휴머노이드 로봇 핸드 ‘델토 그리퍼-5F’ 비롯 3지 그리퍼 신제품 ‘델토 그리퍼-3F’ 선봬 강화·모방학습 기반 로봇 핸드 기술력 강조해 테솔로가 이달 24일부터 닷새간 싱가포르에서 개막하는 ‘제13회 표현학습국제학회(International Conference on Learning Representations 2025 이하 ICLR 2025)에 등판했다. ICLR은 인공지능(AI)·딥러닝(Deep Learning)·머신러닝(Machine Learning) 분야 글로벌 학회로, 뉴립스(NeurIPS)·국제머신러닝학회(ICML)와 함께 글로벌 3대 AI 학회로 손꼽힌다. 매년 연구기관·기업 등 AI 분야 주체가 참여해 최신 연구 동향을 공유하고, 이를 심사해 우수 논문을 선정한다. 테솔로는 이번 학회에서 자체 개발 휴머노이드 로봇 핸드 ’델토 그리퍼-5F(Delto Gripper-5F, DG-5F)’를 전시했다. 이 모델은 지난 3월 휴머노이드 로봇 시장을 겨냥해 사람의 손과 유사한 수준의 높은 자유도(DoF) 기반 인간형 5지 솔루션으로 데뷔했다. 다양한 산업용·협동로봇과 호환 가능한 로봇팔 말단장치(End-Effertor)다. 개발자 모드 지원를 지원하고
"이번 기법은 향후 원격탐사 분야의 실질적인 적용 가능성을 열어줄 것" 텔레픽스가 세계 최고 권위의 인공지능 학회 중 하나인 ICLR 2025(The International Conference on Learning Representations)에 두 편의 논문을 채택시키며 기술력을 입증했다. 이 가운데 하나는 인공위성 영상 분석 관련 논문으로, 최고학술논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과도 거뒀다. 텔레픽스 연구진이 단독으로 수행한 수상 논문은 ‘인페인팅 디퓨전 모델을 통한 원격탐사 분야의 퓨샷 세그멘테이션 문제 해결’로, 딥러닝 기반의 객체 분할 성능 향상을 위한 새로운 접근을 제안했다. 특히 위성영상처럼 데이터가 제한적인 상황에서 디퓨전 기반 이미지 인페인팅 기술을 활용해 새로운 예시 이미지를 생성하고 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 확보, 과적합 문제를 완화한 점이 높은 평가를 받았다. 해당 논문은 ICLR 내 '원격탐사를 위한 머신러닝 워크숍(ML4RS)'에서 발표되며, 이 워크숍은 구글 딥마인드, 미국 애리조나 대학, 독일 항공우주센터(DLR) 등 세계 유수 연구기관이 공동 주최하고, 스탠퍼드 대학, 뮌헨 공대, 마이크로소프트
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계할 수 있는 가능성을 제안했다고 17일 밝혔다. 효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 새로운 효소의 기능 규명은 미생물 세포공장(세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 기반 생산시스템)을 구축하기 위한 핵심 과제다. 연구팀은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 등 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 활용된 사례를 정리하고, 이들 기술이 단백질 서열에서 어떻게 의미 있는 정보를 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다. 딥러닝 기술을 활용해 단순한 아미노산 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 생성형 AI 모델 발전을 토대로 기존의 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이상엽 KAIST 교수는 “AI 기반 효소 예측·설계 기술
엠아이큐브솔루션, AI 솔루션 기반 자율제조 달성 방법론 공유해 AI 통한 품질 최적화, 예지 보전, 이상 탐지 혁신법 강조 “제조 공정 전주기서 AI 기반 자율제조로 트렌드 변하고 있어” 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything 이하 SDx)이 다양한 산업 분야에서 조명받고 있다. SDx는 소프트웨어를 중심으로 모든 시스템 요소가 제어·운영·작동되는 개념이다. 스마트폰으로 예를 들면, 기기 교체 없이 애플리케이션 업데이트만으로 새로운 기능을 지속 창출하는 것과 유사한 시스템이다. 제조업에서는 큰 범주로 ‘소프트웨어 정의 제조(Software Defined Manufacturing)’가 떠오르고 있다. 이 안에는 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’·‘소프트웨어 정의 공급망(SDS)’·‘소프트웨어 정의 자동화(SDA)’ 등 세부 SDx 요소가 포함된다. 이 중 SDF는 소프트웨어가 공장 내 모든 인프라를 관장하는 기술이다. 소프트웨어 기반으로, 인공지능(AI)·사물인터넷(IoT)·클라우드·빅데이터·디지털 트윈 등 차세대 기술 활용이 가능하다. 이를 통해 자동화 요소 강화, 비용 절감, 효율성 향상, 수율·생산성 최적화, 인프라 유연
“기존 자동화·임베디드·IPC 역량 기반으로, 산업별 솔루션 공급사와 융합해 IoT 산업 고도화할 것” 인공지능(AI)·머신러닝·딥러닝·정보통신기술(ICT) 등 데이터 기반 기술이 산업에 도입되면서 본격적인 빅데이터 시대에 돌입했다. ‘데이터센터’에서 ‘하이퍼스케일 데이터센터’로 데이터 처리 인프라가 확장되는 양상이 이를 증명한다. 이처럼 데이터 수요는 이미 전 세계적으로 폭발적으로 급증하고 있다. 이 흐름은 다양한 설비·기기가 인터넷을 통해 데이터를 상호 통신하는 ‘사물인터넷(IoT)’이 주요한 것으로 분석된다. 다시 말해 산업 내 수많은 요소가 데이터 기반 연결성(Connectivity)을 극대화한 영향이다. 이에 산업 안에는 빠르고 안전한 데이터 활용에 대한 요구도 함께 증가하는 추세다. 기존 클라우드 서버 기반 방법론에서 진화한 데이터 처리 방안이 필요한 시점이다. 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 센서·디바이스 등 데이터 생성 주체 근방에서 데이터를 실시간으로 처리하는 분산 컴퓨팅 기법이다. 이 방법론은 생성된 데이터가 클라우드 서버까지 이동하지 않고 곧바로 처리된다. 이 때문에 속도·반응성·안정성·확장성·보안·비용 등 측면에서 이점을 발휘
티엔에스에이아이(이하 TNS AI)가 스마트공장·자동화산업전 2025(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에 참가해 인공지능(AI) 기반 내시경 내측 검사 장비를 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2025은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 14일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며 올해는 50여 개 기업이 2200여 부스 규모로 참여했다. TNS AI는 이번 전시에서 AI 내시경 내측 검사 장비를 주축으로 한 최첨단 검사 솔루션을 공개했다. 이 장비는 제조업 및 정밀 부품 산업에서 내부 결함을 효과적으로 탐지하고 품질 검사를 자동화하는 데 최적화된 솔루션이다. 특히, 사람의 육안으로 검사하는 데 한계가 있을 만큼 미세한 검사 작업을 수행하는 역할을 할 수 있어 전 산업에 걸쳐 큰 주목을 받고 있는 솔루션이기도 하다. TNS AI의 AI 내시경 내측 검사 장비는 기존의 육안 검사나 수작업 검사 방식과 비교해 높은 정확도와 일관성을 제공한다. 검사 과정에서 AI가 실시간으로 이미지 및 데이터를 분석해 미세한 결함을 감지할 수 있으며 이 기술을
전 세계적인 노동력 문제가 여러 산업 내 주요 의제로 급부상하고 있다. 수많은 국가가 저출산·고령화·숙련공 부족 등으로 인한 인력난에 봉착했고, 이는 국가 규모를 떠나 공통적으로 나타나는 현상이다. 이러한 노동력 문제는 성장 가능성이 높은 국가가 ‘중진국 함정(Middle income trap)’을 극복하지 못하는 양상을 낳고 있다. 중진국 함정은 개발도상국이 중간소득국가(MICs)로 성장한 후 선진국으로 도약하는 과정에서 성장세가 침체되거나, 성장이 뒷걸음질 치는 현상을 말한다. 이 같은 흐름은 글로벌 산업 전반의 발전을 저해하는 요소로 지적된다. 이 가운데 우리나라에도 산업군을 막론한 노동력 이슈가 만연해 있다. 지난해 우리나라 합계출산율은 0.74명으로, 지난 2002년 초저출산 국가로 진입한 이후 지속적으로 저출산 흐름에 빠져있다. 여기에 1950년대부터 약 20년 동안 태어난 이른바 베이비붐 세대가 은퇴 나이에 접어들면서 인력 시장은 그야말로 사면초가에 직면했다. 이 국면에서 로보틱스(Robotics)가 게임 체인저 기술로 주목받고 있다. 글로벌 산업은 각종 노동력 이슈를 로봇으로 극복할 수 있다는 기대로 고무된 모습이다. 사람이 수행하던 프로세스를
알리바바 클라우드가 AI 기반 비디오 생성 모델 ‘Wan2.1’ 시리즈를 오픈소스로 공개하며, 글로벌 AI 커뮤니티와의 협력을 강화한다고 밝혔다. 이번에 공개된 모델은 140억(14B) 및 13억(1.3B) 매개변수 버전으로 텍스트 및 이미지 입력을 기반으로 고품질의 영상을 생성할 수 있도록 설계됐다. 알리바바 클라우드는 비디오 파운데이션 모델 ‘Tongyi Wanxiang(통이 완샹)’의 최신 버전인 Wan2.1을 ‘모델스코프(ModelScope)’ 및 ‘허깅페이스(Hugging Face)’를 통해 전 세계 연구자 및 기업들에게 공개했다. 해당 모델은 복잡한 동작을 정밀하게 처리하고 픽셀 품질을 향상시키며 물리적 원칙을 준수하는 등 사실적인 영상 생성 능력에서 강점을 보인다. Wan2.1은 영상 생성 모델의 종합 벤치마크인 VBench 리더보드에서 종합 점수 86.22%를 기록하며 1위를 차지했다. 특히, 상위 5개 모델 중 유일한 오픈소스 모델로 자리매김하며 글로벌 AI 생태계에서 기술력을 입증했다. 평가 항목에서는 움직임의 자연스러움, 색상 표현, 다중 객체 상호작용 등의 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 이번 공개된 모델 중 T2V-14B는 복잡한 동작
Q. 주력사업, 경쟁력 등 간략한 회사 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업으로, 서울대학교, 연세대학교 출신의 인재들과 LG, 한화 등 주요 IT 기업 출신의 우수 인력들이 모여 2019년 6월 창립했습니다. 뉴로클은 누구나 쉽고 편리하게 AI 딥러닝 기술을 사용할 수 있는 세상을 만들겠다는 사명 아래, 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목한 비전 검사 솔루션을 제공하고 있습니다. 뉴로클의 독보적인 기술인 오토딥러닝 알고리즘은 모델 구조와 학습 파라미터를 자동으로 최적화하여, 딥러닝 전문 지식이 없어도 누구나 고성능 딥러닝 모델을 쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술력을 인정받아 아시아와 유럽을 포함한 해외 25개국에 진출했으며, 국내외 유수 기업에 딥러닝 비전 검사 토탈 솔루션을 제공하고 있습니다. Q. 회사의 주요 솔루션에 대한 자세한 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클의 주요 솔루션은 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)입니다. 뉴로티는 오토딥러닝 알고리즘이 탑재된 AI 비전 검사 모델 학습/생성 소프트웨어로, 사용자는 원하는 성능의 딥러닝 검사 모델을 몇 번의 클릭만으로 생성할 수 있습니다.
글로벌 제조 기술이 급속도로 발전하면서, 제품의 ‘소형·경량화’가 발 빠르게 진행되고 있다. 이렇게 소형·경량화 트렌드가 확산되는 것은 결국 제조공정 혁신과도 연결된다. 소형·경량화 요소가 이식된 제품을 보면, 각종 최신 기술이 복잡하게 연결되고, 집적화된 첨단 설계가 녹아있기 때문이다. 이러한 콤팩트 제품은 엔지니어링·설계·생산 등 프로세스도 중요하지만, ‘품질검사’가 제조 라이프사이클의 수준을 결정짓는 요소다. 다양한 고도화 기술이 한데 접목된 만큼 양불 판정 공정인 검사 과정이 핵심으로 급부상했다. 이 같은 제품은 높은 원자재 가격을 내포하기 때문에 ‘불량률 최소화’가 관건이다. 한편 제조 업계는 오랜 기간 동안 카메라·센서 등 광학 기반 기술을 통해 제품 검사 공정을 진행했다. 소형·경량화 제품은 특성상 기존 대비 더욱 높은 정밀도와 최적화가 이식된 검사 역량을 요구한다. 이에 따라 기존에 활약한 2차원(2D) 기반 검사 기술에서 3차원(3D) 광학 솔루션에 주목하기 시작했다. ‘메트롤로지’ 新 항로 제시한 3D 센서...“높은 정밀도, 빠른 속도 기반 ‘품질보증’ 가능해야” 3D 센서는 검사·측정 ‘자동화’에 기여한 2D 방식을 ‘완전 자동화’할 뿐
품질검사 솔루션 업체 엘로이랩이 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’서 출품할 기술은 뭘까? AW 2025는 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 사흘 동안 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 ‘코엑스’ 전관에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 7만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 엘로이랩은 인공지능(AI) 기반 딥러닝(Deep Learning) 소프트웨어와 초분광 기술 하드웨어를 접목해, 비정형 품질관리 극대화 솔루션에 도전하는 업체다. 올해는 딥러닝 비전 검사 소프트웨어 ‘스팩트럴 AI(SPECTRAL AI)’와 초분광 카메라 기반 품질 검사기 ‘SAI-Delta’가 전시장을 가득 메운다. 먼저 스팩트럴 AI는 엘로이랩 자체 개발 딥러닝 알고리즘이 적용돼 실시간 초분광 검사를 지원한다. 특히 초분광 기술을 통해 물체의 화학적 특성을 분석한 후 200대 이상의 스펙트럼 데이터로 추출하는 점이 특징이다.
애플 제조업 R&D 지원센터(Apple 제조업 R&D 지원센터 이하 센터)가 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에서 미래형 제조 기술을 총망라한다. AW 2025는 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 사흘 동안 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 ‘코엑스’ 전관에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 7만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 센터는 경상북도 미국 전자기기 업체 ‘애플(Apple)’이 포항시·포항공과대학교와 협력해 설립한 교육시설이다. 지난 2021년 문을 연 이 센터는 중소기업을 대상으로 교육·트레이닝 커리큘럼을 제공해, 제조 설비 기술 혁신을 도모한다. AW 2025에서는 스마트 데이터(Smart Data), 스마트 공정(Smart Process) 등 다양한 첨단 제조 기술을 선보인다. 스마트 데이터는 머신러닝(Machine Learning)·딥러닝(Deep Learning)
스마트 제조의 혁신적 기술로 주목받고 있는 3D 로봇 비전이 ‘2025 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 픽잇코리아의 발표를 통해 구체화될 전망이다. 픽잇코리아의 박찬웅 매니저는 이번 발표에서 픽잇의 최신 3D 로봇 비전 솔루션과 이를 활용한 자율 제조의 미래를 조망하며 제조업 자동화의 새로운 비전을 제시할 계획이다. 픽잇코리아는 별도의 복잡한 코딩 없이도 손쉽게 활용할 수 있는 3D 비전 소프트웨어 플랫폼을 개발해 글로벌 시장에서 입지를 다지고 있다. 특히, 신규 출시된 픽잇 2세대 카메라는 향상된 해상도와 넓어진 시야각을 바탕으로 투명하거나 반사되는 물체도 정밀하게 인식할 수 있어 다양한 산업 환경에서 강력한 성능을 발휘할 것으로 기대된다. 이번 세미나에서 소개될 3D 로봇 비전의 주요 응용 분야는 크게 빈 피킹(Bin Picking)과 로봇 가이던스(Robot Guidance)다. 빈 피킹은 무작위로 적재된 부품을 정확히 인식하고 자동으로 취출할 수 있도록 지원해 작업자의 부담을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 기여할 것이다. 로봇 가이던스는 크고 무거운 부품의 위치와 자세를 자동으로 보정해 조립 및 검사 공정의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을
스마트 제조의 혁신적 기술로 주목받고 있는 3D 로봇 비전이 ‘2025 스마트 제조 대전망 온라인 컨퍼런스’에서 픽잇코리아의 발표를 통해 구체화될 전망이다. 픽잇코리아의 박찬웅 매니저는 이번 발표에서 픽잇의 최신 3D 로봇 비전 솔루션과 이를 활용한 자율 제조의 미래를 조망하며 제조업 자동화의 새로운 비전을 제시할 계획이다. 픽잇코리아는 별도의 복잡한 코딩 없이도 손쉽게 활용할 수 있는 3D 비전 소프트웨어 플랫폼을 개발해 글로벌 시장에서 입지를 다지고 있다. 특히, 신규 출시된 픽잇 2세대 카메라는 향상된 해상도와 넓어진 시야각을 바탕으로 투명하거나 반사되는 물체도 정밀하게 인식할 수 있어 다양한 산업 환경에서 강력한 성능을 발휘할 것으로 기대된다. 이번 세미나에서 소개될 3D 로봇 비전의 주요 응용 분야는 크게 빈 피킹(Bin Picking)과 로봇 가이던스(Robot Guidance)다. 빈 피킹은 무작위로 적재된 부품을 정확히 인식하고 자동으로 취출할 수 있도록 지원해 작업자의 부담을 줄이고 생산성을 향상시키는 데 기여할 것이다. 로봇 가이던스는 크고 무거운 부품의 위치와 자세를 자동으로 보정해 조립 및 검사 공정의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을
한국딥러닝이 말레이시아 소프트웨어 전문 기업 허밍소프트와 건설 분야 AI 솔루션 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 6일 밝혔다. 한국딥러닝은 딥러닝 기반의 이미지 및 영상 분석 기술을 활용해 공공기관 및 기업에 특화된 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다. 이미지·비디오·텍스트·음성 등의 멀티모달 데이터를 활용해 OCR 문자인식, 객체 검출, 영상 이해, 이미지 생성, 3D 모델 생성 등 다양한 비전(Vision) AI 솔루션을 제공한다. 허밍소프트는 건설 산업에서의 디지털전환과 자동화를 위한 다양한 솔루션을 제공하는 말레이시아 대표 소프트웨어 기업이다. 양사는 이번 협약을 통해 건설 현장의 효율성과 정확성을 높이고, 인건비 절감과 생산성 향상을 도모할 계획이다. 특히 말레이시아를 포함한 아시아 건설 시장에서 AI 기술 도입을 선도한다는 목표다. 드론으로 촬영한 건물 외벽의 균열을 AI 이미지 분석을 통해 자동으로 검출하고 유형별로 분류하는 솔루션을 개발할 예정이다. 이를 통해 건축물 안전진단 프로세스를 자동화하고, 건설 현장의 안전관리 효율을 높이는 솔루션 개발에 나선다. 한국딥러닝은 AI 모델 설계부터 데이터 분석, 솔루션 구현까지 AI 개발의 전
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UPDATE: 2025년 05월 04일 15시 05분
