국내 기업 100곳 조사…"구체적인 가이드라인·전문인력 양성 필요" 오는 2025년부터 자산 2조원 이상 기업은 국내 ESG(환경·사회·지배구조) 공시가 의무화되지만, 여전히 대기업조차 공시 준비에 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 대한상공회의소에 따르면 최근 국내 기업 100곳의 ESG 담당 임직원을 대상으로 국내 ESG 공시제도에 대한 의견을 조사한 결과 'ESG 공시 의무화 일정을 최소 1년 이상 연기하고, 일정 기간(2∼3년) 책임면제 기간을 설정하는 것이 적정하다'는 응답이 가장 많은 56.0%를 차지했다. '자산 2조원 이상 기업은 2025년, 나머지 상장사는 2030년부터 의무화하고 코스닥 기업은 제외하는 것이 적절하다'는 의견은 27.0%였고, '자산 1조원 이상 기업은 2027년부터로 앞당기고, 자산 5천억원 이상 코스닥기업도 포함해야 한다'는 의견은 14.0%였다. 대다수 기업은 'ESG 공시는 중요하다'(88.0%)고 인식하고 있었다. 중요한 이유로는 이해관계자에 중요한 정보(46.6%), 투자의사 결정에 필요한 위험·기회 요인 파악(30.7%) 등을 꼽았다. 현재 ESG 자율공시 중인 기업은 53.0%였으며, 준비 중인 기업은 26.0%,
안전 자동화 전문기업 필츠가 프레스 브레이크 보호용 카메라 기반 보호 시스템 ‘PSENvip 2’를 국내에 공급한다. 자동화 시스템 PSS 4000의 고속 분석 장치(FAU)가 포함된 PSENvip 2는 EN ISO 12622에 따라 프레스 브레이크에 최대 안전성을 제공하며, 새 기계류와 개보수 장치 모두에 적합하다. 동적 뮤팅을 위한 새로운 펑션 블록 PSENvip 2에는 동적 뮤팅을 위해 인증 받은 새로운 펑션 블록이 제공된다. 따라서 FAU 모듈과 결합하는 경우 공구 클래스, 뮤팅 엔드 포인트 또는 보호 필드 모드 등을 쉽고 빠르게 구성할 수 있다. 위치, 속도, 브레이킹 램프, 오버런 거리, 보호 필드 등의 안전 기능도 모니터링할 수 있다. 또한 점검이 완료되면 동적 뮤팅이 개시된다. 수동 프로그래밍과 관련된 수고는 더 이상 필요하지 않기 때문에 프레스 애플리케이션의 시운전이 빠르고 안전하게 이루어진다. 이로써 시간을 절약하고 그에 따른 비용 소모를 없앨 수 있다. 프레스에 더 많은 동력 공급 또 하나의 특징으로, PSENvip 2를 사용하면 광학 보호 영역에 이물이 있을 경우 이를 즉시 발견하고 프레스 작동을 안전하게 멈추게 한다. 이는 이 솔루션을
한국전자통신연구원(ETRI)이 독일 베를린에서 열리는 세계 최대 가전 전시회 IFA에 참가해 AI 및 통신, 미디어 연구성과를 공개한다고 밝혔다. 이번 전시회에 연구진은 ▲플렌옵틱 현미경 ▲딥뷰 시각지능 플랫폼 ▲B5G 광액세스 ▲불법콘텐츠 유통 차단을 위한 동영상 특징값 추출 및 검출 ▲XR 기술 등 5개 기술을 전시회를 통해 선보인다. 연구원이 소개하는 첫 번째 기술은 플렌옵틱 현미경 기술은 곤충의 겹눈구조를 모방한 ‘마이크로 렌즈 어레이’를 카메라에 부착해 획득한 여러 각도의 2차원 영상을 조합, 3차원 영상으로 만드는 기술이다. 플렌옵틱 현미경 기술은 피부조직 검진 및 반도체 공정 등 결함진단 분야에 적용할 수 있다. 플렌옵틱 현미경 기술은 과학기술정보통신부의 ‘홀로그램 핵심기술개발 사업’과제 결과물로 개발됐다. 두 번째 기술은 딥뷰 시각지능 플랫폼 기술이다. 대규모 이미지와 동영상의 심층적 분석을 통해 사용자 요구에 적합한 정보를 뽑아 제공하는 시각 인공지능 기반 영상분석 플랫폼 기술이다. 도심의 안전사고 예방부터 쓰레기 불법 무단투기 단속까지 다양한 사회문제 해결에 활용할 수 있어 미래형 스마트시티 산업 분야에서 주목받는 기술이다. 세 번째는 B5
가트너(Gartner)가 2025년 소프트웨어 엔지니어링 리더(Software Engineering Leader)에 요구되는 역할의 절반 이상에 생성형 AI에 대한 관리 감독이 명시적으로 요구될 것이라는 전망을 내놨다. 가트너의 시니어 디렉터 애널리스트인 하리타 칸다바투는 "생성형 AI는 기술 구현에 미치는 영향 외에도 소프트웨어 엔지니어링 리더의 관리 책임에 변화를 가져올 것"이라고 전했다. 또한 "여기에는 팀 관리, 인재 관리, 윤리 강령 등이 포함되는데, 소프트웨어 엔지니어링 리더들이 이러한 변화를 인식하고 적응하지 못하면 크게 불리해질 수 있다"며 "결국 관련 혁신 기술을 받아들인 리더들에 의해 대체될 위험이 있다"고 말했다. 소프트웨어 엔지니어링 리더는 생성형 AI를 시범적으로 운영하면서, 이를 활용해 팀을 강화함으로써 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 입증해야 한다. 이는 팀에 대한 지속적인 투자를 유지할 설득력 있는 비즈니스 사례가 된다. 리더는 팀과의 투명성을 유지해야 하며, AI 기술이 어떻게 직원을 대체할 것인지 보다는 어떻게 개발자의 생산성을 향상시킬 수 있는지에 초점을 맞춰 소통해야 한다. 칸다바투는 "생성형 AI가 가까운 미래에 개발자를
한국로봇산업협회 주관 우주로봇포럼 발족 한국로봇산업협회가 지난 8월 29일 우주로봇포럼(SRF) 발족식을 개최하고, 우주로봇 분야 산학연 교류의 자리를 마련했다. 이번 포럼은 그동안 인간 활동이 제한되는 우주 환경에서 로봇의 역할을 강조하고, 관련자 간 정보 공유와 네트워킹을 위해 기획됐다. 이에 우주로봇 산학연 전문가가 포럼에 참여해 우주로봇 혁신 생태계 활성화를 위한 기술·정책 등을 논의했다. 이날 발족식에는 LG전자·KT Sat·국방과학연구소·성균관대학교·한양대학교·한국자동차연구원·한국원자력연구원·한국항공우주연구원·한국지질자원연구원 등 관계기관 10여명 전문가가 참석했다. 이 자리에서 김선우 성균관대학교 교수가 포럼 의장으로 선출됐고, 포럼 간사는 전한구 한국로봇협회 본부장이 맡게 됐다. 김선우 성균관대학교 교수 겸 우주로봇포럼 의장은 “우주 활동의 장기적 지속가능성 확보를 위해 우주 서비스·조립 및 제조(ISAM)·우주 현지자원 활용(ISRU) 등 분야에서 로봇 역할을 강화해야 한다”고 역설했다. 이어 “포럼이 우주로봇 논의를 선도하는 혁신 플랫폼이 되도록 노력할 것”이라고 덧붙였다. 한편, 한국로봇산업협회는 포럼에서 도출되는 논의 결과를 바탕으로 오
한국로봇산업진흥원은 9월 19일 서울 인터콘티넨탈 코엑스에서 로봇부품기업 간담회를 개최한다고 밝혔다. 이번 간담회는 로봇부품 실증사업의 일환으로 로봇부품기업의 의견 청취과 교류를 위해 마련됐다. 간담회는 로봇부품 실증사업 소개 및 로봇부품기업 성공사례 발표, 간담회 등으로 진행될 예정이다. 해당 행사에는 로봇부품기업 뿐만 아니라 국산 부품 대체를 고려하고 있는 제조 및 서비스 로봇기업 등도 사전 신청을 통해 참석할 수 있다. 간담회 참가 신청은 9월 12일까지이며, 자세한 내용은 한국로봇산업진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다. 한편, 진흥원은 국산 로봇부품의 경쟁력 제고 및 조기 상용화 도모를 위해 지난 2020년부터 로봇부품 실증사업을 운영하고 있다. 로봇부품 실증사업은 국산 부품을 탑재한 국내․외 로봇에 대한 신뢰성 검증을 통해 시장선도 제품 및 기술을 발굴하고, 국산 부품이 탑재된 로봇의 현장 적용을 지원하기 위한 사업이다. 오토메이션월드 임근난 기자 |
‘미라콤이 제안하는 설비/물류자동화 추진 전략’ MTV 온라인 세미나 열려 제조물류 자동화·디지털 트윈 통합관제·설비 인터페이스·에지 디바이스 기반 설비자동화 클라우드 등 주제로 구성 자동화는 산업의 ‘미래’에서 ‘현재’로 시점이 변화하고 있다. 수작업에 의존하던 공정 및 프로세스를 자동 시스템으로 전환한다는 의미인데, 특히 제조 및 물류 현장에서의 자동화는 안전·비용·효율 측면에서 혁신을 부르는 요소로 최전방에 서있다는 평가다. 이미 산업 내 자동화 트렌드가 정점으로 치닫은 시점에서 자동화 설비는 많은 현장에 구축돼 있어 상용화 단계다. 업계는 가까운 미래 산업 현장은 모든 설비 간 연결성이 산업 성장의 지렛대 역할을 할 것이라 전망한다. 공정 최적화 시대가 도래한다는 목소리다. 이에 산업은 이제 지능화된 물류 제어 및 제조관리 시스템에 집중하고 있다. 오는 9월 12일 웨비나 플랫폼 MTV에서 ‘미라콤 설비/물류자동화 추진 전략’ 온라인 세미나가 개최된다. 이번 웨비나는 제조물류 자동화, 디지털 트윈 물류자동화 통합관제, 설비 인터페이스, 에지 디바이스 기반 설비자동화 클라우드 등을 주제로 산업 현장 내 구축 전략을 소개한다. 웨비나는 김진희 (주)첨단
제2회 대만 국제 공구 및 하드웨어 전시회 개최 수공구부터 산업용 SW까지 산업 범영역에서 활약하는 디바이스 및 솔루션 총집합 전시부스·비즈니스 플랫폼·산업 혁신 주제 컨퍼런스 등 구성 공구 산업은 무선 방식·신소재·新가공 전략 등을 채택해 혁신을 맛봤다. 여기에 4차 산업혁명이 도래하면서 디지털과의 융합을 통해 또 한 번 혁신을 기다리고 있다. 이 배경에서 세계 수공구 시장 규모 2위로 평가받는 대만이 공구·하드웨어 혁신 실현을 위해 움직이고 있다. 이에 오는 10월 4일부터 사흘간 공구·하드웨어 전시회 ’제2회 대만 국제 공구 및 하드웨어 전시회(TiTE 2023 Expo)‘가 대만 타이중시 소재 타이중 국제 전시센터(Taichung International Exhibition Center)에서 개최된다. 올해 TiTE Expo는 지난해 첫 개최에 이어 올해 2년차로, 대만 수공구 제조업자협회(THTMA)가 주최하고 란자 인터네셔널(Lanza International)이 주관을 맡았다. 공구 및 부속품, 고정 장치, 하드웨어, 잠금장치, 금속 가공 장비와 더불어 자동차 수리, 주택 유지관리, 건축 등에 활용되는 장비도 소개된다. 여기에 산업용 시험장비,
메타버스는 현실세계와 같은 활동이 이뤄지는 3차원 가상세계를 일컫는 말로, 최근 5G 상용화에 따른 정보통신기술 발달로 더욱 주목받고 있다. 산업 분야 속 복잡한 제조 및 설계 등의 공정에 메타버스는 개발 시간 단축, 효율성 증가의 효과를 제공한다. 산업형 메타버스의 중요성은 더욱 커지고 있다. 여기서는 산업형 메타버스 환경 구축을 위한 인포인의 디지털 트윈 기술 적용사례를 소개한다. 인포인은 2015년에 IoT 소프트웨어로 시작해 실사 기반 공간을 구축해 왔다. 인포인이 IoT 소프트웨어를 개발하며 느낀 현장의 고충은 ‘데이터 관리’였다. 인포인은 효율적인 데이터 관제를 위해 ‘가상세계에서 데이터를 미리 시뮬레이션’하는 방법을 찾아냈다. 실제와 동일한 가상공간에서 미리 데이터 모니터링을 진행하는 것이다. 가상세계에서 미리 데이터 모니터링을 진행하기 위해서 필요한 기술은 ‘디지털 트윈’이다. 이처럼 메타버스 속 디지털 트윈 기술을 활용하는 방법은 산업 분야 다양한 공정에도 적용할 수 있다. 완전한 메타버스 구축을 위한 '디지털 트윈’ 디지털 트윈 기술은 실사 기반 3D 모델링을 통해 현장감을 그대로 전달한다. 공장의 복잡한 배관이나 설비의 배치 구조도 그대로
전국경제인연합회(이하 전경련)가 시장조사 전문기관인 모노리서치에 의뢰하여 매출 1,000대 제조기업을 대상(107개사 응답)으로 ‘자금사정 현황’을 조사한 결과, 전년 동기 대비 자금사정이 호전되었다고 응답한 기업 비중은 31.8%로, 악화되었다는 응답 비중(13.1%)보다 18.7%포인트 높아 기업들의 자금사정이 일부 개선된 것으로 나타났다. 전경련은 자금사정 개선의 주요 원인이 영업이익 증가로 인한 유보자금의 증가가 아니라 차입금 증가에 기인한다고 추정했다. 실제로 올해 1분기 중 매출액 1,000대 제조기업의 영업이익은 전년 동기 대비 52.9%나 급감한 반면, 회사채 발행·은행 차입 등 직·간접금융 시장을 통한 차입금 규모는 10.2% 증가했다. 이번 조사에서도 응답 기업 10개사 중 약 9개사(86.9%, 47.7%+39.2%)는 올해 들어 은행 등 간접금융을 통한 자금 조달이 증가했다고 답했으며, 응답 기업 과반(52.4%, 47.7%+4.7%)은 회사채 등 직접금융 시장에서의 자금조달이 증가했다고 답했다. 영업이익으로 이자비용을 감당할 수 있는 기준금리 임계치를 묻는 질문에서, 응답기업의 대부분인 86.0%는 현재의 기준금리 수준인 3.50%를
산업지식인에서는 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변하는 내용을 다뤘습니다. 각 주제별로 진행된 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모았습니다. 딥러닝은 머신러닝 잠재력을 한 차원 더 끌어올린 기술로 평가됩니다. 머신러닝에 학습 능력을 더한 기술인데, 현재 산업은 자동화 실현의 필수 조각으로 딥러닝 도입을 꼽습니다. 이런 딥러닝 기술을 품질관리 영역에 적용하면, 기존 규칙 검사시스템 대비 시간 절약, 제품 품질 및 검사 정확도 향상 등 이점이 발휘된다고 알려져 있습니다. 이에 품질관리가 핵심인 식음료 업계는 딥러닝을 주목합니다. 딥러닝 기반 품질관리를 통해 품질 향상은 물론, 리콜 예방·수율 향상·자동화 실현 등이 보장되기 때문이죠. 이번 웨비나에서는 코그넥스코리아가 현재 F&B 업계 품질 검사 관련 최신 트렌드를 공유합니다. 더불어 산업에 특화된 검사 방법과 사례를 통해 F&B 분야에 관한 인사이트도 마련됐습니다. ‘딥러닝으로 자동화하는 F&B 품질 검사’을 주제로 진행된 본 웨비나는 박희진 코그넥스코리아 F&B 전담 인사이드 세일즈 프로가 트렌드, 레퍼런스, 검사 방법 등을 소개합니다. 해당 웨비
에이디링크 테크놀로지는 로보틱스, AMR(자율이동로봇), 자율주행 분야의 혁신을 위해 제작된 제품 라인인 ROScube RQX-59 시리즈를 출시한다고 22일 밝혔다. 에이디링크 관계자는 "이번 출시된 제품은 다양한 산업별 솔루션을 통해 지능형 자동화의 돌파구를 제시한다"고 전했다. 특히 최대 60°C의 뜨거운 온도에서도 효과적으로 작동할 수 있는 실외 애플리케이션을 지원한다. 창고의 무인 지게차 로봇, 농장의 자동 잔디 깎기 로봇, 슈퍼마켓의 서비스 로봇, 공항의 자율 주행 셔틀 버스, 캠퍼스의 자율 보안 로봇, 해안선 근처의 무인 해양 청소 로봇에 이르기까지 다양한 응용 분야의 옵션을 제공한다. ROScube 로봇 컨트롤러는 에이디링크의 ROS 2 솔루션의 일부이며 전력 사용을 최소화하면서 AI 기반 로봇에 최적화돼 있다. 작고 견고한 인클로저에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 통합해 포괄적이고 강력한 로봇 컨트롤러를 제공한다. 개발자는 쉬운 확장성을 통해 추가 GPU 또는 PCIe 카드를 원활하게 통합해 애플리케이션의 특정 요구 사항을 충족할 수 있다. ROScube RQX-59 시리즈의 잠금식 USB 포트는 더 견고하며 M.2 스토리지는 기
AI검사 설비 전문기업 트윔이 33억 원 규모의 태양광 패널 관련 조립라인 자동화 장비 공급계약을 체결했다고 31일 밝혔다. 이번 계약은 지난 2022년 매출의 17%에 해당하는 수치로 계약 기간은 내년 3월까지다. 공급계약을 맺은 장비는 태양광 패널 관련 조립라인 자동화 장비로 고객사의 미국 내 사업장에 납품될 예정이다. 트윔은 작년부터 본격적인 태양광 사업 확대 추진하고 있으며 작년 9월 조지아 미국법인을 설립하기도 했다. 트윔 관계자는 “미국법인이 안정화에 접어들며 태양광 사업의 수주 또한 점진적으로 증가하고 있는 추세”라며 “이번 수주를 통해 트윔의 제품 기술력을 증명한 만큼 향후 태양광 사업 수주 및 매출 확대가 기대된다”고 말했다. 실제로 트윔은 기존 디스플레이 중심의 사업영역을 태양광, 2차전지 등의 분야로 확대 중이다. 올해 2분기 기준 수주 잔고는 약 270억 원으로, 이 중 약 41%인 110억 원이 태양광 관련 수주 잔고로 파악됐다. 트윔 정해주 대표이사는 “이번 태양광 패널 관련 수주 외에도 2차전지 및 자동화 관련 장비 수주가 대폭 증가했고 수소전지 분야 수주 또한 시작됐다”며 “이처럼 지속적인 사업다각화를 통해 외형성장은 물론 내실
바우머가 전문적인 센서 기술로 출시한 제품군 O330 센서를 통해 표준 등급의 소형 포토 센서와 근접 스위치에 새로운 바람을 예고했다. 해당 제품에는 신뢰할 수 있는 물체 감지를 위한 향상된 성능과 빔 경로까지 통합된 도면으로 제공하는 3D MCAD 데이터와 같은 스마트 기능이 추가 됐다. 특히 O330은 콤팩트한 디자인으로 공간 제약이 많은 곳에서 경제적이고 뛰어난 성능을 제공한다. 고객 설비와 빠른 통합을 위한 스마트 기능 바우머는 3D MCAD 데이터를 O330 센서에 처음으로 제공하며, 향후 더 많은 센서에도 추가될 예정이다. 이러한 3D MCAD 데이터는 적합한 센서를 선택하는 단계에서 설계 작업을 용이하게 한다. 특히 웹사이트에서도 3D 미리 보기를 사용하여 시각적으로 쉽게 물체의 치수와 광학 거리, 빔 경로에 대한 확인이 가능하며, 오류 가능성과 엔지니어링 시간을 줄여준다. 또한 설치 시에 미세 조정이 별도로 필요 없는 높은 설계 정확도의 바우머 qTarget 기술 덕분에 3D MCAD 모델의 빔 경로는 설계 단계부터 설치 및 추후 제품 교체까지의 시간을 절약해 준다. 비교할 수 없는 퍼포먼스 O330은 어둡고 불규칙하거나 구멍이 뚫린 물체를 감
플랜트에 대한 AI 도입 문제와 리스크 분석 대규모 플랜트에 AI를 도입하는 것은 일반 사회에 AI를 실장하는 것과는 조금 다른 의미에서 제기되는 문제가 있다. 충분히 검증되지 않은 AI로 인해 오작동을 일으킨 경우에 사고로 이어지면 설비뿐만 아니라 인적 피해도 발생할 수 있다. 특히 AI의 블랙박스성 때문에 AI의 성능이나 품질, 신뢰성을 어떻게 규정하고 평가할지 쉽지는 않다. 애초에 AI 학습 자체가 귀납적이고 도출된 규칙은 말로 설명할 수 없기 때문에 확신 있는 결과를 얻기가 매우 어렵다. AI 자체에 설명성을 부여하기 위해서는 예측 결과에 대한 공헌도를 제시시키는 그레이박스화나 또는 판단 이유를 명확하게 하는 화이트박스화와 같이 알고리즘 진화의 시도도 기대되지만, 실장까지는 과제가 있는 것이 실정이라고 생각된다. 한편으로 우리 엔지니어에게는 이미 알려진 공학에 심층학습 AI를 조합함으로써 과제 해결을 용이하게 하는 솔루션이 존재한다. 공학적 룰이나 시뮬레이션, 현장 노하우, 제어 시스템, 해명되어 있는 파괴 모드(보안 분야) 등과 AI를 조합하는 것이다. 내용이 분명한 공학적 계산을 중심으로 AI로 보완해 확장함으로써 시스템 전체로서 결과 해석이 용이