LG디스플레이는 사내 인공지능(AI) 아이디어 경진대회인 ‘2025 AX(AI 전환) 해커톤’을 6주간 진행하고 시상식을 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 해커톤에는 LG디스플레이 임직원으로 구성된 83개 팀, 총 143명이 참여했으며, 이 가운데 15개 팀이 결선에 진출했다. 대상은 ‘AI 기반 건설 고도화 시스템’이 선정됐다. 이 시스템을 활용하면 서류 검토에 소요되는 시간이 기존 대비 96% 줄어들고, 연간 약 41억 원의 비용 절감 효과가 기대되는 것으로 분석됐다. LG디스플레이는 “대상작은 업무 생산성과 효율성을 극대화한다는 대회 주제에 적합한 데다, 즉시 적용 가능성과 경영 기여도 측면에서 높은 평가를 받았다”고 설명했다. 회사 측은 대상 수상작을 포함해 이번 대회에서 발굴된 AI 프로젝트들을 특허로 등록하고 실제 업무에 적용하는 방안을 적극 검토하고 있다. 이병승 LG디스플레이 AX그룹장은 “창의적인 아이디어와 AI 기술을 결합해 누구나 업무 혁신의 주역이 될 수 있는 AX 문화를 확산해 나가겠다”고 말했다. 오토메이션월드 이은샘 기자 |
운영 환경 기반 보안 체계 고도화로 경쟁력 확보 환경·안전·보안 아우르는 통합 경영 시스템 완성 산업 자동화 전문기업 오토닉스가 국제 정보보호 인증인 ISO 27001을 획득했다. 제조·물류·플랜트 등 산업 자동화 전반에서 디지털 전환이 가속화되는 가운데, 기업의 보안 역량이 경쟁력의 핵심으로 부상한 시점에 얻은 성과라는 점에서 의미가 크다. ISO 27001은 정보보호 경영시스템에 대한 글로벌 최고 수준의 국제표준으로, 조직·인적·물리·기술 등 총 93개 심사 항목을 통과한 기업에게만 부여된다. 최근 통신사 해킹, 이커머스 개인정보 유출 등 대형 사고가 연이어 발생하며 보안 중요성이 더욱 강조되는 상황에서 오토닉스의 인증 취득은 기업 신뢰도를 높이는 중요한 지표로 해석된다. 오토닉스는 그동안 핵심 서버·DB 취약점 진단, 개인정보 접근권한 관리 강화, 침해사고 대응 체계 정비, 위험 기반 보호대책 수립 등 전사적 보안 체계를 고도화해왔다. 산업 자동화 시스템 역시 IT·OT 융합으로 사이버 공격 표적이 되는 만큼, 오토닉스는 보안을 제품 경쟁력의 핵심 요소로 판단하고 실제 운영 환경 중심의 보안 체계 강화에 집중해 왔다. 회사는 이번 인증을 계기로 모니터링
로크웰 오토메이션이 자사 제조 실행 시스템(MES) 포트폴리오의 전략적 혁신 방향을 공개했다. 새로운 전략은 유연성, 확장성, 장애 대응력을 핵심 가치로 삼고 기존 MES 운용 구조의 한계를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 로크웰 오토메이션은 자사 MES 제품군을 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT)의 통합을 위해 설계된 ‘클라우드 네이티브(cloud-native) 상호운용 MES 플랫폼’으로 정의했다. 모듈형 설계 방식을 채택해 가치 창출 시간 단축, 운영 단순화, 확장 유연성 확보 등을 지원하며 클라우드 성능과 엣지(Edge) 장애 대응 역량을 결합한 구조를 강점으로 제시했다. 주요 특징은 ▲맞춤형 설계 ▲토털 솔루션 제공 ▲OT/IT 통합 ▲확장성 ▲탄력적 엣지 투 클라우드(edge-to-cloud) 배포 등이다. 기존 MES 솔루션은 시스템 간 분절로 인해 제조 현장의 전반적 운영 흐름을 파악하기 어려운 문제가 있었다. 로크웰 오토메이션의 ‘2025 스마트 제조 현황 보고서’에서도 제조 리더 21%가 가장 큰 내부 장애 요인으로 ‘운영 시스템 통합 문제’를 꼽은 바 있다. 로렌초 베로네시 IDC 부책임자는 “기존 MES 구조는 급변하는 제조 환경을 따라가
물류 자동화 기업 스피드플로어와 AI 기반 물류 탄소 측정 스타트업 글렉이 화물차량 디지털 전환(DX)을 위한 전략적 협력에 나섰다. 양사는 물류 현장 혁신과 디지털 전환 가속화를 목표로 이번 업무협약(MOU)을 체결했다. 스피드플로어는 화물차 적재함 바닥에 설치되는 자동 상하차 컨베이어 시스템을 통해 버튼 한 번으로 화물을 실어나를 수 있는 솔루션을 개발해 왔다. 작업자가 적재함 내부에 직접 들어갈 필요가 없어 안전성이 크게 향상되고, 기존 1시간 30분 걸리던 상차 시간이 5분으로 단축되는 효율성도 입증되었다. 무인 지게차, 로봇팔 등 자동화 설비와 연동 가능한 기술이라는 점에서 물류 무인화의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 글렉은 운행거리, 적재 상태, 탄소 배출량 등 화물차량에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석해 기업이 연비 관리와 탄소 규제 대응을 보다 손쉽고 정확하게 수행할 수 있도록 돕는 솔루션을 제공하고 있다. 특히 탄소 규제가 강화되는 EU 수출 시장에서 국내 기업들의 대응력이 높아지도록 지원하면서 업계의 관심을 받고 있다. 이번 협력을 통해 글렉은 보유한 데이터 분석 기술을 물류 현장의 실제 상하차 과정과 결합하는 새로운 단계의 서비스를
로봇 모듈 플랫폼, 제조 현장 구축 기술력 융합한다...상호 보완 시너지 창출 기대 브릴스와 로봇 자동화 시스템 기술 업체 지텍이 중부권 제조 혁신 가속화에 나선다. 이로써 양사는 중부권 첨단 산업단지 내 로봇 자동화 수준을 끌어올릴 방침이다. 여기에 관련 시장 수요에 신속하게 대응하고 시장 경쟁력을 강화하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 브릴스의 로봇 모듈화 플랫폼 기술력과 그동안 제조 현장 자동화 시스템을 구축한 지텍의 노하우가 접목된다. 지텍은 천안시·세종특별자치시 등 충청권 지역을 거점으로 디스플레이·반도체·이차전지 등 첨단 산업 분야에서 로봇 자동화 시스템을 구축해왔다. 특히 자율주행로봇(AMR) 설계 분야에 강점을 보유한 것으로 평가된다. 이번 파트너십은 ▲로봇 솔루션 공동 개발 ▲지역 거점 기반 기술 지원 체계 구축 등으로 이어진다. 지텍은 브릴스의 로봇 하드웨어 제조 역량과 소프트웨어 솔루션 네트워크를 활용할 계획이다. 브릴스는 지텍의 제조 공정 자동화 시스템 구축 역량을 활용하며, 상호 보완적인 시너지를 창출할 것으로 기대된다. 이러한 협력은 기존 대비 발전된 자동화 솔루션 상용화를 궁극적인 목표로 한다. 이러한 기술을 중부권 핵심 산업단지
국비 126억 원 투입된 '고성능 목재수확 기계장비 개발 사업' 2차년도 성과 공개 급경사 험지 균형 유지 가능한 바퀴형 로봇 하부체 설계·제작 성공 유압 구동 로봇 팔, 그래플 쏘우(Grapple Saw) 개발...파지·절단 작업 동시 구현해 한국로봇융합연구원(KIRO)이 산악 지형 특화 목재 수확 로봇 기술 개발을 위한 국책 연구개발(R&D) 프로젝트의 순항을 알렸다. 산림청·한국임업진흥원이 지원하는 ‘고성능 목재수확 기계장비 개발 사업’은 국내 임업 분야의 기술적 난제를 해결하고 임업 경쟁력 향상을 위해 기획됐다. 총 4년 7개월간 국비 126억 원이 투입되는 대형 프로젝트다. 이 사업은 KIRO가 주관하고 한국생산기술연구원(KITECH) 등 기관이 공동 연구기관으로 참여하고 있다. KIRO는 올해 연구를 통해 지형 변화에 따라 본체 높이를 능동적으로 조절하는 로봇 기술을 확보했다. 이를 통해 35° 이상의 급경사와 험지에서도 안정적으로 균형을 유지하며 주행한다. 이로써 국내 산림 지형 특화 바퀴형 로봇 하부체의 설계°제작을 성공적으로 완료했다고 평가받는다. 해당 기술은 기존 중장비가 접근하기 어려웠던 험지에서의 작업 한계를 근본적으로 극복할 수
레인보우로보틱스·제이씨티, HD현대중공업에 코봇 용접 시스템 35세트 공급 확정 국내 최초 포터블 타입 상용화 노하우 결합, 조선소 내 협소 공간 작업 효율성 극대화한다 레인보우로보틱스가 자동화 솔루션 기술 업체 제이씨티와 협력한 휴대용(Portable) 용접 협동 로봇(코봇) 시스템을 수주했다. HD현대중공업 중형선사업본부는 이 같은 플랫폼을 자사 현장에 총 35세트 배치하기로 했다. 이번 수주는 레인보우로보틱스의 시스템통합(SI) 파트너사 제이씨티가 조선소 현장용 ‘휴대용 타입 코봇 용접 시스템’을 상용화한 것이 시발점이다. 이를 통해 축적한 노하우와 레인보우로보틱스 코봇의 정밀 제어 기술이 결합된 결과다. 제이씨티는 협소 공간, 고열·고습 등 조선소 특수 환경에 최적화된 운영 경험을 바탕으로 시스템을 지속적으로 개선해왔다. 이 과정에서 다수의 선박 제조 현장에서 실증을 통해 안정성을 검증한 바 있다. 시스템 발주처인 HD현대중공업 중형선사업본부는 설계부터 생산까지 일관화를 위한 조선 특화 디지털 제조(Digital Manufacturing) 전략을 추진 중이다. 이번 시스템에는 HD한국조선해양(KSOE)이 개발한 ‘공통 운영 소프트웨어(Common Op
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
제르미 치즈공장(Jermi Käsewerk, 이하 제르미)은 1889년부터 이어져 온 치즈 업계의 전통 있는 명문 기업이다. 소규모 가족 경영 기업으로 시작해 현재는 탁월하고 차별화된 치즈 특산품으로 유명한 세계적인 기업으로 성장했다. 제르미는 경쟁력 유지를 위해 최첨단 기술과 혁신을 지속적으로 수용해 왔다. 회사는 특정 설비와 생산 라인의 디지털 통합에서 격차를 확인하고 이를 해결하기 위해 선제적으로 Tomorrow Things와 협업했다. 이러한 전략적 결정은 디지털 전환을 위한 제르미의 추진 과정에서 핵심 단계임을 보여준다. 목표는 운용 효율성 향상과 생산 공정 간소화로 명확했다. 특히 회사는 현장의 실시간 데이터에 접근할 수 있는 견고한 플러그 앤드 프로듀스(plug-and-produce) 디지털 트윈 솔루션의 필요성을 인식했다. 이 솔루션은 혁신을 주도하고 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 핵심이 되는 통찰과 최적화 잠재력을 제공한다. 포괄적인 디지털화 솔루션을 구현하기 앞서 제르미는 몇 가지 주요 과제에 직면했다. · 전체 생산 라인 모니터링: 예방적 유지보수를 가능하게 하고 원활한 운용을 보장할 수 있는, 전체 생산 라인의 실시간 모니터링이 가능한
신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체 조작을 학습하고 수행한다. 이 글에서는 이러한 형태학적 계산을 이용한 로봇의 물체 조작 학습에 관련된 연구 성과를 소개한다. 구체적으로는 유연 손목의 설계, 유연 손목을 이용한 물체 조작의 학습, 형태학적 계산에 의한 환경 인식, 환경 중의 물체를 이용한 형태학적 계산을 소개한다. 유연 로봇에 의한 물체 조작의 학습 신체에 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 신체의 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있다. 로봇이 물리적인 부드러움을 활용해 물체와 부드럽게 접촉할 수 있으면, 물체나 로봇의 모델, 계측 및 실행의 오차를 접촉을 통해 보상할 수 있다. 물리적인 부드러움을 갖춘 로봇 암은 물체와 부드럽게 접촉하기 때문에 시행착오나 교시에 있어서 다양한 접촉을 적극적으로 시도하고, 안전하게 실패 행동을 시험하여 다양한 학습 데이터를 수집할 수 있다. 기계학습을 이용해 로봇의 제어칙이나 행동칙을 자율적으로 획득할 수 있으면, 모델화가 어려운 물리적으로 부드러운 신체의 제어칙을 획득할 수 있고, 수동으로 설계할 수 없을 정도로 다양한 행동을 만들어 내는 행동칙을 생성할 수 있다. 이상과
좀처럼 실현될 수 없다고 생각했던 (사람이나 동물에 가까운) 놀라운 로봇이 등장하고 있다. 여기서 실현된 기술을 대단한 기술이라고 생각하면 쉽게 손을 댈 수 없다. 하지만 보통의 기술(조합)이나 정도로도 가능할지도 모른다. 많은 사람이 손을 대야 이룰 수 있는 가능성이 넓어지고 다양한 로봇이 탄생한다. 또한 개발 비용과 제조비용을 줄일 수 있다. AI가 주목받는 가운데 수동보행은 역학적인 구조 속에 필요한 계산이 이미 내재되어 있다거나, 컴퓨터가 없어도 충분히 지능적이다 라고 평가되고 있다. 수동 보행의 경우, 걸을 수 있는 원리가 존재한다. 수동 보행 로봇의 연구는 곧 역학 원리의 발견과 그 활용법 개발에 다름 아니다. 이케마타 등은 보폭 일정(착지 시의 고관절 각도 일정)에 의한 안정화 원리를 발견하고, 가느다란 미음 자모형 프레임을 소형 수동 보행 로봇에 부착하는 것만으로 안정된 수동 보행을 실현했다. 기네스 세계 기록에도 인정받아 대단한 로봇일지 모르나, 실현된 기술은 로우 테크이며 수제작 수준이다. 아직 사람이나 동물의 신체에는 여러 가지 역학 원리(힌트)가 숨겨져 있을 것이다. 그 원리를 공학적으로 잘 살리면 지금보다 더 사람이나 동물에 가까운 놀
피지컬 AI, 디지털과 물리 사이의 간극을 메우다 로봇은 이미 공장·물류센터 등 산업 현장에 상당 부분 설치돼 있다. 문제는 양이 아니라 질이다. 대부분의 산업용 로봇은 여전히 펜스 안에서 정해진 궤적만 반복한다. 반대로 인공지능(AI)은 스마트폰과 클라우드 속에서 사람의 취향과 동선을 분석·인지하고 있다. 서승호 고려대학교 교수는 “현재 스마트폰은 누구와 통화하고 어디서 돈을 쓰는지, 누구와 얼마나 자주 만나는지까지 많은 것을 알고 있다”며 “이는 디지털 세계에서 실세계가 어떻게 움직이는지는 이미 꽤 정확하게 예측할 수 있는 수준”이라고 짚었다. 그런데도 공장·물류센터 등에 배치된 로봇은 그 지능과 단절된 채 움직인다. 결국 이러한 간극은 디지털에서 현실로 영향을 미치는 수준이 아직은 광고 추천이나 화면 속 버튼을 바꾸는 정도에 머물러 있다는 부분을 시사한다. 다시 말해, 현재 로보틱스 기술은 작업자와 함께 움직이는 로봇의 동작까지 닿지 못한다는 점이다. 이러한 괴리를 정면으로 메워보겠다는 방법론이 바로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’다. 최근 로보틱스·AI 분야에서 각광받는 이 기법은 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서
이번 호는 전편에 이어 블루투스의 신뢰성 특징 및 페어 링 방법, LE보안 및 처리 량, CIP프로필 매핑 등에 대해서 논의코자 한다. 블루투스 입문 1. 신뢰성 (Reliability) Bluetooth의 대표적인 신뢰성 기능은 두 가지이다. 첫째, 채널 사용 방식으로서 주파수 도약 확산 스펙트럼(Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS)을 사용하며, 둘째, 사용하는 주파수 변조 방식으로 가우시안 주파수 편이 변조(Gaussian Frequency Shift Keying, GFSK)를 채택한다. BLE(Bluetooth Low Energy)는 2.4GHz ISM(산업, 과학 및 의료) 주파수 대역에서 3개의 광고 채널과 37개의 데이터 채널을 포함한 총 40개의 채널로 작동한다. BLE는 FHSS 방식을 통해 이 주파수 대역 내에서 각 채널 간 도약(hopping)을 수행한다. BLE 장치는 마스터 장치가 제어하고 슬레이브 장치(들)에게 전달하는 의사난수 도약 시퀀스를 따른다. 이러한 스펙트럼 도약은 초당 최대 1600회까지 발생할 수 있으며, 도약 중 BLE 장치는 현재 채널의 통신 품질을 지속적으로 모니터링한다. 간섭이 발
디지털 전환과 AI 기반 신뢰성 향상의 출발점은 데이터 무결성으로, 이는 인식, 예측, 최적화 단계를 거치며 완성된다. 지속적인 장비 상태 모니터링 도구를 활용해 기존의 수동 데이터 수집 방식을 자동화함으로써, 실행 가능한 실질적인 인사이트를 제공하는 일관되고 신뢰할 수 있는 자산 데이터를 확보할 수 있다. 자산 성능 관리 소프트웨어(Asset Management Software, AMS)를 통해 설비 고장을 예측하고 선제적으로 정비 일정을 수립하며, 근본 원인을 제거한다. 이후 예지정비 기술로 장기적인 운영·유지 관리 전략을 적용해 유지보수 비용을 절감하는 동시에 자산의 신뢰성과 투자 가치를 향상시키고 보전한다. 장비의 라이프 사이클에 기반한 신뢰성 솔루션(Reliability Solution)은 유지 관리 효율과 운영 성능의 잠재력을 극대화하는 체계적인 통합 디지털 여정이다. 더 이상 전통적인 유지보수 전략만으로는 오늘날 산업 현장에서 요구되는 경제성과 효율성을 동시에 달성하기 어렵다. 반면, 선도적인 공장과 기업들은 방대한 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 디지털 기술을 활용해 이를 실행 가능한 정보와 전략적 의사결정 지침으로 전환하고 있다.
제조업은 지금 ‘탄소 중립’이라는 거대한 전환점을 향해 움직이고 있다. 생산성을 유지하면서도 탄소 배출을 줄여야 하는 이 난제를 풀 해법으로 급부상한 기술이 적층 제조, 즉 3D 프린팅이다. 스트라타시스는 폴리젯·FDM·SAF 등 5대 핵심 기술 포트폴리오를 기반으로 설계–엔지니어링–양산까지 전 과정을 혁신하는 로드맵을 제시한다. 재료를 필요한 만큼만 쌓아 올려 폐기물을 최대 90%까지 줄이고, 분산 제조로 물류 탄소를 줄이며, 생성형 설계로 경량화까지 실현한다는 점에서 지속 가능한 제조의 새로운 표준을 제시한다. 기존 감산·성형 중심의 패러다임을 넘어, 중소량·다품종 생산 중심의 유연한 제조 혁신을 가능하게 한다는 점에서 3D 프린팅은 단순한 기술이 아니라 제조업 재설계의 방향성을 보여주는 전략적 솔루션으로 자리 잡고 있다. 감산에서 적층으로...제조 패러다임 전환 오늘날 전 세계 제조업은 탄소 중립과 넷제로(Net-zero)라는 피할 수 없는 시대적 지향점을 마주하고 있다. 이는 생산성을 희생하지 않으면서 탄소 배출을 획기적으로 줄여야 하는 기술적 한계를 동시에 요구한다. 이러한 고질적인 난제에 대한 로드맵을 제시하는 솔루션 중 하나가 적층 제조(Addi
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