공급망을 중심으로 기업의 온실가스 감축 요구가 커지고 있지만 실제 현장에서는 어디서부터 준비해야 할지 몰라 어려움을 겪는 기업이 적지 않다. 정제훈 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA, 이데아) 탄소감축인증 및 투자본부장은 이런 기업과 지자체를 위한 ‘전환준비시장’을 구상하고 있다. 최근에는 명지대학교 미래융합대학 AI스마트빌딩경영학과 겸임교수로 합류해 교육 현장으로도 역할을 확장했다. 정제훈 본부장 겸 교수를 만나 전환준비시장과 탄소중립 시대의 인재상에 대한 이야기를 나누었다. Q. 기업과 협회, 대학 등 여러 영역에서 활동하고 있다. 각각 어떤 역할을 맡고 있나. A. 현재 디지털ESG얼라이언스에서는 탄소감축인증 및 투자본부를 맡아 기업의 탄소감축 활동이 선언에 그치지 않고 실제 인증과 사업화, 투자 연계로 이어질 수 있도록 지원하고 있다. 명지대학교 AI스마트빌딩경영학과 겸임교수로서는 미래 인재들에게 ESG, 탄소중립, 디지털 전환의 흐름을 교육하며 이론과 현장을 연결하는 역할을 맡고 있다. 기업 분야에서는 온실가스 감축기술을 보유한 기업들의 엑셀러레이팅을 맡아 기술력 있는 기업들이 시장에서 실제 성과를 낼 수 있도록 사업 전략과 협력 구조, 실행 방향
기사 1편을 보시고 오면 좋습니다. [헬로AX] 자동화는 이미 '끝났다'...아이브이웍스가 '자율공정'을 말하는 이유 제조 현장에 AI를 적용하려면 AI가 무엇을 정상으로 보고 어떤 상황을 이상으로 판단해야 하는지 학습할 데이터가 필요하다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스가 2019년 생산 현장에 AI를 도입할 당시 택한 방법도 데이터에서 출발하는 것이었다. 외부의 범용 AI 솔루션을 생산라인에 적용하는 대신, 질화갈륨(GaN) 에피웨이퍼 생산 과정에서 나오는 데이터를 직접 모으고 이를 분석하는 AI 모델과 자동화 시스템도 자체 개발했다. 현재 아이브이웍스가 보유한 생산 시계열 데이터는 3억 3000만 건 이상, 반도체 결정이 성장하는 상태를 실시간으로 보여주는 RHEED(반사 고에너지 전자회절) 데이터는 30TB를 넘는다. 회사는 이를 기반으로 AI 에피택시 플랫폼 ‘DOMM’을 고도화하고 실제 양산라인의 분석과 자동화에 활용하고 있다. 실제 양산라인에 적용하는 과정에서는 시행착오도 있었다. 연구 단계에서 성능이 좋았던 AI도 실제 생산라인에 들어가자 정상적인 상황을 이상으로 판단하는 오탐이나 예상하지 못한 예외 상황에 부딪혔다. 같은 종류의 생산
생산설비가 사람이 미리 정해둔 순서대로 움직이는 것과, 생산 중 발생하는 상황을 파악해 다음에 무엇을 해야 할지 시스템이 스스로 판단하는 것은 완전히 다르다. 전자가 ‘자동화’라면, 후자는 ‘자율공정’이다. 화합물 반도체 소재 전문기업 아이브이웍스(IVWorks)의 생산라인에서는 이미 웨이퍼를 로딩(장비 내부에 투입)한 뒤 성장공정(기판 위에 질화갈륨 결정층을 형성하는 과정)을 수행하고, 이후 언로딩(공정이 끝난 웨이퍼를 장비 밖으로 꺼내는 작업)하는 등의 주요 공정이 대부분 자동화돼 있다. 회사의 설명에 따르면 생산 조건과 입력값을 엔지니어가 직접 승인하는 비율도 현재 3% 미만이다. 하지만 예상하지 못한 문제가 발생하면 얘기가 달라진다. AI가 이상을 발견하더라도 어떤 조치를 취할지는 여전히 사람이 판단해야 하는 경우가 있고, 일부 주변 설비는 작업자가 직접 조작해야 한다. 사람이 현장에 올 때까지 생산이 멈출 수도 있다는 의미다. 아이브이웍스가 이 간극을 AI 에이전트와 추가 설비 자동화로 줄이는 작업에 나섰다. 회사는 최근 중소벤처기업부의 ‘제조AI특화 스마트공장 구축지원사업’ 도입 기업으로 선정됐다. 향후 9개월간 국비를 포함해 약 29억원을 투입해
건설 현장, 물류 창고, 개발자로 가득한 회의실—아직도 많은 산업 현장에서 여성은 소수입니다. 하지만 그 안에서 묵묵히, 때로는 거침없이 자기 자리를 만들어가는 사람들이 있습니다. '그녀에게 듣다'는 남성이 다수인 업계에서 활약하고 있는 여성들을 매달 한 명씩 만나, 그들의 솔직한 이야기를 듣는 인터뷰 시리즈입니다. 거창한 성공담이 아니라, 현장에서 부딪히고 배우며 성장해온 진짜 이야기를 전합니다. 이번 주인공은 팝업스토어와 상업용 부동산 임대 컨설팅 전문 기업 스위트스팟에서 마케팅과 브랜드를 총괄하는 김은미 CMO입니다. 팝업스토어라는 단어가 낯설던 시절, 그녀는 이미 그 안에 있었다. 스위트스팟에서 보낸 10년은 단순한 근속이 아니라, 하나의 산업이 태동하고 성장하는 과정을 온몸으로 함께한 시간이었다. 그녀는 누군가 시키는 일보다 스스로 문제를 발견하고 해결하는 것에서 보람을 찾는다고 했다. 트렌드의 속도만큼 빠르게 자신을 갱신해온 마케터, 스위트스팟 김은미 CMO를 만났다. 스위트스팟은 팝업스토어 기획·운영과 상업용 부동산 임대 컨설팅을 전문으로 하는 회사다. 지금은 누구나 아는 이름이지만, 10년 전만 해도 '팝업스토어'라는 개념 자체가 생소했다. 김
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. "각 공정마다 다른 업체를 찾는 불편 해결"…MaaS 기반 토탈 솔루션의 출발점 Q. 자이브솔루션즈는 MaaS(Manufacturing as a Service) 기반으로 마이크로/나노 3D 리소그라피부터 금속 Binder Jetting 양산, 금속 후공정, CT 비파괴검사까지 아우르는 적층제조 토탈 솔루션을 제공하고 있습니다. 이처럼 폭넓은 공정 포트폴리오를 갖추게 된 배경과 사업 간 연계 전략을 말씀해 주십시오. A. 자이브솔루션즈가 사업 영역을 지속적으로 확장해 온 배경에는 적층제조가 단순히 장비를 도입하거나 출력물을 제작하는 것만으로는 산업 현장에 정착하기 어렵다는 판단이 있었습니다. 실제 부품으로 적용하기 위해서는 설계 검토와 공정 선정, 소재 최적화, 출력, 후처리, 품질검사까지 전 과정이 유기적으로 연결돼야 합니다. 당사는 고객
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. 일본산이 장악한 시장에서 시작한 도전…29년 UV경화레진 전문기업 Q. 씨씨텍은 자외선(UV) 경화형 코팅제·접착제 연구개발에 주력해 오셨고, 정보통신 분야 화학소재와 전기·전자 부품 공정에 적용되는 UV경화형 접착제 기술을 축적해 오셨습니다. 이러한 사업 방향을 갖추게 된 배경과 그간의 성장 과정을 말씀해 주십시오. A. 씨씨텍은 UV경화레진의 1세대로써 29년차 기업입니다. 시작 당시 접착 코팅 부분에서는 한국의 기술력이 디스플레이 시장에서 저조했고 일본 제품이 많이 쓰이고 있었습니다. 당사는 이를 이원화시키고 당사 제품을 많이 LCD 제조 공정에 일본보다 낮은 단가로 자체 개발하여 투입시킴으로써 경쟁력을 갖추게 되었습니다. 동시에 여러 중견 대기업이 지속적으로 당사 제품을 요구하고 평가 후 납품 채택함으로써 저희 자체적으로도 다양한
소재·부품·공정 기술은 제조업의 뿌리다. 겉으로 드러나지 않아도 자동차, 반도체, 디스플레이, 항공 산업을 떠받치는 핵심 역량은 바로 이 뿌리에서 나온다. 헬로티는 수십 년간 한 분야를 깊이 파고들며 국내 제조 생태계를 조용히 지탱해 온 소재·장비·공정 전문기업을 만나, 그들의 기술 철학과 현장 경험을 독자와 함께 나눈다. "장비 한 대로는 부족하다"…토탈 솔루션 체계의 출발점 Q. 프로토텍은 3D프린팅 솔루션 분야에 집중해 오며 Stratasys·Formlabs의 국내 최대 플래티넘 파트너로 성장했습니다. 장비 공급을 넘어 시제품 제작, 지그·픽스처, 최종 사용 부품, 역설계, 후처리, 치수 검사, 기술 교육까지 아우르는 '토탈 솔루션' 체계를 구축하게 된 배경과 과정을 말씀해 주십시오. A. 프로토텍이 토탈 솔루션 체계를 구축한 가장 큰 이유는 장비 한 대를 공급하는 것만으로는 고객이 원하는 제조 성과를 완성하기 어렵다는 사실을 현장에서 지속적으로 확인했기 때문입니다. 동일한 3D 프린터를 사용하더라도 부품의 용도와 형상, 소재, 적층 방향, 출력 조건, 후처리 방법에 따라 품질과 생산성이 크게 달라집니다. 결국 고객에게 필요한 것은 장비 자체가 아니라
현장 작업자가 로봇 앞으로 손을 뻗는다. 물건을 건네려는 걸까, 작업을 멈추라는 신호일까. 한 발 뒤로 물러섰다면 이동 경로를 비켜준 것인지, 로봇의 접근을 부담스러워한 것인지도 판단해야 한다. 사람에게는 자연스러운 몸짓이지만 로봇에게는 여러 답이 가능한 관측값이다. 앞선 1편에서 다룬 복원의 대상은 물리 세계였다. 한 장의 엑스레이와 제한된 카메라 영상에서 보이지 않는 구조를 추정하고, 가려진 물체와 공간을 다시 입체화하는 방법론이다. 이제 로봇이 다뤄야 할 대상이 물리 세계에서 사람으로 넘어오면 문제는 한층 복잡해진다. 형태·위치를 알아내는 것만으로는 다음 행동을 결정하기 어렵기 때문이다. 사람의 현재 상태는 하나의 센서에 온전히 나타나지 않는다. 표정·목소리·자세·시선 등은 서로 다른 단서를 제공하고, 심박·호흡 같은 생체신호는 겉으로 드러나지 않는 변화를 보여준다. 인공지능(AI)은 이렇게 흩어진 관측값을 함께 해석해 피로·주의도·감정·의도처럼 직접 측정하기 어려운 상태를 추정하는 방향으로 영역을 넓히고 있다. 이 변화는 피지컬 AI(Physical AI)가 인간 세상으로 들어가기 위해 풀어야 할 문제와 맞닿는다. 로봇·장비·설비가 사람을 피해 움직이
국가기술자격 교육 전문 출판사인 성안당은 성안당이러닝을 통해 국가기술자격 강좌에 인공지능{Artificial Intelligence} 학습 솔루션 'AI튜터 큐핏(Q-Fit)'을 적용한 개인 맞춤형 서비스를 확대했다. 온라인 교육 환경은 질문 게시판을 통해 문의해야 하는 구조로 교육생의 즉각적인 궁금증 해소가 어려운 한계가 존재해왔다. 성안당이러닝은 이를 개선하기 위해 실시간 질의응답을 지원하는 AI튜터 큐핏을 최근 론칭했다. 다음은 이번 프로젝트 담당부서인 성안당 이러닝사업부의 황지성 파트장과의 일문일답이다. Q. AI튜터 큐핏은 어떤 서비스인가. 국가기술자격 온라인 강좌 수강생을 위한 개인 맞춤형 인공지능 학습 솔루션이다. 수강생이 강의 시청 중 궁금한 내용을 자연어로 질문하면 인공지능이 강의와 교재 내용을 기반으로 답변을 제공한다. Q. 기존 온라인 강의와 비교했을 때 가장 큰 차별점은 무엇인가. 기존 온라인 강의는 질의응답 과정에서 학습 흐름이 끊기는 문제가 있었다. AI튜터 큐핏은 강의 기반 실시간 질의응답 기능을 제공해 수강생이 학습 중 궁금한 내용을 바로 해결할 수 있도록 돕는다. Q. 학습자를 지원하는 구체적인 방식은 어떻게 되나. 질문 답변과
로봇은 눈앞의 현실을 전부 보지 못한다. 카메라 시야 뒤에 가려진 물체, 조명에 따라 달라지는 표면, 반사광·먼지, 센서가 놓친 깊이 정보 등은 실제 작업 공간 곳곳에 빈틈을 만든다. 사람에게는 익숙한 환경도 로봇에게는 일부만 관측되는 이유다. 이러면 보이는 정보만 믿고 움직이는 로봇이 예측하지 못한 충돌이나 작업 실패를 일으키기 쉽다. 그동안 피지컬 AI(Physical AI) 논의는 현실 데이터를 모으고, 가상 환경에서 학습한 후, 인공지능(AI)의 판단을 로봇 제어와 작업 동작으로 구현하는 과정에 집중됐다. 그러나 이러한 학습·제어에 앞서 해결해야 할 문제가 있다. 센서에 들어온 정보부터 불완전하다면, 로봇은 무엇을 현실로 받아들여야 하는가. 가려진 물체의 전체 형상·표면, 주변 장애물, 다각적인 환경 변화 등을 복원하지 못하면 정교한 학습·제어도 불완전한 현실 위에서 이뤄질 수밖에 없다는 지적이 나온다. 쉽게 말해, 눈이 멀고 왜곡된 상태에서는 아무리 뛰어난 두뇌와 손발을 가졌어도 제대로 된 판단과 동작을 기대하기 힘들다는 의미다. 이 빈틈을 채우는 AI 기반 복원 기술을 묶어 부르면 ‘복원형 AI’다. 이는 저화질 의료 영상에서 신체 내부 구조를 구
로봇 시제품이 움직인다는 사실과 시장에서 판매 가능한 제품이 된다는 사실 사이에는 간극이 있다. 연구실에서는 한 번의 성공만으로 기술 가능성을 입증할 수 있지만, 현장에서는 비·물·계단·통로 등 조건에서도 같은 임무를 반복해야 한다. 초기 로봇 기업이 맞닥뜨리는 스케일업 병목은 결국 이 기술 시연을 실제 사용 가능한 제품으로 바꾸는 과정에서 시작되는 것. 국내 로봇 플랫폼 업체 스완로보틱스는 이 문턱을 넘기 위해 완전한 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)으로 곧장 향하는 글로벌 업계의 공식 대신 다른 길을 택했다. 궁극적으로 사람과 닮은 전신형 로봇을 목표로 하지만, 첫 사업 제품에서는 상체를 덜어냈다. 사람이 진입하기 어렵고 바퀴(Wheel)형 로봇의 이동도 제한되는 원자력발전소·하수관 등 현장을 겨냥해, 이족 보행 하체 플랫폼 ‘루비(RUBI)’를 먼저 꺼내든 배경이다. 이 선택의 바탕에는 국민대학교 로봇제어연구실(RcLab)에서 축적한 하체 기술, 개발 인력, 캠퍼스 등 자원을 활용한 반복 시험 환경이 있다. 연구실에서 루비를 다뤘던 인력이 자사 조직으로 합류하고, 언덕·계단이 섞인 교내 공간이 첫 실외 검증 무대로 쓰였다. 다만 기술을 시장과
건설 현장, 물류 창고, 개발자로 가득한 회의실—아직도 많은 산업 현장에서 여성은 소수입니다. 하지만 그 안에서 묵묵히, 때로는 거침없이 자기 자리를 만들어가는 사람들이 있습니다. '그녀에게 듣다'는 남성이 다수인 업계에서 활약하고 있는 여성들을 매달 한 명씩 만나, 그들의 솔직한 이야기를 듣는 인터뷰 시리즈입니다. 거창한 성공담이 아니라, 현장에서 부딪히고 배우며 성장해온 진짜 이야기를 전합니다. 다섯 번째 주인공은 국내 클라우드 전자서명·전자계약 시장 1위 기업 모두싸인에서 브랜드와 홍보를 총괄하는 이찬미 브랜드커뮤니케이션팀장입니다. 인터뷰가 처음은 아니었다. 마케팅 강연 연사로, 채용 인터뷰이로 여러 차례 자신의 경험을 전해온 그는 녹취가 시작되자 막힘없이 이야기를 이어갔다. 부산대학교 앱 개발 동아리에서 출발한 회사에 스물넷, 학교를 채 졸업하기도 전에 입사해 올해로 8년 차. 구성원들 사이에서 '화석'이라 불리는 이찬미 브랜드커뮤니케이션팀장이다. 국내 클라우드 전자서명 시장 점유율 71%, 1위 사업자 모두싸인의 브랜드와 홍보를 도맡고 있다. 체결의 10년에서, AI 계약 플랫폼으로 이찬미 팀장이 소개하는 모두싸인은 국내 클라우드 전자서명·전자계약
오래된 업무를 AI에 옮겼더니...통합 관리 체계로 ‘연속적 맥락’ 완성해야 한 글로벌 업체는 새로운 디지털 환경을 구축하면서 기존 워크플로를 그대로 이관하려 했다. 오랜 기간 개선을 거쳐 완성한 업무 절차인 만큼, 새로운 기술 위에서도 충분히 작동할 것이라는 판단이었다. 예상은 빗나갔다. 초기 적용부터 기존 절차와 새로운 기술 사이에서 마찰이 발생했고, 기대한 효과도 나타나지 않았다. 기능을 추가하거나 일부 설정을 조정하는 방식으로는 문제가 풀리지 않았다. 이는 기술 도입이 우선이 아니라, 과거 환경에 맞춰진 업무 순서와 협업 구조를 다시 살펴야 한다는 시사점을 도출했다. 미셸 애시(Michelle Ash) 다쏘시스템 시뮬리아(SIMULIA) 최고경영책임자(CEO)는 이 사례를 인공지능(AI) 전환 과정에서 기업이 마주하는 대표적인 착시로 제시했다. 오랜 시간 다듬은 워크플로라도 이전 도구와 조직 체계 안에서 최적화된 결과일 뿐이라는 주장. 결국 새로운 기술의 장점까지 반영한 구조는 아닐 수 있다는 진단이다. 그는 “기존 워크플로가 과거 맥락에서는 최적화됐을 수 있다”며 “더 빠르고 협업적이며 많은 정보를 제공하는 기술을 도입했다면 일하는 방식도 함께 다시
가상 환경 속 공장 안에 컨베이어벨트와 생산 설비가 들어선다. 외형은 실제 제조 라인과 같지만, 내부 설비는 현실과 같이 가동되지 않는다. 벨트는 돌지 않고 덮개는 열리지 않는 식. 기존 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 파일이 시뮬레이션 환경으로 옮겨지는 과정에서 다양한 구조와 물리 속성이 빠진 결과다. 이렇게 형상만 남은 설비 앞에서 로봇의 조작 학습도 멈춘다. 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 생태계가 데이터 인프라로 확장되는 배경이다. 현시점 로봇 학습은 사람이 직접 동작을 가르치는 원격 조작(Teleoperation)에 상당 부분 의존하는 것으로 분석된다. 특정 물병을 여는 동작을 습득한 로봇도 사전에 학습되지 않은 크기·형상의 대상물 앞에서는 같은 행동을 안정적으로 재현하지 못한다. 업계는 이를 지적하고 있다. 현실 환경에 있는 객체와 예외 상황을 사람이 일일이 수집하는 방식에는 시간·비용·안전의 한계가 붙기 때문이다. 이에 대한 대안으로 현실과 유사한 가상 공간에서 반복 학습을 수행하는 방식이 제시되고 있다. 문제는 이 공간을 채울 ‘산업용 3D 데이터’가 부족하다는 것이다. 공개 데이터는
발전소, 산업용 보일러, 소각로, 선박 엔진처럼 연료를 태우는 산업 현장에서는 다양한 배기가스가 발생한다. 그중 질소산화물(NOx)은 대기오염을 유발하는 대표 물질 중 하나다. 질소산화물은 질소와 산소가 결합한 화합물로 주로 연소 과정에서 공기 중 질소가 고온에서 산소와 반응하면서 발생한다. 자동차, 항공기, 선박, 보일러, 발전소, 소각로 등이 주요 배출원으로 꼽힌다. 질소산화물이 문제인 이유는 대기 중에서 2차 오염물질을 만든다는 데 있다. 미국 환경보호청(EPA)에 따르면 이산화질소를 포함한 질소산화물은 호흡기에 영향을 줄 뿐 아니라, 대기 중 다른 물질과 반응해 오존과 입자상 물질 형성에 관여하고 산성비를 만드는 데도 영향을 준다. 또한 질소산화물은 초미세먼지를 유발해 호흡계·심혈관계 질환을 일으키고 동식물 등에도 영향을 끼칠 수 있다. 한국을 포함한 주요국들이 질소산화물을 미세먼지, 오존, 아황산가스, 일산화탄소 등과 함께 주요 대기오염물질로 관리하는 이유다. 산업 현장에서 질소산화물을 저감하는 데 활용되고 있는 공정 중 하나가 '선택적 촉매 환원(Selective Catalytic Reduction, 이하 SCR)'이다. SCR은 배기가스 속 질소
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