AI가 최적값 제시하면 작업자 결정98개 공정·20만 가닥 배관·250만평인력 세대교체·현장 사각지대 대응“2030년 연간 1000억 생산성 향상” 지난 10일 찾은 울산시 남구 SK이노베이션 울산컴플렉스(CLX)에는 원유 증류탑 수십 개와 배관들이 미세혈관처럼 연결돼 있었다. 1964년 설립된 국내 첫 정유공장으로 하루 84만 배럴의 원유를 처리하는 국내 최대 시설이지만 외부에서 일하는 직원은 거의 없었다. 대신 숙련된 운전원들이 각 공장의 조정실에서 인공지능(AI)의 도움을 받아 원유 정제 작업 전반을 운영했다. SK이노베이션이 ‘듀얼 브레인’ 전략으로 울산CLX를 고도화하고 있다. 사람의 경험과 AI의 분석·예측 능력을 결합하는 방식으로 공정의 운영 효율과 안전 수준을 높이는 것이다. 중질유분해공정(HOU) 조정실의 운전원들은 모니터 앞에서 머신러닝 기반의 AI가 제안한 데이터를 참고해 변수를 조절했다. 기존에는 숙련된 근무자가 온도나 제품 투입량 등 조건을 세밀하게 조정하며 원유를 정제했지만 이제 AI가 최적의 변수를 찾는다. 일부 공정은 첨단공정제어(APC) 시스템과 연계해 AI의 최적값을 자동 반영한다. 정창훈 제조AI 추진팀장은 “숙련도가 중요해 연차에 따라 역량에 큰 차이가 나는 작업”이라며 “베테랑의 퇴직으로 생기는 공백을 AI가 메워줄 수 있다”고 말했다. 약 20만 가닥의 배관으로 연결된 공정은 총 98개로, 한 공정의 운전 조건이 다른 공정의 생산량과 품질에 영향을 준다. 조건을 어떻게 하느냐에 따라 마진과 에너지 효율이 달라진다. SK이노베이션 관계자는 “AI 도입으로 정유·화학 밸류체인 전반의 통합마진을 극대화하고 에너지 사용도 절감할 수 있을 것으로 본다”고 설명했다. 현재 HOU 조정실을 중심으로 7개 공정에 AI 최적화가 도입됐고 점차 확대할 예정이다. AI는 시설 관리와 안전 강화에도 활용된다. 여의도 3배 면적(약 8.26㎢)인 부지에서 총 3000명의 작업자가 연간 33만건의 작업을 하는 대규모 설비인 만큼, AI를 활용하면 사각지대를 빠르게 포착할 수 있다. 펌프 등 주요 회전기기는 모니터링 플랫폼 ‘SKADI’가 진동과 온도 변화를 실시간으로 읽어 이상 징후와 원인을 먼저 파악하고, AI가 데이터를 넘겨받아 최적의 정비 시점과 작업 계획을 제안한다. SK이노베이션은 올해 예측 모델과 연계 에이전트를 개발 및 검증하고 내년부터 데이터 인프라를 확충해 AI 전환을 가속할 계획이다. 2030년 이후에는 듀얼 브레인 운영 체계를 정착시켜 연간 약 1000억원 규모의 생산성 향상을 목표로 하고 있다. 정 팀장은 “여기서 실증되면 어떤 석유화학 회사도 쓸 수 있는 제품이 될 수 있다”며 “AI 모델을 사업화하는 방향까지 고민하고 있다”고 덧붙였다.

‘경기 스타트업 서밋’, 10월 14~15일 수원컨벤션센터서 개최 경기도와 경기도경제과학진흥원(경과원)이 ‘2026 경기 스타트업 서밋(G-SUMMIT 2026)’ 우수 스타트업 10개사를 ‘G-Leaders 10’으로 선정했다. ‘G-Leaders 10’은 기술 혁신성과 사업 경쟁력, 성장 가능성 등을 종합 평가해 선정하는 서밋의 대표 스타트업 프로그램이다. 선정기업은 △㈜에임퓨처(AI 반도체 설계자산 및 시스템 통합 솔루션 △스타키움(DX·AX 건설테크 솔루션) △아르바랩스코리아(엣지 AI 실행 무결성 검증 솔루션) △주식회사 에이치오피(GPS 비의존 로봇 제어 솔루션) △오리누 주식회사(접근성 AI 딥테크) △주식회사 아이메디텍(바이오인터페이스 기반 차세대 의료 솔루션) △뉴로플로우 주식회사(Vision AI 기반 자동화 솔루션) △필드로(Physical AI 로보틱스) △웰스케어(디지털 헬스케어 솔루션) △주식회사 유니유니(민감공간 안전관리 솔루션) 등 10개사다. 이들 기업에는 경기 스타트업 서밋 행사장에서 △G-Leaders 10 공동관 내 전용 부스 △서밋 공식 채널을 통한 집중 홍보 △국내외 투자사·대기업과의 네트워킹 기회 등이 제공된다. 경기도가 주관하고 경과원이 주최하는 ‘2026 경기 스타트업 서밋’은 다음 달 14일부터 15일까지 수원컨벤션센터에서 열린다. 올해로 3회째를 맞은 서밋에는 혁신 스타트업과 국내외 투자사, 대·중견기업, 글로벌 파트너가 한자리에 모여 전시, 투자 밋업, IR 피칭, 오픈이노베이션, 콘퍼런스 등 다양한 프로그램을 진행한다. 김현곤 경과원장은 “G-Leaders 10은 혁신적인 기술과 성장 가능성을 갖춘 경기 스타트업 서밋의 대표 스타트업”이라며 “이번 서밋이 국내외 투자자와 대·중견기업을 만나 새로운 투자와 사업협력으로 나아가는 계기가 되도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

흑해 상공과 수면에 사람이 사라졌다. 우크라이나 해군과 국방정보국(HUR)이 흑해 해상에서 자국의 다목적 무인수상정(USV) ‘사르간-3000’(Sargan-3000)으로 러시아 무인정을 감지·격파하는 교전 영상을 공개했다. 이번 교전은 인류 해전 역사상 ‘사상 첫 무인 수상정 간 대 드론 교전’으로 평가받는다. 단순 자폭용으로 활용되던 해상 드론이 원격 사격 무장을 갖추고 적 무인 체계를 직접 사냥하는 단계로 진화하면서 외교안보 패러다임이 전면 재편되고 있다. 교전 전말…원격 사격 무장과 통신 안테나 집중 타격 우크라이나 HUR 소속 부대가 흑해 수역에서 러시아 무인정을 포착한 뒤, 우크라이나 해군은 다목적 해상 무인 플랫폼인 ‘사르간-3000’을 즉시 투입했다. 사르간-3000에는 12.7㎜ 기관총을 원격 제어할 수 있는 ‘프로텍터’(Protector) 무장 장치가 탑재됐다. 충돌 후 폭발하는 자폭 전술과 달리, 원격 조종원은 교전 초기에 적 무인정의 통신 안테나를 겨냥해 제어 능력을 무력화한 뒤 기관총 사격으로 파괴했다. 기관총을 탑재한 무인정은 일회성 소모품이 아닌, 지속적인 정찰·경계·요격 임무를 수행한 뒤 기지로 복귀할 수 있는 자율 전투 플랫폼의 가능성을 보여주었다. ‘무무인(無無人) 소모전’ 시대로의 전격 진입 그간 해상 드론은 함선이나 항만 시설을 노리는 ‘가성비 비대칭 무기’로 분류되었다. 그러나 상대국 역시 무인정을 대량 투입함에 따라 ‘드론으로 드론을 사냥하는’ 차단·요격 전술이 필수 과제로 부상했다. 우크라이나는 흑해 일대에서 러시아 유조선·화물선 등 물류망을 겨냥한 드론 타격을 확대해 왔다. 이에 대응해 러시아도 크림반도에 무인정 전용 항만 시설을 구축하며 전력을 확충하고 있었다. 이번 전투는 양국이 흑해 해상 항로 주도권을 놓고 벌이는 ‘해상 로봇 군비 경쟁’이 본궤도에 올랐음을 뜻한다. 인명 피해 위험이 사라지면서 군사 작전의 과감성과 교전 빈도가 대폭 증가한다. 또 통신 재밍(Jamming) 환경에서도 자율 표적 인식 및 교전이 가능하도록 AI 및 광학·관성 항법 장치 탑재가 급선무가 될 전망이다. 한국군 및 글로벌 해군에 던지는 과제 이번 흑해 교전은 대형 유인 함정 위주로 구성된 기존 해군 구조에 강한 경종을 울린다. 삼면이 바다인 우리 해군 역시 서해북방한계선(NLL) 연안 경계 및 북한의 비대칭 해상 침투 위협에 대응하기 위해 해상 USV의 전력화 및 요격 체계 구축을 서둘러야 한다. 흑해에서 입증된 무인 대 무인 해전은 단순한 미래 예측이 아닌, 오늘날 현대 해전이 도달한 명확한 현실이다.

HD현대의 로봇 솔루션 전문기업 HD현대로보틱스가 130억원을 투자해 로봇 감각기능 전문기업 ‘에이딘로보틱스’의 지분을 취득했다고 11일 밝혔다. AI가 실제 물리 세계에서 몸을 움직이는 피지컬 AI 경쟁이 두뇌에서 감각기관으로 전선을 넓히는 모습이다. HD현대로보틱스는 이번 지분 투자를 통해 휴머노이드 로봇 핵심 기술 확보와 피지컬 AI 사업 경쟁력 강화를 도모할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 에이딘로보틱스는 로봇의 촉각과 힘을 정밀하게 감지하는 센서 기술을 개발하는 로봇 전문기업으로, 정전용량 측정 방식의 힘·촉각 센서를 자체 설계·생산하고 있다. 해당 센서는 우수한 성능과 원가 경쟁력, 소형화 측면에서 강점을 갖춰 휴머노이드 로봇의 핵심 부품으로 평가받는다. 두 회사는 이번 투자를 계기로 HD현대로보틱스의 로봇 플랫폼과 에이딘로보틱스의 힘·촉각 센서 및 제어 기술을 결합한 제품 개발에 나선다. 조선·중공업 특화 5지(指) 로봇손도 개발해 HD현대로보틱스의 휴머노이드 로봇에 탑재할 계획이다. 연마·그라인딩 등 사람이 직접 수행하던 작업을 로봇이 수행토록 하는 표면처리 자동화 사업에서도 협력을 이어간다. 두 회사는 표면처리 자동화 설루션을 공동 개발해 조선·중공업 현장을 시작으로 국내 제조업 전반으로 적용 범위를 확대한 후, 미국 조선소를 비롯한 글로벌 제조업 시장으로 사업 영역을 확장할 방침이다. 에이딘로보틱스 관계자는 “양사 간 협업을 통해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 차세대 로봇 설루션을 공동 개발하고, 국내외 다양한 산업 분야로 기술 적용과 사업 기회를 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. HD현대로보틱스 관계자는 “이번 투자는 양사의 역량을 결합해 피지컬 AI 기반의 로봇 설루션을 개발하기 위한 전략적 선택”이라며 “향후에도 유망한 기술기업과의 전략적 협력을 확대해 국내 로봇산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여하고 미래 시장 선점에 적극 나설 것”이라고 말했다.

스마트폰과 소셜미디어(SNS)로 소통을 하는 경우가 많다 보니 사람을 직접 대면하는 경우가 점점 줄면서 상대의 비언어적 신호를 알아차리지 못하는 사람들이 늘고 있다. 다시 말하면 ‘눈치 없는’ 사람들이 많아지고 있다는 말이다. 이런 상황에서 사람이 일일이 지시를 내리지 않아도 인공지능(AI)이 사람의 반응을 빠르게 알아채 스스로 행동을 고치는 기술이 등장했다. 카이스트 뇌인지과학과, 마이크로소프트(MS)연구소 아시아 공동 연구팀은 사람의 뇌파를 이용해 AI를 실시간으로 원하는 대로 작동시킬 수 있는 차세대 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 ‘신경 가치 정렬’(NVA)를 개발했다고 10일 밝혔다. 뇌파로 사람과 AI의 인지적 불일치를 포착해 AI가 사람의 목표에 맞춰 행동을 수정하는 기술로 ‘눈치 빠른 AI’가 등장했다고 볼 수 있다. 이번 연구 결과는 사이버네틱스 분야 국제 학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 사이버네틱스’ 에 실렸다. AI를 원하는 목표에 맞춰 작동시키기 위해서는 사람이 무엇을 원하는지 정확히 파악하도록 해야 한다. 생성형 AI의 경우 예전 컴퓨터 프로그래밍을 할 때처럼 프로그램 언어를 따로 배울 필요 없이 자연어로도 명령이 가능하지만 원하는 바를 정확히 프롬프트해야 하고 미세 조정이 필요하기도 하다. 이처럼 AI는 주로 사람의 말, 행동, 몸짓 등 외부 정보를 바탕으로 의도를 추정했다. 그렇지만 같은 행동이라도 목적이 다른 경우가 적지 않다. 물컵을 집더라도 마시기 위한 것인지 다른 사람에게 건네려는 것인지 구분이 쉽지 않다. 이런 ‘목적-행동 모호성’ 때문에 AI가 사람의 의도를 잘못 이해하면 다시 명령하거나 행동을 교정해야 한다. 연구팀은 사람이 예상과 다른 상황에 맞닥뜨렸을 때 뇌에서 무의식적으로 발생하는 ‘예측 오차’에 주목했다. 뭔가 잘못된 행동을 보면 뇌에서는 자기도 모르게 ‘이게 아닌데’라는 신호가 발생한다. 연구팀은 AI가 목표 자체를 잘못 이해했을 때 나타나는 ‘보상 예측 오차’와 목표는 맞지만 행동 과정이나 방식이 예상과 다를 때 나타나는 ‘상태 예측 오차’로 구분했다. 연구팀은 실험 대상자에게 AI가 작업하는 모습을 지켜보게 하면서 실시간 뇌파(EEG)를 측정했다. 관찰 결과 실제로 목표 자체를 잘못 이해했을 때와 행동 방식이 잘못됐을 때 사람의 뇌는 서로 다른 신호를 보낸다는 사실을 확인했으며 두 가지 오류가 동시에 발생했을 때 나타나는 뇌파 패턴도 발견했다. 연구팀은 이를 바탕으로 딥러닝으로 뇌파만으로 사람이 AI 행동을 어떻게 받아들이고 있는지를 구분하는 기술을 개발했다. 사람의 뇌 신호를 AI에 실시간으로 전달해 스스로 행동을 고치도록 한 ‘신경 가치 정렬 기반 인간-AI 시너지’ 알고리즘을 만들었다. 상태 예측 오차가 감지되면 AI는 “원하는 목표는 맞지만 방법이 잘못됐다”고 판단해 재빨리 행동 방식을 바꾸고, 보상 예측 오차가 나타나면 “목표 자체를 잘못 이해했다”고 판단해 사람이 원하는 것이 무엇인지 다시 찾게 한 것이다. 시뮬레이션 결과 갑자기 목표나 행동이 바뀌어야 하는 불확실한 상황에서도 기존 방식보다 빠르게 변화에 적응하는 것으로 나타났다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 가정이나 산업 현장에서 사용되는 피지컬 AI 로봇이 사용자의 의도를 보다 자연스럽게 파악하고 행동을 조정하는 데 활용될 수 있다. 또 자율주행차가 운전자의 생각을 빠르게 반영하거나 말을 하거나 몸을 움직이기 어려운 환자가 의료·재활 로봇을 제어하기도 하고 학생의 인지 상태에 맞춰 학습을 돕는 기술로도 확장될 수 있다. 연구를 이끈 이상완 카이스트 석좌교수는 “이번 연구는 눈에 보이는 행동 결과만으로 인간의 의도를 추정하던 기존 방식에서 벗어나 뇌 인지 신호를 읽어 반응할 수 있음을 보여줬다”며 “향후 피지컬 AI, 자율주행, 정밀 맞춤형 교육, 의료용 로봇, 인간-컴퓨터 상호작용 등 인간과 AI의 협업이 필요한 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

의학·바이오부터 AI·에너지 등 연구 확대송병국 총장 “맞춤형 지원, 연구 강화” 순천향대학교(총장 송병국)는 과학기술정보통신부와 교육부가 지원하는 ‘2026년도 개인기초연구사업(2차)’ 및 ‘이공분야 학술연구지원사업’에서 총 28개 연구과제가 최종 선정됐다고 10일 밝혔다. 사업별로는 개인기초연구사업 핵심연구(기본연구 A·B) 25개, 이공분야 학술연구지원사업 글로컬R＆D지원 3개 과제다. 개인기초연구사업은 연구자의 창의적이고 도전적인 연구를 지원한다. 글로컬R＆D지원사업은 비수도권 대학의 기초연구 역량을 높이고 지역 혁신 기반 강화가 목적이다. 선정 과제는 의학·바이오를 비롯해 인공지능(AI), 빅데이터, 첨단소재·전자, 에너지·환경 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 의료·바이오 연구는 디지털 기술을 접목해 질환의 조기 진단과 예측, 치료 가능성을 탐색하는 융합연구가 다수 포함됐다. 의학·바이오 분야에서는 △다중모달 AI를 활용한 위암 발생 위험 예측 및 맞춤형 국가검진 주기 최적화 △액체생검 다중오믹스와 면역 프로파일링 기반 간세포암 조기 진단 및 재발 모니터링 △미토콘드리아 기능 영상을 활용한 급성 콩팥손상 회복 모니터링 및 만성 콩팥병 이행 예측 등이 선정됐다. AI·첨단공학 분야에서는 DNA 서열 분석 원리를 적용한 파운데이션 모델 개발, 설명 가능한 AI(XAI)를 활용한 리튬이온전지 코팅 결함 제어 등이 포함됐다. 에너지·환경·보건 분야에서는 수계 양성자 이차전지의 작동 원리 규명, 유기성 폐자원의 바이오연료 전환 및 폐수 자원화 연구가 선정됐다. 우주여행자의 건강 모니터링을 위한 피폭선량·세포손상 평가와 이륜차 배달 종사자를 위한 예방 중재 개발 등 새 보건 과제 대응 연구도 진행된다. 송병국 총장은 “연구자의 새로운 도전이 학문적 성과를 넘어 미래 산업과 지역사회의 혁신으로 이어질 수 있도록 연구 전 과정에 대한 지원을 더욱 체계화해 나가겠다”고 말했다.

전남광주통합특별시가 인공지능(AI)을 활용한 백신 제조 및 품질 관리 기술 개발에 나섰다. 전남광주시는 산업통상부의 2026년 바이오헬스 분야 연구개발 공모사업에 GC녹십자가 주관하는 ‘AI 활용 백신 제조변동성 제어 및 지능형 품질관리시스템 개발사업’이 선정돼 ​국비 50억 원을 확보했다고 10일 밝혔다. 국가첨단전략산업 바이오 특화단지 지원과제인 이번 사업은 총사업비 76억 원 규모로, 2030년까지 5년간 추진된다. GC녹십자가 주관하고 국립목포대학교와 대구가톨릭대학교, 전남바이오진흥원이 공동 연구기관으로 참여한다. 이번 사업은 GC녹십자 화순공장의 메신저 리보핵산(mRNA)-지질나노입자(LNP) 의약품 제조·품질관리기준(GMP) 생산 기반을 활용, 백신 제조 공정의 변동을 AI로 분석·예측하고 품질을 실시간 관리하는 기술을 개발하는 것이 핵심이다. GC녹십자는 mRNA-LNP 백신의 원료의약품(DS)부터 완제의약품(DP)까지 제조 데이터를 제공하고, 시범 생산과 GMP 규모의 생산 실증을 통해 공정 재현성을 검증한다. 목포대와 대구가톨릭대는 공정 조건 변화에 따른 데이터를 확보해 AI 모델 학습과 검증을 담당하고, 전남바이오진흥원은 ​정제 공정 예측모델 구축에 필요한 제조·분석 데이터를 확보하는 역할을 수행한다. 서형빈 전남광주시 전략산업국장은 “이번 공모사업 선정으로 화순 바이오 특화단지의 AI 기반 바이오의약품 제조혁신 역량이 한층 강화될 것을 기대한다”며 “인공지능 전환(AX)에 대응해 관련 기술 경쟁력을 높이고, 전남광주의 AI 바이오 산업 생태계를 강화하겠다”고 말했다. 이와 관련, 전남광주시는 화순 바이오 특화단지에 위치한 화순전남대병원, 국가면역치료혁신센터, 백신안전기술지원센터, 미생물실증지원센터, KTR 헬스케어연구소, 세계보건기구(WHO) 글로벌 바이오 캠퍼스 등 바이오 전주기 인프라를 활용해 지역 바이오 산업 생태계를 고도화할 방침이다. 이를 위해 ▲차세대 항암 면역치료 원천기술 개발(300억 원) ▲mRNA 백신 실증 지원(430억 원) ▲바이오헬스 융복합 지식산업센터 건립(397억 원) ▲펩타이드 첨단신약 원천기술 개발 플랫폼 구축(440억 원) ▲바이오 스케일업 프로젝트(38억 원) 등 사업을 추진하고 있다.

카카오모빌리티가 서울 강남을 달리는 자율주행차의 판단 능력을 연내 한층 끌어올린다. 현재는 주변 상황을 인식하고 주행 방법을 정하는 과정이 여러 단계로 나뉘어 있지만, 앞으로는 하나의 인공지능(AI) 모델이 이를 통합해 차선을 바꿀지 속도를 줄일지 등을 결정하도록 한다. 카카오모빌리티는 9일 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회에서 자율주행 기술 전략을 공개했다. 현재 기아 EV6 기반 자율주행차 6대를 강남에서 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 운행하고 있으며, 지난 3월 서비스 시작 이후 8월 말까지 누적 1만 3000㎞를 달렸다. 운행 건수도 2000건을 넘어섰다. 현재 자율주행 시스템은 차량·보행자를 파악하는 ‘인지’, 주행 방법을 정하는 ‘판단’, 실제 차량을 움직이는 ‘제어’를 단계별로 나눠 처리한다. 카카오모빌리티는 이 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이기 위해 인지와 판단을 하나의 AI 모델로 묶은 ‘E2E(End-to-End) 모델’을 도입해 시험할 계획이다. 새 방식에서는 AI가 주변 상황을 바탕으로 여러 주행 경로를 제시하고, 규칙 기반 ‘안전 평가기’가 교통법규와 차량 움직임을 다시 점검한다. AI의 판단을 곧바로 차량 제어에 반영하지 않고 별도의 안전장치로 한 번 더 걸러내는 구조다. 카카오모빌리티는 이를 통해 잘못된 인지에서 비롯되는 급감속 등도 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. AI 성능을 높이기 위해 불법 유턴, 난폭운전, 취객의 돌발 행동, 공사로 달라진 도로 등 실제 강남에서 수집한 까다로운 상황도 학습에 활용한다. 정형화된 시험도로가 아니라 실제 도심에서 쌓은 주행 데이터를 바탕으로 드물지만 대응하기 어려운 상황까지 학습시키겠다는 것이다. 최종 목표는 운전자가 타지 않는 레벨4 자율주행 상용화다. 카카오모빌리티는 안전성 검증에 맞춰 운행 시간과 지역, 차량 대수를 단계적으로 확대할 계획이다.

AI·클라우드 소프트웨어 대표 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 ‘2026 월드 스마트시티 엑스포(WSCE 2026)’에서 총사업비 약 6109억원 규모로 추진되는 천안·아산 AI 특화 시범도시의 청사진을 공개한다고 9일 밝혔다. 월드 스마트시티 엑스포(WSCE)는 올해 10주년을 맞은 국내 대표 스마트시티 전문 전시회로, 국토교통부·과학기술정보통신부·부산광역시가 공동으로 주최한다. AI 솔루션을 비롯해 교통·모빌리티, 인프라·건설, 해양기술 등 스마트시티 관련 최신 기술과 산업 동향을 한자리에서 확인할 수 있으며, 올해 행사는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 개최된다. 오케스트로는 국토교통부 ‘AI 특화 시범도시 사업’의 천안·아산 컨소시엄 대표 기업으로 이번 WSCE에 참가한다. 천안·아산 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 추진되며, 두 도시의 공동 생활권을 기반으로 도시 데이터와 AI 인프라를 연계해 재난·교통·행정·에너지 등 도시 운영 전반을 지능화하는 초광역 AI 도시를 구현한다. 천안·아산 AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티의 단순한 도시 모니터링을 넘어 인공지능이 도시에서 발생하는 다양한 상황을 실시간으로 분석하고 판단해 선제적으로 대응하는 도시 운영체계 구축을 추진한다. 이를 위해 도시 데이터를 통합·표준화하고 AI 에이전트와 피지컬 AI를 연계해 교통, 재난, 민원 등 시민 생활과 밀접한 분야의 서비스를 단계적으로 실증할 예정이다. 이번 WSCE에서는 컨소시엄에 참여하는 11개 기관이 ‘천안·아산 AI 특화 시범도시관’을 마련해 향후 지역에 적용될 AI 기반 도시서비스와 핵심 기술을 공개한다. 전시에서는 교통사고·침수·응급상황 등에 대응할 수 있는 피지컬 AI 로봇을 비롯해 자율주행 시뮬레이터, AI를 활용한 건강상태 분석 기술 등 시민들이 직접 체감할 수 있는 다양한 서비스를 선보일 예정이다. 오케스트로는 이러한 AI 서비스의 핵심 기반이 되는 미래형 AI 데이터센터(AIDC)를 구축하고 AI·클라우드 인프라 통합운영을 총괄한다. 대규모 AI 학습·연산을 위한 고성능 GPU와 AI 추론·가속에 최적화된 국산 NPU를 비롯해 CPU, 대용량 스토리지를 결합한 AI 컴퓨팅 환경을 조성한다. 소버린 AI 클라우드 기반 풀스택 기술을 적용해 AI 컴퓨팅 자원을 통합 관리·최적화하고, AI 기반 자율운영·자가복구 기술을 결합해 오케스트로만의 차별화된 새로운 운영 모델을 구현한다. 이를 기반으로 AI 도시 인프라를 안정적으로 운영하고, AI 모델 학습과 추론부터 서비스 배포, 도시 인프라 제어까지 전 주기를 지원할 계획이다. 오케스트로는 이번 WSCE를 글로벌 스마트시티 사업 확대를 위한 교류의 장으로 활용한다. 국내외 공공기관과 기업, 해외 바이어와의 네트워크를 확대하고 천안·아산에서 구현하는 AI 도시 모델을 기반으로 해외 스마트시티 및 AI 인프라 사업 기회를 발굴할 계획이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “AI 도시의 핵심은 다양한 도시 데이터와 AI 서비스를 안정적으로 연결하고 운영할 수 있는 인프라”라며 “오케스트로는 AI 데이터센터와 소버린 AI 클라우드 기술을 바탕으로 천안·아산의 AI 도시의 핵심 인프라를 구현하고, 국내외로 확산 가능한 AI 도시 모델을 구축하겠다”고 말했다.

인공지능(AI), 사물인터넷, 로봇 등 그야말로 우리 주변 모든 전자기기에 반도체가 활용되면서 효율은 높지만 작고 얇은 제품을 만들기 위한 경쟁이 치열하다. 그래서 등장한 것이 원자 한 층에 해당하는 0.7㎚(나노미터) 두께의 2차원 반도체다. 2차원 반도체의 대표 소재로 몰리브덴 원자 하나 위아래로 황 원자가 하나씩 붙은 이황화몰리브덴이다. 종이 한 장보다 10만 배 얇은 판이다. 소자가 얇으면 아무리 미세하게 깎아도 전류를 여닫는 제어력이 흐트러지지 않는다는 장점 때문에 실리콘 반도체를 대체할 것으로 기대된다. 2차원 반도체가 등장한 지 10년이 넘었지만 상용화는 아직 요원하다. 반도체 소자는 금속 전극에서 반도체로 전자가 갈아타는 지점이 있는데 여기서 생기는 저항을 ‘접촉저항’이라고 한다. 뻥 뚫린 고속도로에서 갑자기 1차선 진입 램프가 나타나는 격이다. 2차원 반도체는 채널 자체 성능이 아무리 좋아도 접촉저항 때문에 성능이 떨어지게 된다. 실리콘 반도체에서는 도핑 기술을 이용해 전극이 닿는 부분에만 불순물을 넣어 전자를 잔뜩 채워두면 저항이 떨어진다. 그러나 2차원 반도체는 원자 세 겹짜리로 실리콘 반도체에서처럼 이온을 가속해 총알처럼 박는 이온 주입 공정을 사용하면 판 자체가 뚫리게 된다. 도핑을 하다가 반도체를 망가뜨리게 된다는 것이다. 화학 반응성이 높은 입자를 만들어주지만 동시에 강한 물리적 충격으로 결정 구조를 깎아내는 플라즈마 처리도 2차원 반도체에서는 사용이 쉽지 않다. 카이스트 전기및전자공학부 연구팀은 플라즈마 처리 시 그 앞에 막을 한 겹 세우는 방식으로 이런 문제를 해결할 수 있다고 7일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈’에 실렸다. 연구팀은 이황화몰리브덴 위에 고분자 절연막을 얇게 깔고 그 위에 산화알루미늄을 덧씌우는 방식으로 2㎚ 두께의 이중 보호층을 만들었다. 아래층 고분자는 원자 하나 수준으로 울퉁불퉁한 2차원 표면을 덮어 계면 결함을 보완하고 위층 산화막은 플라즈마의 물리적 충격을 받아내는 것이다. 충격은 튕겨내고 필요한 화학 물질만 들여보내는 선택적 화학 필터이다. 방탄유리와 정수기 필터를 한 장에 겹쳐놓은 것과 같다. 그 결과 결정 구조는 그대로 보존된 채 전자 농도는 높아지고 접촉저항은 기존 2차원 반도체 대비 32분의 1 수준으로 떨어졌다. 연구팀은 양자역학 방정식으로 물질 거동을 계산한 결과 실리콘 반도체처럼 도핑을 하면서 소재 품질까지 개선되는 것으로 나타났다. 연구팀은 전류가 지나는 길목 중 저항이 문제가 되는 지점만 골라 도핑하는 ‘영역 선택적 저항 제어’도 구현했다. 이렇게 만든 소자는 낮은 전압에서 흐르는 전류가 최대 260배까지 늘었다. 같은 일을 훨씬 적은 전력으로 해낼 수 있다는 의미다. 스마트폰과 전기 소모가 큰 데이터센터에서 저전압 구동은 성능만큼 중요한 지표다. 연구를 이끈 최성률 교수는 “이번 기술은 초미세 저전력 논리소자와 모노폴리식 3차원 반도체, 2차원 CMOS 회로에 사용될 것으로 기대된다”면서 “실제 반도체 제조공정에 적용하기 위해서는 도핑 균일성 검증, 공정시간 단축, 극도로 미세화된 소자에서의 도핑 영역 제어 등에 대한 추가적인 검증이 필요하다”고 설명했다.

인공지능(AI) 국가는 극단적 초불확실성의 재난인 네팔 대홍수에 대응하는 데 한계를 드러냈다. AI 국가는 기존의 선형적인 기상 데이터를 중심으로 학습했기 때문에 예측불가능한 비선형적인 돌발적 구조붕괴를 감지하지 못했다. 네팔 대홍수는 초다변수적이고 예측 불가능한 기후 위기를 실시간으로 대응할 수 있는 ‘양자 국가’로의 패러다임 전환을 절감케 해 준다. 근대 산업국가는 정해진 규칙에 따라 기계적으로 작동하는 ‘시계’(Clock) 국가였다. 영화‘모던 타임즈’가 보여 주듯, 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가며 완벽히 예측 가능한 생산을 수행하는 체제였다. 그러나 디지털 혁명과 함께 탈근대에 진입하면서, 사회는 초연결성과 복잡성으로 인해 불규칙성과 예측 불가능성이 지배하는 거대한 ‘구름’(Cloud)으로 변모했다. 이에 따라 정당과 정부 등 전통적인 ‘시계’ 국가의 통제력은 약화되었고, 인터넷과 소셜미디어(SNS)의 발달로 정보의 탈중앙화와 다원화가 가속화되었다. 결국 권력의 원천은 정보를 독점하는 힘에서, 정보를 촘촘히 연결하는 ‘네트워킹 능력’으로 이동하게 되었다. 탈근대 시대에 ‘구름’ 국가의 특성이 전면에 부상하자, 불규칙적이고 예측 불가능한 ‘구름’ 속에서 기후재난, 팬데믹 등 글로벌 위험이 상존하는 복잡계 사회를 분석하고, 사회적 회복 탄력성을 높이며, 불확실성에 대응할 수 있는 탈근대 국가 형성이 진행되고 있다. 먼저 ‘AI 국가’는 불확실한 ‘구름’ 속에서 규칙적인 ‘시계’를 발견하려 한다. 이는 가브리엘 알몬드 교수가 이미 1977년에 짚어낸 것처럼, AI 국가는 “모든 구름은 시계다”라는 뉴턴주의적 행동법칙의 지배체제 안에 머물고 있음을 시사한다. AI 국가는 ‘구름’과 같은 복잡계적 사회현상을 입력값으로 삼아, 정밀한 ‘디지털 톱니바퀴’ 알고리즘을 통해 사회를 예측 가능한 통제 영역으로 환원하려는 일종의 ‘초시계’적 기획이다. 그러나 AI 국가는 구름의 유동성을 제어하기 위해 완벽한 기계적 예측을 추구하면서도, 알고리즘 내부의 ‘블랙박스’ 현상, 즉 투명성과 검증 불가능성을 극복하지 못했다. 반면 ‘양자 국가’(Quantum State)는 ‘구름’ 그 자체의 유동적 속성을 온전히 인정하는 탈근대 국가이다. 양자 국가는 원인과 결과가 인과론적으로 맞물리는 기계적 사고에서 탈피해, 관측하기 전까지는 결과를 단정할 수 없는 ‘확률적 통치’를 지향하는 진정한 의미의 ‘구름 국가’이다. AI 국가가 ‘시계 국가’의 속성이 극단으로 진화해 ‘구름 국가’로 나아가기 위한 가교역할을 수행한다면, 양자 국가는 정치·사회적 현상 자체가 본체론적으로 구름이라는 점을 철학적, 정치학적, 기술적으로 수용하는 완결된 형태의 탈근대 국가라 할 수 있다. 최근 국회에서 개최된 ‘AI 국가와 이를 넘어서는 양자 국가’ 토론회에서는 초불확실성 시대의 위기대응 체계를 단선적이고 선형적인 발전론에 가둬 두지 말고, 복수의 대안적 경로를 동시에 준비해야 한다는 목소리가 나왔다. 여기서 필자는 ‘비동시성의 동시성’(2014)에서 이야기한 역사적 시간의 ‘중첩성’이, 입자가 0이면서 동시에 1일 수 있는 양자역학의 ‘중첩’ 원리와 놀라울 정도로 일치함을 발견했다. 양자 컴퓨터는 바로 이 0과 1이 공존하는 중첩 원리를 극대화해, 초불확실성이 파생시키는 수억 개의 미래 가능성을 한순간에 병렬로 시뮬레이션한다. 그리고 이를 통해 국가가 나아가야 할 최적의 선제적 대안을 도출해 낸다. 따라서 우리는 탈근대적 ‘양자 국가’의 도래를 선제적으로 준비해야 한다. 기후 위기와 같은 현대적 재난들은 원인과 결과의 경계가 모호할 뿐만 아니라 비선형적으로 분출된다. 수십억 개의 변수가 유기적으로 얽힌 초복잡성을 해결하는 데는 AI 슈퍼컴퓨터조차 수백 년의 계산 시간이 걸린다. 초불확실성이라는 ‘구름’을 잡기에는 AI 국가라는 디지털 ‘시계’는 근본적인 한계를 지닌다. ‘시계’의 패러다임에 갇힌 채 다가올 ‘구름 사회’로의 가교역할에 머무르고 있는 AI 국가를 넘어서야 한다. 초불확실성의 문제를 온전한 ‘구름의 논리’와 ‘구름의 기술’ 그리고 ‘양자 컴퓨팅’으로 돌파해 나갈 진정한 탈근대 ‘양자 국가’의 시대를 대망한다. 임혁백 고려대 명예교수·정치외교학

“상용화 가능한 창의적 아이디어”국민대팀 2위·고려대팀 3위 올라11월 5일 시상식·성과보고회 개최 호반그룹과 호반장학재단이 주최하고 서울신문과 전자신문이 주관한 ‘K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트’에서 인하대 ‘A.I.M’팀이 1위의 영예를 안았다. 또 국민대 ‘SPARK’팀과 고려대 ‘CU-F!’팀이 각각 2위와 3위를 차지했다. 이번 프로젝트는 지난 3월 열린 K-과학인재 아카데미 비전선포식 이후 추진해 온 과학인재 양성 사업의 일환으로 미래 과학기술 인재에게 교육·연구·창업 기회 등을 제공하기 위해 마련됐다. 6일 K-과학인재 아카데미 사무국에 따르면 1위에 선정된 A.I.M팀(김지섭·김예린·최재원·윤서연)은 ‘스마트 단지 실외 주행을 위한 휠체어 전용 자율주행 모빌리티 플랫폼’이라는 기술을 제안했다. 휠체어를 이동 로봇에 탑재한 뒤 목적지까지 자율주행으로 운송하는 방식으로, 아파트에서 보행자와 장애물을 피해 이동할 수 있도록 시뮬레이터와 자율주행 제어 시스템을 구현했다. 심사위원장인 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수는 “아파트 거주 비율이 높은 국내 주거환경과 다수의 보행자를 고려한 현실적인 시뮬레이터를 통해 완성도 높은 시연이 이뤄졌다”면서 “실물 로봇으로 구현될 경우 상용화 가능성이 있고 휠체어뿐 아니라 택배 배송 등에도 유용해 다방면으로 확장성을 갖췄다”고 평가했다. 2위를 차지한 SPARK팀(정다민·유시현)은 휴대용 라만 분광기와 머신러닝을 결합해 생활 플라스틱의 종류를 현장에서 즉시 판별하는 기술을 연구했다. 심사위원인 박배호 건국대 물리학과 교수는 “휴대용 라만 분광기라는 하드웨어와 이에 접목한 인공지능(AI) 시스템으로 도시 생활에서 문제가 되고 있는 재활용 플라스틱의 신속하고 저렴한 분류 기술을 개발하고자 했다는 점에서 좋은 평가를 받았다”고 설명했다. 3위 CU-F!팀(백은지·유수연·주정원)은 불소 함유 플라스틱을 분해·회수해 다시 활용하는 업사이클링 플랫폼을 연구했다. 기존 열분해나 광분해가 아닌 전기분해 방식으로 불소를 회수하는 방안 등을 제시했다. 심사위원인 신석민 서울대 화학과 교수는 “생활 속에서 마주치는 다양한 문제를 과학기술을 통해 해결하는 창의적인 아이디어를 제시하고 그 가능성을 설득력 있게 보여 준 3개 팀이 수상자로 선정됐다”며 “과학기술이 경제적 이익을 넘어 사회적 가치를 창출하는 중요한 임무를 갖고 있음을 인식하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 1위 수상팀은 3000만원, 2·3위는 각각 2000만원과 1000만원의 상금을 받는다. 시상식을 겸한 성과보고회는 오는 11월 5일 서울 서초구 호반파크 2관 대강당에서 열릴 예정이다.

호반그룹과 호반장학재단이 주최하고 서울신문과 전자신문이 주관한 ‘K-과학인재 아카데미 대학생 프로젝트’에서 인하대 ‘A.I.M’팀이 1위의 영예를 안았다. 또 국민대 ‘SPARK’팀과 고려대 ‘CU-F!’팀이 각각 2위와 3위를 차지했다. 이번 프로젝트는 지난 3월 열린 K-과학인재 아카데미 비전선포식 이후 추진해 온 과학인재 양성 사업의 일환으로 미래 과학기술 인재에게 교육·연구·창업 기회 등을 제공하기 위해 마련됐다. 6일 K-과학인재 아카데미 사무국에 따르면 1위에 선정된 A.I.M팀(김지섭·김예린·최재원·윤서연)은 ‘스마트 단지 실외 주행을 위한 휠체어 전용 자율주행 모빌리티 플랫폼’이라는 기술을 제안했다. 휠체어를 이동 로봇에 탑재한 뒤 목적지까지 자율주행으로 운송하는 방식으로, 아파트에서 보행자와 장애물을 피해 이동할 수 있도록 시뮬레이터와 자율주행 제어 시스템을 구현했다. 심사위원장인 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수는 “아파트 거주 비율이 높은 국내 주거환경과 다수의 보행자를 고려한 현실적인 시뮬레이터를 통해 완성도 높은 시연이 이뤄졌다”면서 “실물 로봇으로 구현될 경우 상용화 가능성이 있고 휠체어뿐 아니라 택배 배송 등에도 유용해 다방면으로 확장성을 갖췄다”고 평가했다. 2위를 차지한 SPARK팀(정다민·유시현)은 휴대용 라만 분광기와 머신러닝을 결합해 생활 플라스틱의 종류를 현장에서 즉시 판별하는 기술을 연구했다. 심사위원인 박배호 건국대 물리학과 교수는 “휴대용 라만 분광기라는 하드웨어와 이에 접목한 인공지능(AI) 시스템으로 도시 생활에서 문제가 되고 있는 재활용 플라스틱의 신속하고 저렴한 분류 기술을 개발하고자 했다는 점에서 좋은 평가를 받았다”고 설명했다. 3위 CU-F!팀(백은지·유수연·주정원)은 불소 함유 플라스틱을 분해·회수해 다시 활용하는 업사이클링 플랫폼을 연구했다. 기존 열분해나 광분해가 아닌 전기분해 방식으로 불소를 회수하는 방안 등을 제시했다. 심사위원인 신석민 서울대 화학과 교수는 “생활 속에서 마주치는 다양한 문제를 과학기술을 통해 해결하는 창의적인 아이디어를 제시하고 그 가능성을 설득력 있게 보여준 3개 팀이 수상자로 선정됐다”며 “과학기술이 경제적 이익을 넘어 사회적 가치를 창출하는 중요한 임무를 갖고 있음을 인식하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 1위 수상팀은 3000만원, 2·3위는 각각 2000만원과 1000만원의 상금을 받는다. 시상식을 겸한 성과보고회는 오는 11월 5일 서울 서초구 호반파크 2관 대강당에서 열릴 예정이다.

ICT 전문기업 ㈜진인프라(대표이사 김성용)는 종합건설사 대광건영(대표이사 박병일)과 AI 기반 건설 현장 안전관리 플랫폼 ‘JIN SAFETY(진세이프티)’의 현장 운영 성과보고회를 열고, 경기 용인 현장에서 9월 1일 본 운영에 들어갔다고 지난 3일 밝혔다. 성과보고회는 1일 광주 대광건영 본사에서 열렸다. 양사는 지난 6월 대광건영 구미 현장에서 실증(PoC)에 착수한 이후 약 3개월간의 운영 결과와 기능 개발 현황을 공유하고, 하반기 적용 계획을 논의했다. 현재 JIN SAFETY는 구미·용인 2개 현장에서 18개 채널의 AI 안전관제와 이동형 CCTV 6대를 운영하고 있다. 용인 현장에는 지난 8월 20일 이동형 CCTV 4대가 도입됐다. 이 가운데 1대는 열화상 겸용 모델로, 야간과 저조도 환경의 인식률을 보완한다. 서비스 기간은 2026년 9월부터 2028년 5월까지 21개월이다. ◆ 카메라는 바꾸지 않고, 현장이 요구한 위험을 학습시킨다 JIN SAFETY는 현장에 이미 설치·운영 중인 관제 CCTV의 영상을 그대로 받아 서버에서 분석한다. AI 칩이 내장된 카메라나 별도의 AI 박스로 교체할 필요가 없어, 현장 규모가 클수록 도입 부담이 줄어드는 구조다. 용인 현장에는 영상을 직접 수집하는 RTSP 연동 방식을 처음 적용했으며, 종전 방식과 비교해 연결 안정성·화질·객체 인식률 전 항목에서 우위를 확인했다. 판정 항목은 총 13종으로 구성된다. 세부적으로는 떨어짐·넘어짐, 안전모·안전벨트·안전화 미착용, 고소작업 상태 등 위험 요인 6종과 장비 인식 6종(굴착기·지게차·레미콘·고소작업대·트럭·덤프)이 포함된다. 여기에 현장 맞춤형 요구 사항을 적극 반영하여 신호수 부재 및 타워크레인 신호수 관련 항목 2종을 새롭게 개발·추가했다. 판정 구조에는 시각언어모델(VLM)을 적용했다. 1차로 영상 속 인원·장비·보호구를 탐지한 뒤, 2차로 해당 장면 전체를 다시 판단하는 2중 구조다. 좌표만으로 판단할 때 발생하던 구조적 오탐을 걸러내기 위한 설계다. 위험으로 판정된 순간에는 증거 이미지가 자동 저장돼, 관리자가 판정 표시본과 원본을 나란히 대조할 수 있다. 관제 화면은 최대 16분할까지 동시에 표출되며 현장과 본사, 모바일에서 함께 볼 수 있다. 현장별 서브 계정으로 담당자 권한을 분리하고 본사 계정은 전 현장을 통합 조회하는 구조다. 폭염기 온열 질환 예방을 위한 체감온도 표시, 기간별 통계의 엑셀·PDF 내려받기 기능도 운영 중이다. ◆ 알림·방송으로 확장… 웨어러블 연동 연내 검증 양사는 하반기 고도화 작업에 속도를 낸다. 오는 9월부터는 위험 감지 시 관리자 스마트폰으로 즉시 알림이 전송되며, 푸시 링크를 통해 검출 화면을 실시간으로 확인할 수 있는 기능이 도입된다. 이어 9월 중 용인 현장에서 현장 IP 스피커 연동 음성 안내 시스템의 실증을 마치고 10월부터 본격적인 확대에 들어간다. 아울러 이동형 CCTV의 원격 방향 제어와 현장 음성 송출 기능 역시 10월 적용을 목표로 현재 개발이 진행 중이다. CCTV 화면 안에 구역을 지정해 해당 영역만 판정하는 기능과, 소화기 비치 위치를 등록해 이탈 시 즉시 알리는 기능도 개발이 진행되고 있다. 근로자 건강 상태와 현장 내 위치를 확인하는 스마트밴드 연동은 연내 성능 검증을 목표로 한다. 대광건영 관계자는 “현장이 넓고 공정이 수시로 바뀌는 건설 현장에서는 관리자의 육안 점검만으로 사각지대를 없애기 어렵다”며 “검증된 기능을 중심으로 적용 현장을 넓혀 나가겠다”고 말했다. 진인프라 관계자는 “현장에서 나온 요구를 곧바로 개발에 반영해 온 것이 이번 확대 적용으로 이어졌다”며 “자체 GPU 인프라와 전담 개발 인력을 바탕으로 요구 사항 반영 속도를 유지해, 실제 현장에서 쓰이는 안전관리 플랫폼으로 완성해 나가겠다”고 밝혔다.

다양한 종류의 드론이 전쟁에 사용되고 있지만, 그 대응 양상은 크게 차이가 난다. 우크라이나 전쟁에서 러시아와 우크라이나 양측이 상대방 후방 공격에 사용하는 ‘장거리 자폭 드론’은 주로 대공 방어의 영역에서 물리적 타격을 통해 무력화된다. 그에 비해 취미용으로 많이 쓰이는 중국산 DJI 드론이나 전선 타격용으로 많이 쓰이는 1인칭 시점(FPV) 드론 같은 소형 드론은 주로 전자적 수단을 통한 무력화, 즉 재밍을 통해 무력화를 시도한다. 평시 민간 시설에 대한 드론 위협은 이런 소형 드론에 의한 것이기 때문에 재밍 같은 ‘소프트 킬’이 주로 사용된다. 그러나 재밍은 조종 주파수나 GPS 신호를 교란하기 위해 상대적으로 높은 출력의 전파를 사용하기 때문에 민간 주거 지역에서 통신 장치 등에 미치는 영향을 고려해야 한다. 이런 제약은 우리나라만이 아니라 미국도 법적으로 민간 거주 구역에서 전파를 이용한 재밍을 제한하고 있다. 이런 제약에서 소형 드론을 방어할 새로운 기술로 조종 권한을 탈취하는 ‘테이크오버’(Takeover) 기술이 관심을 받고 있다. 현재 전 세계적으로 이 분야에서 앞서가는 기업으로 이스라엘 업체인 디펜드 솔루션즈(D-fend Solutions)가 있고, 대표 제품으로 ‘엔포스에어2’(EnforceAir2)가 있다. 회사는 해당 기술을 RF(무선주파수) 사이버 테이크오버(제어권 탈취) 기술로 홍보하고 있다. 단순 탐지 후 재밍 또는 물리적 무력에 의존하는 기존 대드론 방식과 달리 디펜드 솔루션즈의 RF 사이버 제어권 탈취 기술은 미승인 드론을 식별하고 정밀하게 제어권을 확보한 뒤 지정된 구역에 안전하게 착륙하도록 유도한다. 이 방식은 정상적 승인된 드론을 위한 지역 통신 인프라를 방해하지 않으면서 위협을 해소하고, 부수적 피해와 비용이 큰 운영 중단 없이 드론 위협을 해결할 수 있다. 엔포스에어2는 SDR(Software-Defined Radio) 하드웨어로 새로운 드론에 대응하기 위한 업그레이드를 하드웨어적인 방법에 의존하지 않고, 소프트웨어 업그레이드로 빠르게 수행할 수 있다. RF 노이즈가 심하거나 민감한 환경에서도 허가된 드론과 허가되지 않은 드론을 구분하고, 위협 드론을 사전에 지정된 안전 구역에 안전하게 착륙시켜 운영 연속성을 지원한다. 고정형, 차량 탑재형에 이어 최근 함정 탑재형도 개발하여 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 하고 있다. 뛰어난 성능 덕분에 이미 전 세계적으로 많은 운용 실적을 기록하고 있으며, 우리나라를 포함하여 31개국에서 2000여 대가 항만, 공항 등에서 운용되고 있다. 대표적으로 2026 북미 월드컵에서 미국, 캐나다, 멕시코의 경기가 열리는 도시에 설치되어 드론 위협을 방어했다. 지난 6월 디펜드 솔루션즈의 뛰어난 기술력을 눈여겨본 미국의 모토롤라 솔루션은 15억 달러에 회사를 인수한다고 발표했고, 지난달 말에 인수를 완료했다. 그만큼 사이버 제어권 탈취 기술의 가치를 높게 본 것으로, 대드론 기술 분야에서 독보적 능력을 갖춘 기업임을 증명했다. 전 세계적으로 늘어나는 드론, 특히 소형 드론 위협은 우리나라도 마찬가지다. 그러나 국내 대드론 기술이 발전하고 있지만, 아직 디펜드 솔루션즈의 사이버 제어권 탈취 기술에 대응할 기술은 없는 상황이다. 이미 우리 주변에서 눈에 보이지 않는 곳에서 뚫으려는 드론과 막으려는 대드론 기술의 조용한 전쟁이 치열하게 벌어지고 있다. 정부는 우리 대드론 기술의 비어 있는 부분을 빨리 인식하고, 이를 채우기 위해 검증된 해외 기술을 빠르게 도입하고, 국내 유사 기술 발전을 위해 투자를 해야 한다.

코레일(한국철도공사)과 SR 통합 후 첫 추석 명절 승차권 예매가 3일부터 시작된다. 2일 코레일에 따르면 추석 명절 승차권은 23~27일까지 5일간 운행하는 열차다. 예매는 모바일 앱 ‘코레일+’와 홈페이지(www.korail.com) ‘명절 전용 웹페이지’에서 비대면으로 진행되며 ‘통합 회원’ 전환 및 가입을 마쳐야 한다. 코레일 회원은 자동 전환되지만 SR만 가입한 회원은 통합 회원으로 가입·전환해야 한다. 열차 통합 운행에 따라 운행 열차 예약 방식도 변화돼 주의가 필요하다. 우선 3~4일은 교통약자 사전 예매가 오전 9시부터 오후 3시까지 진행된다. 대상은 65세 이상 고령자, 장애인복지법에 따른 등록 장애인, 국가유공자(교통지원 대상), 임산부 등이다. 경로 회원을 제외한 사전 예매 대상자는 명절 예매 전용 웹페이지에서 인증 절차를 거쳐야 한다. 전 국민 대상 일반 예매는 7∼11일 5일간 오전 7시부터 오후 1시까지 진행된다. 7일은 ITX 새마을 등 전 노선 여객열차가 대상이다. 8일은 KTX 경전·강릉·동해·중앙·중부내륙선이다. 9일은 용산역에서 출발·도착하는 KTX 호남·전라선이다. 10일은 수석역 출발·도착하는 경부·경전·동해·호남·전라선 등이다. 서울역에서 출발·도착하는 KTX 경부선은 11일에 진행한다. 코레일은 추석 예매에 대비해 웹 서버와 인터넷 회선, 대량 접속 제어기 등을 증설했고 시스템 안정성 검증을 위해 232회 모의 테스트를 진행했다. 5~6일 명절 전용 웹페이지에서 추석 예매 ‘사전 체험 서비스’도 진행한다.

한때 반도체 업계의 부동의 1위로 꼽혔던 인텔은 지난 몇 년간 큰 어려움을 겪었습니다. 10㎚ 이하 미세공정과 극자외선(EUV) 공정 도입이 늦어지면서 경쟁사에 뒤처졌고, 결국 자사 최신 중앙처리장치(CPU)에 대만 TSMC 공정을 도입하는 상황까지 맞았습니다. 하지만 최근 18A 공정 양산에 들어가면서 반등의 발판을 마련했습니다. 에이전틱 인공지능(AI) 확산으로 서버용 CPU의 역할이 커지면서 관련 수요도 늘고 있습니다. 인텔은 현재 18A의 개량형인 18A-P 공정의 초기 생산에 들어가는 한편, 차세대 미세공정인 14A 개발에도 속도를 내고 있습니다. 최근 열린 반도체 기술 학술행사 ‘핫칩스’(Hot Chips) 2026에서 인텔은 18A-P 공정의 세부 내용을 공개했습니다. 차세대 제온 프로세서 ‘다이아몬드 래피즈’(Diamond Rapids)뿐 아니라 소비자용 CPU인 ‘노바 레이크’(Nova Lake)에도 18A-P를 적용할 수 있다고 밝혔습니다. 성능 9% 높이고 전력 18% 줄여…핵심은 ‘파워부스트’인텔에 따르면 18A-P는 기존 18A와 비교해 같은 전력에서 성능을 약 9% 높이거나, 같은 성능에서 전력 소모를 약 18% 줄일 수 있습니다. 성능 향상의 핵심은 ‘파워부스트’(Power Boost) 기술입니다. 인텔은 18A에서 후면 전력 공급 기술인 ‘파워비아’(PowerVia)를 도입했습니다. 기존에는 트랜지스터층 위에 신호선과 전력선을 함께 배치했지만, 파워비아는 전력 공급 경로를 웨이퍼 후면으로 옮깁니다. 기존 전면 전력 공급 방식은 제조가 비교적 쉽지만 프로세서가 복잡해질수록 신호선과 전력선이 얽히면서 성능과 전력 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다. 파워비아는 전력선을 후면으로 옮겨 이런 문제를 줄이는 방식입니다. 18A-P에는 여기에 파워부스트가 더해졌습니다. 트랜지스터의 앞뒤 양쪽에서 전류를 공급해 전력 효율을 높이고 보다 세밀하게 전력을 제어하는 기술입니다. 인텔은 18A에서 도입한 게이트올어라운드(GAA) 구조의 ‘리본펫’(RibbonFET)도 개선했습니다. 열 배출 성능 역시 보완해 18A-P의 성능을 끌어올렸습니다. 특히 인텔은 0.5V의 낮은 전압에서 기존 18A보다 약 30% 높은 동작 주파수를 달성했다고 밝혔습니다. 저전력으로 구동해야 하는 노트북이나 태블릿 등에 유리한 특성입니다. 서버용 넘어 노바 레이크까지…18A-P 적용 확대당초 18A-P는 차세대 제온 서버용 프로세서인 다이아몬드 래피즈에 우선 적용될 것으로 알려졌습니다. 그러나 인텔은 이번 행사에서 이미 생산 중인 실리콘을 기준으로 저전압에서는 약 30%, 고전압에서도 두 자릿수의 성능 개선을 확인했다고 밝혔습니다. 또 다이아몬드 래피즈와 노바 레이크가 모두 18A-P의 초기 성능 개선 효과를 받을 예정이라고 설명했습니다. 서버용뿐 아니라 소비자용 CPU로 적용 범위를 확대하겠다는 의미입니다. 18A-P 공정의 완성도와 생산성이 예상보다 빠르게 개선되고 있다는 신호로 해석할 수 있습니다. 인텔은 미국 애리조나주의 팹 52(Fab 52)에서 18A 공정 양산을 시작했습니다. 초기에는 수율이 낮았던 것으로 알려졌지만 최근에는 상당 부분 개선됐고, 18A-P도 시험 생산 단계에 들어간 것으로 전해졌습니다. 다만 내년 노바 레이크 물량까지 모두 18A-P로 생산하기에는 생산능력이 충분하지 않을 것이라는 전망도 나옵니다. 현재 18A급 미세공정을 생산할 수 있는 주요 시설은 애리조나 팹 52와 오리건 D1X 팹입니다. D1X는 규모가 상대적으로 작아 실질적인 양산 물량 상당 부분을 팹 52가 담당해야 합니다. 현재 장비 반입이 진행 중인 팹 62가 본격 가동되면 생산능력 부족은 완화될 수 있습니다. 그전까지는 노바 레이크 일부 물량을 TSMC 2㎚ 공정에 맡길 가능성도 거론됩니다. 그럼에도 인텔이 18A-P의 적용 범위를 서버용에서 소비자용 CPU까지 넓히려는 것은 공정 성능과 수율에 대한 자신감을 보여주는 대목입니다. 인텔이 18A-P를 안정적으로 양산하고 차세대 14A 공정까지 성공적으로 이어가며 과거의 경쟁력을 되찾을 수 있을지 주목됩니다.

한국이 국산 KF-21보다 우수한 한국형 차세대 전투기 연구를 추진하기로 한 가운데, 일부 외신에서는 초음속 순항을 지원할 엔진 탓에 한국의 6세대 전투기 개발이 상당한 기술적 도전 과제가 될 수 있다는 평가를 내놓았다. 지난 25일 방위사업청은 한국형 차세대 전투기 개념연구 용역 입찰공고를 내고 5세대 스텔스기 F-35를 뛰어넘는 한국형 6세대 전투기 개발의 시작을 알렸다. 앞서 국방과학연구소(ADD)는 지난달 7일 대전에서 열린 공군 주최 ‘에어로스페이스 컨퍼런스 2026’에서 자체 연구 중인 6세대 전투기 디자인을 공개한 바 있다. 형상은 수직·수평 미익이 전혀 없는 완전 무미익(Tailless)에 이중삼각날개와 카나드(Canard, 기체 앞쪽에 추가로 다는 작은 날개)를 조합한 쌍발 스텔스기다. 기체는 동체 하부와 양측면에 내부 무장창 3개를 가진다. 방산업계에서는 해당 디자인이 방위사업청의 6세대 전투기 개념 연구와 직접적인 관련성이 적을 수는 있으나, 실제 용역 연구 과정에서 상당 부분 반영될 가능성이 있다고 전망한다. 외신 “한국에 중요한 기술적 도약 될 것”이와 관련해 미국 군사 전문 매체 밀리터리 워치 매거진 역시 29일(현지시간) “한국이 야심 찬 무미익 6세대 전투기 개발 사업을 추진한다”고 보도했다. 매체는 “한국 방위사업청의 요구사항은 보수적인 5세대 전투기 KF-21의 설계보다 훨씬 더 발전되고 고도의 스텔스 기능을 갖춘 쌍발 엔진 전투기이며, 잠재적으로 꼬리날개가 없는 전투기를 지향하는 것으로 보인다”고 전했다. 이어 “꼬리날개가 없는 무미익 전투기 개발은 한국에 있어 중요한 기술적 도약이 될 것”이라면서 “이러한 설계는 기존의 수직 및 수평 안정판을 제거하여 레이더 반사 면적을 줄일 수 있지만, 공기역학 및 비행 제어 측면에서 새로운 과제를 제시하기도 한다”고 설명했다. 현재 꼬리날개가 없는 설계는 6세대 전투기의 핵심 전제 조건으로 여겨지며 기동성이 뛰어난 무미익 전투기를 개발한 유일한 국가는 중국뿐이다. 미국의 F-47 전투기 역시 무미익 설계를 채택할 것으로 보이나 카나드가 전파를 반사할 수 있어 특히 파장이 긴 레이더 전파에 노출될 경우 스텔스 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 우려가 나온다. 문제는 엔진이다ADD 디자인대로 실제 한국형 6세대 전투기가 구현된다면, 영국·일본·이탈리아가 공동 개발 중인 글로벌 전투기 프로그램(GCAP)과 유사한 순항속도를 갖되 항속거리는 더 짧고, 스텔스 성능은 비슷하거나 소폭 향상될 것으로 추정된다. 다만 문제는 추진체계다. 현재 방위사업청의 제안요청서는 초음속 순항이 가능한 적응형 사이클 엔진 2기를 명시한다. 적응형 사이클 엔진이란 비행 상황에 따라 엔진의 작동 방식을 바꿀 수 있는 차세대 전투기 엔진을 의미한다. 장거리 순항할 때는 공기 흐름을 조절해 연료 효율을 높이고, 적과 교전하거나 초음속으로 비행할 때는 더 많은 공기를 활용해 추력을 높이는 방식이다. 비행 상황에 따라 순항 모드와 고속·전투 모드를 바꿀 수 있는 엔진인데, 이러한 적응형 사이클 엔진은 매우 고도의 기술을 요구한다. 이와 관련해 밀리터리 워치 매거진은 “적응형 사이클 엔진은 엔진 개발 분야에서 중국과 미국에 크게 뒤처져 있는 한국에 상당한 기술적 도전 과제가 될 것”이라며 “전 세계적으로 적응형 사이클 엔진이 실전 배치 단계에 근접한 사례는 많지 않다”고 짚었다. 실제로 미국은 F/A-XX에 현재 생산 중인 엔진을 개량한 파생형 엔진 장착을 검토하고 있으며, 영국·이탈리아·일본이 참여하는 글로벌전투항공체계(GCAP)에도 적응형 추진체계는 적용되지 않을 것으로 알려졌다. 이미 무미익 6세대 전투기를 개발한 것으로 알려진 중국의 J-36과 J-50은 명칭 자체가 비공식적인 만큼 엔진과 관련한 공개 정보도 제한돼 있다. 한국이 6세대 전투기 서두르는 이유한국이 기술 부족에도 불구하고 6세대 전투기 개발을 서두르는 배경에는 북한의 위협이 있다. 북한은 신형 공중조기경보통제기와 공대공·지대공미사일 등의 현대화를 빠르게 진행하면서 낙후된 방공망을 강화하는 추세다. 이는 한반도 유사시 한국 전투기가 북한 내륙으로 침투해 공습을 감행할 때 생존성을 떨어뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 현존하는 KF-21 성능만으로는 북한의 신형 공중조기경보통제기와 미사일 등을 회피하기 어렵다. 북한뿐 아니라 중국과 러시아 등 주변국의 동향도 한국의 차세대 전투기 개발을 서두르게 하는 요인으로 꼽힌다. 중국은 이미 무미익 형태의 6세대 전투기에 가장 빠르게 다가선 국가이고, 일본은 영국·이탈리아와 공동으로 GCAP 프로그램을 진행 중이다. 러시아도 5세대 전투기 Su-57이 배치되어 있고, F-35와 유사한 Su-75 전투기 개발도 진행되고 있다. 향후 6세대 전투기 개발이 본격화할 가능성도 있다. 2030년대부터 한반도 주변 지역에 5·6세대 전투기들이 잇따라 실전 배치되지만, 한국은 5세대인 F-35A와 4.5세대 기종인 KF-21 등이 일선에서 활동하는 만큼 공군력 격차를 우려하지 않을 수 없다. 방산업계는 모든 과정이 순조롭게 진행될 경우 2040년 중·후반쯤 한국의 6세대 전투기가 탄생할 수 있을 것으로 전망한다. 방위사업청의 용역 수행 기간은 14개월이며, 연구 결과가 나오는 시점은 2028년쯤으로 예상된다.

애플 맥 미니는 저렴한 가격에 사용할 수 있는 개인용 미니 컴퓨터로 등장했습니다. 하지만 AI 시대에는 로컬 AI 장치로 더 인기를 끌고 있습니다. 특히 오픈클로(OpenClaw) 머신으로 인기가 높습니다. 오픈클로는 사용자의 컴퓨터를 직접 제어하고 메신저로 소통하며 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트 프로그램입니다. 단순한 답변이나 초안 작성을 넘어 파일 조작, 프로그램 실행, 이메일 전송 등을 대신하는 AI 비서로 활용할 수 있습니다. 맥 미니가 오픈클로 머신으로 인기가 높은 이유는 M 시리즈 프로세서의 높은 AI 성능과 통합형 메모리 구조, 상대적으로 낮은 전력 소모와 비용, 작은 크기 덕분입니다. 24시간 켜 놓는 개인 AI 비서로 사용하기 위해서는 전력 소모가 낮을수록 유리합니다. 비슷한 성능의 x86 컴퓨터와 비교할 때 맥 미니는 전력 소모가 상당히 낮고 고장 가능성도 작습니다. AI 성능 확 끌어올린 M6 맥 미니이런 점을 반영해 맥 미니에 탑재되는 M 시리즈 프로세서는 세대가 올라갈수록 AI 성능을 강화하고 있습니다. 8월 25일 발표된 신형 M6 맥 미니 역시 이런 추세를 고스란히 반영해 AI 성능을 대폭 개선했습니다. M6는 애플 최초의 2㎚ 제품으로 TSMC의 N2 노드에서 제작됩니다. M6에서 눈에 띄는 변화 중 하나는 고성능·고효율 코어의 두 가지 구성이던 CPU가 고성능·중간·고효율의 세 가지 구조로 바뀌었다는 점입니다. 2개의 슈퍼 코어와 4개의 퍼포먼스 코어, 6개의 고효율 코어 등 총 12코어로 바뀌었는데, 기존 4+6 구성과 비교해 멀티스레드 성능이 20% 정도 빨라졌다는 게 애플의 주장입니다. 이런 트리플 구성은 앞으로 프로, 맥스 등 다른 버전에도 적용될 것으로 보입니다. 이보다 더 중요한 변화는 듀얼 16코어 뉴럴 엔진(Neural Engine)으로 연산 능력이 최대 두 배 증가했다는 것입니다. 다만 단순히 AI 연산 능력이 두 배 증가한 것은 아닙니다. 대신 LLM을 구동할 때 초기 단계인 프리필(prefill)을 주로 가속해 첫 토큰이 나올 때까지 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 실제 토큰이 생성되는 디코드 단계에서는 메모리 대역폭이 중요한데, M6 맥 미니는 대역폭이 170GB/s로 이전보다 10% 이상 빨라졌습니다. 여기에 12코어로 늘어난 GPU는 각 코어마다 신경 가속기를 지녀 최대 AI 연산 성능이 30% 정도 향상됐습니다. 전반적인 성능 향상을 감안하면 M6 맥 미니의 AI 성능은 이전 세대보다 높아져 로컬에서 LLM을 구동하거나 오픈클로 머신으로 사용할 때 진가를 발휘할 것으로 보입니다. 다만 이제는 기본 모델이 899달러(국내 출시가 149만 9000원)에 달해 비싼 가격이 부담입니다. 특히 좀 더 큰 모델을 돌리기 위해 메모리나 저장장치를 추가하면 가격이 크게 올라가는 것이 걸림돌이 될 것으로 보입니다. 더 강력해진 M5 울트라…가격은 ‘전문가급’이런 문제는 최상위 모델인 맥 스튜디오에서 더 두드러집니다. M4 울트라를 건너뛰고 발표된 M5 울트라 맥 스튜디오는 앞서 공개한 M5 프로(듀얼 다이)를 다시 두 개 붙여 쿼드 다이 형태로 제조했습니다. 다이 연결 대역폭은 4.4TB/s 이상으로 1.76배 개선돼 다이 수가 늘어난 데 따른 병목을 최소화했습니다. CPU 코어 수는 36코어로 증가했는데, 개선된 고성능 코어 덕분에 연산 능력이 높아져 애플 주장으로는 CPU 성능이 싱글스레드는 최대 25%, 멀티스레드는 최대 30% 향상됐습니다. M5 울트라 역시 AI 성능을 강화했습니다. 모든 GPU 코어(최대 80코어)에 신경망 가속기를 탑재해 AI 관련 매트릭스 연산(LLM 프리필, 이미지 생성 등)에서 상당한 성능 향상이 예상됩니다. 애플에 따르면 LLM 프롬프트 처리(LM Studio 기준) 성능도 최대 4배 수준으로 향상됐습니다. 여기에는 GPU 성능뿐 아니라 메모리 대역폭이 819GB/s에서 1.2TB/s로 늘어난 것도 영향을 미친 것으로 보입니다. 하지만 M5 울트라 맥 스튜디오는 가격이 5499달러로 인상돼 이제는 전문적인 용도로 사용하는 경우에도 다소 부담스러운 가격이 됐습니다. 96GB 메모리와 1TB SSD를 지닌 기본 모델도 949만원에 달합니다. 업무 목적이 아니라 단지 내 컴퓨터에서 AI 모델을 돌리기 위해 지불하기에는 너무 많은 비용입니다. 오픈클로 머신으로 맥 미니의 인기는 계속되겠지만, 맥 스튜디오는 전문가 영역으로 사용 범위가 더 좁아질 것으로 보입니다.

- UV·DTG·DTF·UV DTF 기술 단일 기기 통합… KINTEX ‘K-PRINT 2026’서 국내 첫 공개- 듀얼 헤드·Pixel-Scan™ 비전 시스템 탑재… 하드웨어·소프트웨어 통합 생산 생태계 구축 디지털 패브리케이션 기업 xTool이 UV, DTG(Direct-to-Garment), DTF(Direct-to-Film), UV DTF 등 4가지 인쇄 방식을 하나의 장비에 통합한 데스크톱 프린터 ‘O1 Omni Printer’를 출시했다고 밝혔다. xTool은 8월 19일부터 22일까지 경기 고양시 킨텍스(KINTEX) 제2전시관에서 열린 인쇄산업 전시회 ‘K-PRINT 2026’에 참가해 O1을 국내에 처음 공개했다. xTool 측은 O1이 출시 첫날 1,400만 달러 이상의 매출을 기록했다고 밝히며, 이는 자사가 집계한 신제품 매출 기록 가운데 가장 빠른 속도라고 설명했다. 회사는 이번 성과를 레이저 가공 중심의 단일 카테고리에서 다양한 소재·생산 기술을 아우르는 크리에이티브 도구 플랫폼으로 사업을 확장해 온 흐름의 연장선으로 해석했다. xTool에 따르면 O1은 하나의 장비에서 4가지 인쇄 방식을 구현하는 데스크톱 통합 인쇄 시스템으로, 회사 측은 이를 ‘옴니 프린터(Omni Printer)’로 명명했다. 목재·금속·아크릴·유리·석재 등 경질 소재는 물론 섬유·가죽까지 인쇄가 가능해 퍼스널라이즈드 선물, 어패럴, 사인, 홈 데코, 소규모 상업 생산 등 다양한 분야에 활용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 전시 부스에서는 어패럴, 아크릴, 유리, 금속, 가죽 등 다양한 소재에 O1을 적용한 시연이 진행됐다. AI 보조 디자인과 ‘픽셀-스캔(Pixel-Scan™)’ 비전 포지셔닝 기술을 거쳐 최종 결과물을 완성하는 전체 워크플로우를 관람객이 직접 체험할 수 있도록 구성했다. O1의 핵심 구조는 업그레이드가 가능한 듀얼 프린트헤드다. ‘듀얼-UV(Dual-UV)’ 모드에서는 다층 효과와 더 빠른 생산 속도를 구현하고, ‘하이브리드 UV+패브릭(Hybrid UV+Fabric)’ 모드에서는 경질 소재 인쇄와 어패럴 인쇄, UV DTF 전사 데칼 작업을 하나의 워크스페이스에서 처리할 수 있다. 정밀도 확보를 위해서는 라인 레이저 고도 측정(Line Laser Altimetry)과 왜곡 없는 CIS 스캐닝을 결합한 ‘픽셀-스캔 비전 시스템(Pixel-Scan™ Vision System)’을 적용했다. 레이저 기반 오토포커스가 대상물의 최대 높이를 자동 감지해 인쇄 높이를 조절하고 프린트헤드 충돌을 방지하며, 별도 지그(jig) 없이도 사각지대 없는 인쇄 작업이 가능하다고 회사는 밝혔다. 로터리 어태치먼트를 함께 사용하면 주요 텀블러 제품군의 약 90%에 대해 3D 모델과 1:1 디자인 프리뷰를 생성할 수 있다. 상업적 활용성을 높이기 위해 O1은 G7® 등급의 컬러 정확도 기준을 충족하며, GREENGUARD® Gold 인증을 받은 UV 잉크와 OEKO-TEX® 인증 섬유 잉크를 사용한다. 유지보수 편의를 위한 ‘SmartCycle™ 2.0’ 시스템은 노즐 관리를 자동화하며, 최대 2주간 장비를 사용하지 않아도 즉시 재가동할 수 있는 ‘클로그-프리 베케이션 모드(Clog-Free Vacation Mode)’를 지원한다. 소프트웨어 측면에서는 xTool 레이저 각인기에서 작업한 결과물을 별도 재조정 없이 O1로 옮겨 인쇄까지 이어가는 ‘레이저+UV 통합 워크플로우’를 지원한다. AI 윤곽 인식 기능은 비정형 형상에 디자인을 맞춰 채우는 동시에 컷아웃 영역을 자동으로 피하며, 텍스트 프롬프트로 인쇄 가능한 아트워크를 만드는 ‘원클릭 AI 생성기’ 기능도 탑재됐다. 이 밖에 최대 높이 7mm의 릴리프 인쇄가 가능한 2,000여 종 텍스처 라이브러리와 입체 모션 효과를 구현하는 ‘렌티큘러 3D 제너레이터(Lenticular 3D Generator)’, DTG 인쇄와 텍스처 자수 효과를 결합한 ‘데스크톱 3D 자수 워크플로우’도 함께 제공된다. 선전(Shenzhen)에 본사를 둔 xTool은 2021년 첫 다이오드 레이저 각인·절단기를 출시한 이후 하드웨어·소프트웨어·컴퓨터 비전·지능형 제어 기술을 아우르는 통합 플랫폼을 구축해 왔다. 2025년에는 어패럴 전용 인쇄 시스템 ‘xTool Apparel Printer’를 선보이며 디지털 섬유 인쇄 시장에 진출했으며, 회사 측이 인용한 업계 자료에 따르면 2026년 상반기 글로벌 어패럴 인쇄 시장에서 상위권 점유율을 기록한 것으로 알려졌다. 한편 K-PRINT 2026은 인쇄 장비, 라벨, 패키징, 골판지·종이 제품, 디지털 인쇄, 섬유 인쇄, 사인·광고 등 다양한 산업군을 아우르는 국내 대표 인쇄·후가공 전시회다. xTool은 이번 전시를 통해 자사 인쇄 사업 성과를 알렸다.