CAE 컨퍼런스 행사장 모습(사진은 CAE 컨퍼런스 2024 전경) 국내 제조업의 디지털 전환을 이끌 ‘CAE 컨퍼런스 2025’가 오는 11월 7일(금) 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 15회를 맞는 이번 행사는 ‘시뮬레이션의 미래: AI와 디지털 트윈이 주도하는 제조 혁신’을 주제로, AI(인공지능)와 CAE(Computer Aided Engineering)의 융합이 만들어내는 산업 변화와 최신 기술 트렌드를 조명한다. 이번 행사는 월간 캐드앤그래픽스가 주최하고, CAE 컨퍼런스 준비위원회가 주관하며, ‘제7회 스마트공장구축 및 생산자동화전(SMATEC 2025)’과 함께 개최된다.  올해 컨퍼런스에서는 디지털 트윈과 생성형 AI를 접목한 최신 시뮬레이션 기술이 집중적으로 다뤄진다. 앤시스코리아 강태신 전무는 ‘디지털 제조 혁신을 위한 Ansys End-to-End 솔루션’을 주제로, AI 기반 통합 시뮬레이션 전략을 통한 생산성 향상 방안을 제시한다. 연세대학교 이종수 교수는 ‘자율지능 에이전트를 위한 물리모델 기반 시스템엔지니어링 & 생성적 산업인공지능’ 발표를 통해, 분포 외(OOD) 환경에서도 신뢰성을 확보하는 모델기반 접근법을 소개한다. 나니아랩스 강남우 대표는 ‘생성형 AI에서 Agentic AI까지: 자율설계의 미래’를 주제로, 스스로 설계 의사결정을 내리는 Agentic AI 기술과 설계 자동화 사례를 공개한다. 피도텍 최병열 연구위원은 ‘RBDO, 데이터 시대에 무결점 설계를 향해’ 발표를 통해 신뢰도 기반 최적설계의 최신 적용 사례를 다룬다.  또한 메타리버테크놀로지 서인수 이사는 'GPU 기반 입자해석기술(samadii)을 활용한 반도체·디스플레이 응용 사례'를, AWS 전병승 솔루션즈 아키텍트는 ‘클라우드 기반 CAE 혁신’을 주제로 AI와 클라우드를 결합한 차세대 시뮬레이션 환경을 소개한다. 한국알테어 이승훈 본부장은 ‘CAE 최신 동향과 AI 기반 디지털 트윈 가속화’ 발표를 통해 Meshless·Multi-Physics·Cloud 기술 트렌드와 AI 가속화 사례를 발표한다. LG전자 문강석 책임은 ‘파우치형 배터리 실링 공정의 시뮬레이션 최적화’, 장일주 책임은 ‘TV 제품 CAE 자동화 및 AI 활용 사례’를 발표하며, 시뮬레이션이 제조 공정의 신뢰성과 효율성을 동시에 높이는 방법을 제시한다. 현대자동차 한만용 책임연구원은 ‘승객 모니터링과 인체모델의 융합을 통한 디지털 트윈 기술’을 통해 SDV(Software Defined Vehicle) 시대의 고객 중심 설계 혁신 사례를 소개한다. CAE 컨퍼런스 준비위원장 이종수 교수는 “생성형 AI와 물리기반 모델의 결합이 가속화되며, 신뢰성 확보와 시뮬레이션 자동화가 산업의 핵심 이슈로 부상하고 있다”고 강조했다. 그는 이어 “AI·MLOps·클라우드 기반 시뮬레이션이 주도하는 새로운 패러다임 속에서, 지속가능하고 효율적인 제조 혁신 방향을 논의하는 장이 될 것”이라고 덧붙였다. 이번 컨퍼런스에는 현대자동차, LG전자, 앤시스코리아, 피도텍, 나니아랩스, 메타리버테크놀로지, AWS, 한국알테어 등 주요 제조기업과 CAE 솔루션 기업이 참여해 최신 기술과 사례를 공유한다. 또한 SMATEC 2025 전시회와의 연계로 다양한 CAE·AI·디지털 트윈 솔루션을 현장에서 직접 체험할 수 있다. 사전등록은 CAE 컨퍼런스 공식 홈페이지(www.cadgraphics.co.kr/cae)에서 가능하다. 한편, 10월 20일에는 캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV에서 프리뷰 방송이 진행되어, 한국기계연구원 박종원 단장과 태성에스엔이 김지원 이사가 CAE 기술의 방향성과 AI 융합 트렌드를 소개했다.   CAE 컨퍼런스 2025 발표자 - 연세대 이종수 / 앤시스코리아 강태신 /  나니아랩스 강남우 / 피도텍 최병열 / 메타리버테크놀러지 서인수 / AWS 전병승 / 한국알테어 이승훈 / 현대자동차 한만용 / LG전자 장일주 / LG전자 문강석

델 테크놀로지스가 국내 중소·중견기업(SMB) 시장을 겨냥해 ‘델 프로 에센셜(Dell Pro Essential)’ 노트북 및 데스크톱 PC 라인업을 새롭게 선보였다. 델 프로 에센셜은 신뢰할 수 있는 성능과 보안, 관리용이성을 내세운 엔트리급 기업용 PC 제품군이다. 2025년 초 델은 새로운 통합 브랜딩 전략을 통해 전문가급 생산성을 위한 기업용 PC 제품군을 ‘델 프로(Dell Pro)’ 포트폴리오로 통합했다. 델의 기존 기업용 노트북 브랜드인 ‘래티튜드(Latitude)’와 데스크톱 PC 브랜드인 ‘옵티플렉스(Optiplex)’를 계승한 ‘델 프로(Dell Pro)’는 강력한 성능과 깔끔한 디자인이 조화를 이루는 기업용 PC 제품군이다. 이번 에센셜(Essential) 라인업은 합리적인 가격대의 PC를 선호하는 중소·중견기업(SMB)을 겨냥한 제품군으로, 업무를 위한 필수적인 성능과 기능을 갖춰 최상급의 사용자 경험을 제공하는 데에 초점을 맞추었다.     이번에 출시한 제품은 기업용 노트북인 ▲델 프로 14∙15 에센셜(Dell Pro 14∙15 Essential)과 기업용 데스크톱 PC인 ▲델 프로 슬림·타워 에센셜(Dell Pro Slim·Tower Essential) 등 총 4종이다.  델 프로 14 에센셜과 델 프로 15 에센셜은 보안, 관리성 등 중소·중견기업의 요구 사항을 충족하고 긴 배터리 수명과 높은 내구성을 갖춰 이동 중에 작업을 수행하는 비즈니스 사용자에게 최적화된 기업용 노트북이다. 델 프로 14 에센셜은 14형 노트북으로, 최대 인텔 코어 7 CPU와 인텔 아이리스(Iris) Xe 그래픽 카드를 탑재했다. IPS 패널 기반의 16:10 화면비, 2K 해상도, 300니트 밝기를 지원하는 디스플레이가 적용됐다. ‘델 프로 15 에센셜’은 최대 13세대 인텔 코어 i7 CPU에 인텔 아이리스 Xe 그래픽 카드 또는 AMD 라이젠 5(Ryzen 5) 프로세서에 AMD 라데온(Radeon) 그래픽 카드가 탑재된 모델이 제공된다. FHD 해상도와 120Hz 주사율을 지원하는 디스플레이를 탑재했고, 숫자 패드까지 갖춘 풀사이즈 키보드를 탑재했다. 이들 제품은 데이터 암호화가 가능한 TPM 2.0(Trusted Platform Module 2.0) 보안 모듈을 탑재했다. 빠르고 안전한 로그인을 위한 지문 인식기 옵션, 물리적으로 카메라를 잠글 수 있는 프라이버시 셔터 옵션을 지원하며, 14인치 제품의 경우 분실 방지를 위한 웨지형 잠금 슬롯 등 다양한 보안 기능을 지원한다. 두 모델 모두 미 군사 표준규격인 MIL-STD-810H를 통과해 외부 충격에 강한 내구성까지 인정받았다. 델 프로 슬림 에센셜(QVS1260)과 델 프로 타워 에센셜(QVT1260)은 일상적인 업무를 더욱 효율적으로 처리하기 위해 필요한 안정적인 성능과 비용 효율적인 컴퓨팅 설루션으로, 중소·중견기업에 최적화된 데스크톱 PC이다. 델 프로 제품은 본체 크기에 따라 ‘타워’, ‘슬림’, ‘마이크로’ 제품군으로 나뉘는데, ‘델 프로 슬림 에센셜’은 9.5×29.3×30.3cm 사이즈로 협소한 장소에서도 공간 활용도를 높인다. 델 프로 타워 에센셜은 이보다 높이가 2cm, 너비가 6cm가량 크다. 두 제품 모두 최대 인텔 코어 울트라 5 프로세서와 인텔 UHD 그래픽스를 탑재하고, 16GB DDR5의 메모리를 지원해 워크로드를 빠르게 수행할 수 있도록 했다. 또한, 윈도우 11 프로, 윈도우 11 홈 및 우분투(11월말 지원 예정) 등 다양한 OS 옵션을 지원한다. 이들 제품은 공구 없이도 패널을 개폐할 수 있는 툴리스 설계를 적용해 사용자가 직접 부품을 손쉽게 교체하고 업그레이드할 수 있다. 3개의 PCIe 슬롯을 지원하고, 최대 1TB SSD까지 성능을 확장할 수 있다. 총 8개의 USB 포트와 SD 카드 슬롯 옵션을 탑재했고, 디스플레이포트(DisplayPort) 및 데이지 체인 연결로 최대 4대의 FHD 모니터와 2대의 4K 디스플레이를 연결할 수 있어 주변 기기와의 연결성도 높였다. 이들 제품은 중소·중견기업의 IT 관리를 간소화하도록 설계된 것이 특징이다. 델 관리 포털(Dell Management Portal)에서 마이크로소프트 인튠(Intune)을 사용해 클라우드에서 디바이스를 손쉽게 관리할 수 있으며, 마이크로소프트 오토파일럿(Autopilot)을 통해 IT 관리자의 개입 없이 디바이스를 자동으로 배포할 수도 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “최근 AI PC 수요 증가, 윈도우 10 지원 종료 등으로 PC 교체 수요가 지속적으로 늘고 있다”면서, “이번에 출시하는 에센셜 라인업은 합리적인 가격에도 기업 고객들의 다양한 니즈를 충족하는 필수 요소를 갖추고 있으며, 중소·중견기업의 혁신 여정을 함께 하는 중요한 기반이 될 것”이라고 말했다.

슈나이더 일렉트릭이 선박 자동화 환경에 최적화된 HMI(Human Machine Interface) 설루션으로 ‘프로페이스(Pro-face) HMI GP6000’ 시리즈를 앞세워 스마트십 시장 공략에 속도를 내고 있다. 최근 해양 및 조선 산업은 IMO(국제해사기구)의 온실가스 규제 강화와 친환경 선박으로의 전환이라는 복합적인 과제에 직면해 있다. 특히, 선박의 디지털화와 자율 운항 기술 도입이 가속화되면서, 선원과 선박 시스템 간의 정보를 연결하고 제어하는 HMI의 역할이 중요해지고 있다. 이러한 흐름 속에서 슈나이더 일렉트릭은 해양 환경의 엄격한 요구사항을 충족시키고 스마트십(Smart Ship)의 완성도를 높이는 차세대 선박용 HMI인 '프로페이스 HMI GP6000’ 시리즈를 통해 해양 자동화 시장에서 입지를 강화하고 있다.     GP6000 시리즈는 해양 산업의 혹독한 운용 환경을 고려해 설계됐다. 극한의 온도 변화, 외부 충격, 염분과 습기, 직사광선 등 다양한 외부 요인에도 안정적으로 작동해 선박 및 해양 플랜트에서 요구되는 높은 내구성과 신뢰성을 갖춘 것이 특징이다. IP66F, IP67F, UL 50/50E 등 다양한 국제 방진·방수 규격을 충족하며, DIN 장착형은 -20°C~+60°C, 패널 장착형은 0°C~+60°C의 온도 범위에서도 문제없이 작동한다. 내부 구조는 강한 진동과 충격에 견딜 수 있도록 보강되었고, 강한 햇빛에서도 뛰어난 시인성을 확보하기 위해 안티글레어 시트를 옵션으로 제공한다. 또한 EMC 테스트를 통해 전자기 잡음에 대한 저항성도 입증받았다. 특히 GP6000 시리즈의 DC 모델은 DNV, NK, CCS EU RO MR, IACS UR E10 등 선박용 기자재에 필수로 요구되는 주요 글로벌 인증을 획득하여 다양한 해양 운항 환경에 유연하게 적용이 가능하다. 슈나이더 일렉트릭은 사용성 편의성도 GP6000 시리즈의 강점으로 내세운다. 장갑을 착용한 상태에서도 조작이 가능한 선택형 터치 모드를 지원해 선교나 엔진룸처럼 조작이 열악한 환경에서도 안정적인 제어가 가능하다. 또한, 0~100단계의 정밀한 밝기 조절 기능을 통해 암전 상태나 야간 운항 시에도 우수한 가시성과 안전성을 보장한다. 보안 측면에서는 프로페이스 커넥트(Pro-face Connect)를 기반으로 한 암호화 통신 기능, 부팅 시 보안 점검, 탬퍼-에비던트 씰(Tamper-Evident Seal) 등을 통해 장비의 무결성을 확보했다. 국제 산업 사이버 보안 표준인 IEC 62443을 준수하여, 선박 사이버 보안 규제에도 대응할 수 있다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 지속가능성 또한 주요 설계 요소 중 하나다. 디스플레이와 I/O 유닛이 분리된 모듈형 구조로 유지보수가 간편하며, 원격 모니터링 및 직관적인 가이드 기반 트러블슈팅 기능을 통해 장애 대응 시간을 최소화한다. 에너지 효율 면에서도 평균 13%의 전력 절감 효과를 제공하며, 절전 모드에서는 최대 30%까지 에너지 사용을 줄일 수 있다. 더불어 저탄소 알루미늄과 바이오 플라스틱 사용, 100% 재활용 가능한 패키징을 통해 IMO의 환경 규제에도 부합하는 친환경 설계를 실현했다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 산업 및 공정 자동화 사업부의 채교문 본부장은 “프로페이스 HMI GP6000 시리즈는 국제 인증, 내구성, 사이버 보안 등 선박용 HMI에 요구되는 핵심 요소를 모두 갖춘 최적의 설루션”이라며, “특히 DNV 인증, IEC 62443 보안 대응, 모듈형 설계 등은 실제 해양 운용 현장에서 강력한 차별화 요소로 작용하고 있으며, 이를 기반으로 해양 자동화 시장에서의 입지를 더욱 강화해 나갈 계획”이라고 전했다.

디지털 트윈과 AI가 시뮬레이션과 현실의 간극을 메우다   제조 시설은 지속적인 문제에 직면해 있다. 정비 일정은 일반적으로 실제 마모와 관계없이 3개월마다 부품을 점검하고 6개월마다 구성 요소를 교체하는 등 엄격한 일정을 따른다. 그 결과 불필요한 점검과 교체로 인한 비효율적인 시간 낭비가 발생하고, 반대로 정비 일정 전에 부품이 고장 나는 일도 생긴다. 센트랄수펠렉-파리 사클레대학교(CentraleSupélec–Université Paris-Saclay)의 지궈 젠(Zhiguo Zeng) 교수와 그의 연구팀은 디지털 트윈 기술과 딥러닝을 결합한 혁신적인 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그들의 목표는 모든 중요 부품에 센서를 배치할 필요 없이 시스템 수준의 모니터링 데이터만으로 로봇 시스템의 구성요소 수준의 고장을 감지하는 것이다. 젠 교수는 “유지보수는 공장에서 매우 큰 문제”라면서, “기계에 유지보수가 필요한 시기를 미리 안다면 주문이 적은 시기에 수리 일정을 잡을 수 있어 생산성 손실을 최소화할 수 있다”고 말했다. 그는 신뢰성 공학과 수명 예측 분야에서 풍부한 경험을 갖고 있지만, 디지털 트윈 기술은 그의 이전 연구와는 결이 다른 새로운 영역이었다. 센트랄수펠렉의 안 바로스(Anne Barros) 교수와 페드로 로드리게스-아예르베(Pedro Rodriguez-Ayerbe) 교수가 주도하는 학제 간 프로젝트인 ‘미래의 산업(Industry of the future)’에 참여하면서, 그는 디지털 트윈이 어떻게 강력한 시뮬레이션 도구를 물리적 시스템에 실시간으로 직접 연결할 수 있는지 깨달았다. 젠 교수는 “디지털 트윈은 결함 진단에 매우 유용하다. 이를 실제 기계의 데이터에 연결하여 그 데이터로 모델을 개선할 수 있다”고 설명했다.  제조업, 자동차, 항공우주 및 기타 분야로 활용 영역이 확대되면서, 디지털 트윈은 인더스트리 4.0에서 유망한 기술 중 하나로 자리잡고 있다. 물리적 객체나 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈(digital twin)을 생성함으로써, 조직은 운영 현황과 유지보수 필요성을 명확하게 파악할 수 있다. 또한 디지털 트윈은 예측 유지 관리 시스템 개발의 어려운 측면 중 하나인 고장 데이터의 부족에 대한 해결책을 제시한다. 젠 교수는 “현실에서는 고장이 자주 발생하는 걸 보기는 어렵다. 그래서 이제는 시뮬레이션을 통해 고장 데이터를 만들어낸다”고 설명했다.   가상과 물리의 가교 역할 디지털 트윈 프로젝트는 물리적 시스템과 가상 시스템 간의 다양한 수준의 통합을 통해 구현 옵션을 제공한다. 젠 교수의 연구팀은 세 가지 서로 다른 수준의 디지털 표현으로 작업했다. 기본 수준에서 디지털 모델은 기존 시뮬레이션처럼 작동하며, 물리적 시스템과 데이터를 교환하지 않는 정적 모델로 오프라인에서 실행된다. 그다음 단계는 디지털 섀도로, 가상 모델이 물리적 시스템의 데이터를 받아 그 행동을 미러링하지만 제어하지는 않는다. 가장 발전된 구현은 데이터와 정보의 양방향 흐름을 갖춘 진정한 디지털 트윈이다. 여기서 모델은 관찰을 바탕으로 스스로 업데이트하고 물리적 시스템을 제어하는 실시간 결정을 내린다. 연구팀은 테스트용으로 ArmPi FPV 교육용 로봇을 선택했다. 이 로봇은 5개의 관절과 하나의 엔드이펙터로 구성되며, 6개의 서보 모터로 제어된다. 결함 진단의 기초가 될 만큼 정확한 디지털 트윈을 만드는 것은 어려운 일이었다. 또한 기존 모니터링 접근 방식의 한계를 해결해야 했다. 젠 교수는 “대부분의 산업 사례에서 베어링을 진단하려면 베어링 수준의 센서가 필요하며, 이는 쉽지 않은 일이다. 내부에 베어링이 있는 큰 기계를 상상해보면 센서를 설치하기 위해서는 기계를 분해해야 하는데 때로는 공간이 충분하지 않을 때도 있다”고 말했다.   그림 1. ArmPi FPV 교육용 로봇(출처 : 센트랄수펠렉)   그들의 접근 방식은 시스템 수준 데이터(로봇 엔드 이펙터의 이동 궤적)를 사용하여 구성 요소 수준의 오류(개별 모터 문제)를 진단하는 것이었다. 또한 디지털 트윈을 사용하여 관찰할 수 있는 것과 감지해야 할 것 사이의 격차를 해소하고자 했다. 연구팀은 시뮬링크(Simulink)와 심스케이프 멀티바디(Simscape Multibody)를 사용하여 디지털 트윈을 구축했으며, 구성요소와 시스템 수준 동작을 모두 나타내는 계층적 모델을 만들었다. 젠 교수는 “모든 것은 시뮬레이션 모델을 설계하는 것으로 시작한다. 동적 시스템과 그 제어기를 모델링하고 싶다면 시뮬링크는 매우 강력하다”고 말했다. 연구팀은 시뮬링크를 사용해 모터 제어기를 PID 제어기로 모델링하면서 실험적으로 조정한 게인 값을 활용했다. 또한, 시뮬링크의 시각화 기능을 적극적으로 활용해 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇의 센서 데이터를 연동할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 실시간 모니터링 환경을 구성하였다. ROS 툴박스(ROS Toolbox)는 로봇 하드웨어와의 연결에서 유용한 역할을 했다. 젠 교수는 “로봇 운영 체제(Robot Operating System : ROS)를 사용하려면 일반적으로 ROS와 파이썬(Python) 환경을 별도로 구성하고 모든 연결을 직접 처리해야 한다”면서, “ROS 툴박스를 사용하면 이런 설정이 자동으로 관리되기 때문에 많은 노력을 아낄 수 있다”고 설명했다. 연구팀은 AI 모델 학습을 위한 데이터 준비 과정에서는 두 가지 접근 방식을 시도하였다. 먼저, 로봇에 입력되는 모터 명령과 그에 따른 그리퍼(gripper)의 움직임 패턴과 같은 원시 계측값을 기반으로 데이터를 수집하였다. 이후에는 디지털 트윈을 활용한 방식을 도입하였다. 시뮬레이션을 통해 로봇이 명령에 따라 어떻게 움직여야 하는지를 예측하고, 이 결과를 실제 움직임과 비교함으로써 예상과 실제 간의 차이를 도출하였다. 이러한 차이는 미세한 고장을 감지하는 데 유용한 지표로 작용하였다.   그림 2. 심스케이프 멀티바디의 로봇 팔에 대한 시뮬링크 모델(출처 : 센트랄수펠렉)   연구팀은 딥 러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)를 사용하여 장단기 메모리(Long Short-Term Memory : LSTM) 신경망을 훈련하여 특정 실패를 나타내는 패턴을 식별했다. 모델 아키텍처에는 각각 100개의 숨겨진 단위가 있는 두 개의 LSTM 계층, 그 사이의 드롭아웃 계층 및 완전히 연결된 분류 계층이 포함된다. 연구팀은 매트랩 앱 디자이너(MATLAB App Designer)를 사용하여 각 모터의 위치, 전압 및 온도를 포함한 실시간 데이터를 수집하는 그래픽 사용자 인터페이스를 설계했다. 이 인터페이스를 통해 로봇의 상태를 모니터링하고 오류 진단 모델의 예측을 검증할 수 있었다. 이러한 통합 도구들이 원활하게 함께 작동하면서, 연구팀은 소프트웨어 호환성 문제와 씨름하기보다는 효율적으로 기술적 과제 해결에 집중할 수 있었다.   현실 격차에 도전하다 연구팀은 실제 로봇에서 훈련된 모델을 테스트했을 때 연구원들이 ‘현실 격차’라고 부르는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 불일치에 직면했다. 결함 진단 모델은 시뮬레이션에서 98%의 정확도를 달성하여 모터 고장의 위치와 유형을 모두 정확하게 식별했지만, 실제 로봇에서 테스트했을 때 성능은 약 60%로 떨어졌다. 젠 교수는 “시뮬레이션이 현실과 일치하지 않는 이유를 분석하고 있다”고 말하며, “실제 세계를 시뮬레이션 상에서 표현할 때 고려하지 못한 요소들이 있다”고 설명했다. 젠 교수와 그의 연구팀은 통신 신뢰성 문제, 시뮬레이션에서 고려되지 않은 모터 노이즈, 제어 명령과 모니터링 활동 간의 동기화 문제 등 성능 격차에 기여하는 여러 요인을 확인했다.   그림 3. 정상 상태 오류에서 로봇 팔의 애니메이션 및 관련 혼동 매트릭스(출처 : 센트랄수펠렉)   이러한 과제는 디지털 트윈 애플리케이션의 광범위한 문제를 반영한다. 현실은 가장 정교한 시뮬레이션보다 더 복잡하다. 연구팀은 낙담하기보다는 실제 노이즈 패턴을 시뮬레이션 하는 모듈을 디지털 트윈에 추가하고 전이 학습에 도메인 적응 기술을 적용하는 등 이러한 격차를 해소하기 위한 방법을 개발했다. 젠 교수는 “디지털 트윈 모델을 개발할 때 보정 테스트를 하긴 하지만, 이 역시 통제된 환경에서 이루어진다”고 말했다. 이어서 “하지만 산업 현장에 모델을 실제로 적용하면 훨씬 더 많은 노이즈가 포함된 데이터를 접하게 된다. 이처럼 현실의 노이즈를 알고리즘 관점에서 어떻게 보정할 것인가는 매우 도전적인 연구 주제”라고 설명했다. 이러한 수정을 통해 연구팀은 실제 세계 정확도를 약 85%까지 개선했다. 이는 실용적 구현을 향한 중요한 진전이다.   소규모 실험실에서 스마트 공장으로 연구팀의 작업은 단일 로봇을 넘어서 확장되고 있다. 이들은 다수의 로봇이 협업하며 생산 라인을 구성하는 소규모 스마트 공장 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 고장 진단 알고리즘을 보다 실제에 가까운 조건에서 실험하고자 한다. 젠 교수는 “우리는 미니 스마트 공장을 구축하려고 한다”면서, “생산 설비와 유사한 환경을 만들어 로봇에 알고리즘을 적용해, 실제 생산 스케줄링에 통합될 수 있는지를 실험하고 있다”고 설명했다. 이러한 접근 방식은 교육적 효과도 크다. 센트랄수펠렉의 공학과 학생들은 수업과 프로젝트를 통해 디지털 트윈, 로보틱스, 머신러닝 기술을 실습 기반으로 학습하고 있다. 젠 교수는 “학생들이 처음부터 가상 공간에서 모델을 직접 설계하고 이를 점차 실제 로봇과 연결해가는 과정을 보면, 그들이 이 과정을 진심으로 즐기고 있다는 걸 알 수 있다”고 전했다. 이 연구는 제조업뿐 아니라 물류, 스마트 창고 등 다양한 산업 분야로의 확장이 가능하다. 예를 들어 스마트 창고에서는 로봇이 정해진 경로를 따라 이동하지만, 장애물이 나타나면 이를 인식하고 경로를 유동적으로 조정해야 한다.   그림 4. 여러 로봇이 소규모 스마트 공장 환경의 생산 라인에서 협력하여 작동한다.(출처 : 센트랄수펠렉)   젠 교수는 “스마트 창고에서 로봇은 사전 정의된 규칙을 따르지만, 패키지가 떨어지고 경로가 막히는 등 경로를 리디렉션하고 다시 프로그래밍해야 하는 경우가 있을 수 있다. 이런 경우 로봇을 조정하기 위해 각 로봇의 실시간 위치를 알아야 하기 때문에 디지털 트윈 시스템이 필요하다”고 설명했다. 연구팀은 구성요소가 고장 날 때 로봇의 움직임을 조정하는 것과 같은 내결함성 제어를 포함한 추가 응용 프로그램을 모색하고 있다. 또한 연구자들은 에너지 소비만 고려하는 것이 아니라, 궤적 최적화 모델에서 각 모터의 성능 저하 수준과 잔여 유효 수명도 고려하는 건전성 인식 제어를 개발하고 있다. 그들의 코드, 모델, 데이터 세트를 깃허브 저장소(GitHub repository)를 통해 자유롭게 공개하고 있으며, 다른 연구자들이 이를 바탕으로 연구를 확장해 나가기를 기대하고 있다. 목표는 개선의 출처가 어디든 간에, 보다 나은 고장 진단 시스템을 구축하는 것이다. 젠 교수는 “누군가 우리보다 더 나은 결과를 만들어낸다면 정말 기쁠 것”이라고 전했다. 중국 제조업 현장에서 일하던 부모님의 영향을 받아 공학자의 길을 걷게 된 젠 교수에게 이번 연구는 단순한 학문적 탐구를 넘어선 개인적인 사명이기도 하다. 젠 교수는 “어릴 때 제조업에서 일하는 것이 얼마나 힘든 일인지 직접 보며 자랐다”면서, “내가 그렸던 비전은 그런 육체 노동을 로봇이 대체하게 해 사람들이 보다 나은 삶을 살 수 있도록 하는 것이었다”고 전했다.   ■ 이웅재 매스웍스코리아의 이사로 응용 엔지니어팀을 이끌고 있으며, 인공지능·테크니컬 컴퓨팅과 신호처리·통신 분야를 중심으로 고객의 기술적 성공을 지원하는 데 주력하고 있다. LG이노텍과 LIG넥스원에서 연구개발을 수행하며 신호처리와 통신 분야의 전문성을 쌓아왔다.     ■ 기사 PDF는 추후 제공됩니다.

아마존웹서비스(AWS)가 포괄적인 에이전틱 플랫폼인 ‘아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)’를 출시한다고 발표했다. AWS는 “미션 크리티컬 시스템 구축 경험을 바탕으로 개발된 아마존 베드록 에이전트코어는 안전하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 종합 에이전트 플랫폼으로, 에이전트의 비결정적 특성에 최적화된 프로덕션 환경을 제공한다”고 소개했다. 에이전트코어는 기업이 AI 에이전트를 파일럿에서 프로덕션까지 신속하게 전환하고 개발자가 에이전트를 구축, 배포, 운영하는 데 필요한 완전한 기반을 제공한다. 개발자는 복잡한 워크플로를 처리할 수 있도록 에이전트에 도구, 메모리, 데이터를 손쉽게 연결할 수 있으며, 몇 줄의 코드로 안전하고 확장 가능한 런타임 환경에 배포할 수 있다. 또한 엔터프라이즈급 접근 제어 및 관리 기능을 통해 안정적으로 운영할 수 있다. 이 모든 기능은 인프라를 관리 없이 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 선택해 쉽게 시작할 수 있다. 에이전트코어는 구축부터 배포, 운영까지 에이전트 개발 수명주기 전반에 걸쳐 완전 관리형 서비스를 제공하는 에이전틱 플랫폼이다. 기업은 원하는 모델이나 프레임워크를 자유롭게 조합해 사용할 수 있으며 엔터프라이즈급 인프라 및 도구에 대한 액세스와 함께 높은 유연성을 제공한다. 에이전트코어는 통합 또는 개별 사용이 가능한 컴포저블(composable) 서비스를 제공한다. 기업은 크루AI, 구글 ADK, 랭그래프, 라마인덱스, 오픈AI 에이전트 SDK, 스트랜드 에이전트 등 선호하는 프레임워크와 아마존 베드록에서 제공되는 모델 또는 오픈AI, 제미나이 등 아마존 베드록 외부 모델을 사용하여 필요한 에이전트코어 서비스를 선택할 수 있다.     에이전트코어 코드 인터프리터(AgentCore Code Interpreter)는 격리된 환경에서 에이전트가 코드를 안전하게 생성하고 실행할 수 있게 하며, 에이전트코어 브라우저(AgentCore Browser)는 대규모 웹 애플리케이션 상호작용을 지원한다. 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)는 기존 API와 AWS 람다(AWS Lambda) 함수를 에이전트 호환 도구로 전환하고 기존 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol : MCP) 서버에 연결하며, 지라, 아사나, 젠데스크 등 서드파티 비즈니스 도구 및 서비스와의 원활한 통합을 제공한다. 에이전트코어 아이덴티티(AgentCore Identity)를 통해 에이전트는 오스(OAuth) 표준을 사용한 적절한 인증 및 권한 부여로 이러한 도구에 안전하게 액세스하고 운영할 수 있다. AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 상호작용을 통해 학습할 수 있어야 한다. 에이전트코어 메모리(AgentCore Memory)는 개발자가 복잡한 메모리 인프라를 관리하지 않고도 정교하고 컨텍스트를 인식하는 경험을 만들 수 있도록 지원하며, 에이전트가 사용자 선호도, 과거 상호작용, 관련 컨텍스트에 대한 상세한 이해를 구축하고 유지할 수 있게 한다. 아마존 클라우드워치(Amazon CloudWatch) 기반의 에이전트코어 옵저버빌리티(AgentCore Observability)는 실시간 대시보드와 상세한 감사 추적을 통해 포괄적인 모니터링을 제공한다. 기업은 모든 에이전트 작업을 추적하고 문제를 신속하게 디버깅하며 성능을 지속적으로 최적화할 수 있다. 오픈텔레메트리(OpenTelemetry : OTEL) 호환성을 통해 다이나트레이스, 데이터독, 아리제 피닉스, 랭스미스, 랭퓨즈 등 기존 모니터링 도구와 통합된다. 에이전트 워크로드는 기존 애플리케이션과 달리 실행 시간이 불규칙하다. 에이전트코어 런타임(AgentCore Runtime)은 이러한 변동성(variability)에 대응해 필요에 따라 제로에서 수천 개의 세션으로 자동 확장되며 장시간 실행 작업을 위한 업계 최고 수준의 8시간 런타임을 제공한다. 에이전트코어는 에이전트가 안전하게 작동할 수 있도록 모든 서비스에 보안을 내장했다. 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경과 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 지원하여 네트워크 트래픽을 비공개로 안전하게 유지한다. 에이전트코어 런타임은 마이크로VM 기술을 통해 매우 높은 수준의 보안을 제공하여 각 에이전트 세션에 고유한 격리된 컴퓨팅 환경을 제공함으로써 데이터 유출을 방지하고 모든 상호작용의 무결성을 유지한다. 에이전트코어는 키로(Kiro), 커서AI(Cursor A)I와 같은 통합 개발 환경(IDE)과 호환되는 MCP 서버를 통해 프로덕션급 에이전트 구축을 지원한다. AWS는 “시작까지 단 몇 분밖에 걸리지 않지만 이는 단순한 도구가 아니라 강력한 보안을 유지하면서 제로에서 수천 개의 세션으로 즉시 확장할 수 있는 완전한 기능의 프로덕션급 설루션”이라고 소개했다. 아마존 디바이스 운영 및 공급망(Amazon Devices Operations & Supply Chain) 팀은 에이전트코어를 사용하여 에이전틱 제조 접근 방식을 개발하고 있다. AI 에이전트들은 제품 사양을 사용하여 함께 작업하며 수동 프로세스를 자동화하며 협업한다. 한 에이전트는 제품 요구사항을 읽고 품질 관리를 위한 상세한 테스트 절차를 만들고, 다른 에이전트는 제조 라인의 로봇에 필요한 비전 시스템을 훈련시킨다. 그 결과 기존에 며칠이 걸리던 객체 감지 모델 미세 조정이 1시간 이내에 높은 정밀도로 단축됐다. 에이전트코어는 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 도쿄, 더블린, 프랑크푸르트, 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), 미국 서부(오리건) 등 9개 AWS 리전에서 정식 출시됐다. 기업은 에이전트코어에서 작동하도록 설계된 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)의 사전 구축된 에이전트 및 도구를 통해 가치 실현 시간을 가속화할 수 있다.

어도비가 ‘어도비 LLM 옵티마이저(Adobe LLM Optimizer)’의 정식 출시를 발표했다. 새로운 기업용 애플리케이션은 생성형 AI 기반 인터페이스가 빠르게 확산되는 시대에 기업이 브랜드의 연관성과 영향력을 확보할 수 있도록 지원한다. LLM 옵티마이저를 통해 기업은 생성형 엔진 최적화(GEO : Generative Engine Optimization)를 위한 포괄적인 설루션을 활용할 수 있다. 가령, AI 기반 트래픽을 모니터링하고 브랜드 가시성을 벤치마킹할 수 있으며, 자사 디지털 채널은 물론 브랜드가 인용되는 서드 파티 디지털 채널에서 발견 가능성을 향상시키기 위한 방법을 취할 수 있다. AI 기반 챗 서비스와 브라우저는 소비자들이 제품을 검색하고 조사하는 데 필수적인 툴이 되었다. 어도비의 최신 데이터에 따르면, 기업들이 디지털 존재감을 재정비해야 할 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다. 2025년 9월 기준, 어도비는 미국 소매 웹사이트로 유입된 AI 트래픽이 전년 대비 1100% 증가한 것을 확인했다. 생성형 AI 소스를 통한 방문자는 비 AI 트래픽(유료 검색, 제휴사 및 파트너, 이메일, 오가닉 검색, 소셜 미디어 등) 유입 대비 체류 시간 및 페이지 뷰 등과 같은 참여도는 12%,  전환율은 5% 각각 더 높게 나타났다. 이는 디지털 행동의 근본적인 변화를 시사하는 것으로, AI가 제품 검색 단계에서 더 많은 정보를 가진 소비자를 만들어내는 만큼 기업은 뒤처지지 않도록 대비해야 한다는 것이 어도비의 설명이다.     기업용 어도비 LLM 옵티마이저는 ▲AI 기반 트래픽, 인용 측정 및 벤치마킹 ▲가시성 향상을 위한 콘텐츠 및 코드 최적화 ▲비즈니스 가치 입증 등의 기능을 제공한다. LLM 옵티마이저는 AI 인터페이스가 사용자 질의에 대한 응답을 제공하는 데 활용하는 자사 콘텐츠를 식별할 수 있다. 이를 통해 LLM이 우선시하는 디지털 채널(예 : 특정 웹 페이지)을 파악하고 AI 추천의 변화를 모니터링할 수 있다. 또한 벤치마킹을 통해 가치가 높은 질의에서 경쟁사 대비 가시성을 평가할 수 있다. LLM 옵티마이저의 초기 고객 분석 결과, 80%가 AI 접점이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하는 문제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 LLM 옵티마이저 내 추천 엔진은 브랜드 가시성 격차를 감지하고, 웹페이지와 FAQ 같은 자사 채널 및 위키피디아, 공개 포럼 등의 외부 채널 전반을 아우르는 개선 사항을 제안한다. 여기에는 콘텐츠 최적화뿐 아니라 누락되거나 잘못된 메타데이터 같은 기술적 수정 사항이 포함되며, LLM이 인식하지 못하는 웹 사이트 영역을 자동 감지해 콘텐츠 가시성을 높이는 조치도 해당된다. 이를 통해 팀은 한 번의 클릭으로 최적화 방안을 검토, 승인 및 배포할 수 있어 인사이트를 실질적인 성과로 전환할 수 있다.   또한, LLM 옵티마이저는 AI 가시성을 사용자 행동과 비즈니스 성과로 연결하는 기여도 기능을 제공한다. 이로써 참여도 및 전환율에 미치는 영향을 입증할 수 있고, 즉시 사용 가능한 리포트 기능을 활용해 조직 전반에 인사이트를 빠르게 공유할 수 있다. LLM 옵티마이저는 단독 애플리케이션으로 제공되며, 콘텐츠 관리 시스템인 어도비 익스피리언스 매니저 사이트(Adobe Experience Manager Sites)와 네이티브 통합된다. 또한 에이전트 투 에이전트(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 업계 표준을 지원해, 다양한 서드파티 설루션 워크플로와의 원활한 상호운용성을 제공한다. 어도비는 누구나 쉽게 AI 가시성 인사이트를 활용할 수 있도록 LLM 옵티마이저 기반 무료 크롬 확장 프로그램 ‘Is Your Webpage Citable?’도 출시했다. 이 도구를 통해 LLM이 웹사이트에서 인식하는 내용과 놓치는 부분을 확인할 수 있어,  AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있다. LLM 옵티마이저는 이 같은 기본 인사이트를 바탕으로 엔터프라이즈급 측정, 최적화 및 보고 기능을 포함한 종합 설루션을 제공한다. 어도비의 로니 스타크(Loni Stark) 익스피리언스 클라우드 전략 및 제품 부문 부사장은 “생성형 엔진 최적화는 경영진의 주요 관심사로 급부상하고 있으며, 선도 기업들은 이미 다양한 AI 채널에서 영향력을 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있다”면서, “어도비 LLM 옵티마이저는 자사 사이트 및 타 채널에서의 브랜드 성과 인사이트를 바탕으로 자동으로 최적화 조치를 취하는 즉각적인 가치를 제공함으로써, 기업이 급변하는 환경 속에서 두각을 드러낼 수 있도록 지원한다”고 전했다.

슈나이더 일렉트릭이 조선·해양 산업의 설비 운용 효율과 안정성을 높일 수 있는 방법으로 자사의 실시간 모터 관리 설루션인 ‘테시스 테라(TeSys Tera)’를 제시했다. 조선·해양 산업에서 모터는 전기 에너지를 회전 및 기계 에너지로 변환하는 핵심 장비로, 전체 전력 소비의 약 80%를 차지할 만큼 에너지 소모가 큰 설비다. 때문에 모터의 안정적인 운전과 체계적인 유지관리는 산업 전반의 효율과 직결되며, 최근에는 친환경 규제 강화 및 스마트 선박 기술 도입에 따라 더욱 정교한 모터 관리 설루션의 필요성이 부각되고 있다. 슈나이더 일렉트릭의 테시스 테라는 이러한 산업 트렌드에 부합하는 디지털 기반의 고도화된 모터 관리 시스템이다. 테시스 테라는 지정된 통신 버스를 통해 모터의 상태, 운전 전류, 전압, 전력, 역률, 외부 냉각 팬 동작까지 실시간으로 수집·모니터링하며, 인더스트리 4.0 표준을 충족해 중앙 제어 시스템과의 연동을 지원한다. 슈나이더 일렉트릭은 “특히 모터 권선과 베어링, 본체 온도를 측정하는 외부 센서를 통해 과열이나 냉각 이상 등 이상 징후를 사전에 감지할 수 있어 치명적인 고장을 예방하고 유지보수 비용을 절감에도 기여한다. 또한 고조파까지 정밀하게 측정할 수 있는 기능은 슈나이더 일렉트릭의 고도화된 전력 관리 기술력을 잘 보여준다”고 소개했다.     진단 기능과 관련해서는 각 보호 기능별 트립(차단) 횟수를 개별적으로 기록하며, 최대 100개의 이벤트를 시간 정보와 함께 순차적으로 저장하는 FIFO(선입선출) 방식 로그 기능을 지원한다. 더불어 열 메모리, 선 전류, 접지 전류 등 20개의 상세 고장 로그를 기록해 고장 원인 분석과 시스템 개선에 유용한 데이터를 제공한다. 시동 전류 곡선은 최대 250포인트까지 기록할 수 있어, 실제 운전 조건에 따른 보호 설정(Trip Class 등)을 최적화할 수 있으며, 시간 기반의 로그 데이터는 공정 정지나 시스템 장애 발생 시 정확한 사건 순서(SOE)를 파악할 수 있게 해준다. 이는 24시간 가동이 필수적인 조선·해양 현장에서 더욱 높은 신뢰성과 운영 효율성을 확보하는 데 도움이 된다. 아울러 테시스 테라는 온도 센서를 활용해 모터 권선, 베어링, 본체 각각에 대해 개별적인 보호 기능을 제공해 과열로 인한 손상을 사전에 방지한다. 모든 보호 기능은 활성화/비활성화, 경보 및 차단 수준 설정, 자동 또는 원격 리셋 기능(시간 지연 포함) 등 사용자가 공정 환경에 맞춰 완벽하게 구성할 수 있다. 또 외부 디지털·아날로그 입력도 고장 조건으로 인식하도록 설정 가능하다. 사용자 친화적인 소프트웨어 인터페이스도 특징이다. 윈도우 기반의 다국어 지원 소프트웨어는 메뉴와 아이콘 중심의 직관적인 UI를 제공한다. 동일 기능 내 여러 데이터를 한 화면에서 탐색할 수 있도록 안내형 내비게이션을 지원함으로써, 복잡한 설정이나 진단 과정도 간소화했다. 또한 별도의 HMI(Human-Machine Interface)를 통해 현장에서 직접 제어기 구성 및 파라미터 변경이 가능하며, 제어 키패드가 내장된 HMI는 상태 확인과 제어 명령을 로컬에서 즉시 수행할 수 있어 네트워크 연결이 원활하지 않은 환경에서도 독립적인 운용이 가능하다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 파워 프로덕트 사업부의 김은지 본부장은 “슈나이더 일렉트릭의 디지털 모터 관리 설루션 테시스 테라는 실시간 디지털 모니터링과 정밀한 보호 기능을 통해 모터의 성능 저하와 고장을 사전에 방지함으로써 조선 및 해양 산업의 안전성과 생산성을 높이는 필수적인 설루션으로 주목받고 있다”고 말했다. 한편 슈나이더 일렉트릭 코리아는 오는 10월 21일부터 부산 벡스코에서 개최되는 조선·해양 산업 전문 전시회인 ‘코마린(KORMARINE) 2025’에 참가해 테시스 테라를 선보일 예정이라고 전했다.

산업통상부는 10월 1일 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의를 개최하고, 대한민국 제조업의 인공지능 전환(M.AX)을 통한 2030 제조 AI 최강국 도약을 위한 성과와 전략을 점검했다. 삼성전자, 현대자동차, LG엔솔, 삼성중공업 등 국내 대표 제조 기업들이 한자리에 모여 제조 혁신의 의지를 다졌다. 김정관 장관은 "AI 시대는 속도와의 전쟁이다. AI 팩토리는 빠르게 세계 1위를 도전할 수 있는 분야"라며, "정책과 자원을 집중해 순풍을 만들겠다"고 밝혔다.   AI 팩토리 선도사업, 2030년까지 500개로 대폭 확대 AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 획기적으로 높이고 제조 비용과 탄소 배출 등을 감축하는 핵심 프로젝트이다. 이날 회의를 계기로 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG엔솔, SK에너지, HD현대중공업, 농심 등 업종 대표 기업들이 신규 참여를 확정했다. 이에 따라 현재 102개인 AI 팩토리 선도 사업은 2030년까지 500개 이상으로 확대될 계획이다. 주요 기업들은 AI 팩토리를 통해 혁신적인 성과를 목표로 했다. 삼성전자는 AI를 통해 HBM(고대역폭메모리반도체)의 품질을 개선한다. HBM은 ’28년까지 연평균 100% 이상 급성장이 기대될 정도로 각광받는 AI 반도체이다. 삼성전자는 현재 전반적으로 사람이 수행중인 HBM 불량 식별 공정에 AI를 도입할 계획이다. AI가 발열검사 영상, CT 이미지 등을 분석해 품질검사의 정확도를 99% 이상 높이고, 영상·이미지 등의 비파괴 검사를 통해 검사시간도 25% 이상 단축할 것으로 기대된다. HD현대중공업은 함정 MRO용(Maintain 유지보수, Repair 수리, Overhaul 정비) 로봇 개발을 추진한다. 보통 선체의 10% 면적에 따개비·해조류 등의 오염물질이 부착되면 연료소비가 최대 40%까지 증가한다. HD현대중공업은 숙련공에 의존하던 해양생물 제거, 재도장 등의 작업을 AI 로봇에 맡겨, MRO효율을 80% 이상 향상시키고 작업자 안전사고 등을 방지할 계획이다. 현대자동차는 셀방식 생산방식에 핵심이 되는 AI 다기능 로봇팔을 개발한다. 자동차산업은 소품종 대량생산의 컨베이어벨트 방식에서, 제품별로 공정을 다르게 적용해 유연생산이 가능한 셀기반 방식으로 전환되고 있다. 현대차는 힌지·도어 조립, 용접품질 검사 등 다양한 공정을 자율적으로 수행가능한 AI 로봇팔을 공정에 도입하여, 시장수요 변화에 신속히 대응하고 생산성을 30% 이상 높일 계획이다. 농심은 라면 제조설비에 AI 기반 자율정비 시스템을 도입한다. 원료공급, 제면, 포장 등의 라면 제조공정은 연속작동 설비가 많아 한 부분의 예기치 못한 고장으로 생산라인 전체가 중단될 수 있다. 이에 각 공정별로 다양한 이상 징후를 조기에 탐지하는 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성을 10% 이상 제고하고, 유지보수 비용은 10% 이상 절감할 계획이다. 현재까지 AI 팩토리 선도사업에 참여중인 업종별 주요기업 자동차 반도체 전자(가전 등) 철강 조선 현대차, LG이노텍, 한국타이어, 기아 삼성전자, 케이씨텍, 이수페타시스 LG전자, 쿠첸, LS전선 포스코, KG스틸, 대한제강 삼성중공업, HD현대삼호 항공·방산 식품·바이오 이차전지 석유화학·섬유 기계·건설 대한항공, KAI. 한화시스템 농심, 삼양식품, 한국콜마 LG에너지솔루션, 삼성SDI SK에너지, GS칼텍스, 코오롱 HD현대건설기계, 코넥 휴머노이드 로봇, 금년부터 제조 현장 실증 본격 투입 AI 팩토리 전략의 한 축으로, 제조 현장 휴머노이드 로봇 투입을 위한 실증 계획도 공개되었다. 금년에는 디스플레이, 조선, 물류 등 6개 현장에 휴머노이드가 투입된다. 분야 수요기업 공급기업 휴머노이드 주요 과업 디플 삼성디스플레이 레인보우로보틱스 레이저 장비내 렌즈교체, 검사 JIG 교체 작업 등 조선 HD현대미포 에이로봇 각종 상황과 이음 형태에 맞는 용접 작업 수행 　 삼성중공업 에이로봇 다양한 장애물, 협소 공간, 비평탄면 등 극복을 통해 자율 이동하며 용접·청소 등 가전 LG전자 로브로스 인간 수준 핸들링 작업 및 보행을 바탕으로 가전제품 공장 내 조립·운송 화학 SK에너지 홀리데이로보틱스 석유화학 제품 검사, 유압/가스 밸브 등 조작, 시료 제조, 검사 시료 운송 등 수행 유통 CJ대한통운 레인보우로보틱스 피킹·분류·검수·포장 등 복잡한 물류 작업 동작을 다양한 상품에 맞게 자율적으로 수행 산업부는 올해부터 2027년까지 100개 이상 휴머노이드 실증 사업을 통해 핵심 데이터와 기술을 확보하고, 2028년부터는 본격적인 양산 체계에 돌입할 계획이다. 선도사업 성과 가시화, 세계 최고 업종별 제조 AI 모델 개발 착수 현재까지 진행된 AI 팩토리 선도 사업에서는 이미 가시적인 성과가 도출되고 있다. GS칼텍스는 AI를 통해 정유 공정 데이터를 분석해 연료 비용을 20%가량 감축했으며, 온실가스 배출 저감 효과도 달성했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접 검사·조립 작업시간을 12.5% 단축했다. 반도체 기업인 대덕전자와 신한다이아몬드는 AI 도입으로 기존 육안 품질 검사 시간을 각각 90%, 30% 단축하는 성과를 보였다. 이러한 성과를 바탕으로 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스는 세계 최고 수준을 목표로 하는 업종별 특화 제조 AI 모델 개발에 착수했다. 제조 AI에 특화된 전문가를 비롯해 뉴욕대 조경현 교수, 멜버른대 한소연 교수 등 초거대 AI 모델 전문가 23명이 공동으로 참여한다. 개발된 모델은 2028년 완료를 목표로 하며, 제조 현장 배포 시 기업들은 개발 비용 50%, 개발 시간 40%를 줄일 수 있을 것으로 기대했다. '다크 팩토리' 구현 위한 AI 팩토리 사업 확대 전략 산업부는 AI 팩토리 사업을 확대·개편해 내년부터 완전 자율형 AI 공장인 AI 팩토리(다크 팩토리) 건설에 필요한 기술 개발과 실증 사업을 추진한다. 제조 공정뿐 아니라 공장 설계, 시생산, 공급망 관리, 물류, A/S 등 제조 전 단계를 아우르는 AI 모델을 개발·확산할 계획이다. 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조한 디지털 트윈을 활용한 '가상공장(Virtual Factory)' 구현을 전략의 한 축으로 삼았다. 가상공장을 통해 기업은 시스템 변경, 설비 고장, 공급망 변동 등 다양한 상황에서 공정 가동을 미리 테스트하고, 실제 공장과 연동해 모니터링, 예지 보전, 원격 제어 등에 활용할 수 있게 된다. 이러한 기술을 바탕으로 2030년까지 우리나라가 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 발돋움하는 것을 목표로 관련 전략을 수립했다.

슈나이더 일렉트릭이 자사의 무정전 전원 공급 장치(UPS)인 ‘갤럭시 VS(Galaxy VS)’를 통해 조선·해양 산업의 안전성과 지속가능성 강화의 중요성을 강조했다. 오늘날 선박은 항해 장비, 통신 시스템, 안전 설비 등 모든 운영이 전력에 의존하는 환경에 놓여 있어 전력 공급의 연속성이 무엇보다 중요하다. 특히 선박의 운항 환경에서는 한순간의 정전이나 전력 불안정도 항해 차질, 통신 두절, 심각한 안전사고로 직결될 수 있다. 이처럼 선박 운영에서 전력 공급의 연속성은 단순한 효율의 문제가 아니라 인명 보호와 직결된 필수 요건으로 인식되고 있다. 이를 대응하기 위해 슈나이더 일렉트릭은 해양 산업의 특수한 요구에 부합하는 3상 무정전 전원 공급 장치인 ‘갤럭시 VS’를 제안하고 있다. 갤럭시 VS는 IT 시설뿐만 아니라 조선·해양 환경에서 요구되는 고가용성과 공간 효율성을 충족하며, 선박의 전력 안정성을 보장할 수 있는 설루션이다.     갤럭시 VS는 해양 장비의 안전과 성능을 평가하는 선급 회사인 DNV(Det Norske Veritas)와 BV(Bureau Veritas)로부터 해양 타입 승인(Marine-type approval)을 받았다. 특히 고온·저온·습기·진동 등 다양한 해양 환경 조건을 모사한 시험과 전자파 적합성(EMC level C2) 기준을 포함한 해양 표준 테스트를 통과했다. 슈나이더 일렉트릭은 “이는 갤럭시 VS가 선박 운항 및 해양 설비의 안전 규정을 충족하는 것은 물론, 극한 환경에서도 안정적인 전력 공급이 가능하다는 점을 공식적으로 입증한 것”이라고 전했다.  갤럭시 VS는 20~150kW 용량 범위에서 400/440V 전압을 지원하는 것은 물론 현장 여건에 따라 조정이 가능하다. 기본 제공되는 IP22 키트 외에도 옵션으로 IP52 방진·방수 등급을 선택할 수 있어 다양한 설치 환경에 대응할 수 있다. 모듈형 UPS 구조와 내부 N+1 이중화 설계는 전력 연속성을 극대화하며, 손쉽게 모듈을 교체할 수 있어 유지보수 효율 또한 높다는 것이 슈나이더 일렉트릭의 설명이다. 특히, 갤럭시VS는 옵션으로 제공되는 모듈형 배터리 캐비닛(Modular Battery Cabinet)을 통해 배터리 운영의 유연성과 안정성을 강화했다. 이 캐비닛은 스마트 모듈형 배터리를 탑재해 자동 감지(Self-detection), 이중화(Redundancy), 실시간 모니터링, 사용자 교체(User-swappable)가 모두 가능하도록 설계되었다. 사용 환경과 수명 요구에 따라 표준형(Standard, 3~5년)과 장수명형(Long Life, 10년) 두 가지 옵션이 제공된다. 해양 전용 설계도 특징이다. 할로겐 프리 케이블(Halogen-free cables)을 채택하여 화재 시 유독가스 발생을 최소화했다. 선박 용접용 마린 스키드(Marine Skid) 옵션을 제공하여 해양 환경의 안전 규격도 충족한다. 아울러 갤럭시VS는 이컨버전(eConversion) 모드에서 최대 99%, 이중변환 모드에서 최대 97%의 높은 에너지 효율을 제공하며, 총 소유 비용 절감이 가능한 리튬 이온 배터리 옵션도 지원한다. 이외에도 ▲공간 제약이 큰 선박 및 해양 시설에도 적합한 컴팩트 모듈형 설계 ▲라이브 스왑(Live Swap) 옵션을 통한 모듈 교체 ▲슈나이더 일렉트릭의 통합 아키텍처 플랫폼인 에코스트럭처(EcoStruxure) 지원 등 원격 모니터링과 유지보수를 간소화할 수 있는 강점을 지니고 있다. 슈나이더 일렉트릭 코리아 시큐어파워 사업부의 최성환 본부장은 “조선·해양 산업은 전 세계 물류와 에너지 공급의 중추적 역할을 수행하는 동시에, 안전성과 지속가능성 확보가 무엇보다 중요한 산업”이라며, “갤럭시 VS는 단순한 UPS를 넘어 선박 운영의 안전성을 보장하고, 해양 산업 전반의 친환경 전환에도 기여할 수 있는 최적의 설루션”이라고 강조했다. 한편 슈나이더 일렉트릭 코리아는 10월 21일부터 부산 벡스코에서 개최되는 조선·해양 산업 전문 전시회인 ‘코마린(KORMARINE) 2025’에 참가해 선박의 안정적인 전력 공급을 위한 무정전 전원 공급 장치 갤럭시 VS를 선보일 예정이라고 전했다.