“RFID는 기술이 아니라 패키징입니다” 20년 넘게 FPCB·전자부품 제조 현장에서 기술력을 쌓아온 정승환 대표가 이끄는 ㈜지엘티(GLT)가 RFID 산업에 과감히 도전장을 던졌다. 기존 유맥으로부터 RFID 컨버팅 장비와 검사 설비를 인수하며, ‘특수태그’와 ‘컨버팅 기반 생산’을 아우르는 사업체계를 갖춘 지엘티는 이제 단순 라벨 공급을 넘어, 고부가가치 RFID 솔루션 기업으로 거듭나고 있다. Q1. RFID 태그 컨버팅 사업에 진출하게 된 배경은 무엇입니까? A. RFID 시장은 단기 유행이 아닌, 장기적인 산업 흐름입니다. 특히 감염성 폐기물, 자산관리, 기록물 관리 등 공공 기반 수요가 명확한 분야에서 RFID는 핵심 기술로 자리잡아가고 있습니다. 기존에 특수태그 개발 경험을 바탕으로, 이 시장은 ‘지켜보는 것’이 아니라 ‘직접 뛰어들 시기’라는 판단이 들었습니다. 오랜 시간 제조 공정에 몸담아왔기에, 태그 설계와 패키징 역량에 자신이 있었고, 이를 제품화하는 과정에서 RFID 컨버팅 장비 인수는 전략적으로 자연스러운 결정이었습니다. Q2. 유맥에서 인수한 설비는 지엘티에 어떤 시너지를 주고 있나요? A. 이번에 인수한 RFID 컨버팅 장비 2대,
AI 자율주행 순찰로봇 전문기업 도구공간이 IPO 주관사로 대신증권을 선정하고 본격적인 상장 준비에 돌입했다. 도구공간은 올해 하반기 상장을 목표로 기업공개 절차를 단계적으로 추진하며, 기술 고도화와 글로벌 사업 확장에 속도를 낼 계획이다. 도구공간은 인건비 상승과 인구 감소로 심화되고 있는 순찰 인력 부족 문제를 해결하기 위해 AI 자율주행 순찰로봇과 통합 관제 솔루션을 개발·공급해온 기업이다. 경찰청과 육군·공군 등 주요 공공기관을 비롯해 지자체, 산업 현장, 캠퍼스, 종합병원 등 전국 70여 개 현장에 솔루션을 공급하며 국내 순찰로봇 분야에서 최다 상용화 실적을 기록하고 있다. 실제 현장 중심의 상용 실적은 도구공간의 기술 신뢰도를 뒷받침하는 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 단순 시범 사업에 그치지 않고 장기간 운영을 통해 검증된 데이터와 운영 노하우를 축적해 왔다는 점에서, 공공·민간 시장 모두에서 높은 평가를 받고 있다. 최근 도구공간은 특수 환경과 목적에 맞춰 운용할 수 있는 전천후 자율주행 로봇 라인업을 완성하며 사업 확장성을 강화했다. 전문 순찰로봇 ‘패트로버(Patrover)’ 시리즈를 비롯해 다목적 모듈형 순찰로봇 ‘로브제(Robjet)’, 세미
자율주행 소프트웨어 스타트업 라이드플럭스의 프리 IPO 투자 유치에 시장의 이례적인 관심이 집중되고 있다. 라이드플럭스는 지난 12월 초 프리 IPO 라운드를 시작한 지 약 4주 만에 총 200억 원의 투자를 선제적으로 확보했다고 29일 밝혔다. 이를 포함한 누적 투자 유치 금액은 약 752억 원에 이른다. 이번 프리 IPO에는 기존 주주인 에이티넘인베스트먼트가 100억 원을 추가 투자했으며, 신규 투자자로 산업은행이 100억 원을 참여했다. 투자 시장 위축 국면에서도 짧은 기간 내 대규모 자금을 확보한 점이 눈길을 끈다. 라이드플럭스 측은 기존 주주와 신규 투자자들로부터 추가 투자 문의가 이어지고 있어 최종 투자 규모는 더욱 확대될 가능성이 높다고 설명했다. 투자자들의 관심이 집중된 배경에는 라이드플럭스의 ‘완전 무인화’ 기술 경쟁력과 상용화 전략이 있다. 라이드플럭스는 경쟁사들과 달리 사업성이 높은 자율주행 트럭을 중심으로 상용화 로드맵을 선제적으로 구축해 왔다는 평가를 받고 있다. 특히 무인화 기술 완성도를 핵심 지표로 삼아 실증과 데이터를 축적해 온 점이 투자 판단에 긍정적으로 작용했다. 라이드플럭스는 현재 서울 상암 일대에서 국내 유일하게 운전석을
식자재마트 DX 통합 관리 솔루션 ‘큐마켓’을 운영하는 애즈위메이크가 유현세무법인, 파이노버스랩과 손잡고 식자재마트 특화 경정청구(세금 환급) 서비스 ‘택스큐(TaxQ)’를 출시했다. 애즈위메이크는 지난달 29일 이번 서비스를 통해 업종 특성을 반영한 맞춤형 환급 관리 체계를 본격화한다고 밝혔다. 택스큐는 경정청구 세액 산정과 신고, 세무서 대응 등 전문성이 요구되는 세무대리 업무를 유현세무법인이 전담하고, 애즈위메이크와 파이노버스랩이 데이터 기반 환급 관리와 서비스 운영을 맡는 구조로 설계됐다. 애즈위메이크는 고객 접점과 서비스 운영을 담당하며, 파이노버스랩은 AI 기반 데이터 분석과 IT 인프라를 통해 환급 대상 선별과 프로세스 효율화를 지원한다. 이번 서비스는 애즈위메이크 내 신설된 대외협력본부 주도로 추진됐다. 세 파트너사는 다년간의 환급 서비스 운영 경험과 AI 세무 자동화 기술을 결합해, 식자재마트 업종에 최적화된 환급 모델을 공동 구축했다. 택스큐는 세무사법을 준수해 직접적인 세무대리를 수행하지 않고, 전문 세무법인의 합법적 대리를 기반으로 환급 절차를 체계적으로 연결·지원하는 플랫폼형 서비스라는 점이 특징이다. 식자재마트는 직원 수와 사업 규모
이커머스 리뷰 솔루션 기업 크리마가 쇼핑몰의 구매 전환율과 매출 성장을 동시에 겨냥한 ‘AI 리뷰 요약’ 기능을 정식 출시했다. 크리마는 자사 리뷰 솔루션 ‘크리마 리뷰’에 AI 기반 자동 분석 기능을 적용해, 상품 리뷰의 핵심 정보를 직관적으로 제공하는 신규 기능을 선보였다고 밝혔다. ‘AI 리뷰 요약’은 상품에 누적된 방대한 리뷰 데이터를 AI가 자동 분석해 한 줄 요약, 핵심 키워드, 긍·부정 리뷰 요약과 감성 비율 등 구매 결정에 필요한 정보를 한눈에 보여주는 것이 특징이다. 소비자는 수십, 수백 건의 리뷰를 일일이 읽지 않아도 상품의 장단점을 빠르게 파악할 수 있어 구매 결정 시간을 크게 줄일 수 있다. 한 줄 요약 기능은 리뷰 전반에서 공통적으로 언급되는 상품 특징을 간결하게 압축해 제공한다. 핵심 키워드와 감성 분석을 통해서는 품질, 착용감, 디자인, 배송 등 주요 요소에 대한 소비자 반응을 직관적으로 확인할 수 있다. 특히 긍정·부정 리뷰 요약은 소비자들이 공통적으로 꼽는 장점과 아쉬운 점을 균형 있게 정리해, 정보의 신뢰도를 높였다. 운영자 편의성도 강화됐다. 부정 리뷰 요약은 부드러운 자연어 형태로 제공되며, 쇼핑몰 운영 전략에 따라 노출
종합물류기업 CJ대한통운이 전국상인연합회와 손잡고 전통시장 활성화를 위한 물류 상생 모델 구축에 나선다. CJ대한통운은 전국상인연합회와 ‘전통시장 물류 상생 협업모델 구축을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고, 전통시장의 소비자 접근성과 상인 판로 확대를 동시에 지원하는 협력 체계를 마련했다고 지난달 29일 밝혔다. 이번 협약식은 지난달 24일 대전상인연합회 회의실에서 열렸다. 윤재승 CJ대한통운 오네(O-NE) 본부장과 이충환 전국상인연합회 회장을 비롯한 양측 관계자들이 참석해 상생 협력 의지를 다졌다. 양 기관은 전통시장의 물류 환경을 개선하고 소비자와 상인이 모두 체감할 수 있는 실질적인 변화 창출에 협력하기로 했다. 협약의 핵심은 전통시장 내 ‘공동배송센터’를 중심으로 한 원스톱 배송 서비스 구축이다. 소비자가 전통시장에서 상품을 구매하면 각 상점에서 QR코드 방식으로 배송을 접수하고, 상품은 공동배송센터로 집화된 뒤 CJ대한통운의 배송 네트워크를 통해 가정까지 전달된다. 소비자는 무거운 상품을 직접 들고 이동할 필요 없이 편리하게 전통시장을 이용할 수 있게 된다. 기존 전통시장은 협소한 주차 공간과 상품 운반의 불편함으로 인해 소비자 접근성에 한계가
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
AI 기반 콘텐츠·메타버스 전문기업 이모션웨이브가 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES 2026에서 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’를 전면에 내세운 창작 플랫폼 전략을 공개하며 북미 시장 공략에 속도를 낸다. 이모션웨이브는 CES 2026 유레카 파크(Eureka Park) 내 한국콘텐츠진흥원 전시관에 참가해 K-POP 팬덤 중심 AI 창작 플랫폼 ‘MUVIS(뮤비스)’와 자율 실행형 AI 에이전트 솔루션 ‘SERO AI(세로 AI)’를 선보인다. 이모션웨이브가 CES 2026을 글로벌 무대로 선택한 배경에는 북미 콘텐츠 산업의 구조적 수요가 자리 잡고 있다. 범용 LLM과 단발성 생성 서비스가 주류인 환경에서, 창작 목적과 맥락을 이해하고 음악·영상·3D 캐릭터를 유기적으로 결합하는 통합형 솔루션에 대한 요구가 커지고 있기 때문이다. 특히 디지털 창작물을 실시간 방송, 공연, 로보틱스 등 피지컬 환경으로 확장하려는 시도가 늘어나며, 창작 연속성과 프로젝트 단위 관리가 가능한 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. MUVIS는 이러한 니즈를 반영한 팬 참여형 AI 창작 플랫폼이다. 고도화된 자연어 처리 기술을 바탕으로 팬덤 특유의 맥락과 메타데이터를 분석
AI 자율제조·로보틱스 기업 에스에프에이(SFA)가 생활용품 전문업체 아성다이소와 900억 원 규모의 물류시스템 공급 계약을 체결하며 스마트 물류 시장에서 입지를 더욱 강화했다. 이번 계약은 다이소가 경기도 양주에 신설하는 대규모 허브센터에 AI 기반 첨단 로보틱스 물류시스템을 공급하는 내용을 담고 있다. 다이소는 유통 경쟁력 강화를 위해 전국 주요 거점에 대형 허브센터를 단계적으로 구축해 왔다. 2017년 부산 허브센터, 2023년 세종 허브센터에 이어 양주 허브센터까지 에스에프에이가 연속으로 물류시스템 공급사로 선정되면서, 다이소 물류 인프라 고도화의 핵심 파트너로 자리매김했다는 평가다. 이는 다이소의 물류 특성과 운영 니즈를 반영한 SFA의 맞춤형 설계 역량이 높이 평가된 결과로 풀이된다. 양주 허브센터는 온라인과 오프라인 물류를 통합 운영하는 연면적 약 5만 5000평 규모의 대형 물류시설로 조성된다. 에스에프에이는 해당 센터에 물류 자동화와 처리 효율을 극대화하는 첨단 로보틱스 솔루션을 적용할 예정이다. 구체적으로 실시간 자동 입출고와 재고관리가 가능한 스태커 크레인 기반 자동창고 시스템이 도입된다. 여기에 디지털 물류 시스템과 연계된 사이드 피킹
중동 물류 지형을 근본적으로 바꿀 초대형 철도 프로젝트가 본격 가동되며 우리 기업의 중동 진출 기회도 함께 확대되고 있다. 대한무역투자진흥공사(KOTRA)는 지난달 30일 발간한 보고서 ‘중동 물류허브, GCC 철도 프로젝트 재부상’을 통해 걸프협력회의(GCC) 6개국이 총연장 2,177km 규모의 철도 건설 프로젝트를 재추진하고 있다고 밝혔다. 이번 GCC 철도 프로젝트는 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE), 카타르, 쿠웨이트, 오만, 바레인 등 걸프협력회의 6개국을 하나의 철도망으로 연결하는 대형 인프라 사업이다. 주요 항만과 공항을 철도로 연계해 기존 해운 중심의 중동 물류 구조를 육상 철도 기반의 육해공 복합물류 체계로 전환하는 것이 핵심 목표다. GCC 철도 프로젝트는 2009년 승인돼 2018년 완공을 목표로 추진됐으나, 글로벌 금융위기와 유가 변동 등의 영향으로 장기간 지연됐다. 이후 2021년 말 GCC 철도청(GCC Rail Authority) 설립이 승인되면서 사업이 재개됐고, 현재는 2030년 단계적 완공을 목표로 국가별 구간 공사가 속도를 내고 있다. 보고서에 따르면 GCC 국가들은 철도망 구축과 함께 각국의 물류 인프라 고도화에도 적
LS그룹이 새해를 맞아 AI를 전면에 내세운 경영 메시지와 혁신 포상 제도를 통해 2026년 도약을 위한 내부 결속을 다졌다. LS그룹은 2일 안양 LS타워에서 주요 계열사 임직원이 참석한 가운데 ‘2026년도 신년하례’를 개최하고, 그룹의 중장기 경영 방향과 실행 전략을 공유했다. 이번 신년하례는 임직원 새해 인사를 시작으로 승진 임원 소개, ‘LS 퓨처리스트 어워즈’ 시상, 구자은 회장의 신년사 순으로 진행됐다. 특히 올해 신년사는 구 회장의 아이디어로 AI가 신년사를 작성하는 과정을 현장에서 직접 공개하는 방식으로 이뤄져 눈길을 끌었다. 구 회장은 사전에 고민한 주요 경영 키워드를 AI에 입력하고, 결과가 도출되는 전 과정을 임직원과 공유하며 AI 활용의 필요성을 강조했다. 그는 “부가가치가 낮은 업무는 AI를 적극 활용해 신속히 처리하고, 임직원들은 고부가가치를 창출하는 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다”며 AI 기반 업무 혁신을 주문했다. 이어 신년사를 통해 2026년 핵심 경영 방침으로 재무적 탄력성 확보, 신사업 안정화 및 시장 다변화, AI를 활용한 혁신 기반 구축을 제시했다. 구 회장은 “2026년을 LS의 미래가치를 한 단계 더 진일보시키는
첨단 바이오 기술 기업 에스엔이바이오(S&E bio)가 중국 화장품 OEM·ODM 기업 BonTech와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하며 중국 뷰티 시장 공략에 본격 나선다. 에스엔이바이오는 2025년 12월 30일 중국 상하이 자딩구 와이강진 헝러루에 위치한 BonTech 본사에서 협약식을 열고, 중국 합작법인(JV) 설립 추진과 함께 자사 핵심 기술이 적용된 화장품의 현지 OEM 생산을 위한 협력 기반을 마련했다. 이번 협약식에는 BonTech의 마상철 CEO와 에스엔이바이오 방오영 대표이사를 대신해 H&B사업본부 본부장이 참석해 서명했으며, 양사 관계자들은 중국 시장 진출 전략과 단계별 협력 방안에 대해 심도 있는 논의를 진행했다. 이번 MOU는 단순한 생산 협력을 넘어 중장기적인 사업 확장을 염두에 둔 전략적 파트너십이라는 점에서 의미가 크다. MOU 체결을 통해 에스엔이바이오는 줄기세포 엑소좀 기반 첨단 바이오 기술을 적용한 화장품의 중국 현지 생산 및 유통을 위한 교두보를 확보했다. 이는 빠르게 성장하는 중국 뷰티 시장에서 기술 경쟁력을 기반으로 한 차별화 전략을 실행하기 위한 핵심 발판으로 작용할 전망이다. BonTech는 대만
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
반도체 제조 현장은 복잡한 공정 구조와 부족한 불량 데이터, 폐쇄적 운영 환경 등으로 인해 AI 적용 속도가 더딘 분야다. RTM이 공개한 Meta-aware MLOps 기반 EHM(Equipment Health Manager) 플랫폼은 이러한 장벽을 정면으로 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 공정·설비별 메타 정보를 활용하는 데이터 파이프라인, 자동 모델 생성·배포 구조, 헬스 스코어 기반 이상 탐지, 가스 누출·플라즈마 아킹·웨이퍼 센터링 이상까지 감지하는 맞춤형 모델 등을 결합해 AI를 양산 환경에 안정적으로 적용할 수 있는 체계를 제공한다. 제조사가 직면한 “AI를 쓰고 싶지만 적용이 어렵다”는 딜레마를 풀어내는 현실적 해법으로 주목받고 있다. 반도체 제조업에 AI 적용이 어려웠던 이유와 산업적 배경 반도체 산업은 전 세계 제조업 중에서도 가장 복잡한 생산 구조를 갖고 있다. 수백 단계 공정, 장비·레시피마다 다른 프로세스 조건, 설비 편차, 웨이퍼별 데이터 변동성이 동시에 존재한다. 이런 환경에서 AI를 적용하기 위해서는 막대한 양의 정제된 데이터와 공정적 이해가 필요하지만, 반도체 제조는 근본적으로 불량률이 낮아 ‘불량 데이터가 희소한 산업’이라는
설비 신호가 흐르고 검사 장비의 측정치가 쌓이며 전사적자원관리(ERP)와 제조실행시스템(MES) 등 체계에도 방대한 이력이 남는다. 그런데도 불량 대응이나 공정 안정화 속도가 기대만큼 오르지 않는 이유는 데이터의 ‘양’이 부족해서가 아니다. 데이터가 ‘결론’과 ‘조치’까지로 이어지지 못하기 때문이다. 이레테크는 제조 데이터 활용을 단순한 ‘수집’ 단계에서 매듭짓지 않는다. 제조·품질 현장이 운영 의사결정하는 과정에서 병목 지점을 세분화해 그에 맞는 시스템을 지원한다. 특히 현장 내 데이터 수집·연결·모니터링·분석·시뮬레이션까지를 하나의 흐름으로 통합하는 방법론을 취한다. 이를 통해 현장에서 유사한 문제가 반복될 때마다 공정 설계를 처음부터 다시 시작해야 하는 비효율을 완전히 제거하겠다고 나섰다. 대시보드는 구축돼 있는데 왜 결론은 늦어지는가 산업 현장에는 대부분 모니터링·알람·리포트가 고도화된 대시보드가 도입돼 있다. 하지만 정작 의사결정이 지연되는 사례는 부지기수다. 지표가 ‘시각화되는 것’과 이상 발생 시 ‘즉각적으로 움직이는 것’은 전혀 다른 차원의 문제기 때문이다. 이레테크가 방법론의 최상단에 둔 것은 화려한 분석 기법이 아니라 실전적인 운영 효율 극
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