도시·공장·도로·재난 등 현장에서 생성되는 데이터의 형식·위치는 제각각이다. 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 공간 정보 플랫폼 업체 이지스는 이렇게 파편화된 정보를 하나의 3D 공간에 구현한다. 이후 AI 분석과 예측 결과까지 겹쳐 보여준다. 현실 공간의 현재 상태와 이후 변화를 함께 살피는 ‘이지스 디지털 어스 플랫폼(EGIS Digital Earth Platform)’이 그 주인공. 여기서 디지털 어스(Digital Earth)는 현실의 지형·건물·시설물과 관련 데이터를 3D 공간에 옮겨 현재 상태와 변화를 분석하는 가상 환경을 뜻한다. ‘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. 이번 전시에서 출격하는 이지스는 디지털 어스 플랫폼의 데이터 통합, 3D 시각화, AI 분석·예측·시뮬레이션 기능을 선보인다. 도시 관리, 재난 안전, 기상, 교통, 환경 등 현실 공간에서 발생하는 데이터를 이 플랫폼에 연결해 현장 판단에 필요한
산업·공장 자동화(FA) 기술이 이식된 공장의 첫 가동은 설비 반입도, 로봇 배치도 끝나지 않은 가상 공간에서 먼저 시작된다. 국내 시뮬레이션 기술 업체 비전스페이스는 ‘2026 산업AI EXPO’에서 피지컬 AI(Physical AI) 기반 시뮬레이션 플랫폼 ‘테서랙트(TESSERACT)’를 선보인다. 생산 설비, 로봇, 워크플로(Workflow)를 가상 환경인 디지털 트윈(Digital Twin)으로 구현하고 복수의 운영 시나리오를 가동한다. ‘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. 비전스페이스는 제조·물류 현장의 디지털 전환(DX)을 지원하는 로봇 시뮬레이션 업체다. 제조 설비, 물류 로봇, 공정 데이터를 가상 환경에 연결하는 기술을 개발하고 있다. 테서랙트는 공장을 닮은 3차원(3D) 화면에서 머물지 않는다. 실제 공장을 멈추지 않고 레이아웃(Layout), 로봇 동선, 공정 순서를 바꾸는 사전 검증 구조가 핵심이다. 투
인공지능(AI) 및 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 롯데자이언츠 가상 스타일링샵 오픈 “33종 굿즈 시착 및 스마트폰 자이로센서 연동...3차원(3D) 몰입형 매장 구현” 롯데이노베이트 자회사 칼리버스가 국내 프로 야구 대회 ‘KBO 리그(KBO League)’ 내 구단 롯데자이언츠의 팬들을 위해 '롯데자이언츠 가상 스타일링샵'을 정식 공개했다. 이번 서비스는 롯데온(LotteON)의 'AI 스타일링샵'과 롯데하이마트의 '플럭스 바추얼 스토어(PLUX Virtual Store)'에 이은 세 번째 몰입형 가상 매장(Immersive Store) 프로젝트다. 야구팬이 유니폼과 응원 기념품(Goods)을 가상 공간에서 시착하고 구매까지 이어나갈 수 있도록 경험 중심의 쇼핑 환경을 제공하려는 목적이다. 이는 인공지능(AI) 기술과 디지털 트윈(Digital Twin) 네트워크를 접목해 구축됐다. 서비스는 크게 'AI 스타일링샵'과 디지털 트윈 기반 '몰입형 매장' 등 2개 영역으로 운영된다. AI 스타일링샵에서는 실제 구장에서 판매하는 의류·액세서리 등 굿즈 33종을 자유롭게 조합해 교차 시착할 수 있다. 마음에 드는 상품은 롯데ON 판매 페이지로 직접
무대 뒤에 늘어선 휴머노이드 네 대의 케이블이 하나씩 풀리기 시작했다. 첫 기체가 발을 떼고 중심을 잡는 동안 나머지 기체도 차례로 무대 중앙에 들어섰다. 작은 흔들림에도 객석의 시선이 발끝으로 쏠린 가운데, 국민체조로 시작한 시연은 음악에 맞춘 춤을 거쳐 팔과 다리를 크게 휘두르는 탈춤으로 끝났다. 한국기계연구원(KIMM 이하 기계연)이 개발 중인 인공지능(AI) 기반 한국형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’의 현주소다. 무대에 오른 기체는 완성형 제품이 아닌 버전 0.7이다. ▲ 카이로스 4종. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자) 기계연 측에 따르면 당초 시연 목록에는 자율주행, 심부름, 인식 기반 양팔 작업이 포함됐다. 그렇지만 현장 조건에 맞춰 기능을 조정하는 과정에서 해당 동작은 제외됐다. 박동일 한국기계연구원 AI로봇연구센터장은 이날 현장에 배치된 카이로스 네 대가 수행 가능한 동작을 나눠 시연 무대를 구성했다고 밝혔다. 겉모습이 비슷한 네 대는 같은 로봇이 아니다. 모터(Motor)·감속기(Reducer) 등 주요 부품의 사양을 달리 조합한 시험 기체로 소개됐다. 1호기에서 4호기로 갈수록 완성도가
물리 자산·생산라인·공장 전체를 가상으로 구현…실시간 모니터링·고장 예측·공정 최적화 지원 디지털 트윈(Digital Twin)이 현대 제조업에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로 부상하고 있다. 물리적 자산, 생산라인, 공장 전체를 동적으로 가상 구현함으로써 제조업체는 운영 현황을 실시간으로 파악하고, 생산 공정을 최적화하며, 장비 고장을 사전에 예측하고, 지속적으로 생성되는 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 됐다. 디지털 트윈은 혁신적 개념에서 출발해 현대 제조업을 변화시키는 핵심 기술로 발전하고 있다. 물리적 자산, 생산라인, 공장 전체에 대한 동적 가상 표현을 생성함으로써 제조업체는 이전에는 확보하기 어려웠던 수준의 운영 가시성을 확보하고 있다. 이 기술은 조직이 장비를 실시간으로 모니터링하고, 생산 공정을 최적화하며, 장비 고장이 발생하기 전에 이를 예측하고, 운영 데이터의 지속적인 흐름을 기반으로 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 인더스트리 4.0이 성숙함에 따라 디지털 트윈은 설계, 제조, 검사, 유지보수, 제품 수명주기 관리를 하나의 통합 디지털 생태계로 연결하는 지능 계층이 되고 있다. 과거에는 각각 독립적으로 운영되던
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
피지컬 AI(Physical AI) 공간 지능 및 디지털 트윈(Digital Twin) 솔루션 시연 스마트시티 협력 방안 논의도 모빌테크가 싱가포르국토청(SLA) 관계자를 맞아, 스마트시티의 미래 전망을 논의하고 자사 차세대 공간 지능 솔루션을 공개했다. 이번 방문에는 싱가포르 국토·지리공간 정책을 총괄하는 주요 인사가 참석했다. 이들은 경기도 화성시 소재 모빌테크 캘리브레이션센터를 찾아 다양한 기술 기법을 경험했다. 이 가운데 모빌테크의 다중 센서 융합 소프트웨어 '센서 스위트(Sensor Suite)'와 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 플랫폼 '레플리카 시티(Replica City)' 등을 살폈다. 여기에 공간 데이터 수집 장비와 자동화 검교정(Calibration) 솔루션 '캘리브 스위트(Calib Suite)'의 실제 구동 장면을 목격했다. 사측에 따르면, 이 기술은 지난 5월 산업통상부 주관 신기술(New Excellent Technology, NET) 인증을 받았다. 이는 센서 간 위치와 각도 정합 오차를 각각 0.23cm, 0.17° 수준까지 제어한다. 이로써 차량 한 대당 최대 2주가 소요되던 작업 시간을 약 10분으로 줄
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
피지컬 AI 기반 로보틱스 기술 개념증명(PoC) 거쳐 자율주행로봇(AMR)과 4방향(4-way) 셔틀 통합 관제 및 디지털 트윈(Digital Twin) 기술 활용 아바코가 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 접목한 차세대 스마트 물류 시스템의 개발·실증(Pilot)을 마쳤다고 알렸다. 사측은 산업통상부·한국생산기술연구원(KITECH)이 추진한 '산업 AI 솔루션 실증 확산 지원사업'의 이차전지 연구 과제에 수요기업으로 참여했다. 이로써 지능형 물류 시스템의 성능 검증을 성공적으로 거쳤다는 평가다. 이번 프로젝트는 공장 내부를 주행하는 자율주행로봇(AMR)과 고밀도 적재 공간을 누비는 4방향(4-way) 셔틀을 단일 관제 시스템으로 연동해 물류 동선을 최적화하는 데 중점을 뒀다. 연구에는 다임리서치·경북테크노파크·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교·포항공과대학교(POSTECH) 등 산학연 기관이 대거 참여했했다. 아바코는 실제 제조 라인 환경을 구현해 다종·이기종 물류 장비 간 통합 운영 안정성을 검증했다. 사측에 따르면, 공정·물류 다운타임은 기존 대비 20% 줄었고, 전체 물류 자동화율 90% 이상을 달성하는 성과를 거뒀다. 또한 디지털 트윈(
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주(Dexterity) 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)' 고도화 추진한다 국내 시뮬레이션·로보틱스 3사와 업무협약(MOU) 리얼월드(RLWRLD)가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업과 손잡았다. 합성 데이터(Synthetic Data) 기술 업체 ‘피직스심랩’, 시뮬레이션 및 물리 데이터 레이어 기술 업체 ‘스페이스에이아이’, 3차원(3D) 데이터 인프라 업체 ‘엔닷라이트’ 등과 로봇 손재주(Dexterity) 분야 글로벌 표준을 만들기 위한 협력 체계를 구축한 것. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와 함께 개발 중인 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주 평가 벤치마크 ‘덱스벤치(DexBench)’를 고도화하기 위해 추진됐다. 이는 실제 산업 현장에서 로봇이 사람처럼 손을 사용해 복잡한 과제를 수행할 수 있는지를 시뮬레이션 및 실물 환경에서 검증하는 오픈소스 프로젝트다. 회사는 3개 업체와 함께 3D 에셋(Asset), 물리 기반 데이터, 시뮬레이션 검증 체계 등을 고도화할 방침이다. 이 가운데 자체 개발 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘알엘디엑스-1(RLDX
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
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.
뉴로메카가 유상증자를 통해 확보할 자금을 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 사업 확장에 나선다. 자동차 제조와 스마트 빌딩으로 기술 적용 시장을 넓히고, 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제품군을 고도화한다는 비전이다. 로보틱스·인공지능(AI) 기술의 생산·품질·공급 역량을 키우는 ‘시장·제품·스케일업’ 전략이다. 자금 조달 과정에서는 박종훈 뉴로메카 대표가 구주주 청약과 일반공모에 최대 35억 원을 투입하겠다는 계획을 내놨다. 조달 자금은 경상북도 포항 소재 신공장 구축과 연구개발(R&D) 인력 확충에 사용한다. 10명 중 7명 넘게 선택한 흥행 대박? 박종훈 대표, 최대 35억 원 투입한다 최근 사측의 주주배정 유상증자 구주주 청약률은 75.8%를 기록했다. 쉽게 말해, 기존 주주들에게 할당된 신주 물량 중 75% 이상이 주주들의 구매 선택을 받아 매각됐다는 의미다. 확정 발행가액은 주당 2만4450원이고, 구주주 청약에서 발생한 실권주는 7월 30일부터 31일까지 일반공모를 진행한다. 주금 납입일은 8월 4일, 신주 상장 예정일은 같은 달 20일이다. 박 대표는 보유한 신주인수권증서에 해당하는 8만5343주 전량과
생활 밀착형 양팔 세미 휴머노이드 로봇 듀스(DEUX) 현장 진출했다 서울 성수동 소재 무인 로봇 카페 자회사 ‘라운지엑스(LoungeX)’서 업무 시작 32자유도(DoF) 기반 가동으로 실환경 행동 데이터 수집·검증 본격화 지난 4월 베일을 벗은 엑스와이지 양팔 세미 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) '듀스(DEUX)'가 실제 매장에서의 실증(Pilot) 작업에 돌입했다. 듀스는 생활 밀착 상반신형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이다. 해당 제품은 이달부터 서울 성수동 소재 엑스와이지 무인 로봇 카페 자회사 라운지엑스(LoungeX)에서 행동 지능 기술 검증을 시작한다. 이번 실증은 실제 운영 환경에서 발생하는 성공·실패 사례를 행동 데이터로 축적하고, 이를 다시 학습·검증으로 연계하는 피지컬 AI(Physical AI) 파이프라인을 점검하기 위해 추진된다. 이 가운데 듀스는 세 손가락을 갖춘 로봇 핸드(Robot Hand)와 32자유도(DoF) 기반 가동성을 활용해 양팔 협응 작업을 수행한다. 특히 4개의 스워브 드라이브(Swerve Drive)를 통해 360° 로 이동한다. 해당 드라이브를 통해 각 바퀴의 구동·조향을 독립 제어해
가상 환경 속 공장 안에 컨베이어벨트와 생산 설비가 들어선다. 외형은 실제 제조 라인과 같지만, 내부 설비는 현실과 같이 가동되지 않는다. 벨트는 돌지 않고 덮개는 열리지 않는 식. 기존 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 파일이 시뮬레이션 환경으로 옮겨지는 과정에서 다양한 구조와 물리 속성이 빠진 결과다. 이렇게 형상만 남은 설비 앞에서 로봇의 조작 학습도 멈춘다. 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 생태계가 데이터 인프라로 확장되는 배경이다. 현시점 로봇 학습은 사람이 직접 동작을 가르치는 원격 조작(Teleoperation)에 상당 부분 의존하는 것으로 분석된다. 특정 물병을 여는 동작을 습득한 로봇도 사전에 학습되지 않은 크기·형상의 대상물 앞에서는 같은 행동을 안정적으로 재현하지 못한다. 업계는 이를 지적하고 있다. 현실 환경에 있는 객체와 예외 상황을 사람이 일일이 수집하는 방식에는 시간·비용·안전의 한계가 붙기 때문이다. 이에 대한 대안으로 현실과 유사한 가상 공간에서 반복 학습을 수행하는 방식이 제시되고 있다. 문제는 이 공간을 채울 ‘산업용 3D 데이터’가 부족하다는 것이다. 공개 데이터는
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 09월 16일 14시 52분
