이전까지는 3D 프린터로 주로 딱딱한 물건을 찍어냈지만 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 찾아냈다. 카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 소재 ‘레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 기술로 복잡한 형태로 출력하면서도 원래 크기보다 6배 이상 늘어날 수 있게 해 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 최근 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 환자 맞춤형 의료기기 등 개발이 활발해지면서 복잡한 모양을 가지면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술인 DLP를 활용했다. DLP는 복잡한 구조를 빠르게 제작할 수는 있지만 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 프린팅 소재의 점도가 높아져 출력이 어려워지고, 반대로 잘 출력되도록 묽게 하면 신축성과 강도가 떨어진다는 단점이 있다. 연구팀은 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 연구팀은 이를 위해 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정해 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축하고 머신러닝으로 학습시켰다. 그 결과, AI는 최적의 소재조합을 찾아냈다. 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보이기도 했다. 또 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어드는 데 성공했다. 이승철 카이스트 교수는 “이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.

올해 창립 30주년을 맞은 글로벌 체성분분석 전문기업 인바디는 낙상, 근감소, 보행 저하 등 노화 관련 위험요인을 조기에 파악하고 예방할 수 있는 시니어케어 솔루션 포트폴리오를 강화하고 있다. 주요 제품으로 밸런스 분석기 ‘FRA510S’, 낙상위험평가 시스템 ‘FRA’, 디지털 악력계 ‘InGrip’, 보행분석기 ‘IB-GAIT2.0’ 등이 있다. FRA510S는 어지럼증과 평형능력을 정량적으로 평가하는 밸런스 분석기다. 무게중심 유지와 이동 능력을 분석해 감각계와 신경계 기능을 데이터로 확인할 수 있다. 시니어 레지던스와 케어센터, 피트니스센터는 물론 이비인후과, 신경과, 재활의학과, 보건소 등에서도 활용할 수 있으며, 자동평형검사(FX731)도 지원한다. FRA는 밸런스와 근육량, 근력을 종합 분석해 낙상 위험도를 평가하는 시스템이다. FRA510S와 인바디 체성분분석기, 각근력계 IB-LS를 활용해 감각·신경·근골격계 데이터를 종합하고 개인별 운동 및 상담 프로그램과 연계할 수 있다. InGrip은 디지털 악력계로, 로드셀 센서를 적용해 안정적인 측정이 가능하다. 인바디와 블루투스로 연동돼 체성분과 근력 데이터를 함께 관리할 수 있는 것이 특징이다. 악력은 근감소증과 영양상태 평가 등에 활용되는 주요 지표로, 메디컬과 피트니스 분야에서 활용도가 높아지고 있다. IB-GAIT2.0은 3D Depth 카메라를 활용해 4m 왕복보행을 분석하는 보행분석기다. 보행속도와 한걸음길이, 양발지지기 등 주요 지표를 정량화해 시니어의 신체기능 변화를 데이터로 확인할 수 있다. 

글로벌 패션·테크 전문가들이 서울에서 모여 인공지능(AI)을 통한 패션 산업의 창작과 생산, 고객 경험의 방식에 대해 논의한다. 성주재단은 MCM과 주한독일문화원, 독일패션협회와 함께 다음 달 3일 오후 2시부터 서울 남산에 있는 주한독일문화원에서 국제 패션테크포럼 ‘KIFT 2026 포럼’을 개최한다고 27일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 KIFT는 글로벌 패션·테크 투자자들이 한자리에 모여 AI 등 최신 기술이 만들어갈 패션 산업의 미래를 논의하는 국제 교류의 장으로 자리 잡고 있다. 올해 창립 50주년을 맞은 독일 럭셔리 브랜드 MCM과 성주재단이 미래 세대의 역량 강화와 문화·예술 활동 지원이라는 공동 비전을 바탕으로 이번 행사를 함께 기획했다. 올해 KIFT 2026은 ‘AI가 바꿀 패션의 미래’를 대주제로 두고 디자인과 생산 및 운영, 고객 관리와 순환 경제에 이르기까지 명품 패션의 밸류체인(가치사슬) 전반에서 일어나고 있는 패러다임의 전환을 세 개의 세션에 걸쳐 심도 있게 다룬다. 첫 번째 세션은 ‘디자인 파트너로서의 AI’를 주제로 브랜드 고유의 DNA와 창의성을 보존하면서 생성형 AI와 3D 가상 착장 기술 등을 디자인에 접목하는 혁신 사례를 살펴본다. AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 디자이너의 창의적 사고를 확장하고 새로운 표현의 가능성을 열어주는 ‘창작의 파트너’로 활용하는 사례가 주로 다뤄질 예정이다. 더크 쇤베르거 MCM 글로벌 브랜드 총괄 임원과 박규열 리빌더 AI 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 주은정 CLO AI 연구 총괄 임원, 권유미 AI 네이티브 뷰티 기업 비팩토리 부대표, 유훈식 서울미디어대학원대학교 교수가 패널로 참석한다. 두 번째 세션에서는 ‘패션 산업에서의 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 미래’를 주제로 고급 소재 가공과 맞춤 테일러링 생산 공정부터 마케팅과 고객 접점 관리까지 패션 산업 현장에 적용되고 있는 협동 로봇(피지컬 AI)과 자율형 AI 에이전트 등 패션 산업 내 AI의 현주소와 미래 가능성에 대해 논의한다. 스콧 W. J. 립핀스키 독일패션협회 최고경영자(CEO), 오드리 한센 사이렌(Siren) CEO, 스테판 헬러 알파큐(AlphaQ) VC 창립 대표, 강성훈 스튜디오랩 공동창업자 겸 CEO, 이상구 서울대학교 교수 겸 인텔리시스 창업자가 패널로 참여한다. 세 번째 세션에서는 ‘AI 기반 순환 경제와 고객 생애주기 관리’에 대해 논의한다. 컴퓨터 비전 기반의 정품 인증, AI 기반 고객 데이터 분석 기술 등을 활용해 1차 시장과 재판매를 포함한 2차 시장을 유기적으로 연결하고 제품의 생애주기와 브랜드와 고객 간 장기적인 관계를 관리하는 새로운 럭셔리 비즈니스 모델을 모색한다. 크리스찬 알프 전 독일판 보그 편집장 겸 독일패션협회 이사장, 신한나 테크 쿠튀르 패션 디자이너, 마이사 베나티 AIUTA CEO, 이인섭 마크비전 창업자 겸 CEO, 양은경 연세대학교 교수가 패널로 참여해 지속가능성과 고객 생애가치를 극대화하는 AI 기반 패션 산업의 미래에 대해 이야기를 나눈다. 성주재단 관계자는 “KIFT 2026은 AI 시대를 맞아 패션 산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 글로벌 리더들과 직접 인사이트를 교류하고 새로운 협력의 가능성을 모색하는 실질적인 네트워크의 장이 될 것”이라며 “한국과 독일 양국의 문화적 창의성과 기술적 혁신을 연결해 보다 지속 가능하고 창의적인 패션 산업의 청사진을 제시하겠다”고 밝혔다.

최근 열린 ‘핫 칩스 2026’ 행사에는 삼성과 SK 하이닉스가 공개한 미래 고대역폭 메모리(HBM) 로드맵이 관심을 끌었습니다. HBM4까지 발전한 상태에서 두 회사 모두 같은 발열과 전력 소모 증가, 복잡도 증가 같은 문제에 직면한 상태이며 비슷하지만 약간 다른 방식을 통해 이 문제를 풀어가기 위해 노력하고 있습니다. 아마도 가장 비슷한 점은 궁극적으로 HBM 메모리를 그래픽처리장치(GPU) 같은 프로세서 위에 올리려고 한다는 점일 것입니다. 일단 SK 하이닉스는 HBM4E와 HBM5에서 당면한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 해결책을 몇 가지 제시했습니다. 이미 올해 초 CES에서 SK 하이닉스는 HBM4 16단(16Hi) 제품을 공개하면서 용량 48GB 용량, 대역폭 2.9TB/s의 스펙을 자랑한 바 있습니다. 이처럼 높은 용량과 대역폭은 여러 층의 D램 다이를 관통하는 TSV(실리콘 관통 전극) 덕분입니다. HBM4에서는 TSV 수가 이미 2만 개를 넘어섰고 HBM의 최하층에 있는 베이스 다이는 GPU와 데이터를 고속으로 주고받기 위해 1만 6148개의 베이스 마이크로 범프로 실리콘 인터포저와 연결되어 있습니다. 문제는 앞으로입니다. 다음 세대 HBM 메모리에서는 속도를 더 높이기 위해 TSV 간 거리를 지금보다 더 줄여 18㎛ 미만으로 낮춰야 하는데, 이미 마이크로 범프 간 간격이 너무 줄어든 상황입니다. 따라서 아예 범프 없이 인터포저에 직접 접합하는 하이브리드 본딩(hybrid bonding) 기술이 시도되고 있습니다. 현재 12-Hi 하이브리드 본딩 HBM이 검증 완료된 상태이고 앞으로 16-20Hi 스택 하이브리드 본딩 기술을 개발해 장기적으로 HBM4E/HBM5에 적용할 계획입니다. 하지만 하이브리드 본딩 기술이 발열 문제는 해결해 주지 못합니다. 그래서 SK 하이닉스는 iHBM (ICE-HBM)이라는 냉각 기술을 개발 중입니다. 이는 열이 많이 발생하는 부위에 높은 열전도율과 전기 절연성을 갖춘 냉각 소자를 내장하여 열 저항을 30% 이상 줄이는 기술입니다. 다만 더 장기적으로 보면 HBM – 실리콘 인터포저 – GPU/CPU의 구조는 늘어나는 전력 소모와 복잡도를 감당하기 점점 힘들어집니다. 가장 좋은 방법은 아예 메모리와 프로세서 간격을 최대한 짧게 만들기 위해 아예 붙여 버리는 것입니다. 그러면 전기적 신호가 매우 짧은 거리를 이동하기 때문에 전력 소모가 줄어들고 속도도 빠르게 할 수 있습니다. 이와 같은 접근법은 삼성전자도 크게 다르지 않습니다. 삼성은 3단계 로드맵을 제시했는데, 우선 첫 단계로 베이스 다이를 고급 로직 공정으로 옮겨 신호를 주고받는 물리적 층인 PHY를 작게 만들고, 메모리 컨트롤러 같은 프로세서 영역을 베이스 다이로 옮길 수 있는 면적을 확보할 예정입니다. 동시에 iHBM과 비슷하지만 조금 다른 냉각 기술인 HPB(Heat Path Block)를 도입해 PHY 영역의 약 50%를 커버하고 피크 온도를 35% 이상 낮출 계획입니다. 두 번째 단계에서는 베이스 다이에 더 많은 기능을 넣어 HBM을 ‘똑똑한 메모리’로 만들고 마지막 단계에서는 아예 HBM을 프로세서 위로 올려 실리콘 인터포저라는 중간 단계를 생략하고 바로 프로세서와 메모리를 고속으로 연결합니다. 이 단계는 기존처럼 가로 방향(lateral)으로 통신하던 방식을 없애고, 수직으로 메모리가 올라가기 때문에 z축이라는 의미에서 zHBM이라고 명명했습니다. 삼성전자는 zHBM을 도입하면 전력 효율 약 70% 향상, D램 대역폭 2.3배 이상 증가, D램 모듈당 약 100W 전력 절감 등의 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 다만 해결해야 할 문제도 적지 않습니다. 중간 단계인 실리콘 인터포저를 없애고 아예 프로세서 위에 수직으로 메모리를 올리면 메모리와 프로세서 간 거리를 최대로 좁힐 수 있지만 대신 발열 제어가 어려워집니다. 소비자용 프로세서인 라이젠 X3D의 경우에도 프로세서 위에 캐시 메모리를 올린 후 발열 제어가 어려워 1세대에서는 클럭을 높이는 데 제한이 있었습니다. 이미 전기 먹는 하마가 된 지 오래인 GPU나 서버 CPU는 문제가 더 심각할 수밖에 없습니다. 현재도 수랭식 시스템으로 겨우 열을 제어할 수 있는 상황입니다. 따라서 초기 프로세서 적층형 HBM은 발열 관리를 위해 별도의 열전달 경로를 배치하고 I/O 전력을 대폭 줄이면서 메모리를 16층(16Hi)이 아니라 4층(4Hi) 정도 낮은 높이로 올릴 가능성이 높습니다. 그래도 이미 전력 소모가 감당하기 힘든 수준인 GPU 위에 역시 전기를 많이 먹는 메모리를 올리는 일은 쉽지 않을 가능성이 높습니다. 다만 이제까지 수많은 기술적 어려움을 돌파하면서 성장한 기업들인 만큼 앞으로 새로운 돌파구를 만들어 결국 문제를 해결할 것으로 기대합니다.

‘2026 호반혁신기술공모전’에서 대상을 거머쥔 투피트는 사람이 직접 확인하고 반복적으로 작업해야 했던 설계와 도면 검토 업무를 인공지능(AI)으로 자동화하는 콘테크(ConTech·건설과 기술의 합성어) 기업이다. 건설 프로젝트의 중요한 정보가 담긴 도면을 AI가 단순한 이미지가 아닌 데이터로 이해하고 이를 설계 최적화와 오류 검토에 활용하는 기술을 개발하고 있다. 그래프 기반 데이터베이스로 방대한 기존 도면을 체계적으로 관리하고 자산화해 실무자가 인공지능과 질문을 주고받으며 신속하게 의사결정을 하도록 돕는다. 투피트의 대표 솔루션인 ‘옵티미(Optimi)’는 건축 법규와 현장 조건, 설계 목적 등을 반영해 다양한 최적 설계안을 자동으로 만들어낸다. 자재 사용량을 줄여 공사비를 낮추거나 같은 현장 조건에서 사업성이 높은 설계 대안을 최적 생성할 수 있다. 실제 현장 도면을 대상으로 사람이 하면 168시간 걸리던 고난도 설계 작업을 평균 1.5시간으로 단축해 작업 시간을 99% 줄였다. 물량은 평균 29% 줄였고 사업성도 4% 증가하는 결과를 확인했다. 도면 분석 검토 및 자동 설계 솔루션인 레비(Revi)는 ‘2D·3D 분석 AI’를 활용해 도면 검토와 문서 분석을 자동화하며 자동 도면 검토, 리스크 평가와 문서 생성을 통합 지원한다. 도면과 관련된 각종 서류를 AI가 함께 분석해 도면과 문서의 관계, 정합성 및 리비전 검토, 기준 위반 등 사람이 놓치기 쉬운 오류와 불일치를 찾아낸다. 투피트는 설계 실무 경험을 갖춘 건축 도메인 전문가와 인공지능 개발자들이 주축으로 기술을 개발하고 솔루션을 공급하고 있다. SK에코플랜트·포스코DX·우미건설·KT에스테이트 등 주요 기업과 기술 검증(PoC) 및 솔루션 공급을 진행하며 현장 적용성을 높였다. 투피트는 앞으로 호반건설과 협력해 실제 건설 현장에서 AI 적용을 더욱 확대하고 설계부터 검토, 최적화까지 건설 업무 전반의 생산성과 정확도를 혁신하는 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.

노지감귤 열매 수와 크기 일일이 세고 크기를 측정하지 않아도 인공지능(AI) 분석으로 얼마나 열렸는지 알수 있다. 제주도가 올해 노지감귤 생산예상량을 조사하는 데 스마트폰 영상과 인공지능(AI)을 활용한다. 사람이 감귤 열매를 일일이 세고 크기를 재던 방식에서 벗어나 데이터 기반의 자동화된 조사 방식으로 전환하는 것이다. 제주도 농업기술원은 오는 18일부터 21일까지 도내 표본 감귤원을 대상으로 2026년산 노지감귤 2차 관측조사를 실시한다고 14일 밝혔다. 이번 조사는 노지감귤의 열매 수와 크기 등을 파악해 올해 전체 생산량을 예상하는 핵심 조사다. 기존에는 조사원이 감귤원을 직접 찾아가 열매를 일일이 세고 크기를 측정한 뒤 수기로 기록했다. 특히 폭염 속에서 장시간 현장 조사를 해야 하는 데다 조사자에 따라 측정 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있었다. 농업기술원은 이런 문제를 개선하기 위해 이번 조사부터 스마트폰 촬영과 AI 분석을 활용한 자동화 기술을 기존 현장 실측과 함께 시험한다. 조사원이 일정한 기준에 맞춰 스마트폰으로 감귤나무를 촬영한 뒤 영상을 ‘제주DA’ 플랫폼으로 보내면 AI가 영상 속 감귤 열매를 자동으로 찾아내 개수와 크기를 계산한다. 촬영한 영상은 약 30분 안에 3차원(3D) 모델로 만들어진다. 이후 AI 분석과 여러 각도에서 촬영된 데이터를 보정해 오차를 줄이는 방식이다. 이 기술이 현장에 본격 적용되면 감귤원 한 필지를 조사하는 데 걸리는 시간이 기존 약 40분에서 15분 미만으로 줄어 60% 이상 단축될 것으로 농업기술원은 보고 있다. 조사 시간뿐만 아니라 정확도도 높아질 것으로 기대된다. AI가 같은 기준으로 열매를 분석하기 때문에 조사원마다 발생할 수 있는 측정 편차를 줄이고 보다 객관적인 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 농업기술원은 이번 2차 관측조사에서 스마트폰 촬영부터 데이터 전송, AI 분석, 결과 검증까지 전 과정을 점검한다. 이후 기존 사람이 직접 측정한 결과와 비교해 자동화 기술의 정확성과 실제 현장 적용 가능성을 확인할 예정이다. 이번 조사 결과는 분석을 거쳐 오는 9월 첫째 주 감귤관측조사위원회 심의를 받은 뒤 2026년산 노지감귤 생산예상량으로 공식 발표된다. 김태우 농업디지털센터장은 “이번 관측조사는 오랫동안 사람의 눈과 손에 의존해 온 감귤 관측 방식을 데이터와 AI 중심으로 전환하는 첫걸음”이라며 “현장 조사 부담과 수작업 오류를 줄이고 보다 정확하고 객관적인 관측 자료를 확보할 수 있도록 기술을 계속 고도화하겠다”고 말했다.

- 검색어 대신 자신의 조건 설명하며 AI에 추천 요청- 안경도 디자인 추천 넘어 얼굴∙눈∙생활방식 데이터 기반 ‘개인화’ 경쟁 “둥근 얼굴에 어울리는 안경 추천해 줘.” “하루 종일 컴퓨터를 보는데 어떤 안경이 편할까?” 검색창에 단순 키워드를 입력해 상품을 찾던 소비 패턴이 바뀌고 있다. 이제 소비자들은 생성형 AI에게 자신의 신체 조건과 취향, 생활 습관을 상세히 설명하며 최적의 제품을 추천받고 있다. 패션과 뷰티, 여행 등 다양한 산업군에서 급격히 퍼진 AI 기반 탐색 방식이 안경 선택 기준에도 깊숙이 스며드는 모습이다. 과거 안경 구매는 오프라인 매장에서 여러 안경테를 직접 써 보며 안경사나 주변인의 의견에 따라 ‘어울림’ 여부를 주관적으로 판단하는 경우가 많았다. 그러나 생성형 AI와 데이터 기반 개인화 기술이 보편화되면서, ‘어떤 안경이 인기 있는가’보다 ‘어떤 안경이 나에게 맞는가’를 먼저 묻는 소비 방식이 등장하고 있다. 이 같은 변화는 안경 분야에만 국한되지 않는다. 소비자가 물건을 탐색하는 방식 전반이 달라지는 추세다. 구글(Google)은 2025년 AI를 활용해 소비자의 요구에 맞는 상품을 탐색하는 쇼핑 기능을 확대했다. 원하는 옷의 색상이나 스타일을 자연어로 설명하면 AI가 이를 시각화하고 유사 상품을 찾아주며, 자신의 사진을 활용한 가상 착용 기능도 선보였다. 구글이 입소스(Ipsos)에 의뢰해 미국 온라인 소비자 2,003명을 조사한 결과, 절반 이상이 원하는 옷에 맞는 실제 제품을 찾는 데 어려움을 경험한 것으로 나타났다. AI가 소비자의 구체적인 조건에 맞는 상품을 찾아주는 새로운 탐색 도구로 자리 잡고 있는 것이다. 안경은 이러한 개인화가 특히 중요한 제품 중 하나다. 패션 아이템인 동시에 얼굴에 매일 착용하고 시력 교정 기능까지 수행하기 때문이다. 같은 디자인의 안경이라도 얼굴 폭과 코 높이, 눈과 귀의 위치가 다르면 착용감과 무게 중심이 달라진다. 여기에 업무 중 모니터를 오래 보는지, 야외 활동이 많은지, 안경을 하루 몇 시간 착용하는지 등 생활 환경까지 더해지면 개인에게 적합한 안경의 조건은 더욱 복잡해진다. 글로벌 아이웨어 업계에서도 AI를 활용한 개인화 서비스가 확산되고 있다. 얼굴 형태와 스타일 선호 등을 분석해 적합한 프레임을 추천하거나 가상 착용을 지원하는 방식이다. 온라인 안경 구매도 단순 제품 탐색을 넘어 ‘나에게 맞는 안경’을 찾는 방향으로 변화하고 있다. 그러나 AI 추천만으로 안경의 개인화가 완성되는 것은 아니다. 같은 안경도 얼굴 폭과 코, 귀의 위치 등에 따라 착용감이 달라질 수 있기 때문이다. 이에 개인화 경쟁도 제품 추천을 넘어 얼굴과 눈 데이터를 정밀하게 측정해 실제 설계에 반영하는 방향으로 확장되고 있다. 국내에서는 개인화가 추천을 넘어 실제 제품 설계로 확장되고 있다. 퍼스널 아이웨어 브랜드 브리즘은 3D 얼굴 스캔과 AI 추천을 통해 적합한 디자인과 사이즈를 제안하는 데서 나아가, 얼굴과 눈의 측정 데이터에 개인의 생활 방식까지 고려해 실제 프레임과 렌즈 설계에 반영한다. 여기에 시력과 렌즈 중심 위치, 착용 환경 등을 함께 고려해 개인에게 맞는 안경을 설계하고 3D 프린팅 기술을 활용해 제작한다. 브리즘의 이러한 디지털 기반 개인 맞춤형 아이웨어 사업은 최근 하버드비즈니스스쿨(HBS) 사례 연구에도 소개됐다. 브리즘은 AI와 3D 스캐닝, 디지털 제조 기술을 기반으로 국내외 시장 확대를 추진하고 있다. 브리즘 박형진 대표는 “AI 기반 추천이 확산되더라도 안경 선택에서 전문가의 역할은 여전히 중요하다”며 “AI는 사람을 대신해 안경을 선택하는 기술이 아니라, 사람마다 다른 얼굴과 사용 환경을 데이터로 분석해 더 정교한 맞춤 설계를 가능하게 하는 기술”이라고 말했다. 이어 “앞으로 안경 시장도 개인화와 데이터 기반 설계가 중요한 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다.

2주 앞으로 다가온 세계 최대 규모의 게임 전시회 ‘게임스컴 2026’이 차세대 인공지능(AI) 기술 경쟁의 무대로 떠오르고 있다. 게임의 그래픽·물리 엔진과 3차원(3D) 시뮬레이션 기술이 피지컬 AI의 학습·검증 환경으로 주목받으면서 글로벌 AI 기업들도 게임 기술에 눈을 돌리는 모습이다. 11일 게임스컴 홈페이지에 따르면 닌텐도, 엑스박스 등 게임사 외에 삼성전자와 마이크로소프트(MS), 엔비디아, 샌디스크, AMD, 인텔 등 국내외 AI 반도체 유관 기업들이 대거 참가한다. 삼성전자는 ‘플레이삼성’을 슬로건으로 전시관을 마련하고 모바일과 PC, 콘솔 플랫폼을 연결하는 통합 게이밍 경험을 선보인다고 이날 밝혔다. 체험형으로 전시되는 세계 최초 6K 게이밍 모니터 ‘오디세이 G8’은 엔비디아 지싱크와 AMD 프리싱크 프리미엄을 지원해 게임 화면이 끊기는 현상을 줄였다. 삼성전자는 이번 행사에서 고성능 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) ‘9100 프로’ 등 저장장치와 지난달 출시된 ‘갤럭시 Z 폴드8 울트라’ 등으로 전시 대상을 확대했다. 샌디스크 역시 지난 5월 출시한 SSD 신제품 옵티머스 라인업을 선보일 것으로 보인다. 지난해 게임스컴에 복귀했던 엔비디아는 최신 그래픽처리장치(GPU) ‘지포스 RTX 5080’ 등을 토대로 국내외 게임사들과의 협업 사례를 보여줄 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한했을 당시 엔씨, 크래프톤 등 국내 게임사들과 연이어 만난 만큼 현장에서 국내 게임사들과의 협업 사례도 관전 포인트다. 지난해 약 36만 명이 방문한 게임스컴은 매년 참가사 및 전시 규모에서 역대 최고 기록을 경신해 왔다. 올해는 최초로 행사 전 전시 공간이 모두 팔리는 등 개최 전부터 성황을 예고하고 있다. 집중도가 대거 격상된 배경에는 게임 산업이 AI 반도체와 피지컬 AI의 테스트베드로 성장하고 있기 때문이라는 분석이 나온다. 게임에 사용되던 동시접속, 물리 엔진, 3D 가상세계, 충돌 계산 등의 기술이 휴머노이드, 자율주행 등 피지컬 AI의 핵심 기술과 연결되기 때문이다. 피지컬 AI를 개발하려면 수많은 데이터를 입력하고 현실에서 시행착오를 거쳐야 하지만 게임에서의 간접 학습을 통해 데이터 투입 비용을 줄일 수 있다. 최신 GPU와 메모리 성능을 가장 빨리 요구하는 게임 시장의 특성상 AI용 반도체를 간접적으로 홍보하기에 최적이라는 점도 공략 포인트다. 업계 관계자는 “과거 게임 전시회는 게이밍 모니터 등 디스플레이와 게임 콘텐츠의 홍보 비중이 컸다면 최근에는 SSD 등 저장장치와 메모리 기술 홍보로도 확대되는 추세”라고 말했다.

국민대학교는 AI·SW학과 김장호 교수 연구팀(석사과정 조현준·안상호)이 현대자동차와의 공동연구를 통해 자율주행용 3D 객체 탐지 인공지능(AI)의 연산량을 크게 줄여주는 기술 ‘SharedKD’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 성과는 지난 7월 세계적 권위의 설계자동화 분야 국제학술대회인 ‘DAC 2026’에서 발표됐다. 자율주행 차량은 주변 환경을 실시간으로 정확하게 파악해야 하므로 AI 모델의 성능이 중요하지만, 동시에 방대한 데이터 처리로 인해 연산 속도가 느려지는 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 ‘SharedKD’ 기술은 거대한 AI 모델 안에서 실제 구동에 꼭 필요한 핵심 구조만 효율적으로 골라내는 방식이다. 불필요한 연산을 줄이면서도 인식 정확도를 그대로 유지할 수 있어 차세대 차량용 AI와 엣지 컴퓨팅 시스템의 상용화를 앞당길 기술로 기대를 모으고 있다.

삼성전자가 세계 최대 메모리 기술 콘퍼런스인 ‘FMS 2026’에서 ‘V10 BV-낸드’로 3D 낸드 혁신상을, ‘LPDDR5X-PIM’으로 차세대 메모리상을 각각 받았다고 6일 밝혔다. V10 BV-낸드는 400단 이상 초고적층 구조를 구현한 차세대 V낸드 기술이다. 웨이퍼를 수직으로 접합하는 본딩 버티컬 기술과 V낸드 셀을 3개 층으로 연결하는 3스택 구조를 적용해 저장 용량을 높이면서도 전력 소비와 발열을 줄였다. LPDDR5X-PIM은 세계 최초로 저전력 D램인 LPDDR5X에 프로세싱 인 메모리(PIM) 기술을 적용한 제품이다. 메모리 내부에서 직접 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 성능과 전력 효율을 높였다. 인공지능(AI) 가속기와 고성능컴퓨팅(HPC) 분야의 핵심 메모리 기술로 주목받고 있다.

-경기도 피지컬AI 컨설팅 참여기업 선정… 세팅시간 95% 단축 목표 X-ray 검사장비 기업 자비스(254120, 대표이사 김형철)가 사람이 하던 검사장비 세팅 작업을 로봇과 인공지능(AI)이 대신하는 ‘피지컬AI’ 기술 개발에 나선다. 자비스는 경기도의 ‘피지컬AI 확산센터 구축 및 운영 사업’에 따른 맞춤형 피지컬AI 컨설팅 참여기업으로 선정됐다고 밝혔다. 피지컬AI(Physical AI)는 로봇 팔과 센서 등을 결합해 실제 환경에서 물리적 작업을 수행하는 기술을 의미한다. 기존 AI가 화면 속 데이터를 분석하는 데 그쳤다면, 피지컬AI는 로봇 팔과 센서를 활용해 실제 물건을 옮기고 조정하는 역할을 수행한다. 시장조사기관 애스튜트애널리티카(Astute Analytica)에 따르면 글로벌 피지컬AI 시장은 2025년 35억 달러에서 2035년 581억 달러 규모로 성장하며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 32.4%를 기록할 것으로 전망된다. 자비스가 피지컬AI 기술을 적용하려는 핵심 공정은 X-ray 검사장비의 ‘촬영 조건 최적화’ 단계다. X-ray 검사장비를 통해 대상물 내부의 선명한 영상을 확보하려면 X선이 발생되는 튜브(Source)와 이를 받는 디텍터(Detector)의 거리 및 각도를 정밀하게 설정해야 한다. 기존에는 작업자가 방사선 차폐룸에 직접 들어가 20~30kg에 달하는 장비를 교체·조정하며 테스트를 반복해야 했다. 수천에서 수만 가지에 달하는 조합을 검증해야 해 세팅에만 1~2일이 소요됐으며, 이는 장비 가동률 저하와 작업자 안전 부담으로 이어졌다. 자비스는 해당 공정에 로봇 팔을 도입해 무거운 튜브와 디텍터를 자동으로 교체하고, 레이저 센서로 미세한 처짐과 위치 오차를 실시간 보정하는 시스템을 구축한다. 조건을 입력하면 장비가 스스로 이동 및 촬영을 수행하며 최적의 조건을 검색하는 ‘오토 스윕(Auto-Sweep)’ 기능도 탑재할 계획이다. 아울러 안전성 확보를 위해 차폐룸 내부에 CCTV, 열화상, 모션 비전 등 다중 융합 센서를 설치해 작업자 감지 시 출입문 잠금 및 X-ray 발생을 회로 차원에서 즉시 차단하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 기존 1~2일이 걸리던 촬영 조건 최적화 시간을 95% 이상 단축하고, 정밀도별 촬영 조건을 변경하며 다양한 시나리오를 자율 수행한다는 목표다. 차폐룸 출입 비율을 전체 작업 시간의 10% 이하인 준 무인화 수준으로 낮추고, 작업자 감지 시 X-ray를 차단해 안전사고 위험을 구조적으로 방지한다는 방침이다. 이번 경기도 컨설팅 사업에는 총 9개 기업이 참여하며, 향후 평가를 거쳐 선정되는 우수기업 3개사에는 기업당 약 2억원 규모의 실증 지원이 제공된다. 자비스는 후속 실증사업 참여도 추진할 예정이다. 한편 자비스는 반도체, SMT/PCB, 2차전지 등 주요 사업 부문에서 성과를 이어가고 있다. 반도체 첨단 패키징 분야에서는 고해상도 X-ray CT 검사장비 ‘XSCAN-H110-OCT’를 통해 TGV(유리 관통 전극) 검사 시장에 진출했으며, 해당 장비는 기존 대비 CT 검사 속도를 3배 향상시켜 CPO(광학소자 통합 패키징) 유리기판 검사에도 적용이 가능하다. SMT/PCB 분야에서는 대면적 3D AXI ‘XSCAN-9800P3’와 인라인 2D AXI ‘XSCAN-9800TW’ 라인업을 기반으로 글로벌 제조사에 장비를 공급 중이다. 2차전지 분야에서는 독자 개발한 회전광학계(Rotating Optics) 기반 배터리 전용 CT 검사장비로 ‘InterBattery Awards 2026’ 기술혁신상을 수상했으며, 전고체전지 검사시스템 국책과제에도 참여하고 있다. 자비스는 피지컬AI 기반 장비 자율화 기술을 더해 반도체·SMT/PCB·이차전지·식품을 아우르는 포트폴리오를 바탕으로 글로벌 X-ray 검사 솔루션 시장을 공략할 계획이다.

삼성전자가 인공지능(AI) 가속기 위에 고대역폭메모리(HBM)를 직접 쌓는 차세대 구조를 제시했다. AI 모델이 진화하면서 커질수록 연산장치와 메모리 사이의 데이터 이동이 병목으로 떠오르자, 둘 사이의 거리를 줄여 성능과 전력 효율을 끌어올리겠다는 구상이다. 삼성전자는 4일(현지시간) 미국 캘리포니아주 샌타클래라에서 개막한 ‘FMS 2026’에서 차세대 3차원 메모리 ‘zHBM’과 ‘zNAND-O’의 모형을 업계 최초로 공개했다. 약 30개 제품을 전시한 삼성전자 부스에는 관람객이 몰렸고, zHBM의 데이터 이동 방식과 향후 적용 가능성을 묻는 질문이 이어졌다. 현재 HBM은 여러 장의 D램을 쌓아 그래픽처리장치(GPU) 등으로 이뤄진 AI 가속기 옆에 둔다. zHBM은 쌓아 둔 HBM 전체를 가속기 상단에 올리는 방식으로 데이터가 오가는 거리를 최소화한다. 삼성전자는 zHBM 적용 시스템이 차세대 HBM5보다 성능은 최대 8배, 전력 효율은 최대 3배 높고 열 저항은 절반 이하로 낮아질 수 있다고 설명했다. 이는 양산품 실측치가 아닌 차세대 구조의 목표 성능이다. 김경륜 삼성전자 D램개발실 상무는 기조연설에서 “현재 HBM이 수년 안에 한계에 부딪힐 것을 모두 알고 있다”며 “이를 돌파할 기술을 생각하면 3차원밖에 없다”고 말했다. 여러 장을 쌓아 올리는 3D 전략은 낸드플래시로 이어진다. 삼성전자가 개발 중인 zNAND-O는 낸드 칩을 4단 또는 8단으로 쌓는다. D램은 처리 속도가 빠르지만 너무 비싸고 공급도 부족하다. 따라서 상대적으로 저렴하고 용량이 큰 낸드의 속도를 개선해 최대한 D램처럼 쓰도록 해보겠다는 구상이다. 이 기술은 스마트폰과 PC 안에서 AI를 구동하는 온디바이스 시장을 겨냥한다. 현재웅 삼성전자 메모리사업부 상무는 “개인마다 집 안에 미니 데이터센터를 갖게 하는 것이 우리의 비전”이라고 말했다. 삼성은 400단 이상을 쌓은 10세대 V낸드 ‘V10 BV-NAND’도 처음 공개했다. 셀과 주변 회로를 따로 만든 뒤 수직으로 붙이는 웨이퍼 본딩과 3스택 기술을 적용해 전 세대보다 집적도를 약 58% 높였다. V10 BV-NAND와 메모리 안에서 일부 연산을 처리하는 LPDDR5X-PIM은 행사 최고 제품상인 ‘베스트 오브 쇼’를 받았다. zHBM처럼 메모리와 AI 가속기를 수직으로 결합하려면 메모리 기술뿐 아니라 파운드리와 첨단 패키징 역량이 함께 필요하다. 삼성전자는 설계부터 제조·패키징까지 한 회사에서 제공하는 ‘원스톱 솔루션’을 경쟁력으로 내세웠다. 한편, SK하이닉스도 샌디스크와 고대역폭 낸드플래시(HBF) 표준을 제시하며 개방형 생태계 구축에 무게를 뒀다. 양사의 차세대 기술 경쟁은 AI가 학습을 넘어 추론 중심으로 빠르게 옮겨가면서 더욱 치열해질 전망이다. FMS에 참석한 시장조사업체 욜그룹은 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 확대를 근거로 한국이 2031년까지 메모리 시장 선두를 유지할 것으로 내다봤다.

로봇 가치 ‘움직임 알고리즘’ 결정소프트웨어 데이터 축적 중요해져현대차그룹 ‘피지컬 AI’ 전환 속도“데이터 수집·공용 활용 길 열려야” 중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 분석했다.

중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 특히 유니트리는 IPO 자금 조달 예정액의 48.1%를 지능형 로봇 모델 연구 개발에 투입할 계획이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “한국은 절대적인 데이터 학습량이 부족한 상황”이라고 분석했다. 박 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 덧붙였다.

디지털 헬스케어 전문기업인 마이베네핏이 5~8일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에서 AI 기반 입주민 건강관리 솔루션 ‘버추얼메이트(Virtual Mate)’를 선보인다고 4일 밝혔다. 최근 공동주택 커뮤니티 시설은 주거 만족도와 단지 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 고령화와 건강관리에 대한 관심이 높아지면서 연령과 체력 수준이 각기 다른 입주민을 위한 데이터 기반 맞춤형 헬스케어 서비스의 필요성이 커지고 있다. 이에 마이베네핏은 공동주택 커뮤니티 시설을 단순한 운동 공간에서 입주민의 건강 데이터를 측정하고 맞춤형 운동까지 제공하는 스마트 헬스케어 공간으로 전환하는 ‘버추얼메이트’를 선보인 것이다. 3D 모션인식 기반 맞춤형 트레이닝… 무인 운영 환경 구현마이베네핏의 ‘버추얼메이트’는 3D 모션인식 기술을 바탕으로 입주민의 자세, 관절가동범위(ROM), 체력 등을 측정·평가한 뒤 개인별 운동 프로그램을 추천하는 AI 커넥티드 헬스케어 플랫폼이다. 입주민은 자신의 신체 상태를 확인한 후 측정부터 맞춤형 운동까지 하나의 플랫폼에서 진행할 수 있다. 운동 과정에서는 AI가 사용자의 주요 관절 움직임을 실시간으로 인식해 동작의 정확도와 수행 횟수를 분석해 준다. 별도의 트레이너가 상주하지 않는 시간대에도 입주민 스스로 체계적인 운동이 가능하다. 또한 참여자 간 운동 정확도와 기록을 비교할 수 있는 챌린지형 콘텐츠도 탑재돼 입주민 간 건강한 커뮤니티 문화 형성에도 기여한다. 시니어 특화 운동 탑재… 실제 아파트 커뮤니티 실증 완료버추얼메이트는 일반 근력·유산소 운동 외에도 근감소증, 경도인지장애, 당뇨 전단계, 암 경험자 등을 위한 과학적 근거 기반의 특화 운동 콘텐츠를 갖췄다. 이에 따라 일반 성인부터 시니어까지 단지 내 다양한 연령층이 목적에 맞게 활용할 수 있다. 관리자는 전용 시스템을 통해 이용 현황과 측정 결과를 데이터로 확인하고 효율적으로 시설을 운영할 수 있다. 마이베네핏은 이미 실제 입주 단지의 커뮤니티 GX룸에 버추얼메이트를 적용해 입주민 대상 체계적인 AI 자세 분석과 그룹 운동 서비스를 제공하며 활용성을 입증했다. 이번 전시에서는 건설사와 시행사, 스마트홈 관계자들을 대상으로 커뮤니티 GX룸, 피트니스센터, 시니어 특화 공간 등 단지별 맞춤형 헬스케어존 구축 방안을 제시할 계획이다. 마이베네핏 관계자는 “주거 공간의 건강관리는 단순 운동기구 배치를 넘어 입주민의 상태를 측정하고 지속적인 맞춤 운동을 제공하는 방향으로 진화하고 있다”며 “버추얼메이트를 통해 일상 속 과학적인 건강관리 서비스를 제공할 수 있도록 건설·주거 분야와의 협력을 확대하겠다”고 밝혔다. 한편 마이베네핏이 참가하는 ‘호반 동반성장+건설특별관’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, 대한민국 대표 건설·건축 전문 전시회인 ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 통합 개최된다. 행사 기간 동안 호반 혁신기술공모전 시상식, Hi Demo Day, 혁신기술 세미나 등이 열려 건설사와 스타트업, 중소기업 간 기술 교류와 상생 협업을 지원한다.

경북 포항시에 경북·대구·강원을 아우르는 인공지능(AI) 인재 양성 거점이 조성됐다. 포항시는 남구 송도동 첨단해양R＆D센터에 ‘동북권 ICT콤플렉스’를 개소해 지역 산업의 디지털 전환과 미래 인재 양성에 본격 나선다고 29일 밝혔다. ICT콤플렉스는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 포항시 ‘ICT이노베이션스퀘어 확산사업’의 핵심 교육·실습 거점이다. AI·SW 전문인력을 양성하고 지역 산업의 인공지능 전환(AX)을 지원하기 위해 구축됐다. ICT콤플렉스 내에는 AI·SW 교육장 2곳과 오픈랩, 테스트베드, 3D프린터실 등 교육·실습 인프라를 조성했다. 이곳에서는 AI, 블록체인, 데이터, 네트워크, 사물인터넷(IoT) 등 디지털 신기술 교육을 비롯해 AI·SW 개발자 양성과정, 취·창업 지원 프로그램 등을 운영한다. 지역 기업과 연계한 프로젝트형 실습과 글로벌 빅테크 기업 협력 교육, 지역 특화산업 맞춤형 교육을 통해 현장 중심의 실무형 인재를 육성할 계획이다. 박용선 포항시장은 “청년들에게는 새로운 배움과 취업의 기회를, 기업에는 디지털 전환을 지원하는 든든한 기반이 될 것”이라며 “포항이 미래 인재 양성과 디지털 혁신을 선도하는 거점으로 자리매김할 수 있도록 관계기관과 긴밀히 협력해 나가겠다”고 말했다.

제주도와 제주창조경제혁신센터가 제주와 일본을 연결하는 101억원 규모의 스타트업 펀드의 첫 투자처로 인공지능(AI) 콘텐츠 테크 기업을 선택했다. 제주를 기반으로 한 스타트업의 해외 진출을 지원하기 위해 조성된 펀드가 첫 집행에 나서면서 한일 협력형 벤처투자 모델이 본격 가동됐다는 평가가 나온다. 제주도와 제주창조경제혁신센터는 세븐스타파트너스와 공동 운용하는 ‘한일 제주 스타트업 펀드’의 첫 투자 대상으로 AI 기반 애니메이션 제작 자동화 솔루션 기업 ‘새로핌(SAELOFIM)’을 선정했다고 27일 밝혔다. 이 펀드는 제주 출신 재일동포와 한일기업연합, 한국모태펀드, 제주도, 카카오, 한국동서발전, 제주대학교, 제주한라대학교, 제주관광대학교 등이 출자해 총 101억원 규모로 조성됐다. 국내 유망 스타트업의 성장을 지원하는 동시에 한일 양국의 투자 네트워크를 활용해 해외 시장 진출을 뒷받침하는 것이 목표다. 첫 투자 기업인 새로핌은 생성형 AI를 활용한 애니메이션 제작 자동화 솔루션 ‘ASC’를 개발한 콘텐츠 테크 스타트업이다. 기존 애니메이션 제작 과정에서 반복되는 작업을 자동화해 제작 효율을 높이는 기술을 보유하고 있으며, 일본 캐릭터 기업 산리오와 국내 핑크퐁컴퍼니 등 유명 지식재산권(IP) 기업과 계약 및 납품 실적을 확보하며 기술력을 인정받았다. 현재는 일본을 거점으로 글로벌 시장 확대를 추진하고 있다. 투자자들은 새로핌의 차별화된 AI 기술과 해외 사업성을 높게 평가했다. 제주센터는 생성형 AI와 3차원(3D) 제작 파이프라인을 결합한 기술 경쟁력, 해외 콘텐츠 기업과의 협업 실적, 구독형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼으로의 확장 가능성을 주요 투자 요인으로 꼽았다. 공동 운용사인 세븐스타파트너스도 자체적으로 축적한 3D 데이터와 AI 제어 기술을 기반으로 제작 공정을 혁신한 점에 주목했다. 일본 시장을 중심으로 신규 고객을 확보하고 SaaS 플랫폼을 상용화할 경우 글로벌 콘텐츠 시장에서도 성장 가능성이 충분하다고 판단했다. 이병선 제주창조경제혁신센터 대표는 “한일 제주 스타트업 펀드는 제주 기업을 한일 양국의 자본과 네트워크에 연결하는 글로벌 투자 플랫폼”이라며 “새로핌이 일본을 시작으로 세계 콘텐츠 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 해외 판로와 현지 네트워크 구축을 적극 지원하겠다”고 말했다. 새로핌은 제주센터가 올해 처음 운영한 일본 진출 특화 프로그램 ‘시리즈J(Series J)’를 통해 발굴된 기업이다. ‘시리즈J’는 일본(Japan)과 제주(Jeju)를 결합한 이름으로, 유망 스타트업의 일본 시장 진출을 지원하는 액셀러레이팅 프로그램이다. 일본 현지 네트워크 구축과 맞춤형 사업화 지원은 물론, 한일 제주 스타트업 펀드와 연계한 직접 투자까지 이어지는 것이 특징이다. 이번 첫 투자로 한일 제주 스타트업 펀드는 단순한 지역 투자펀드를 넘어 제주 기업의 글로벌 진출을 지원하는 교두보 역할을 본격화할 것으로 기대된다.

3D 스캔 및 디지털트윈 전문기업인 브이피케이(VPK)가 오는 8월 5~8일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 동반성장+건설특별전’에서 건설·건축·토목 현장용 스마트건설 솔루션을 대거 선보인다. 브이피케이는 이번 전시에서 FARO 3D 레이저 스캐너를 활용해 건설 현장의 실제 상태를 정밀한 포인트클라우드(Point Cloud) 데이터로 취득하고, 이를 설계·시공·검사·유지관리 등 전 과정에 반영하는 데이터 기반 품질관리 기술을 중점적으로 소개한다. 또 건축·엔지니어링·건설(AEC) 분야에서 필수적인 현장 실측, As-Built(시공 완료) 데이터 구축, 시공 오차 확인, 바닥 평탄도 및 벽체 수직도 검사 등 실무형 솔루션도 구현한다. 단순 측량 넘어 역설계·안전진단까지… 스마트건설 핵심 데이터 구축단순한 스캔 데이터 취득을 넘어 역설계, 시설물 안전진단, 디지털트윈 및 시뮬레이션 연계로 이어지는 통합 활용 방안도 제시된다. 취득된 3D 데이터는 CAD, BIM, 메시(Mesh) 등 다양한 형식으로 변환·정합이 가능해 노후 시설물 점검, 구조물 변형 확인, 공장 및 플랜트 설비 배치 검토, 유지보수 경로 확보 등 현장의 다각적인 업무에 적용할 수 있다. 브이피케이 관계자는 “3D 스캔 솔루션은 이제 단순 측량 도구를 넘어 설계부터 시공, 검측, 유지관리를 하나로 연결하는 핵심 데이터 수집 기술로 자리 잡았다”며 “이번 전시를 통해 건설 현장의 품질과 안전, 생산성을 혁신적으로 높이는 기여 방안을 선보일 것”이라고 밝혔다. 한편 서울신문이 주최하고 호반이 후원하는 ‘동반성장+건설특별전’은 국내 최대 건설·건축 전시회인 ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 동시 개최된다. 행사 기간 동안 호반 혁신기술공모전 시상식과 세미나, 데모데이 등이 함께 열려 건설사와 스타트업, 중소기업 간 기술 교류와 현장 적용을 위한 협력의 장이 될 전망이다. 전시 관람은 오는 8월 4일까지 공식 홈페이지에서 사전 등록 시 무료로 가능하다.

한미 조선 협력 ‘마스가(MASGA) 프로젝트’를 이끌 ‘한미 조선협력센터(KUSPC)’가 문을 열고 실행 단계에 들어선 가운데 국내 조선업체들이 23일(현지시간) 미국 방산·조선 기업 및 대학들과 업무협약(MOU)을 맺고 협력에 속도를 낸다. 한화오션은 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 한미조선협력센터 개소식에서 글로벌 전략 수송함 설계·개발 계약과 조선업 인력 양성, 공급망 구축을 위한 MOU 2건을 체결했다고 밝혔다. 한화오션은 미국 함정 설계 전문업체 레이도스 깁스 앤 콕스와 글로벌 전략 수송함 공동 설계를 위한 전문 서비스 계약을 맺었다. 이는 지난 4월 양사가 체결한 미국 및 동맹국 해군 함정 건조 역량 강화를 위한 MOU에서 협력을 한 단계 더 진전시킨 것이다. 양사는 공동으로 기술을 개발하고 설계 품질 보증 체계를 함께 구축할 계획이다. 한화오션의 함정 건조 역량과 제2차 세계대전 이후 미국 해군 수상함의 70% 이상을 설계한 레이도스 깁스 앤 콕스의 설계 전문성을 결합해 미국을 비롯한 글로벌 시장을 공략한다는 전략이다. 글로벌 전략 수송함은 평시에는 상업용 물류 운송에, 유사시에는 군수 물자를 고속 수송하는 전략 자산으로 활용할 수 있는 이중용도 함정이다. 한화오션은 한화필리조선소와 델라웨어 카운티 커뮤니티 칼리지와도 조선 기술 교육·개발 협력을 위한 MOU를 체결했다. 강사 교육 프로그램을 개발하는 등 미국 내 숙련 인력 양성 체계를 구축해 현지 조선업 인력 수요에 대응할 방침이다. HD한국조선해양은 글로벌 엔지니어링 기업 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어와 ‘차세대 마린 플랫폼’ 도입을 위한 본계약을 체결했다. 차세대 마린 플랫폼은 선박 설계와 생산, 공급망 관리, 품질관리, 유지보수 등 선박 건조 전 과정을 AI와 디지털 기술로 3D 모델의 단일 데이터로 통합해 전 단계에서 동일한 정보를 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 조선소는 설계 변경이나 공정 상황 등을 실시간으로 생산 현장과 공급망에 공유해 일정 지연과 품질 문제를 방지할 수 있다. HD한국조선해양은 실제 조선소와 동일한 환경을 구현한 ‘가상 조선소’를 구축해 작업 공정과 설비 운영을 시뮬레이션할 계획이다. 회사는 로봇과 자율 생산설비가 스스로 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI’ 조선소 구현을 목표로 설계부터 생산, 물류, 검사, 시운전까지 전 공정을 디지털 환경에서 연결하는 자율 제조 체계를 구축한다는 방침이다. 토니 헤멀건 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 대표는 “산업용 AI와 디지털 트윈 기술, HD현대의 조선 운영 역량을 결합해 조선업 혁신의 표준을 만들겠다”며 “선박 생산성과 품질, 작업 효율을 높이고 글로벌 조선업 경쟁력 강화에도 기여할 것”이라고 말했다. 삼성중공업은 미국 조선업계와 액화천연가스(LNG) 벙커링 선박 공동 개발부터 무인수상정 기술, 조선 인력 양성, 공동 연구개발(R＆D)까지 협력 범위를 넓힌다. 우선 삼성중공업은 콘래드 조선소와 함께 미국선급협회(ABS)로부터 1만 2000㎥급 LNG 벙커링 선박의 기본설계 인증(AiP)을 취득했다. 양사가 지난해 12월 LNG 벙커링 선박 공동 건조를 위한 협력 관계를 구축한 이후 나온 성과다. 또 삼성중공업은 무인수상정 설계·제조 분야 스타트업인 사로닉 테크놀로지스와 전략적 사업 협력 협약을 체결했다. 무인수상정 자율운항과 인공지능(AI) 디지털솔루션 기술을 함께 연구하고 로보틱스 기반 공정 자동화 등 생산 인프라 구축과 관련해 협력할 계획이다. 미국 유지·보수·정비(MRO) 파트너인 비거마린그룹과는 미국 북서부 지역 트레이닝센터 설립을 위한 협약을 체결했다. 트레이닝센터는 선박 건조와 수리에 필수적인 용접·도장 인력 확보를 위한 시설로, 삼성중공업이 보유한 증강현실(AR)·가상현실(VR) 기반 기술과 노하우를 활용할 예정이다. 또 삼성중공업은 로스앤젤레스 캘리포니아대(UCLA)·용접 장비 제조기업 밀러와 ‘AI 기반 스테인리스 스풀 제조시스템 개발’, 텍사스대 댈러스 캠퍼스·샌디에이고 주립대·캘리포니아 폴리테크닉 주립대와 ‘선박 건조 작업자 가상 교육훈련시스템 개발’ 연구 협약을 체결했다. HJ중공업은 미국 측 공동 연구개발 기관인 샌디에이고 주립대(SDSU)와 협약을 체결했다. 정부가 선정한 한미 공동 추진 연구개발(R＆D) 8개 과제 중 인공지능(AI) 연계 분야인 ‘알루미늄 함정 패널 자율 제조를 위한 피지컬 AI 연계 마찰교반용접(FSW) 시스템 개발’을 전담한다. 차세대 용접 기술로 주목받는 마찰교반용접은 금속을 녹이지 않고 마찰열과 압력을 이용해 접합하는 고상접합 기술이다. HJ중공업은 “용접 난이도가 높은 알루미늄 패널에 기존 아크 용접으로는 구현하기 어려웠던 고강도·고품질 용접을 할 수 있다”고 설명했다. 에너지 효율과 가공 안정성이 뛰어나 선박 경량화를 통한 연비 향상과 저탄소 선박을 선호하는 글로벌 친환경 트렌드에 대응할 핵심기술로 꼽힌다. HJ중공업 관계자는 “현지 조선소 및 연구기관과의 지속적인 기술 교류의 교두보를 마련함으로써 양국 간 조선 협력 기조인 마스가에 부응한다는 점에서 의미가 있다”고 덧붙였다.

브리즘(Breezm)은 파브리(Fabrizio Ferrari)와 협업해 ‘파브리(Fabri) 라인’을 출시, 이후 파브리가 방송과 행사 등 다양한 공식 활동을 비롯해 일상 속에서 꾸준한 착용으로 주목받고 있다고 밝혔다. 파브리는 이탈리아 셰프이자 콘텐츠 크리에이터로, 최근 방송에서 ‘파브리 라인’의 전용 컬러인 ‘파블루(Fa blu)’ 안경을 착용해 시청자들의 눈길을 끌었다. 해당 제품은 별도의 방송 협찬이나 제작 지원을 위해 제공된 제품이 아니라, 파브리가 출시 이후 일상과 공식 활동에서 지속적으로 선택해 온 안경이다. 브리즘 측은 파브리가 제품을 단순 홍보 수단에 그치지 않고 본인의 라이프스타일과 정체성을 보여 주는 아이웨어로 지속 활용하고 있다고 설명했다. ‘파브리 라인’은 파브리 셰프의 실제 직업적 경험에서 착안해 기획됐다. 요리 과정에서 발생하는 불의 열기와 땀으로 인해 안경이 흘러내리는 불편함을 개선하고자 ‘요리사를 위한 안경’ 아이디어를 제안했고, 브리즘이 셰프의 작업 환경과 착용 습관을 분석해 기능성과 스타일을 조화시킨 아이웨어를 완성했다. 디자인은 1950년대 이탈리아에서 유행한 판토(Panto) 스타일과 웰링턴 셰이프를 현대적으로 재해석했다. 폴리아미드와 티타늄 소재를 결합해 가볍고 안정적인 착용감을 구현했으며, 파브리의 고향인 이탈리아 레코 호수에서 영감을 얻은 전용 컬러 ‘파블루’를 적용했다. 디자인과 착용감 전반에 파브리의 의견을 반영한 점도 특징이다. 브리즘은 AI 기반 얼굴 분석과 3D 맞춤 설계 기술을 바탕으로 고객의 얼굴 구조와 시야 환경, 라이프스타일에 최적화된 퍼스널 아이웨어를 제작하고 있다. ‘파브리 라인’ 역시 셰프의 직업적 특성과 라이프스타일에서 출발한 디자인에 브리즘의 데이터 기반 맞춤 설계 기술을 결합해 기능성과 착용감을 함께 구현한 것이 특징이다. 브리즘 관계자는 “파브리 라인은 요리 중 안경이 흘러내리는 불편함이라는 실제 경험에서 출발해 파브리 셰프와 함께 완성한 아이웨어”라며 “출시 이후에도 방송과 일상에서 꾸준히 착용되고 있다는 점은 제품의 편안함과 파브리 셰프의 애정을 보여 준다”고 말했다. 이어 “브리즘은 앞으로도 다양한 분야의 전문가들과 협업해 각자의 직업과 라이프스타일을 반영한 퍼스널 아이웨어를 선보일 계획”이라고 덧붙였다.