국가에너지국은 새로운 에너지 부문 5개년 계획을 통해 2030년까지 비화석 에너지가 총 발전량의 50%를 차지하도록 하겠다고 밝혔다. 이는 2025년 목표치인 42.3%에서 높아진 수치다. 이번 계획에는 2030년까지 석탄과 석유 소비가 정점에 도달하도록 한다는 내용도 포함됐다. 중국은 비화석 에너지 비중을 높이는 동시에 에너지 안보를 위해 석탄, 석유, 가스 등 기존 에너지원도 일정 수준 유지한다는 방침이다. S&P글로벌(S&P Global)에 따르면 중국은 2030년까지 총에너지 소비에서 비화석 에너지 비중을 25%로 높이고, 풍력과 태양광이 전체 발전 설비 용량의 50% 이상을 차지하도록 할 계획이다. 풍력과 태양광 중심의 ‘신에너지’ 발전량은 전체 발전량의 30%에 이르는 것을 목표로 한다. 에너지 저장장치 확대도 주요 목표로 제시됐다. 에너데이터(Enerdata)에 따르면 중국은 2030년까지
중국 인공지능(AI) 모델이 비용 효율성을 앞세워 미국 주요 모델과의 기술 격차를 빠르게 좁히고 있다. 미국이 대중국 AI 규제를 강화하며 첨단 반도체와 모델 접근을 제한해 왔지만, 중국 개발사들은 오픈웨이트 모델과 저비용 운영 구조를 앞세워 글로벌 시장에서 존재감을 키우고 있다. AI 기술 경쟁이 성능 중심에서 비용, 접근성, 배포 방식까지 포함하는 경쟁으로 확장되는 모습이다. 미국 경제 매체 CNBC에 따르면 최근 업계에서는 중국 AI 모델 GLM-5.2가 미국 주요 AI 연구소의 공개 모델과 대등하거나 일부 영역에서 더 나은 성능을 보인다는 평가가 나오고 있다. 벤처투자가 마크 앤드리슨(Marc Andreessen)은 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “GLM-5.2는 미국 대형 연구소의 공개 AI 모델과 대등하거나 종종 이를 능가하는 최초의 중국 AI 모델”이라고 평가했다. 제프리스(Jefferies) 전략가 크리스토퍼 우드(Christopher Wood)도 업계 소식통을 인용해 GLM-5.2가 기업 시장에서 앤트로픽(Anthropic)과 거의 동등한 성능을 보이면서도 토큰당 비용은 4분의 1 수준에 그친다고 분석했다. 조지타운 보안 및 신흥기술센터(Cen
협업 데이터 AI와 연결…'사람·에이전트 협업' 일터 선언 리패턴 AI·4대 에이전트 공개...클로드 코드로 사흘 만에 대시보드 구축 정보를 만들어내던 생성형 AI가 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 빠르게 옮겨가고 있다. 이 흐름 속에서 협업 솔루션 기업 마드라스체크가 지난 25일 페어몬트 앰배서더 서울에서 거대 조직이 일하는 방식을 어떻게 다시 짤 것인가를 정면으로 다룬 'AX Festa 2026'을 개최했다. 이번 행사는 약 1000명이 참관객으로 모이면서 중견·대기업과 금융·공공 조직을 향해 "거대 조직, AI로 어떻게 재설계하는가"를 주제로 진행됐다. 마드라스체크는 행사에서 협업 플랫폼 플로우(flow)를 'AI Work Agent' 플랫폼으로 전환한다고 공식 선언했다. 지난 10년간 협업툴이 기업의 업무 디지털화를 이끌었지만 이제는 데이터를 저장하는 수준을 넘어 AI가 사람과 함께 실행하는 단계로 나아가야 한다는 진단이다. 업체 측은 SaaS 시장은 빠르게 커졌으나 사무직의 일하는 속도는 그대로였다고 보고 그 원인을 데이터와 가치의 단절, 목표와 실행의 단절, 사람 중심 업무 방식의 한계라는 세 가지 단절로 규정했다. 기조 발표에 나선 이학
피지컬 AI와 로봇 시뮬레이션 기술이 빠르게 발전하는 가운데, 로봇이 가상 환경에서 학습한 결과를 실제 산업 현장에서도 동일하게 구현하려면 무엇이 필요할까? 최근 업계에서는 단순한 3D 그래픽을 넘어 물리적 특성과 구조 정보를 포함한 '시뮬레이션 준비형 데이터(SimReady Data)’가 핵심 인프라로 주목받고 있다. 로봇이 현실 세계를 정확하게 이해하고 동작하기 위해서는 정교한 가상 환경과 고품질 학습 데이터가 필수적이기 때문이다. 그렇다면 기존 생성형 AI 기반 3D 모델링 기술만으로 충분할까? 엔닷라이트 김선태 CTO는 “기존 메시(Mesh) 기반 생성형 AI는 형상 생성에는 강점이 있지만, 부품 간 구조와 관절, 가동축 등 엔지니어링 정보를 표현하는 데 한계가 있다”며 “로봇과 제조 산업에서는 실제 설계 데이터 수준의 정밀성과 활용성이 중요하다”고 설명했다. 이어 “3D CAD AI 기술은 텍스트와 이미지만으로도 설계 도면 수준의 모델을 생성하고 편집할 수 있으며, 다양한 표준 포맷 변환과 시뮬레이션 연계를 통해 로봇 학습에 필요한 가상 자산을 보다 효율적으로 구축할 수 있다”고 강조했다. 물리 법칙이 지배하는 현실과 수학적 계산을 기반으로 한 디지
오스템임플란트, ‘패컬티 세미나’ 100회 개최…치과 임상교육 확대 행보 주목
[헬로스톡] 9/14 주목할 종목 : GS리테일·삼성에스디에스·오리온·아모레퍼시픽
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