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허깅페이스, 400만원 휴머노이드 로봇 공개…'로봇 대중화' 본격화

허깅페이스가 약 3천 달러(약 400만 원)에 전신 휴머노이드 로봇을 공개하며 대중화를 선언했다. 30일 허깅페이스는 공식 홈페이지를 통해 오픈소스 휴머노이드 로봇 '호프JR(HopeJR)'을 선보였다. 호프JR은 조립형으로 제공되며, 모터, 센서, 컨트롤러 등 주요 부품은 사용자가 직접 구성하거나 키트 형태로 구매할 수 있다. 기존 수천만 원에서 수억 원에 달하던 연구용·산업용 휴머노이드와 달리, 일반 연구자, 개발자, 교육기관 등 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 점이 특징이다. 기존 테슬라의 옵티머스(Optimus), 피겨AI의 피겨01, 아마존이 투자한 디지트 등과 같은 고가 산업용 로봇과 비교할 때, 호프JR은 상업화보다 오픈소스 실험, 교육, 기술 확산에 방점을 찍고 있다. 이에 따라 다양한 분야에서 활용되는 소형 컴퓨터 '라즈베리파이(Raspberry Pi)'처럼 로봇 분야에서도 대중화의 기폭제가 될 수 있다는 평가가 나온다. 호프JR은 양팔과 양다리, 머리, 허리를 포함해 총 66개의 자유도(DOF)를 갖춘 휴머노이드 로봇이다. 일반 로봇이 보통 4~12개의 DOF를 갖는 데 비해, 호프JR은 사람과 유사한 복합 관절 움직임을 구현할 수 있도록 설계돼 있다. 로봇의 운영체제(OS)는 우분투(Ubuntu) 기반의 로봇 운영체제인 ROS 2.0이며, 하드웨어 프레임은 3D 프린팅 및 조립이 가능하도록 설계됐다. 관련 CAD 도면(STL), 회로도, 펌웨어, AI 제어 코드 등은 모두 GitHub 등 오픈소스 플랫폼을 통해 공개될 예정이다. 이번 호프JR 공개는 허깅페이스가 지난 4월 프랑스 로봇 스타트업 '폴렌 로보틱스(Pollen Robotics)'를 인수하면서 예고한 전략의 연장선상에 있다. 허깅페이스는 이를 계기로 자체 로봇 AI 개발 플랫폼인 '르로봇(LeRobot)'을 본격 가동 중이다. 르로봇은 음성 인식, 컴퓨터 비전, 강화학습 등 허깅페이스가 제공하는 다양한 AI 모델을 로봇 제어 시스템과 통합해 누구나 손쉽게 실제 로봇에 적용할 수 있도록 지원한다. 단순 하드웨어 제공을 넘어, 소프트웨어 생태계와 유기적으로 연결된 AI-로봇 개발 환경을 제공하는 것이 핵심이다. 플랫폼에는 실제 로봇 훈련에 필요한 데이터셋은 물론, 정책 네트워크(policy network), 보상 함수 설계 모듈 등이 포함돼 있어 로봇공학 입문자부터 전문가까지 폭넓은 계층이 활용 가능하다. 클레망 들랑 허깅페이스 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO) (Clément Delangue)은 "우리는 로봇 공학이 가능한 한 오픈소스가 되어야 한다고 믿는다"며 "이를 통해 투명하고, 반복 가능하며, 신뢰할 수 있는 로봇 기술이 자리잡을 것"이라고 강조했다.

2025.05.30 11:10남혁우

리얼월드 류중희 "올해 말 로보틱스 파운데이션 모델 공개"

"의사라는 직업은 저는 20년 뒤면 사라질 직업이라고 생각합니다. 인간이 인간의 몸을 고친다는 것 자체가 미래에는 받아들여지기 어려운 개념이 될 거예요." 류중희 리얼월드 대표는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2025'에서 인공지능(AI) 로봇이 향후 사람의 작업을 상당 부분 대체할 것이란 전망을 내놨다. 류 대표는 2012년 국내 최초로 인텔에 인수된 올라웍스를 창업한 AI 전문가다. 2013년 퓨처플레이를 창업했고, 최근 대표직에서 사임한 뒤 리얼월드 경영에 전념하고 있다. 류 대표는 의사를 포함한 대다수 직업이 사라질 수 있다고 내다봤다. 그는 "기계와 AI 앞에서 인간이 지적으로 열등한 존재가 될 수밖에 없다"며 "지적 수준으로 AI를 넘어설 수 없다는 걸 받아들이는 순간 사람들이 굉장히 행복해질 것"이라고 말했다. 그는 "AI가 세상을 어떻게 바꿀지 고민할 게 아니라, 각자 잘하는 분야의 노하우를 바탕으로 AI를 어떻게 적용해야 할지 살펴보면 누구나 세계 최고의 AI 회사를 만들 수 있을 것"이라고 전했다. 류 대표는 지금의 AI 기술을 은둔형 외톨이 혹은 '통 속의 뇌'라고 비유했다. 인터넷상 정보를 보고 세상을 이해하고 있지만, 정작 실제 세상을 접한 적 없는 한계를 맞닥뜨리고 있다는 의미다. 이런 한계를 능가하기 위해 '임바디먼트', 즉 물리적 몸체를 부여하는 일이 필요한 상황이다. 류 대표는 "AI가 신이 되기 전에 인간의 몸을 한번 거쳐야 할 것"이라며 "로봇과 AI가 인간이 만들어 둔 문명을 받아들인 뒤에는 향후 자기 몸을 스스로 설계하는 상황이 올 수도 있다"고 전했다. 이어 "사람과 최대한 똑같이 생긴 로봇을 가지고 학습 데이터를 얼마나 많이 얻는가가 핵심"이라며 "특히 제조 기반을 갖춘 한국에서 이 데이터를 먼저 끌어올 수 있다면 산업 현장에서 쓸 로봇 지능을 만드는 데 유리할 것"이라고 분석했다. 리얼월드는 제조 현장에서 축적된 실세계 데이터를 직접 AI 학습에 활용하고, 이를 통해 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루는 것을 목표로 하고 있다. 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 자체 개발해 임바디드 로봇에 적용함으로써, 물리적 노동의 효율성을 높이는 방향으로 AI의 응용 범위를 확장한다는 방침이다. 류 대표는 "시뮬레이터는 오리지널 데이터를 얻는 것보다 비효율적이다. 우리가 상상하는 것보다 실제 세상에 변수가 너무 많기 때문"이라며 "실제 작업 현장에서 데이터를 습득하고 있고, 생산 현장부터 호텔리어, 편의점 점원을 대체하는 방안까지 고려하고 있다"고 전했다. 그러면서 "올해 말 정도에 고유의 로보틱스 파운데이션 모델을 선보일 예정"이라며 "조만간 세계 최초로 손가락을 꼬는 로봇도 선보일 것"이라고 덧붙였다.

2025.05.29 09:36신영빈

국표원, 해외 진출 유망 신산업 시험인증 국내에서 받게 지원

산업통상자원부 국가기술표준원은 인공지능(AI) 적용 물류로봇·친환경차 전장품 등 미래 성장이 예상되는 유망 신산업 분야 기업이 국내외 시장진출에 필요한 시험인증을 국내에서 받을 수 있도록 시험방법을 개발하는 등 시험서비스 기반 조성을 지원하는 '유망시험서비스 개발' 사업을 7월부터 추진한다고 22일 밝혔다. 올해 유망시험서비스 개발 사업은 글로벌 기술 패권 경쟁으로 위축된 자동차 등 주력산업의 재도약 기반을 마련하고 AI·로봇 등 유망 신산업의 성장 동력을 확충하기 위해 친환경차 전장품 안전확보를 위한 전자파 잔향실 평가법 시험, 전기자동차 무선충전 전자기적합성(EMC) 시험 및 물리적 AI 적용 물류 로봇의 안정성 분야 글로벌 시험 등 7개 과제를 지원한다. 7개 과제는 ▲전기자동차 무선충전 전자기적합성(EMC) 시험 ▲친환경차 전장품 안전확보를 위한 전자파 잔향실 평가법 시험 ▲드론 종합 성능평가 시험 ▲전기자동차 충전기 전력량계 시험 ▲물리적 AI 적용 물류로봇의 안정성분야 글로벌 시험 ▲전력·에너지 분야 IEC 62351기반 보안 시험 ▲마그네틱 감속기어의 공인인증서 발급을 위한 시험 등이다. 국표원은 22일부터 국표원 누리집과 한국산업기술기획평가원 누리집에 지원 과제를 공고해 6월 23일까지 온라인 사업 신청을 받고 7월 중 주관기관을 선정할 예정이다. 전응길 국표원 적합성정책국장은 “유망 신산업의 시험인증 인프라를 선제적으로 마련함으로써 국내 중소·중견기업의 시간·비용적 애로 해소는 물론 글로벌 시장에서 기술 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라며 “올해에는 물리적 AI(피지컬 AI), 드론, 전기자동차 무선충전 등 미래 전략 산업에 대한 시험서비스 개발을 통해 관련 산업 성장의 토대가 될 것”이라고 밝혔다.

2025.05.22 11:00주문정

"AI 얼마나 똑똑한지 관심 없어...실무 결과 여부가 핵심"

[올랜도(미국)=남혁우 기자] "요즘 고객사는 AI가 얼마나 똑똑한 지에 관심이 없습니다. 그 기술이 실무에 어떤 결과를 줄 수 있느냐'가 핵심입니다." 20일(현지시간) SAP의 아시아·태평양(APAC), 유럽·중동·아프리카(EMEA), 중부·동유럽(MEE) 지역 최고수익책임자(CRO) 마노스 랩토풀로스는 SAP 사파이어 2025에서 진행한 인터뷰에서 SAP의 AI 전략을 이렇게 설명했다. 그는 "SAP는 단순히 기술을 보여주는 수준에 머무르지 않고, 실제로 고객 시스템 안에서 동작하고 성과를 만들어내는 AI를 지향한다"며 "실행 가능한 AI, 그리고 그것을 뒷받침하는 정제된 데이터가 SAP의 강점"이라고 말했다. SAP는 사용자 기준으로 평균 약 30%의 업무 효율 향상을 목표로 AI를 설계하고 있다 단순한 시간 단축을 넘어 전반적인 비즈니스 민첩성과 예측력을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 이를 위해 현재 약 240개의 실행 가능한 AI 기능을 제공 중이다. 이 기능들은 SAP 솔루션에 사전 탑재된 형태로 고객이 즉시 사용할 수 있도록 설계됐다. 회계 마감, 공급망 리스크 탐지, 구매 승인 자동화, 이직 예측 등 실제 업무에 직접 적용 가능한 자동화 로직이다. 각 기능은 직무 기반으로 구성돼 있으며, SAP는 연말까지 이를 400개로 확대할 계획이다. 마노스 CRO는 "SAP는 2년 전부터 자연어 기반 AI 어시스턴트 '쥴(Joule)'을 운영해왔다"며, "도입 초기에는 고객들이 AI 개념을 이해하고 받아들이는 데 집중했지만, 6개월이 지나면서부터는 훨씬 더 실질적이고 업무 중심적인 요구가 나타나기 시작했다"고 말했다. 이 과정에서 '이번 분기 재무 보고서를 요약해줘', '가장 비용이 많이 드는 공급사는 어디야?', '이직 가능성이 높은 직원을 알려줘' 등 각 분야에 특화된 질문이 반복되자 업무 효율성 향상을 위해 다양한 AI 기능을 제공하게 됐다는 설명이다. 그는 "이제 쥴이 제공하는 응답은 단순한 안내를 넘어 실제 SAP 시스템 안에서 실행되는 AI 기능이 됐다"며 "고객이 원하는 것은 멋진 데모가 아니라, 실제 업무 과제를 해결해줄 수 있는 기능인 만큼 우리는 그것에 직접 답할 수 있는 실행형 AI를 제공하기 위해 노력하고 있다"고 강조했다. 특히 SAP는 24개 산업군을 커버하고 있으며 전체 고객의 약 80%는 중소·중견기업(SMB)이다. SAP는 대기업뿐 아니라 다양한 규모의 고객에게 동일한 수준의 데이터 기반 자동화 기능을 제공하고 있다. 마노스 CRO는 "AI는 대기업만을 위한 기술이 아니며 중견기업도 같은 수준의 AI 기능을 활용할 수 있도록 지원한다"며 "성과 중심 AI는 누구에게나 열려 있다"고 말했다. SAP는 기업의 생산성 30% 향상을 목표로 제공하는 AI기능의 정밀도와 실행 가능성 향상을 위해 데이터를 강조하고 있다. 이를 위해 전 세계 고객사를 통해 생성되는 회계, 제조, 공급망, 인사 등 핵심 업무 중심의 고도로 정제된 데이터와 더불어 퍼플렉시티, 데이터브릭스, 팔란티어 등 파트너십을 통해 외부의 비정형 데이터까지 결합한다. 그는 "AI는 결국 데이터가 없으면 작동하지 않는다"며 "SAP는 내부 구조화 데이터와 외부 비정형 데이터를 의미 손실 없이 연결해, 실제 비즈니스 맥락에 맞는 AI 인사이트를 제공하고 있다"고 강조했다. 마노스 CRO는 AI를 도입하고 활용 중인 고객사가 3만4천여개사 수준인 현 상황을 'AI 도입 1단계'라고 정의했다. 생성형 AI를 중심으로 실제 업무에 적용되는 단계 연말부터는 에이전트AI가 확산되며 두 번째 단계가 본격화될 것으로 내다봤다. 그는 "아직 세번째 단계는 확신하기 어렵지만 최근 로봇, 제조 분야 등을 중심으로 많은 관심을 받는 피지컬AI처럼 고객이 요구하는 기술로 결정될 것"이라고 말했다. 이어 "기술은 끊임없이 발전하지만 비즈니스에서 성과로 이어지려면 고객이 그것을 실제로 실행할 수 있어야 한다"며 "우리는 AI가 그 실행력을 갖출 수 있도록 최선을 다하고 있다"고 강조했다.

2025.05.21 16:12남혁우

SAP C레벨 3인 "사람이 최종 결정자, AI는 실행 도우미" 한목소리

[올랜도(미국)=남혁우 기자] SAP가 불확실성이 커지는 글로벌 경영 환경 속에서 기업의 주도권 확보를 위해 인공지능(AI) 기반 서비스 확대에 나선다. 급변하는 시장 변화에 대응하기 위해 기업 전체의 일하는 방식을 근본적으로 바꿔야 한다는 판단 아래, SAP는 주요 업무 서비스를 하나로 통합하고 이를 AI로 관리·운영하는 '스위트(Suite)' 전략을 강화하고 있다. 이를 바탕으로 생성형 AI의 신뢰성 확보, 산업 간 확산 구조 마련, 파트너 생태계 혁신까지 아우르는 대규모 비즈니스 전환을 본격 추진한다. 더불어 이렇게 급변하는 환경 속에서도 비즈니스 신뢰성과 규제 대응을 위해 인간 중심의 의사결정 체계를 유지한다는 방침이다. SAP의 크리스티안 클라인 최고경영자(CEO), 무하마드 알람 제품 엔지니어링 총괄, 필립 헤르치히 최고기술책임자(CTO) 겸 최고AI책임자(CAIO)는 20일(현지시간) 미국 플로리다 올랜도에서 열린 SAP 사파이어 2025(SAP Sapphire 2025) 현장에서 SAP의 미래 전략 방향을 소개했다. 아래는 일문 일답. Q. 불확실성이 큰 시대다. SAP는 어떤 방식으로 회복탄력성을 확보하는지? 크리스티안 클라인 CEO: 이번 행사에서는 기술과 비즈니스 키노트를 통합해 하나의 메시지로 구성했다. 서비스형 스위트(Suite as a Service)를 중심으로 고객이 직면한 현실적인 과제를 해결할 수 있도록 통합된 AI 기능을 제공할 계획이다. Q. SAP가 말하는 스위트 전략이란 무엇인가? 알람 총괄: AI가 제대로 작동하려면 단순히 데이터를 읽는 것만으로는 부족하다. AI가 데이터를 이해하고, 그에 따라 실제로 업무를 실행하려면 공급망, 재무, 인사처럼 기업의 핵심 시스템들이 서로 연결돼 있어야 한다. 복잡해지는 업무 환경에서 AI를 제대로 활용하려면 각 시스템이 별개가 아니라 처음부터 통합된 '스위트' 방식이 사실상 유일한 선택이다. Q. 많은 기업이 '에이전트' 기반 AI를 언급한다. SAP만의 차별성은? 알람 총괄: 핵심은 '플라이휠(flywheel)' 구조다 SAP는 프론트오피스부터 공급망, 재무, 인사까지 연결된 실행 시스템을 보유하고 있어 그 안에서 발생하는 방대한 실행 데이터를 AI가 학습할 수 있다. 다른 솔루션은 좁은 영역에서만 작동하거나, 복잡한 통합 과정을 사용자에게 떠넘긴다. 반면 SAP는 에이전트가 맥락을 이해하고, 접근 권한과 인증, 실행 지점까지 사전 구성된 상태에서 바로 작동 가능하다. Q. 생성형AI는 아직 완전하지 않은데 신뢰성과 정확도를 어떻게 확보할 수 있는지? 클라인 CEO: 비즈니스 시스템에 AI를 적용할 때 80~90% 정확도는 허용되지 않는다는 점을 분명히 인식하고 있다. 비즈니스데이터컴퍼니(BDC)를 통해 비SAP 데이터까지도 의미론적으로 정합성을 맞추고 있고, 재무나 HR 같은 민감한 분야에서는 100% 정확도 보장을 전제하고 있다. 헤르치히 CTO: 우리는 항상 사람이 최종 결정권자가 되는 설계를 유지하고 있다. AI는 분석과 제안은 하지만 최종 실행은 인간이 승인해야 한다. 더불어 설명 가능성, 반복 학습, 피드백 기반 개선 등 다층적 품질 관리 구조를 갖추고 있다. Q. AI가 실제 업무 생산성을 얼마나 높일 수 있을 것으로 전망하는가? 필립 헤르치히 CTO: 우리는 전체 직원 기준으로 하루 생산성의 30% 향상을 목표로 한다. 이를 위해 쥴을 SAP 외부 시스템, 인터넷 상의 정보, 타사 앱까지도 연결해 작동할 수 있도록 설계했다. 핵심은 단순한 태스크 개선이 아니라 업무 흐름 전체의 자동화다. Q. SAP는 파트너 생태계가 어떻게 변화할 것으로 보고 있는지 클라인 CEO: 과거처럼 업그레이드나 마이그레이션으로 수익을 내는 구조는 끝났다. 이제 파트너는 쥴, BTP 등 SAP에서 제공하는 도구를 활용해 산업별 혁신을 가속화해야 한다. SAP에서 제공하는 기능을 파트너들이 기반으로 에이전트, 확장 애플리케이션을 만들고, 함께 고객에게 전달하는 등 공동 혁신이 가능한 생태계로 바뀌고 있다. Q. 기존 SAP 라이즈 고객이 새로 공개된 기능을 사용하려면 계약을 변경해야 하는지? 클라인 CEO: 그렇지 않다. 기존 라이즈 고객도 현재 계약 구조 그대로 BDC나 AI 기능을 확장할 수 있다. 이번에 발표한 '스위트 SKU(Suite SKU)'는 단순한 번들이 아니라 전체 스위트를 통합 관리하고 콘텐츠까지 포함하는 제품이다. Q. 엔비디아의 협업 등을 발표했다. 앞으로 로봇과 SAP의 AI는 어떤 식으로 결합되는 것인가? 헤르치히 CTO: 로봇 그 자체보다 중요한 건 비즈니스 프로세스와의 통합이다. SAP는 AI가 로봇에게 무엇을 언제 어떻게 해야 하는지를 알려주는 역할을 하도록 설계 중이다. 초기 단계이긴 하지만 AI와 물리적 자동화의 결합은 곧 현실이 될 것이다. 아직 로봇 자동화와의 통합은 초기 단계다. 그러나 AI와 로봇을 비즈니스 프로세스에 맞게 유기적으로 결합하는 것이 장기적인 목표다. 로봇의 물리적 성능은 뛰어나지만, 무엇을 할지 모른다면 무의미하다. SAP는 이 로봇들이 실제 ERP, 생산, 유지보수 시스템과 연결돼 의사결정에 따라 자동으로 움직일 수 있도록 지원할 계획이다. Q. 산업별 특화 AI는 SAP와 파트너사의 역할이 어떻게 되는지. 알람 총괄: 산업별로 다르다. 예컨대 전문서비스나 제조업은 SAP가 상당 부분 자체 개발을 담당하지만, 헬스케어나 특수 유틸리티 산업은 전문 파트너사와 공동 개발한다. SAP가 모든 산업 기능을 100% 제공할 수 없기에 고객 맞춤형 AI 솔루션은 파트너와 협력해 함께 제공하는 구조를 강화하고 있다. Q. AI가 완전 자동으로 의사결정을 내리는 날이 올 것으로 보는가? 헤르치히 CTO: 현재 대부분의 업무에서 95%는 AI가 분석·추천을 제공하고, 마지막 5%는 사람이 직접 판단한다. 향후 기술이 더 발전하더라도, SAP는 사람을 완전히 배제한 자동화에는 반대합니다. 비즈니스 신뢰성과 규제 대응을 위해서라도, 인간 중심의 의사결정 체계를 유지하는 것이 핵심이다.

2025.05.21 14:55남혁우

산업부, 'K-온디바이스 AI 반도체' 개발 본격 착수…피지컬 AI 시대 선점

산업통상자원부는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 선점하기 위해 자동차, 사물인터넷(IoT)·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 분야 반도체 수요·공급 기업과 함께 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 프로젝트를 본격 가동한다. K-온디바이스 AI 반도체는 디바이스(제품)에 탑재해 클라우드와 서버 연결 없이도 AI 추론 연산을 할 수 있는 반도체로 실시간 연산과 높은 보안성, 낮은 네트워크 의존성, 저전력 등이 강점이다. 산업부는 국내 AI 반도체 설계기업(팹리스)과 업종별 반도체 수요기업들이 새로운 AI 시장을 함께 개척할 수 있도록 20일 서울 소공동 웨스틴 조선 서울에서 'AI 반도체 협업포럼'을 개최했다. 이날 팹리스들은 개발 중인 '온-디바이스 AI 반도체' 데모 시연을 통해 보유하고 있는 기술력을 선보였다. LG전자·현대자동차 등 프로젝트 기획에 참여한 4대 분야 수요기업은 산업부와 '프로젝트 협력 MOU'을 체결, 온-디바이스 AI 반도체를 국내 반도체 기업들과 함께 개발하기로 했다. 산업부 관계자는 “반도체 산업 지형은 PC·모바일 시대를 거쳐 지금은 Chat GPT와 같은 클라우드 기반 '생성형 AI 시대'에서 개별 디바이스 맞춤형 AI가 탑재되는 '피지컬 AI 시대'로 전환되는 변곡점에 놓여 있다”며 “산업 전 영역에서 피지컬 AI 구현을 위한 맞춤형 '온-디바이스 AI 반도체' 수요가 증가할 것으로 예상된다”고 밝혔다. 산업부는 우선 수요기업을 중심으로 반도체 업계와 온-디바이스 AI 반도체 생태계를 함께 구성해 피지컬 AI 시대를 선도해 나가도록 지원할 계획이다. 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 프로젝트는 4대 분야별 온-디바이스 AI 반도체와 SW·모듈·AI 모델 등을 풀스택으로 개발·실증하는 사업이다. 현대자동차·LG전자·두산로보틱스·대동·한국우주항공산업(KAI) 등 수요기업이 기획에 직접 참여했다. 4대 분야 수요기업은 국내 팹리스·SW 기업들과 드림팀을 구성해 수요 맞춤형 AI 반도체와 SW를 개발·실증하고, 탑재와 양산을 목표로 온-디바이스 AI 반도체 풀스택 개발 전 과정에 적극 협력할 계획이다. 산업부는 지난 6개월간 산업 파급효과와 기술 경쟁력 등을 고려해 프로젝트에서 우선 지원할 4대 업종을 선정했다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방산 분야를 선정해 193건의 기획 수요를 접수, 산·학·연 전문가 의견 수렴 등을 거쳐 4대 업종 6개 세부 개발과제(안)을 기획했다. 현재 1조원 규모로 대형 프로젝트 기획을 마무리하는 단계에 있으며, 산업부는 예비타당성 조사 면제 신청 등 관련 절차를 밟아, 이르면 내년부터 정부예산을 확보할 수 있도록 예산당국과 협의해 나갈 계획이다. 안덕근 산업부 장관은 “PC 시대의 인텔, 모바일 시대의 애플, 생성형 AI 시대의 엔비디아에 이어 피지컬 AI 시대로 전환되는 변곡점에서 시장은 새로운 주인을 찾고 있다”며 “정부는 K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업을 신속하게 추진해 '피지컬 AI 시대'를 이끌 주인공이 우리나라에서 탄생할 수 있도록 총력을 다해 지원할 것”이라고 밝혔다.

2025.05.20 17:40주문정

[현장] IT서비스 학술대회, AI 혁신 방향 제시…KIST·포스코DX·삼성SDS 한자리에

인공지능(AI)이 산업과 사회 전반에 본격 확산하는 가운데, 디지털 서비스 혁신 방향과 실질적인 대응 전략을 논의하기 위한 장이 마련됐다. 한국IT서비스학회는 정보통신기획평가원(IITP)과 공동으로 14일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 '2025 춘계학술대회'를 개최했다. '세상 밖으로 나온 AI: IT 서비스의 기회와 과제'를 주제로 열린 이번 학술대회는 총 7개 트랙, 28개 세션으로 구성됐으며, 산업 현장과 공공 부문에서의 AI 적용 사례와 함께 120여 편의 연구 결과가 발표됐다. AI 확산에 따른 데이터 보안, 개인정보 보호, 사회적 책임 및 제도적 대응에 대한 논의도 함께 이뤄졌다. 기조강연을 맡은 오상록 한국과학기술연구원(KIST) 원장은 'AI 로봇의 현재와 미래'를 주제로, 미래 사회의 변화 방향과 기술 발전상을 조망했다. 오 원장은 기존의 반복 작업 중심 모델링 방식에서 벗어나 변화하는 환경에 유연하게 대응하며 인간과 공존할 수 있는 로봇 개발로의 패러다임 전환이 필요하다고 강조했다. 이를 위해 초연결 사회, 고성능 컴퓨팅, 개방형 로봇 플랫폼 등 새로운 인프라 구축의 중요성을 역설했다. 또한 KIST가 자체 개발 중인 휴머노이드 로봇 'KAPEX'를 비롯해 다양한 AI 로봇 연구가 진행 중이며, 올해 안에 시제품 공개가 가능할 것으로 기대된다고 밝혔다. 이태식 한국과학기술단체총연합회장, 윤지웅 과학기술정책연구원장, 황종성 한국지능정보사회진흥원장, 김만기 서울디지털재단 이사장은 축사를 통해 디지털 혁신의 방향성과 학술대회의 의미를 강조했다. 올해 춘계학술대회의 핵심 세션인 '피지컬(Physical) AI 세션'에서는 제조, 모빌리티, 로보틱스, 푸드테크 등 현실 공간과 연결되는 기술의 진화 방향과 산업 적용 사례가 제시됐다. 포스코DX, 현대자동차그룹, 한화로보틱스, 한국로봇산업진흥원 등 주요 기업과 기관이 참여해 AI 기반 로봇과 지능형 시스템이 산업 지형을 어떻게 변화시키고 있는지를 집중 조명했다. 산학협력 세션에서는 LG전자, 아모레퍼시픽 등과의 협력 사례를 통해 대규모언어모델(LLM) 기반 추천 시스템, 멀티 에이전트 기반 서비스 설계 등의 적용 경험을 공유했다. KT, LG CNS, 세라젬, 여기어때 등 주요 기업 전문가들이 참여한 패널토론에서는 산학협력의 지속 가능성과 확산 방안이 논의됐다. 삼성SDS와 공동 기획한 국방 AX 세션에서는 스마트 지휘통제체계(KCCS) 및 국방 디지털 전환 핵심 인프라 관련 내용을 공유했다. 방산혁신기업 100에 선정된 AI 기업들이 참여한 방산 AX 세션에서는 국방 분야의 AI 기술 혁신과 실제 적용 사례가 소개됐다. 이날 행사에서는 최우수논문상과 우수논문상 시상, IT서비스 산업 및 학계 발전 기여자에게 수여하는 '2025 춘계학술대회 IT서비스 공로상' 시상도 함께 진행됐다. 최우수논문상은 '멀티모달 특성을 활용한 유튜브 K-팝 영상 소비 예측(Predicting YouTube K-pop Video Consumption Using Multimodal Characteristics)'을 발표한 연세대학교 이루한·조대곤 교수팀이 수상했다. 우수논문상은 연세대학교 강진호, 경기대학교 윤여진·이소현 교수팀과 순천향대학교 김엘레나·최재원 교수팀이 각각 수상했다. ERP 논문상에서는 소프트웨어정책연구소 송지환·신승윤·이중영 연구팀이 최우수상을, 상명대학교 김정연 연구자가 우수상을 수상했다. IT서비스 공로대상은 박윤규 정보통신산업진흥원장이 수상했다. 박 원장은 디지털 전략 총괄 수립과 '디지털 기본법', '디지털 인재 양성 종합방안' 등 정책 마련을 통해 AI 인프라 확충과 산업 혁신을 이끌었다는 평가를 받았다. 또한 지역 혁신 거점 조성과 스타트업 육성을 통해 산업 전반의 기반 강화에 기여했다. 박윤규 원장은 수상 소감에서 "IT서비스학회에서 최고 권위의 공로상을 수상하게 돼 송구하다"며 "앞으로 더 열심히 일하라는 질책으로 알고 감사히 받겠다"고 밝혔다. 이어 "IT서비스학회가 지난 20여 년간 ICT 강국 도약에 기여했듯 다가올 AI 시대에도 정보통신산업진흥원이 함께 성장하며 기여하길 기대한다"고 말했다. 이외에도 IT서비스 공로공무원상은 공공부문에서 AI 도입 기반을 마련한 배일권 행정안전부 공공지능데이터국장, 4차 산업혁명 신기술체계 고도화를 이끈 공군본부 이태규 기획관리참모부장, AI 디지털교과서를 통한 맞춤형 교육 혁신을 이끈 한국교육학술정보원장에게 각각 수여됐다. IT서비스 우수연구인상은 연세대 방영석 교수와 한양사이버대 이지은 교수가 수상했다. 방 교수는 디지털경제 및 개인정보 보호 관련 선도적 연구 성과를 인정받았고, 이 교수는 정부 부처의 인력양성 정책 자문과 에듀테크 산업 발전 기여를 인정받았다. IT서비스 공로기업인상은 김만기 서울디지털재단 이사장, 신장호 아이티센엔텍 대표, 황종휘 벨텍소프트 대표에게 수여됐다. 이정훈 한국IT서비스학회장은 "이번 춘계 학술대회는 특화 AI를 중심으로 IT 서비스 산업의 변화와 전환을 함께 모색하는 자리"라며 "스마트도시, 로봇과의 공존 사회를 준비하는 논의가 더욱 의미 있게 전개되기를 기대한다"고 밝혔다. 이어 "900명 이상 등록, 120편 이상의 논문 발표로 역대 최대 규모로 열린 이번 학술대회가 미래 IT서비스의 방향성과 글로벌 경쟁력을 높이는 전환점이 되기를 바란다"고 덧붙였다.

2025.05.14 12:59남혁우

[유미's 픽] 올해 첫 성적표 받은 포스코DX, 해결 과제 산더미…1Q 실적 '우울'

포스코DX가 올해 1분기에 부진한 성적표를 받았다. 내부 거래 비중이 매우 높은 데다 철강, 이차전지 등 주요 계열사의 투자 집행시기가 조정되면서 실적에 악영향을 준 것이다. 1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 포스코DX는 올해 1분기 매출이 전년 동기 대비 32.6% 줄어든 2천968억원, 영업이익이 35% 줄어든 229억원에 그쳤다. 신규 수주도 전년 대비 38.3%나 줄어든 2천38억원으로 마무리됐다. 수주는 경영실적 선행지표로, 손익 리드타임까지 7~12개월이 소요된다는 점에서 향후 실적에 대한 불안감을 키우고 있다. 올해 1분기 실적에선 자동화(EIC) 부문의 타격이 상당히 컸다. 이곳의 1분기 매출은 지난해 같은 기간보다 무려 56% 급감한 1천217억원으로 집계됐다. 관세 여파로 납품·납기 일정이 지연된데다 대형 프로젝트들이 막바지에 이르면서 수주잔고가 감소한 탓이다. 특히 이차전지 자동화 수주 잔액은 전년보다 65.5% 급락한 1천억원에 그쳤다. 이는 포스코DX가 맡았던 포스코의 이차전지 소재사업과 관련된 양극재·리튬 공장 준공 등이 마무리된 탓이다. 포스코DX는 ▲포항 양극재 통합제어시스템 ▲광양 양극재 스마트팩토리 ▲퀘백 양극재 스마트팩토리 등 주요 프로젝트를 2년 전에 시작해 최근 구축을 거의 마쳤다. 철강 자동화 수주 잔고도 1년 새 23.9% 줄어든 3천500억원으로 집계됐다. 반면 IT 서비스 부문은 ▲마케팅 DX 구축 ▲포스코 ITO ▲서부내륙고속도로 등의 프로젝트를 맡은 덕분에 수주 잔고가 전년 동기보다 5.1% 증가한 4천100억원을 기록했다. 포스코DX 관계자는 "2023년 이후 철강 및 이차전지 등에서 글로벌 매크로 상황이 반영되며 자동화 부문의 매출 감소가 불가피했다"며 "다만 포스코향 마케팅 DX 본격화로 IT 사업 매출은 증가세를 보였다"고 설명했다. 실제 IT 서비스 부문의 1분기 매출은 전년 동기 대비 16% 성장한 1천681억원을 기록했다. 포스코DX가 지난해 1월 수주해 올해 연말까지 진행되는 1천500억원 규모의 마케팅 DX 과제가 한 몫 했다. 이 과제는 포스코 그룹을 대상으로 한 마케팅 전용 기업용 소프트웨어를 구축하는 사업이다. 고객관계관리(CRM), 마케팅자동화(ABM), 제품정보관리(PIM) 등이 대표적으로, 자동화 사업과 달리 DX 과제는 구축 이후에도 지속적인 유지보수와 고도화가 동반되기 때문에 수익성이 높다. 하지만 포스코DX의 내부 거래 비중이 너무 높은 탓에 향후 실적 개선에 대한 기대감은 다소 떨어지고 있다. 글로벌 철강 업황 악화와 전기차 캐즘(Chasm·일시적 수요 정체) 등의 영향으로 계열사들의 부진도 장기화될 것으로 예상돼서다. 올해 1분기 포스코DX의 매출 비중은 포스코가 58%, 퓨처엠 등 계열사가 37%로, 내부 거래 비중은 95%나 됐다. 대외 고객 매출 비중은 지난 분기 8%에서 줄어든 5%에 그쳤다. 현재 수주 잔고가 포스코 계열사들이 대부분이란 점도 과제다. 심 대표는 산업 현장에 특화된 '피지컬 AI' 기술을 새로운 먹거리로 앞세워 성장 동력을 찾으려는 분위기지만, 아직까지 성과는 뚜렷하지 않은 상태다. 이 탓에 시장에서 포스코DX의 올해 실적에 대한 기대감도 다소 낮아졌다. 증권가에서 예측한 포스코DX의 올해 매출은 1조1천860억원으로 지난해 대비 20% 줄었다. 주가도 지난 달 30일 2만4천600원을 기록하며 1년 전에 비해 36.65%나 감소한 것으로 나타났다. 이상헌 iM증권 연구원은 "시스템통합(SI)과 IT아웃소싱(ITO) 사업이 성수기임에도 캡티브(그룹사) 고객의 투자 방향성으로 인해 매출이 다소 부진할 것"이라며 "(올해) 경기 둔화로 SI 사업 매출이 다소 주춤할 것으로 예상된다"고 말했다. 업계에선 포스코DX가 수익 구조를 다변화 해 나갈 필요가 있다고 보고 있다. 그러나 심 대표는 아직 수익 다변화보다 기타 매출로 분류돼 있던 인천공항 BHS(Baggage Handling system) 사업을 EIC, IT 부문으로 쪼개 최근 조직 및 인력 재편에 집중하는 모습을 보였다. 또 1분기 동안 '피지컬 AI' 사업 강화를 위해 고급 인력 충원에 적극 나서기도 했다. 업계 관계자는 "포스코DX는 올해 고정 매출이 가능한 IT 서비스와 DX 중심으로 수익 기반을 다변화하는 데 중점적으로 나설 필요가 있다"며 "철강·이차전지에 집중된 자동화 사업은 경기에 민감하기 때문에 일정한 매출을 창출하는데 한계가 있다는 점에서 수익구조 개편이 더욱 절실하다"고 짚었다.

2025.05.01 15:07장유미

서비스 로봇에 '피지컬 AI' 적용…엑스와이지-로보티즈 맞손

서비스 로봇기업 엑스와이지는 로봇 전문기업 로보티즈와 피지컬 AI 기반 리테일 서비스 로봇 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 31일 밝혔다. 피지컬 AI는 인공지능이 물리적 세계와 직접 상호작용하며 학습하고 적응하는 기술을 뜻한다. 로봇이 중력, 마찰, 관성 등 물리적 법칙을 이해하고 적용하여 실제 환경에서 자율적으로 작업을 수행할 수 있게 한다. 양사는 피지컬 AI 기술을 기반으로 로봇 기술 발전을 가속화하고, AI 기반 서비스 및 교육 솔루션을 확산하는 데 주력한다. 앞으로 구체적인 솔루션 개발과 실증 프로젝트를 진행하며 다양한 산업에서의 활용 가능성을 모색할 계획이다. 로보티즈는 피지컬 AI에 최적화된 하드웨어 기술을 활용한 모방 학습용 리더-팔로워 지원, 시뮬레이션을 위한 매니퓰레이터 모델링, 모터 제어 시스템 개발을 담당한다. 또 오랜 연구를 통해 축적된 정밀한 모터 제어 기술과 액츄에이터 솔루션 기반으로 피지컬 AI 기술이 실제 환경에서 원활하게 작동할 수 있도록 지원한다. 엑스와이지는 서비스 로봇 공간의 디지털 트윈 기술 개발, 가상 및 실환경 공간에서 작업별 로봇 움직임 데이터 수집, AI 모델 설계 및 학습을 맡는다. 피지컬 AI 하드웨어와 소프트웨어를 결합해 로봇의 학습과 작업 수행 능력을 높인다. 피지컬 AI 기술과 리더-팔로워 모델을 디지털 트윈 환경에 적용해 로봇의 관리 효율성을 향상시킬 계획이다. 또 디지털 트윈 기술을 활용한 원격 교시를 통해 로봇의 작업을 실시간 제어한다. 엑스와이지 관계자는 "피지컬 AI 기반 리테일 서비스 로봇 솔루션을 한 단계 발전시키고, 다양한 산업에서 활용할 수 있는 기회를 창출할 것"이라며 "로보티즈와의 협업을 통해 교육, 연구, 산업 전반에서 로봇 기술을 활성화할 계획"이라고 밝혔다. 로보티즈 관계자는 "엑스와이지와의 협력을 통해 우리의 로봇 기술이 피지컬 AI 기반의 다양한 서비스 분야에서 더욱 널리 활용되기를 기대한다"며 "혁신적인 로봇 기술로 산업과 교육 분야에 기여할 것"이라고 말했다.

2025.03.31 22:10신영빈

로보티즈, '피지컬 AI' 적용 협동로봇 6월 출시

로봇 제조업체 로보티즈는 오는 6월 피지컬 AI 기술을 적용한 맞춤형 협동로봇 OM-Y를 출시한다고 26일 밝혔다. OM-Y는 오픈소스 기반의 로봇 매니퓰레이터다. 사용자가 필요에 따라 관절과 링크를 자유롭게 조정할 수 있는 높은 모듈화를 제공한다. 함께 공개될 'AI 매니퓰레이터'는 모방학습 구현에 필수적인 주요 구성 요소인 리더, 팔로워, 카메라를 포함하며, 모두 오픈소스로 제공된다. 제품은 다이나믹셀과 완벽하게 호환돼 다양한 산업 분야의 폭넓은 활용이 가능하다. 리더는 중력 보상과 마찰 보상, 기반 햅틱 피드백 기능을 탑재해 VLA 모델을 위한 효율적인 데이터 수집이 가능하도록 최적화했다. 이를 통해 연구자 및 개발자들은 보다 정밀한 모방학습 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 한편 로보티즈는 로봇 운영체제 ROS2 지원을 강화하고 있으며, 현재 허깅페이스의 '르로봇' 플랫폼 호환성을 확보 중이다. 엔비디아 '아이작 심', 구글 딥마인드 '무조코', 오픈로보틱스 '가제보 심'과 같은 시뮬레이터 환경에서 강화학습 플랫폼에 대한 지원도 확대한다. 김병수 로보티즈 대표는 "지속적인 혁신을 통해 뛰어난 성능과 경쟁력 있는 가격을 갖춘 로봇 솔루션을 제공할 계획"이라며 "양팔 형태의 인간형 작업 로봇도 곧 선보일 예정"이라고 말했다.

2025.03.26 10:04신영빈

로보티즈, MIT와 '피지컬 AI' 개발 착수

로보티즈 미국 매사추세츠 공과대학(MIT)과 손잡고 신체 지능을 고도화한 로봇 기술 개발에 나선다고 19일 밝혔다. 로보티즈와 MIT는 산업통상자원부 한국산업기술진흥원(KIAT)이 주관하는 국제 공동 R&D 과제 공모에 선정됐다. 이번 협력은 최대 100억원 규모로 정부지원과 함께 진행된다. 양 기관은 '피지컬 AI' 개발을 바탕으로 인간 수준의 조작 능력을 실현할 수 있는 기술을 개발할 계획이다. 다양한 실제 환경 변화를 능동적으로 감지하고 반사 반응에 대한 제어와 상황을 학습이 가능하도록 AI 기술을 활용한다. 기술은 로보티즈가 출시를 준비하고 있는 협동로봇 '오픈매니퓰레이터-Y(OM-Y)'에 추후 적용할 예정이다. 피지컬 AI를 기반으로 조작 능력을 강화하면 보다 다양한 산업환경에서 효율적 운용이 가능할 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 로봇에 고도화된 AI 기술을 구현하기 위해서는 ▲사람 손의 촉각을 모사할 수 있는 촉각센서 ▲높은 역구동성과 토크밀도를 구비한 초소형·초정밀 액추에이터 등 기술이 집약된 부품이 필요하다. 로보티즈는 로봇 액추에이터 '다이나믹셀' 시리즈 개발·제조 경험을 보유하고 있다. 높은 정밀함과 로봇 공학에 대한 깊은 이해도를 요구하는 피지컬 AI 개발에 있어서 최적의 조건을 갖췄다는 설명이다. 김병수 로보티즈 대표는 "로보티즈의 경험과 기술력이 MIT의 유수한 석학들과 만나 시너지가 기대된다"며 "앞으로 피지컬 AI가 로봇 업계의 가장 큰 화두가 될 것으로 보이는 만큼 좋은 기회를 살려 성과 창출에 집중할 것"이라고 밝혔다.

2024.11.19 09:08신영빈

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

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