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  • 현대차그룹, 미래·혁신 경영 박차… 완성차 넘어 로봇·AAM까지 주도

    현대차그룹, 미래·혁신 경영 박차… 완성차 넘어 로봇·AAM까지 주도

    현대차그룹이 미래·혁신 경영을 통해 기존 주력 사업인 완성차뿐만 아니라 로봇, 미래항공모빌리티(AAM) 등 다양한 미래 먹거리 분야로의 사업 확장을 활발히 추진하고 있다고 29일 밝혔다. 최근 CNN의 아시아 전문 심층 취재 프로그램 ‘CNN 마켓플레이스 아시아’는 현대자동차그룹이 싱가포르에 설립한 글로벌 혁신센터 ‘HMGICS’를 방문해 로봇과 인공지능을 결합한 초자동화 생산 시스템과 사람 중심의 유연한 제조 환경을 미래 공장의 모델로 소개했다. 뉴스 영상에서는 보스턴 다이내믹스의 로봇 개 ‘스팟’이 공장 내를 순찰하며 작업자의 품질 검사 및 시설 점검을 수행하는 모습이 담겼다. 특히 스팟이 엔지니어를 따라다니며 실시간 품질 검사를 수행하는 장면은 CNN 제작진의 시선을 사로잡았다. 스팟은 엔지니어의 뒤를 따라다니며 오류 발생 가능성이 높은 작업을 촬영하고, 이를 AI 알고리즘이 분석해 조립이 제대로 되었는지를 판단한다. 이를 통해 엔지니어는 작업이 끝나기 전에 수정이 필요한지를 즉시 확인할 수 있다. HMGICS는 싱가포르 최초의 전기차 생산 공장으로, 자동화 중심의 스마트 팩토리를 구현했다. 공장 내에서는 디지털 트윈, AI, 로봇 협업 시스템이 도입돼 인간은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 설계됐다. 2023년에 준공된 HMGICS는 연간 3만대의 전기차 생산 능력을 갖췄다. 조립 및 검사 공정의 약 70%가 자동화돼 있으며, 약 200대의 로봇이 공장 내에서 작업한다. HMGICS는 지능화 생산 체계를 갖춘 현대차그룹 최초의 스마트 팩토리로 현대차그룹이 수십 년간 쌓아 온 제조 노하우는 물론, 다양한 혁신 기술로 가득 메워져 있다. 또한 HMGICS는 미래 모빌리티 기술을 연구하고 시험하는 테스트베드로, 향후 다른 공장으로도 첨단 기술을 순차 적용해 나갈 전망이다. 앞서 지난 3월 현대차그룹이 준공한 미국 조지아주에 있는 ‘현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카’(HMGMA)에는 프레스, 차체, 도장, 의장으로 이뤄지는 자동차 생산 공정 요소요소에 로봇을 활용한 제조 혁신 기술을 적용했다. 한편, 현대차그룹은 지난해 4월 국내 UAM(도심항공교통) 상용화를 위한 첫 실증사업에 성공했다. 현대차는 대한항공, 인천국제공항공사, KT, 현대건설과 함께 전남 고흥 국가종합비행성능시험장에서 ‘한국형 도심항공교통 그랜드챌린지’(이하 K-UAM 그랜드챌린지) 1단계를 성공적으로 완수했다. K-UAM 그랜드챌린지는 국토교통부가 2025년 국내 UAM 상용화를 목표로 기체 안전성을 검증하고, 국내 여건에 맞는 운용 개념 및 기술 기준 등을 마련하기 위해 추진하는 민관 합동 대규모 실증사업이다. 현대차는 UAM과 육상 모빌리티를 연결하는 통합교통서비스(MaaS) 플랫폼을 구축하고, 국내 사업모델 수립을 위한 구체적 기반을 마련했다. 앞선 지난해 CES에서 현대차그룹은 UAM 독립법인 ‘슈퍼널’(Supernal)을 통해 20차세대 UAM 기체 S-A2의 실물을 최초 공개하고 미래 AAM 생태계 구축 전략을 발표했다. S-A2는 현대차그룹이 2028년 상용화를 목표로 개발 중인 eVTOL(전기 수직 이착륙 항공기) 기체로, 2전장 10m, 전폭 15m로 조종사 포함 5명이 탑승 가능하다. 슈퍼널은 S-A2 기체가 최대 400~500m의 고도에서 200km/h의 순항 속도로 비행하는 것을 목표로 개발 중이다. S-A2는 상용화 시 도심 내 약 60km 내외의 거리를 비행할 예정으로 기체 작동 시 발생하는 소음도 전기 분산 추진 방식을 활용해 운항 시 소음을 45~65 데시벨(dB)로 최소화하도록 설계됐다.
  • 인하대 연구팀, 나노플라스틱 AI 분석기술 세계 최초 개발

    인하대 연구팀, 나노플라스틱 AI 분석기술 세계 최초 개발

    인하대학교는 신동하 교수(화학과) 연구팀이 최근 라만분광법 기반 미세·나노플라스틱 검출의 난제를 동시에 돌파할 수 있는 첨단 인공지능(AI) 분석기술을 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다. 플라스틱 입자가 환경에서 분해돼 미세플라스틱과 나노플라스틱으로 변하면 그 수와 종류가 큰 폭으로 증가한다. 하지만 전통적인 분석법인 라만분광법으로는 표본 내 플라스틱을 정확히 식별·분류하는 데 한계와 오류가 있었다. 라만분광법은 특정 빛을 쬐어 분자의 고유 진동 신호를 포착, 물질을 식별하는 분석 기법이다. 특히 자연계 지방산, 오염물과 스펙트럼이 겹치거나 수만~수십만 개의 미세입자를 신속하게 스캐닝하는 속도 문제는 전 세계 과학계의 풀리지 않는 과제였다. 연구팀은 초저 SNR(신호대잡음비) 데이터베이스를 직접 구축해 실제 환경 신호와 소음 특성을 반영하고 미세플라스틱의 신호와 잡음을 자동으로 분류, 자체 개발한 딥러닝 모델을 훈련시켰다. 연구팀이 개발한 딥러닝 모델은 사진이나 신호 속에서 특징을 잡아내는 인공지능 신경망을 두 방향으로 설계해 정밀하게 보는 Bi-CNN과 이미지를 잘라서 세밀하게 구분하는 U-Net 구조다. 연구 결과 기존 방식에선 수십초~수분 걸리던 스캔을 0.001초 노출만으로 나노플라스틱을 99% 이상 정확도로 감별했으며 혼동·오분류를 일으키던 지방산 등도 오차 없이 구별했다. 또한 혼합물까지 동시에 정량적으로 분석하고 표준 국제 분석법과 비교했을 때 최소 36~49%까지 정확도가 높아졌다. 연구팀의 개발 기술은 라만분광법뿐 아니라 적외선(IR) 등 모든 분광 기반 환경분석·바이오·식품 분야에 폭넓게 확장 적용 가능하다. 이번 연구 내용은 ‘저 SNR 환경에서의 나노플라스틱 신속 검출을 위한 머신러닝 기반 라만 분광법’ 및 ‘미세플라스틱 분석에서의 스펙트럼 혼동 감소: U-Net 기반 딥러닝 접근법’이라는 제목으로 국제학술지에 실렸다. 저자로는 신동하 교수와 임정현·서주희 석사과정 학생이 이름을 올렸다. 신 교수는 “라만 기반의 플라스틱 검출이 갖고 있던 속도와 신뢰성 문제를 동시에 해결함으로써 국내외 마이크로, 나노플라스틱 표준화·자동화에 새로운 장을 열 것으로 기대된다”고 말했다.
  • 사거리 3000km 플라밍고, 러 본토 겨눈다…우크라 비밀병기 양산 돌입

    사거리 3000km 플라밍고, 러 본토 겨눈다…우크라 비밀병기 양산 돌입

    │하루 한 발→7발 생산 목표…러 본토 전략타격 노린다 우크라이나는 자체 개발한 장거리 순항미사일 ‘플라밍고’를 연말부터 본격 양산 체제로 돌입할 계획이다. 사거리 3000㎞, 탄두 중량 1.15t에 달하는 이 미사일은 러시아 본토 깊숙한 전략 목표를 타격할 수 있는, 우크라이나 최장 사거리 무기다. AP통신은 21일(현지시간) 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 발언을 인용해 플라밍고의 시험발사와 양산 계획을 보도했다. 젤렌스키 대통령은 전날 기자들과 회동에서 “이 미사일은 지금까지 가장 성공적이며 이미 시험을 마쳤다. 12월부터는 더 많은 물량을 확보하고 내년 초 대량생산을 시작하겠다”고 밝혔다. 앞서 플라밍고는 우크라이나 정부 홍보 플랫폼 유나이티드24를 통해 사진으로 공개됐고 곧이어 온라인 매체 ZN.ua(디르칼로 티즈니아)가 시험발사 영상을 전했다. 이어 AP는 젤렌스키 대통령 발언을 소개하며 본격 양산 계획이 구체화됐다. 젤렌스키 “국산 무기가 최고의 보장” 우크라이나 무기 조달청장 아르센 주마딜로프는 “최선의 보장은 남의 의지에 기대는 것이 아니라 스스로 지킬 힘”이라며 국산 무기 개발의 중요성을 강조했다. 우크라이나 정부는 현재 자국 방산업체들로부터 연간 약 100억 달러(약 13조7000억원) 규모의 무기를 구매하고 있으며 업계는 이보다 세 배 이상을 공급할 잠재력이 있다고 주장한다. FP-1 드론은 ‘물량전’…플라밍고는 ‘결정타’ 현지 제조사 파이어포인트는 장거리 자폭드론 FP-1을 하루 100대 이상 생산하며 전장에서 위력을 입증했다. 대당 약 5만5000달러(약 7600만원)로 제작되는 FP-1은 최대 1600㎞를 비행해 60㎏의 탄두를 투하할 수 있으며 러시아 본토 원거리 공격의 60%를 담당하는 핵심 전력으로 꼽힌다. 반면 플라밍고는 ‘고비용·고효과’ 전략무기로, 제한된 수량으로도 대규모 피해를 줄 수 있는 고가치 표적 타격에 초점이 맞춰져 있다. 전문가들은 1.15t 탄두와 제트 추진 속도의 조합이 콘크리트 벙커나 대형 군수시설 등의 경화 표적을 파괴할 수 있다고 분석한다. FP-5와 닮은꼴…영국 법인, UAE 활동 중심플라밍고의 외형과 성능은 글로벌 방산 기업 밀라니온 그룹이 개발한 FP-5 순항미사일과 거의 일치한다. 이 기업은 2020년 영국 런던에 등록된 법인으로, 공식 등록지는 그레이터 런던 헤이스에 있다. 그러나 실제 사업 거점은 아랍에미리트(UAE) 아부다비 타와준 산업단지에 있으며 이곳을 중심으로 무인·미사일 플랫폼 전시와 현지 파트너십 사업을 활발히 운영하고 있다. FP-5는 최대이륙중량 6t, 사거리 3000㎞, 순항속도 시속 850~900㎞, 탄두 1t급으로 알려졌다. 플라밍고와 제원이 거의 같아 양자 간 기술적 연관성이 제기된다. 또 엔진은 체코 아에로사의 L-39 앨버트로스 훈련기에 탑재된 AI-25TL 터보팬 계열일 가능성이 크다. 이 엔진은 우크라이나 제조업체 모토르시치가 현재도 생산 중이며 조달 경로가 넓다는 장점이 있다. 초기 생산분이 분홍색으로 색칠되는 오류가 발생하면서 ‘플라밍고’라는 별칭이 붙었고 이후 공식 이름으로 굳어졌다. 연 2555발 환산…생산 현실성 논란 현지 제조사 파이어포인트는 현재 하루 한 발 수준의 생산량을 10월부터 7발로 끌어올리겠다는 목표를 밝혔다. 미국 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 이 목표가 달성될 경우 연간 2555발에 해당한다며 “이론적으로 우크라이나가 막대한 장거리 공격 능력을 확보할 수 있음을 의미한다”고 분석했다. 다만 “현실적으로 이 같은 증산 목표가 달성될지는 불투명하다”는 지적도 덧붙였다. 방산 ‘실리콘밸리’로 부상하는 우크라이나AP는 파이어포인트 사례를 두고 우크라이나가 전쟁의 필요성 속에 “방산의 실리콘밸리”로 부상하고 있다고 평가했다. 2022년 러시아 전면 침공 이후 수백 개의 방산 스타트업이 탄생했으며, 정부는 규제를 완화하고 군부대와 스타트업 간 직접 협력을 장려했다. 이 과정에서 IT·건축·게임 개발 등 비군사 분야 전문가들이 참여해 드론과 미사일 개발을 주도했다. 파이어포인트 생산 총괄을 맡은 이리나 테레흐는 원래 건축가 출신으로, “전장에서 우리의 유일한 비대칭 우위는 공중에서 싸우는 것”이라고 강조했다. 그는 “우리는 더 크고 더 무서운 전쟁에 대비하고 있다”며 플라밍고의 대량생산이 단순한 기술적 성취가 아니라 국가 생존을 위한 전략이라고 설명했다. 전략적 함의와 정치적 맥락 플라밍고의 등장은 우크라이나가 서방에 의존하지 않고 독자적으로 러시아 본토를 억지할 수 있는 새로운 카드를 손에 넣었다는 의미가 있다. 사거리 3000㎞급 국산 무기는 사용 제한이 잦았던 서방의 장거리 무기와 달리 정치적 제약에서 벗어난다. 이 무기의 공개는 시점상 도널드 트럼프 미국 대통령이 블라디미르 푸틴 러시아 대통령과 알래스카에서 정상회담을 가진 뒤 우크라이나에 종전 압박을 가하던 상황과 맞물린다. 전문가들은 플라밍고가 군사적 효과뿐 아니라 협상 테이블에서도 중요한 지렛대로 작용할 가능성을 제기하고 있다. 우크라 방산 도약의 시험대우크라이나가 플라밍고 생산을 현재 하루 한 발 수준에서 수 배로 확대한다면 전황은 새로운 국면을 맞을 수 있다. 그러나 자금과 부품망, 러시아의 방공망을 고려할 때 실제 증산 속도가 계획대로 이어질지는 불투명하다. 그런데도 플라밍고는 우크라이나 방산산업의 비약적 성장을 상징하는 무기이자 러시아 본토를 직접 위협할 수 있는 독자적 전략수단으로 자리 잡을 가능성이 크다.
  • (영상) 사거리 3000㎞·탄두 1.15t ‘플라밍고’…우크라 비밀병기 드러나 [포착]

    (영상) 사거리 3000㎞·탄두 1.15t ‘플라밍고’…우크라 비밀병기 드러나 [포착]

    │하루 한 발→7발 생산 목표…러 본토 전략타격 노린다 우크라이나는 자체 개발한 장거리 순항미사일 ‘플라밍고’를 연말부터 본격 양산 체제로 돌입할 계획이다. 사거리 3000㎞, 탄두 중량 1.15t에 달하는 이 미사일은 러시아 본토 깊숙한 전략 목표를 타격할 수 있는 우크라이나 최장 사거리 무기다. AP통신은 21일(현지시간) 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 발언을 인용해 플라밍고의 시험발사와 양산 계획을 보도했다. 젤렌스키 대통령은 전날 기자들과 회동에서 “이 미사일은 지금까지 가장 성공적이며 이미 시험을 마쳤다. 12월부터는 더 많은 물량을 확보하고 내년 초 대량생산을 시작하겠다”고 밝혔다. 앞서 플라밍고는 우크라이나 정부 홍보 플랫폼 유나이티드24를 통해 사진으로 공개됐고 곧이어 온라인 매체 ZN.ua(디르칼로 티즈니아)가 시험발사 영상을 전했다. 이어 AP는 젤렌스키 대통령 발언을 소개하며 본격 양산 계획이 구체화됐다. 젤렌스키 “국산 무기가 최고의 보장” 우크라이나 무기 조달청장 아르센 주마딜로프는 “최선의 보장은 남의 의지에 기대는 것이 아니라 스스로 지킬 힘”이라며 국산 무기 개발의 중요성을 강조했다. 우크라이나 정부는 현재 자국 방산업체들로부터 연간 약 100억 달러(약 13조7000억원) 규모의 무기를 구매하고 있으며 업계는 이보다 세 배 이상을 공급할 잠재력이 있다고 주장한다. FP-1 드론은 ‘물량전’…플라밍고는 ‘결정타’ 현지 제조사 파이어포인트는 장거리 자폭드론 FP-1을 하루 100대 이상 생산하며 전장에서 위력을 입증했다. 대당 약 5만5000달러(약 7600만원)로 제작되는 FP-1은 최대 1600㎞를 비행해 60㎏의 탄두를 투하할 수 있으며 러시아 본토 원거리 공격의 60%를 담당하는 핵심 전력으로 꼽힌다. 반면 플라밍고는 ‘고비용·고효과’ 전략무기로, 제한된 수량으로도 대규모 피해를 줄 수 있는 고가치 표적 타격에 초점이 맞춰져 있다. 전문가들은 1.15t 탄두와 제트 추진 속도의 조합이 콘크리트 벙커나 대형 군수시설 등의 경화 표적을 파괴할 수 있다고 분석한다. FP-5와 닮은꼴…영국 법인, UAE 활동 중심플라밍고의 외형과 성능은 글로벌 방산 기업 밀라니온 그룹이 개발한 FP-5 순항미사일과 거의 일치한다. 이 기업은 2020년 영국 런던에 등록된 법인으로 공식 등록지는 그레이터 런던 헤이스에 있다. 그러나 실제 사업 거점은 아랍에미리트(UAE) 아부다비 타와준 산업단지에 있으며 이곳을 중심으로 무인·미사일 플랫폼 전시와 현지 파트너십 사업을 활발히 운영하고 있다. FP-5는 최대이륙중량 6t, 사거리 3000㎞, 순항속도 시속 850~900㎞, 탄두 1t급으로 알려졌다. 플라밍고와 제원이 거의 같아 양자 간 기술적 연관성이 제기된다. 또 엔진은 체코 아에로사의 L-39 앨버트로스 훈련기에 탑재된 AI-25TL 터보팬 계열일 가능성이 크다. 이 엔진은 우크라이나 제조업체 모토르시치가 현재도 생산 중이며 조달 경로가 넓다는 장점이 있다. 초기 생산분이 분홍색으로 색칠되는 오류가 발생하면서 ‘플라밍고’라는 별칭이 붙었고 이후 공식 이름으로 굳어졌다. 연 2555발 환산…생산 현실성 논란 현지 제조사 파이어포인트는 현재 하루 한 발 수준의 생산량을 10월부터 7발로 끌어올리겠다는 목표를 밝혔다. 미국 군사 전문 매체 워존(TWZ)은 이 목표가 달성될 경우 연간 2555발에 해당한다며 “이론적으로 우크라이나가 막대한 장거리 공격 능력을 확보할 수 있음을 의미한다”고 분석했다. 다만 “현실적으로 이 같은 증산 목표가 달성될지는 불투명하다”는 지적도 덧붙였다. 방산 ‘실리콘밸리’로 부상하는 우크라이나AP는 파이어포인트 사례를 두고 우크라이나가 전쟁의 필요성 속에 “방산의 실리콘밸리”로 부상하고 있다고 평가했다. 2022년 러시아 전면 침공 이후 수백 개의 방산 스타트업이 탄생했으며, 정부는 규제를 완화하고 군부대와 스타트업 간 직접 협력을 장려했다. 이 과정에서 IT·건축·게임 개발 등 비군사 분야 전문가들이 참여해 드론과 미사일 개발을 주도했다. 파이어포인트 생산 총괄을 맡은 이리나 테레흐는 원래 건축가 출신으로, “전장에서 우리의 유일한 비대칭 우위는 공중에서 싸우는 것”이라고 강조했다. 그는 “우리는 더 크고 더 무서운 전쟁에 대비하고 있다”며 플라밍고의 대량생산이 단순한 기술적 성취가 아니라 국가 생존을 위한 전략이라고 설명했다. 전략적 함의와 정치적 맥락 플라밍고의 등장은 우크라이나가 서방에 의존하지 않고 독자적으로 러시아 본토를 억지할 수 있는 새로운 카드를 손에 넣었다는 의미가 있다. 사거리 3000㎞급 국산 무기는 사용 제한이 잦았던 서방의 장거리 무기와 달리 정치적 제약에서 벗어난다. 이 무기의 공개는 시점상 도널드 트럼프 미국 대통령이 블라디미르 푸틴 러시아 대통령과 알래스카에서 정상회담을 가진 뒤 우크라이나에 종전 압박을 가하던 상황과 맞물린다. 전문가들은 플라밍고가 군사적 효과뿐 아니라 협상 테이블에서도 중요한 지렛대로 작용할 가능성을 제기하고 있다. 우크라 방산 도약의 시험대우크라이나가 플라밍고 생산을 현재 하루 한 발 수준에서 수 배로 확대한다면 전황은 새로운 국면을 맞을 수 있다. 그러나 자금과 부품망, 러시아의 방공망을 고려할 때 실제 증산 속도가 계획대로 이어질지는 불투명하다. 그런데도 플라밍고는 우크라이나 방산산업의 비약적 성장을 상징하는 무기이자 러시아 본토를 직접 위협할 수 있는 독자적 전략수단으로 자리 잡을 가능성이 크다.
  • 美 해군 자율 드론, 충돌 후 추락…우크라는 저가 드론으로 실전 성과 (영상)

    美 해군 자율 드론, 충돌 후 추락…우크라는 저가 드론으로 실전 성과 (영상)

    │25만 달러 vs 수백만 달러…극명하게 갈린 성과 미국 해군의 차세대 전력으로 꼽히는 자율 드론 함정 개발이 잇단 시험 사고로 위기를 맞고 있다. 최근 캘리포니아 해안에서 진행된 시험 장면을 담은 영상에는 소프트웨어 오류로 멈춰 선 드론 함정을 다른 드론이 들이받으며 공중으로 솟구쳤다가 추락하는 장면이 담겼다. 연속 사고로 드러난 결함 로이터통신은 20일(현지시간) 이 충돌이 미국 방산업체 사로닉과 블랙시 테크놀로지가 제작한 ‘글로벌 자율 정찰 선박’(GARC) 시험 운항 중에 발생했다고 보도했다. GARC는 길이 16피트(약 4.5m)급 소형 무인 수상정이다. 앞서 6월 말에도 캘리포니아 북부 채널아일랜드 인근 해역에서 시험 중 사고가 있었다. 당시 훈련에서 견인 중이던 무인 수상정이 오작동으로 급가속하면서 지원 보트를 추월해 전복시키는 바람에 보트가 뒤집히고 선장이 바다에 빠졌다. 해군은 긴급 구조 후 안전 점검과 절차 보강에 나섰다. 소프트웨어-시스템 통신 실패 사고 원인은 함정 내부 시스템과 외부 자율제어 소프트웨어 간 통신 오류, 여기에 인간의 대응 미흡이 겹친 것으로 전해졌다. 문제가 된 자율제어 소프트웨어는 방산업체 L3해리스가 제작했으며 미 국방부는 최근 이 회사와의 2000만 달러(약 280억 원) 규모 계약을 보류했다. 우크라 ‘저가 자폭 드론’ vs 美 ‘고가 자율 드론’ 우크라이나 전쟁에서 드론 함정은 러시아 흑해 함대를 위협하는 자폭 무기로 위력을 입증했다. 대표적으로 ‘마구라(Magura) V5’ 시리즈가 약 25만 달러(약 3억5000만 원) 수준으로 알려져 있으며 실제 전장에서는 주로 원격조종 방식으로 운용됐다. 다만 이 기종은 필요할 경우 자율 항해 기능도 수행할 수 있어 단순 자폭뿐 아니라 정찰·감시 임무에도 투입할 수 있다고 전해졌다. 로이터는 특정 기종 명을 직접 언급하지는 않았다. 반면 미 해군은 인공지능(AI)을 기반으로 완전 자율 운항이 가능한 함정을 수백만 달러(수십억 원대)에 제작해 ‘군집 운용’을 목표로 하고 있다. 도널드 트럼프 행정부는 지난달 통과된 국방예산에서 드론 함정 개발에 50억 달러(약 7조 원)를 배정했다. 해군 내부 갈등·인사 파동 그러나 잇따른 사고로 성능과 비용 대비 효과를 둘러싼 회의론도 확산 중이다. 스티븐 파인버그 미 국방부 부장관은 최근 회의에서 “드론 함정의 성능과 가성비 모두 의문”이라며 해군을 질책했다고 알려졌다. 무인함정프로그램부(PEO USC) 책임자 케빈 스미스 제독은 지난 5월 27일 ‘통솔력에 대한 신뢰 상실’을 이유로 브렛 사이들 국방연구개발획득 차관보의 지시에 따라 해임됐으며 부서 자체도 구조조정 가능성이 제기되고 있다. “해군, 미지의 영역 진입” 미 해군은 여전히 전략적 전환을 밀어붙이고 있다. 최근에는 ‘모듈형 공격용 자율 선박’(MASC) 개발 제안서를 접수하는 등 후속 프로젝트도 진행 중이다. 특히 ‘군집 운용’은 단순히 소형 드론끼리의 집단행동이 아니라 중·대형 무인 수상함과 유인 전투함까지 아우르는 다층적 개념이다. 미 국방고등연구계획국(DARPA)이 최근 공개한 ‘USX-1 디파이언트(Defiant)’는 길이 180피트(약 55m), 배수량 240톤급으로, 최대 1년간 완전 무인 항해가 가능하다. 미 해군은 이 같은 대형 플랫폼과 GARC 같은 소형 드론 함정을 함께 운용해 정찰·타격·전자전·자폭 공격까지 분산 수행하는 전략을 모색하고 있다. 미국 싱크탱크 애틀랜틱 카운슬의 토머스 X. 해머스 연구원은 “미 해군은 지금까지 대형 유인 함정을 건조해온 조직인데 이제 빠른 변화를 요구받는 상황”이라며 “미지의 영역에 들어선 셈”이라고 평가했다.
  • (영상) 자율 드론함정, 美 해군 시험 중 충돌 후 ‘공중으로 솟구쳐’ [포착]

    (영상) 자율 드론함정, 美 해군 시험 중 충돌 후 ‘공중으로 솟구쳐’ [포착]

    │우크라이나 저가 드론은 실전 성과, 美 해군 고가 드론은 사고 연발 미국 해군의 차세대 전력으로 꼽히는 자율 드론 함정 개발이 잇단 시험 사고로 위기를 맞고 있다. 최근 캘리포니아 해안에서 진행된 시험 장면을 담은 영상에는 소프트웨어 오류로 멈춰 선 드론 함정을 다른 드론이 들이받으며 공중으로 솟구쳤다가 추락하는 장면이 담겼다. 연속 사고로 드러난 결함 로이터통신은 20일(현지시간) 이 충돌이 미국 방산업체 사로닉과 블랙시 테크놀로지가 제작한 ‘글로벌 자율 정찰 선박’(GARC) 시험 운항 중에 발생했다고 보도했다. GARC는 길이 16피트(약 4.5m)급 소형 무인 수상정이다. 앞서 6월 말에도 캘리포니아 북부 채널아일랜드 인근 해역에서 시험 중 사고가 있었다. 당시 훈련에서 견인 중이던 무인 수상정이 오작동으로 급가속하면서 지원 보트를 추월해 전복시키는 바람에 보트가 뒤집히고 선장이 바다에 빠졌다. 해군은 긴급 구조 후 안전 점검과 절차 보강에 나섰다. 소프트웨어-시스템 통신 실패 사고 원인은 함정 내부 시스템과 외부 자율제어 소프트웨어 간 통신 오류, 여기에 인간의 대응 미흡이 겹친 것으로 전해졌다. 문제가 된 자율제어 소프트웨어는 방산업체 L3해리스가 제작했으며 미 국방부는 최근 이 회사와의 2000만 달러(약 280억 원) 규모 계약을 보류했다. 우크라 ‘저가 자폭 드론’ vs 美 ‘고가 자율 드론’ 우크라이나 전쟁에서 드론 함정은 러시아 흑해 함대를 위협하는 자폭 무기로 위력을 입증했다. 대표적으로 ‘마구라(Magura) V5’ 시리즈가 약 25만 달러(약 3억5000만 원) 수준으로 알려져 있으며 실제 전장에서는 주로 원격조종 방식으로 운용됐다. 다만 이 기종은 필요할 경우 자율 항해 기능도 수행할 수 있어 단순 자폭뿐 아니라 정찰·감시 임무에도 투입할 수 있다고 전해졌다. 로이터는 특정 기종 명을 직접 언급하지는 않았다. 반면 미 해군은 인공지능(AI)을 기반으로 완전 자율 운항이 가능한 함정을 수백만 달러(수십억 원대)에 제작해 ‘군집 운용’을 목표로 하고 있다. 도널드 트럼프 행정부는 지난달 통과된 국방예산에서 드론 함정 개발에 50억 달러(약 7조 원)를 배정했다. 해군 내부 갈등·인사 파동 그러나 잇따른 사고로 성능과 비용 대비 효과를 둘러싼 회의론도 확산 중이다. 스티븐 파인버그 미 국방부 부장관은 최근 회의에서 “드론 함정의 성능과 가성비 모두 의문”이라며 해군을 질책했다고 알려졌다. 무인함정프로그램부(PEO USC) 책임자 케빈 스미스 제독은 지난 5월 27일 ‘통솔력에 대한 신뢰 상실’을 이유로 브렛 사이들 국방연구개발획득 차관보의 지시에 따라 해임됐으며 부서 자체도 구조조정 가능성이 제기되고 있다. “해군, 미지의 영역 진입” 미 해군은 여전히 전략적 전환을 밀어붙이고 있다. 최근에는 ‘모듈형 공격용 자율 선박’(MASC) 개발 제안서를 접수하는 등 후속 프로젝트도 진행 중이다. 특히 ‘군집 운용’은 단순히 소형 드론끼리의 집단행동이 아니라 중·대형 무인 수상함과 유인 전투함까지 아우르는 다층적 개념이다. 미 국방고등연구계획국(DARPA)이 최근 공개한 ‘USX-1 디파이언트(Defiant)’는 길이 180피트(약 55m), 배수량 240톤급으로, 최대 1년간 완전 무인 항해가 가능하다. 미 해군은 이 같은 대형 플랫폼과 GARC 같은 소형 드론 함정을 함께 운용해 정찰·타격·전자전·자폭 공격까지 분산 수행하는 전략을 모색하고 있다. 미국 싱크탱크 애틀랜틱 카운슬의 토머스 X. 해머스 연구원은 “미 해군은 지금까지 대형 유인 함정을 건조해온 조직인데 이제 빠른 변화를 요구받는 상황”이라며 “미지의 영역에 들어선 셈”이라고 평가했다.
  • [데스크 시각] ‘AI 오물’ 이대로 방치할 건가

    [데스크 시각] ‘AI 오물’ 이대로 방치할 건가

    모두가 인공지능(AI) 기술 발전에 열광할 때, 그들은 IT(정보기술) 세계 뒷골목에서 태어났다. 처음엔 ‘손가락 6개’였다. 누구나 가짜 사진이라는 것을 눈치챌 수 있는 엉성한 모습이었는데, 사람들은 ‘AI 환상(할루시네이션)’이라며 기술적 오류로 치부해 버렸다. 그러다 등장한 것이 ‘새우 예수’다. 예수가 새우를 타고 바다를 건너는 기괴한 창작물이 시작이었다. 초기엔 장난스럽게 만든 인터넷 밈(유행물) 정도로 여겨졌으나, 이런 사진이 걷잡을 수 없이 빠른 속도로 소셜미디어(SNS)로 퍼지자 ‘실제로 존재했던 사건’이라고 믿는 이들이 생기기 시작했다. 지난 17일(현지시간)엔 영국 케임브리지 사전에 ‘딜룰루’(delulu)라는 단어가 신조어로 등재됐다. 사전은 ‘딜룰루’에 대해 “실제로 존재하지 않거나 사실이 아닌데 본인 선택으로 믿는 것”이라고 정의했다. 처음엔 ‘K팝 아이돌과 사귈 수 있다’는 온갖 망상적 콘텐츠를 조롱하는 의미로 쓰였으나, 최근엔 ‘망상이 해결책’이라는 뜻을 담은 ‘딜룰루는 솔룰루다’(delulu is the solulu)라는 개념으로 발전했다. 이제 사람들은 망상도 굳게 믿으면 현실이 된다고 생각한다. AI라는 치명적 무기를 장착하면서 가짜 사진과 영상은 ‘무한 생성’의 단계로 넘어갔다. 전 세계 생성형 AI 이용자들은 더이상 창작의 고통을 느끼지 않는다. 저작권과 초상권으로 보호받아야 할 콘텐츠가 ‘변형’이라는 탈을 쓴 채 쓰레기처럼 범람하고 있다. 뉴욕타임스(NYT), 워싱턴포스트(WP) 등 해외 주요 매체들은 최근 이런 ‘AI 오물(slop)’의 습격에 주목하기 시작했다. 뒷골목에서 태어난 이들이 주류가 되자 각종 문제가 발생하기 시작했다. 우선 생성형 AI가 무한대의 속도로 콘텐츠를 찍어 내자 데이터 공간이 부족해지기 시작했다. 지금은 새로 생성되는 영상 4~5개 중 1개가 이런 생성형 AI를 활용해 만든 영상이지만, 빠른 생성 속도를 감안하면 곧 비중이 절반을 넘어설 것이라는 관측도 나온다. AI 오물이 금전을 뜯어내는 사기 도구로 이용되는 사례도 빈번하다. 프랑스령 레위니옹섬에서 한 50대 여성이 가짜 브래드 피트에게 12억원을 송금하는 사기를 당하자 지난 1월 피트 대변인이 “사기꾼들이 팬과 유명인사의 유대감을 악용하는 것은 끔찍한 일”이라는 공개 입장을 내기도 했다. 한국에서도 클릭을 유도하기 위해 AI로 짜깁기한 연예인 사망설이 등장하는가 하면 수사기관의 지속적인 단속에도 유명인 영상을 동원한 교묘한 투자 사기 콘텐츠가 끊이질 않는다. 시장이 커지자 가짜 영상 제작을 대행해 주는 업체까지 생겼다. 어딘지 기존 유명곡과 비슷한 곡, 인기 게임 디자인을 베껴 만든 게임 등 기생충처럼 창작자의 영역을 침범해 수익을 공유하는 사례도 폭증하고 있다. 너도나도 저품질 콘텐츠 양산에 몰두하다 보니 전문 프로그래머, 영상 제작자가 설 자리도 없다. 가짜 콘텐츠가 가짜 콘텐츠를 낳고, 어느 것이 원본인지 구분할 수 없는 지경에 이르렀다. 결국 참다 못한 구글과 메타가 나섰다. 지난달 이들 기업은 유튜브 등 SNS에서 폭증하는 저품질 생성형 AI 콘텐츠를 수익화 대상에서 제외한다고 발표했다. 유럽연합(EU)은 ‘인공지능법’을 통해 AI로 생성한 콘텐츠는 유포자와 제작자에게 AI 콘텐츠라는 점을 표시하도록 의무화했다. 한국도 이런 세계적 규제 흐름을 주시해야 한다. 정치권이 ‘가짜뉴스’, ‘딥페이크’ 척결에 목소리를 높이고 있으나, 어떤 제한 조치도 없는 틈을 타 ‘AI 오물’은 점점 더 빠른 속도로 차오르는 상황이다. 답은 간단하다. AI 생성 콘텐츠는 별도로 표시하도록 의무화하는 제도를 도입하면 된다. AI 오물이 교묘한 기술로 숨긴 ‘6번째 손가락’을 강제로 드러내도록 하는 것이다. 규제 범위만 구체화하면 어려운 일도 아니다. 지금도 이런 콘텐츠로 고통받는 이들을 생각하면 시간을 끌 일이 아니다. 정현용 국제부장
  • CNN도 주목한 현대차 스마트팩토리… “로봇개 스팟이 인간의 작업 검사한다”

    CNN도 주목한 현대차 스마트팩토리… “로봇개 스팟이 인간의 작업 검사한다”

    “현대자동차의 첨단 공장에서는 로봇이 인간을 검사하고 있다.” 현대차그룹이 싱가포르에 구축한 연구개발(R&D)·생산 거점인 글로벌 혁신센터(HMGICS)가 외신의 집중 조명을 받았다. 19일 업계에 따르면 CNN 마켓플레이스 아시아는 최근 HMGICS를 찾아 로봇과 인공지능(AI)을 결합한 초자동화 생산 시스템과 사람 중심의 제조 환경을 미래 공장의 모델로 소개했다. 영상에는 현대차그룹의 로봇 전문 자회사 보스턴다이내믹스의 로봇개 ‘스팟’이 공장 안을 순찰하며 제품의 품질을 검사하고 시설 점검을 수행하는 모습이 담겼다. 스팟은 엔지니어의 뒤를 따라다니며 오류 발생 가능성이 높은 작업을 촬영하고, AI 알고리즘으로 분석해 조립이 제대로 됐는지 판단한다. 이를 통해 엔지니어는 작업이 끝나기 전 수정이 필요한지를 즉시 확인할 수 있다. 2023년 준공된 HMGICS는 싱가포르 최초의 전기차 생산 공장으로 연간 3만대의 전기차 생산 능력을 갖췄다. 조립과 검사 공정의 70%가 자동화돼 있고, 약 200대의 로봇이 공장 내에서 작업하고 있다. 자동화 중심의 스마트 팩토리를 구현한 공장에서는 실제 세계를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈, AI, 로봇 협업 시스템이 도입돼 인간은 창의적이고 전략적 업무에 집중할 수 있다. HMGICS는 지능화 생산 체계를 갖춘 현대차그룹 최초의 스마트팩토리로 다양한 혁신 모빌리티 제조 기술을 도입해 미래 모빌리티 기술을 연구하고 시험하는 장소로 활용되고 있다. 
  • CNN도 현대차 스마트팩토리…“로봇개 스팟이 인간의 작업 검사한다”

    CNN도 현대차 스마트팩토리…“로봇개 스팟이 인간의 작업 검사한다”

    “현대자동차의 첨단 공장에서는 로봇이 인간을 검사하고 있다.” 현대차그룹이 싱가포르에 구축한 연구개발(R&D)·생산 거점인 글로벌 혁신센터(HMGICS)가 외신의 집중 조명을 받았다. 19일 업계에 따르면 CNN 마켓플레이스 아시아는 최근 HMGICS를 찾아 로봇과 인공지능(AI)을 결합한 초자동화 생산 시스템과 사람 중심의 제조 환경을 미래 공장의 모델로 소개했다. 영상에는 현대차그룹의 로봇 전문 자회사 보스턴다이내믹스의 로봇개 ‘스팟’이 공장 안을 순찰하며 제품의 품질을 검사하고 시설 점검을 수행하는 모습이 담겼다. 스팟은 엔지니어의 뒤를 따라다니며 오류 발생 가능성이 높은 작업을 촬영하고, AI 알고리즘으로 분석해 조립이 제대로 됐는지 판단한다. 이를 통해 엔지니어는 작업이 끝나기 전 수정이 필요한지를 즉시 확인할 수 있다. 2023년 준공된 HMGICS는 싱가포르 최초의 전기차 생산 공장으로 연간 3만대의 전기차 생산 능력을 갖췄다. 조립과 검사 공정의 70%가 자동화돼 있고, 약 200대의 로봇이 공장 내에서 작업하고 있다. 자동화 중심의 스마트 팩토리를 구현한 공장에서는 실제 세계를 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈, AI, 로봇 협업 시스템이 도입돼 인간은 창의적이고 전략적 업무에 집중할 수 있다. HMGICS는 지능화 생산 체계를 갖춘 현대차그룹 최초의 스마트팩토리로 다양한 혁신 모빌리티 제조 기술을 도입해 미래 모빌리티 기술을 연구하고 시험하는 장소로 활용되고 있다. 이 공장에 적용된 첨단 기술은 향후 다른 공장으로도 순차 도입된다.
  • ‘안전’ 강조하더니…승객 태운 中무인택시 구덩이 추락

    ‘안전’ 강조하더니…승객 태운 中무인택시 구덩이 추락

    중국이 안전하다고 자랑해온 무인자율주행 로보택시가 승객을 태운 채 길가 구덩이에 빠지는 사고가 발생했다. 지난 7일 중국 신경보 등에 따르면 중국의 기업 바이두가 개발한 인공지능(AI) 무인자율주행 로보택시 ‘뤄보콰이파오’가 전날 오후 6시쯤 충칭에서 승객을 태우고 가던 중에 약 3m 깊이의 길가 구덩이로 향했다. 당시 탑승 중이던 여성 승객은 다행히 크게 다치지 않았다. 그는 주변 시민들이 내려준 사다리를 이용해 무사히 빠져나왔다. 사고가 발생한 구덩이는 배관 매설 공사 중이던 구역이었다. 인근 상점 주인은 “공사장 주변에 울타리와 경고판도 있었는데, 로보택시가 왜 그쪽으로 진입했는지 모르겠다. 기계를 100% 믿을 수는 없다. 오류 가능성은 항상 존재한다”고 했다. 뤄보콰이파오는 바이두가 2021년 8월 공식 출시한 자율주행 택시 서비스다. 중국을 비롯한 세계 15개 도시에서 1000대 이상 운영 중이다. 뤄보콰이파오는 지금까지 1100만 건 이상의 누적 이용과 1억 7000만㎞의 무사고 주행 기록을 세웠다. 또 46개의 안전 시스템을 갖췄다고 자랑해왔다.
  • 챗GPT에 ‘식이요법’ 물어본 60대男, 정신병동 입원한 사연

    챗GPT에 ‘식이요법’ 물어본 60대男, 정신병동 입원한 사연

    한 남성이 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 식이요법 방법을 물어본 뒤 이를 실천하다 약물 중독 증상을 보여 병원을 찾았다. 이 남성은 정신병동에 입원해 치료를 받은 뒤 호전됐는데, 학계는 이 사례를 공유하며 건강 관련 조언을 챗GPT와 같은 AI를 통해 얻는 행위의 위험성을 경고했다. 8일(현지시간) 영국 인디펜던트 등에 따르면 미국 의사 대학 저널(ACP)는 지난 5일 이같은 사례 연구 보고서를 공개하며 “AI가 잘못된 건강 정보의 확산을 촉진할 수 있다”고 지적했다. 보고서에 따르면 60대 남성 A씨는 자신이 무언가에 중독된 것 같다며 응급실을 찾았다. A씨는 “아무런 약도 복용하지 않았으며, 정신과 관련 병력이 없다”고 설명했다. A씨는 병원에 입원한 뒤 편집증과 환각에 시달렸으며, 병원을 탈출하려 하다 제지당한 뒤 정신병동에 입원했다. 상태가 호전된 뒤 A씨에게서는 불면증과 피부에 붉은 종양이 생기는 체리혈관종, 탈모 등의 증상이 나타났다. 챗GPT가 조언한 식이요법, 환각·불면증 초래A씨는 의료진에 “챗GPT에 ‘음식에 소금 대신 무엇을 넣을 수 있는가’라는 질문을 하고 챗GPT의 조언에 따랐다”고 설명했다. 대학에서 영양학을 전공한 A씨는 평소 극단적인 채식을 실천하는 등 엄격한 식이요법을 하고 있었는데, 최근 책에서 소금이 건강에 미치는 부정적인 영향에 대한 내용을 접한 뒤 자신의 식탁에서 소금을 없애기로 했다는 것이다. A씨는 챗GPT와 3개월 동안 대화를 나눴으며, 챗GPT의 조언을 바탕으로 소금 대신 ‘브롬화 나트륨’을 요리에 사용했다. 문제는 브롬화 나트륨이 소금을 대체할 수 있는 식용 화학 물질이 아니라 수면제와 신경안정제, 진정제 등 정신과 의약품을 비롯해 수영장의 살균제 등에 사용되는 물질로 독성이 있다는 점이었다. 보고서에 따르면 브롬화 나트륨을 과다 복용하면 신경정신과 및 피부과 관련 다양한 증상을 유발할 수 있으며, 이로 인해 미 식품의약국(FDA)는 1970~80년대에 브롬화 나트륨 사용을 금지하기도 했다. A씨를 진단한 의료진은 A씨의 증상이 브롬화 나트륨이 체내에 축적돼 발생하는 신경학적 증후군이라는 결론을 내렸다. 연구진은 A씨의 사례를 분석하기 위해 챗GPT에 “소금을 어떤 염화물로 대체할 수 있는가”라고 물었고, 챗GPT는 브롬화 나트륨도 선택지 중 하나로 제시했다. 챗GPT는 “어떤 상황인지가 중요하다”면서도 부작용 등 건강과 관련된 구체적인 경고는 하지 않았다고 보고서는 설명했다. 보고서는 “만약 환자가 의사에게 같은 질문을 했다면 의사는 ‘브롬화 나트륨’을 답변으로 제시하지 않았을 것”이라며 “챗GPT 등 AI 시스템은 과학과 관련한 부정확한 정보를 줄 수 있으며, 맥락이 없는 과학적 정보를 내놓을 위험이 있다”고 지적했다.
  • 한 달 걸리던 설계, 8시간 만에 완성…LG디스플레이, AI 전환 ‘생산성 혁신’

    한 달 걸리던 설계, 8시간 만에 완성…LG디스플레이, AI 전환 ‘생산성 혁신’

    LG디스플레이가 사업 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 AX(AI 전환)을 도입해 ‘생산성 혁신’을 추진하고 경쟁력을 강화한다. LG디스플레이는 5일 ‘AX 온라인 세미나’를 열고 올해를 AX 혁신의 원년으로 삼아 개발부터 생산, 사무 영역까지 자체 개발한 AI를 적용한다고 밝혔다. 이미 자체 개발한 AI를 설계, 제조, 사무 등 전 영역에 적용하는 AX로 연간 2000억원의 비용을 절감하는 성과를 거뒀다. 여기에 더 강화된 AX 도입으로 3년 내 업무 생산성 30% 향상을 목표로 하고 있다. 우선 제품 개발 단계부터 AI가 최적화된 설계 도면을 제안하는 ‘설계 AI’를 도입한다. 첫 단계로 지난 6월 복잡한 곡면 패널 설계에 대응하는 ‘엣지 설계 AI 알고리즘’을 자체 개발했는데, 이를 통해 패널 설계 시간이 기존 한 달에서 8시간으로 크게 단축됐으며 오류율도 대폭 낮췄다. LG디스플레이는 패널 기판 설계에 AI를 우선 적용한 뒤 재료·소자, 회로, 기구 등으로 단계적 확대를 이어갈 계획이다. 유기발광다이오드(OLED) 공정 전반에도 AI가 도입됐다. 자체 학습된 AI는 제조 전문 지식을 바탕으로 불량 원인을 분석하고, 해결 방안을 제안한다. 품질 개선에 걸리는 시간은 기존 3주에서 2일로 줄었고, 양품 생산량이 늘면서 연간 2000억원 이상의 비용을 줄이게 됐다. 향후 AI가 생산성 개선 방안을 제안하고, LG AI연구원의 엑사원(EXAONE)과도 결합한다는 계획이다. 자체 AI 어시스턴트인 ‘하이디’(HI-D)도 고도화한다. 하이디 도입으로 하루 평균 업무 생산성이 이전 대비 약 10% 향상됐는데, 성능을 끌어올려 3년 내 업무 생산성을 30% 이상으로 높일 계획이다. 이영주 LG디스플레이 제조 AI 실장은 세미나에서 “중국 업체의 도전이 굉장히 거센 상황”이라면서 “여기서 살아남고, 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 가장 중요한 수단이 AI”라고 강조했다.
  • 경북도의회 교육위원회, ‘현장 밀착형’ 입법 활동 이어가

    경북도의회 교육위원회, ‘현장 밀착형’ 입법 활동 이어가

    경북도의회 교육위원회(위원장 박채아)는 안동 지역 시험지 유출 사건을 비롯한 교육 현안에 신속하게 대응하는 한편, 인공지능(AI) 시대에 맞는 교육환경 조성과 공교육 신뢰 회복을 위한 입법 활동을 지속하고 있다. 교육위원회는 지난 17일, 안동에서 발생한 시험지 유출 사건과 관련해 긴급 간담회를 열고, 도교육청으로부터 사건 경과를 보고받은 뒤 대책 마련을 촉구했다. 학부모들과의 간담회도 이어져 현장의 우려를 직접 청취하고 대응 방향을 논의했다. 김대일 의원은 “시험지 보안 관리도 중요하지만, 지금은 도민이 느끼는 불신을 해소하는 것이 먼저”라며 “교육청이 책임 있는 자세로 신뢰 회복 방안을 제시해야 한다”고 지적했다. 또한 교육위원회는 교육정책의 기초인 연구 기반 점검과 학교 안전 강화를 위한 현장 활동에 주력하고 있다. 지난 6월 23일, 경북도교육청연구원을 찾아 주요 교육 이슈와 연구 추진 상황을 점검했으며, 이어 의성안전체험관을 방문해 운영 실태를 살피고 체험형 안전교육 확대 방안을 모색했다. 이를 바탕으로 학생안전을 위한 제도 정비에 만전을 기할 계획이다. 박용선 의원은 대안교육기관의 안전 지원을 강화하는 조례 개정안을 마련 중이며, 박승직 의원은 ‘경북도교육청 재난관리 및 안전교육 강화 조례’를 통해 실효성 있는 재난 대응 체계를 제도화하기 위한 조례를 준비하고 있다. 박 의원은 “학생의 생명과 안전은 교육의 출발점”이라고 밝혔다. 재정의 투명성과 책임성 강화를 위한 노력도 이어졌다. 위원회는 2024년도 경북도교육비특별회계 결산 심사에서 고액 임대계약, 성과지표 미흡, 예산 이월·불용 문제 등을 지적했다. 박채아 위원장은 “회계 오류는 단순 실수가 아닌 신뢰의 문제”라며 실무자 교육과 지침 개선을 강하게 주문했다. 입법 활동은 학교 현장의 세부 요구에 맞춰 여러모로 전개되고 있다. 차주식 의원은 정책 기획부터 실행, 사후 점검까지 체계를 구축하는 ‘경북도교육청 정책 관리 조례안’을 발의하며 “정책도 관리가 필요하다”고 밝혔다. 황두영 의원은 ‘경북도교육청 학교 상징물 관리 조례안’을 통해 학교 정체성 보호를 위한 체계적 관리 기반을 마련했다. 그는 “학교의 상징은 구성원의 자긍심이자 정체성”이라고 말했다. 윤종호 의원은 ‘경북도교육청 유아교육 진흥 조례안’을 대표 발의하며 “유아교육의 질이 곧 지역의 미래 경쟁력”이라고 강조했다. 미래 교육 환경 변화에 대응하는 조례도 이어졌다. 김경숙 의원은 ‘경북도교육청 생성형 인공지능 활용 지원에 관한 조례안’을 통해 AI 기반 교육환경 조성과 윤리 교육의 틀을 마련했으며, 김희수 의원은 ‘경북도교육청 디지털 역량 교육 지원 조례안’을 통해 학생의 디지털 활용 능력 강화를 위한 제도적 기반을 다졌다. 정서적 안전망 마련을 위한 입법도 이뤄졌다. 정한석 의원은 교직원의 심리 안정 지원을 위한 ‘경북도교육청 교직원 마음건강 증진 조례안’을 대표 발의하고 “교직원이 건강해야 교육도 지속가능하다”고 강조했다. 해당 조례에는 기본계획 수립, 시행계획, 전문기관 위탁, 비밀 보장 등의 내용이 포함됐다. 지역 인재 육성을 위한 제도 개선도 추진 중이다. 조용진 의원은 도내 특성화고 졸업생의 지역 정착과 취·창업 활성화를 위한 간담회를 주재하며 “지역에서 배운 인재가 지역에서 성장할 수 있도록 선순환 구조를 만들어야 한다”고 강조했다. 앞서 그는 ‘경북도 지역인재채용협의체 운영 조례’ 개정을 통해 고졸 인재에 대한 맞춤형 인재 양성 사업을 조례에 명시한 바 있다. 경북도의회 교육위원회는 하반기에도 공교육의 신뢰도를 높일 수 있는 현장 입법활동과 정책 개선 활동을 지속해 나갈 계획이다.
  • AI, 건축 품질관리 혁신도 이끈다…문제를 사전 예방하는 스마트 건설 시대

    AI, 건축 품질관리 혁신도 이끈다…문제를 사전 예방하는 스마트 건설 시대

    스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.
  • AI, 건축 품질관리 혁신도 이끈다…문제를 사전 예방하는 스마트 건설 시대 [노승완의 공간짓기]

    AI, 건축 품질관리 혁신도 이끈다…문제를 사전 예방하는 스마트 건설 시대 [노승완의 공간짓기]

    스마트 건설 기술과 인공지능(AI)의 발전은 건축물 품질 관리 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. AI는 기존의 ‘시공 후 점검’ 방식에서 벗어나 ‘문제 발생 전’을 예측하고 예방하는 방식으로 건설 현장의 효율성과 신뢰도를 높이고 있다. AI, ‘문제 생기기 전’을 본다: 선제적 품질관리의 시작전통적인 건설 현장의 품질관리는 시공이 완료된 후 대조표를 기반으로 사람이 직접 육안 확인을 통해 문제를 발견하고 재시공 또는 보수하는 방식이었다. 이러한 방식은 공정마다 막내부터 대리급 직원들이 발로 뛰며 검측 요청서를 작성하고 감리 승인을 받는 등 많은 시간과 인력을 필요로했다. 그러나 이 방식의 가장 큰 문제점은 이미 문제가 발생한 뒤에야 뭔가를 발견할 수 있다는 점이다. 다음 공정으로 넘어가기 전 잘못된 시공이 발견되면 수정에 시간이 소요되고 재시공 비용이 발생하는 등 큰 손해를 보게 된다. 바로 이 지점에서 AI 기반 품질관리 기술이 핵심적인 역할을 하기 시작한다. 한국토지주택공사(LH)는 건설정보모델링(BIM) 적용을 확대해 철근 배근 과정의 문제점을 쉽게 발견할 수 있도록 건설 현장 정보를 디지털화하고 있다. 설계 데이터가 입력된 모바일 기기로 철근이 배근(철근을 설계에 맞게 배열)된 곳을 촬영하면 설계상 배근 내역이 화면에 표시돼 시공 상태를 즉시 확인할 수 있다. 이는 과거 종이 도면을 일일이 비교하며 확인해야 했던 방식보다 진일보했다. 현장 담당자의 숙련도에 따른 품질관리 수준 편차를 줄이고 업무 효율성을 크게 개선했다. 현대건설은 자체 개발한 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 분석 시스템’을 일부 현장에 시범 적용해 공사 현장에서 수집한 영상 데이터를 건설업 맞춤형으로 학습한 AI가 분석하도록 하고 있다. 스마트건설연구실 주도하에 스팟(로봇개), 무인 드론, 스마트 글래스, 보디캠 등 다양한 장비를 활용한 현장 관리를 통해 부실시공과 안전사고를 선제적으로 차단하려고 시도하고 있다. 현대건설은 이를 점차 전 현장으로 확대 적용할 예정이다. 이러한 기술이 확대 적용되면 크게 세 가지 AI 분석 예측 모델이 건설 현장에 자리잡을 것으로 예상된다. -영상 분석 AI: 철근 배근, 단열재 시공 상태를 사진이나 영상으로 실시간 분석해 기준에 부합하지 않으면 즉시 경고 또는 알림을 보낸다. -패턴 예측 AI: 동영상으로 촬영된 데이터를 비교·분석해 과거 수천 개 현장의 시공 및 하자 데이터를 학습한 AI가 특정 공정이나 자재 조합에서 하자 발생 가능성을 예측한다. -음향·온도·시각 자료 분석 AI: 미리 심어놓은 센서를 통해 콘크리트 타설 뒤 강도를 측정하거나 자재의 탈락 가능성 등을 음향, 온도, 시각 데이터를 통해 탐지한다. 실제로 몇몇 스타트업 기업에서 콘크리트 타설 시 온도 센서를 매립해 양생 과정에서 구조체 내부 온도를 측정하고 과거 축적된 온도 데이터와 계산식을 통해 압축강도를 예측하는 시도를 하고 있다. 이는 굳이 콘크리트 공시체로 시험을 하지 않고도 거푸집 탈형 시기를 적절히 예측해 공사 기간을 단축하려는 노력의 일환이다. 이러한 기술들은 사람이 인지하기 어려운 미세한 오류와 위험을 조기에 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 기술이 현장을 바꾸는 방식: 사람과 기술의 조화스마트 기술이 개발되고 빅데이터를 활용한 AI 기술이 현장 업무를 대체해 품질 사고를 예방할 수 있다고 해도 기술이 제 역할을 하려면 현장이 이를 신뢰하고 꾸준히 활용해야 한다. 기술 부서에서 아무리 훌륭한 시스템을 만들어도 현장에서 외면받는다면, 그것은 기술 자체의 문제가 아니라 ‘현장의 준비’ 문제일 수 있다. 대개 사람들은 새로운 것을 시도하기를 꺼리며 과거에 해왔던 방식대로 관리하려는 습성이 있기 때문이다. 결국 기술보다 중요한 것은 습관과 사고방식의 변화다. 사용자가 AI 기반 품질관리 기술이 ‘왜 필요한지’ 명확히 이해하지 못한다면 아무리 첨단 기술이라도 무용지물이 될 수 있다. 따라서 기술 도입과 함께 지속적인 현장 교육, 실제 사용 유도, 그리고 피드백 루프 설계가 필수적으로 이뤄져야 한다. AI는 건설 품질관리의 새로운 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하느냐는 전적으로 사람에게 달려 있다. 기술은 하자를 ‘줄이는’ 도구이자, ‘예방 중심’의 새로운 건설 문화를 만드는 강력한 촉매제다. 그러므로 지속적인 교육과 반복적인 활용, 문화적 내재화를 통해서만 하자가 없는 건축물, 스마트한 시공, 고객에게 신뢰받는 건설사를 만들어갈 수 있을 것이다.
  • “연료장치 왜 껐나” “나 아냐”… 인도 여객기 추락 직전 의문의 대화

    “연료장치 왜 껐나” “나 아냐”… 인도 여객기 추락 직전 의문의 대화

    지난달 12일 탑승객 242명 가운데 1명을 제외하고 전원이 사망한 에어인디아 여객기 추락 사고는 엔진 연료 스위치가 갑자기 ‘차단’으로 전환되면서 발생한 것으로 드러났다. 인도항공사고조사국(AAIB)은 12일(현지시간) 한 달 전 인도 서부 구자라트주 아마다바드 공항 근처에서 이륙 후 33초 만에 추락한 에어인디아 171편의 사고 원인에 대한 예비 보고서를 발표했다. 보고서는 사고 기종인 보잉 787 드림라이너가 시간당 333㎞의 속도로 상승하는 순간에 연료 스위치가 ‘실행’(RUN)에서 ‘차단’(CUT OFF)으로 전환되면서 연료 공급이 끊겼다고 적시했다. 또 한 조종사가 “왜 스위치를 껐느냐”고 묻자 다른 조종사가 “내가 그러지 않았다”고 답하는 대화가 녹음된 것으로 밝혀졌다. 10초 뒤 스위치가 정상 작동하면서 연료가 다시 공급됐지만 엔진 1개만 정상화돼 상승 고도가 190m에 불과했던 사고기는 결국 추락했다. 보고서는 연료 스위치 작동이 조종사에 의한 것인지 아니면 기기 결함인지는 밝히지 않았다. 미국 연방항공청(FAA)은 2018년 보잉 787기 연료 스위치가 ‘잠금’ 기능이 해제된 상태로 설치돼 진동이나 오류로 비행 중 엔진이 꺼질 가능성을 지적한 바 있다. 연료 스위치에는 조작 오류를 막기 위해 조종사가 스위치 손잡이를 들어 올려야만 작동하는 잠금 기능이 있다.
  • 260명 사망 인도 여객기 “연료 차단돼 이륙 33초 뒤 추락”

    260명 사망 인도 여객기 “연료 차단돼 이륙 33초 뒤 추락”

    지난달 탑승객 242명 가운데 한 명을 제외하고 전원이 사망한 에어인디아 추락 사고는 엔진 연료 공급 차단 스위치가 기이한 이유로 작동되면서 일어난 것으로 드러났다. 항공기 사고 조사국(AAIB)은 12일(현지시간) 지난달 12일 인도 서부 구자라트주 아마다바드 공항 근처에서 이륙 직후 추락해 화재가 발생한 AI-171편의 사고 원인에 대한 예비 보고서를 발표했다. 보고서는 이륙 직후 여객기 두 개의 엔진에 연료를 공급하는 스위치가 차단됐다며 한 조종사가 “왜 스위치를 껐느냐”고 묻자 다른 조종사가 “내가 그러지 않았다”고 답하는 대화가 녹음됐다고 설명했다. AAIB는 사고기 잔해에서 엔진을 찾아내 정밀 조사를 진행 중이다. 사고 기종인 보잉 787 드림라이너가 시간당 333㎞의 속도로 상승하는 순간에 연료 스위치가 ‘실행(RUN)’에서 ‘차단(CUTOFF)’으로 전환되면서 연료 공급이 끊긴 것이다. 몇 초 뒤 스위치가 정상 작동하면서 연료가 다시 공급됐지만, 상승한 고도가 190m에 불과했던 사고기의 추락을 돌리기에는 너무 늦은 상황이었다. 이륙 직후 33초 만에 ‘메이데이’를 외치고 추락한 사고기는 BJ 의대 기숙사 위로 떨어지면서 탑승객 241명과 지상의 19명이 사망해 모두 260명이 목숨을 잃었다. 비행 중인 항공기의 연료 스위치는 실수로 인한 조작을 막기 위해 조종사가 스위치 손잡이를 들어 올려야만 작동하는 ‘잠금’ 기능이 설치됐다. 미국 연방항공청(FAA)은 2018년 보잉 787 기종에서 연료 제어 스위치가 ‘잠금’ 기능이 해제된 상태로 설치돼 진동이나 오류로 비행 중 엔진이 꺼질 가능성을 지적한 바 있다. 하지만 에어 인디아는 연료 제어 스위치의 ‘잠금’ 기능이 안전하지 못하다고 보지 않아 점검을 실시하지는 않았다. 사전 보고서는 연료 제어 스위치의 오작동이 사람에 의한 것인지, 혹은 기기 결함에 따른 것인지는 명시하지 않았다. 항공 안전 전문가인 제프리 델은 CNN에 “연료 제어 스위치는 단추를 조종사 쪽으로 당긴 다음 아래로 눌러야 하므로 실수로 작동시킬 수 없다”면서 “이륙 직후 조종사가 엔진의 연료 공급을 차단할 가능성은 지구상에 없다”고 강조했다.
  • “죄 없는 러브버그 학살” 울부짖는 환경운동가…“좌파의 민낯” 뭇매 맞더니 ‘반전’

    “죄 없는 러브버그 학살” 울부짖는 환경운동가…“좌파의 민낯” 뭇매 맞더니 ‘반전’

    “지금 이 순간에도 죄 없는 러브버그들이 학살당하고 있습니다. 학살을 멈추고 공존하는 사회가 되었으면…” 러브버그(붉은등우단털파리)들이 우글거리는 숲 한가운데서 한 여성 환경운동가가 가슴에 손을 얹고 울부짖는다. 그의 뒤에는 또 다른 환경운동가 네명이 엄숙한 표정으로 서 있다. 그러나 눈물을 쏟던 환경운동가는 얼굴에 러브버그가 붙자 돌변한다. 그는 “얼굴에 붙었어”라며 욕설을 하더니 소리를 지르며 도망간다. 러브버그가 수도권을 중심으로 급격히 확산하고 있는 가운데, 이같은 모습을 담은 사진이 소셜미디어(SNS)에 공유되고 있다. 주로 보수 성향의 네티즌 및 SNS 그룹 내에서 “좌파의 민낯”이라는 비판과 함께 확산되는 사진은 사실 인공지능(AI)으로 생성한 가짜다. 7일(현지시간) AFP 통신은 ‘팩트체크’ 페이지에 이들 사진을 소개하며 “해충 방제에 반대하는 동물보호 운동가의 실제 뉴스 인터뷰 장면이라는 주장과 함께 SNS에 공유되고 있는 사진은 AI로 생성된 것”이라고 설명했다. AFP통신은 미국 대선, 러시아·우크라이나 전쟁 등 전세계의 주요 이슈를 둘러싸고 소셜미디어(SNS)에서 가짜뉴스가 난무하자 이를 검증하는 ‘팩트체크’ 페이지를 운영하고 있다. AFP에 따르면 해당 게시물은 지난 4일 “토나오는 환경충들! 이 이율배반적인 해충들”이라는 글귀와 함께 페이스북에 공유됐다. 해당 글의 작성자는 “왜 이런 운동가들이 북한의 방사능 오염수 방류 의혹에 대해서는 침묵하냐”고 따져물었다. 해당 글과 이미지는 페이스북과 스레드 등에서 공유되며 “너희들이나 같이 살아라”, “너희 집으로 데려가라” 등의 반응을 낳았다. 실제 지난해 환경단체는 러브버그에 대해 화학적 방제를 지원하는 내용을 담은 조례가 서울시의회에 발의되자 이에 반대한 바 있다. 그린피스코리아와 서울환경연합 등 8개 환경·동물권단체는 “익충과 해충을 분별하지 않고 민원과 단순 불편을 근거로 곤충 방제를 허용할 경우 생물 다양성을 위협할 것”이라는 의견서를 냈다. 그러나 AFP는 구글에서 이미지 검색을 통해 패러디 영상과 이미지로 유명한 ‘릴도지’의 인스타그램 계정에서 원본을 찾았다고 설명했다. 원본은 지난 2일 릴도지의 계정에 올라온 것으로, “러브버그 권리 위원회”라는 제목과 함께 “실화 바탕의 AI로 제작된 이미지입니다”라는 설명이 붙었다. 릴도지는 김정은 북한 국무위원회 위원장, 도널드 트럼프 미국 대통령, 블라디미르 푸틴 러시아 대통령 등을 패러디한 영상과 이미지를 공유하며 각 게시물마다 수십~수백만건의 조회수를 올리고 있다. AFP는 또한 해당 이미지에서 AI 합성물에 나타나는 전형적인 오류들이 있다고 설명했다. 한 손 손가락이 여섯개 달려 있거나 기자가 들고 있는 마이크에 전선이 두 개 달려있는 등이다. AFP는 “이와 같은 시각적 왜곡 현상은 AI 합성물에서 흔히 발견되며, 이러한 결함을 찾아내는 것이 현재로서는 조작된 이미지를 식별하는 가장 확실한 방법”이라고 덧붙였다.
  • LG전자–로지스밸리 맞손…자율주행로봇·AI로 물류센터 혁신

    LG전자–로지스밸리 맞손…자율주행로봇·AI로 물류센터 혁신

    LG전자가 신성장 동력으로 육성 중인 스마트팩토리 솔루션 사업을 스마트물류 분야로 확대한다. LG전자는 최근 경기 평택 LG디지털파크에서 물류기업 로지스밸리와 스마트물류센터 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 로지스밸리는 국내 최대 복합물류기업으로 물류센터 개발 및 임대, 컨설팅 서비스 등을 제공하며 전 세계에 50여 곳의 직영 물류센터를 운영하고 있다. 양사는 이번 협약을 통해 스마트물류 솔루션 고도화와 글로벌 시장 공동 공략에 협력하기로 했다. 특히 로지스밸리가 건설하는 물류센터에 LG전자의 스마트팩토리 기술이 적용될 수 있도록 설계 초기 단계부터 협력할 방침이다. LG전자의 솔루션은 산업용 로봇, 디지털 트윈 기반 생산 시스템, 생성형 AI를 활용한 공정·품질·안전 관리 등을 포함한다. 자율주행로봇을 활용해 박스 피킹(박스 단위 포장)등 반복적 작업을 자동화하고, 비전 AI 기술로 분류 오류를 줄인다. 또한 디지털 트윈 기술로 물류 흐름을 사전 시뮬레이션해 설계 효율을 극대화하는 것이 핵심이다. 양사는 이 기술들을 로지스밸리 직영센터와 LG전자 가전 물류센터에도 적용해 자체 효율도 높일 계획이다. 한편 양사는 로지스밸리가 베트남 하노이 서호 지역에서 진행 중인 복합 상업시설 개발 프로젝트에 LG전자의 상업용 디스플레이를 공급하는 별도 협약도 체결했다. 정대화 LG전자 생산기술원장은 “등대공장을 운영하며 축적한 물류 노하우를 바탕으로 글로벌 스마트물류 시장에서 신뢰받는 파트너로 성장하겠다”고 밝혔다.
  • 삼성SDS 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’, 문제 셀프 해결… 자율 업무 시대 연다

    삼성SDS 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’, 문제 셀프 해결… 자율 업무 시대 연다

    삼성SDS가 사람의 지시 없이도 스스로 문제를 파악하고 해결하는 인공지능(AI) 에이전트 기술을 앞세워 기업과 공공기관의 디지털 전환을 선도한다. 삼성SDS는 26일 서울 송파구 잠실캠퍼스에서 ‘생성형 AI 미디어데이’를 열고 자사의 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’, 협업 솔루션 ‘브리티 코파일럿’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’을 에이전틱 서비스로 고도화한다고 밝혔다. 이준희 대표는 “언어모델, 데이터, 기업용 시스템에 대한 복합적인 역량과 이해를 가진 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 서비스를 가장 잘할 수 있는 기업”이라고 했다. 대표 플랫폼인 패브릭스는 기존처럼 사용자의 지시에 응답하는 수준을 넘어 AI가 스스로 판단하고 결정까지 내릴 수 있도록 고도화됐다. 특히 코드 전환 에이전트는 노후화된 은행 시스템을 최신 기술로 자동 변환해 주는 기능으로, 실제 적용한 금융 고객사에서 개발비 68% 절감이라는 성과를 냈다. 삼성SDS는 오는 9월 브리티 코파일럿에 개인 맞춤형 AI 비서인 퍼스널 에이전트 기능을 새롭게 선보인다. 퍼스널 에이전트에는 지난 4월 공개된 회의 통역 기능인 인터프리팅 에이전트를 비롯해 할 일을 정리해 주는 큐레이팅 에이전트, 음성으로 업무를 지시하는 보이스 에이전트, 반복 질문에 자동으로 답변하는 앤서링 에이전트 등 다양한 세부 기능이 순차적으로 탑재된다. 또 브리티 오토메이션에는 오는 10월 ‘에이전틱 봇’이 도입된다. 이 봇은 사람의 말로 지시만 하면 복잡한 자동화 업무를 스스로 설계하고, 작업 도중 생기는 오류도 자동으로 해결한다.
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