피지컬 AI 시대를 뒷받침할 온디바이스 AI 핵심기술을 논의하는 워크숍이 열린다. 한국전자파학회 지능형IoT디바이스연구회가 오는 7월 13일 서울벤처대학원대학교 1층 강당에서 ‘2026년 피지컬 AI를 위한 온디바이스 AI 핵심기술 워크숍’을 개최한다. 이번 워크숍은 로봇, 모빌리티, 스마트팩토리, 지능형 사물인터넷(IoT) 기기 등 현실 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 확산에 대응해 마련됐다. AI가 클라우드 기반 정보처리를 넘어 현장에서 즉시 판단하고 실시간으로 반응하는 방향으로 진화하면서, 디바이스 내부에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 기술의 중요성이 커지고 있다는 판단이다. 온디바이스 AI는 데이터 지연 최소화, 개인정보 보호, 네트워크 의존성 감소, 저전력·실시간 추론 요구를 동시에 만족시킬 수 있는 기술로 주목받고 있다. 특히 신경망처리장치(NPU) 기반 추론, 연합학습, 모델 경량화, 지능형 협업 기술 등이 피지컬 AI 구현을 위한 핵심 기술로 부상하고 있다. 워크숍에서는 글로벌 온디바이스 AI 기술 동향과 미래 전망을 비롯해 피지컬 AI를 위한 비전-언어-행동(VLA) 모델 기술, 연합학습 기반 엣지 지능화 기술, 사물 간 협업형
한국전자통신연구원(ETRI)이 인공지능(AI)·확장현실(XR) 기기용 초고해상도 디스플레이 핵심 기술을 개발했다. ETRI는 AI·XR 시대 핵심 디스플레이로 주목받는 초고해상도 엘이디오스(LEDOS) 디스플레이 기술과 이를 구현하는 초정밀 레이저 접합 기술 개발에 성공했다고 밝혔다. 이번 기술은 ETRI가 독자 개발한 신소재와 레이저 공정을 활용해 마이크로 LED 칩을 실리콘 회로 위에 고밀도로 접합하는 방식이다. 연구진은 10마이크로미터(㎛)급 피치 환경에서 약 92만 개의 범프를 안정적으로 접합하는 데 성공했다. 이는 AI 반도체 핵심 기술로 꼽히는 고대역폭메모리4(HBM4)의 약 20㎛급 피치와 20만 개 내외 범프 수준보다 높은 집적도다. ETRI는 이번 기술이 HBM4보다 더 미세한 접합 조건을 상대적으로 경제적인 공정으로 구현했다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. 연구성과는 세계 최대 디스플레이 학회인 ‘SID 디스플레이 위크 2026’에서 공개됐으며, 마이크로 LED 분야 ‘피플스 초이스 어워드’를 수상했다. 기존 초미세 접합 공정은 고온 공정에 따른 기판 휨, 미세 오염물 발생, 접합 위치 오차 등이 난제로 꼽혔다. 연구진은 독자 개발한 신소
국내 연구진이 빠른 충전과 방전 환경에서도 성능 저하를 줄이고 수명을 늘릴 수 있는 수계 아연이온전지 핵심 기술을 개발했다. 한국전자통신연구원(ETRI)과 성균관대학교 공동 연구진은 수계 아연이온전지의 한계로 꼽혀온 출력 저하, 전극 구조 손상, 덴드라이트 형성 문제를 해결할 수 있는 양극·음극 소재 기술을 개발했다고 밝혔다. 수계 아연이온전지는 물 기반 전해질을 사용하는 전지로, 리튬이온전지보다 화재 위험이 낮고 가격 경쟁력이 높아 차세대 에너지저장장치 후보로 주목받고 있다. 다만 급속 충·방전을 반복하면 성능이 떨어지고, 아연이 바늘 형태로 자라는 덴드라이트가 발생해 수명 저하와 단락 위험을 유발하는 문제가 있었다. 연구진은 양극 성능 개선을 위해 아연 이온만 반응하던 기존 방식에서 벗어나 칼륨 이온이 함께 작동하는 ‘이중이온 삽입 구조’를 도입했다. 이를 통해 이온 이동 병목 현상을 줄이고, 고속 충·방전 시 출력 저하와 전압 손실을 개선했다. 또 철 기반 폴리아니온 구조를 양극 소재 골격으로 적용해 충·방전 과정에서도 전극 구조가 안정적으로 유지되도록 했다. 연구진은 고율 충·방전 평가를 통해 출력 유지 특성과 장기 안정성이 향상됐음을 확인했다. 음극
‘차세대 국가 인프라’로서 AI 네트워크의 필요성이 대두되고 있는 가운데, 한국전자통신연구원(ETRI)이 ‘AI 고속도로’ 구축 전략을 제시했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 시대 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 인프라인 ‘AI 고속도로’ 구축 전략을 논의하기 위한 'AI 고속도로 포럼'을 13일 서울 양재동 엘타워에서 개최했다고 밝혔다. 이번 포럼은 빠르게 다가오는 인공지능 시대에 대응하기 위한 국가 차원의 AI 인프라 구축 방향을 모색하고, 네트워크 기반 기술 중심의 대한민국 AI 경쟁력 강화 전략을 논의하기 위해 마련됐다. ETRI는 이번 포럼에서 정부가 추진 중인 ‘AI 고속도로’ 정책과 연계해 네트워크 중심의 AI 인프라 고도화 방향과 구체적인 기술 구현 전략을 제시했다. ‘AI 고속도로’는 인공지능 서비스 구현에 필요한 데이터, 컴퓨팅, 네트워크를 하나의 체계로 연결하는 국가 핵심 인프라다. AI 모델의 개발부터 학습, 추론, 응용에 이르는 전 과정을 빠르고 안정적으로 처리할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 즉, 데이터가 생성되고 이동하며 활용되는 전 과정을 끊김 없이 연결해 주는 ‘AI 시대의 기반망’인 것이다. 이번 포럼에는 과학기술정보통
삼성전자, 한국전자통신연구원(ETRI), 팹리스 전문기업 프라임마스(Primemas)가 AI 시대의 메모리 병목 문제를 해결하는 초거대용량 CXL(Compute Express Link) 메모리 솔루션 공동 개발에 본격 착수했다. 국내 반도체·연구·시스템 분야 3대 핵심 역량이 결집해 차세대 AI 및 데이터센터 인프라의 새로운 표준을 제시한다는 점에서 업계의 이목이 집중되고 있다. 이번 협력의 출발점은 2024년 8월 삼성전자와 프라임마스가 체결한 어드밴스드 CXL 솔루션 공동 연구개발 MOU다. 이후 지속적인 협력을 이어오다 이번에 ETRI가 합류하면서 초거대용량 메모리 솔루션을 실제 시스템으로 구현하는 단계로 한 차원 확장됐다. 3사는 각자의 핵심 강점을 분명하게 나눴다. 삼성전자는 글로벌 OCP(Open Compute Project) 행사에서 선보인 CXL 기반 데이터센터 메모리 패브릭 관리 기술을 토대로 최신 DDR DIMM·대용량 DRAM 기술과 메모리 오케스트레이션 소프트웨어를 제공한다. 프라임마스는 세계 최초 CXL 3.0 실리콘 확보 경험을 기반으로 칩렛 기반 CXL 컨트롤러 SoC '팔콘(Falcon)'을 활용한 AIC 타입 대용량 메모리 확장
국내 연구진이 AI가 스스로 제어하는 6G 네트워크의 ‘두뇌’를 개발했다. 이는 국내 최초로 ‘지능형 6G 코어’를 구현한 것으로, 6G 핵심 인프라의 혁신적 진전을 이룬 것이란 평가다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 6G 시대의 핵심 인프라로 주목받는 ‘지능형 서비스 프로그래머블 모바일 코어 네트워크’ 기술 개발에 성공했다고 밝혔다. 이 기술은 인공지능(AI)이 네트워크를 스스로 학습하고 제어함으로써 서비스 요구에 따라 유연하게 동작하는 자율형 6G 코어 네트워크 구현을 목표로 한다. 기존 5G 코어 네트워크가 비교적 정적인 세션 관리 구조를 기반으로 운영됐다면, 이번에 개발된 기술은 AI 기반 예측과 제어를 통해 서비스별 세션·경로·품질(QoS)을 실시간으로 최적화한다. 특히 서비스 특성에 맞게 데이터 전송 경로를 설정할 수 있는 SRv6(IPv6 세그먼트 라우팅) 기술을 적용해 세션과 경로를 자동으로 구성·조정함으로써 서비스 특성에 맞는 통신 품질을 제공할 수 있도록 했다. 연구진은 이를 위해 AI 내재형 제어·사용자 평면 구조(SBA 확장형), 지능형 자동화 및 신뢰성 검증 모듈, AI 응용 서비스 학습·추론 최적화 기술을 구현했다. 이를 통해 네트워
올해는 로봇이 기존 기계 이미지를 벗어던진 원년으로 기록될 전망이다. 스스로 사고·학습하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 로봇 글로벌 트렌드를 관통한 해로 평가된다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 이를 기반으로 글로벌 빅테크가 범용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)에 대한 청사진을 줄곧 내놨다. 이들 휴머노이드는 실제 완성차 공장 라인과 물류 거점에서 개념증명(PoC) 과정에 투입됐다. 인간의 노동력을 직접 대체하기 위한 여정을 시작했다. 이 과정에서 거대언어모델(LLM) 기반 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델이 주목받았다. 로봇이 복잡한 자연어(Natural Language) 명령을 이해하고 즉각적인 판단을 내리게 하는 지능형 두뇌 기술이다. 특히 올해는 고정된 프로그래밍의 한계를 벗어나 엔드투엔드(End-to-end) 학습으로 미지의 환경에 적응하는 로봇들이 대거 등장했다. 이는 로봇 공학이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 로봇(SDR)으로 체질을 개선되고 있음을 시사했다.
제조 디지털 트윈 기술개발 과제가 스마트제조혁신연구개발 우수과제로 선정돼 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다. 이번 과제는 대규모 확장성과 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발을 목표로 2022년부터 2025년까지 연구가 진행된 사업이다. 성과는 지난달 26일 중소벤처기업부와 과학기술정보통신부가 한국과학기술회관에서 공동 개최한 스마트제조혁신기술개발사업 성과공유회에서 발표됐다. 주관연구개발기관인 한국전자통신연구원 손지연 실장은 장관 표창 수상 후 연구 사례 발표를 통해 과제의 개발 경과와 주요 성과를 공유했다. 이번 기술은 다양한 시뮬레이션과 분석, 예측 모델을 국제표준 기반으로 연결하고 통합해 디지털 트윈의 객체관리와 실행, 컴포지션을 지원하도록 개발됐다. 기존에 사일로식으로 구축돼온 디지털 트윈을 확장하고 재사용성을 높일 수 있는 구조를 제시한 것이 특징이다. 공동연구개발기관으로 성균관대학교, 한국기술교육대학교, 이즈파크, 한국전자기술연구원, 스마트제조혁신협회, LG전자가 참여했다. 과제는 정보통신기획평가원이 수행하는 정보통신방송기술개발사업의 스마트제조혁신기술개발 내역사업으로 추진됐으며 제조 현장에서 디지털 트윈 적용
제조 디지털 트윈 기술개발 과제가 스마트제조혁신 연구개발(R&D) 우수과제로 선정돼 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 지난달 26일 중소벤처기업부와 과기부가 한국과학기술회관에서 공동 개최한 ‘스마트제조혁신기술개발사업(R&D) 성과공유회’에서 주관연구개발기관인 한국전자통신연구원(ETRI) 손지연 실장이 과기부 장관상을 수상하고 연구사례 발표를 진행했다. 이번에 장관상을 받은 ‘대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발’ 과제는 과기부와 정보통신기획평가원이 추진하는 정보통신방송기술개발사업 내 스마트제조혁신기술개발 내역사업의 하나다. 과제는 다양한 시뮬레이션·분석·예측 모델을 국제표준 기반으로 연결·통합해 디지털 트윈의 객체 관리, 실행, 컴포지션(연합)을 가능하게 하는 개발 도구 및 실행 기술을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 통해 그동안 사일로식으로 개발돼 왔던 디지털 트윈을 효과적으로 확장하고 재사용할 수 있는 기반을 제공한다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관연구개발기관을 맡았으며, 성균관대학교, 한국기술교육대학교, 이즈파크, 한국전자기술연구원, 스마트제조혁신협회, LG전자가 공동연구개발
과학기술정보통신부 ‘스마트 제조혁신 기술개발사업’ 통해 피지컬 AI(Physical AI) 산업 현장 적용 성과 입증 기관 협력 기반 3차원 영상 AI 적용 가능성 내놔...티칭리스 로봇 가이던스 기술 실현 씨메스가 과학기술정보통신부 주관 ‘스마트 제조혁신 기술개발사업’에 참여해 피지컬 AI(Physical AI) 산업 현장 가능성을 시사했다. 씨메스는 이번 국가 연구개발(R&D) 사업의 성공적인 수행을 통해 기술의 성능 향상과 더불어 해당 사업의 실효성을 입증했다고 평가받는다. 이번 프로젝트는 제조 현장의 생산 효율을 극대화하는 미래 선도형 핵심 원천기술 개발·실증을 지원하는 국가 사업이다. 씨메스·한국전자기술연구원(KETI)·한국전자통신연구원(ETRI) 등이 협력해 지난 2022년부터 수행했다. 무교시(Teaching-less) 로봇 제품 조립 시스템 개발을 목표로 한다. 이때 로봇은 자율적 로봇 작업 계획 및 동작을 구현하는데, 핵심은 기존 로봇 프로세스에 필수적인 훈련(Teaching)이 필요없다는 점이다. 씨메스는 이 과정에서 3차원(3D) 영상 인공지능(AI) 기술을 제공했다. 이 기술을 고도화해 무교시 로봇 가이던스(Guidance) 방법
국내 연구진이 인공지능(AI) 시스템의 안전성과 신뢰성을 검증하는 핵심 국제표준을 제정하는 성과를 거뒀다. 연구진은 5년여에 걸친 노력 끝에 이뤄낸 이번 결과를 통해 대한민국이 AI 기술뿐 아니라 AI 규범과 신뢰성 검증 기준까지 선도하게 됐다고 자평했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 AI 시스템의 테스트 절차와 방법론을 정의한 ‘AI 시스템 테스팅 개요’ 표준이 국제표준화기구(ISO/IEC JTC1)에서 지난 3일 공식 제정되었다고 밝혔다. 이번 성과는 우리나라가 ISO/IEC 인공지능 기술위원회(SC 42)에서 주도적으로 제정한 최초의 AI 테스팅 핵심 국제표준이라는 점에서 큰 의미가 있다. 이번 성과는 ETRI가 글로벌 AI 기술 패권 경쟁 속에서 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’를 넘어 ‘선도자(First Mover)’로 자리매김했음을 보여준다. ETRI는 이번 성과가 인공지능의 데이터 품질, 모델 성능, 편향성 등 AI 전주기 테스트 방법론을 최초로 정의한 것이라고 밝혔다. 아울러 본 기술은 향후 국제 공인시험, 국제 적합성 시험 평가 등에 활용될 최초의 국제표준 제정이라는 점에서 의미가 크다고 연구원은 설명했다. 인공지능 기본법 및 EU
ETRI·LG전자·성균관대 등 산학연 공동 참여, 디지털 트윈 기술 상용화 박차 냉장고·식기세척기·폐수처리 등 4가지 공정 실증, 산업별 확장성 검증 완료 스마트제조혁신협회가 제조 디지털 트윈(MDT, Manufacturing Digital Twin) 표준모델을 실제 산업 현장에 적용한 사례를 공개했다. 이번 사례 공개는 디지털 트윈 기술이 표준화와 실증 단계를 넘어, 산업 전반의 생산성과 품질 혁신을 이끌 기반 기술로 자리 잡아가고 있음을 보여준다. 협회는 11월 3일 공식 홈페이지를 통해 냉장고 내함 성형 공정, 식기 세척기 제조 공정, 생물학적 폐수처리 공정, 식기 세척기 노즐 제조 라인 등 총 4가지 MDT 적용 사례를 선보였다. 이번 표준모델은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 정보통신방송기술개발사업(스마트제조혁신기술개발 내역사업)의 일환으로 개발됐다. 과제명은 ‘대규모 확장성 및 고신뢰 분산 시뮬레이션을 지원하는 제조 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발’로, 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관을 맡았고 성균관대학교, 한국기술교육대학교, 이즈파크, 한국전자기술연구원, 스마트제조혁신협회, LG전자가 공동 연구기관으로 참여했다. 이 프레임워크는 다양
한국전자통신연구원(ETRI)은 ‘제4회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회’를 성공적으로 마무리했다고 20일 밝혔다. 이번 대회는 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회의 후원을 받아 진행됐으며, 한국통신학회가 주최하는 ICTC 2025 국제학술대회와 연계해 학문적 완성도와 국내외 연구 교류의 폭을 넓혔다. 올해 대회 주제는 ‘라이프로그 데이터를 활용한 수면 품질 및 상태 예측’으로, 참가자들은 ETRI가 공개한 라이프로그(Lifelog) 데이터셋을 기반으로 창의적인 인공지능 모델을 개발해 논문 형태로 제출했다. 접수된 논문은 ICTC Workshop on ETRI Human Understanding AI Paper Challenge 세션을 통해 학술적으로 공유됐다. 이번 대회에는 총 370개 팀, 1034명이 참가했으며 그중 11개 팀이 최종 논문 심사까지 통과했다. 올해는 일반 성인도 참여할 수 있도록 개방형으로 진행돼 대학·연구기관은 물론 일반인과 해외 연구자들도 폭넓게 참여했다. 대상은 순천향대의 sch_csm 팀(이광섭, 최성민)이 수상했다. 이 팀은 12종의 멀티모달 센서 데이터로부터 770개의 시계열 특성을 도출하고, LightGBM과 CatB
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 급속히 발전하면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 차세대 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이러한 가운데 KAIST가 국제 연구진과 함께 거대언어모델(LLM)의 추론 속도를 4배 높이면서 전력 소모를 2.2배 줄인 AI 반도체 핵심 기술을 세계 최초로 구현해 주목받고 있다. KAIST는 전산학부 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교, 스웨덴 웁살라 대학교와의 공동연구를 통해 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 두뇌 구조의 장점을 결합한 차세대 AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory) 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다. 현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 대부분의 LLM은 입력 문장의 모든 단어를 동시에 인식·처리하는 트랜스포머 구조를 사용한다. 이 방식은 고도의 병렬 연산이 가능하다는 장점이 있지만, 모델이 커지고 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 폭증해 속도 저하와 에너지 비효율 문제가 발생한다. 이에 대한 대안으로 최근 제시된 ‘맘바(Mamba
쿤텍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아, 클라우드에 의존하지 않고 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 온디바이스 AI(On-Device AI) 환경의 보안을 강화하기 위한 AI 난독화 기술 개발 과제를 수행한다고 16일 밝혔다. 이번 과제는 한국전자통신연구원(ETRI)과의 협력을 통해 진행되며 최근 다양한 산업 분야에서 활용되고 있는 온디바이스 AI 모델을 무단 유출, 복제 및 역공학으로부터 보호하는 것이 목표다. 최근 온디바이스 AI의 활용이 확산되면서, AI 모델 보안의 중요성이 빠르게 부각되고 있다. 과거에는 연산 성능과 기능이 경쟁력의 핵심이었으나, 현재는 모델과 실행 코드의 기밀 유지가 신뢰성 확보의 핵심 요소로 떠올랐다. 특히 개인정보나 민감 데이터와 결합된 AI 응용 분야에서는 AI 모델 탈취나 무단 재사용이 심각한 사업적·법적 리스크로 이어질 수 있다. 기존의 보안 방식은 명확한 한계를 드러냈다. 예를 들어, 소유권 증명 수단으로 사용되는 워터마크는 변조 가능성이 있으며 실행 시점 메모리 노출에 취약한 단순 암호화 기법 또한 완전한 보호를 보장하지 못한다. 하드웨어 기반 보호 방식이나 소프트웨어 암호화 기법 역시
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UPDATE: 2026년 06월 18일 13시 40분
