매거진한경

# 테크트렌드

로봇 분야에 불어오는 새 바람, AI[테크트렌드]

얼마 전 일본 도쿄에서 열린 국제로봇전시회(IREX 2023)에서는 로봇 분야에서 진행되고 있는 새로운 변화상들이 여실히 드러났다. 이전 전시회에 등장했던 로봇들은 빠르고 정확하게 작동하고 무거운 물체를 들어 올리는 등 단일 로봇 제품의 동작 성능을 부각하는 데 초점을 뒀다. 그러나 이번 행사에서는 개별 로봇이 아닌 다수의 로봇들이 유기적으로 협력하는 시스템화, 산업용로봇의 영역 확장, 각종 AI를 장착한 로봇의 대거 등장 등 새로운 추이가 돋보였다. 역대 최대 규모이자 질적으로 변모한 양상팬데믹으로 위축된 도쿄 국제로봇전시회가 올해는 역대 최대 규모로 진행됐다. 해외 기업의 참여도 대폭 늘어나서 50여 개에 그쳤던 이전 행사에 비해 두 배 이상 늘어난 121개 기업이 참가했다. 국적별로는 중국의 50개사를 비롯해 독일 16개사, 한국 12개사, 미국 9개사, 대만 9개사 등이 참가해 다양한 로봇 제품을 공개했다. 올해 도쿄 국제로봇전시회는 참가 기업의 증가와 같은 단순한 양적 성장뿐만 아니라 질적으로도 진일보한 모습을 드러냈다. 산업용로봇의 작업 영역이 용접, 절단 등 전통적인 제조 공정을 넘어서 물류 공정으로 확장하는 양상과 더불어 로봇이 개체를 넘어 시스템화되는 추세, 로봇에 각종 AI가 적극적으로 도입되는 동향도 확인할 수 있었다. 이 밖에 협동로봇의 영역 확장, 모바일 협동로봇의 내재화 등 최근 로봇 시장에서 진행되고 있는 5가지의 변화상을 엿볼 수 있었다.시스템화, 물류 공정으로의 확장 추세산업용로봇의 적용 공정이 용접, 절단, 운반 등 전통적인 제조 공정을 넘어 물류 공정으로 확장되는 추세가 더욱 강해질 조짐이 재차 확인되었다. 산업용로봇 기업들은

2023.12.09 06:00:02

테크트렌드 진석용
전기차, 스마트폰을 꿈꾸다[테크트렌드]

최근 자동차 업계 최대의 화두는 소프트웨어 중심 자동차(Software Defined Vehicle, SDV)다. 엔진이나 섀시와 같은 하드웨어와 이를 제작하는 대량 생산 능력이 우선시된 자동차 업계에 갑작스러운 IT 바람이 불기 시작한 것이다. 여기에 더해 최근 포티투닷을 중심으로 한 현대자동차는 IT 인재 유치의 블랙홀이라 불릴 만큼 소프트웨어 개발자를 시장에서 빨아들이고 있고 자동차 업체로는 드물게 소프트웨어 중심의 개발자 콘퍼런스를 최근 개최하기도 했다. 이러한 콘퍼런스에서 SDV의 정의를 하드웨어가 아닌 소프트웨어가 중심이 되는 스마트폰과 같은 형태의 개발 방식, 그리고 스마트폰의 사용자 경험과 생태계가 차량까지 확장되는 또 하나의 디바이스로 나타내고 있다. SDV는 과연 또 하나의 스마트폰이 될 수 있을까.테슬라에서 가능성을 보다테슬라가 출시된 후 많은 사람들은 기존 방식과 다른 자동차에 환호했다. 전기차는 구동력이 떨어져서 기존 내연기관 자동차와 비교했을 때 실제 운행이 어렵다는 인식이 있었지만 테슬라는 이 모든 것들을 불식시켰다. 오히려 기존 드림카라 불리는 차들보다 빠른 제로백으로 사람들을 열광시켰다. 내연기관 못지않은 주행거리는 전기차가 선택지 밖이라는 생각을 없앴다. 하지만 테슬라를 구입하고 경험을 한 사람들에겐 이러한 자동차의 본질적 가치인 주행 성능 외에 더 큰 환호를 만들 만한 부분이 있었다. 바로 차량이 소프트웨어 업그레이드가 가능하다는 사실과 이러한 업그레이드를 통해 스마트폰에서나 경험했던 새로운 기능이 추가되고 심지어 주행 성능이나 배터리 효율이 향상된다는 부분이다. 말 그대로 그동안 쓰고 있던 스마트폰의 운영체제(Op

2023.12.02 06:00:04

테크트렌드 최형욱
빅테크 기업들이 칩을 자체 개발하는 이유[테크트렌드]

보스턴 컨설팅그룹에 따르면 2020년 세계에서 가장 혁신적인 기업 열 개 가운데 반도체를 직접 판매하는 기업은 세 군데에 불과했다. 하지만 자체적인 독자 칩을 디자인, 개발하는 기업이라면? 이 경우는 답이 달라진다. 열 개 기업 모두가 진행하고 있었다. 점점 다품종 소량생산으로, 개별 제품 솔루션에 맞는 칩이 대세가 된다는 뜻이다.빅데이터 수집을 위한 플랫폼으로당신은 백화점에서 신용카드로 제품을 하나 샀다. 제품을 사면 당신의 데이터는 어디로 쌓일까. 통신사는 자사 통신망을 사용한 고객의 데이터만 가지고 있다. 카드사는 자사 카드 사용자의 거래 총액 내역만 가지고 있다. 백화점은 당신이 백화점 시스템 안에서 거래한 상세 상품 품목, 매장 위치, 날짜, 시간, 거래 총액 내역을 다 가지고 있다. 백화점은 제품을 고르고, 거래하고, 결제하고, 통신망을 사용하는 플랫폼이기 때문이다. 신문을 여러 개 보는데, 각 신문사 홈페이지에 들어가지 않고 A 포털 신문 섹션을 한 번에 살펴본다면 어떨까. 검색한 키워드, 기자, 날짜, 클릭한 기사, 재방문한 기사, 북마크한 기사, 공유한 기사, 좋아요를 누른 기사, 댓글을 단 기사, 다 읽은 기사, 읽다가 다른 곳을 클릭한 기사, 광고를 클릭한 기사, 세부 관련 기사까지 본 기사 같은 세부 내역은 포털에만 남는다. 개별 신문사 홈페이지에 남지 않는다. A 포털은 플랫폼이기 때문이다. 뉴스 기사를 고르고, 클릭하고, 검색하고, 공유하는 역할이다. 모든 것이 해결되는 편리한 플랫폼에서 고객이 활동하면 빅데이터는 플랫폼에만 모인다. 대부분의 회사가 플랫폼 역할을 원하는 이유이기도 하다. 여러 제품 회사, 서비스 회사, 솔루션 회사들이 본인들

2023.11.25 06:00:01

테크트렌드 정순인
화면 없는 AI 스마트폰, 아이폰 신화 재현할까[테크트렌드]

2007년 1월 9일. 지금은 고인이 된 스티브 잡스가 애플 맥월드 2007 컨벤션에서 최초의 아이폰을 대중에 공개한 날이다. 역사는 이날을 단순히 또 하나의 스마트폰을 소개하는 자리가 아니라 진정한 의미의 스마트폰 시대의 서막을 알리는 날로 기억하고 있다. 아이폰이 등장하기 전 스마트폰의 대명사는 림(RIM)의 블랙베리(Blackberry)였다. 당시 블랙베리는 하드웨어 자판을 장착해 손쉽게 이메일과 문자를 보낼 수 있어 마약베리(Crackberry)라는 별칭을 얻을 만큼 폭발적인 인기를 누렸다. 따라서 앱과 터치스크린을 가지고 도전장을 내민 아이폰의 성공을 장담할 수 있는 상황은 아니었다. 하지만 대중은 아이폰의 혁신적인 사용자 경험에 환호했고 결국 아이폰은 지금의 스마트폰 시대를 이끌게 됐다. 다양한 종류의 스마트폰 일상에 엄청난 변화를 가져왔다. 일일이 직접 찾아가거나 전화를 걸어 업무를 처리하거나 매장을 방문해서 물건을 사던 번거로운 일을 단지 손가락 터치 하나로 해결하게 된 것이다. 아이폰이 세상에 나온 날로부터 16년이 지난 2023년 11월 9일, 새로운 형태의 스마트폰 이용자 경험을 내세우면서 스마트폰에 도전장을 내민 기기가 등장했다. 바로 AI핀(Humane AI Pin)이 그것이다. 화면 없는 웨어러블 스마트폰의 등장AI핀은 AI 스타트업 휴메인(Humane)이 개발한 새로운 형태의 웨어러블 스마트 기기다. AI핀은 전 애플 디자이너 임란 초드리(Imran Chaudhri)와 베서니 보조르노(Bethany Bongiorno)가 2018년 설립한 스타트업이다. 마이크로소프트(MS), 타이거 글로벌(Tiger Global), 오픈AI CEO 샘 올트먼 등 글로벌 투자자로부터 2억4000만 달러(3180억원)를 모금했다. 알려진 바로는 AI핀은 스마트폰을 대체하도록

2023.11.21 06:00:01

테크트렌드
'비주류' 취급받던 협동로봇의 미래는[테크트렌드]

협동로봇(Collaborative Robot, Cobot)은 한때 산업용로봇 시장의 비주류로 인식됐다. 그러나 이제는 중소기업을 중심으로 주류 시장의 영역으로 확장하고 있다. 협동로봇은 인간의 작업을 돕는 단순한 보조용 로봇에서 각종 작업을 독자적으로 수행할 수 있는 로봇으로 발전하고 있다.사람과 한 공간에서 작업하는 로봇협동로봇은 기존 산업용로봇과 달리 한 공간에서 사람의 작업을 보조하거나 사람과 대등한 관계에서 공동으로 작업할 수 있는 로봇이다. 사람과의 협력을 전제로 하므로 작동 과정에서 우발적 또는 필수적으로 사람과 접촉할 수 있어서 최대한 사람이 다치지 않도록 각종 안전장치가 적용된 로봇이다. 협동로봇은 구조적으로는 매니퓰레이터의 한 종류이고, 외형적으로는 주로 로봇 팔 또는 산업용로봇의 한 유형인 수직 다관절 로봇(Articulated Robot)과 유사한 모습을 지닌다. 협동로봇이란 명칭은 외형보다 사람과 함께 작업한다는 작동상의 특성에 기인해서 만들어진 용어라 볼 수 있다. 한동안 협동로봇의 주요 고객은 여건상 산업용로봇을 사용하기 힘든 중소기업, 자영업자들이었다. 협동로봇은 산업용로봇보다 저렴하고 크기도 작기 때문에 자금이 부족하고, 넓은 작업장을 갖추지 못한 기업도 도입할 수 있었기 때문이다. 또한 협동로봇은 산업용로봇보다 가반하중이 낮고, 작동 속도가 느리며, 정밀도가 낮다는 특징을 지녔다. 덕분에 신규 영역으로 접근해서 시장을 확장하는 것에 한계가 컸다. 협동로봇의 용도나 투입 공정이 가벼운 물체만 다루고, 소규모 물량만 처리하며 정확도가 중요하지 않아서 사람이 할 수도 있는 비핵심 공정 등에 한정됐다. 선도 기업을 중심으로 협동로

2023.11.11 06:00:08

테크트렌드 진석용
모빌리티, 화물 운송에서 답을 찾다[테크트렌드]

물류 시장이 뜨겁게 달아오르고 있다. 정확히는 물류 시장 중 미들마일로 분류되는 기업 간 물류 운송 부문이 2000년대 후반 택시 시장처럼 과열되는 분위기다. 지난해 4월 이 시장에 출사표를 던진 KT 롤랩의 브로캐리를 비롯해 SKT 티맵의 티맵 화물, 그리고 최근 LG유플러스가 화물잇고라는 서비스를 론칭하겠다는 기자간담회를 진행했다. 택시 시장을 포함한 모빌리티 시장의 강자인 카카오 모빌리티 역시 카카오 T 트러커라는 서비스를 론칭하고 시범 서비스를 시작했다. 통신 3사와 모빌리티 서비스의 강자 카카오 모빌리티까지 물류 운송과는 크게 연관성이 없어 보이는 정보기술(IT) 기업들이 미들 마일 시장으로 진입하면서 뜨거운 경쟁을 예고하고 있다. 여기에 전통 물류의 강자인 CJ대한통운 역시 발 빠르게 대응해 더 운반이라는 디지털 운송 플랫폼을 출시했다. 미들 마일 시장 내 디지털 플랫폼 서비스 왕좌를 차지하기 위한 춘추전국 시대가 열리고 있다.디지털화가 더딘 미들 마일 시장?중간 물류라 불리는 미들 마일 운송 시장의 규모는 33조~37조원 수준으로 추정된다. 일반 소비자를 대상으로 한 라스트 마일 운송 시장의 규모는 7조원 수준이고 우리나라 택시 시장의 규모 역시 10조원이 조금 안 되는 수준인 것을 고려하면 단일 시장으로는 큰 규모에 속한다. 그러나 아직까지 택시의 카카오 모빌리티나 우티, 차량 공유의 쏘카와 같은 디지털 플랫폼 서비스 강자가 눈에 띄게 드러나지 않는다. 물류, 특히 미들 마일 시장은 아직까지 디지털화가 더디게 진행된다는 인식이 팽배하다. 미들 마일 시장에서 정보 비대칭을 해소하기 위한 화물 매칭 플랫폼은 이미 존재한다. 주요 사업자는 전

2023.11.04 06:00:03

테크트렌드 미들마일
새로운 교육 방식, 에듀테크[테크트렌드]

최대 고비가 최고 절정이다. 네가 두려워하는 일을 하라. 그러면 그 두려움은 사라지게 된다. 당신이 지금 어려움을 겪고 있고 있다면, 지금 힘이 든다면, 지금 앞이 막막하다면 최고 절정이다. 이 고비를 넘고 나면 두려움은 사라지게 된다. 정보기술(IT) 업계에 인공지능(AI)이 몰고 온 바람이 거세다. 교육 분야도 ‘에듀테크’라는 이름으로 새로운 교육 기법과 방식이 대두되고 있다. 교육 분야는 IT와 어떻게 엮여서 나아가고 있을까. 세 가지 트렌드를 알아보자. 1. 인공지능 시대, 인간의 직관교육은 성과가 남아야 그 의미가 있다. 뚜렷한 성과와 가시적인 결과가 중요한 곳은 바로 글로벌 기업들이다. 상위 1%의 슈퍼 기업가나 글로벌 리더들이 자제들을 보내는 학교가 있다. 실리콘밸리 상위 1% 슈퍼 리치들이 구글과 미 항공우주국(NASA)의 지원을 받아 설립한 싱귤래리티(Singularity) 대학은 인류의 모든 지능을 합친 것보다 더 높은 지능을 가진 AI가 출현할 시기를 이끌 리더를 육성한다는 목표를 가진다. 팬데믹이 IT 진화를 10년가량 앞당겼다 하니 이 고도의 AI 시대는 우리 예측보다 더 빨리 도래할 것이다. 하버드대와 스탠퍼드대보다 입학하기 어려운 곳으로 유명한 미네르바(Minerva) 스쿨은 2010년 미국의 벤처투자자 벤 넬슨이 설립했으며 AI 시대를 대비한 리더를 양성하는 목표 가지고 있다. 이 새로운 대학들은 공통적으로 모두 AI 시대에 인간이 탄탄하게 자리매김할 수 있는 방향성을 강구한다. 그런데 이 대학들은 AI라는 기술을 기계보다 더 잘 익혀야 한다는 것에 집중하지 않는다. 오히려 인간의 직관과 인문학의 힘을 믿고 있다. 미네르바 스쿨은 인간의 직관은 가장 위대한 알고리즘이라는 명

2023.10.28 06:00:02

테크트렌드
생성형 AI 거품론…무엇이 문제인가[테크트렌드]

지난해 11월 챗GPT의 등장 이후 약 1년이 지났다. 챗GPT로 대변되는 생성형 AI는 우리 사회에 엄청난 영향을 미치고 있다. 특히 생성형 AI가 촉발하는 다양한 산업에서의 생산성 향상과 새로운 비즈니스 기회에 대한 기대가 커지고 있다. 글로벌 기술기업(big tech)도 새로운 산업 패러다임 변화에 따른 기회를 선점하기 위해 치열한 패권전쟁을 치르고 있다. 하지만 생성형 AI가 가져올 변화 폭이 워낙 크고 심대한 탓에 기술에 대한 우려와 지나친 낙관론에 대한 비판의 목소리도 나오고 있다. AI 기업 최고경영자, 전문가들은 AI로 인해 초래될 인류에 대한 실존적 위협이 있어 6개월간 AI 시스템 개발을 중지해야 한다는 주장을 내놓기도 했다. 사법 시스템, 법률 시스템, 의료 상황 등에서 사용될 수 있는 알고리즘 편견과 자동화된 의사 결정 시스템에 대한 위험을 문제로 지적했다. 최근에는 기술분석 회사인 시시에스 인사이트(CCS Insight)가 생성형 AI 대세론에 의문을 제기하며 2024년에는 생성형 AI의 성장세가 지속되기 어려울 것이라는 예측 보고서를 내놓았다. 생성형 AI의 걸림돌로 부상한 기술적 운영 비용과 규제 생성형 AI 성장을 가로막는 장애물은 크게 기술적 운영 비용과 규제 등이 있다. 우선, 기술적 운영과 유지 비용이 문제다. 생성형 AI는 배포하고 유지하는 데 엄청난 비용이 든다. 특히 생성형 AI 모델을 훈련하기 위해서는 방대한 양의 데이터를 처리해야 하며, 이를 위해선 고성능의 컴퓨팅 자원과 고급 그래픽처리장치(GPU)가 필요하다. 생성형 AI를 구현하는 데 있어 프로젝트의 규모와 복잡성에 따라 사용되는 비용은 수천에서 수백만, 심지어 수십억 달러에 이른다. 세미애널리틱(SemiAnalytics)의

2023.10.22 06:00:04

테크트렌드 심용운
미래 자동차 개발의 최대 화두 'SDV'[테크트렌드]

글로벌 자동차 시장의 개발 경쟁은 전기차와 자율주행차를 중심으로 진행되고 있다. 전기차, 자율주행차 개발 과정에서 자동차 전용 SW의 중요성이 점점 커지고 있다. 일각에서 말하는 자동차는 바퀴 달린 스마트폰이란 표현은 SW로 통합 제어되는 자동차의 미래상을 잘 보여준다. 전기차, 자율주행차가 야기한 SW 개발 경쟁9월 초 독일 뮌헨에서 열린 IAA 모빌리티 2023, 일명 뮌헨 모터쇼는 미래 자동차 시장의 구도가 변화할 가능성을 보여주는 계기가 됐다. 중국 완성차 업체들은 대형 부스를 마련해 각종 전기차 모델을 대거 전시하는 등 한층 커진 존재감을 드러냈다. 배터리 및 전기차 전용 부품 기업들까지 포함하면 총 660여 개의 모터쇼 참여 기업 중 40%를 중국 기업이 차지할 정도였다. 한국 기업들도 전기차 시장의 입지를 꾸준히 강화하고 있다. 현대차의 아이오닉5와 기아차의 EV6가 독일 자동차 전문지들이 선정한 최우수 전기차로 연이어 선정되면서 인지도를 높이고 있다. 한국과 중국 기업들의 전기차 공세를 맞이한 메르세데스 벤츠, BMW 등 기존 강자들은 차세대 전기차, 자율주행차 플랫폼을 공개하면서 미래를 준비하는 모습을 보였다. 주요 기업들이 개발하는 차세대 전기차, 자율주행차의 근간에는 최근 자동차 시장의 핫 이슈인 자동차 전용 SW 플랫폼이 자리하고 있다. 과거 HW 중심으로 제어되던 내연기관 자동차와 달리 전기차와 자율주행차의 제어는 SW 중심으로 이루어진다. 그래서 전기차, 자율주행차 개발 경쟁의 이면에서는 자동차 전용 SW 플랫폼을 기반으로 하는 자동차인 SDV(Software Defined Vehicle) 개발 경쟁이 병행되고 있다. 자동차 개발의 최대 이슈가 된 전용 OS 기반의 SDV소프트웨

2023.10.21 06:00:07

테크트렌드 진석용
IT 트렌드에서 팩트 말고 인사이트를 보자[테크트렌드]

자신이 어떤 분야에 관심을 쏟는지가 그 사람의 정체성을 대변한다. 겉으로 보이는 ‘팩트’만으로 다 설명되지 않는 정보기술(IT) 트렌드가 있다. ‘팩트’ 너머 어떤 요소가 이런 효과를 가져왔는지 파고들어 공부하는 사람은 IT 트렌드에서 ‘팩트’가 아니라 ‘인사이트’를 얻는다.카카오톡이 무료인 이유-이익 창출보다 고객 창출이 먼저다. 매출이 아닌 관계를 먼저 쌓고 물건이 아닌 신뢰를 먼저 팔아야 한다.대한민국 전 국민의 메신저인 카카오톡은 무료다. 카카오톡은 어떤 장점이 있기에 카카오톡을 운영하고 어디에서 수익을 올려 카카오톡을 운영하는 것일까. 카카오톡 그 자체는 돈을 버는 서비스가 아니다. 카카오톡은 사람들을 그러모으는 역할이다. 남녀노소를 불문한 수많은 이용자를 이곳에 모이게 하는 것으로 그 역할을 100% 다 한다. 카카오톡이 유료로 제공하는 서비스는 무엇일까. 배너나 추천 서비스를 통한 B2B 광고, 이모티콘 판매, 선물, 쇼핑이라는 커머스는 유료다. 무료 제공과 유료 제공 서비스가 있을 때 카카오톡은 어느 쪽에 더 기술 투자를 할까. 후자다. 더 많은 기술 투자와 지원 사격을 받은 이 분야는 곧 트렌드가 될 것이다. 그리고 이는 다시 사람들에게 무료로 제공될 확률이 높다. 그래야 사람들을 더욱더 그러모을 테니까. 그러면 이렇게 더 모인 사람들을 대상으로 한 새로운 또 다른 유료 먹거리가 세상에 나올 것이다. 파고드는 공부는 이런 ‘인사이트’를 남긴다. 또 다른 사례도 있다.테슬라와 도요타의 기업 가치-아이디어를 알리고 납득시키는 아이디어 세일즈 능력을 타고난 사람은 없다. 이 능력을 터득한 사람들은 모두 타고난 것이 아니라 이 능력이 자

2023.09.28 10:00:04

테크트렌드 정순인
웹3.0 기반 소셜파이, 팬덤 경제 견인할까[테크 트렌드]

1000명의 진정한 팬만 있으면 창작자가 먹고살 수 있다는 소위 ‘1000명의 진정한 팬(1000 True Fans)’ 이론이 있다. 세계적인 정보기술(IT) 잡지 와이어드(Wired)의 창업자인 케빈 켈리의 말이다. 양보다 질이 중요하다는 말일 것이다. 하지만 한 가지 의구심이 든다. 과연 1000명의 진정한 팬을 모으는 것이 쉬울까. 창작자의 진정성이 중요하다고는 하지만 사실 1000명의 ‘찐팬’을 그러모은다는 것, 더구나 이들이 변심해 손절하지 않도록 계속 유지하고 관리하는 것 모두 간단해 보이지 않는다. 그러면 어떻게 해야 할까. 당연히 이들의 마음을 움직이고 붙들 수 있는 당근이 필요하다. 그러면 이 당근이 무엇일까. 다행히 우리는 이에 대한 답을 이미 알고 있다. 바로 보상(reward)이다. 물론 보상이 모든 것을 해결하는 것은 아니지만 최소한 현실 세계에서 가장 강력한 유인책임에는 틀림없어 보인다. 하지만 여기서 말하는 보상은 단순히 금전적 보상만을 이야기하는 것은 아니다. 찐팬들의 마음을 움직이고 자신들이 지지하는 창작자와 상호 작용하며 긴밀한 유대감과 소속감을 가질 수 있는 비 금전적 보상도 필요하기 때문이다. 방탄소년단(BTS)의 아미들이 금전적 보상을 받아서 그런 열정적인 후원과 지지를 보내는 것이 아닌 것과 같은 이유다. 그렇다면 금전적인 보상과 비금전적인 보상을 모두 충족시켜 줄 방법은 없을까. 이 질문에 대한 약간의 팁을 얻기 위해 최근 미국 실리콘밸리에서 화제를 불러일으킨 애플리케이션(앱) 하나를 살펴볼 필요가 있다. 이 앱은 바로 웹3.0에 기반한 분산형 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 프렌드테크(Friend Tech)다. 프렌드테크는 지난 8월 10일 출시된 이후 첫 주에만 약 700

2023.09.21 06:00:06

테크트렌드
상용화 시도 중인 휴머노이드[테크트렌드]

휴머노이드는 인간과 유사한 외형을 지닌 로봇으로 잘 알려져 있다. 휴머노이드는 많은 잠재력을 가졌음에도 불구하고 높은 기술적 난도로 인해 상용화 수준은 다른 로봇에 비해 낮은 편이다. 하지만 꾸준한 개발 성과가 축적되면서 휴머노이드를 상용화하려는 시도가 점차 등장할 조짐을 보이고 있다.사람 사는 공간에서 활동하는 로봇, 휴머노이드세상은 인간 중심으로 만들어졌다. 집과 사무실 등 모든 공간은 인간이 활동하기에 적합한 구조이고 각종 도구나 설비들도 인간이 다루기에 적합하게 만들어져 있다. 기존 공간에 들어와 작동할 수 있고 기존 도구와 설비를 사용할 수 있는 로봇은 아직 없다. 현재 상용화된 다양한 로봇들을 사용하기 위해서는 집·사무실·공장의 일부 또는 전체를 로봇에 맞춰 개조해야 한다. 심지어 도구나 설비도 로봇이 사용할 수 있게 개조하는 경우가 대부분이다. 예를 들어 정해진 이동 경로를 따라가는 무인 운반차(AGV)를 도입하려면 바닥·벽·천장 등에 이동 동선을 표시하는 QR코드 등의 각종 기호물을 부착하거나 무선 비컨 등을 설치해 전용 이동 경로를 만들어야 한다. 자율이동로봇(AMR)은 AGV와 달리 스스로 길을 찾아갈 수 있지만 계단을 오르내리지는 못하므로 층간 이동 작업에 투입하려면 완만한 전용 경사로를 만들거나 엘리베이터 운영 시스템을 로봇과 연계해야 한다. 제조업에서 대량 운용되는 산업용 로봇은 안전사고 방지를 위해 로봇만이 작동하는 전용 공간을 확보해야 한다. 로봇 분야에서는 사람의 공간을 뜯어고치지 않고도 투입할 수 있고 사람의 도구를 그대로 사용할 수 있는 로봇이 궁극적인 지향점 중 하나다. 휴머노이드는 사람 사는 공간

2023.09.09 06:00:02

테크트렌드
인공지능 주도권을 잡아라[테크트렌드]

좋은 코치는 “공을 잘 보고 있나”라고 질문하지 않는다. 좋은 코치는 구체적으로 질문한다. 예를 들어 “공이 들어올 때 어떤 식으로 회전하나” 또는 “공의 스핀 방향을 알았을 때 키커의 왼발은 어느 쪽을 향하고 있나”라고 질문한다. 구체적인 질문은 확실한 답을 가져온다. 구글·아마존·마이크로소프트(MS)·메타 등 빅테크 기업들은 지금 인공지능(AI)에 사활을 걸고 있다. 왜일까. 왜 빅테크 기업들은 AI를 해야 살아남을까. MS를 예로 들어 구체적인 질문해 보자. 그러면 확실한 답이 보인다. 챗GPT, 모든 산업에 적용 가능MS는 2020년과 2021년 시가 총액 순위에서 애플을 꺾고 1위를 차지한 적이 있다. 현재 시가 총액에서도 꾸준히 1~5위 안에 드는 MS는 이제 구글·아마존·애플을 다 제치고 1위를 탈환하고자 한다. 무엇을 발판 삼아? AI를 발판 삼아…. MS가 시가 총액 1위를 위해 AI를 밀고 있는 이유가 무엇일까. 첫째, 지금 생성형 AI 챗GPT가 적용되지 않는 분야가 없다. 정치·경제·사회·문화·모빌리티·의료·제조·교육·연예 등 분야에서 이 AI 챗GPT 수요가 늘고 있으니 이 분야의 일등 공급자가 되면 시가 총액 1위에 큰 힘이 되는 것은 당연하다. 둘째, 클라우드가 AI가 발전할수록 수요가 더 늘기 때문이다. 클라우드가 MS 제1의 주력 상품임에도 불구하고 글로벌 클라우드 시장에서 1위는아마존의 아마존웹서비스(AWS)다. 아마존이 점유율 34%로 부동의 1위다. MS의 클라우드 애저의 점유율을 20%다. 시장점유율을 상승시키려면 확실한 전략이 필요하다. 마침 시대가 MS를 도와주고 있다. 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 AI 개발은 큰 기회다. AI 기술을 개발할 때도, 개발한 AI를 엔드 유저들이 이용할 때도

2023.08.26 06:00:03

테크트렌드
스스로 학습하고 말귀 알아듣는 로봇 RT-2[테크트렌드]

지난해 등장한 챗GPT의 열풍에 따라 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 거대 언어 모델(LLM : Large Language Model)이 주목받고 있다. LLM은 대규모 데이터 세트에서 훈련된 지식을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 모델이고 챗GPT는 오픈AI가 개발한 대화형 작업에 특화된 LLM 모델의 하나다. 최근 LLM은 텍스트 생성을 넘어 자연어 처리와 이미지 인식이 결합된 소위 시각 언어 모델(VLM : Vision Language Model)로 발전하고 있다. VLM은 언어와 시각 인식 기능을 동시에 갖추고 텍스트·이미지·동영상을 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 언어 모델(multi-modal language model)이다. VLM으로는 구글의 플라밍고(Flamingo)가 있다. 플라밍고는 800억 개의 매개 변수를 가진 최신 VLM으로 글자·사진·영상을 모두 처리할 수 있다. 개별적으로 사전 훈련된 시각·언어 모델을 결합해 입력한 이미지·비디오에 대한 질문에 답하거나 짧은 동영상에 대한 설명을 작성할 수 있다. 컴퓨터 비전 기술에 기반해 시각적 정보를 언어 모델에 적용하면 다양한 분야에 활용될 수 있다. 대표적인 것이 구글의 LLM 모델 팜(PaLM)에 비전 모델과 로봇 제어를 접목해 지난 3월 공개한 범용 로봇 모델 팜-E(PaLM-E)다. 챗GPT의 3배가 넘는 5620억 개의 매개 변수를 지닌 가장 큰 규모의 VLM인 팜-E는 자사 LLM인 팜에 로봇 에이전트의 센서 데이터를 적용해 구현한다. 사전 학습 없이 실제 로봇 센서 데이터를 수집하고 이를 언어 모델에 제공해 일상생활 환경에서 다양한 물체를 파악하고 제어할 수 있다. 트랜스포머 기반 시각 언어 행동(VLA) 모델 부상팜-E가 한 단계 진화한 모델이 최근 공개됐다. 지난 7월 말 구글 로봇 사업부에서 비공개로 시연된 구글의 로

2023.08.19 06:00:01

테크트렌드 로봇 VLA
한 걸음 한 걸음, 상용화 길 걷는 자율 주행 기술[테크트렌드]

한때 큰 기대를 받았던 자율 주행 자동차의 등장이 예상보다 오래 걸릴 것이란 전망이 늘고 있다. 심지어 상용화하기 어렵다는 재평가도 받고 있다. 그런데 광산업·물류업·건설업 등 대중의 관심 밖에 있는 분야에서는 자율 주행 기술의 상용화가 꾸준히 진행되고 있다. 로봇에서 출발해 자동차로 주목받은 자율 주행자율 주행 기술은 꽤 오래전부터 연구돼 왔다. 1940년대 말 영국에서는 광학 센서와 터치 센서로 장애물을 감지하고 길을 찾는 로봇 엘머(Elmer)와 엘시(Elsie)가 개발됐다. 1960년대 말에는 미국 SRI 연구팀이 오늘날의 자율 주행 시스템과 흡사하게 거리 측정용 소나 장애물 감지용 카메라, 충돌 감지 센서 등의 하드웨어와 경로 찾기, 이미지 분석 등을 수행하는 소프트웨어를 갖춘 모바일 로봇 섀키(Shaky the Robot)를 만들었다. 1970년대 말에는 레이저와 초음파 센서로 주변 환경을 감지하고 경로를 찾는 로봇 경연 대회가 열리기도 했다. 같은 시기에 일본의 쓰쿠바 기계공학연구소에서는 두 대의 카메라와 아날로그 컴퓨터로 거리를 측정하는 반자동 자동차가 연구됐다. 1980년대 중반에는 미국 고등연구계획국(DARPA)의 지원을 받은 카네기 멜런대 연구팀이 장애물 회피 기능, 관성 항법 시스템 등을 갖춘 자율 주행 기술을 연구했고 1995년에는 미 동부 펜실베이니아 주에서 서부 캘리포니아 주에 이르는 약 4500km 거리를 자율적으로 주행하는 자동차 실험을 진행했다. 자율 주행 기술 개발은 2004년에서 2007년까지 총 3회에 걸쳐 진행된 미국 DARPA의 그랜드 챌린지를 거치며 가속화됐다. 시내외 도로에서 주변 차량의 움직임에 맞춰 주행 속도를 지능적으로 결정하고 각종 장애물을 회피하며 경로를

2023.08.12 06:00:04

테크트렌드 자율주행 진석용

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