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2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장
[경제일보] 기아가 자율주행 경쟁의 축이 기술 성능에서 데이터 확보와 활용 역량으로 이동하는 흐름에 맞춰 전략 전환에 나섰다. 2029년 도심 자율주행 적용과 로보틱스 생산 현장 투입을 통해 모빌리티와 제조를 연결하는 구조도 본격화한다. 9일 업계에 따르면 기아는 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 통해 자율주행과 SDV, 로보틱스를 중심으로 한 중장기 기술 전략을 공개했다. 기아는 센서 표준화를 기반으로 데이터 확보 전략을 추진한다. 엔비디아와 협력해 데이터 연합을 구축하고, 글로벌 판매 차량에서 수집되는 데이터를 학습과 성능 개선에 반복 활용하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축한다는 계획이다. 자율주행 전략은 외부 협력과 자체 기술 고도화를 동시에 추진하는 방식으로 설계됐다. 글로벌 파트너와 협력해 센서와 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 적용 시점을 앞당긴다. 시장 출시 속도를 높여 초기 고객 경험을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 주행 데이터를 활용해 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화한다. 실제 주행 환경 데이터를 기반으로 안정성과 신뢰성을 높이고, 기술 내재화를 추진하는 구조다. 구체적인 적용 일정도 제시됐다. 기아는 오는 2027년 말까지 고속도로 환경에서 레벨2+ 자율주행 기술을 적용한 SDV 모델 개발을 완료하고, 2029년 초에는 도심 환경까지 확장된 레벨2++ 기술을 적용할 계획이다. 첫 번째 SDV 차량에는 현대차그룹의 차세대 전자·소프트웨어 구조가 적용된다. 도메인 기반 아키텍처 CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture), 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’가 통합된다. 자율주행 기술은 기능 구현을 넘어 실제 주행 환경에서의 신뢰 확보에 초점이 맞춰졌다. 기술 시연이 아닌 일상 주행에서의 안정성과 사용자 경험 개선이 핵심이다. 로보틱스 사업도 병행 확대된다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 로봇 기술 내재화와 사업화를 동시에 추진하고 있다. 보스턴다이나믹스는 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 목표로 이동·인지·조작 기능을 통합한 기술 확보에 나선 상태다. 이를 기반으로 산업 현장과 물류, 서비스 영역으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 이를 위해 그룹 생산시설을 활용한 수요 확보와 데이터 축적, AI 인프라 및 인재 투자, 글로벌 기업과의 협력을 병행한다. 구글 딥마인드와 엔비디아 등과 협력해 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 기술 역량을 확보하고, 현대모비스와 협업해 핵심 부품 경쟁력도 강화한다. 제품 개발은 단계적으로 진행된다. 아틀라스 등 주요 로봇을 기반으로 초기에는 검증된 작업에 투입하고, 이후 AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확장하는 방식이다. 사업화는 물류와 제조 두 축으로 추진된다. 물류 분야에서는 PBV와 로봇을 결합한 풀스택 솔루션을 통해 라스트 마일 배송 시장 진입을 추진한다. PBV 차량에 스트레치와 스팟을 결합해 물류 자동화 구조를 구축하는 방식이다. 제조 분야에서는 로봇을 생산 현장에 투입해 효율 개선에 나선다. 아틀라스는 2028년 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 도입된 이후 2029년 기아 조지아 공장으로 확대 적용되며, 이후 글로벌 생산 거점으로 확장될 예정이다. 적용 대상은 16개 핵심 공정으로, 생산성 향상과 안전 개선, 품질 안정화를 동시에 추진한다.
2026-04-09 17:23:54
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대우건설, 스마트건설 기술성과 공유 外
[경제일보] 대우건설은 서울 을지로 본사에서 ‘2026년 대우 Hyper E&C with Smart Construction’을 개최했다고 26일 밝혔다. 지난 25일 개최된 회의는 대우건설의 사내 협의최인 ‘대우 스마트건설 얼라이언스’의 업무 공유회의다. 지난해 핵심 성과를 점검하고 향후 스마트건설 분야의 주요 추진 계획을 공유하고 논의하기 위해 마련됐다. 이번 공유회에서 대우건설은 드론, Q-Box, 건축 BIM, 바로답 AI 등 현장에 보급돼 활용 중인 스마트건설 기술을 소개했다. 특히 Q-Box를 이용한 현장 업무 효율성 개선 사례를 중점적으로 발표하며 품질 분야 업무 효율이 크게 향상됐음을 강조했다. LL AI Agent 개발에 대한 심층 발표도 진행됐다. LL(Lessons Learned)은 프로젝트 수행 과정에서 발생한 문제와 해결 사례를 기록·축적해 유사 프로젝트의 시행착오를 줄이기 위한 지식체계를 의미한다. 대우건설은 LL AI Agent를 통해 각 본부에 분산된 성공·실패 사례를 통합하고 자연어 기반 질의를 통해 과거 사례를 정확히 검색·활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 실적 발표에 이어 향후 계획도 공유됐다. 올해 계획으로는 현장자동화 실증, 스마트 세이프티 플랫폼 도입, 바로번역, 바로답 등 AI를 활용한 Agent 개발·확대, 건축 BIM 로드맵 등이 제시됐다. 대우건설 관계자는 “스마트건설에 대한 관심이 높아지면서 스마트건설 기술의 현장 적용을 지속 확대하고 시공 품질과 업무 효율을 동시에 개선하는 중이다”라며 “특데이터 기반의 실시간 관리 체계를 통해 현장 운영의 정확성과 생산성을 한층 높였다”고 말했다. 이어 “Hyper E&C’에 부합할 수 있도록 차별화된 경쟁력을 강화해 나가길 바란다”고 덧붙였다. GS건설, 2026년 임원 워크샵 진행…현장 혁신 선언 GS건설이 피지컬 AI 도입을 주제로 임원 워크샵을 진행했다고 26일 밝혔다. 이번 워크샵은 용인 엘리시안 러닝센터에서 허윤홍 대표를 비롯한 GS건설 및 자회사 전체 임원 110여명이 모인 가운데 진행됐다. 허 대표를 포함원 참석자들은 피지컬 AI를 활용해 현장의 혁신을 끌어내기 위한 아이디어 발굴에 머리를 맞댔다. 행사는 허윤홍 대표의 “앞으로는 현장을 직접 바꾸는 AI, 즉 Physical AI가 중심이 될 것입니다”라는 화두로 시작됐다. 이어 그는 모두 발언에서 “이번 워크샵의 결과는 아이디어가 아니라 현장에서 실제로 바뀌는 실행”이라며 “처음부터 완벽한 답을 만드는 것이 아니라 빠르게 시도하고, 다시 개선하는 과정을 통해 현장에서 검증하고, 다음 단계로 이어가는 방식으로 바뀌어야 한다”고 강조했다. 토론에 앞서 마련된 외부 강연에서는 ‘AI시대, 리더의 역할’, ‘피지컬 AI 트렌드 및 로봇기술의 산업현장 적용 구조’에 대한 강연이 마련돼 피지컬 AI에 대한 정확한 이해와 트렌드를 공유했다. 이어 건설분야에서 AI가 작동하는 데이터 구조화 전략 등에 대한 GS건설 내 관련 부서의 공유회도 진행됐다. 이어 각 임원들이 소속된 조직이 수행하는 역할에 따라 총 4개의 그룹으로 나누어 토론이 진행됐다. 먼저 피지컬AI 도입을 검토하는 그룹에서는 우리 사업에서 가장 먼저 로봇이 도입돼야 할 작업에 대해 진단하고 필요한 기술과 도입 시 기대 효과에 대해 논의했다. 현장에서 실제 사용하는 그룹에서는 피지컬AI 기술에 대한 현장 도입 시나리오를 검토했다. 이어 사업부서 및 전사 차원에서 지원하는 그룹은 설계, 수주 등의 단계에서 차별화된 전략을 수립했다. 로봇이 도입됐을 때 바뀌는 조직운영을 위한 지속가능한 운영 체계에 대해서도 고민했다. 허윤홍 대표는 “이번 워크샵을 통해 나온 논의가 현장에서 실제로 작동하고 구성원들에게 공유되어 실질적인 변화로 이어질 것으로 기대한다”며 “피지컬 AI를 중심으로 현장의 혁신을 통해 회사의 경쟁력을 확보할 것”이라고 말했다. LH, ‘AI 돌봄전화 서비스’ 확대 시행…고령자 지원 강화 한국토지주택공사(LH)는 LH 공공임대주택 거주 홀몸 어르신을 대상으로 ‘AI 돌봄전화 서비스’를 확대 시행한다고 26일 밝혔다. 이 서비스는 AI를 활용해 LH 임대주택에 거주 중인 홀몸 어르신에게 정기적으로 전화를 걸어 건강상태 및 이상 징후 점검 등을 제공하는 서비스다. LH는 늘어나는 돌봄 수요 대비 한정적인 예산, 인력 등 물리적 한계를 보완하고자 지난해 주거·돌봄서비스에 AI를 접목한 ‘AI 돌봄전화 서비스’를 도입했다. 인천 지역 LH 공공임대주택 거주 홀몸 어르신 1200명을 대상으로 시범 운영한 결과 업무 효율성을 높일 수 있을 뿐 아니라 저렴한 비용으로 폭넓게 서비스를 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 시범운영 결과를 토대로 올해부터 ‘AI 돌봄전화 서비스’ 대상 지역을 전국으로 확대하고 수혜 대상 역시 대폭 늘려 본격적인 돌봄서비스 제공에 나선다. 과거 수도권 등 일부 지역에 대면 방식으로 진행됐던 돌봄서비스의 한계를 AI로 보완함으로써 대상 지역을 전국으로 확대한다. 수혜 대상자 역시 최대 8000명까지 늘린다. 현재 전국 임대주택 거주 80세 이상 고령자 세대를 대상으로 사업 수요 조사가 진행 중이며 오는 5월부터 서비스가 제공될 예정이다. 다만 대면 돌봄이 필요한 고위험군에는 기존의 방문 돌봄서비스가 병행 제공된다. 정부의 AI 대전환(AX) 정책 기조에 맞춰 올해 주거복지 업무 전반에 생성형 AI 기술을 접목해 업무 효율성과 고객 만족도 역시 함께 높일 방침이다. LH 관계자는 “저출생·고령화 사회에 대응해 입주민 수요맞춤형 주거 서비스를 더욱 폭넓게 제공하고자 업무에 AI를 적극 접목하고 있다”라며 “돌봄 사각지대를 해소하고 촘촘한 주거안전망 실현을 위해 노력할 것”이라고 말했다.
2026-03-26 10:49:50
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"로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다"…피지컬 AI 인프라 한계 '한 목소리'
[경제일보] “로봇과 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 실제 산업에서 쓰이려면 데이터 확보 구조와 비용 문제, 제도 정비가 함께 풀려야 합니다. 특히 장비 보조금과 연구 공간 등 인프라 지원이 함께 뒤따라야 합니다.” 24일 국회 의원회관 제2세미나실에서 열린 ‘피지컬 AI 시대: 로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래’ 정책 토론회에서는 로봇 산업의 기술 수준과 별개로 상용화 전환을 가로막는 구조적 한계가 핵심 쟁점으로 부상했다. 이날 토론회에는 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무와 유회준 KAIST AI반도체대학원 원장, 이규빈 GIST 인공지능연구소장, 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장, 윤석준 포스코DX 상무 등 산학연 주요 관계자들이 참석해 기술·산업·정책 전반을 점검했다. 발제를 맡은 최리군 상무는 로봇 산업이 기술 발전 속도와 달리 시장 확산 단계로 이어지지 못하고 있다고 진단했다. 그는 “피지컬 AI는 빠르게 발전하고 있지만 실제 현장에서 활용하기에는 비용과 인프라, 활용 시나리오가 부족하다”며 “총소요비용 기준에서 경쟁력을 확보하지 못하면 시장 확대에는 한계가 있다”고 말했다. 글로벌 로봇 시장 규모는 약 150조원 수준으로, 산업용 로봇을 포함해도 초기 시장에 머물러 있다는 평가가 제시됐다. 특히 휴머노이드 등 차세대 로봇은 기술 시연은 빠르게 늘고 있지만 실제 수익 모델로 이어진 사례는 제한적인 상황이다. 최 상무는 로봇 산업의 확산 조건으로 성능과 비용 구조를 동시에 언급했다. 그는 “성능 고도화와 함께 유지관리, 인증, 운영 안정성 확보가 병행돼야 한다”며 “부품 공용화와 모듈화를 통한 비용 절감과 공급망·파트너 협력을 기반으로 한 생태계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이어진 토론회에서는 데이터 확보 방식과 제도 간 간극이 주요 쟁점으로 부각됐다. 윤석준 포스코DX 상무는 “제조 현장에서는 규제 샌드박스 활용이 제한적이고 데이터 활용에도 제약이 존재한다”며 “현장 적용을 전제로 한 제도 설계가 필요하다”고 말했다. 표준 경쟁과 산업 구조 문제도 함께 언급됐다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “중국이 국제표준화 논의에서 영향력을 확대하고 있다”며 “데이터셋과 모듈 구조 등 핵심 영역에서 표준 주도권 경쟁이 진행되고 있다”고 밝혔다. 국내 산업 구조 역시 한계가 확인됐다. 국내 로봇 기업은 약 2500개 수준이며 이 중 98%가 중소기업으로 구성돼 있다. 매출 10억원 미만 기업 비중도 95.1%에 달해 산업 저변은 넓지만 규모의 경제를 확보한 기업은 제한적인 구조다. 연구 환경과 인프라 부족 문제도 주요 쟁점으로 제기됐다. 토론에서는 고가의 로봇 장비 도입 부담과 연구 공간 부족이 반복적으로 언급됐다. 이규빈 GIST 인공지능연구소장은 “로봇 장비는 가격이 높지만 도입 절차가 까다롭다”며 “장비 보조금과 같은 지원이 필요하다”고 말했다. 이어 “로봇 연구는 넓은 실험 공간이 필수지만 현재 구조에서는 확보가 쉽지 않다”고 지적했다. 정책 방향과 관련해 정부는 산업 현장 중심 데이터 확보와 제도 정비 필요성을 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI와 로봇 산업 확산의 핵심은 데이터”라며 “데이터 규제를 완화하면서도 개인정보 보호와의 균형을 맞추는 방향으로 제도를 설계해야 한다”고 말했다. 권순목 산업통상자원부 산업인공지능정책과장은 “데이터를 연구개발 과제로만 접근하는 방식에서 벗어나 실제 서비스와 제품을 통해 축적되는 구조로 전환해야 한다”며 “기업이 참여하는 실증 확대와 산업 현장 기반 데이터 확보가 정책의 중심이 돼야 한다”고 말했다. 정책 지원 방식의 한계도 함께 지적됐다. 이규빈 소장은 “현재는 한 번 지원을 받은 과제와 유사한 내용이면 다른 기업이 동일한 시도를 하려 해도 지원이 제한되는 구조”라며 “로봇 분야는 반복적인 실패와 개선 과정이 필수인데 이런 구조에서는 학습이 축적되기 어렵다”고 말했다. 이어 “여러 번 시도와 반복 학습이 가능하도록 지원 체계를 개선할 필요가 있다”고 강조했다.
2026-03-24 18:14:36
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'선박의 혈관' 배관도 로봇이 만든다…삼성重, 공정 자동화
[경제일보] 삼성중공업이 조선업계 최초로 배관 스풀(Spool) 제작 공정을 자동화한 공장을 가동하며 조선소 생산 공정의 자동화 전환에 속도를 내고 있다. 조선업이 수주 확대와 함께 인력 부족 문제를 겪고 있는 가운데 로봇과 인공지능(AI)을 활용한 생산 자동화가 조선 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다는 분석이 나온다. 삼성중공업은 16일 경남 함안 칠서공단에서 배관 스풀 제작 자동화 공장 '파이프 로보팹(PIPE ROBOFAB)' 준공식을 열고 본격 가동에 들어갔다고 밝혔다. 이날 준공식에는 최성안 삼성중공업 대표이사를 비롯해 산업통상자원부와 선주사 관계자, 업계 인사 등 약 70명이 참석했다. 이탈리아 에너지 기업 ENI(에니)와 말레이시아 국영 해운사 MISC(미스크) 등 주요 선주사 관계자들도 행사에 함께했다. 선박에서 배관은 연료와 냉각수, 각종 유체를 전달하는 핵심 설비로 '선박의 혈관'에 비유된다. 이러한 배관은 설계 도면에 따라 엘보(Elbow), 티(Tee), 플랜지(Flange) 등 다양한 부품을 용접해 하나의 단위 구조로 조립하는 '스풀 제작' 과정을 거쳐 완성된다. 기존에는 이러한 배관 제작 과정 상당 부분이 수작업에 의존해 왔다. 작업자의 숙련도에 따라 생산 효율과 품질이 영향을 받을 수 있는 공정이기도 하다. 삼성중공업이 구축한 '파이프 로보팹'은 △배관 설계 데이터 △자동 물류 시스템 △고정밀 가공·계측 장비 △정렬 및 용접 공정을 하나의 스마트 관리 시스템으로 통합한 것이 특징이다. 여기에 비전 인공지능(AI) 기술을 적용해 배관 제작 전 과정을 자동화 생산 체계로 구현했다. 공장은 연면적 6500㎡ 규모로 연간 약 10만개의 배관 스풀을 생산할 수 있는 능력을 갖췄다. 삼성중공업은 로봇 기반 생산 시스템을 도입함으로써 작업 공정을 단축하고 품질 균일성을 높이는 동시에 작업 안전성도 개선할 수 있을 것으로 보고 있다. 조선업계에서는 배관 제작 공정의 자동화가 조선소 생산 혁신의 중요한 단계로 평가된다. 선박 건조 과정에서 배관은 연료와 냉각수, 윤활유, 화물 운송 시스템 등 선박 내 각종 유체를 전달하는 역할을 하는 핵심 설비로 선체 구조물과 엔진·펌프·탱크 등 주요 기계 설비를 연결하는 기능을 한다. 선박 종류와 설계에 따라 수천 개의 배관이 설치되며 대형 상선의 경우 수만 개에 이르는 배관 부품이 사용되기도 한다. 특히 배관은 설계 도면에 맞춰 다양한 부품을 정밀하게 가공·용접해 하나의 스풀 형태로 제작해야 하기 때문에 작업 공정이 복잡하고 숙련 인력 의존도가 높은 분야로 꼽힌다. 제작 과정에서 미세한 오차가 발생할 경우 선박 내부 설비와 연결되는 배관 정렬에 문제가 생길 수 있어 높은 정밀도가 요구된다. LNG 운반선과 같은 고부가가치 선박은 화물창과 연료 시스템, 냉각 설비 등 복잡한 유체 설비가 적용되기 때문에 배관 시스템 규모와 정밀도가 더욱 중요하다. 업계에서는 이러한 특성 때문에 배관 제작 공정의 자동화와 정밀 가공 기술이 선박 건조 생산성을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다고 설명한다. 최근 조선업계에서는 수주 확대와 함께 숙련 인력 부족 문제가 이어지면서 자동화 설비 도입 필요성이 커지고 있다. 대형 조선소들은 로봇 용접과 자동 물류 시스템, 디지털 생산 관리 시스템 등을 도입하며 스마트 조선소 전환을 추진하고 있다. 삼성중공업 역시 설계와 생산 데이터를 통합하는 디지털 기반 구축을 통해 생산 효율을 높이고 있다. 회사는 지난해 10월 '엔지니어링 데이터 허브(S-EDH)'를 구축해 설계·구매·생산 등 전 부문 데이터를 연결하는 디지털 생산 체계를 마련했다. 이번 '파이프 로보팹' 역시 이러한 디지털 전환 전략의 일환이다. 삼성중공업은 인공지능(AI), 디지털 전환(DX), 로봇 기술(RX)을 결합한 '3X 전략'을 통해 생산 공정 혁신을 추진하고 있다. 최성안 삼성중공업 대표이사는 "파이프 로보팹은 숙련된 용접 기술과 자동화 기술을 결합해 배관 스풀 공정을 혁신한 생산 거점"이라며 "조선 산업의 제조 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것"이라고 말했다. 업계에서는 조선소 생산 공정 자동화가 향후 조선 산업 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 선박 건조 과정의 자동화가 확대될수록 생산 효율을 높이고 공정 품질을 안정적으로 유지할 수 있기 때문이다. 또 자동화 공정은 반복 작업에서 발생할 수 있는 안전 사고를 줄이고 작업 환경을 개선하는 효과도 기대된다는 평가다.
2026-03-16 16:52:18
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