S-OIL(에쓰오일)이 생성형 AI와 드론 등 첨단 디지털 기술을 현장에 전면 도입하며 스마트 공장 전환에 속도를 내고 있다. S-OIL은 최근 온산공장의 생산·설비·안전 등 분산돼 있던 30여개 시스템을 하나로 통합한 플랫폼 ‘에스-아이맘스’(S-imoms·통합 제조 운영 관리 시스템)를 구축했다고 29일 밝혔다. 이를 통해 공장 설비의 운전 상태를 실시간 진단하고, AI 분석을 결합해 정비 시점을 예측하는 예방 정비 체계를 가동 중이다. 현장 안전 관리도 강화했다. 고소지역이나 밀폐 공간 등 작업자가 접근하기 어려운 고위험 구역에는 고해상도 카메라와 센서를 탑재한 드론을 투입해 안전하게 점검을 수행한다. 특히 안전 관리 솔루션인 ‘PSORMS’의 위험성 평가(JSA) 모듈에는 생성형 AI 기술을 접목했다.

㈜엔유씨전자(회장 김종부)가 창립 48주년을 맞아 29일부터 약 3주간 공식 온라인몰 ‘엔유씨몰’에서 고속블렌더를 최대 68% 할인된 가격에 판매하는 단독 특가 프로모션을 진행한다. 이번 프로모션 대상 제품은 엔유씨전자의 고속블렌더 제품군이다. 제품 색상은 화이트, 다크펄레드, 팬텀블랙 등 총 5가지로 구성됐다. 소비자가 카카오톡 플러스친구 추가 시 발급되는 쿠폰을 적용하면 최대 68% 할인 혜택을 받을 수 있다. 엔유씨 고속블렌더는 최대 3만 2000RPM의 회전력과 특수 열처리된 6개의 입체 칼날을 탑재해 재료를 분쇄하는 성능을 갖췄다. 과일, 채소, 얼음 등의 재료 분쇄가 가능하며, 저속부터 고속까지 속도를 조절할 수 있어 다양한 요리에 활용할 수 있다. 또한 원터치 메뉴 버튼을 적용해 자주 사용하는 메뉴를 간편하게 선택할 수 있으며, 모터 보호 센서를 탑재해 안정적인 사용 환경을 지원한다. 엔유씨전자 관계자는 “이번 프로모션은 창립 48주년을 기념해 감사의 의미를 담아 마련한 행사”라며 “엔유씨 고속블렌더를 합리적인 가격에 경험할 수 있는 기회인 만큼 많은 관심 부탁드린다”고 전했다. 1978년 설립된 엔유씨전자는 주방가전 전문 제조업체로 전 세계 90여 개국에 제품을 수출하고 있으며, 올해로 창립 48주년을 맞이했다.

정부가 2030년까지 신안보 분야에서 기업가치 1조원 기업 5곳과 매출 1000억원 이상 혁신기업 50곳을 배출한다. 중소벤처기업부는 26일 청와대 충무실에서 열린 ‘미래 신안보 혁신기업 육성 전략회의’에서 ‘신안보 혁신기업 육성 계획’을 발표했다. 미국의 조달체계와 투자 방식을 벤치마킹해 이른 시일 안에 ‘한국형 팔란티어’를 배출하겠단 계획이다. 팔란티어는 정부와 국방, 정보기관 등을 대상으로 데이터 분석 플랫폼을 제공하며 성장한 미국 인공지능(AI)·데이터 기업이다. 기업가치는 약 3000억 달러다. 우선 앞으로 5년 이내 기업가치 1조원 기업 5곳과 매출 1000억원 이상 혁신기업 50곳을 육성하기 위해 정부 수요와 민간 전문가, 기업의 제안을 바탕으로 신안보 전략 분야를 지정한다. 예시로는 드론, 로봇, 국방 인공지능(AI), 반도체, 국방 센서와 미래 소재, 우주·항공, 사이버 보안 등이 거론된다. 혁신성과 성장성이 있는 기업이라면 신안보 후보 기업과 혁신기업으로 지정해 육성한다. 이들 기업이 첨단무기체계를 빠르게 배치할 수 있도록 조달체계는 간소화된다. 최초 배치 기한은 1년 이내로 보고 있다. 기존엔 무기체계와 관련한 조달은 다단계 검증을 거쳐야 해 최초 전력화까지 장기간이 걸렸지만, AI 등 첨단 기술 장비는 조달 기간을 단축한다. 민간이 국방 분야에 산업적 필요성을 제안하는 ‘공모형 획득 방식’을 확대하고, 군이 우선 활용하면서 성능을 개선한다. 특히 우주·항공, 사이버 보안 등 비국방 안보분야는 ‘혁신 촉진형 계약제도’를 국가계약법에 도입해 신속하게 계약하고 구매할 수 있도록 한다. 최종 납품 전이라도 중간에 성과를 내면 대금을 지급하는 제도도 마련한다. 제품 연구개발 지원을 확대하고 군 작전에 직접 참여해 연구할 기회도 제공한다. 여기엔 신안보 전용 ‘OTA형 연구개발’이 도입된다. OTA는 미국의 일부 연방기관에 혁신 기술과 제품을 빠르게 계약, 실증, 구매할 수 있는 권한을 부여한 조달 체계다. 이를 통해 기업당 최대 5년간 100억원을 지원한다. 군 작전에 참여해 실증 데이터를 축적할 수도 있다. 투자에는 미국의 ‘인큐텔(IQT) 모델’을 도입한다. 인큐텔은 미국 중앙정보국(CIA)이 1999년 설립한 비영리 벤처캐피털로, 유명 안보 기술기업에 투자하고 정부 기관 구매를 연결하는 조직이다. 팔란티어 역시 인큐텔 투자 사례다. 정부는 신안보 분야에 100% 직접 투자하는 ‘한국형 인큐텔’을 설립해 1조원 이상 규모의 모태·방산펀드로 성장자금을 지원한다. 또한 기술 특화 자산운용사인 한국전략기술파트너스(가칭) 설립을 지원하고 향후 5년간 최대 10조원을 목표로 투자재원을 조성한다. 혁신기업의 개발 성과에 대한 지식재산권은 정부가 함께 지킨다. 정부와 혁신기업이 지식재산권을 공동으로 보유하고 기업이 이를 민간 사업에 활용할 수 있는 권한을 준다. 또한 관계부처가 참여하는 ‘신안보 혁신기업 육성위원회’와 추진단을 설치해 부처 간 지원체계를 마련한다. 정책의 안정성을 위한 특별법 제정도 추진할 계획이다. 국방부는 AI·드론 분야 성장을 위해 수요 창출, 데이터 제공, 실증 등을 지원한다. 실증전담부대를 올해 9곳까지 확대하고 국방 데이터를 민간과 군이 함께 활용하도록 제공할 계획이다. 우주청은 국가 위성정보 공개 플랫폼을 구축해 위성 영상·관측 데이터를 민간에 개방하고 국내 비우주 분야 강점 산업을 우주에서 검증해 우주개발을 위한 자체 공급망을 확충할 계획이다. 또한 AI 무인기와 전기 추진 수직 이착륙 항공기를 자체 개발해 민간과 군 겸용 모빌리티 상용화를 촉진한다.

최근 경북 포항 포스코 제철소와 에코프로, 울산 HD현대중공업의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 현장을 찾았다. 제철소에서는 사족보행 로봇이 뜨거운 고로 주변을 돌아다니며 열·영상 등을 수집했고, 조선소에서는 인공지능(AI)이 용접 경로를 계산해 신속 정확하게 불꽃 용접을 했다. 이차전지 공장에서는 800도의 열이 발생하는 내부 공정에서 발생하는 데이터를 AI로 분석해 시행착오를 줄여 생산성을 높였다. 업종도, 공정도 달랐지만 세 공장이 던지는 메시지는 하나였다. AI 없이는 버티기 어렵다는 것이다. 김정관 산업통상부 장관이 기자간담회에서 “첫째도, 둘째도, 셋째도 M.AX”라고 강조한 이유를 현장에서 확인할 수 있었다. 한국 제조업은 숙련공의 암묵지(경험·노하우) 위에서 성장했다. 쇳물의 온도·품질을 눈으로 읽고 용접 불꽃만 봐도 결과를 예측하며 공정의 이상 징후를 감각적으로 찾아내는 엔지니어들은 산업 경쟁력의 원천이었다. 문제는 그 숙련공들이 하나둘 현장을 떠나고 있다는 점이다. 베이비붐 세대 기술자들은 은퇴하고 청년 인력은 현장으로 충분히 오지 않는다. 기술은 매뉴얼에 남길 수 있지만 감각은 그렇지 않다. 숙련공이 떠나면 공장도 흔들릴 수밖에 없다. 겉으로 보면 AI 혁명이다. 그러나 현장에서 본 제조 AI의 본질은 사람을 없애는 데 있지 않았다. M.AX는 사람을 대체하는 기술이라기보다 숙련공의 경험과 판단을 데이터로 남겨 공장 안에 붙잡아 두려는 시도에 가까웠다. 지난 23일 서울신문 인구포럼에서 두 학자는 AI의 가능성과 한계를 동시에 짚었다. 세계적 석학 모리 도모야 교토대 경제연구소 교수는 휴머노이드 로봇과 자율주행 등 피지컬 AI가 인간 노동을 대체하는 ‘쇠퇴하지 않는 노동’의 시대를 전망하면서도 생산성이 획기적으로 늘어나는 데 따른 불평등 확대를 우려했다. 이철희 서울대 경제학부 교수는 AI가 청년·고숙련 등 일부 노동력 부족을 완화할 수는 있지만 장년·저숙련 인력난 해소에는 역부족이라며, 인구 감소 등 한국 사회의 구조적 문제 해결에 맞춰 AI를 개발하고 공공 영역에 활용해야 한다고 강조했다. 글로벌 빅테크 기업은 이미 AI 인프라 선점에 사활을 걸었다. 블룸버그 컨센서스에 따르면 올해 빅테크 기업의 영업활동현금흐름 대비 자본지출 비율은 메타 98.3%, 아마존 94.4%, 구글 90.1%, 마이크로소프트 64.8%에 달한다. 벌어들인 현금 대부분을 AI 인프라에 쏟아붓고 있는 것이다. 세계 AI 패권 경쟁은 한국 제조업의 문제를 해결해 주지 않는다. 미국 AI 기술은 현지 노동시장의 필요에 맞춰 진화하지만 한국은 노동시장 경직성으로 기술 도입 유인이 약하다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자의 방한을 두고 한국 제조 현장에 축적된 데이터를 겨냥한 것 아니냐는 관측이 나오는 것도 같은 맥락이다. 반도체뿐 아니라 철강·조선·배터리·자동차 등 현장에 쌓인 공정 데이터와 숙련공의 경험·노하우야말로 한국형 AI의 가장 중요한 자산이다. 한국은 최근 스위스 국제경영개발대학원(IMD) 국가경쟁력 평가에서 인구 5000만명 이상·1인당 국내총생산(GDP) 3만 달러 이상 국가 중 미국에 이어 2위에 올랐다. 한국은 원천기술만으로 성장한 나라가 아니다. 기술을 산업 현장에 녹여 공정을 혁신하고, 이를 세계가 찾는 제품으로 만들어 팔아 축적한 수출 경쟁력으로 여기까지 왔다. 한국의 AI 전략은 남의 모델을 따라가는 데서 끝나선 안 된다. 소버린 AI는 기술 주권을 넘어 한국 노동시장과 산업 현장의 문제를 해결하는 AI여야 한다. 숙련공의 암묵지를 데이터로 남겨 그들이 떠난 뒤에도 공장이 돌아가게 하고, 지방 중소 제조 현장의 인력난과 장년·저숙련 일자리 공백을 메우는 방향으로 기술 개발과 공공 도입이 함께 가야 한다. 한국 경제의 미래는 사람을 대체할 AI가 아니라 사람을 기억할 AI에 달려 있다. 지금 필요한 것은 사람 없는 공장이 아니라 사람의 경험을 잃지 않는 공장이다. 강주리 경제정책부 기자(차장급)

한국이 미국의 전투기 핵심기술 이전 거부를 딛고 독자 개발한 KF-21 보라매를 양산 단계까지 끌어올렸다. 국내 기술로 만든 레이더와 전자전 장비를 탑재한 양산 1호기까지 날리며 전투기 기술 자립 가능성을 입증했다는 평가가 나온다. 미국 군사전문매체 19포티파이브는 24일(현지시간) 미국이 한국에 전투기 핵심기술 4종을 넘겨주지 않았지만 한국은 이를 직접 개발해 KF-21에 통합했다고 보도했다. 한국은 2014년 미국 록히드마틴의 F-35A 40대를 도입하면서 KF-X 사업에 필요한 기술 이전을 추진했다. 록히드마틴은 21개 기술을 제공하기로 했지만, 미국 정부는 이듬해 4개 핵심기술의 수출 승인을 거부했다. 대상은 능동전자주사식 위상배열(AESA) 레이더와 적외선 탐색·추적장비(IRST), 전자광학 표적추적장비(EO TGP), 전파방해장비(RF 재머)였다. 이들은 현대 전투기의 탐지와 추적, 표적 조준, 전자전 능력을 좌우하는 핵심 장비다. 기술이전 무산이 국산 개발로 당시에는 기술 이전이 무산되면서 사업 일정이 늦어지거나 개발 자체가 어려워질 수 있다는 우려도 나왔다. 그러나 방위사업청과 국방과학연구소, 한국항공우주산업(KAI), 국내 방산업체들은 독자 개발과 해외 기술협력을 병행하는 방향으로 사업을 전환했다. 가장 큰 과제는 전투기의 ‘눈’으로 불리는 에이사(AESA) 레이더였다. 여러 개의 송수신 모듈이 전파를 전자적으로 조종해 다수 표적을 빠르게 탐지·추적하는 장비로, 4.5세대 이상 전투기의 핵심 센서로 꼽힌다. 국방과학연구소와 한화시스템은 2016년부터 KF-21용 AESA 레이더 개발에 본격 착수했다. 지상시험과 공중시험을 거쳐 탐지·추적 성능을 검증했고 양산형 레이더를 KF-21에 탑재했다. IRST와 전자광학 표적추적장비, 전자전 체계도 국내 주도로 개발·통합했다. 일부 시험과 구성품에는 해외 업체의 지원을 받았지만 체계 설계와 통합 능력은 한국이 확보했다. KF-21은 2021년 시제 1호기가 모습을 드러낸 뒤 이듬해 첫 비행에 성공했다. 이후 시제기 6대가 약 1600차례 비행하며 1만 3000여 개 시험 조건을 확인했다. 공중급유와 무장 발사, 고도·속도별 비행성능 등도 단계적으로 검증했다. 마지막 과제는 국산 전투기 엔진 개발 과정에서 큰 사고 없이 시험 일정을 소화하면서 당초 우려도 잦아들었다. 한국은 전투기 기체 설계뿐 아니라 비행제어와 항전장비, 무장 통합까지 수행할 능력을 갖췄음을 보여줬다. KAI는 올해 KF-21 양산 1호기를 공개했고 이달 첫 비행에도 성공했다. 양산기는 국산 AESA 레이더와 통합 전자전 체계를 탑재했으며 공군 수락시험을 거쳐 올해 하반기부터 인도될 예정이다. 한국 공군은 2032년까지 KF-21 총 120대를 도입할 계획이다. 초기형은 공대공 임무를 중심으로 운용하고, 이후 공대지 무장과 장거리 무기를 추가해 다목적 전투기로 발전시킨다. KF-21은 완전한 스텔스 전투기는 아니지만 레이더 반사면적을 줄인 기체 형상과 첨단 센서, 전자전 장비를 갖춘 4.5세대 전투기다. 성능과 가격 면에서 F-16 계열과 F-35 사이의 시장을 겨냥한다. 국산화율은 65% 수준으로 알려졌다. 다만 엔진은 미국 제너럴일렉트릭(GE)의 F414를 국내에서 면허 생산해 사용한다. 핵심 설계기술은 여전히 미국에 의존하는 분야다. 정부와 업계는 이 격차를 줄이기 위해 1만 5000파운드급 국산 전투기 엔진 개발을 추진하고 있다. 개발에 성공하면 향후 KF-21 성능개량형과 차세대 무인전투기 등에 적용할 수 있다. 미국의 기술 이전 거부는 한때 KF-21 사업의 최대 위기로 꼽혔다. 그러나 한국은 핵심 장비를 직접 개발하고 양산기까지 띄우며 오히려 전투기 기술 자립의 계기로 바꿨다. KF-21이 실전 배치와 수출까지 성공한다면 한국은 완제품을 조립하는 수준을 넘어 전투기를 독자적으로 개발·개량하는 국가로 자리매김하게 된다.

미국 메모리 반도체 업체 마이크론이 시장 예상을 크게 웃도는 실적과 강한 하반기 전망을 내놓으면서 최근 글로벌 증시를 흔든 인공지능(AI) 거품론과 메모리 수요 둔화 우려를 정면으로 반박했다. 마이크론은 24일(현지시간) 2026회계연도 3분기(3~5월) 매출이 414억 6000만 달러(약 56조원), 조정 주당순이익(EPS)은 25.11달러를 기록했다고 밝혔다. 매출은 시장조사업체 LSEG가 집계한 시장 예상치 358억 4000만 달러를 15% 이상 웃돌았고, EPS 역시 컨센서스인 20.78달러를 크게 상회했다. 4분기 전망은 더욱 강했다. 마이크론은 다음 분기 매출을 500억달러 안팎으로 제시했다. 이는 시장 전망치인 435억 8000만 달러를 크게 웃도는 수준이다. EPS 전망치도 31달러로 시장 예상을 상회했다. 산제이 메흐로트라 최고경영자(CEO)는 “AI 수요 확대와 구조적인 공급 제약으로 메모리 시장의 수급 긴장이 2027년 이후까지 이어질 것”이라며 “공급 여건이 점진적으로 개선되는 시점은 2028년 이후가 될 수 있다”고 밝혔다. 특히 마이크론은 차세대 HBM4 제품이 고객사 플랫폼에 적용되고 있으며 2026년 공급 물량이 대부분 계약된 상태라고 설명했다. HBM4E 역시 계획대로 개발이 진행 중이라고 밝혔다. 이번 실적은 최근 월가와 국내 증시를 흔든 AI 투자 둔화 우려를 상당 부분 완화할 수 있다는 평가가 나온다. 최근 글로벌 투자은행들이 AI 인프라 투자와 HBM 수요 정점을 우려하면서 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 큰 폭으로 조정을 받았지만, 마이크론 실적이 여전히 강한 AI 메모리 수요를 확인해줬다는 분석이다. 업계에서는 AI 데이터센터 투자 확대가 이어지는 가운데 주요 메모리 업체들의 신규 생산능력 증설도 2027~2028년에나 본격화되는 만큼 당분간 공급 부족이 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 이에 따라 AI 메모리 수요 피크아웃 우려보다는 공급 제약에 따른 업황 강세가 지속될 가능성에 다시 무게가 실리고 있다. 실적 발표 이후 마이크론 주가는 시간외 거래에서 15% 이상 급등했다. 국내 증시에서도 삼성전자와 SK하이닉스가 넥스트레이드에서 한때 각각 7% 안팎, 10% 이상 오르는 등 강세를 나타냈다. 최근 AI 투자 둔화와 HBM 수요 정점 우려로 위축됐던 메모리 업종 투자심리가 마이크론의 호실적과 긍정적인 업황 전망을 계기로 빠르게 회복되는 모습이다.

한화시스템이 국내 기술로 개발한 중거리 지대공 유도무기체계-II(천궁-II)의 핵심 센서인 ‘다기능레이다(MFR)’를 앞세워 중동 방산 시장을 통째로 흔들고 있다. 지난 2022년 아랍에미리트(UAE)와 1조 3000억원 규모의 수출 계약을 맺으며 포문을 연 데 이어 2024년 사우디아라비아와 1조 2000억원, 지난해 이라크와 8600억원 규모의 공급 계약을 연달아 체결하며 독보적인 조단위 수출 행보를 이어가고 있다. 한화시스템은 3차원 능동위상배열(AESA) 레이다로 탐지·추적, 피아식별, 복합 교전 임무를 동시에 수행하는 고도화된 통합 역량을 갖췄으며 사막의 모래먼지와 극심한 고온 등 중동 특유의 환경에 맞춰 성능을 맞춤 개량해 현지 군의 신뢰를 샀다. 이로써 한화시스템은 KF 21 AESA 레이다부터 위성용 SAR 레이다까지 전 분야의 감시정찰 자산을 국산화하며 명실상부한 대한민국 대공방어체계의 ‘눈’으로 자리매김했다. 방산 명가의 시선은 이제 중·고고도와 저고도 전체를 아우르는 차세대 대공방어 인프라 수출로 향한다. 천궁-II의 성공 DNA를 이어받아 원거리 고고도 미사일을 요격하는 장거리 지대공 유도무기체계(L-SAM) 다기능레이다의 핵심 알고리즘을 고도화해 후속 수출 제품군 확정을 추진 중이며 우리 군의 미사일 방어망을 넓힐 고고도요격유도무기 ‘L-SAM-II’ 개발에도 착수했다. 나아가 지난해 4월에는 1315억원 규모의 장사정포요격체계(LAMD) 레이다 시제 사업자로 선정되어 이스라엘의 원조 ‘아이언돔’을 능가하는 군집 포탄 실시간 탐지·추적 기술 개발에 돌입하는 등 미래 글로벌 방공 시장의 독점적 지위를 확고히 다지고 있다.

‘외출모드’ 버튼 하나만 누르면 TV, 에어컨, 공기청정기 등 실내 가전이 자동으로 꺼지고 홈 보안 시스템이 작동한다. 로봇청소기는 빈집을 돌아다니며 특이사항이 있는지 점검하고, 택배 등 외부 방문자가 있으면 카메라로 인식해 문 앞 상황을 거주자에게 전달한다. 삼성전자는 이같은 침입·보안, 화재·누수, 에너지 관리 등 단독주택에 최적화된 인공지능(AI) 주거 솔루션 ‘삼성 AI 모듈러 홈’ 쇼룸을 공개하고 AI 가전과 ‘스마트싱스(SmartThings)’를 기반으로 스마트홈 사업 영역을 확대해 나가고 있다고 24일 밝혔다. 이날 경기 화성에 위치한 삼성 AI 모듈러 홈 쇼룸은 단독주택의 특성에 맞춰 AI 가전, 사물인터넷(IoT) 기기가 패키지 형태로 움직이는 스마트홈 환경을 구현한 모습이었다. 목조주택 전문기업인 ‘공간제작소’와 협력해 33㎡(약 10평), 99㎡, 132㎡ 등 평형별로 선택지를 넓혔다. 기본 모델 기준 평당 500만원 수준으로, 목조주택 특성상 설계 직후 착공에 돌입할 수 있고 기존 철근 콘크리트 아파트의 절반 수준인 90일이면 완공된다. 특히 주택의 설계 단계부터 거주자의 생활방식과 주택 디자인, 가전제품 규격, 급배수 설비 등을 종합적으로 반영해 공간을 조성하는 것이 특징이다. 기성 주택에 입주하는 경우와 달리 처음부터 거주자의 동선, 생활 습관 등을 반영한 집 구조와 가전 구성이 가능하다는 장점이 있다. 소비자가 개별 가전을 별도로 설치해 스마트홈 플랫폼과 일일이 연결할 필요 없이 입주 후 삼성 계정 로그인 한 번만으로 스마트홈 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어 거주자가 스마트싱스에서 ‘영화모드’를 선택하자 거실의 통창에 설치된 커튼이 자동으로 닫히고 TV가 켜졌다. 공기청정기, 에어컨 등은 무소음 모드로 전환돼 거실에서 영화를 시청하기에 최적의 환경이 조성됐다. 수면모드의 경우 갤럭시 워치 등 웨어러블 기기를 연동하면 거주자가 수면에 돌입한 상태를 감지해 별도의 지시 없이도 작동할 수 있다. 단독주택의 단점인 보안 문제와 화재, 누수 등의 대응력도 키웠다. AI 도어캠과 홈캠, 로봇청소기 등을 스마트싱스로 연동해 집 안팎을 통합 관리할 수 있도록 했다. AI 도어캠은 현관 외부 상황을 실시간으로 확인하며 택배가 도착했을 때, 도난당했을 때, 외부인이 방문했을 때 등 각 상황을 감지해 거주자에게 전달한다. 화재나 누수가 발생했을 때는 연동된 센서가 위험 상황을 감지해 사용자에게 즉시 알림을 보내고, 집 안의 조명을 끄거나 음성 안내를 송출해 거주자가 상황을 즉각 알 수 있도록 했다. 난방·냉방 에너지 손실이 커 냉난방 비용이 많이 드는 단독주택의 단점을 보완하기 위해선 AI 기반 원격진단 서비스(HRM)가 연동됐다. HRM을 이용하면 AI가 상시 가전제품 상태를 점검하고 이상이 생기거나 부품을 교체할 때가 다가왔을 때 알림을 보내 거주자가 적기에 대처할 수 있다. 이미 북미를 중심으로 AI 모듈러 홈 사업을 전개해온 삼성전자는 이번 쇼룸 공개를 시작으로 공공주택, 기업용 오피스 등 국내 모듈러 홈 시장에서의 입지를 확대하겠다는 전략이다. 삼성전자에 따르면 국내 단독주택은 연간 약 2만호 규모로 전체 주택의 약 13%를 차지하고 있다. 특히 모듈러 홈 시장은 연평균 24%씩 성장해 오는 2034년에는 연 2만 3000호로 규모가 늘어날 전망이다. 삼성전자 관계자는 “삼성 AI 모듈러 홈은 단순히 AI 가전을 탑재하는 수준을 넘어 실제 주거 환경에서 소비자가 겪는 불편을 AI 기술로 해결하는 데 초점을 맞췄다”며 “주거 형태와 라이프스타일에 맞춘 차별화된 AI 홈 솔루션을 지속적으로 고도화할 계획”이라고 밝혔다.

반도체 전문기업 이미지스는 2026년 사업연도 매출액이 210억 원에 이를 것으로 전망한다고 밝혔다. 이번 실적 전망은 사업 환경과 고객사 수요 전망, 제품 공급 계획, 신규 수주 현황 등을 종합적으로 고려해 수립됐으며, 최근 체결한 차량용 반도체 공급계약이 반영됐다. 이미지스는 2026년 매출이 전년 대비 약 60% 증가하고 영업손실 규모가 개선될 것으로 예상하고 있다. 회사는 수주 확대에 따른 매출 성장과 고정비 절감 등 비용 효율화가 실적 전망에 기여했다고 설명했다. 이미지스는 2026년 6월 해외 차량용 반도체 공급 대리점과 약 57억 8000만 원 규모의 차량용 반도체 공급계약을 체결했다. 계약금액은 최근 매출액 대비 43.71%에 해당하는 규모다. 계약에 따른 공급 기간은 2026년 7월부터 12월까지로 예정돼 있어 올해 하반기 매출에 반영될 예정이다. 회사는 이번 계약이 차량용 반도체 사업 확대 전략의 가시적인 성과라고 평가했다. 차량용 반도체 시장은 자동차 전장화와 전기차 시장 성장에 힘입어 중장기적인 성장이 예상되는 만큼 관련 사업 경쟁력을 지속적으로 강화한다는 방침이다. 또한 이번 공급계약을 계기로 2027년 공급 물량 확대에 대한 협의도 진행 중이다. 회사는 이를 통해 글로벌 자동차 공급망 내 고객 기반을 확대하고 신규 사업 기회를 발굴할 계획이다. 이미지스는 기존 햅틱 및 터치 솔루션 사업을 기반으로 차량용 반도체 제품군을 확대하고 있으며, 고정밀 촉각 센서(Tactile Sensor) 기술과 인공지능 반도체를 결합한 Physical AI 사업도 적극 추진하고 있다. 이미지스 관계자는 “이번 실적 전망은 회사의 기술력과 제품 경쟁력이 시장에서 인정받은 결과”라며 “차량용 반도체 사업 성장과 수익성 개선을 바탕으로 중장기 성장 기반을 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “기존 사업의 안정적인 성장을 이어가는 동시에 차량용 반도체와 Physical AI 분야를 새로운 성장 동력으로 육성해 기업 가치를 높여 나가겠다”고 덧붙였다.

LG전자 피지컬 AI로봇 ‘클로이드’ 인공지능 아닌 ‘공감지능’ 재정의가사 도우미 넘어 안전·감정 돌봐“고소득층만의 서비스 돼선 안 돼”반려견을 떠나보낸 할머니가 거실에 홀로 앉아 있다. 할머니를 지켜보던 인공지능(AI) 로봇은 TV 화면에 반려견의 생전 사진과 영상을 띄운다. 슬픔을 알아차린 로봇이 추억을 꺼내 할머니를 위로하는 모습이다. 초고령사회에서 AI 로봇은 집안일을 돕는 기계를 넘어 고령자의 외로움과 관계까지 살피는 존재로 확장되고 있다. 이향은 LG전자 리빙솔루션CX담당 상무는 23일 서울 중구 한국프레스센터에서 열린 ‘2026 서울신문 인구포럼’에서 차세대 피지컬 AI 로봇 ‘클로이드’를 소개했다. 클로이드는 빨래를 개고 음식을 데우는 것은 물론, 운동 자세를 교정하고 집 안 위험을 감지하며 고령자의 일상과 정서를 함께 돌보는 홈 로봇이다. 이 상무는 “홈 로봇은 초고령화 사회 돌봄을 집 안으로 확장하는 필수적인 형태가 될 것”이라고 강조했다. 이 상무는 AI를 ‘인공지능’이 아닌 ‘공감 지능’으로 재정의했다. 기술이 더 똑똑해지는 데 그치지 않고 고령자의 외로움과 관계 결핍까지 살펴야 한다는 의미다. 그는 “성능 가전의 시대를 넘어 가치 가전의 시대를 준비해야 한다”며 초고령사회에서 가전이 안전과 정서, 관계를 함께 돌보는 방향으로 진화해야 한다고 강조했다. 다만 AI 로봇이 실제 돌봄의 해법이 되려면 기술 자체보다 이를 필요한 사람에게 제때 연결하는 체계가 중요하다는 지적도 나왔다. 김홍수 서울대 건강·돌봄AI 센터장(서울대 보건대학원 교수)은 ‘기술과 돌봄의 융합 전략’ 주제 발표에서 “문제의 본질은 기기가 아니라 연결”이라며 “AI의 가치는 그 연결을 학습해 모두에게 닿게 하는 데 있다”고 말했다. 김 센터장은 혼자 사는 노인의 식사량이 줄고 약을 제때 복용하지 못하고 외출이 줄어드는 상황을 예로 들었다. 처음에는 작은 변화지만 아무도 알아차리지 못하면 두세 달 뒤 응급실에 가게 되고 이후 집으로 돌아가지 못하는 경우도 적지 않다는 것이다. 그는 “막을 수 있는 입원과 시설 입소는 돌봄의 경로가 끊기는 지점에서 발생한다”며 “센서와 로봇, 안부 전화, 스마트홈 같은 기술은 잘 설계된 연결 위에 놓일 때 비로소 제값을 한다”고 강조했다. AI 돌봄이 고소득층만을 위한 프리미엄 서비스가 돼서는 안 된다는 점도 짚었다. 김 센터장은 “AI 기반 맞춤 돌봄은 절대 고소득층만의 프리미엄이 아니다”라며 “자칫 돈을 낼 수 있는 사람들의 시장으로 기울 수 있다”고 말했다. 지역과 예산, 디지털 활용 능력에 따라 같은 기술도 효과가 달라질 수 있는 만큼 AI 돌봄은 모두에게 닿는 방식으로 설계돼야 한다는 설명이다. 공공의 역할도 강조했다. 김 센터장은 “공공은 접근성을 보장하는 인프라와 사회적 가치 기준을 세우고 민간은 그 위에서 혁신적인 AI 서비스를 개발해야 한다”며 “공공성과 시장성은 이 지점에서 만날 수 있다”고 말했다.

계단·단차 등 주변 지형 안정적 인식국제학술대회 ‘IROS 2026’ 논문 채택 한국기술교육대학교(총장 유길상)는 컴퓨터공학부 한연희 교수 연구팀이 ‘깊이 영상(depth image)의 센서 노이즈에 강인한 사족보행 로봇 파쿠르* 기술’ 개발에 성공했다고 23일 밝혔다. 깊이 영상은 카메라와 물체 사이 거리 정보를 픽셀 단위로 담은 영상이다. 로봇이 계단·틈·단차·장애물 등 주변 지형의 3차원 구조 파악에 활용된다. 연구 핵심은 실제 환경에서 발생하는 깊이 영상의 노이즈 영향을 줄여, 로봇이 장애물을 안정적으로 통과하게 하는 것이다. 기존 시각 기반 보행 로봇 연구는 학습 단계에서 ‘깨끗한 깊이 영상’을 가정하고, 실제 운용 시 발생하는 센서 노이즈는 후처리 필터에 의존해 왔다. 필터의 최적값은 조명·표면 재질·거리 분포에 따라 달라져, 환경이 바뀔 때마다 다시 조정해야 하는 한계점이 발생한다. 연구팀은 로봇이 주변 지형을 이해하고 예측하는 학습 단계에서부터 깊이 영상의 노이즈에 강하도록 설계된 인식 프레임워크 ‘DAWN(Denoising and Alignment in World models for Noise-robustness)’을 제안했다. DAWN은 노이즈가 섞인 영상과 깨끗한 영상을 함께 비교·학습하도록 설계해 실제 환경에서도 로봇이 불완전한 영상 정보에 흔들리지 않고 계단·단차 등 주변 지형을 안정적으로 인식할 수 있게 해 로봇의 환경 인식 및 제어 안정성을 높였다. 이 기법은 학습 단계에서만 적용되므로 실제 로봇이 동작할 때 추가 연산 비용이 발생하지 않는다. 환경에 따라 필터값을 일일이 조정하지 않아도 돼, 조명·표면 재질·거리 조건이 달라지는 다양한 실제 환경에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 연구팀은 개발한 기술을 사족보행 로봇 Unitree Go1에 적용한 결과 높이 18cm 계단, 폭 70cm 틈, 높이 45cm 단차를 별도 추가 학습 없이 제로샷*으로 통과했다. 한연희 교수는 “이번 연구는 학생 연구자들이 문제 정의부터 실제 로봇 검증까지 전 과정을 주도해 거둔 성과라는 점에서 더욱 의미가 크다”고 강조했다. 이어 “불완전한 센서 데이터와 다양한 환경 변화에 대응해야 하는 실환경에서의 로봇 인식 기술의 안정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다”고 설명했다. 이번 논문은 로봇공학·자율주행·지능형 시스템 분야를 대표하는 국제학술대회 ‘IROS 2026’(IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)에 ‘DAWN: Noise-Robust Quadruped Parkour via Depth-Denoising World Models’라는 제목으로 채택됐다. 논문은 2026년 9월 27일부터 10월 1일까지 미국 펜실베이니아주 피츠버그에서 발표될 예정이다.

서울 성동구가 6월부터 11월까지 ‘주택 내 주차 공간 공유’ 사업 참여자를 집중 모집한다고 23일 밝혔다. 도심 속 만성적인 주차난 해소와 공유경제 활성화를 위해서다. ‘주택 내 주차 공간 공유’는 출근이나 외출 등으로 비어 있는 개인 주택의 주차장을 다른 주민들이 함께 사용할 수 있도록 개방하는 사업이다. 단기간에 저비용으로 주차 공간을 확충할 수 있다. 구는 주차 공간 공유를 희망하는 주택 소유주를 대상으로 한다. 참여를 확대하기 위해 주차 공유시스템 구축에 필요한 초기 설비 비용도 지원한다. 주차장 1면당 최대 200만원 범위에서 ▲스마트폰 앱과 연동되는 사물인터넷(IoT) 주차 센서기 ▲보안 강화를 위한 폐쇄회로(CC)TV ▲주차면 도색 ▲주차 공유 안내판 설치 등이다. 이번 사업은 지역 내 주차난 해소에 기여하는 동시에 주택 소유주에게도 혜택이 돌아가는 상생형 모델이다. 주택 소유주는 전문 주차 공유업체와 양자협약을 체결하고 외부 이용자가 공유된 주차장을 이용할 때 발생하는 수익금을 배분받는다. ‘주택 내 주차 공간 공유’ 사업 참여 신청 및 기타 자세한 사항은 성동구청 교통지도과로 문의하면 된다. 구 관계자는 “초기 설치 비용 지원과 주차 공유에 따른 수익 창출이 가능한 만큼 주택 소유주들의 많은 관심과 참여를 바란다”고 밝혔다.

지구 주변 낮은 궤도를 공전하는 인공위성은 결국 지구 대기권에서 타서 사라지는 운명을 겪게 된다. 고도가 낮은 지구 저궤도에서는 희박한 대기 입자들이 위성과 계속 충돌하며 위성의 속도를 늦춘다. 결국 연료가 떨어져 고도를 유지할 수 없게 되면 인공위성은 대기권으로 추락해 타버리게 된다. 2004년 11월 발사돼 지난 21년간 우주에서 임무를 수행해 온 나사의 닐 게럴스 스위프트 천문대(Neil Gehrels Swift Observatory) 역시 멀지 않아 이런 운명을 맞이할 상황이다. 노스롭 그루먼과 카탈리스트 스페이스 테크놀로지스는 대기권 재진입을 앞둔 스위프트를 구하기 위해 최초로 우주 구조대를 보낼 계획이다. 참고로 스위프트는 3개 소형 망원경을 갖춘 우주 천문대로, 감마선 폭발(GRB) 같은 격렬한 우주 현상을 연구하고 폭발 발생 지점의 X선, 자외선, 가시광선 잔광을 관측하기 위해 발사됐다. 2011년 임무 책임자였던 닐 게럴스 박사를 기리기 위해 2018년 현재의 명칭으로 변경됐다. 이번 구조 임무의 핵심은 카탈리스트 스페이스 테크놀로지스가 제작한 약 400㎏급 소형 부스터 위성인 ‘LINK’다. LINK는 노스롭 그루먼의 공중 발사 로켓인 ‘페가수스 XL’에 탑재돼 발사될 예정이다. 페가수스 로켓은 스타게이저 L-1011 항공기에 매달려 고도 약 12㎞ 상공에서 투하된 후 점화하는 3단 고체 로켓이다. 스위프트의 낮은 경사각(약 20.60도) 궤도에 맞추기 위해 이번 발사는 마셜 제도 콰잘레인 환초 인근의 적도 해역 상공에서 진행될 예정이다. 발사 예정 시기는 이달 말이다. LINK는 발사 후 며칠에서 몇 주에 걸쳐 스위프트를 추적하며 상대 속도를 맞추는 도킹 과정을 거쳐야 한다. 특히 스위프트는 설계 당시 이러한 외부 위성과의 도킹을 고려하지 않았기 때문에 표준 도킹 링이나 자기 포획 장치, 협력 항법 비콘 같은 장비가 전혀 없는 상태다. 따라서 LINK는 광학 카메라와 LiDAR 센서로 얻은 데이터를 스스로 처리해 정밀한 도킹을 수행해야 하며, 동시에 위성의 물리적 상태를 실시간으로 평가하며 지상 운반 시 사용된 고정 장치를 찾아내 세 개의 로봇 팔로 이를 포착해야 한다. 도킹에 성공하면 LINK는 자체 추진기를 사용해 스위프트를 고도 600㎞의 궤도로 다시 올려놓게 된다. 처음 시도되는 일이라 성공을 장담하기 어렵지만, 성공한다면 단지 스위프트의 수명 연장을 넘어 앞으로 많은 상업 및 과학 위성의 수명을 연장할 수 있다. 위성 자체는 멀쩡한데 단지 궤도가 낮아져 최후를 맞이하는 인공위성도 많기 때문이다. 구조 우주선을 통한 인공위성 수명 연장의 꿈이 현실이 될지 주목된다.

부산시교육청은 학생들이 미래 역량을 키울 수 있도록 오는 12월까지 초등학교 5학년부터 고등학교 2학년을 대상으로 ‘AI·코딩(로봇) 교육 프로그램’을 운영한다고 22일 밝혔다. 이 프로그램은 강사가 학교에 찾아가는 기초 교육과 학생들이 부산지역 대학 실습실(부산교대, 동서대)로 찾아가는 심화 교육으로 나눠 운영한다. 기초 교육은 오는 24일부터 정규 수업과 동아리 활동, 방과 후 보충 수업 등을 통해 실시한다. 학생들은 블록 코딩 로봇 제어, 텍스트 코딩 전환, 머신러닝·딥러닝 기초 등을 배운다. 심화 교육은 다음 달 4일부터 매주 토요일 또는 여름 방학 동안 총 45시간 집중 교육하는 방식으로 운영한다. 학교급별, 수준별 15개 강좌를 개설하며 학생들은 대학의 첨단 기반 시설을 활용해 자율주행 로봇 프로그래밍 센서를 활용하는 미션 수행, 데이터 기반 AI 모델링 IoT 로봇 제작, 컴퓨터 비전 기반 로봇 제어 등을 배운다. 모든 교육과정은 1999년 미국 로렌스 공과대학교에서 시작된 로봇 경진대회인 ‘ROBOFEST’ 종목과 연계돼 있다. 심화 교육을 이수한 학생은 오는 11월 부산에서 열리는 국내 예선 대회에 참가할 수 있다. 시교육청 관계자는 “이번 ‘AI·로봇 교육 프로그램’은 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어, AI 시대를 따뜻하게 이끌어갈 ‘인간 중심 미래 교육’을 앞당기는 마중물이 될 것”이라며 “아이들이 창의적인 사고력 협업 능력을 지닌 인재로 자라 부산이 AI 교육 도시로 도약하도록 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다.

삼성 헬스·스마트싱스 고객 기반일상 속 선제적 관리 생태계 구축 삼성전자가 지난 19일(현지시간) 프랑스 파리에서 열린 유럽 최대 스타트업 박람회 ‘비바테크 2026’에서 삼성 헬스케어 비전인 ‘커넥티드 케어’를 소개했다고 21일 밝혔다. 패널 토론 행사에는 삼성전자 MX(모바일경험)사업부의 박헌수 디지털 헬스 팀장과 삼성전자의 글로벌 스타트업 육성 조직인 삼성넥스트의 데이빗리 센터장, 미국 헬스케어 플랫폼 젤스의 마이크 멕쉐리 최고경영자(CEO)가 참석했다. 박 팀장은 연결된 생태계를 기반으로 질병을 예방하는 선제적 관리를 통해 더 많은 사람이 건강하고 활기차게 살 수 있도록 지원하겠다는 삼성전자의 헬스케어 비전 커넥티드 케어를 소개했다. 커넥티드 케어는 반도체, 스마트폰, 웨어러블 기기, 가전제품, TV 등 다양한 기기와 플랫폼을 연결해 헬스케어 생태계를 구축하는 데 초점을 두고 있다. 이를 통해 질병 발생 이후 치료에 집중하는 사후적 대응에서 벗어나, 일상생활 속 건강관리를 바탕으로 질병을 미리 예방하는 선제적 관리 체계로 전환하겠다는 취지다. 삼성전자는 7700만명의 삼성 헬스 사용자, 4억 6000만명이 넘는 스마트싱스 가입자를 갖춘 고객 기반 헬스케어 생태계를 강조했다. 이번 행사에서는 삼성전자의 개방형 헬스케어 생태계를 뒷받침하는 ‘삼성 헬스 SDK 스위트’도 소개됐다. 소프트웨어 개발 도구인 삼성 헬스 SDK 스위트를 활용하면 첨단 센서 기술과 헬스 플랫폼을 활용한 혁신적인 헬스케어 서비스를 개발할 수 있다. 박 팀장은 헬스케어의 미래에 대해 “AI 기반으로 연결된 생태계가 내가 언제 무엇을 필요로 하는지 아는 일상의 동반자가 돼 개인의 건강 목표를 달성하도록 도와줄 것”이라고 전망했다.

프랑스 파리에서 막을 내린 세계 최대 방산 전시회 ‘유로사토리(Eurosatory) 2026’에 등장한 차세대 전차 ‘NMBT’에 전 세계의 관심이 쏠렸다. 독일 방산 업체 라인메탈과 이탈리아 방산 대기업 레오나르도의 합작 법인인 LRMV가 개발한 차세대 주력전차(MBT) NMBT는 라인메탈이 독자 개발한 전차 ‘KF51 팬서’를 기반으로 하는 신형 전차다. NMBT의 가장 큰 특징은 130㎜ 활강포를 기본 무장으로 채택했다는 점이다. 현재 NATO 국가들의 주력전차 대부분은 120㎜ 활강포를 사용하지만, 라인메탈은 미래 전장에서 러시아의 차세대 전차나 강화된 장갑 차량을 상대하기 위해 더 강력한 화력을 갖춘 130㎜ 포를 개발했다. 이 포는 기존 120㎜ 포보다 약 50% 향상된 포구 에너지를 목표로 설계됐으며 최신 날개안정분리철갑탄(APFSDS)과 다목적 탄약을 사용할 수 있다. 방어력 역시 기존 전차보다 한 단계 발전했다. NMBT는 복합장갑과 모듈식 추가 장갑을 적용해 임무에 따라 방호력을 조정할 수 있으며, 여기에 능동방어체계(APS)를 결합한 다층 방어체계를 구축했다. 능동방어체계는 적의 대전차미사일이나 로켓을 탐지한 뒤 공중에서 요격하는 시스템으로, 현대전에서 생존성을 크게 높여주는 핵심 기술이다. 또한 레이더와 전자광학 센서를 이용해 드론이나 배회형 탄약과 같은 새로운 위협에도 대응할 수 있도록 설계됐다. 전자장비와 센서 체계도 최신 수준이다. 전차에는 360도 전장 감시 시스템과 고성능 열영상 장비, 디지털 사격통제장치, 인공지능(AI) 기반 표적 탐지 기능이 적용될 예정이다. 승무원은 차량 외부를 실시간으로 확인할 수 있는 ‘투명 장갑’(Transparent Armor) 개념의 디지털 영상 시스템을 활용해 외부 상황을 파악하며 이를 통해 상황 인식 능력을 크게 향상할 수 있다. 고성능이지만 비싼 가격이 걸림돌NMBT의 가장 큰 단점은 비싼 가격이다. NMBT는 철저하게 하이엔드(최고급) 시장을 겨냥한 고성능 전차로 대당 가격은 약 6000만 유로(한화 약 1055억원)에 달할 것으로 추정된다. 이와 관련해 유럽 군사 전문 매체들은 NMBT의 대당 추정 가격이 레오파르트 2나 미국 M1 에이브럼스 전차의 약 3배에 달한다고 지적했다. 레오나르도 측은 언론의 가격 추정 보도에 사실 왜곡이라는 입장을 밝혔으나 재정 압박을 겪고 있는 유럽 국가들의 국방 예산 구조상 큰 부담이 될 것이라는 관측이 지배적이다. 사실상 이를 구매할 국가는 매우 제한적이라는 의미다. 프랑스의 국방 안보 매체인 메타-디펜스에 따르면 현재까지 가장 유력한 고객은 이탈리아다. NMBT는 애초부터 이탈리아 육군의 노후 C1 아리에테 전차를 대체하기 위해 개발되기 시작했고, 이탈리아 정부는 자국 방산기업 레오나르도가 참여한 사업인 만큼 국내 생산과 기술 확보, 일자리 창출 효과까지 고려해 우선 도입할 가능성이 크다. 두 번째 후보는 독일이다. 다만 독일은 이미 레오파르트 2A8을 추가 도입하고 있는 만큼 NMBT를 대규모로 채택할 가능성은 상대적으로 낮다는 평가가 많다. 메타-디펜스는 “라인메탈은 오히려 NMBT를 독일보다는 수출 시장을 겨냥한 플랫폼으로 활용할 확률이 높다”고 분석했다. 이 밖에도 네덜란드, 덴마크, 노르웨이, 스웨덴, 핀란드 등 러시아의 위협에 대응하기 위해 육군 현대화를 추진하는 유럽의 고소득 나토(NATO) 국가들도 잠재 고객으로 꼽힌다. 다만 대부분 이미 레오파르트 2 계열을 운용하고 있어 NMBT를 새롭게 채택하려면 상당한 비용 부담을 감수해야 한다. ‘괴물 전차’의 등장이 한국 방산에 미치는 영향고성능의 차세대 주력전차의 등장은 현재 유럽 시장에서 점유율을 높이고 있는 현대로템의 K2 전차에도 영향을 미칠 수 있다는 전망이 나온다. 현재 K2 전차를 운용하는 폴란드를 포함해 루마니아와 체코, 슬로바키아 등 대규모 전차 현대화를 추진하는 동유럽 일부 국가들은 NMBT 대신 K2 전차를 선택할 가능성이 크다. 러시아의 위협에 가장 크게 노출돼 있는 만큼 빠른 납기와 가격 대비 성능을 중시하기 때문이다. 더불어 폴란드 등지에서는 이미 K2 전차가 실전 배치되고 있고, 레오파르트 2A8과 M1 에이브럼스 등 검증된 플랫폼을 선호하는 것으로 알려졌다. 이러한 상황에서 K2 전차는 NMBT의 강력한 경쟁자이지만 ▲실전 운용 데이터 확보 ▲폴란드 수출을 통해 생산 체계 및 후속 지원 능력 입증 ▲차세대 신형 전차보다 경쟁력 있는 가격 등으로 여전히 우위에 있다는 평가가 나온다. 유럽 방산 시장 뒤흔들 엄청난 사업 규모NMBT의 탄생은 단순히 고성능 차세대 전차의 등장을 넘어 엄청난 규모의 자금이 투입된 대규모 사업이자, 유럽 방산 패권을 뒤흔들 이벤트로 해석된다. 앞서 지난해 이탈리아군은 2038년까지 총 82억 유로(약 14조 4200억원)를 투입해 130여 대의 신형 주력전차와 계열 지원 차량을 전력화하는 본계약을 체결했다. 레오나르도 측도 전투 차량 체계 전체를 포함한 자국 내 총사업 규모를 230억 유로(약 40조 4300억원)로 추산하고 있으며, 향후 글로벌 무기 시장 수출까지 성공한다면 추가 파생 수요가 최대 500억 유로(약 88조원)에 달할 것으로 기대하고 있다. 무엇보다 독일과 이탈리아가 손잡은 이번 NMBT 출시는 독일과 프랑스 중심이었던 유럽 방산 시장의 패권을 흔들 수 있다는 전망이 나온다. 우크라이나 전쟁 개전 이후 유럽 각국은 노후 전차를 빠르게 교체해야 하는 상황이지만 독일·프랑스가 공동 추진 중인 차세대 전차 사업(MGCS)이 표류하면서 불안감이 고조됐다. NMBT가 이러한 틈새를 공략해 유럽 각국과 해외 시장을 겨냥할 수 있다는 점에서 방산업계의 기대가 쏟아지고 있다.

인공지능(AI)을 활용해 달 표면의 3차원 지도를 그리는 기술이 개발됐다. 한국에너지공과대학교(켄텍)는 이석주 교수 연구팀이 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI)과 공동연구를 통해 인공지능 기반 월면 3차원 지도 생성 기술인 LNEM을 개발했다고 20일 밝혔다. 이 연구성과는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026에 정규 논문으로 채택됐다. 켄텍에 따르면, 최근 미국과 중국·유럽 등 세계 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사를 위한 경쟁을 본격화하면서 달 표면의 지형을 정밀하게 파악하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 달 착륙선의 안전한 착륙지 선정, 탐사 로버의 자율주행, 자원 탐사 및 임무 계획 수립을 위해서는 고정밀 3차원 지형정보 확보가 필수적이다. 켄텍 연구팀이 개발한 LNEM은 실제 달 궤도에서 촬영된 영상을 활용, 월면의 3차원 지형을 복원하는 AI 기반 기술이다. 기존에는 달 표면을 입체적으로 복원하기 위해 여러 장의 영상을 비교하는 스테레오 정합(stereo matching) 기법이 주로 활용됐으나, 그림자가 많거나 표면 특징이 부족한 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. LNEM은 실제 달 궤도선 영상을 활용해 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는 AI 기반 월면 지도 생성 기술로, 뉴럴 렌더링과 엄밀 센서 모델을 결합해 고정밀 수치표고모델(DEM)을 생성한다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기반의 최신 AI 기술을 NASA의 달 정찰 궤도선 LRO과 대한민국 최초의 달 궤도선 ‘다누리’가 촬영한 실제 달 영상을 세계 최초로 적용했다는 점이다. 연구팀은 달 탐사선의 복잡한 촬영 기하학을 반영하는 엄밀 센서 모델을 AI 모델에 직접 결합함으로써 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다. 연구 결과, LNEM은 기존 달 지형 복원 방식에 비해 최대 5~10배 이상 높은 공간 해상도의 월면 지형을 안정적으로 재구성할 수 있음이 확인됐다. 연구팀은 또, NASA 달착륙 궤도선과 다누리가 촬영한 영상을 통합·활용할 수 있는 데이터 처리 플랫폼인 루나 스튜디오(Lunar Studio)를 함께 구축했다. 루나 스튜디오는 기존에 전문가 중심으로 활용되던 달 탐사 데이터를 AI 연구자들이 보다 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 여러 달 탐사선의 관측 영상을 통합, 관심 지역에 대한 데이터 정보를 효율적으로 구축할 수 있게 해준다. 이번 연구는 월면의 고정밀 3차원 지형정보를 구축하는 데 그치지 않고, 미래 달 탐사 임무의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 생성된 고정밀 월면 3차원 지도는 달 착륙선의 위험 지형 분석, 착륙지 후보 평가, 탐사 로버의 자율주행 경로 계획, 지형기반항법 알고리즘 개발 등에 활용될 수 있다. 또 앞으로 대한민국의 후속 달 탐사 임무와 국제 공동 달 탐사 프로젝트에서도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 전 세계 연구자와 글로벌 기업들이 최신 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 발표하는 최고 권위의 국제학술대회인 CVPR에는 세계적으로 우수한 연구 성과들만이 정규 논문으로 선정된다. 이번 논문 채택은 국내 연구진이 우주탐사와 인공지능을 융합한 연구 분야에서 국제적인 경쟁력을 확보했음을 보여주는 사례로 평가된다. 이석주 교수는 “이번 연구는 실제 달 탐사선이 획득한 영상을 활용해 AI 기반으로 월면의 정밀 3차원 지형을 복원한 선도적인 방식”이라며 “앞으로 대한민국의 달 탐사와 우주 임무 수행에 필요한 핵심 지형정보 생성 기술로 발전시켜 자율 착륙, 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다. 이번 연구는 한국천문연구원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 컴퓨터 비전 분야의 최고 권위 국제학술대회 CVPR 2026에서 지난 6월 5일 발표됐다.

튀르키예가 ‘전차 독립’을 내세워 개발한 알타이 주력전차가 한국산 파워팩을 달고 양산 단계에 들어갔다. 독일의 수출 제한으로 엔진과 변속기 조달이 막히자 한국 업체가 만든 파워팩이 빈자리를 메운 것이다. 19일(현지시간) 미국 군사 전문 매체 19포티파이브는 튀르키예의 알타이 전차 사업을 두고 “독립 전차를 만들려 했지만 독일의 금수 조치가 엔진 없는 전차로 만들었다”고 평가했다. 알타이는 튀르키예가 장기간 추진해 온 국산 주력전차 사업이다. 그러나 핵심 부품인 파워팩에서 외국 의존 문제를 피하지 못했다. 알타이는 애초 독일 MTU 엔진과 RENK 변속기를 염두에 두고 개발됐다. 하지만 2019년 튀르키예의 시리아 군사작전 이후 독일이 방산 수출을 제한하면서 사업은 큰 벽에 부딪혔다. 전차의 차체와 포탑을 갖춰도 엔진과 변속기가 없으면 실제 전력화는 불가능했다. 독일 막히자 한국 파워팩으로 우회 튀르키예는 결국 한국산 파워팩을 선택했다. 알타이 T1 초기 양산분 85대에는 HD현대인프라코어의 1500마력급 DV27K 디젤엔진과 SNT다이내믹스의 EST15K 자동변속기가 들어간다. 이 조합은 전차의 기동 성능을 좌우하는 핵심 장치다. 파워팩은 전차의 ‘심장’으로 불린다. 엔진은 출력을 만들고, 변속기는 그 힘을 궤도에 전달한다. 60t이 넘는 주력전차가 험지에서 기동하고 급가속·급정지·선회 기동을 하려면 안정적인 파워팩이 필수다. 포와 장갑이 전투력을 보여주는 요소라면, 파워팩은 전차가 실제 전장까지 움직일 수 있게 하는 기반이다. 알타이 사업은 튀르키예 방산 자립의 상징처럼 추진됐다. 그러나 엔진 금수는 ‘무기 국산화’의 약점을 드러냈다. 차체, 장갑, 전자장비를 자국에서 통합해도 엔진과 변속기 같은 기반 부품을 외부에 의존하면 제재 한 번에 양산 일정이 흔들릴 수 있다는 사실이 확인됐다. 반대로 한국 업체에는 기회가 됐다. 한국은 K2 전차 개발 과정에서 1500마력급 파워팩 기술을 축적해 왔다. 특히 전차용 엔진과 변속기는 개발 난도가 높고 시험 기간도 길어 진입 장벽이 큰 분야다. 알타이 사업은 한국 방산이 완성 무기뿐 아니라 핵심 부품 시장에서도 존재감을 키울 수 있음을 보여주는 사례가 됐다. ‘국산 전차’도 공급망 없으면 멈춘다 튀르키예는 장기적으로 자국산 BATU 엔진을 알타이에 적용한다는 계획을 세워뒀다. 그러나 초기 양산 단계에서는 한국산 파워팩에 의존할 수밖에 없다. 첫 85대가 한국산 엔진과 변속기로 생산되는 이유다. 이번 사례는 전차 개발 경쟁의 초점이 단순히 화력과 장갑에만 있지 않다는 점을 보여준다. 현대 주력전차는 포, 장갑, 센서, 능동방어체계, 통신장비뿐 아니라 엔진·변속기·전자제어장치까지 복잡한 공급망 위에서 완성된다. 이 가운데 하나라도 막히면 전체 사업이 늦어진다. 한국 K2 전차도 과거 파워팩 국산화 과정에서 적지 않은 시행착오를 겪었다. 그 경험은 역설적으로 한국 업체의 경쟁력이 됐다. 독일산 파워팩에 막힌 튀르키예가 한국산 조합을 선택한 배경에도 이런 개발 경험과 생산 기반이 자리한다. 알타이는 튀르키예의 ‘국민 전차’로 불리지만, 초기 양산형의 심장은 한국산이다. 독일의 수출 제한이 튀르키예 전차 사업을 흔들었고, 그 빈틈을 한국 방산 기업이 채웠다. 방산 자립을 외친 전차가 한국산 파워팩으로 굴러가게 된 셈이다.

정부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민·관 협력 조직을 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환하며 2기 체계를 본격적으로 가동한다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 19일 더플라자 호텔 서울에서 산·학·연 및 관련 협·단체 관계자 200여명이 참석한 가운데 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식’을 개최했다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 작동하는 피지컬 AI로 빠르게 확장하고 있다. 제조·자율주행·조선·의료·국방 등 주요 산업 분야에서 생산성과 효율성을 끌어올리는 핵심 기술로 부상하는 추세다. 과기정통부는 이러한 흐름에 선제 대응하고자 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범한 바 있다. 1기는 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴해 정책 방향을 논의하고 피지컬 AI 생태계 활성화를 위한 주요 과제를 도출하는 역할을 담당했다. 다만 정책 제언과 논의 중심의 활동만으로는 글로벌 우위를 선점할 골든타임을 놓칠 수 있다는 판단에 따라, 실제 기술개발·산업 적용·표준화·보안 및 안전으로 이어지는 ‘실행형 협력체계’로의 전환이 필요하다는 공감대가 형성됐다. 배 부총리는 최근 미토스 등 첨단 AI 기술을 둘러싼 수출 통제 상황을 지적하며 “주도권을 잃으면 누군가에게 의존하거나 쫓아가는 일만 하게 될 것”이라고 경고했다. 그러면서 “우리나라가 AI 인프라와 독자 AI 파운데이션 모델은 확보하고 있지만 소프트웨어 플랫폼 생태계와 데이터 확보 체계는 아직 부족하다”며 “이 부분을 보완해 AI 3대 강국으로 나아가야 한다”고 강조했다. 그는 또 “피지컬 AI는 컴퓨터 안에 있던 AI가 현실 세계로 나와 제조 현장, 국방, 삶의 현장에 적용되는 개념”이라며 “피지컬 AI에서는 기존 AI 3강을 넘어 반드시 1강으로 성장해야 한다”고 역설했다. 과기정통부는 이번 2기 출범과 함께 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. 개편 방향은 크게 세 가지다. 먼저 ‘K-피지컬 AI 풀스택’ 확보에 초점을 뒀다. 외산 솔루션 의존을 줄이고 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 피지컬 AI 핵심 기술을 독자적으로 갖추는 데 중점을 둔다. 다음으로 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼으로의 고도화를 추진한다. 기술개발 중심 협력을 넘어 통신망·시스템 통합·데이터센터·보안·표준·인증·운영까지 포괄하는 전 주기 협력 플랫폼으로 기능을 확대한다. 마지막으로, 제조에 국한되지 않는 전 산업 확산을 꾀한다. 물류·농업·의료·국방·행정·재난안전 등 다양한 분야에 피지컬 AI를 적용할 수 있도록 여러 산업의 수요와 기술 공급 역량을 연결하는 상위 협력 플랫폼 역할을 수행할 계획이다. 운영 체계도 대폭 손질했다. 의장 체계는 과기정통부와 KOSA의 공동 의장 구조로 개편해 정부의 정책 지원과 민간의 실행 역량을 긴밀히 연결한다. 공동 의장을 맡은 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별적인 대응에 그친다면, 글로벌 기술 질서 속에서 우리의 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더욱 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다.

한국과학기술원(카이스트) 연구팀이 세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 정상에 올랐다. 카이스트는 19일 전기 및 전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 세계 최고 권위의 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026) 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 밝혔다. 같은 연구실 소속 두 팀이 국제 챌린지에서 우승하며 카이스트의 공간인지 기술 경쟁력을 입증했다. ACDC-K팀은 6월 1~5일 오스트리아 빈에서 열린 ICRA 2026의 동시 위치추정 및 지도작성 부문에서 60여 개 출전팀 가운데 1위를 차지했다. 힐티·트림블·영국 옥스퍼드대가 공동 주관한 챌린지는 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇의 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가하는 국제 대회다. 건설 현장은 실내외 공간이 복잡하게 연결되고 흰 벽과 같이 특징을 찾기 어려운 환경, 반복적인 구조물 등으로 로봇이 운용되기 어려운 장소로 평가된다. ACDC-K팀은 전방·후방 카메라와 관성 센서(IMU) 데이터를 융합하고, 영상 속 특징점과 특징선 정보를 활용한 위치추정 기술을 개발해 안정적인 위치 추정과 지도 작성을 구현했다. Curaytor팀은 6월 3~7일 미국 덴버에서 열린 CVPR 2026 CV4AEC 워크숍에서 8개 팀이 참여한 ‘NSS 챌린지 2026’에서 정상에 올랐다. 미국 스탠퍼드대와 오리건주립대, 스위스 취리히 연방 공과대가 공동 주관한 NSS 챌린지는 시간에 따라 변화하는 건설·산업 환경에서의 3차원 포인트 클라우드 기술을 평가한다. Curaytor팀은 서로 다른 시간과 공간에서 라이다로 수집한 데이터를 정합하는 독자 다중 정합 기술로 최고 성능을 인정받았다. 명 교수 연구실은 지난해에 이어 2년 연속 NSS 챌린지에서 정상을 차지했다. 명현 교수는 “건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 현장에서 활용할 수 있는 기술의 우수성과 학생들이 세계적 연구진과 경쟁을 통해 역량을 인정받게 됐다”고 밝혔다.