![[AI 현장 융합] 대학 협력 기반 피지컬 AI 인재양성…마음AI 데이터 생태계 확대](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260207/art_17706852458921_d99255_178x118_c0.jpg)
[더테크 이지영 기자] 마음AI가 피지컬 AI 전문 인재 양성과 실제 환경 기반 데이터 생산을 결합한 새로운 교육 모델 구축에 나섰다. 단순 교육을 넘어 실습과 데이터 생산까지 이어지는 ‘교육–실습–데이터 생산’ 연계 체계를 통해 피지컬 AI 인재 생태계 확장을 추진한다는 전략이다. 마음AI는 대학 및 연구기관과 협력해 피지컬 AI 인재양성 프로그램을 단계적으로 확대하고, 교육 과정에서 생성되는 데이터를 연구·실증·재학습으로 연결하는 데이터 순환 구조를 구축하고 있다고 밝혔다. 캠퍼스와 실습 환경을 데이터 생산과 검증의 거점으로 활용해 실제 산업 적용이 가능한 인재를 양성하겠다는 목표다. 특히 한국피지컬AI협회를 중심으로 대학과 기업 간 협력 체계를 강화하고 있다. 기업의 기술 역량과 대학의 교육·연구 인프라를 결합해 피지컬 AI 데이터 생태계를 조성하는 것이 핵심이다. 최근에는 동국대학교 바이오메디캠퍼스와 협력해 실증 환경 기반 데이터 수집과 교육을 연결하는 모델도 구체화되고 있다. 교육 과정에는 엔비디아 ‘아이작 심(Isaac Sim)’ 기반 시뮬레이션 실습이 포함됐다. 가상 환경에서 로봇 행동 학습과 데이터 생성 과정을 체계적으로 이해하도록 구성된 것이 특징이다. 이는 피지컬 AI에서 핵심인 행동 데이터 수집과 활용 구조를 실습 중심으로 익히도록 설계된 프로그램이다. 마음AI는 앞서 ‘세상을 복제하는 공장 : 피지컬 AI 데이터팩토리’ 출간을 통해 데이터 생성과 학습 구조에 대한 이론적 기반을 제시한 바 있으며, 이를 교육 콘텐츠로 확장해 인재양성 사업을 고도화하고 있다. 손병희 마음AI 연구소장은 “피지컬 AI의 핵심은 모델이 아니라 데이터를 어떻게 만들고 순환시키느냐에 있다”며 “산학 협력을 기반으로 교육·실습·데이터 생산이 유기적으로 연결된 인재양성 체계를 구축하겠다”고 밝혔다. 마음AI는 앞으로 협회·대학·기업 간 협력을 확대해 피지컬 AI 인재양성과 데이터 팩토리 구축을 동시에 추진하며 기술 확산과 전문 인재 육성을 병행할 계획이다.
![[AI 현장 융합] 공장 투입 앞둔 휴머노이드 로봇…현대차·보스턴다이내믹스 아틀라스의 현실화](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260207/art_17706843590722_500941_178x118_c0.jpg)
[더테크 서명수 기자] 휴머노이드 로봇의 공장 투입이 더 이상 미래 시나리오가 아닌 현실 단계에 접어들고 있다. 현대차그룹의 로봇 계열사 보스턴다이내믹스가 공개한 최신 영상은 산업현장 투입을 앞둔 로봇 기술의 변화를 보여주는 상징적 장면으로 평가된다. 보스턴다이내믹스는 최근 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’가 옆돌기와 백 텀블링을 연속 수행하고 빙판 위를 안정적으로 걷는 영상을 공개했다. CES 2026 이후 처음 공개된 이번 영상은 단순한 퍼포먼스가 아닌 실제 산업 적용을 위한 기술 성숙도를 보여주는 사례다. 아틀라스는 두 손을 짚고 옆으로 구른 뒤 공중에서 뒤로 한 바퀴를 도는 고난도 동작을 자연스럽게 이어 수행했다. 특히 착지 이후 균형을 회복하는 모습과 빙판길에서도 넘어지지 않고 보행하는 장면은 전신 제어 능력의 안정화를 입증했다. 과거 개별 동작 시연은 있었지만, 연속 동작을 매끄럽게 수행한 것은 이번이 처음이다. 보스턴다이내믹스는 성공 장면뿐 아니라 넘어지고 실패하는 영상도 함께 공개했다. 이는 강화학습 기반 로봇 성능 개선 과정을 투명하게 공개한 사례로, 연구 단계에서 실제 산업 단계로 넘어가는 전환점으로 해석된다. 회사 측은 연구용 버전의 성능 테스트가 사실상 마무리 단계에 들어섰다고 밝혔다. 로보틱스·AI 연구소와 협력해 이동성과 전신 제어의 한계를 시험하는 최종 검증을 완료했다는 설명이다. 현대차그룹 역시 아틀라스의 연속 전신 제어 능력이 안정화 단계에 진입했다고 평가했다. 이제 아틀라스는 실제 제조 현장 투입을 위한 실전 훈련에 돌입한다. 현대차그룹은 2028년부터 미국 조지아주 HMGMA 메타플랜트에서 부품 분류 공정에 우선 투입하고, 2030년 이후에는 부품 조립 등으로 작업 범위를 확대할 계획이다. 공장 자동화는 기존 산업용 로봇 중심에서 휴머노이드 로봇 중심으로 전환되는 흐름을 보이고 있다. 인간 작업 환경에 맞춰 설계된 휴머노이드 로봇은 기존 설비 변경 없이 다양한 작업을 수행할 수 있다는 장점이 있다. 아틀라스의 제조 현장 투입은 로봇이 실제 노동력을 보완하는 시대의 본격적인 출발점으로 평가된다.
![[에너지전환] 두산퓨얼셀·LG전자, 수소연료전지 폐열 활용 에너지 융복합 사업 협력](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260207/art_17706825871224_3d895a_178x118_c0.jpg)
[더테크 이승수 기자] 두산퓨얼셀이 수소연료전지에서 발생하는 폐열을 활용한 신규 사업모델 개발에 본격 착수했다. 탄소중립과 분산전원 확대 흐름 속에서 전기·열을 동시에 활용하는 에너지 효율 혁신 모델이 주목된다. 두산퓨얼셀은 지난 9일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 LG전자와 ‘탄소중립을 위한 청정열원 활용 에너지 효율 극대화 사업’ 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 10 밝혔다. 이번 협력은 수소연료전지 기반 전력 생산과 공조 기술을 결합해 전기와 열을 동시에 활용하는 통합 에너지 솔루션 구축이 핵심이다. 협약에 따라 두산퓨얼셀은 전기와 열을 동시에 생산하는 수소연료전지 주기기 공급과 최적화를 담당한다. LG전자는 히트펌프, 흡수식 냉동기, 냉난방공조(HVAC) 시스템을 연계해 에너지 융복합 시스템을 구축한다. 양사는 기술·정책·사업개발 등 전반적인 협력을 공동으로 추진할 계획이다. 수소연료전지는 발전 과정에서 열이 함께 발생하지만, 그동안 활용 범위가 제한적이었다. 이번 협력을 통해 폐열은 난방·온수 공급뿐 아니라 냉방과 냉각 용도로까지 확대 활용된다. 특히 히트펌프와 흡수식 냉동기 결합은 냉난방 수요가 큰 시설의 에너지 효율을 크게 높일 것으로 기대된다. 양사는 산업단지, 데이터센터, 대형 상업시설 등 전력과 냉난방 수요가 동시에 높은 시장을 중심으로 사업모델 확산에 나선다. 송배전망 확충이 어려운 지역에서도 구축이 가능한 분산전원 형태로, 친환경성과 에너지 안정성을 동시에 확보할 수 있다는 점이 강점이다. 두산퓨얼셀 관계자는 “수소연료전지 기술과 LG전자의 공조 솔루션을 결합해 탄소중립 실현과 분산전원 시장 확대라는 두 가지 목표를 동시에 달성할 것”이라며 “신규 수주 기회 창출에도 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
[더테크 이승수 기자] 메모리 반도체의 핵심 원리인 ‘전기 스위칭’ 순간이 국내 연구진에 의해 처음으로 규명됐다. 차세대 AI 시대에 요구되는 초고속·저전력 메모리 개발의 기반이 마련됐다는 평가다. KAIST 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀은 경북대 이태훈 교수 연구팀과 공동으로 메모리 단위 소재 내부에서 전기가 켜지고 꺼지는 순간과 작동 원리를 최초로 규명했다고 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다. AI 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 메모리 전력 소비는 반도체 산업의 핵심 과제로 떠올랐다. 현재 데이터센터 전력 사용의 상당 부분이 메모리와 저장장치에서 발생하는 만큼, 스위칭 원리를 이해하는 것은 에너지 절감 기술의 출발점으로 꼽힌다. 연구팀은 극저온 환경에서 물질을 순간적으로 녹였다가 빠르게 냉각하는 실험을 통해 ‘비정질 텔루륨’을 나노 소자 내부에서 안정적으로 구현하는 데 성공했다. 비정질 텔루륨은 원자가 불규칙하게 배열된 상태로, 더 빠르고 전기를 적게 사용하는 차세대 메모리 핵심 소재로 주목받는다. 특히 이번 연구는 전기 스위칭이 발생하는 전압·열 조건과 에너지 손실 구간을 구체적으로 규명한 것이 핵심 성과다. 분석 결과 스위칭은 한 번에 일어나는 것이 아니라 결함을 따라 전류가 급증한 뒤 열이 축적되며 물질이 녹는 ‘두 단계 과정’으로 진행되는 것으로 확인됐다. 연구팀은 과도한 전류 없이도 비정질 상태를 유지한 채 전압이 스스로 커졌다 작아지는 ‘자가 진동’ 현상 구현에도 성공했다. 이는 복잡한 재료 조합 없이 텔루륨 단일 원소만으로 안정적인 스위칭이 가능함을 의미한다. 이번 성과는 메모리 소재 수준에서 전기 스위칭 원리를 처음으로 실험적으로 규명한 연구로 평가된다. 향후 전력 소비를 크게 줄이면서도 더 빠른 차세대 메모리 설계의 핵심 기준이 될 전망이다. AI와 데이터센터 전력 사용이 급증하는 상황에서, 원리 기반 저전력 메모리 기술은 반도체 경쟁력의 핵심 축으로 부상하고 있다.
[더테크 서명수 기자] 포스코그룹이 인공지능 전환(AX)을 핵심 성장 전략으로 제시하며 전사적 혁신 속도를 높이고 있다. 포스코그룹은 6일 포스코센터에서 장인화 회장과 서울 지역 임직원이 참여한 ‘CEO 공감토크’를 개최하고, 경영 전략과 AX 추진 방향, 조직문화에 대한 비전을 공유했다고 밝혔다. 이번 행사는 전 그룹사 임직원을 대상으로 유튜브 생중계됐다. 행사는 약 90분간 진행됐으며, 장 회장의 감사 인사를 시작으로 비전 공유와 자유 질의응답 중심의 토론이 이어졌다. 현장 질문과 사내 채널 사전 접수 질문이 함께 다뤄지며 임직원 참여형 소통 행사로 운영됐다. 장 회장은 그룹 핵심 경쟁력과 관련해 LNG 중심 에너지 사업을 철강, 이차전지 소재와 함께 차세대 핵심 사업으로 육성하겠다고 강조했다. 또한 비전과 전략의 실행력을 결정하는 요소로 조직문화를 꼽으며 도전과 몰입, 공감을 기반으로 한 실행 중심 문화의 중요성을 강조했다. 이번 행사에서는 AX 전략과 인공지능 활용 방안이 핵심 화두로 떠올랐다. 장 회장은 지능형 자율제조, 최고 수준의 업무 역량, 새로운 가치 창출을 축으로 하는 ‘미션 지향 AX 전략’을 추진하겠다고 밝혔다. 핵심 과제 집중과 외부 협력을 통해 인공지능 기술 적용 속도를 높이겠다는 계획이다. 특히 그는 “이제 인공지능은 사회적 인프라이며 AX로 빠르게 전환하는 기업이 경쟁에서 앞서게 될 것”이라고 강조했다. 이어 자율 공정 도입의 핵심은 임직원의 인공지능 친밀도라며 교육과 프로그램 확대를 통해 AI 역량을 높이겠다고 밝혔다. 마무리 발언에서 장 회장은 임직원이 변화의 주역이 되어 속도감 있는 실행으로 경영 목표 달성을 이루자고 강조했다. 또한 안전을 최우선 가치로 삼는 조직 문화를 당부했다. 포스코그룹은 올해 광양과 포항 등 주요 사업장을 중심으로 CEO 공감토크를 이어가며 현장 소통을 확대할 계획이다. 이를 통해 AX 기반 혁신과 성과 창출에 더욱 속도를 낼 방침이다.
![[에너지 전환] 중앙·지방 손잡은 재생에너지 전환…2030년 100GW 로드맵 가동](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260206/art_17703375420506_36da46_178x118_c0.jpg)
[더테크 이승수 기자] 정부와 지방자치단체가 재생에너지 확대를 위한 공동 실행체계를 본격 가동한다. 중앙정부 정책과 지역 참여를 결합해 ‘주민 체감형 에너지 전환’을 추진하겠다는 전략이다. 기후에너지환경부는 2월 5일 정부서울청사에서 김성환 장관 주재로 17개 광역 시도가 참여하는 ‘제1차 중앙-지방 에너지 대전환 협의회’를 개최했다. 이번 협의회는 2030년 재생에너지 100GW 보급과 ‘햇빛소득마을’ 전국 확산을 핵심 목표로 마련됐다. 정부는 재생에너지 보급을 국민 생활 공간 중심으로 확대할 계획이다. 공공 유휴부지와 일상 공간에 태양광을 확대하고 공공기관의 한국형 RE100 이행을 통해 재생에너지 수요를 동시에 늘린다는 전략이다. 재생에너지 확대 과정에서 주민 소득 창출과 지역경제 활성화를 동시에 추진하는 것이 핵심이다. 이를 위해 2월 중 범정부 조직인 ‘햇빛소득마을 추진단’을 출범한다. 수요 조사, 부지 발굴, 인허가 지원을 통합해 사업 속도를 높일 예정이다. 계통 부족 지역에는 ESS 설치 지원과 우선 접속 근거 마련, 금융·세제 지원 확대도 병행된다. 지방정부의 참여 사례도 공개됐다. 전북은 시민 출자로 태양광 수익을 공유하고, 제주에서는 마을 주도 풍력과 태양광 사업이 운영 중이다. 서울은 시민펀드 82억원으로 태양광 투자와 에너지 취약계층 지원을 병행하고, 부산은 학교 태양광 수익을 학생 복지에 환원하고 있다. 대규모 입지 발굴도 속도를 내고 있다. 경기도는 평택항 유휴수면에 500MW 수상태양광을 추진 중이며, 전남은 간척지를 활용한 4GW 영농형 태양광 단지를 계획하고 있다. 경북은 산불 피해 지역에 1.5GW 규모 재생에너지 마을 조성을 추진하고, 세종은 자전거도로 태양광 설치 등 생활 밀착형 사업을 확대하고 있다. 정부는 중앙-지방 협력체계를 통해 현장 애로사항을 신속히 해결하고 정책 실행력을 높인다는 방침이다. 재생에너지 확대와 주민 수익 공유를 동시에 추진하는 ‘분산형 에너지 전환 모델’이 본격화되고 있다는 평가다.
[더테크 이지영 기자] 엔비디아 GPU 대비 추론 속도를 두 배 이상 높이면서 전력 소비까지 낮춘 인공지능(AI) 반도체 기술이 국내에서 개발됐다. 대규모 데이터를 처리하는 지능형 서비스의 성능과 에너지 효율을 동시에 개선할 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다. KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 AI 추론을 가속하는 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 해당 연구는 최근 컴퓨터 아키텍처 분야 국제학술대회 HPCA 2026에서 발표됐다. 그래프 신경망은 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 보안 분석 등 사람과 객체 간 복잡한 관계를 분석하는 핵심 AI 기술이다. 그러나 실제 서비스에서는 AI 추론 이전 단계인 ‘그래프 전처리’가 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하며 병목 구간으로 지적돼 왔다. 기존 GPU는 불규칙한 연결 구조를 처리하는 데 한계를 보여 서비스 지연을 유발하는 문제가 있었다. 연구팀은 이 병목을 해결하기 위해 입력 데이터 구조에 맞춰 반도체 내부 회로를 실시간으로 재구성하는 ‘적응형 AI 가속기’ 구조를 설계했다. 데이터 연결 방식에 따라 칩이 스스로 최적 구조를 선택하도록 해 그래프 전처리 효율을 크게 개선한 것이 핵심이다. 성능 평가 결과 오토GNN은 엔비디아 고성능 GPU RTX 3090 대비 추천 추론 속도가 2.1배 빠르고, CPU 대비 최대 9배 높은 성능을 기록했다. 동시에 에너지 소비는 3.3배 줄였다. 속도와 전력 효율을 동시에 개선한 점이 가장 큰 특징이다. 이번 기술은 유튜브·이커머스 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 사이버 보안 등 실시간 분석이 필요한 AI 서비스에 즉시 적용 가능하다. 특히 데이터 구조가 복잡하고 불규칙한 대규모 서비스 환경에서 효과가 클 것으로 기대된다. 정명수 교수는 “불규칙 데이터 구조를 효율적으로 처리하는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다”며 “추천 시스템뿐 아니라 금융·보안 등 다양한 AI 분야에서 활용될 것”이라고 밝혔다. AI 서비스 확산으로 데이터 처리량과 전력 소비가 동시에 증가하는 상황에서, 적응형 AI 반도체 기술은 차세대 AI 인프라 경쟁력의 핵심 축으로 부상할 전망이다.
![[에너지 전환] 재생에너지 확대 대응…AI 기반 ESS·VPP로 전력시장 ‘균형’ 전환](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260206/art_17703353498401_ae7fb4_178x118_c0.jpg)
[더테크 이승수 기자] 재생에너지 확대와 함께 전력 운영의 중심이 ‘발전’에서 ‘균형’으로 이동하고 있다. 이러한 변화 속에서 인공지능(AI)이 결합된 에너지저장장치(ESS)가 핵심 인프라로 부상하고 있다. 재생에너지 플랫폼 기업 에이치에너지는 지난 4일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 에너지플러스 컨퍼런스’ 주제 발표를 통해 AI 기반 ESS 운영·관리 솔루션을 공개했다고 5일 밝혔다. 이번 행사는 한국전기산업진흥회 주최로 ‘태양광의 미래: 분산에너지와 ESS를 통한 지속 가능 혁신’을 주제로 열렸다. 함일한 대표는 재생에너지 보급 확대가 출력 변동성과 계통 부담을 동시에 키우고 있다고 진단했다. 태양광·풍력 등 변동성 자원이 늘어나는 환경에서는 설비 확대만으로 한계가 있으며, ESS를 포함한 운영 단계의 고도화가 필수라는 설명이다. 그는 전력 시장의 패러다임이 “생산 중심에서 균형 중심으로 전환됐다”고 강조했다. 전력 수급의 안정성을 확보하는 능력이 새로운 경쟁력이 됐으며, 이를 가능하게 하는 전략적 자산으로 AI와 결합된 ESS를 제시했다. 핵심 기술로는 LLM 기반 데이터 해석·예측 모델이 소개됐다. 에이치에너지는 기존 통계 모델을 넘어 대규모 데이터를 학습한 파운데이션 모델을 적용해 발전량과 수요 예측 정확도를 높였다. 여기에 설명 가능한 AI(XAI)를 결합해 예측 결과의 근거를 운영자가 확인할 수 있도록 하며 전력 시장 입찰의 신뢰성을 강화했다. 이 기술은 가상발전소(VPP) 운영 성과로 이어졌다. 개별 발전소는 기상 조건에 따라 발전량 오차가 크지만, 여러 자원을 통합 운영하면 오차가 상쇄되는 ‘집합 효과’가 발생한다. 실제로 최적화 알고리즘을 적용한 VPP 운영에서 수익이 기존 대비 20~40% 향상됐다는 실증 결과도 공개됐다. ESS 안전 문제에 대한 대응 전략도 제시됐다. ‘ESS 온케어’는 AI가 배터리 상태를 실시간 진단하고 이상 징후 발생 시 즉각 대응하는 체계를 구축해 운영 리스크를 최소화한다. 업계는 AI·분산에너지·VPP가 결합된 전력 운영 모델이 향후 전력 시장의 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다.
[더테크 서명수 기자] 한국의 대외 건전성이 연말 기준 뚜렷한 회복 흐름을 보였다. 한국은행이 6일 발표한 국제수지 잠정 통계에 따르면 지난해 12월 경상수지는 187억달러(약 27조5천억원) 흑자로 집계됐다. 연말 기준 대규모 흑자가 이어지며 수출 중심 경제 구조의 회복세가 재확인됐다는 평가가 나온다. 경상수지는 상품·서비스·투자소득 등 국가의 대외 거래 전반을 보여주는 핵심 지표다. 이번 흑자는 상품수지 개선과 함께 본원소득 수지 증가가 동시에 작용한 결과로 분석된다. 특히 반도체 중심 IT 수출 회복 흐름이 이어지며 연말 흑자 규모 확대를 견인한 것으로 풀이된다. 최근 글로벌 시장에서는 AI 인프라 투자 확대가 본격화되며 메모리·반도체 수요가 빠르게 회복되고 있다. 서버와 데이터센터 투자 확대는 한국 수출 구조와 직결되는 분야로, 경상수지 개선에도 직접적인 영향을 미치고 있다. 여기에 글로벌 고금리 환경이 이어지면서 해외 투자 수익이 증가한 점도 흑자 확대 요인으로 작용했다. 대외 투자에서 발생하는 배당과 이자 수익이 늘어나며 본원소득 수지가 개선된 것이다. 전문가들은 이번 지표를 단순 월간 성과가 아닌 2026년 대외 안정성의 선행 신호로 해석하고 있다. 경상수지 흑자는 외환시장 안정과 원화 신뢰도 상승, 해외 투자자 신뢰 확보에 긍정적인 영향을 미친다. 특히 한국 경제가 AI·반도체 중심 수출 구조로 재편되는 상황에서 경상수지 흐름은 향후 경기 방향을 가늠하는 핵심 지표로 주목된다. 업계는 2026년 한국 경제의 주요 변수 역시 글로벌 AI 투자 사이클이 될 것으로 보고 있다.
[더테크 서명수 기자] 국내 연구진이 회전체의 미세한 질량 불균형을 자동으로 측정·교정하는 최고 성능급 고정밀 자동화 밸런싱 머신을 개발하고 첫 상용화에 성공했다. 일본이 전략물자로 분류할 만큼 핵심 제조 장비를 국내 기술로 국산화했다는 점에서 의미가 크다. 국가과학기술연구회 산하 한국기계연구원은 피앤에스와 함께 고정밀 자동화 밸런싱 머신 핵심 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 이번 성과는 산업통상자원부 지원으로 추진된 ‘고정밀 밸런싱 머신 자동화 시스템 개발’과 ‘데이터 기반 지능형 밸런싱 머신 실증’ 과제의 결과다. 밸런싱 머신은 회전체의 질량 불균형을 정량적으로 측정하고 국제 규격(ISO 21940-11) 기준에 맞춰 교정하는 핵심 장비다. 기존 해외 장비는 수동·반자동 방식 중심으로 운영돼 반복 정밀도와 신뢰성 유지에 한계가 있었다. 연구진이 개발한 장비는 진동센서 기반 고감도 측정 기술과 고속 신호처리를 통해 mg 단위의 미세 불균형을 정밀하게 검출한다. 여기에 AI 기반 데이터 정제 알고리즘을 적용해 측정 과정에서 발생하는 노이즈와 비정상 신호를 자동 제거함으로써 측정 신뢰성과 반복 정확도를 동시에 확보했다. 또한 절삭 속도·깊이·위치 제어를 통합한 폐루프 교정 알고리즘을 적용해 회전체 형상과 재질, 회전속도에 따라 최적 교정 조건을 자동으로 산출한다. 장비 스스로 정확도를 유지하는 자율 검교정 기능과 센서 이상·계측 오류를 감지하는 지능형 진단 로직도 탑재해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 수준의 신뢰성을 확보했다. 해당 장비는 2025년 친환경 자동차 부품 기업과 첫 납품 계약을 체결하며 상용화에 성공했다. 전량 수입에 의존하던 장비를 국산 기술로 대체함으로써 공급망 안정성과 제조 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다. 연구진은 이번 기술이 자동차·에너지·항공·국방 등 전략 산업의 정밀 제조 공정 품질을 높이는 핵심 장비로 활용될 것으로 보고, 후속 기술 고도화와 적용 분야 확대를 추진할 계획이다.
[더테크 이승수 기자] 슈나이더 일렉트릭이 세계적인 모터스포츠 팀 맥라렌 레이싱의 공식 에너지 테크놀로지 파트너로 선정됐다. 이번 협업은 극한의 레이싱 환경에서 검증된 에너지 기술을 바탕으로 디지털 전환과 지속가능성을 동시에 강화하기 위한 전략적 파트너십으로 평가된다. 양사는 전 세계 레이싱 서킷의 트랙사이드 전력 인프라부터 영국 워킹에 위치한 맥라렌 테크놀로지 센터(MTC) 본사까지 에너지 인프라 전반에 걸쳐 공동 기술 개발과 적용을 추진한다. 맥라렌 마스터카드 포뮬러1 팀을 비롯해 애로우 맥라렌 인디카 팀, 맥라렌 F1 아카데미, 맥라렌 유나이티드 오토스포츠 WEC 하이퍼카 팀 등 주요 레이싱 조직 전체가 협력 범위에 포함된다. 이번 파트너십의 핵심은 데이터 인텔리전스, 가속화된 혁신, 엔지니어링 전문성이다. 양사는 20년 이상 이어진 기존 협력 관계를 기반으로 풍동, 제조 시설, IT 데이터센터 등 핵심 인프라 전반의 에너지 운영을 최적화하고 고신뢰 전력 시스템 구축을 추진한다. 이를 통해 에너지 소비 절감과 전기화 가속을 동시에 달성하는 것이 목표다. 특히 디지털 트윈 기술을 활용한 데이터 기반 운영 혁신이 중요한 축으로 제시됐다. 실시간 데이터 분석과 시뮬레이션을 통해 운영 효율성을 높이고 지속가능성을 강화해 레이싱 산업의 에너지 전환을 가속화할 계획이다. 슈나이더 일렉트릭은 레이싱이 첨단 에너지와 디지털 기술의 성능을 검증하기 가장 까다로운 환경 중 하나라고 강조했다. 회사 측은 이번 협력을 통해 성능·신뢰성·효율성을 동시에 확보하는 ‘에너지 인텔리전스’를 제공할 것이라고 밝혔다. 맥라렌 레이싱 역시 슈나이더 일렉트릭의 에너지 기술과 데이터 기반 역량을 통해 팀 운영 전반을 더욱 스마트하고 효율적으로 발전시킬 것이라고 밝혔다. 이번 협업은 고성능 스포츠 환경에서 검증된 에너지 관리 기술이 산업 전반으로 확산될 가능성을 보여주는 사례로 주목된다.
[더테크 이지영 기자] 자율주행 AI 비전 인식 기업 스트라드비젼이 급증하는 연구 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 IBM 테이프 기반 아카이브 인프라로 전환했다. 장기 보관과 빠른 데이터 접근성을 동시에 확보해 연구 생산성과 비용 효율을 높이기 위한 전략이다. 스트라드비젼은 IBM의 ‘IBM 스토리지 딥 아카이브(IBM Storage Deep Archive)’와 차세대 테이프 스토리지 ‘IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리’를 도입해 기존 클라우드 중심 아카이브 환경에서 발생하던 복구 지연과 비용 부담 문제를 해결했다. 자율주행 알고리즘 고도화를 위해 생성되는 대규모 영상·센서 데이터는 장기간 안정적으로 보관되면서도 필요 시 빠르게 복구돼 재학습과 검증에 활용될 수 있어야 한다. 기존 클라우드 환경에서는 데이터 저장 비용은 낮았지만 복구에 10시간 이상 소요되고 반복 접근 시 추가 비용이 발생해 연구 일정 지연과 운영비 증가가 발생했다. 이에 스트라드비젼은 장기 보관에 최적화된 테이프 기반 아카이브를 선택했다. 새롭게 구축된 아카이브 환경은 초기 10PB에서 시작해 테이프 추가만으로 최대 30PB까지 무중단 확장이 가능하다. 데이터 증가 속도에 맞춰 유연하게 확장할 수 있는 구조와 함께 안정적인 쓰기 성능과 내구성을 확보해 대규모 자율주행 데이터 저장에 최적화된 인프라를 구축했다. 연구 효율성도 크게 개선됐다. 기존 수 시간 이상 걸리던 데이터 복구 시간이 5분 이내로 단축되면서 모델 재학습과 검증을 즉시 수행할 수 있게 됐다. 또한 S3 인터페이스를 지원해 기존 클라우드 환경과 동일한 방식으로 데이터를 관리할 수 있어 도입 부담도 낮췄다. 스트라드비젼 측은 아카이브 전환을 통해 데이터 리콜 속도와 운영 비용 측면에서 뚜렷한 개선 효과를 확인했다고 밝혔다. IBM은 이번 사례가 대규모 연구 데이터를 장기간 운영하는 기업들이 데이터 증가 부담을 줄이고 핵심 연구에 집중할 수 있는 저장 인프라 전략을 보여준 사례라고 강조했다.
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