매거진한경

# 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
차량용 반도체를 잡아라②[테크트렌드]

☞에 이어. 엔비디아는 지난 3월 글로벌 반도체 시가 총액 1위 기업이 됐다. 챗GPT를 중심으로 생성형 인공지능(AI) 열풍이 분 덕분이다. 왜 AI 열풍이 엔비디아를 시가 총액 1위로 만들어 준 것일까, 둘이 무슨 상관일까.생성형 AI는 가장 기본적으로 그래픽처리장치(GPU)와 AI 칩이 좌우한다. 이 GPU와 칩을 시장에서 독보적으로 장악하고 있는 곳이 엔비디아다. 기업용 GPU 시장의 91.4%를 엔비디아가 차지하고 있다. 바로 이 때문이다. 생성형 AI가 계속 발전하면 할수록 엔비디아의 AI 칩도 계속 더 팔린다.시장 조사 기관 트렌드포스는 챗GPT를 학습하는 데 필요한 GPU 수는 2020년 약 2만 개에서 앞으로 3만 개로 늘 것이라고 예상했다. 차량용 반도체와 챗GPT 같은 생성형 AI, 이 두 분야가 어떻게 서로 시너지를 내며 오토모티브 시장을 달구고 있는지 알아보자. (1)챗GPT와 차량용 반도체테슬라는 GPT를 기반으로 자율 주행 기능인 오토파일럿의 성능 업그레이드를 시도한다. 테슬라의 수많은 반도체 중 핵심은 트립(trip) 칩이다. 이 칩은 자율 주행에 필요한 복잡한 계산을 신속 정확하게 처리한다. 왜냐하면 서버에 있는 GPU와 연동 없이 트립 칩이 자체적으로 자율 주행 연산을 할 수 있기 때문이다. GPU와 연동에 드는 시간이 줄어드니 AI 처리 속도는 빨라진다. 따라서 AI가 다양한 운전 상황, 교통 변수를 학습할 시간도 늘어나고 능력도 높아진다. 자연스럽게 테슬라는 자율 주행 중 발생하는 오류나 이슈를 실시간으로 감지하는 능력, 해결하는 역량을 차곡차곡 쌓아 간다.일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 GPT에 필적할 AI를 목표로 연구소를 설립하는 계획을 추진하고 있다. 알파벳(Alphabet)의 AI 전문 계열사인 딥마인드

2023.07.22 06:00:02

테크트렌드 차량용 반도체 반도체 챗gpt 엔비디아
감성형 AI 챗봇 ‘파이’, 챗GPT에 도전장[테크트렌드]

2022년 11월 챗GPT가 처음 등장한 이후 인공지능(AI) 챗봇에 대한 열기가 식을 줄 모르고 있다. 많은 AI 전문가들은 인간과 컴퓨터가 상호 작용하는 AI 챗봇이 AI 기술의 미래라고 찬사를 쏟아내고 있다. 시장의 평가도 매우 긍정적이다. 글로벌 시장 분석 회사 마켓리서치퓨처(MRF)는 AI 챗봇 시장 규모가 매년 평균 22.6% 성장해 2030년에는 325억9000만 달러(약 42조550억원)에 이를 것이라고 내다봤다.글로벌 거대 기술(big tech) 기업들과 신생 스타트업들도 AI 챗봇 개발에 앞다퉈 뛰어들고 있다. 구글의 람다(LaMDA) 기반의 ‘바드(Bard)’, 구글이 투자한 앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드(Claude)’, 챗봇 기반의 검색 엔진 AI 스타트업 퍼플렉시티 AI(Perplexity AI) 등이 그것이다. 한국에서는 네이버가 거대 언어 모델(LLM) ‘하이퍼클로바’ 기반의 챗봇 ‘큐:(Cue:)’를 8월 출시할 예정이고 LG도 LLM ‘엑사원’을 기반으로 챗봇을 내놓을 예정이다. SK텔레콤은 자체 LLM 기반의 AI 챗봇 ‘에이닷’에 대해 지난 6월 대규모 업그레이드를 진행했다.관계 지향 감성형 AI 챗봇 등장 AI 챗봇은 AI와 자연어 처리(NLP)를 이용해 사람과 대화하는 것처럼 의사소통을 할 수 있는 대화형 AI(Conversational AI)다. 주로 정해진 프로그램대로 상호 작용하는 기존 챗봇과 달리 AI 챗봇은 다양한 주제에 대해 사용자의 질문에 대해 마치 실제 사람처럼 응답한다. 이러한 AI 챗봇은 주로 목적(goal) 지향적이고 임무(task) 지향적인 기능적 특성을 지닌다. 하지만 최근에는 이러한 정보·검색 중심의 기능형 AI 챗봇과는 사뭇 다른 느낌을 가진 모델이 부상하고 있다. 감성형 AI 챗봇이라고 불리는 ‘파이(PI : Personal Intelligence)’가 그것이다. 파이는 딥마인드(DeepMind)와 링크

2023.07.15 06:00:09

인공지능 AI 파이 인플렉션 AI 무스타파 슐레이만
건설 현장을 누비는 로봇들[테크트렌드]

건설은 우리의 편안한 생활 환경을 조성하는 데 필수적인 산업이다. 집·공장·병원·도로·다리 등 일상생활에 필요한 모든 건축물을 만들거나 새 건물을 짓기 위해 기존 건축물을 해체·철거하는 것은 모두 건설을 통해 이뤄진다. 건설 현장은 사람에게는 작업하기 어렵거나 위험한 환경이다. 도처에 매몰 또는 추락 위험이 도사리고 있고 불도저나 굴착기와 같은 거대한 중장비와의 충돌 위험도 있다. 그래서 건설은 사람 대신 일할 수 있는 로봇의 도입 필요성이 큰 산업이기도 하다. 건설 로봇은 사람보다 빠르고 정확하게 작업해 높은 생산성을 달성할 것으로 기대된다. 건물 철거나 원전 해체와 같은 위험한 현장에서는 붕괴 사고나 방사능 노출의 위협에서 작업자의 안전을 지켜 줄 수 있다. 또한 고령화 추세에 당면한 선진국들이 겪는 노동력 부족 문제를 해결하는 데도 일조할 수 있다. 사람을 완전히 대체하지 못하더라도 작업자의 업무를 대행한 만큼 노동력을 절감할 수 있기 때문이다. 건설 로봇의 활동 영역은 확대되는 중2000년대 들어 카메라·라이다 등의 센서와 로봇 팔 등의 기구부 기술이 꾸준히 개선되는 동시에 소리나 이미지 정보를 분석, 활용하는 각종 인공지능(AI)의 발전 속도가 빨라지면서 다양한 건설 로봇들이 속속 등장하고 있다. 건설 로봇의 활용 영역이 건자재 운반이란 단순한 작업을 넘어 건축물을 시공하고 준공 상태를 검사하며 건축물을 철거·해체하는 최종 공정으로 확장되고 있다.자율 주행 중장비빌트 로보틱스(Built Robotics)는 사람이 운전하던 중장비를 스스로 이동해 작업할 수 있도록 만드는 자율 주행 모듈인 에코 시스템을 상용화했다. 에코 시스템은 위성항법장치(

2023.07.09 06:00:04

테크트렌드 로봇 진석용
차량용 반도체를 잡아라①[테크트렌드]

‘손자병법’에 ‘전승불복 응형무궁’이라는 말이 있다. ‘전쟁의 승리는 반복되지 않으니 무궁한 변화에 유연하게 대응해야 한다’는 의미다. 영원한 승자도, 영원한 패자도 없다. 늘 되는 방법도 없고 늘 안 되는 방법도 없다.차량용 반도체 시장이 꿈틀거리고 있다. 완성차 업체, 반도체 업체, 정보기술(IT) 업체 등 어디 하나 손 놓은 곳이 없다. 얼마나 열심히, 어떤 전략으로 대응하고 있는지 알아보자.완성차 업체최근 완성차 기업들은 반도체를 자체 개발해 내재화할 기세다. 이유는 무엇일까.첫째, 반도체 수급 이슈다, 외부 환경 이슈에서 벗어나 자유롭게 반도체를 컨트롤하고 안정적으로 공급받기 위해서다. 둘째, 가격 면에서도 내재화하면 이득이기 때문이다. 최근 자동차에서 필요한 고성능 인공지능(AI) 반도체가 기하급수적으로 늘고 있고 앞으로도 매년 10% 성장이 예상된다. 고성능인 만큼 제품당 이익률도 높다.마지막으로는 자기 회사 차에 특화된 기능을 바로바로 설계하고 변경해 신속하게 반도체를 만들 수 있기 때문이다. 애플만 보더라도 반도체 자체 개발로 자사 모바일 제품 성능을 크게 높인 사례가 있다.이런 장점이 있다고 해서 완성차 기업들이 모든 반도체를 독자적으로 개발하기는 쉽지 않고 시간도 오래 걸린다. 따라서 비교적 개발이 용이한 반도체를 먼저 자체 개발을 시도하고 개발이 어려운 반도체는 반도체 기업과 공동 개발하거나 수급에 대한 전략적 파트너십을 맺는 방법을 쓰고 있다.게다가 자동차 전장 부품과 소프트웨어 솔루션이 중요해지면서 AI 차량용 반도체를 잡아야 결국 전기 자동차 시대를 잡는 게 됐다. 완성차 업체들은 반도체를 그저 외부에서 사 오고

2023.06.30 06:00:45

차량용 반도체 반도체 완성차 IT 테크트렌드
애플, 메타버스를 공간 컴퓨팅으로 재정의하다[테크트렌드]

애플이 6월 5일 ‘2023 세계 개발자 회의(WWDC)’에서 혼합현실(MR) 헤드셋 ‘비전프로(Vision Pro)’를 발표했다. 침체기에 빠진 메타버스 관련 악재가 쏟아지는 가운데 열린 이번 행사는 애플이 주인공이라는 점에서 언론의 관심을 받기에 충분했다.애플, 9년 만에 신제품 비전프로 공개애플의 새로운 헤드셋은 하드웨어 측면에서 2000만 대 이상 판매된 오큘러스 퀘스트2 또는 지난해 10월 출시된 메타 퀘스트 프로보다 낫다는 평가를 받고 있다. 해상도나 몰입감 등 기술적 완성도, 현실과 가상 세계를 연결하는 기능적 완결성, 다른 기기 호환성, 기존 애플리케이션(앱) 활용도 등 여러 면에서 타 기기 대비 진일보했다는 게 전문가들의 의견이다.기술적으로나 사용자 경험 측면에서 긍정적인 의견만 있는 것은 아니다. 애플의 ‘비전프로’가 메타의 가상현실(VR) 헤드셋이나 마이크로소프트의 홀로렌즈보다 기술적 완성도나 기능적으로 한 단계 진보했다고는 하지만 기존에 없었던 새로운 혁신은 아니기 때문이다.애플이 9년 만에 내놓은 신제품 비전프로는 단순히 기술적 우위성을 논하기보다 애플이 지향하는 미래 컴퓨팅 환경에 대한 비전(vision)이라는 관점에서 해석하고 평가해야 한다.우선 애플은 메타버스라는 공간 생태계를 새롭게 재정의하고 있다. 메타버스는 미래 컴퓨팅 환경을 지칭하는 대표적인 용어이지만 모든 사람들이 메타버스라는 용어에 동의하는 것은 아니다. 이번 발표에서도 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 메타버스라는 말 대신 공간 컴퓨팅(spatial computing)이라는 용어를 사용했다. 그는 맥이 개인용 컴퓨터를, 아이폰이 모바일 컴퓨팅 시대를 주도했다면 차세대 기술 패러다임은 공간 컴퓨팅

2023.06.17 06:00:01

한경비즈니스 사설칼럼 테크트렌드 애플 메타버스 공간컴퓨팅
챗GPT와 만난 로봇[테크트렌드]

자연어 인공지능(AI)은 문자나 음성으로 표현되는 사람의 언어로 된 명령을 알아듣고 글·말·이미지·코드 등 가장 적절한 방식으로 결과를 제공하는 기술을 뜻한다. 자연어 AI는 언어 데이터를 통해 객체별 속성이나 객체 간 다양한 관계, 전후 맥락 등을 파악해 결과에 반영할 수 있어 다방면으로 사용될 잠재력을 지니고 있다. 자연어 AI의 최대 강점은 누구든지 AI에 작업을 지시하거나 소통할 수 있다는 점이다. 컴퓨터 프로그램을 작성할 줄 모르는 비전문가라도 사람의 언어로 지시하고 필요한 결과를 받을 수 있다.로봇 개발에 동원된 자연어 AI폭발적인 관심을 받는 챗GPT는 자연어 AI의 다양한 사용 사례를 잘 보여준다. 문자로 된 명령을 받는 챗GPT는 컴퓨터 프로그램용 코딩을 작성하는가 하면 각종 판례나 논문 등 필요한 정보를 검색해 요약, 정리할 수 있다. 언론 기사부터 시·소설 등 다양한 종류의 글을 쓰기도 하고 음악을 작곡하거나 그림도 그릴 수 있다. 때로는 사람을 상대로 자연스러운 대화도 가능하다. 이처럼 챗GPT의 편리하고 다양한 기능을 십분 활용하고 AI 생태계의 확장을 도모하기 위해 구글·오픈AI 등 선도적인 기업이나 연구소들은 챗GPT를 탑재한 로봇의 개발을 추진하고 있다. 챗GPT를 통해 사람들이 보다 편리하고 효율적이면서도 다방면으로 로봇을 사용할 수 있을 것으로 보기 때문이다.로봇의 편리한 사용을 돕는 챗GPT로봇에 작업을 지시하는 전통적인 방식은 로봇 제어용 프로그램을 작성하거나 수정하는 것이다. 비전문가가 프로그래밍하는 것은 쉽지 않으므로 일반 사용자들이 로봇에 새로운 작업을 지시하거나 로봇의 작동 방식을 바꾸도록 조종하기는 어렵다. 하지만 챗GPT

2023.06.11 06:00:07

테크트렌드 챗gpt 로봇
챗GPT, 어느 분야까지 먹여 살릴까[테크트렌드]

좋은 것은 위대한 것의 적이다.노트북을 사기 위해 홈페이지 고객 서비스 메뉴에서 챗봇이나 메신저로 상담하는 당신. 다양한 가격 옵션, 정확한 스펙 정보, 빠른 배송 정보 같은 좋은 콘텐츠만 기본적으로 잘 주어지면 만족할까. 인공지능(AI) 서비스가 당신을 좋은 것에 안주하게 놓아 두지 않는다. ‘위대한’ 것을 추구할 때다.챗GPT, 왜 뜰까최근 소셜 미디어와 커뮤니티에서 화제가 된 AI 언어 번역기가 있다. 딥플(DeepL)이다. 구글 번역기에 ‘안녕 2022, 안녕 2023’이라고 쓰면 ‘굿바이(Goodbye) 2022, 굿바이(Goodbye) 2023’이라는 번역 결과가 나온다. 한국어의 ‘안녕’이 가진 두 가지 의미를 자연스럽게 해석하지 못한다.하지만 딥플 번역기는 ‘굿바이(Goodbye) 2022, 헬로(hello) 2023’이라고 번역한다. 여기서 끝이 아니다. 다르게 표현할 수 있는 문장도 알려준다. ‘바이(Bye) 2022, 헬로(hello) 2023’이라는 대안까지 제시한다.딥플은 챗GPT의 근간인 아키텍처를 사용한 번역기다. 챗GPT는 대화형 AI 검색 서비스다. 오픈API라는 곳에서 개발했고 마이크로소프트(MS)가 투자했다.챗GPT는 사용자와 나눈 앞뒤 대화를 기억하고 문맥에 맞는 답변을 내놓는 언어 능력이 뛰어나다. 애플 시리나 아마존 알렉사는 문맥을 잘 이해하지 못해 엉뚱한 대답을 내놓는 경우가 많았다. 그래서 사용자들은 아주 간단한 질문과 아주 정확한 지시에만 활용했다.하지만 자연스럽고 고도화된 답변, 의미 있고 깊이 있는 조언을 내놓는 챗GPT는 인간과 AI 사이 대화가 가능한 인터페이스를 제시했다. 대화가 가능한 인간의 파트너가 될 수 있는 경지를 넘보고 있다.챗GPT와 검색 엔진MS는 ‘빙(Bing)’에 이 챗GPT를 도입한다. 구글은 초거대 AI를 활용

2023.05.28 10:24:14

챗gpt 클라우드 반도체 모빌리티 테크트렌드
반격 나선 구글, AI 기반 검색 전쟁의 서막 [테크트렌드]

인공지능(AI)의 급속한 발전은 기존 검색 엔진 시장에 엄청난 변화를 일으키고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 생성형 AI 챗GPT의 출현으로 이러한 변화가 가속화되고 있다.검색 엔진 변화 주도하는 MS변화를 주도하는 주인공은 마이크로소프트(MS)다. MS는 지난 2월 오픈AI 기술로 작동되는 자체 AI 기반 검색 엔진인 ‘빙(Bing)’을 공개했다. MS는 에지(Edge)와 빙챗(Bing Chat)에 대한 대규모 업데이트를 발표하며 시각적이고 직관적인 검색 기능을 강화했다. MS는 챗GPT보다 더 강력하고 검색에 특화된 차세대 오픈AI 언어 모델인 프로메테우스(Prometheus)를 적용해 ‘빙’의 성능과 사용자 경험을 향상시키고 있다. 특히 새롭게 개발한 프로메테우스 언어 모델은 ‘빙’ 검색 엔진에 AI 채팅 기능을 적용해 마치 사람과 대화하듯 자연스럽게 질문하고 응답할 수 있도록 해준다. 이러한 일련의 움직임에 따라 MS의 ‘빙’은 일 활성 사용자 수(DAU) 1억 명 이상, 채팅 건수 1억 건, 월간 페이지 방문도 25% 증가하는 성과를 일궈 내기도 했다. MS가 2009년 구글의 아성에 도전하며 ‘빙’을 출시했다 실패했던 상황과는 차원이 다르다. ‘빙잉(Binging)’이 ‘구글링’을 대체할 수 있을지도 모른다는 의견이 나오는 이유다.물론 구글은 여전히 전 세계 검색 시장의 90% 이상을 점유한 자타 공인 검색 엔진의 절대 강자다. 이에 비해 ‘빙’은 수치상으로는 3% 미만의 점유율을 차지한다. 구글의 DAU는 10억 명이 넘지만 ‘빙’은 이제 겨우 1억 명을 넘어섰다. 구글은 검색 엔진 매출로만 작년에 426억 달러(약 57조원)를 거둬들였다. ‘빙’이 구글 대신 애플이나 삼성의 스마트폰 기본 검색으로 들어가지 않는 한 구글의 아성이

2023.05.20 06:00:12

테크트렌드 구글 바드 마이크로소프트 빙
‘사람 손’ 닮아 가는 로봇의 엔드 이펙터[테크트렌드]

로봇에도 사람의 손처럼 각종 물체를 다루고 조작하는 역할이 있다. ‘엔드 이펙터(end effector)’로 불리는 이 부분은 지금까지 꾸준히 발전해 왔다. 용도에 따라 맞춤화된 전용 장비를 넘어 미래에는 사람의 손처럼 범용 장비로 발전할 것으로 보인다.로봇 손, 다양한 작업 가능한 범용 도구로봇 분야에서 엔드 이펙터는 로봇의 끝부분에 장착돼 각종 작업을 수행하는 기구부를 지칭한다. 사람의 몸으로 비유하면 손이나 발과 같은 역할이다. 자동차 공장에서 용접·절단·운반 작업을 하는 로봇의 끝부분에 달려 다양한 각도로 움직일 수 있는 용접 장비나 절단 장비, 적재용 장비가 바로 로봇의 엔드 이펙터다. 오늘날 사용되는 대부분의 엔드 이펙터는 산업용 로봇의 용접·절단·적재용 장비처럼 특정 작업에 특화된 로봇 전용 장비다.용접 작업을 수행하는 로봇을 절단 공정에 투입하려면 용접용 엔드 이펙터를 절단용 엔드 이펙터로 교체해야 한다. 또한 용접용·절단용 등의 기존 엔드 이펙터는 로봇 전용 장비이므로 너무 크고 무거워 사람이 사용할 수도 없다.로봇 손은 기존 엔드 이펙터의 한계를 넘어설 것으로 예상된다. 로봇도 사람의 손처럼 많은 손가락을 가지고 있어 시각·촉각 인식용 인공지능(AI)과 결합되면 작업 대상의 형태·크기·경도·표면 질감 등의 속성이 달라지더라도 별다른 장비의 교체 없이 각각의 속성에 맞춰 작동 방식을 바꾸는 등 신속하고 융통성 있게 대응할 수 있다. 사람의 손은 27개의 뼈, 27개의 관절, 34개의 근육과 피부 전체에 걸쳐 분포한 촉각 신경 등이 한데 어우러진 복잡한 구조다. 크고 작은 각종 사물을 자유자재로 다룰 수 있는 이유다.로봇 손의 궁극적인 모습도 사

2023.05.13 06:00:32

테크트렌드 로봇 엔드 이펙터 로봇 손
광고 기반 무료 OTT ‘패스트’ 열풍, 방송 시장 판도 바꿀까[테크트렌드]

매년 4월 중순 미국에서 전미방송협회가 주최하는 세계 최대 방송 장비 박람회인 ‘나브(NAB)’가 열린다. 올해 100주년을 맞이하는 나브는 글로벌 방송 산업에 대한 전반적인 트렌드를 읽을 수 있는 중요한 행사다. 이런 나브에서 올해 주목하는 분야 중 하나로 새로운 온라인 동영상 서비스(OTT) 모델 ‘패스트(FAST)’를 선정했다.한국에서는 생소한 용어지만 이미 미국과 유럽에서는 기존 케이블 방송을 대체하는 차세대 미디어 서비스로 각광받고 있다. 이번 나브에서도 작년 미국에서만 40억 달러(약 5조3000억원) 이상의 광고 수익을 창출한 패스트가 향후 3년간 3배로 성장한 약 120억 달러(약 15조8000억원)의 수익을 가져다줄 것으로 예상하고 있다. 현재 미국 가구 10가구 중 6가구가 시청할 정도로 대세로 자리 잡은 패스트는 처음 등장한 2013년부터 2019년 전까지 8개 사업자에 불과했지만 2022년에는 22개로 늘어났다. 특히 OTT에 밀려 시청률 하락과 가입 해지를 경험하고 있는 미국 지상파 방송사나 케이블 등 유료 방송사들은 대부분 패스트에 참여하고 있다. 파라마운트 글로벌의 플루토 TV(Pluto TV), 폭스의 투비(Tubi), 컴캐스트의 수모(Xumo), 엔비시유니버설의 피콕(Peacock)이 대표적이다. 최근에는 넷플릭스 등 기존 구독 기반 OTT마저 패스트 시장에 적극 뛰어들고 있다. 올 4월에는 빅테크 기업인 구글도 ‘구글TV’의 ‘라이브 TV’ 탭에 800개가 넘은 패스트 채널을 론칭했다.한국에서는 과거 판도라TV와 현대HCN의 ‘에브리온 TV’가 유사 채널을 운영한 적이 있지만 현재는 콘텐츠미디어그룹 뉴(NEW)의 ‘뉴아이디’가 ‘삼성TV 플러스’에 13개 패스트 채널을 제공하고 있다.전통적인 선형 방식 TV 시청으로 회귀하

2023.05.05 06:00:03

테크트렌드 OTT 패스트
아마존과 테슬라의 성공 비결 '인하우스 개발'[테크트렌드]

탁월한 능력은 새로운 과제에 직면할 때 잘 나타난다. 또한 이 과제를 해결할 때 발전한다. 세계 경제 전망이 요동치는 가운데 정보기술(IT)업계는 새로운 과제에 직면하고 있다. 그중 하나가 ‘기술 솔루션의 자체 개발’과 ‘서비스의 내재화’다. 외부 공급 업체 없이 필요한 모든 것을 회사에서 자체 개발하고 공급하는 인하우스 전략이 새로운 화두로 떠올랐다.기업들은 왜 인하우스 개발을 하려고 할까. 세계 최대 전자 상거래 업체 아마존과 미국 전기차 업체 테슬라가 이 숙제를 어떻게 풀고 있는지 살펴보자.직접 겪고 깨달은 아마존아마존은 2013년 크리스마스 시즌에 외주 회사 UPS의 배송 지연 사고로 대규모 환불 사태를 겪은 적이 있다. 이후 자체 물류 시스템 확립에 대한 의지를 굳혔다. 배송 지연 사고로 인해 외주 업체에 전적으로 의존한 물류 관리는 고객 경험을 치명적으로 훼손한다는 점을 인지했기 때문이다.2015년부터 아마존은 페덱스와 UPS의 임직원 수를 추월할 속도로 물류 배송 채용 늘렸다. 2016년 대형 화물기 40대를 임대하고 2019년 벤츠 스프린터 2만 대를 주문했다.2019년 인카 딜리버리(주문자가 무선 네트워크로 차량 트렁크를 열어주면 택배 운전사가 배송품을 트렁크 안에 넣어 주는 서비스)도 시작했다. 아마존은 자체 물류 서비스를 강화하기 위해 기술 연구 결과와 특허도 지속적으로 확보했다. ‘예측 배송’이 대표적이다. 고객의 구매 의사가 생성되기 전에 상품 추천과 배송을 진행하는 게 핵심이다. 소비자가 “맞아, 이거 마침 딱 필요했어! 그렇지 않아도 사야 했었는데! 잘됐네!”라고 느끼도록 하는 게 목적이다. 필요하지만 아직 주문하지도 않은 상품이 알아서 배송되

2023.05.04 06:00:04

테크트렌드 아마존 테슬라
최신형 로봇들이 주름잡는 꿈의 무대 ‘광산’[테크트렌드]

광산용 자율 주행 트럭이 ‘세계 가전 전시회(CES) 2023’에서 큰 주목을 받은 바 있다. 지하자원을 채굴하는 광업은 대중의 관심을 크게 받지는 못하지만 인공지능(AI)과 로봇을 기반으로 한 자율화 시스템의 온상이 되는 산업이다. 이미 많은 대형 광산 업체는 탐사·채굴 작업에서도 자율적으로 작동하는 로봇화 장비들을 사용하고 있다. 광산용 로봇의 자율성 수준도 점점 높아지고 있다.로봇화 장비의 주무대가 된 광산광산 현장은 위험하면서도 고립돼 있다. 소수의 작업자를 제외하면 인적이 드물고 외부인의 접근도 쉽지 않은 험준한 지역에 자리한 데다 작업 현장은 붕괴·침수·가스 누출 등 각종 위험이 산재한 지하 탄광이기 때문이다. 그래서 광산 업체들은 생산성과 안전성의 향상을 위해 보다 적극적으로 무인 장비와 시스템을 채택해 왔다. 광산 업체들의 무인 장비 도입은 크게 3단계로 나눌 수 있다. 첫째 단계는 1967년 채굴용 무인 레일 시스템 도입을 시초로 하는 단순 자동화 장비의 도입기다. 둘째는 1970년대 중반부터 시작된 원격 제어 장비의 도입기, 셋째는 2000년대 이후부터 진행되고 있는 자율화 시스템, 즉 로봇의 도입기다. 무인화 수준이나 장비의 다양성 측면에서 셋째 단계는 전 단계들과 크게 다르다. 이전의 무인화 수준은 사전에 정한 작업을 무한 반복하는 단순 자동화와 원거리에서 작업을 변경할 수 있는 원격 제어 수준에 그쳤다. 반면 지금은 스스로 판단하는 기능이 추가된 자율화 장비, 즉 로봇의 수준으로 비약적으로 발전하고 있다. 또한 로봇화된 장비를 사용하는 공정도 굴착·운반 등 일부 공정에 제한되지 않고 탐사·검사 등 대부분

2023.04.20 06:00:02

광산 로봇 테크트렌드 자율주행
ICT 산업 모든 곳에 침투하는 ‘센서’[테크트렌드]

4차 산업혁명은 전 세계 모든 물체가 센서가 되는 것을 의미한다. 물체에 센서를 부착해 움직임과 패턴을 데이터화하기 때문이다. 뛰어들어라. 그러면 온 우주가 당신에게 헤엄치는 법을 가르칠 것이다.전기 생산의 주체건물이 있다고 가정하자. 이 건물은 전기로 불을 켜고 전자 기기를 이용하는 데 전기를 ‘소비’만 할까. 아니다. 모두 퇴근한 사무실, 휴일의 사무실은 전기를 ‘저장’할 수 있다. 태양열 방식으로 낮에는 수시로 전기를 ‘생산’할 수도 있다.전기 ‘센서’를 통해 가능하다. 지금이 몇 시인지, 보통 이 시간대에 전기가 얼마가 필요한지, 날씨에 따라 전기 사용량의 특이점이 있는지, 현재 누적 전기 소비량이 어떤지, 앞으로 예측되는 소비량이 어떤지 등을 센서가 감지한다. 이렇게 감지된 전기 사용 빅데이터는 수집되고 전송되고 분석되고 관리된다.전력 공급자와 소비자가 실시간으로 정보를 교환해 에너지 효율을 최적화할 수 있다. 당장 필요하지 않은 전기를 경제적인 가격에 다른 것으로 교환하거나 판매하는 방식이다. 이 작업은 장기적으로 환경을 보호하고 사회적 이익을 도모한다는 바람직한 결과를 이끌어 낸다. 건물뿐만 아니라 ‘전기차’ 자체도 하나의 스토리지로 보고 전력망과 연결해 수익을 창출하는 V2G(Vehicle-to-Grid) 사업도 있다. V2G는 전기차를 전력망과 연결해 배터리의 남은 전력을 이를 필요로 하는 다른 곳에 효율적으로 사용하는 기술이다. 하나의 에너지 저장 장치가 된 전기차는 주행 중 남은 전력을 이를 필요로 하는 건물이나 시설에 공급하거나 판매한다.가상 마케팅자동차를 메타버스 플랫폼에 구현해 시승 이벤트

2023.04.06 06:01:14

테크트렌드 한경비즈니스 사설칼럼

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