제조 현장은 겉으로는 규격화된 공간처럼 보이지만 로봇 입장에서는 변수의 연속이다. 통로 폭과 바닥 상태, 작업대 높이, 부품이 놓이는 각도, 공정 사이 이동 거리까지 라인마다 다르다. 사람에게는 사소한 차이가 로봇에는 이동 경로와 작업 좌표를 다시 짜야 하는 조건이 된다. 이 때문에 자동화의 성패는 로봇 한 대의 최고 성능만으로 갈리지 않는다. 기존 설비를 얼마나 덜 손대고 들어갈 수 있는지, 작업물이 정해진 위치를 벗어나도 다시 찾을 수 있는지, 공정이 바뀌었을 때 얼마나 빠르게 새 동작을 적용할 수 있는지가 실제 운용을 좌우한다. 공장을 로봇에 맞춰 고치는 방식에서 현장의 변수를 로봇이 받아들이는 방향으로 설계 범위가 넓어지는 배경이다. 이 같은 변화는 이달 14일부터 사흘간 대구광역시 북구 소재 전시장 엑스코에서 열린 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’에서도 이어졌다. 한국산업단지공단(KICOX)이 주최한 이번 행사는 500개사가 400부스 규모를 꾸렸다. 이 자리에서는 산업단지 업체의 해외 판로 개척을 중심에 두고 ▲수출상담회 ▲글로벌 오픈 이노베이션 ▲산업단지 M.AX 혁신 서밋 ▲산업단지의 날 기념식 등을 함께 운영했다.
3차원(3D) 머신비전(Machine-vision) 기술 완성도 입증해 “3D 카메라 공급 경험으로 국내외 자동차 제조 공정 자동화 혁신할 것” 클레로보틱스가 '제21회 국제로봇산업대전(ROBOT WORLD, 이하 로보월드) 내 부대행사 ‘로보월드 어워드(ROBOTWORLD Awards)’에서 수상했다. 높은 기술 완성도와 상용성을 인정받아 디스틴션 어워드(Distinction Award)를 받았다. 로보월드는 국내외 첨단 로봇 기술과 제조 자동화 솔루션을 한자리에 선보이는 로보틱스 산업 전시회다. 행사의 일환으로 진행되는 로보월드 어워드는 기술적 완성도와 시장 파급력이 뛰어난 우수 기술을 선별해 수여하는 제도다. 산업 현장에서의 실용성과 가치를 입증하는 공신력 있는 평가 기준으로 꼽힌다. 분야는 ▲제조업용 로봇 ▲전문 서비스 로봇 ▲개인 서비스 로봇 ▲부품 및 소프트웨어 개발·공급 ▲시스템 통합·관리 ▲로봇 판매 및 기타 서비스 등 6개다. 이를 대상으로 로봇 산업 전문가 심사위원단이 서류심사를 진행한다. 평가는 기술적 우월성, 제품 혁신성, 효율성, 국산화 효과, 산업 파급도 등을 본다. 또한 소비자 효익, 제품 실용성, 비교 우위성, 성장 가능성을 따진
중소벤처기업부 주관 ‘글로벌 팁스(Global TIPS)’ 연구개발(R&D) 과제 대상 업체로 '현실·가상 전이(Real2Sim)' 기반 3차원(3D) 공간 데이터 파운데이션 플랫폼 고도화 ‘집중’ 딥인사이트가 중소벤처기업부 주관 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 총괄 기업 육성 프로그램 ‘글로벌 민간투자주도형 기술창업지원(Global TIPS)’ 내 연구개발(R&D) 일반형 과제 수행에 돌입한다. 글로벌 팁스는 우수한 기술력과 해외 진출 가능성을 갖춘 유망 중소·벤처기업의 글로벌 R&D과 해외 시장 안착을 종합 지원하는 정책이다. 이 중 R&D 일반형 과제는 독보적인 기술을 보유한 기업에 정부지원금을 투입해 혁신 기술 확보와 해외 진출을 촉진하는 사업 트랙이다. 과제에 투입되는 딥인사이트는 향후 48개월간 총 50억 원 규모의 정부 지원금을 바탕으로, 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 핵심 기술 개발과 글로벌 사업화를 본격화한다. 회사는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 휴대형 3차원(3D) 공간 정보 스캐너 ‘디멘뷰(DIMENVUE)’와 센싱 기술을 활용해 산업 현장을 가상 환경으로 디지털화하는 '현실·가상 전이(Rea
중소벤처기업부 주관 ‘글로벌 팁스(Global TIPS)’ 연구개발(R&D) 과제 선정 자동차 제조 공정서 물류 자동화까지 3차원(3D) 머신비전(Machine-vision) 솔루션 개발한다 클레로보틱스가 중소벤처기업부의 기업 육성 프로그램 ‘글로벌 민간투자주도형 기술창업지원(Global TIPS)’ 내 연구개발(R&D) 일반형 과제에 최종 선정됐다. 이를 통해 정부 지원금 50억 원을 포함해 오는 2030년 6월까지 4년간 총 62억 원 규모의 R&D 프로젝트를 수행하게 됐다. 글로벌 팁스는 우수한 기술력과 해외 진출 가능성을 갖춘 유망 중소·벤처기업의 글로벌 R&D과 해외 시장 안착을 종합 지원하는 정책이다. 이 중 R&D 일반형 과제는 독보적인 기술을 보유한 기업에 정부지원금을 투입해 혁신 기술 확보와 해외 진출을 촉진하는 사업 트랙이다. 여기에 뽑힌 클레로보틱스는 국내 완성차 공장에서 검증한 3차원(3D) 비전(Vision) 및 인공지능(AI) 기술을 물류 자동화 분야로 확장할 예정이다. 일본·북미·유럽 등 글로벌 시장 공략에 박차를 가하겠다는 메시지를 전달했다. 구체적으로 기존 자동차 제조 현장에서 축적한 3D 머
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
각종 인원 밀집 행사서 무인항공기(드론) 스테이션 기반 공공안전 관제 실증(Pilot) “10초 내 자동 출동 및 110배 줌 열화상 관제 3차원(3D) 공간 사전 시뮬레이션 활용성 검증” 이에 엔젤스윙은 마라톤·축제 등 야외 행사 현장에서 무인항공기(무인) 스테이션을 활용한 공공안전 관제 기술을 검증했다. 이번 활동은 자동 출동과 원격 비행이 가능한 드론 운영체계를 활용해, 군중 밀집 지역의 안전 상황을 실시간으로 확인하기 위해 전개됐다. 이 가운데 드론 기반 원격 순찰 및 공공안전 대응 모델의 활용 가능성을 확인했다. 실증(Pilot)에 활용된 엔젤스윙 무인 드론 스테이션은 상황 발생 시 10초 내 자동 출동이 가능한 제품이다. 최대 110배 줌 카메라를 탑재해 넓은 현장의 위험 요소를 원격으로 식별하는 점도 특징이다. 드론이 촬영한 실시간 영상은 별도 프로그램 설치 없이 웹(Web) 브라우저로 공유되며, 관제 시스템 내부에 상황을 공유한다. 드론 자동 운용으로 수집한 3차원(3D) 지도의 활용성도 입증됐다. 이를 통해 신호수 배치, 차량 동선, 통제구역 등 교통안전관리 계획을 3D 공간에서 미리 시뮬레이션할 수 있다. 현장 운영과 안전관리의 효율성을 한
씨메스로보틱스, SK텔레콤 주관 피지컬 AI 로보틱스 간담회 참석...산업 협력 방안 논의 현장 데이터 기반 로봇 학습용 데이터 구축 및 산업 현장 개념증명(PoC) 추진 예고 씨메스로보틱스가 지난 30일 SK그룹 임직원이 모인 ‘피지컬 AI·로보틱스 스타트업 간담회’에 참석했다. 이 자리에서 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 기술과 로보틱스 생태계 협력 방안을 논의했다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 국내 피지컬 AI 분야 산업 생태계와의 협력 체계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 SK텔레콤, SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 등 주요 계열사 임원진과 피지컬 AI 및 로보틱스 스타트업 관계자가 대거 참석했다. 이들은 제조·물류·서비스 등 다양한 산업 분야의 피지컬 AI 동향을 공유했다. 또한 인공지능(AI) 반도체, AI 데이터센터, 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 인프라 자원과 로보틱스 기술을 연계하는 협력 방안을 다각도로 논의했다. 씨메스로보틱스는 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 AI 기반 로봇 동작 생성 기술을 앞세워, 제조·물류 현장의 비정형 작업 자동화에 기여한 점을 강조한다.
씨메스로보틱스·엔씨에이아이, 피지컬 AI(Physical AI) 공동 연구개발(R&D) ‘맞손’ 3차원(3D) 비전(Vision) 및 로봇 정밀 제어 데이터와 가상 환경 월드 모델(World Model) 기술 결합 씨메스로보틱스와 엔씨의 인공지능(AI) 자회사 엔씨에이아이가 각 산업 현장 맞춤형 로보틱스 기술 개발에 나선다. 이들은 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기반 기술을 로봇에 이식하는 작업을 공동으로 전개하기로 했다. 이 과정에서 물류·제조 현장 내 비정형 공정 자동화에 기여한 씨메스로보틱스의 현장 운용 데이터가 활용될 예정이다. 여기에 엔씨에이아이의 월드 모델(World Model)과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 역량이 융합된다. 특히 양사는 씨메스로보틱스가 가진 비전 파운데이션 모델(VFM)과 로봇 정밀 제어 데이터 파이프라인을 엔씨에이아이의 가상 시뮬레이션 환경과 연동한다. 이로써 피지컬 AI 구현의 고질적 난제였던 학습 데이터 부족 문제를 완화하겠다는 입장이다. 현장 데이터 수집부터 가상 학습, 실전 적용으로 이어지는 선순환 생태계 구현이 이들의 목표다. 이성호 씨메스로보틱스
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
‘시그라프 2026(SIGGRAPH 2026)’서 논문 21편 및 핵심 소스 코드·모델 공식 공개해 로봇 운동 제어 파운데이션 모델 제시 엔비디아가 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 '시그라프 2026(Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques 2026, SIGGRAPH 2026)'에서 현실적으로 동작하고 실시간으로 반응하는 가상 환경 기반 연구 성과를 공개했다. 시그라프는 글로벌 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 기술 학술대회다. 인공지능(AI)·그래픽스 분야에서 최첨단 3차원(3D) 렌더링 기술과 컴퓨터 비전 연구 과정·결과 등을 공유하는 자리다. 최근에는 정밀한 물리 엔진 시뮬레이션을 기반으로 한 피지컬 AI(Physical AI) 및 차세대 로봇 운동 제어 기술의 연구 성과가 대거 공개되고 있다. 엔비디아는 이번 콘퍼런스에서 기술 논문 21편을 공론화했다. 이는 가상 환경 생성과 현실 세계 머신 훈련을 동시 구동하는 실시간 시스템이다. 여기에 관련 코드·모델도 함께 공개했다. 특히 실시간 모션 모델 '모션브릭스(MotionBricks)'를 선보였는데, 현장에서는 시중 휴머노이드 로봇(
한국식품연구원 주관 전략연구사업 공동연구 개발기관 참여한다 비정형 면 제조 라인 대상 3차원(3D) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축 및 데이터 기반 가상 관제 기술 전개 이에이트(이하 E8)가 정부의 식음료(F&B) 국책 사업 내 공동연구 개발기관으로 발탁되며, F&B 제조 산업의 자율 생산 인프라 고도화에 전면 나선다. 사측은 한국식품연구원 주관, 과학기술정보통신부 지원 전략연구사업인 '면 제조 공정 초자동화를 위한 자율생산 공정 일체 지능형 생산 설비 개발' 과제에 참여한다. 이번 과제는 총 사업비 261억 원이 투입되는 정부 전략 연구 사업이다. 숙련공의 경험적 감각에 종속된 기존 F&B 생산 라인에 피지컬 AI(Physical AI) 및 3D 디지털 트윈 아키텍처를 이식해, 자율운영 체계로 전면 전환하기 위한 목적으로 기획됐다. 공동 개발 참여 주체는 가상 공장 통합 관제 시스템의 공정 데이터 상용화 매칭 모델 구축을 골자로 한 단계별 이정표를 공표했다. 특히 이번 프로젝트는 그간 디지털화(Digitalization)가 까다로웠던 F&B 공정의 비정형적 특성을 정밀 제어한다는 점이 특징이다. 실제로 면 제조 공정
2026 부산오토매뉴팩(AUTOMANUFAC BUSAN), 부산로봇엑스포(ROBOT EXPO BUSAN), 빅테크쇼(BIG TECH SHOW)가 7월 1일부터 3일까지 부산 벡스코 제2전시장에서 동시 개최된다. 세 전시는 자동차·모빌리티 소재부품장비, 로봇·AI 기반 기술, 로봇물류·제조자동화 솔루션을 한 공간에 배치한다. 이 자리에 등장하는 참가사를 미리 살펴본다. 로봇·작업 자동화가 먼저다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 사족 보행 로봇, 로봇 용접(Welding), 서빙·물류 로봇, 착용형(Wearable) 작업 보조 장비 등이 제조·물류·서비스 현장에서 어떻게 적용되는지 점친다. 이어 인공지능(AI) 기반 비전(Vision)·관제·모니터링이다. 카메라, AI 비전 검사, 로보틱스·무인항공기(드론) 관제 기술 기반 검사 자동화와 현장 운영 데이터 활용법을 다룬다. 끝으로 제조·물류 인프라와 사업화 지원이다. 자동 창고, 설계 데이터 관리, 기술이전 지원 솔루션이 제조기업의 운영 기반을 뒷받침하는 법에 대해 들여다본다. 핵심은 공장 설비를 지탱하는 ‘운영 기반’과 ‘사업화’다. 생산·출하의 병목을 뚫어내는 자동 창고 시스템부터 제조 협업의
미국 보스턴 ‘2026 로보틱스 서밋 & 엑스포(2026 Robotics Summit & Expo)’ 등판 자체 인공지능(AI) 3차원(3D) 생성 솔루션 기술 실증(Pilot) 데이터 선포한다 텍스트·이미지 기반 3D 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 ‘트리닉스(Trinix)’ 기반 방법론 공개 예고 엔닷라이트가 미국 보스턴에서 개막을 예고한 글로벌 로봇 기술 콘퍼런스 ‘2026 로보틱스 서밋 & 엑스포(2026 Robotics Summit & Expo)’에 참가해 인공지능(AI) 3차원(3D) 생성 기술을 공개한다. 올해로 8회째를 맞이하는 이 콘퍼런스는 전 세계 첨단 로봇 공학자과 자율주행 소프트웨어 개발자 등이 집결하는 글로벌 로봇 엔지니어링 행사다. 미국 메사추세츠 주 보스턴에서 이달 27일(현지시간)부터 양일간 열리는 이번 행사에는 글로벌 빅테크 업체와 전 세계 50개국에서 로봇 생태계 관계자가 대거 참석한다. 특히 올해는 최근 글로벌 제조 생태계의 최대 화두로 부상한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’와 차세대 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 구동을 위한 고정밀 데이터 시뮬레이션 기술 다뤄질 전망이다. 엔
자율주행 플랫폼용 다중 라이다(LiDAR)·카메라 교정(Calibration)기술이 배경 “자체 보정 자동화 솔루션, 차량 1대당 작업 시간·필요인력·비용↓ 모빌테크가 자체 개발한 자율주행 플랫폼 전용 기술이 산업통상부로부터 신기술(NET) 인증을 획득했다. NET 인증은 산업통상부 산하 국가기술표준원이 국내에서 개발된 우수 신기술의 혁신성·상용화 가능성 등을 평가해 부여하는 국가 공인 인증 제도다. 이번 인증에서 모빌테크는 정보통신 분야 신규 인증 기술로 선정되며 기술력을 인정받았다. 이번에 인증받은 회사 기술은 다중 라이다(LaDAR)·카메라 파라미터 교정(Calibration) 방법론이 내재화된 것이다. 구체적으로, 자율주행에 활용되는 다양한 센서에서 수집한 다종·이종 데이터를 통합하는 것이 특징이다. 센서별로 위치·시간·기준이 달라 발생하는 미세한 오차를 보정해 데이터 정확성과 공간 인식 성능을 높이는 기술 접근법이다. 사측은 기존 자율주행 센서 캘리브레이션은 수작업·반자동 방식을 기반으로 긴 작업 시간과 높은 비용이 소요됐다는 설명했다. 그러면서 이 기술에 대해, 자율주행자동차·로보틱스 등 피지컬 AI(Physical AI) 관련 분야의 핵심 인프라
용접(Welding) 공정이 숙련자의 손끝에서 로보틱스·센서 중심의 자동화(Automation) 체계로 전환되고 있다. 지금까지의 현장 용접은 자동차·조선·플랜트 등 주요 산업의 품질을 결정짓는 핵심 공정임에도 불구하고, 고열·용접매연(Fume)·자세 등 열악한 환경 탓에 인력난과 품질 편차라는 고질적인 숙제를 안고 있었다. 최근 이러한 흐름은 ‘생산 지속성’의 문제로 직결되고 있다. 미국용접학회(AWS)가 향후 5년간 32만 명 이상의 신규 인력이 필요하다고 경고한 가운데, 국내 역시 숙련공 고령화와 신규 유입 둔화라는 이중고를 겪고 있기 때문이다. 국제로봇연맹(IFR)의 통계처럼 전 세계 누적 가동 산업용 로봇이 428만 대를 넘어선 지금, 자동화의 중심은 품질 판단과 공정 제어까지 아우르는 지능형 생산 체계로 이동 중이다. 지난 14일 경상남도 창원특례시 소재 창원컨벤션센터에서 열린 ‘2026 스마트 용접 자동화 세미나’는 이러한 제조 패러다임의 변화를 제시했다. 세미나는 ‘인공지능과 머신비전이 이끄는 스마트 용접 제조 혁신(AI & Vision Driven Smart Welding Manufacturing)’을 주제로 열렸다. 이번 행사에서는
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