공장은 이제 더 이상 단순한 철과 기계의 공간이 아니다. 지하철 전동차, 물류 창고의 컨베이어, 정수장 펌프까지 우리 주변의 수많은 설비는 지금 대부분 디지털 시스템으로 제어되며 네트워크에 연결돼 있다. 이러한 시스템을 움직이는 것이 바로 ‘OT(운영 기술, Operational Technology)’다. 쉽게 말해, OT는 기계를 움직이는 ‘보이지 않는 뇌’이자 공장의 신경망이다.
2025년 7월 31일 아침, 한국과 미국 간 관세협정이 타결됐다는 속보가 전해졌다. 미국 트럼프 2기 행정부의 관세 전면전이 본격화한 지 약 6개월 만의 일이다. 한국은 수출품에 대해 25%가량의 고율 관세가 적용될 수 있다는 위협 속에서 15%로 고정된 단일 관세율을 확보했고 대신 미국산 농산물과 자동차에 대한 무관세 혜택, 미국 내 산업 투자(약 3,500억 달러), 에너지 구매(약 1,000억 달러) 등을 약속했다.
‘코딩 잘한다’는 말은 이제 ‘AI랑 잘 통한다’는 뜻인 시대다. 개발자와 인공지능(AI)이 대화형 상호작용을 통해 함께 코드를 만들어가는 새로운 코딩 방식, 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이 주목받고 있다. 이는 단순히 AI가 코드 스니펫(Code Snipet)을 생성하는 수준을 넘어 개발자의 의도·맥락·선호도에 반응하며 AI가 실시간으로 협업하는 구조를 뜻한다.
생성형 AI 기술은 콘텐츠와 영상 산업 전반을 빠르게 재편하고 있다. 저비용 고효율의 제작 방식, 비주얼 상상력의 확장, 크리에이터 중심의 기술 민주화는 새로운 창작 가능성을 열어주지만, 동시에 기계화된 감정 표현의 한계, 저작권 문제, 기존 제작자 생태계와의 충돌이라는 숙제를 남긴다. 이러한 흐름은 영화 산업에서도 다양한 영향을 끼치고 있다. 제작 방식은 물론, 서사 구조와 캐릭터 설정, 장르 기획까지 AI가 관여하기 시작하면서 ‘어떻게 만들 것인가’와 더불어 ‘누가 왜 만들 것인가’라는 본질적 질문이 다시금 부상하고 있다.
공장은 거대한 오케스트라와 같다. 수십, 수백 개의 설비가 정확한 타이밍에 맞춰 작동해야 하고, 어느 하나의 리듬이 어긋나면 전체 품질과 생산성이 흔들린다. 이 오케스트라의 지휘자는 누구일까? 지금까지는 숙련된 현장 작업자와 엔지니어가 악보를 읽고 손짓으로 현장을 조율해 왔다. 하지만 최근, 이 역할을 인공지능(AI)이 맡기 시작했다.
미국은 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 등 글로벌 AI 핵심 기업들이 주도하는 R&D 생태계를 구축하며 AI 산업을 선도하고 있다. 국방고등연구계획국(DARPA)을 비롯해 방위산업과도 연결된 AI 전략은 국가 안보와 산업 성장을 동시에 이끄는 기반이 되고 있다. 반면 중국은 '차세대 AI 발전 계획'을 통해 2030년까지 세계 AI 리더가 되겠다는 목표를 제시하며 막대한 정부 지원을 쏟아붓고 있다. 바이두, 알리바바, 텐센트 같은 빅테크가 중앙정부와의 협력 속에 AI 연구소를 설립하며 전방위 투자를 이어가고 있다. 이미 AI 논문 수, 특허 출원, 투자 유치 등 수치적 지표에서도 이 두 국가가 앞서고 있다.
생성형 AI는 대중화한 도구가 됐다. 챗GPT로 보고서를 쓰고, 번역기를 대신하는 건 이제 일상이다. 하지만 기업이 이 기술을 자사 환경에 맞게 바꾸려면 이야기가 달라진다. 한 예로, 거대언어모델에 한 기업이 가진 고유한 데이터를 입히고 싶을 때, 어떻게 해야 할까? 기존 방식은 모델 전체를 새로 학습시키는 것이었다. 마치 초거대 AI 모델이라는 건물을 통째로 다시 지어 올리는 셈이다. 시간도 오래 걸리고, 비용도 천문학적이다. 여기서 주목받는 것이 바로 'LoRA(Low-Rank Adaptation)'다.
2019년 일본의 수출 규제 이후 6년, 한국 반도체 산업은 소재·부품·장비(소부장) 자립화를 위한 도전에 나섰다. 위기를 기회로 삼아 정부와 기업은 공동의 전략을 추진했고, 국산화율은 의미 있는 성과를 보였다. 하지만 EUV 포토레지스트, 건식 불화수소, 첨단 장비 등 첨단 공정 핵심 품목은 여전히 수입 의존도가 높아 '절반의 성공'이라는 평가가 뒤따른다. 이제 K-반도체는 자립화 2막에 접어들고 있다.
12인의 성난 사람들(12 Angry Men)·네트워크(Network)·심판(The Verdict) 등 시대를 관통하는 메시지를 담은 작품을 연출한 시드니 루멧(Sidney Lumet) 감독. 그는 앞선 메시지를 던지며 영화 철학을 적극적으로 드러냈습니다. 이는 영화가 단순한 유희에서 벗어나, 관객의 지적 호기심을 자극하고 새로운 가능성을 여는 ‘생각의 씨앗’이 돼야 한다는 그의 영화적 신념을 보여줍니다. [헬로BOT]이 선보이는 로봇 영화 3부작은 바로 이 상상력이 '로보틱스(Robotics)' 기술과 만나 스크린을 넘어선 현실에서 어떻게 구현되고, 또 미래에는 어떤 새로운 이야기를 펼쳐낼지에 대한 흥미로운 스토리라인을 제시합니다. 이를 중심으로, 과거·현재·미래를 잇는 영화 속 로봇의 발자취를 심층적으로 탐구합니다.
AI 기술이 제조 현장에 본격적으로 적용되며 품질검사와 설비진단의 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 기존의 룰 기반 시스템이 가진 한계를 뛰어넘어 딥러닝과 트랜스포머 기반의 비전 시스템이 빠르게 상용화되고 있으며, 고정밀 진단과 유연한 공정 최적화가 가능해졌다. 특히 한국생산기술연구원의 제조AI연구센터는 의료기기, 자동차 부품, 공정 설비 등 다양한 산업 분야에 AI를 적용한 혁신 사례를 다수 제시하며 주목받고 있다. 이 글에서는 제조업 혁신의 중심에 서 있는 AI 기반 품질검사 및 설비진단 기술을 다각도로 조명한다.
에이리언(Aliens)·터미네이터(Terminator)·아바타(Avatar) 등 공상과학(SF) 영화사에 한 획을 그은 감독이자 영화 제작자인 제임스 카메론(James Cameron)이 남긴 통찰이다. 영화는 오랜 기간 동안 다양한 기획·구성·콘텐츠를 통해, 첨단 기술의 가능성과 그로 인한 인간사의 변화를 다각도로 그려냈다. [헬로BOT]이 선보이는 로봇 영화 3부작은 바로 이 상상력이 '로보틱스(Robotics)' 기술과 만나 스크린을 넘어선 현실에서 어떻게 구현되고, 또 미래에는 어떤 새로운 이야기를 펼쳐낼지에 대한 흥미로운 스토리라인을 제시한다. 이를 중심으로, 과거·현재·미래를 잇는 영화 속 로봇의 발자취를 심층적으로 탐구한다.
문화예술에서 관객이 작품에서 느낄 수 있는 아우라는 기본적으로 일회성과 휘발성을 전제로 한다. 무대 위 공연은 막이 내리면 사라지고 전시 공간은 일정 기간이 지나면 철수된다. 그러나 일회성 체험에 그치지 않고 오래도록 보존돼야 하는 문화유산의 경우, 자연재해나 시간 경과로 인해 손상되기 쉽고 감각적인 구성 역시 물리적 형태와 함께 소실된다. 이러한 속성에 대응하기 위해 최근 문화예술계는 산업기술을 기반으로 한 디지털 아카이빙 시도가 확대되고 있을 뿐 아니라, 시공간 제약 없이 더 많은 관객이 문화예술을 누릴 수 있도록 체험하는 방식에도 변화를 주고 있다.
스마트시티의 ‘눈’인 관제 시스템이 새로운 국면을 맞이하고 있다. 영상 데이터를 축적하고 모니터링하던 시대를 지나, 이제는 생성형 AI를 통해 스스로 사고를 인지하고 상황을 요약·보고하는 차세대 관제 시스템이 등장한 것이다. 기존 관제의 한계는 분명했다. 도시 전역에 설치된 수백, 수천 대의 CCTV는 방대한 데이터를 만들어내지만, 이 데이터를 실시간으로 분석하고 상황에 대응하는 것은 결국 사람의 몫이었다. 수많은 화면을 주시하며 위험 요소를 포착하는 것은 고도의 집중력을 요구했고, 사건 발생 후에도 영상 수색과 분석에 많은 시간과 인력이 투입됐다.
차디찬 강철 덩어리가 스크린 밖으로 튀어나와 당신의 일상을 공유한다면? 더 이상 상상이 아닙니다. 레디액션BOT은 그 질문에 대한 답을 찾기 위해 직접 현장에 뛰어들어, 로봇의 가치를 낱낱이 파헤치는 리얼 다큐멘터리입니다. 데이터와 이론 뒤에 숨겨진 로봇의 진짜 모습. 그리고 로봇 도입 전의 막연한 기대감, 실제 체험 과정에서의 새로운 경험, 로봇이 가져올 미래 청사진까지의 이야기를 생생하게 기록합니다. 단순히 '보는' 것을 넘어, '경험하는' 로봇 프로젝트. 레디액션BOT이 그 생생한 현장을 여러분의 눈앞에 펼쳐 보입니다.
2025년 현재, 인공지능(AI) 반도체 시장에서 주목받는 키워드 중 하나는 ‘HBM(High Bandwidth Memory)’이다. 다시 말해 고대역폭 메모리인 HBM은 AI 서버와 고성능 연산용 GPU의 확산과 함께 폭발적으로 증가하는 데이터 처리 수요를 충족시키며, 기존 DRAM 중심의 메모리 시장을 재편하고 있다. 우리나라는 SK하이닉스와 삼성전자라는 막강한 투톱을 우리나라는 HBM을 기점으로 반도체 강국으로 나아가기 위한 미래를 구상하는 중이다.
고층 작업과 대형 장비 운용이 반복되는 건설현장에서는 작은 실수도 중대 사고로 이어질 수 있다. 보호 장비와 관리 인력이 투입되더라도, 현장 특성상 사고를 완전히 막기란 쉽지 않다. 이러한 이유로 건설 현장은 여전히 산업재해 비중이 높은 산업군이다. 최근에는 이러한 산업 안전 문제를 해결하기 위해 다양한 기술을 활용 중이다. 사물인터넷(IoT) 기반 위치 추적 시스템, 웨어러블 낙상 감지 조끼, 스마트 안전모와 같은 장비들이 현장에 적용되고 있다. 현장에서 이뤄지고 있는 기술 실험들은 실제 데이터를 통해 효과를 입증하고 있다.
고령화, 3D 기피 현상, 교육 부족, 지역 격차 등으로 인력난 추세가 심화되고 있다. 이 가운데 숙련 기술의 빈자리가 드리운 그림자는 더욱 짙어지고 있다. 특히 제조업에서 이 양상이 더욱 가속화되는 양상이다.제조업의 핵심 축이자, 정밀 기술의 집약체인 금형 산업은 이 같은 흐름의 직격탄을 맞는 영역 중 하나다. 새로운 젊은 인력의 유입은 극히 드물고, 숙련된 베테랑들은 속속 현장을 떠나며 기술 단절이라는 과제를 안고 있는 것이다. 이제 숙련 기술만으로는 버틸 수 없는 시대를 넘어, 숙련 기술 자체가 소멸될 위기에 놓인 것이다.
세계 최대 전자상거래 기업 아마존이 로봇 공학의 새로운 지평을 여는 첫 촉감 로봇 '벌컨(Vulcan)'을 공개하며 물류 산업의 미래를 제시했다. 아마존은 9일(현지시간) 독일 도르트문트에서 열린 'Delivering the Future' 행사에서 물리적 AI(인공지능) 기술을 접목한 벌컨을 공개하며 작업자의 안전과 작업 효율성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.
산업 현장 내 로봇 도입 사례가 급증함에 따라, 시스템통합(System Integration 이하 SI) 역량이 화두에 올랐다. 로봇 SI는 로봇·센서·장치·설비를 비롯한 PLC(Programmable Logic Controller)·MES(Manufacturing Execution System)·SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)·HMI(Human-Machine Interface) 등을 통합 연동해 단일 시스템으로 구축하는 모든 과정을 의미한다.쉽게 비유하자면, 각기 다른 맛을 내는 각종 식재료와 이를 유기적으로 조합하는 레시피(Recipe)가 결합해 음식을 만드는 과정과 유사하다. 현장 인프라 전반에 걸친 다양한 기술을 통합하고, 각 현장에 맞춤형 로봇 도입을 가능하게 하는 핵심 기술이다.
갈수록 잦아지는 산불은 단순한 자연재해를 넘어 국토의 회복력을 위협하는 현실적 위기로 다가오고 있다. 특히 최근 들어 국내 산불 피해는 더욱 심각해지고 있는 상황이다. 지난해에만 수십 건의 대형 산불이 발생한 데 이어, 올해에는 경남, 경북, 강원 지역에서 국가재난급 산불이 연이어 발생하며 직접적인 피해가 체감되고 있다. 이제 이 화마를 막기 위한 최선의 대응책으로 AI 기술이 주목받고 있다.