대한민국 대표 물류 전시회 중 하나로 자리잡고 있는 SCM FAIR 2025가 오는 10일부터 12일까지, 일산 킨텍스 제 1전시장에서 개최된다. 제조와 유통, 물류 전반에 걸친 공급망의 디지털 전환이 가속화되는 가운데 SCM FAIR는 스마트팩토리, 스마트물류, AI·데이터 기반 SCM 전략 등 다양한 분야를 아우르며 산업 전반의 연결성과 효율성을 높이는 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 올해 SCM FAIR 2025를 앞두고 첨단은 대학생 물류 동아리 Learners와 함께 이번 전시회에 참가하는 주인공들을 미리 만나보는 기획을 진행한 바 있다. 그리고, 그 시리즈의 마지막은 바로 이들, Learners가 주인공이다. 물류가 좋아서, 물류가 궁금해서 모인 대학생 동아리인 Learners의 이명규, 김유성, 권윤지 학생을 만나 물류를 바라보는 그들의 이야기를 직접 들어봤다. 희소성 있는 물류 동아리, 그래서 Learners는 특별하다 Q. Learners는 어떤 동아리인지 소개를 부탁드립니다. A. 이명규(이하 이) : Learners는 물류에 대해 관심을 가지고 있는 대학생들이 연합하여 구성된 동아리입니다. 물류를 주제로 한 동아리는 사실 쉽게 찾아보기 힘든
뷰런테크놀로지 천창환 CTO 인터뷰 자율주행차가 도로 위를 안전하게 달리기 위해서는 사람의 눈과 두뇌 역할을 해줄 기술이 필요하다. 그 눈 역할을 맡는 센서가 바로 라이다(LiDAR)다. 라이다는 레이저를 쏘아 주변 사물을 3D로 파악하는 센서로, 공간 정보와 도로 상황을 높은 정밀도로 감지한다. 이에 뷰런테크놀로지(이하 뷰런)는 라이다를 똑똑하게 쓰는 법을 설계하는 기업이다. 뷰런은 라이다를 기반으로 주행 환경을 정밀하게 읽어내는 인지 솔루션을 개발해 왔다. 이제는 단순 인지를 넘어 예측과 판단까지 아우르는 기술로 도약하며, 플랫폼을 통해 자율주행의 새로운 기준을 만들어가고 있다. 라이다 대중화 향한 걸음 시작되다 뷰런은 라이다 기반 인지 솔루션 기술을 핵심 동력으로 자율주행 시장에 도전장을 내민 기술기업이다. 뷰런은 다양한 센서 데이터를 융합해 객체에 대한 정보를 제공하는 기술을 무기로 업계의 주목을 받았다. 최근 AI 개발 플랫폼 ‘뷰엑스(VueX)’를 기반으로 라이다 대중화의 문을 열고 있다. 이에 뷰런은 기존 라이다 기술의 한계를 넘어서기 위한 솔루션 고도화에 집중하며, 미국과 일본, 유럽 등 글로벌 OEM 및Tier 1 고객사와 함께 실증과 공동
모티프테크놀로지스 임정환 대표 인터뷰 많은 AI 스타트업이 오픈소스 기반 모델을 적절히 조합하고 조정해 서비스를 구현한다. 빠르게 변화하는 기술 흐름에 대응하고, 현실적인 자원 제약 속에서 효과를 내기 위한 합리적인 선택이다. 하지만 최근에는 모델 구조 자체를 고민하고, 핵심 기술을 직접 설계하려는 새로운 시도가 주목받는다. 조립에서 설계로의 전환, 그 방향성을 실천하는 모티프테크놀로지스의 이야기다. 이들은 텍스트, 이미지, 비디오를 아우르는 멀티모달 모델을 자체 기술로 개발하고 오픈소스로 공개하며 빠르게 존재감을 넓히고 있다. ‘오픈소스 생태계에 기회 있다’ 모티프의 전략은? 생성형 AI 기술이 급속히 진화하는 가운데, 모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 AI 모델 자체 개발과 오픈소스 전략으로 업계의 주목을 받았다. 특히 텍스트를 넘어 이미지, 비디오까지 아우르는 멀티모달 모델 개발 역량과 자체 아키텍처 설계로 차별화한 기술 경쟁력을 확보했다는 점이 강점으로 부각된다. AI 분야에서 대기업 중심의 개발이 이뤄지는 흐름 속에서, 창업 6개월 만에 이 같은 성과를 기록한 모티프의 행보는 국내 AI 생태계에 신선한 자극을 줬다. 오픈소스 커뮤니티에 대한 전략적
한국산업단지공단 이상훈 이사장은 인터뷰에서 산업단지가 단순한 제조 공간을 넘어 국가 경쟁력의 심장부로 자리매김해야 한다고 강조했다. 그는 글로벌 공급망 재편과 디지털 전환이 가속화되는 시대에 산업단지의 역할은 더욱 중요해졌다고 진단하며, 특히 스마트 제조·친환경 에너지·신산업 클러스터 조성을 핵심 과제로 꼽았다. 또한 청년 일자리 창출과 지역 균형발전을 위해 산단이 혁신 플랫폼으로서 적극 변신해야 한다고 밝혔다. 이상훈 이사장은 “산업단지는 과거의 생산 거점을 넘어 미래 산업 생태계를 견인하는 거점으로 진화해야 한다”며, 공단이 추진 중인 디지털 인프라 구축, ESG 경영 확산, 스타트업 유치 전략 등을 구체적으로 설명했다. 그의 메시지는 산업단지가 더 이상 과거의 ‘공장 집적지’가 아닌, 미래 경제를 여는 ‘혁신 허브’로 자리 잡아야 한다는 방향성을 분명히 보여준다. 급변하는 산업 환경 속에서 공단이 추진하는 전략과 비전, 그리고 산업단지가 직면한 과제를 짚어보기 위해 이상훈 이사장을 만났다. 산업단지, AI 기반 생태계와 문화 융합의 장으로 진화 Q. 최근 정부의 산업단지 정책 가운데 주목할 만한 부분은 무엇이라고 보십니까? 또 한국산업단지공단(KICOX
글로벌 제조업의 판도가 아시아로 이동하는 지금, 벨기에 본사 픽잇은 한국을 아시아퍼시픽 헤드 오피스로 낙점했다. 이는 단순한 지역 거점 전략이 아니라, 세계 최고 수준의 제조업 기반과 엔지니어링 인재, 그리고 혁신 친화적 정책 환경을 바탕으로 한 ‘한국 제조업 DNA’에 대한 신뢰의 표현이다. 픽잇의 3D 비전 솔루션은 복잡한 코드 없이 직관적으로 자동화에 적용할 수 있다는 점에서, 스마트 팩토리 확산을 위한 ‘게임 체인저’로 자리매김하고 있다. Pickit NV Jean-Francois Remy CEO는 “한국은 기술과 산업이 만나는 곳으로 새로운 혁신을 가장 빠르게 경험하고 검증할 수 있는 시장”이라며, 한국을 중심으로 일본, 동남아, 호주까지 지식과 지원을 확산시키겠다는 비전을 밝혔다. 나아가 AI와 로보틱스 융합의 최전선에서 한국 엔지니어와 함께 새로운 응용 사례를 열어가며, 5년 내 아시아 제조 혁신을 주도하는 핵심 거점으로 성장하겠다는 포부를 드러냈다. Q: 벨기에 본사가 한국을 아시아 헤드 오피스로 지정한 배경은 무엇입니까? A: 한국은 세계 최고 수준의 제조업 기반과 우수한 엔지니어링 인재를 보유하고 있으며, 혁신을 장려하는 정책 환경까지 갖추
AI 빅뱅, ‘확고하게 뒤바뀐’ 데이터센터 패러다임 최근 생성형 인공지능(Generative AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 급속한 확산은 데이터센터(Data Center) 산업에 거대한 변화를 불러왔다. 이전의 데이터센터는 단순히 데이터를 저장하는 공간이었다. 이제는 고밀도 연산 환경을 안정적으로 지원하는 차세대 인프라로 그 위상과 영향력이 급격하게 전환됐다. 현시점의 데이터센터는 365일 24시간 운영되기 때문에 막대한 에너지를 소비한다. 특히 이 과정에서 진행되는 AI 작업은 기존 데이터 트래픽보다 훨씬 더 많은 리소스를 요구한다. 이러한 변화는 기존 데이터센터 구축 방식의 한계를 드러냈다. 막대한 시간·비용, 복잡한 공정 등은 급변하는 시장 요구에 신속하게 대응하기 어려운 현실적인 문제로 다가왔다. 이에 대한 해법으로 부상한 것이 바로 모듈형(Modular) 데이터센터 솔루션이다. 이는 데이터센터를 구성하는 주요 설비인 전력·냉각·IT 등 인프라를 표준화된 모듈 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤, 현장에서 빠르게 설치하는 방식이다. 조립형 블록처럼 필요한 기능을 미리 조립해두고 최소한의 작업으로 신속하게 설치하는 개념이다. 이 방식은 기존 대비 공사
인력 이슈 직면한 글로벌 외식업계, 미래형 주방 구축에 눈 돌리다 현재 글로벌 외식 산업은 심각한 인력난, 높은 인건비, 비효율적인 생산성이라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 특히 새로운 소비 트렌드를 이끄는 젊은 세대를 일컫는 이른바 ‘MZ세대’를 중심으로 육체 노동을 기피하는 현상이 전 세계적으로 두드러지게 나타나고 있다. 이는 지난 2020년 팬데믹 이후 더욱 가속화되는 추세다. 식당 주방은 뜨거운 열기와 습기, 반복적인 업무 등으로 인해 기피 직업군으로 분류된 지 오래다. 이 가운데 우리나라는 세계에서 유례없이 빠른 속도로 고령화 사회로 진입하며 주방 내 노동 가능 인구가 급격히 감소하고 있다. 미국 또한 막대한 인구에도 불구하고 외식업 인력난으로 몸살을 앓고 있다. 이 배경은 글로벌 외식업계에 새로운 필수 전략으로 ‘로봇 기반 주방 자동화’가 필요함을 시사한다. 실제로 우리나라 통계청 자료에 따르면, 지난 2023년 이전 국내 외식업계에서 주방 로봇 활용은 서빙 로봇에 국한되거나 아예 전무한 실정이었다. 이때 서빙 로봇은 약 1만여 대가 현장에서 활동했다고 추산된다. 반면 당시 주방용 협동 로봇(Collaborative Robot 이하 코봇)이 일부
‘격변’ 전자부품 시장...겹겹이 쌓인 ‘위기’와 ‘도전’ 최근 글로벌 전자부품 시장은 ‘초(超)불확실성’에 직면했다. 코로나19 팬데믹을 거치며 일시적으로 급증했던 PC, 가전제품, 차량용 반도체 수요가 팬데믹 종식 후 급격히 감소했다. 이는 공급망 전반에 걸쳐 ‘재고 폭탄’이라는 심각한 문제를 야기했다. 예상치 못한 수요 급증에 대비해 부품을 과도하게 확보했던 기업들이 경기 둔화와 맞물려 엄청난 재고 부담에 시달리고 있는 상황이다. 이러한 재고 문제와 더불어, 글로벌 공급망의 불안정성이 지속되면서 전자부품 유통업체들은 새로운 난관에 부딪혔다. 과거에는 특정 지역이나 소수의 공급처에 의존하는 경향이 컸지만, 지정학적 리스크와 물류비 상승 등 예측 불가능한 변수에 대응하기 위해 공급망을 다변화하는 것이 필수적인 생존 전략이 됐다. 특히 기술 패권 경쟁이 심화하면서 인공지능(AI), 반도체 등 첨단 기술 분야에서는 투자와 규제가 동시에 이뤄지는 양극화 현상이 뚜렷하다. 이때 AI 시대의 핵심 부품인 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭 메모리(HBM) 시장은 소수의 글로벌 대기업이 주도하고 있다. 업계는 막대한 자금력과 기술력이 없는 중소기업들은 진입조차 어려운
달파 유선빈 이사 인터뷰 2025년 AI 시장은 전 세계 식재료 시장처럼 방대하다. 매일 새로운 모델과 기술이 쏟아지지만, 이를 그대로 가져다 쓴다고 해서 곧바로 맛있는 요리가 완성되진 않는다. 손님의 취향과 상황에 맞춰 재료를 고르고, 적절한 비율과 조리법을 찾아내는 셰프가 필요하다. 달파는 바로 그 역할을 맡는다. 최신 AI 모델을 직접 만들기보다, 이미 검증된 모델을 최고의 재료처럼 선별해 고객사가 원하는 형태로 재조합한다. 이에 달파 유선빈 이사를 만나 고객사에 최적의 AI를 제안하는 전략에 대해 이야기 나눠봤다. 기술 간극 메우는 최적의 모듈화 전략 지난 2023년 설립된 달파는 이커머스 자동화로 출발했지만, 현재는 제조·유통·물류까지 사업을 확장하며 산업별 레시피를 쌓았다. 400건 이상의 서비스 배포 경험은 달파의 핵심 노하우다. 덕분에 반년 이상 걸리던 프로젝트를 몇 주 만에 완성하고 비용까지 줄인다. 속도·효율·맞춤화라는 강점을 앞세운 달파는 복잡한 AI 도입 과정을 누구나 즐길 수 있는 완성 요리를 만들어내는 셈이다. AI 시장이 폭발적으로 성장하는 가운데, 달파는 산업 전반에 솔루션을 공급하며 빠른 확장을 이어가고 있다. 핵심 경쟁력은 특
BHSN 김형준 CAIO 인터뷰 기업이 비즈니스를 확장하는 과정은 종종 복잡한 규제와 계약의 미로를 통과하는 여정과 닮았다. 방향을 잘못 잡으면 시간과 비용은 물론, 치명적인 리스크까지 감수해야 한다. BHSN은 이 길 위에서 ‘법률 GPS’ 역할을 도맡았다. 최신 AI를 기반으로 방대한 판례·법령·계약서를 실시간 분석해 단순한 길 안내를 넘어 잠재적 위험 요소와 최적의 우회로까지 제시한다. 이에 BHSN 김형준 CAIO를 만나 규제와 법률의 미로 속에서 목적지까지 가는 핵심 전략에 대해 이야기 나눠봤다. 기업 비즈니스를 향상하는 ‘앨리비’ 법률과 AI의 결합이 가속화하는 가운데, BHSN이 리걸테크 시장에서 두각을 나타내고 있다. 2020년 설립 이후 BHSN은 법률 문서 처리에 특화한 대규모 언어모델(LLM)과 자체 AI 기술을 기반으로, 기업·공공기관·로펌 등 다양한 법률 직군의 업무 효율화를 지원해 왔다. 특히 계약서 리뷰·작성, 판례·법령 검색, 법률 질의 응답 등 리걸 AI 솔루션을 통합 제공하며, 대기업 전사 도입 사례를 다수 확보했다. BHSN은 단순히 AI 모델을 개발하는 수준을 넘어, 법률 전문가와 AI 엔지니어가 긴밀히 협업해 산업별 요구
인핸스 이승현 대표 인터뷰 온라인 쇼핑 시장은 하루가 다르게 변한다. 상품 가격은 실시간으로 바뀌고, 프로모션은 몇 시간 만에 시작·종료되며, 경쟁사의 움직임에 따라 판매 전략이 시시각각 조정된다. 이런 환경에서 기업은 더 이상 데이터를 보고 의사결정을 내리는 속도로는 버틸 수 없다. 결정이 곧 실행으로 이어져야 시장에서 살아남는다. 인핸스는 바로 이 지점에서 등장했다. LAM(Large Action Model) 기술을 앞세워 결정과 실행 사이의 시간을 소거한 것이다. 이에 인핸스 이승현 대표를 만나 LAM 기반으로 AI 에이전트 시대를 열어갈 전략에 대해 이야기 나눠봤다. 수행에 최적화한 AI, 커머스를 주도하다 인핸스는 커머스 분야에 특화한 버티컬 AI 에이전트를 앞세워 성장세를 타고 있다. 데이터를 분석하는 AI를 넘어, 분석 결과를 즉시 실행으로 옮기는 액션 중심의 기술을 핵심 경쟁력으로 삼았다. 이를 가능하게 하는 핵심 엔진이 인핸스의 자체 기술 ‘ACT-1’이다. ACT-1은 거대언어모델(LLM)과 결합해 자연어 명령을 실제 소프트웨어 작업으로 변환·수행하는 LAM 기반 기술로, 가격 조정부터 재고 관리까지 전 과정을 자동화한다. 이에 인핸스는 삼
25년 전, 머신비전 분야에 첫 발을 내딛은 에프에이플러스는 지금도 변함없이 같은 길을 걷고 있다. 미국 코그넥스의 국내 파트너로서 국내에서 가장 오랜 전통과 가장 큰 전문 인력을 보유한 에프에어플러스는 AI 딥러닝 기반의 비전 시스템으로 반도체·배터리·물류 등 제조 현장의 정밀도와 생산성을 혁신하고 있다. 이에 더해 최근에는 미국 시장 진출을 앞두고 글로벌 네트워크 전략에도 속도를 내고 있다. 머신비전이라는 길을 개척해 온 에프에이플러스가 걸어온 여정과 앞으로의 방향성을 양해영 에프에이플러스 대표를 통해 들어봤다. 순수 머신비전 외길 25년, 고객 신뢰로 성장 이어가다 Q. 에프에이플러스는 어떤 기업입니까? A. 2000년 설립된 저희 에프에이플러스는 미국 코그넥스사의 공식 파트너로 25년간 머신비전 시스템과 바코드 리더기, 딥러닝, 3D 제품에 대한 어플리케이션 솔루션을 개발·공급해왔습니다. 대전 본사와 창원, 경기 지사를 포함해 53명의 전문 조직을 갖추고 있으며 고객 맞춤 기술 지원과 서비스에 집중해온 결과 첫 거래 고객과 지금까지도 인연을 이어가고 있을 만큼 고객사들의 신뢰도도 높습니다. 무엇보다 기계나 전기 분야가 아닌 ‘순수 머신비전 시스템’에만
망고부스트 김장우 대표 인터뷰 거대한 도시가 제대로 돌아가기 위해선 도로망과 신호체계가 막힘없이 작동해야 한다. AI 인프라도 마찬가지다. GPU, 스토리지, 네트워크가 제 역할을 하려면 서로 간의 데이터 흐름이 매끄럽게 이어져야 한다. 그러나 지금까지의 구조에서는 모든 교통 신호를 CPU 한 대가 관리하다 보니, 차량이 몰리는 순간 도로가 정체되고 처리 속도가 급격히 떨어졌다. 이 병목을 해소하기 위해 망고부스트는 독보적인 DPU(Data Processing Unit) 기술력을 앞세워 시장을 돌파하고 있다. AI 서버 효율 극대화, 그 중심에 선 DPU 프레세덴스 리서치에 따르면, 글로벌 AI 반도체 시장은 2023년 약 450억 달러 규모에서 2028년 1500억 달러로 성장할 전망이다. 대규모 언어모델(LLM) 학습, 실시간 데이터 분석 등 고속·대용량 처리 환경이 확산됨에 따라, DPU는 필수 인프라로 부상 중이다. DPU는 본래 있던 네트워크 카드가 속도와 기능 면에서 진화한 형태로, 데이터 경로를 지능적으로 제어해 GPU의 잠재력을 100% 발휘하도록 돕는다. 이 흐름 속에서 망고부스트는 FPGA와 자체 반도체 설계를 결합해 고객 맞춤형 DPU를
이제 소프트웨어가 물류를 지배하는 시대가 왔다. 컨베이어, 소터, 무인지게차로 대변되던 하드웨어 중심의 자동화 시대를 넘어 이제 모든 것을 소프트웨어가 통제하고 이를 통해 재정의되는 새로운 시대가 열린 것이다. 물류의 디지털화를 넘어 소프트웨어로 정의되는 물류의 시대를 맞이하는 현재, 국내 시장에서 이에 대한 해답을 선보이며 주목받고 있는 곳이 있다. 국내에서 SDW(Software defined warehouse, 소프트웨어 정의 창고)라는 신개념을 접목해 신개념 WES(Warehouse Execution System)를 제공하는 니어솔루션이 그 주인공이다. 이번 SCM FAIR 2025에서도 만나볼 수 있는 니어솔루션의 최용덕 사업본부장을 직접 만나 새롭게 정의되고 있는 물류는 과거와 어떻게 다른지, 또 니어솔루션은 그 길을 어떻게 만들어가고 있는지 이야기를 들어봤다. WES는 단순한 연결이 아닌 ‘실행 중심의 두뇌’ Q. 최근 ‘소프트웨어 정의 창고(이하, ‘SDW’)’라는 개념을 강조하고 계십니다. 기존 물류 자동화와 어떤 점이 다르다고 보시나요? 기존 물류 자동화는 설비 중심이었습니다. 컨베이어, 소터, 무인지게차 등 장비를 중심으로 창고를 설계하고
에너자이 정현우 CSO 인터뷰 빅테크 중심으로 AI 기술이 폭발적으로 진화하는 지금, 소프트웨어 최적화와 하드웨어 제약을 모두 고려한 AI 추론이 기술 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있다. 에너자이는 AI 추론 성능을 극대화하는 자체 엔진 ‘옵티미엄(Optimium)’으로 AI 기술의 실용성과 확장 가능성을 동시에 확보하며 주목받고 있다. 학습보다 추론이 중심이 되는 시대, 에너자이의 기술은 주요 반도체 팹리스·IP 기업과의 협업을 기반으로 빠르게 확장 중이다. 손 안에 AI, 최적화와 양자화 주목하다 AI 기술은 온디바이스 환경에서 성능을 구현하는 추론 영역을 주목한다. AI 추론은 학습 모델을 기반으로 데이터를 처리해 결과를 도출하는 과정이며, 추론의 속도와 효율은 제품 사용성과 직결된다. 특히 엣지 환경이나 온디바이스 구조에서는 고사양 GPU 없이 AI 기능을 구동해야 하기에 경량화와 최적화 기술이 필수적이다. 에너자이는 바로 이 지점에 주목해 옵티미엄을 중심으로 하드웨어와 소프트웨어의 결합 최적화 전략을 내세웠다. 에너자이 정현우 CSO는 “AI 기술은 이제 연구실 밖으로 나왔다. 진짜 승부는 ‘현실 환경에서 얼마나 빠르고 가볍게 AI를 실행하는가’에 달렸
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UPDATE: 2025년 09월 09일 13시 17분
