AI를 도구로 쓸 줄 아는 것과, AI를 활용해 성과를 만들어내는 것은 전혀 다른 이야기다. 이 간극을 메우기 위해 10년 넘게 '공정한 평가'라는 한 방향을 바라봐온 기업이 있다. 온라인 시험 플랫폼 '모니토'와 개발자 평가 서비스 '프로그래머스'로 국내 역량 평가 시장을 선도해온 그렙이다. 최근 전 직군 대상 AI 역량평가 서비스를 출시하며 업계의 폭발적 반응을 얻고 있는 그렙의 윤성혜 AI역량연구본부장을 만나 AI 시대 평가의 현주소를 들어봤다. 개발자에서 교수로, 다시 실무로…'공정한 평가'를 만드는 사람들 그렙은 학벌이나 지역 같은 바꿀 수 없는 조건과 무관하게, 현재의 역량으로 공정하게 평가받을 수 있는 시스템을 제공하는 기업이다. 윤 본부장은 "과거의 한 시점에 발생했거나 바꿀 수 없는 것들과 무관하게, 현재 이 사람을 평가해 주려는 노력이 중요하다"고 말했다. 윤 본부장의 이력도 독특하다. 10년간 개발자로 일하다 학위를 취득한 뒤 국민대에서 교수를 지냈고, 다시 실무로 복귀했다. 교안 대신 라이브 코딩으로 수업해 학생들의 호응을 얻었지만 "세상이 너무 빨리 변하는데, 내가 가진 실무 경험이 언제까지 장점일까" 하는 고민이 깊어져 현장으로 돌아
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 시장에서의 주목 포인트는 더 이상 보행이 아니다. 사람처럼 걷고 균형을 잡는 장면만으로는 상용화 수준을 설명하기 어려워졌기 때문이다. 지금 산업계와 학계가 집중하는 부분은 따로 있다. 사람이 실제로 활동하는 공간에서 쓸 만한 가치를 발산하는가다. 자넷 보그(Jeannette Bohg) 스탠퍼드대학교(Stanford University) 컴퓨터과학과 교수는 로봇이 아직도 낮은 수준의 감각 운동 제어(Low-level sensorimotor control)를 충분히 확보하지 못했고, 문손잡이를 돌리는 정도의 세밀한 동작도 여전히 어려운 과제라고 짚었다. 이 지적은 휴머노이드의 평가 기준이 왜 이동에서 조작(Manipulation)·작업(Task)으로 옮겨가는지를 보여준다. 사람이 실제로 활동하는 공간은 걷기 위한 평지만 있는 곳이 아니다. 문을 열고, 물체를 집거나 위치를 바꾸고, 예상치 못한 환경 변화 속에서도 다음 동작으로 수행해야 한다. 다니엘라 러스(Daniela Rus) 매사추세츠공과대학교(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 소장도 비슷한 문제 의식을 내놨다. 그는 공식 자료에서 “손재주는 정말 어
제조업 ‘녹색 전환(Green Transformation, 이하 GX)'의 첫걸음으로, 전문가들은 데이터를 꼽는다. 탄소 감축을 위해 가장 먼저 해야 할 일이 바로 현장의 탄소 배출량 데이터를 측정하고 분석하는 일이기 때문이다. 이를 위해선 센서, 모니터링 시스템 등 각종 인프라 구축이 필수지만, 많은 중소·중견 기업들에게 이는 아직까지 먼 나라의 이야기이다. 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA)의 디지털 솔루션 본부의 본부장사이기도 한 하이지노는 기업 GX의 근간을 디지털라이제이션(Digitalization)으로 규정하며, 제조 현장 데이터 수집 및 분석 역량 및 AI 기술을 바탕으로 GX 솔루션을 제공하는 스마트팩토리 전문 기업이다. 하이지노 김진엽 본부장을 만나, 기업 GX의 병목과 i-DEA의 역할 등에 대해 물었다. 아래는 김진엽 본부장과의 문답. Q. 스마트팩토리 솔루션 기업이었던 하이지노가 GX에 눈을 돌린 계기는? A. “3~4년 전 시장에서 동시에 부각된 키워드가 SaaS, AI, (환경) 규제 대응이었다. 당시 회사는 ‘시장의 변곡점에서 어떤 경쟁력을 가져갈 것인지 결정해야 했던 때였다. SaaS나 AI는 솔루션이지 시장이 아니었다. 그럼
건설 현장, 물류 창고, 개발자로 가득 찬 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. 첫 번째 주인공은 AI 기반 로봇 자동화 기업 씨메스 로보틱스에서 마케팅부 매니저 역할을 맡고 있는 서재원 매니저입니다. 씨메스 로보틱스 본사에서 만난 서재원 매니저는 자리에 앉자마자 “커피 먼저 드실래요?”라며 웃었다. AI를 기반으로 한 로봇 자동화 전문기업 씨메스 로보틱스(CMES Robotics)에서 브랜드 마케팅 파트를 이끌고 있는 그녀는, 이 업계에서는 드문 여성 담당자 중 하나다. 개발자와 엔지니어가 대다수인 조직에서 그녀는 어떻게 자신의 자리를 만들어갔는지 이야기를 나눴다. 치과위생사에서 로봇 업계까지, 남다른 경로 서재원 매니저의 커리어는 예상 밖의 경로를 따라왔다. 치위생 전공으로 대학에 진학했지만 실습을 하면서 ‘평생 누군가를 보조하며 일하는
물류는 더 이상 보이지 않는 뒷단의 산업이 아닙니다. '황' 기자의 헬로로지스틱스는 글로벌과 국내 물류 시장에서 벌어지는 변화와 혁신을 쉽고 깊게 풀어내고자 마련한 고정 기획입니다. 현장의 목소리와 산업의 흐름을 담아 물류가 우리 삶에 어떤 의미를 더하는지 전해드리겠습니다. 물류 AI 기업 니어솔루션, 그리고 '소프트웨어 퍼스트'를 외치는 사람 니어솔루션은 물류센터의 운영 실행을 소프트웨어로 재정의하는 물류 AI 기업이다. 이 기업의 핵심 제품은 WES(Warehouse Execution System)로, 물류센터 내 사람과 설비, 주문과 작업을 하나의 시스템 위에서 조율하고 최적화하는 역할을 한다. 니어솔루션의 SaaS 사업본부를 이끌고 있는 최용덕 본부장은 물류 현장 운영 출신으로, 오랜 기간 물류센터의 비효율을 직접 체감해온 인물이다. 그는 물류 자동화의 본질이 값비싼 설비의 조합이 아니라 소프트웨어 중심의 실행 설계에 있다고 강조하며, '소프트웨어 정의 창고'라는 개념을 업계에 꾸준히 전파하고 있다. 최근 니어솔루션은 SaaS 기반의 클라우드 WES를 통해 소규모 물류센터부터 대형 풀 오토메이션 창고까지 다양한 규모의 고객에게 솔루션을 공급하며 꾸준한
국내 물류 자동화는 더 큰 설비를 더 빨리 들여오는 것이 경쟁력으로 이어지던 기존 상황에서 변화하고 있다. 현시점은 이미 가동되고 있는 물류센터를 유지하면서 생산성·정확도를 끌어올리는 방향으로 전환되는 중이다. 통계청에 따르면 지난 1월 온라인쇼핑 거래액은 24조1004억 원, 모바일쇼핑 거래액은 18조8554억 원으로 각각 전년 동월 대비 8.6·8.0% 증가했다. 국제로봇연맹(IFR) 역시 최근 자료에서 운송·물류를 전문 서비스 로봇 수요의 핵심 영역으로 짚고, 노동력 부족이 자동화 수요를 밀어 올리는 엔진이라고 설명했다. 이 같은 지표는 주문량 폭발과 더불어 재고관리단위(SKU)의 복잡성이 심화되고, 인력 숙련도의 편차까지 커지는 현장의 상황이 과부하 상태에 놓여 있다는 것을 의미한다. 이제 업계는 새로운 자동화 설비 구축 방안을 고민하는 단계에서, 현재 가동 중인 운영 프로세스를 중단하지 않고 혁신하는 법에 주목하고 있다. 자동화에 대한 관점도 변하고 있다. 과거에는 고정형 설비 중심의 대규모 투자가 전형적이었다면, 이제는 작업자와 로봇이 공존하는 복합 환경이 핵심이라는 분석이 나오고 있다. 작업 동선, 지시 체계, 시스템 연동, 예외 대응까지 운영
피지컬 AI로 향하는 눈 달린 코봇, 테크맨로봇 “코봇의 진화는 '플랫폼화'에 있어” 제조 현장에서 협동 로봇(코봇)을 바라보는 기준이 변화하고 있다. 한동안 시장은 가반하중, 반복정밀도, 속도 등 로봇 팔(Robot Arm) 자체의 제원에 주목해 왔다. 하지만 실제 생산 라인과 물류 현장이 요구하는 자동화 수준은 그보다 훨씬 복합적이다. 로봇의 자율 인식, 이동 플랫폼과의 결합, 비정형 물체의 안정적 파지, 검사 병목 해소, 현장 운용 편의성까지 통합적으로 고려해야 한다. 코봇의 경쟁력이 눈·손·이동성·검사·소프트웨어 등 요소를 어떻게 하나의 작업 구역으로 통합하느냐에서 결정되고 있다는 의미다. 최민범 테크맨로봇코리아 과장이 짚은 방향도 이 흐름과 궤를 같이한다. 대만 코봇 솔루션 업체 테크맨로봇은 자사를 단순한 코봇 업체로 한정하지 않았다. 회사가 반복해 강조한 출발점은 비전(Vision) 내장형 구조였는데, 그 토대 위에서 인공지능(AI)·랜드마크(Landmark)·검사·자율주행로봇(AMR) 그리고 피지컬 AI(Physical AI)까지 단일 흐름으로 연결하고 있다. 시각 기능이 기본으로 탑재된 코봇을 엔진으로 삼고, 이를 모바일 공정, 검사 자동화,
제조 현장의 자동화(Automation) 경쟁은 더 이상 설치된 설비의 수량으로 평가되지 않는다. 현재 산업계가 주목하는 핵심 지표는 ▲공정이 얼마나 오래 멈추지 않고 지속되는지 ▲예외 상황 발생 시 대응 속도가 얼마나 신속한지 ▲반복 작업과 검사·이송·복귀가 얼마나 자연스럽게 선순환되는지에 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 데이터에 따르면, 지난 2024년 전 세계 공장에서 가동 중인 산업용 로봇은 466만4000대에 이르렀으며, 신규 설치 대수는 4년 연속 50만 대를 돌파했다. 이렇게 자동화의 양적 확대가 지속되는 가운데, 현시점 제조 경쟁력의 기준은 운영의 연속성(Continuity)·자율성(Autonomy)을 어떻게 확보하지가 관건인 모양새다. 국내 제조업 역시 이러한 구조적 변화의 중심에 서 있다. 정부 발표에서는 지난해 상반기 기준 사업체 부족 인원은 46만9000명에 달한다. 반복적이고 위험한 작업을 대체할 설비, 설비 간 간극을 메우는 이동형 자동화, 검사와 재투입 등 라인 주변의 보조 작업까지 보조할 수 있는 시스템에 대한 갈증이 커지는 배경이다. 세계경제포럼(WEF) 또한 자동화 하드웨어, 인공지능(AI), 비전(Vision) 시스템의 결합이
생성형 AI가 음악 산업을 뒤흔들고 있다. 글로벌 AI 음악 서비스들이 전례 없는 속도로 음원을 쏟아내고 일상의 플레이리스트에도 AI 음악이 자연스럽게 자리잡아가고 있다. 그에 반해 정작 그 음악을 만든 창작자에게 어떻게 정산할 것인지에 대한 답은 아직 아무도 내놓지 못했다. AI는 음악을 인간이 따라갈 수 없는 속도로 참조하고 재조합하지만 기존 산업의 정산 시스템은 여전히 월간 보고와 사후 분석에 머물러 있다. 이 간극을 정면으로 파고드는 스타트업이 있다. AI 음악 인프라 기업 뉴튠(Neutune)이다. 이종필 뉴튠 대표는 “AI 음악을 막을 것인가”가 아닌 “어떻게 추적하고 정산 가능한 경제로 편입시킬 것인가”가 지금 이 시대의 음악 시장에 진짜 필요한 질문이라고 말한다. 그가 꿈꾸는 것은 단순한 AI 음악 서비스가 아니다. 음악 산업 전체에 새로운 레일을 까는 인프라, 그것이 뉴튠이 2026년 내건 선언이다. 생성이 아닌 유통, 품질이 아닌 추적 가능성—”뉴튠이 만드는 건 더 좋은 음악이 아니라 더 공정한 시스템” 뉴튠은 스스로를 ‘AI 음악 생성 기업’이 아닌 ‘음악 AI 인프라 기업’으로 정의한다. 이 대표는 이 차이를 명확히 했다. “많은 음악
독일에 본사를 둔 글로벌 레이저 전문기업 트럼프(TRUMPF)의 한국 법인인 한국트럼프가 '인터배터리 2026'에 참가해 배터리 제조 공정을 위한 다양한 레이저 솔루션을 선보였다. 트럼프는 레이저 소스부터 광학 장치, 단동 시스템까지 자체 개발·제조하는 역량을 갖춘 산업용 레이저 분야의 선도 기업으로, 전 세계 70개국에 지사를 두고 글로벌 서비스 네트워크를 운영하고 있다. 이번 전시에서 한국트럼프 안정식 팀장을 만나 주요 출품 솔루션과 기술 경쟁력에 대해 들어보았다. 배터리 팩 제조의 핵심, 레이저 턴키 솔루션 Q. 이번 인터배터리에서 트럼프가 선보인 핵심 솔루션을 소개해 주십시오. 전기차 배터리 팩 내부에는 다양한 부품이 조립되며, 이를 성형·가공하기 위한 레이저 기술이 폭넓게 활용됩니다. 트럼프는 이러한 조립 공정과 부품 공정 전반에 걸쳐 다양한 레이저 솔루션을 공급하고 있습니다. 레이저는 에너지원을 노출하는 시간에 따라 절단, 용접, 마킹 등 여러 가공이 가능한데, 트럼프는 이 모든 공정을 컨트롤할 수 있는 레이저 전문 기업입니다. Q. 다른 레이저 업체와 비교했을 때 트럼프만의 차별점은 무엇입니까? 시중에 산업용 레이저 회사가 다수 있지만, 트럼프는
글로벌 광학·정밀측정 기업 자이스(ZEISS)의 한국 법인 자이스코리아가 인터배터리 2026 전시회에 참가해 배터리 제조 전 공정을 아우르는 품질 솔루션을 선보였다. 올해 초 자이스코리아의 품질솔루션사업부 총괄 전무로 부임한 김기영 전무에게는 이번 전시가 취임 후 첫 대형 현장 행사였다. 접촉식 3차원 측정기(CMM)부터 X-ray·CT 비파괴 검사, 통합 데이터 관리 소프트웨어까지 자이스의 풀 포트폴리오를 배터리 산업에 맞춤 구성해 소개한 이번 전시 현장에서 김기영 전무를 만나 이야기를 나눴다. 첫 대형 전시 현장에서 읽은 배터리 산업의 온도 Q. 부임 후 첫 대형 전시회인 인터배터리 2026에 참가한 소감은 어떠셨습니까? A. 부임한 이후 처음 참여하는 대형 전시회라 기대가 매우 컸고, 실제로 그 기대 이상이었습니다. 온보딩 과정에서 주요 고객사를 방문하며 시장의 흐름을 파악해 왔지만, 이렇게 오픈된 공간에서 다양한 고객과 직접 접점을 만드는 것은 이번이 처음이었습니다. 배터리 산업이 작년까지 상당히 어려운 시기를 겪었지만 ESS 등 새로운 돌파구를 찾아가는 분위기가 현장에서 뚜렷하게 느껴졌습니다. 한국은 이 산업의 특성상 품질과 이노베이션의 경쟁력을 통
중국 광동성 선전에 본사를 둔 3D 머신비전 기업 신스비전(SinsVision)이 한국 시장 공략에 본격적으로 나섰다. 3D 라인 스캐너와 레이저 프로파일러를 자체 개발·생산하는 신스비전은 2014년 설립 이후 중국 내 3D 머신비전 시장에서 점유율 1위를 차지하고 있으며 지난해에는 매출 1,000억 원(원화 기준)을 돌파하며 고속 성장을 이어가고 있다. AW 2026 전시회 현장에서 만난 김은란 신스비전 한국사업부본부장은 "신스비전의 핵심 고객은 CATL, BYD 등 2차전지 각형 셀 제조사와 애플 벤더사를 비롯한 스마트폰 부품 업체"라며 "2020년 이후 매출이 매년 2배씩 성장하고 있고, 현재 직원 수도 550명에 이른다"고 소개했다. 한국 시장의 숨겨진 고객을 찾아라 신스비전이 한국 시장을 중요하게 보는 이유는 명확하다. 김 본부장은 "한국은 제조업이 고도로 발전한 국가로, 장비 산업의 저변이 넓어 신스비전을 아직 모르는 잠재 고객이 많다"고 설명했다. 실제로 신스비전은 전 세계 전시회 중 한국 AW 부스를 가장 크게 운영하고 있으며 올해가 두 번째 참가다. 현재 한국에는 경기도 용인 흥덕IT밸리에 제품 시연이 가능한 데모룸을 운영 중이며 대리점을 통
휴머노이드 로봇 카이와 함께 높은 관심을 받은 ST마이크로일렉트로닉스의 부스. 그 한편에서는 또 다른 주요 솔루션에 대한 설명이 많은 참관객들을 상대로 이어지고 있었다. 그 주인공은 ST마이크로일렉트로닉스코리아에서 이미징 솔루션 부문을 담당하고 있는 조삼래 부장. AW 2026 ST마이크로일렉트로닉스 부스 현장에서 이미징 솔루션을 담당하고 있는 그를 만나 VL53L9CX 센서의 기술적 특징과 시장 전망에 대해 이야기를 나눴다. Q. VL53L9CX 센서의 핵심 원리와 특징을 설명해 달라 조삼래 부장은 "ToF는 빛을 이용해 거리를 측정하는 센서 기술"이라고 운을 뗐다. 그는 VL53L9CX가 54×42 해상도에 2,300개의 존(Zone)을 갖추고 있다고 설명하며, "하나하나의 존이 곧 '눈'이라고 이해하면 된다. 우리 눈이 깊이를 감지하듯, 이 센서에는 2,300개의 눈이 달려 있는 셈"이라고 비유했다. 각 존은 1도의 각도 분해능을 가지며, 전체적으로 54×42도의 화각을 커버한다. 센서 내부에는 빛을 전기 신호로 변환하는 SPAD(Single Photon Avalanche Diode) 기술이 적용돼 있으며, 조 부장은 "ST가 2012~2013년에 글로
제조 현장에 생성형 AI(Generative AI)를 도입하고도 변화가 체감되지 않는 대목이 있다. 질문에 대한 답은 매끄럽게 돌아오지만, ▲설계 변경 ▲검증 ▲제조 검토 등으로 이어지는 실제 프로젝트를 최종 종결(Sign-off) 짓는 힘이 없기 때문이다. 다쏘시스템이 올해 ‘3D익스피리언스 월드 2026(3DEXPERIENCE World 2026 이하 3DXW 2026)’에서 정조준한 영역 중 하나도 여기다. 실제로 설계, 검증, 수정·승인, 생산 연계 주기를 맡는 ‘제품 개발 기술(Engineering)’ 조직은 실질적인 실행력 있는 AI를 갈망한다는 것. 쉽게 말해, 문장을 수려하게 다듬는 인공지능(AI) 작가가 아니라, 요구 조건에서 실행까지의 프로세스를 끝까지 매듭짓는 AI 해결사가 필요하다는 것이다. 현장이 마주한 병목은 '결정'과 '실행'의 단절에서 발생한다. 거대언어모델(LLM)이 텍스트의 확률적 조합에 능숙할지라도, 물리적 제약 조건을 통과해야 하는 엔지니어링의 연쇄 공정을 가동하기에는 한계가 명확하기 때문이다. 요구 사항 정리부터 모델 수정, 시뮬레이션 준비를 거쳐 의사결정과 제조 가능성 재확인으로 이어지는 이 과정을 줄여야만 생산성의 속
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 최근 이 로봇 폼팩터(Form-factor)에 기반을 제공하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 둘러싼 논의가 뜨겁다. 이러한 기술은 더 이상 전시·데모의 영역에 머물러 있으면 안 된다는 분석이 줄을 잇고 있다. 다양한 글로벌 컨설팅·리서치 기관은 오는 2030년 전후 휴머노이드 로봇 시장을 수십억 달러 규모로 전망하고 있고, 2035년 이후에는 수백억 달러, 이후 2050년에는 조 단위까지 성장할 수 있다는 예측을 쏟아내고 있다. 그러나 실제 사업자는 화려한 성장 곡선보다 부품 단가표와 수명 시험 데이터부터 면밀히 분석한다. 특히 휴머노이드 로봇의 관절을 움직이는 구동부(Actuator)는 전체 제조 원가의 40~60%를 차지하는 핵심 부품으로 지목된다. 여러 분석에 따르면, 저량 생산 단계에서 휴머노이드 한 대에 들어가는 관절 구동계 비용만 수만 달러에 달하며, 이 비용을 수백 달러대까지 낮추지 못하면 대량 상용화는 요원하다는 진단이 반복된다. 실제로 미국 로보틱스 분석 사이트 ‘아파로봇(Aparobot)’이 지난해 11월 공개한 지표가 이를 뒷받침한다. 이들은 로봇용 고급 통합 관절(Joint) 40
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