하드웨어 설계 인공지능(AI) 업체 세카가 요구사항, 도면, 회로 설계, 부품 정보를 지식 구조로 연결한다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 설계 자료를 분석해 초안을 만들고 오류 후보를 검토하면서, AI 판단 근거를 원문까지 되짚을 수 있는 ‘세카 디자인 인텔리전스 플랫폼(SECA Design Intelligence Platform)’이 등장한다. 설계·검증 과정에서 엔지니어가 자료를 검색·대조하는 시간을 줄이는 데 초점을 맞춘 솔루션이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 세카는 가전·전장·반도체 분야의 하드웨어 설계 업무를 AI로 연결하는 데 주력하고 있다. 개발 현장에는 요구사항 문서, 2차원(2D) 도면, 회로 설계 자료, 자재명세서(BOM), 부품 사양서 등 서로 다른 형식의 정보가 흩어져 있는데, 해당 플랫폼은 이를 분석해 설계 검토에 활용 가능한 데이터로 정리한다. 치수·공차·주석과 부품·신호 사이의 관
AI 통합 업무 플랫폼 전문기업 엠클라우드브리지가 로컬 인공지능(AI)과 퍼블릭 AI를 통합 운영하는 플랫폼을 통해 공공·교육·연구기관의 생성형 AI 도입을 지원한다. 엠클라우드브리지는 기관의 보안정책과 데이터 중요도에 따라 로컬 AI와 퍼블릭 AI를 선택적으로 활용할 수 있는 'Ai 365 통합 AI 플랫폼(Ai 365 Unified AI Platform)'을 제공한다고 밝혔다. Ai 365는 사용자와 업무시스템, 데이터, AI 모델을 하나로 연결하는 기업·기관용 AI 통합 업무 플랫폼이다. 기관의 보안정책과 사용자 권한, 업무 특성에 따라 AI 처리 경로를 구분하고 로컬 대규모언어모델(LLM)과 퍼블릭 LLM을 하나의 환경에서 운영할 수 있도록 지원한다. 개인정보와 행정정보, 연구자료 등 외부 반출이 제한된 데이터는 기관 내부 로컬 스토리지에 저장하고 문서 분석과 지식검색, 검색 증강 생성(RAG), AI 추론 등을 로컬 LLM에서 처리한다. 반면 외부 AI 활용이 허용된 업무는 퍼블릭 스토리지와 외부 LLM을 연계하는 방식이다. 특히 데이터 중요도에 따라 G1·G2·G3 등급별로 AI 처리 경로를 분리할 수 있도록 설계했다. G1 최고 중요 자산은 로컬
기업용 생성형 AI(Generative AI) 기술 업체 사이오닉에이아이가 사내 데이터를 AI 에이전트(AI Agent)의 지식과 업무 흐름으로 연결한다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 다양한 조직 문서를 처리해 지식 기반으로 구성하고, 현업 담당자가 자연어(Natural Language)·노코드(No-code) 방식으로 에이전트를 만드는 플랫폼 ‘스톰(STORM)’을 내놓는다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 사이오닉에이아이의 스톰은 데이터 준비부터 검색·답변 생성, 에이전트 제작·운영까지 이어지는 기업용 AI 플랫폼이다. 기업용 AI가 업무에 들어가려면 먼저 사내에 흩어진 정보를 활용 가능한 지식으로 바꾸는 과정이 필요하다. 스톰은 다양한 문서 형식을 처리한다. 텍스트만 추출하는 데 머물지 않고, 문서 안의 도면·표·그래프·이미지 같은 복합 정보까지 분석 대상으로 삼는다. 이로써 기업 데이터를 AI가 검색·활용할
제품을 직접 측정하지 않아도 생산 설비의 센서 데이터만으로 품질 예측이 가능한 시대가 올까. 하이테크 제조 인공지능(AI) 플랫폼 업체 브릭은 이러한 가상 계측(VM)을 이상 감지와 원인 분석까지 연결해 생산 설비 운영에 적용하고 있다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 반도체·디스플레이·이차전지 양산 라인을 겨냥한 ‘인사이트웍스(Insightworks)’ 제품군을 선보인다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 브릭은 생산 설비에서 발생하는 데이터를 분석해 장비 운영 효율을 높이는 AI 기반 장비 엔지니어링 시스템(EES) 사업을 전개한다. 회사 측은 하이테크 제조사의 양산 라인을 중심으로 이상 감지, 품질 예측, AI 분석 기능을 제공하고 있다고 설명했다. 설비 상태를 먼저 살피는 역할은 ‘인사이트웍스 FDC(Insightworks FDC)’가 맡는다. 고장 감지·분류(FDC) 기술을 기반으로, 설비 데이터를 수집하고
산업AI 엑스포 전시장 내 기술, 12대 산업 인공지능(AI) 과제로 연결한다 AI 팩토리(AI Factory), AI 통합 관리(Orchestration) 피지컬 AI(Physical AI) 3개 테마 기획 전문가 해설, 기업 실증(Pilot), 맞춤형 동선, 비즈니스 상당회 등 연계...기술 탐색부터 실제 도입 검토까지 지원해 300여 산업용 인공지능(AI) 업체의 기술이 한자리에 모이는 전시장. 필요한 것은 많은 제품 정보보다 자사 현장의 문제와 맞닿은 기술을 빠르게 찾는 기준이다. 제조 데이터, 품질 검사, 예지보전, AI 에이전트(AI Agent), 디지털 트윈(Digital Twin), 로보틱스 등 산업 AI의 적용 범위가 넓어질수록 이 기준의 중요성도 커진다. 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스에서 열리는 ‘제2회 산업AI 엑스포(2026 산업AI EXPO)’가 이 문제를 겨냥한 ‘산업AI 인사이트 투어(산업AI Insight Tour)’를 처음 선보인다. 지난 1차 발표에서 기업설명회(IR), 비즈니스 상담회(Meetup) 등 사업화 프로그램을 확대한 데 이어, 이번에는 참관객의 기술 탐색 구조를 구체화한
인공지능(AI)이 논문을 요약해도 인용한 논문이 실제로 있는 자료인지 다시 확인해야 한다면 연구자는 결국 원문으로 돌아가야 한다. 연구 특화 인공지능(AI) 업체 틀루토는 답변의 주장과 참고문헌을 실제 검색·선별된 학술자료에 연결하고, 연구자가 검색 과정과 근거를 재확인하도록 설계했다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 이를 기반으로 문헌 탐색, 연구 설계, 논문 작성까지 이어지는 ‘틀루토 AI(tlooto AI)’를 제시한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 틀루토 AI는 연구 질문을 입력하는 단계에서부터 작업을 시작한다. AI 에이전트(AI Agent)가 질문을 분석해 검색 계획을 세우고, 5억 건 이상의 학술 논문과 웹(Web) 자료에서 관련 문헌을 탐색·선별한다. 검색 결과를 나열하는 데 그치지 않고, 핵심 연구를 비교·분석해 본문 인용과 함께 리포트 형태로 정리하는 방식이다. 이 플랫폼은 문헌을 읽은 다음 단
같은 견적 업무라도 회사마다 확인하는 정보, 승인 순서, 예외 처리 방식이 다르다. 데이터가 같아도 담당자가 어떤 기준으로 판단하는지 모르면 범용 인공지능(AI)이 실제 업무를 이어받기 어렵다는 뜻이다. 기업 맞춤형 AI 업무 자동화 업체 호미에이아이는 이 차이를 ‘컴퍼니 브레인(Company Brain)’으로 구조화한다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 업무 흐름, 사내 데이터, 판단 기준을 연결해 AI 에이전트(AI Agent)가 실무를 수행하는 기업별 자동화 체계를 소개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 컴퍼니 브레인은 조직 내부에 흩어진 정보를 한곳에 모으고, 실제 업무가 어떤 순서로 진행되며 어떤 정보가 서로 영향을 주는지 분석한다. 담당자가 어느 조건에서 승인하거나 예외로 분류하는지까지 하나의 지식 구조로 연결하는 역할도 병행한다. 업무·데이터·담당자·판단 등 요소 사이 관계를 AI가 이해하도록 구조화
산업 현장에 인공지능(AI)을 적용하려면 설비 데이터를 먼저 모으고 저장 체계를 만든 뒤 모델을 개발·배포하고 운영 환경까지 갖춰야 한다. 단계마다 다른 솔루션과 공급 업체가 개입하면 시스템 연계·유지관리 역시 복잡해진다. 산업용 AI 플랫폼 업체 심플랫폼은 이 과정을 하나의 인프라로 완성한 ‘누비슨 에이엑스(NUBISON AX)’를 ‘2026 산업AI EXPO’에서 제시한다. 데이터 수집부터 AI 모델과 에이전트 운영까지 이어지는 산업용 AI 구축 환경이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 누비슨 에이엑스의 출발점은 현장 데이터다. 먼저 AI·사물인터넷(IoT)을 결합한 산업용 인공지능 IoT(AIoT)를 통해 설비·센서에서 발생하는 정보를 수집한다. 그 다음 여러 형태의 데이터를 한곳에 모아 저장·관리하는 데이터 레이크(Data Lake)에 축적한다. 이렇게 모인 데이터를 AI 분석에 활용 가능하도록 정리하면서 이후
‘2026 밴 플리트상(James A. Van Fleet Award)’ 수상 한국 기술 수용력 및 제조 역량, AI 시대 핵심 경쟁력으로 지목해 엔비디아, 11월 9일부터 이틀간 코엑스서 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’ 연다 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 참립자 겸 최고경영책임자(CEO)의 시선이 다시 한국으로 향했다. 이번에는 반도체 공급망만이 아니고, 빠른 기술 수용력과 강한 제조 기반을 인공지능(AI) 시대 한국의 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 이러한 메시지는 곧 기술 무대로 이어진다. 엔비디아는 오는 11월 서울에서 자사 기술 행사 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’을 연다. 이 자리에는 피지컬 AI(Physical AI), 에이전틱 AI(Agentic AI), AI 인프라 등 최신 기술 방법론이 펼쳐진다. 젠슨 황이 제시한 한국의 제조·AI 경쟁력을 실제 기술과 생태계로 풀어내는 자리다. ‘놀라운 기적’에서 ‘인텔리전스 팩토리’까지...젠슨 황이 한국을 다시 본 배경 젠슨 황 CEO는 지난 9월(현
몽고DB(MongoDB)가 뉴욕 나스닥 마켓사이트에서 열린 인베스터 데이에서 프로덕션 AI 에이전트를 위한 통합 실행·메모리·거버넌스 레이어인 '아틀라스 에이전트 엔진(Atlas Agent Engine)'을 출시했다. AI 에이전트는 PoC 단계에서는 빠르게 가치를 입증하지만 프로덕션 환경 적용에는 정확한 검색과 지속적인 메모리 저장·기업급 보안 및 거버넌스가 필수적이다. 단일 플랫폼 없이는 하위 모델이나 프레임워크가 변경될 때마다 파편화된 도구들을 일일이 연결해야 했다. 아틀라스 에이전트 엔진은 이 문제를 해결하기 위해 설계됐다. 핵심은 세 가지 통합 기능이다. 거버넌스는 ID 관리·감사·가드레일·비용 통제를 하나의 컨트롤 플레인으로 통합해 초기부터 기본 내장 방식으로 제공된다. 에이전트가 수행한 작업과 승인 주체를 수주가 아닌 수초 만에 확인할 수 있다. 메모리는 보이지 AI 임베딩과 몽고DB 네이티브 검색 기술을 기반으로 플랫폼에 직접 내장돼 에이전트가 더 적은 토큰으로 더 정확한 결과를 제공한다. 개방형 설계는 MCP·A2A 등 개방형 표준 기반으로 어떤 AI 모델·프레임워크·클라우드에도 종속되지 않는다. 파블로 스턴-플라자 몽고DB AI 및 신규 제
애피어(Appier)의 AI 에이전트 연구 논문이 세계 AI·머신러닝 학회 NeurIPS에 채택됐다. 이번 연구는 AI가 필요한 도구를 직접 만들고 활용한 뒤 결과를 바탕으로 다시 개선하는 학습 방식을 제시했다. AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업 애피어는 연구 논문 ‘거대언어모델 에이전트를 위한 도구 생성과 활용의 공동 최적화(Joint Optimization of Tool Creation and Use for Large Language Model Agents)’가 NeurIPS에 채택됐다고 1일 밝혔다. 이번 논문에서 애피어는 강화학습 프레임워크 ‘SMITH(Schema-grounded Multi-task Iterative Tool Honing)’를 제안했다. SMITH는 AI가 도구를 생성하는 과정과 실제로 사용하는 과정을 하나의 학습 체계로 묶은 것이 특징이다. 기존에는 AI가 도구를 직접 만들 수 있더라도 도구를 만드는 모델과 이를 사용하는 모델이 나뉘는 경우가 많았다. 이 경우 도구가 실제로 잘 작동하는지, 다른 모델이 설명을 이해하고 정확하게 호출할 수 있는지에 대한 피드백을 도구 생성 과정에 충분히 반영하기
코오롱베니트가 기업의 인공지능 전환(AX)을 비즈니스 성과로 연결하기 위한 실행 전략과 산업별 사례를 공유한다. 코오롱베니트는 오는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 ‘KOLON BENIT AX BOOST SUMMIT 2026’을 개최한다고 1일 밝혔다. ‘KOLON BENIT AX BOOST SUMMIT’은 코오롱그룹의 AX 전문기업인 코오롱베니트가 개최하는 연례 행사다. 지난해 열린 첫 행사에는 1000여 명의 고객이 사전 등록하고 300개가 넘는 기업 재직자가 참여했다. 참석을 희망하는 고객과 파트너는 코오롱베니트 공식 홈페이지에서 사전 등록할 수 있다. 올해 행사는 ‘고객의 AX Journey’를 주제로 진행된다. AI 도입을 실제 비즈니스 변화와 성과로 연결하기 위한 실행 전략을 공유하고, 다양한 산업에서 축적한 비즈니스 도메인 지식과 기술, 솔루션을 바탕으로 고객의 AX(Artificial Intelligence Transformation, 인공지능 전환) 추진 방안을 제시할 예정이다. 오전 세션은 강이구 코오롱베니트 대표이사의 개회사로 시작된다. 이어 장재용 본부장이 ‘FROM AI TO VALUE: AI를 도입하는 기업에서, AI로 성과를
면역세포의 상태를 읽는 기술, 사용자의 선택에 따라 서사가 달라지는 생성형 AI(Generative AI) 콘텐츠, 공급사와 가격 협상을 지원하는 AI가 한 부스에 모인다. 각각 에이뮨링크·딥엑스알랩·에이아이오투오 등 국내 업체가 개발한 기술이다. 스타트업 공동 연구개발(R&D)·사업화를 지원하는 고려대학교 개방형 공동혁신 R&D 센터(KUOIRC)는 ‘2026 산업AI EXPO’에서 세 기업의 기술을 산업 수요 기업과 연결하는 데 초점을 맞춘다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. KUOIRC는 고려대학교 휴먼 인스파이어드 AI 연구원(HIAI)의 연구 역량을 기반으로 스타트업과 공동 R&D를 추진하고 기술 고도화·사업화를 지원한다. 이번 전시 역시 하나의 제품을 전면에 내세우기보다 서로 다른 산업 영역의 AI 기술을 소개한다. 이를 통해 실제 수요 기업과 공동 연구, 실증(Pilot), 서비스 도입
산업 특화 인공지능(AI) 구축 지원 업체 플래닝고가 주문형 제조 업체의 영업·설계·견적 업무를 돕기 위해 등판한다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 산업 특화 AI 에이전트(AI Agent) 솔루션 ‘비바(VIVAR)’를 출품한다. 이는 사용자 요구사항을 분석해 제품 사양을 구성하고 설계 가능 여부를 검토하는 과정을 지원한다. 이후 견적·자재명세서(BOM)을 생성한다. 제품 정보, 설계 규칙, 가격 정책처럼 조직 내부에 축적된 업무 지식을 AI가 실제 업무에 활용하도록 만드는 데 초점을 맞춘 기술 기법이다. 2026 산업AI EXPO는 실제 산업 현장을 움직이는 인공지능(AI) 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 맞춤형 제품을 다루는 제조 업체에서는 고객 요구를 접수한 뒤 제품 사양을 정하고 제작 가능 여부와 가격을 각각 확인해야 한다. 이때 옵션·규격이 달라지면 담당자가 다시 설계 부서와 정보를 주고받고, 구성이 확정된 이후에는 생산에 필요한 부품 정보까지 정리하는 과정이 뒤따른다
물리 기반 공정·인공지능(AI) 특화 모델을 통합하고 실제 플랜트 데이터를 지속 반영하는 최신 방법론. 이는 공정 내 현재 상태를 분석하는 데서 멈추지 않고 모델 자체 검증·배포, 업데이트까지 이어진다. 분석·예측·최적화 AI 기술 업체 시마크로가 공정 디지털 트윈(Digital Twin) 플랫폼 ‘프로세스모델 V(PMV)’를 색다른 기술 기법을 전한다. 이들이 출격하는 ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. PMV는 공정 원리를 반영한 물리 기반 모델과 데이터를 학습한 AI 모델, 두 방식을 결합한 하이브리드 모델을 결합한 플랫폼을 제시한다. 여기에 실제 플랜트에서 발생하는 운전 데이터를 연계해 공정 상태 변화가 모델에 지속 반영되도록 구성했다. 회사는 이를 통해 서로 다른 엔지니어링 모델을 설계부터 운영까지 이어지는 통합 공정 모델로 구성할 수 있다고 설명했다. 사측은 모델을 만든 뒤 이를 어떻게 관리할까에 대한 해결책을
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