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[IT뉴스][현장] “로봇을 들여도 공장은 저절로 똑똑해지지 않는다”…제조 AX의 세 가지 조건

온카뱅크관리자

2026-11-10 09:07:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bxMXJXu5lj">
          <div contents-hash="7ce50b1b55c3a621a4b9bb1b4c98613deee0c1e2e7536ec402cc8e185f98c41e" dmcf-pid="KMRZiZ71hN" dmcf-ptype="general">
           <h5>브릴스, 중소 제조기업의 투자수익률과 모듈형 자동화 전략 강조</h5>
           <h5>DN솔루션즈, AI가 장비 기능과 데이터를 활용하는 'AI-Ready Machine' 추진</h5>
           <h5>레인보우로보틱스, 휴머노이드 현장 실증의 한계 넘어 산업용 플랫폼 개발</h5>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a58d904d244a62b89ebb2d2c470f89742f406e6620b579b62f51d9ea59352dcb" dmcf-pid="9Re5n5ztSa" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난 4일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 '2026 국제로봇비즈니스 컨퍼런스(IRBC 2026)' 제조 AX(인공지능 전환) 트랙에서는 피지컬 AI(Physical AI)와 휴머노이드의 현장 적용과 관련해 투자비 회수 가능성부터 장비 간 데이터 연계, 작업의 안정성과 유지보수까지 해결해야 할 과제를 짚는 컨퍼런스가 열렸다. 전진 브릴스 대표(왼쪽)는 중소·중견기업의 현실적인 로봇 도입 전략과 시스템 통합의 중요성을, 정대혁 DN솔루션즈 상무(가운데)는 AI가 제조장비의 기능과 데이터를 활용할 수 있도록 하는 기술적 접근을 제시했다. 허정우 레인보우로보틱스 최고기술책임자(오른쪽)는 휴머노이드의 산업 현장 실증 과정에서 확인한 어려움과 이를 극복하기 위한 차세대 로봇 플랫폼 개발 방향을 공개했다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085751570kxaj.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="1g3IVIGhC4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085751570kxaj.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난 4일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 '2026 국제로봇비즈니스 컨퍼런스(IRBC 2026)' 제조 AX(인공지능 전환) 트랙에서는 피지컬 AI(Physical AI)와 휴머노이드의 현장 적용과 관련해 투자비 회수 가능성부터 장비 간 데이터 연계, 작업의 안정성과 유지보수까지 해결해야 할 과제를 짚는 컨퍼런스가 열렸다. 전진 브릴스 대표(왼쪽)는 중소·중견기업의 현실적인 로봇 도입 전략과 시스템 통합의 중요성을, 정대혁 DN솔루션즈 상무(가운데)는 AI가 제조장비의 기능과 데이터를 활용할 수 있도록 하는 기술적 접근을 제시했다. 허정우 레인보우로보틱스 최고기술책임자(오른쪽)는 휴머노이드의 산업 현장 실증 과정에서 확인한 어려움과 이를 극복하기 위한 차세대 로봇 플랫폼 개발 방향을 공개했다. (이미지=AI로 생성)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="2ed1L1qFWg" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="08e9e1d5d1ec54b6a7d0b3e467febc18a3a2e5faa969e12563bf7c8a5317750c" dmcf-pid="VckbrbQ9ho" dmcf-ptype="general">피지컬 AI(Physical AI)와 휴머노이드가 로봇산업의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있지만, 실제 제조 현장의 사정은 기술 시연과 다르다. 로봇이 정교한 동작을 구현하는 것만으로 공장의 생산성이 높아지는 것은 아니다. 투자비 회수 가능성부터 장비 간 데이터 연계, 작업의 안정성과 유지보수까지 해결해야 할 과제가 적지 않다. 화려한 기술 경쟁 이면에서 제조기업이 요구하는 것은 결국 안정적으로 작동하면서 경제적 가치를 창출하는 자동화 시스템이다. </p>
          <p contents-hash="83751ae8ce79cf3cdb55559da3de95683f4733f87ea074e0a965b4f8eebf69e7" dmcf-pid="fkEKmKx2SL" dmcf-ptype="general">지난 4일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 '2026 국제로봇비즈니스 컨퍼런스(IRBC 2026)' 제조 AX(인공지능 전환) 트랙에서는 이러한 현실을 서로 다른 관점에서 짚는 발표가 이어졌다. 전진 브릴스 대표는 중소·중견기업의 현실적인 로봇 도입 전략과 시스템 통합의 중요성을, 정대혁 DN솔루션즈 상무는 AI가 제조장비의 기능과 데이터를 활용할 수 있도록 하는 기술적 접근을 제시했다. 허정우 레인보우로보틱스 최고기술책임자(CTO)는 휴머노이드의 산업 현장 실증 과정에서 확인한 어려움과 이를 극복하기 위한 차세대 로봇 플랫폼 개발 방향을 공개했다. 세 발표는 제조 AX의 성패가 로봇 자체의 성능을 넘어 도입 경제성, 제조설비의 지능화, 현장 운용 능력에 달려 있다는 공통된 문제의식으로 이어졌다. </p>
          <div contents-hash="7db3f2a28e002ca62fb147effe5e191d8dc1e1613f962fdecfb854abb8f2083f" dmcf-pid="4ED9s9MVvn" dmcf-ptype="general">
           <strong>“로봇이 아니라 완성된 솔루션을 팔아야 한다”…브릴스가 짚은 자율 제조의 경제성</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="444072ad3ac77e0295ff40f322a732ea2149960efe07994dd01725e264b38bb3" dmcf-pid="8Dw2O2RfTi" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="전진 브릴스 대표가 발표에서 가장 먼저 강조한 것은 중소·중견 제조기업의 투자 여건이었다. 대기업과 달리 제한된 자본으로 설비를 도입해야 하는 중소 제조기업에는 첨단 기술의 적용 가능성보다 투자수익률(ROI·Return on Investment)이 우선적인 판단 기준이 된다는 것이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085753209aloy.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="t9KGeGpXlf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085753209aloy.jpg" width="658"></p>
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            전진 브릴스 대표가 발표에서 가장 먼저 강조한 것은 중소·중견 제조기업의 투자 여건이었다. 대기업과 달리 제한된 자본으로 설비를 도입해야 하는 중소 제조기업에는 첨단 기술의 적용 가능성보다 투자수익률(ROI·Return on Investment)이 우선적인 판단 기준이 된다는 것이다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="690d89d84d41585ff7563e07b090b0c0dced14e00d89005c2d79e141586ac2df" dmcf-pid="6wrVIVe4yJ" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="229378ec073515138ce9ac2ab76723b5170a8571a967c671eaf872ac2a5c0ab0" dmcf-pid="PrmfCfd8vd" dmcf-ptype="general">전진 브릴스 대표가 발표에서 가장 먼저 강조한 것은 중소·중견 제조기업의 투자 여건이었다. 대기업과 달리 제한된 자본으로 설비를 도입해야 하는 중소 제조기업에는 첨단 기술의 적용 가능성보다 투자수익률(ROI·Return on Investment)이 우선적인 판단 기준이 된다는 것이다. 특히 다품종 소량 생산이 일반적인 제조 현장에서는 자동화에 성공하더라도 이후 공정 변경이나 유지보수에 추가 비용이 발생할 수 있다는 점이 도입 장벽으로 작용한다. </p>
          <p contents-hash="2da8b5eac530ee983bbbdb84d46d083b878c9b39bee0186a36a7c49a29dc8cfa" dmcf-pid="Qms4h4J6Ce" dmcf-ptype="general">전 대표는 이 같은 문제를 해결하기 위해 모든 생산공정을 한꺼번에 자동화하기보다 생산성이나 품질 개선 효과가 명확한 공정부터 시작하는 단계적 접근을 제안했다. </p>
          <p contents-hash="af93e681d5742cb613427338ce0ecb648993f388bcef9ae30d8721522e8813d7" dmcf-pid="xsO8l8iPhR" dmcf-ptype="general">“대기업은 한 번에 투자를 많이 할 수 있습니다. 그런데 중소·중견기업은 투자 대비 효과가 분명한 공정부터 시작하지 않으면 투자하기가 굉장히 어렵습니다. 결국 핵심은 우리 공정에 맞는 현실적인 자율 제조가 필요하다는 겁니다. 작게 시작하더라도 성과가 나오는 우선 공정부터 시작해야 한다고 생각합니다.” </p>
          <div contents-hash="a434b4c8ab41333a77bb262e3b8c2278c50f2fa2c10764f88adc00e346e4956a" dmcf-pid="y92l8lZvlM" dmcf-ptype="general">
           이러한 접근은 브릴스의 사업 모델과도 맞닿아 있다. 브릴스는 산업용 로봇과 협동로봇, 자율이동로봇(AMR·Autonomous Mobile Robot) 등을 제조·공급하는 동시에 이를 고객의 공정에 맞춰 결합하는 시스템 통합(SI·System Integration) 사업을 전개하고 있다. 로봇 본체뿐 아니라 기계·전기 설계, 제어 소프트웨어, 비전 검사, 현장 설치까지 아우르는 방식이다. 자사 로봇과 다른 제조사의 로봇을 연동해 자동차, 물류, 식품, 조선 등 산업별 자동화 솔루션을 제공한다는 점도 특징이다. 
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           <p class="link_figure"><img alt="브릴스 저상형 AMR, 포크형 AMR(무인지게차) 제품 라인업 이미지(사진=브릴스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085754702sgao.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="FegRYRNdyV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085754702sgao.jpg" width="658"></p>
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            브릴스 저상형 AMR, 포크형 AMR(무인지게차) 제품 라인업 이미지(사진=브릴스)
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          <div contents-hash="cb11f632797ab14bd4845e2571161904fa11956e074e79d4a60edde52b3470b9" dmcf-pid="YTydHdAiCQ" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="fd9b1ee74a86fd2f03522ad05b2bdd2fcd50d84de7bdb1d687977d544d867c28" dmcf-pid="GyWJXJcnvP" dmcf-ptype="general">전 대표는 이러한 사업 구조를 자동차산업에 빗대 설명했다. 자동차 구매자가 엔진 자체보다 완성된 자동차를 원하듯 제조기업 역시 로봇 본체보다 특정 작업을 수행할 수 있는 완성된 자동화 시스템을 필요로 한다는 것이다. 로봇 단품 판매와 달리 SI는 공정 설계와 장비 통합, 제어 기술이 결합되는 만큼 사업 규모와 부가가치를 높일 수 있다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="e25495db485b4fc3a499dd845df83862eac7e6f25a0dca36e2c0608abe858a73" dmcf-pid="HWYiZikLh6" dmcf-ptype="general">다만 고객별 맞춤형 시스템을 구축하는 기존 SI 방식에도 한계가 있다. 동일한 작업을 수행하더라도 고객사의 생산설비와 공정 데이터, 시스템 인터페이스가 달라 프로젝트마다 설계와 소프트웨어 개발을 반복해야 하는 문제가 발생한다. 브릴스가 대응 전략으로 내세운 것은 다양한 산업에서 재사용할 수 있는 요소 기술을 모듈화하고 이를 조합해 고객 맞춤형 솔루션으로 제공하는 플랫폼 전략이다. </p>
          <p contents-hash="ab5c6c9d9ceb7b72bf9657dd9e4418b2a05ab336b25c973c338a7c45f3ae8373" dmcf-pid="XYGn5nEoT8" dmcf-ptype="general">“우리가 어떤 제품을 만들면 거기서 요소 기술을 뽑아냅니다. 그 요소 기술을 다시 모듈로 만들고, 필요한 산업군에 레고 블록처럼 조합해서 플랫폼 제품으로 고객에게 제공합니다. 고객이 원하는 공정에 맞춰주는 건 좋지만 공급하는 업체 입장에서는 개발하고 또 개발해야 해요. 공정에 따라 인력이 다시 투입되고 소프트웨어도 다시 개발해야 합니다. 이런 부분을 없애기 위해 복제·확장할 수 있는 솔루션이 가장 중요하다고 생각합니다.” </p>
          <p contents-hash="0a4de000c8ff053331a86fca2a9a1f422222ece2de884d09fb2a9543de3b8285" dmcf-pid="ZGHL1LDgl4" dmcf-ptype="general">이를 뒷받침하는 기술로는 비전과 힘·토크, 진동 등 센서 데이터를 활용한 로봇 제어와 품질 평가 기술이 제시됐다. 브릴스는 이러한 요소 기술을 자체 소프트웨어와 결합해 정밀 검사, 부품 체결, 용접, 이송 등 다양한 작업에 적용하고 있다. 이번 로보월드에서는 소형 비전·언어·행동 모델(Vision-Language-Action, VLA)을 활용하는 온디바이스 AI 등 피지컬 AI 관련 기술도 소개했다. </p>
          <p contents-hash="b82f2620ee2dcea8f2f52e7e4dc78df89a10c39473ba7abcc295865926ea1db9" dmcf-pid="5HXotowaTf" dmcf-ptype="general">전 대표는 브릴스가 축적한 기술을 바탕으로 해외 사업을 확대하고 있다고 설명했다. 특히 로봇 자동화 수요에 대응하기 위해서는 개별 프로젝트를 수주하는 방식에 머물지 않고 모듈형 플랫폼을 다른 생산라인과 공장으로 반복 적용할 수 있는 구조를 갖춰야 한다고 강조했다. 중소 제조기업의 입장에서는 초기 투자 위험을 낮추고, 공급기업에는 기술 재사용을 통해 개발 비용을 절감할 수 있는 사업 모델이 필요하다는 의미다. </p>
          <div contents-hash="0fee2c8280d75eecf85ffda78e1170db226ce0bf552d5f714473f5fb2a463db2" dmcf-pid="1XZgFgrNhV" dmcf-ptype="general">
           <strong>“데이터를 모으는 기계에서 AI가 활용하는 기계로”…DN솔루션즈의 AI-Ready Machine</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="592d0fc9cb994c904ea4bfeb015d9aebe679f7efaa9445695a5dda17dc6d16ae" dmcf-pid="tZ5a3amjv2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="정대혁 DN솔루션즈 상무는 로봇 자체보다 제조공정의 핵심 장비인 공작기계에 주목했다. 로봇이 소재와 부품을 이송하고 작업을 보조하더라도 실제 절삭과 가공이 이뤄지는 장비가 AI와 연계되지 않으면 제조 현장 전체의 자율화에는 한계가 있다는 문제의식이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085756220poxc.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="3wyO2OYCl2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085756220poxc.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            정대혁 DN솔루션즈 상무는 로봇 자체보다 제조공정의 핵심 장비인 공작기계에 주목했다. 로봇이 소재와 부품을 이송하고 작업을 보조하더라도 실제 절삭과 가공이 이뤄지는 장비가 AI와 연계되지 않으면 제조 현장 전체의 자율화에는 한계가 있다는 문제의식이다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="18a26b1a9ded29c3b090cc75c1c214ce07a9e6a1227e02abf2cec9c83bde365f" dmcf-pid="F51N0NsAC9" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="7d23236362ae3bd0334ff511dd30c769f31a978315be7aebaa2adb15a938fd2e" dmcf-pid="31tjpjOcCK" dmcf-ptype="general">정대혁 DN솔루션즈 상무는 로봇 자체보다 제조공정의 핵심 장비인 공작기계에 주목했다. 로봇이 소재와 부품을 이송하고 작업을 보조하더라도 실제 절삭과 가공이 이뤄지는 장비가 AI와 연계되지 않으면 제조 현장 전체의 자율화에는 한계가 있다는 문제의식이다. </p>
          <p contents-hash="18815ae6fb37ed3c3b946b6074e395a4594a220f185b77bb7afb560add7d99ac" dmcf-pid="0tFAUAIkWb" dmcf-ptype="general">DN솔루션즈는 터닝센터와 머시닝센터를 비롯한 500여종의 공작기계 제품군을 갖춘 제조장비 기업이다. 최근에는 공작기계 단품 판매에서 자동화 생산라인, 로봇과 결합한 가공 셀, 제어 소프트웨어 및 제조 솔루션으로 사업 범위를 확대하고 있다. 특히 PC 기반 공작기계 제어 시스템인 'CUFOS'를 통해 터치 기반 사용자 인터페이스, 앱 형태의 기능 확장, 가공 시뮬레이션과 충돌 방지 등 소프트웨어 중심의 장비 운용 환경을 제공하고 있다. </p>
          <p contents-hash="5a1a56374a6785b2a1426f6d34ed5eb5d8dc4030bf0e116c1eb5a27790888f28" dmcf-pid="p30k7khDhB" dmcf-ptype="general">정 상무는 기존의 디지털 전환(DX) 과정에서 공작기계가 담당했던 역할을 '스마트 머신(Smart Machine)'으로 설명했다. 센서와 산업용 사물인터넷(IoT)을 통해 장비 상태와 가공 데이터를 수집하고, 다른 제조 시스템에 전달하며, 자동화된 환경에서도 안정적으로 가동되는 장비다. 그러나 생성형 AI와 AI 에이전트의 활용 가능성이 확대되면서 고객이 공작기계에 요구하는 역할도 달라졌다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="c0baf6e10902d5b804f06bc16ad509815bc116bf51733ed01bbcfad635055f77" dmcf-pid="U0pEzElwlq" dmcf-ptype="general">“기존에는 스마트 머신을 만들면서 더 이상 발전할 게 없는 것 아니냐는 생각도 했습니다. 그런데 고객들의 AI 기술에 대한 수용성이 굉장히 높아졌습니다. 단순히 편리한 기능을 주거나 데이터를 모아 전달하는 데 그치는 게 아니라, 장비와 솔루션이 AI와 결합해 현장 문제를 직접 해결해 주길 바라는 겁니다. 그래서 AI 기술과 함께 활용될 수 있는 장비와 솔루션 개발에 더 관심을 갖게 됐습니다.” </p>
          <p contents-hash="2b7fa7a95d3ff747558860a643d450435f082e8c2218aef6d5f6055fddfe9f02" dmcf-pid="upUDqDSrvz" dmcf-ptype="general">DN솔루션즈가 이러한 변화에 대응해 제시한 개념은 'AI-Ready Machine'이다. 공작기계에 AI 기능을 단순히 추가하는 것을 넘어, AI가 장비의 기능과 데이터를 이해하고 필요한 작업에 활용할 수 있는 구조를 갖추겠다는 구상이다. </p>
          <p contents-hash="d8937e42b0ef5c96ce435a06900926c9476c4bf2b99c1f640bae3090e2de3d93" dmcf-pid="7UuwBwvmh7" dmcf-ptype="general">정 상무는 이를 구현하기 위한 기술로 자산관리 셸(Asset Administration Shell, AAS)과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 활용한 AI 에이전트 연동 방식을 소개했다. AAS를 활용해 공작기계의 기능과 관련 정보를 구조화하고, MCP 기반 연동을 통해 AI 에이전트가 필요한 장비 기능을 활용할 수 있도록 하는 접근이다. 거대언어모델(LLM)에 장비 기능과 사용 방법에 관한 정보를 제공하면 작업자의 요구에 맞춰 필요한 기능을 선택하고 실행을 지원하는 형태로 발전시킬 수 있다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="beac0b20f2143cb1a3983ffa9d1d5f7272dc7aa8e3cce342bc8870380e930f50" dmcf-pid="zu7rbrTsWu" dmcf-ptype="general">실제 발표에서는 AI 서비스가 작업자의 의도를 파악하고, 필요한 정보를 추가로 질문한 뒤 적합한 기능을 선택하도록 돕는 데모가 소개됐다. 정 상무는 이러한 AI 관련 기능 일부가 2027년 초 상품화를 목표로 개발되고 있다고 밝혔다. 다만 모든 장비 기능을 AI가 자율적으로 제어하는 단계에 이른 것은 아니며, AI 연동 기술과 제조 데이터 처리 구조를 단계적으로 고도화하는 과정이라는 점도 덧붙였다. </p>
          <div contents-hash="bf311eb6b43646462ab7ae9208bc2786b5228a058038f9131d246ca2875556d2" dmcf-pid="q7zmKmyOyU" dmcf-ptype="general">
           여기서 또 다른 핵심 과제로 제시된 것이 제조 데이터의 의미를 AI가 이해할 수 있도록 만드는 작업이다. 실제 제조 현장에서는 가공 프로그램, 절삭 조건, 장비 상태, 공구 정보, 품질 검사 결과 등이 서로 다른 형태로 기록된다. 데이터를 단순히 수집하는 것만으로는 개별 정보가 어떤 공정과 결과에 연결되는지 AI가 정확하게 해석하기 어렵다는 것이 정 상무의 설명이다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b6204f13661f6371c895215170a2373b860a319a001e470fe4a39f2f9bbc09d6" dmcf-pid="Bzqs9sWIlp" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="2026 로보월드 DN솔루션즈 부스에 전시된 5축 수직형 머시닝센터 DVF 5000 2세대와 협동로봇 자동화 솔루션. (사진=DN솔루션즈)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085757720nksn.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="pM7k7khDhK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085757720nksn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            2026 로보월드 DN솔루션즈 부스에 전시된 5축 수직형 머시닝센터 DVF 5000 2세대와 협동로봇 자동화 솔루션. (사진=DN솔루션즈)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="2eb377d75eb5b3e934ea765e893ae271b0fc1b45e01576ca1fc1af8bfc8ffd87" dmcf-pid="bqBO2OYCT0" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="23d3c3885011bd1ce9b0bd33a90bb9aed7f3d3c14b5f2dac68a5964bdd7e3792" dmcf-pid="KBbIVIGhS3" dmcf-ptype="general">“지금은 이런 정보가 굉장히 단편적인 형태로 저장돼 있습니다. 저희들이 수행하고 있는 건 국제표준 ISO에서 정의한 정보 요소들을 온톨로지라는 개념으로 변환하는 작업입니다. 현장에서 만들어진 제조 데이터의 연관성과 의미를 AI가 이해할 수 있는 수준으로 정의하려는 겁니다. 워낙 방대한 작업이기 때문에 언제 끝날지는 잘 모르겠습니다. 그래도 고객들이 원하는 사용 시나리오에 맞춰 부분적으로 계속 진행하고 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="a1a00a6e30a2587934529ee876284fdb978895a97ed1328aa462f43954f6dd47" dmcf-pid="9bKCfCHlWF" dmcf-ptype="general">온톨로지(Ontology)는 데이터의 개념과 속성, 상호 관계를 명확하게 정의하는 기술이다. 이를 제조 데이터에 적용하면 특정 공정에 사용된 장비와 공구, 가공 조건, 품질 결과 사이의 관계를 AI가 파악하는 데 도움을 줄 수 있다. DN솔루션즈는 이러한 정보들을 하나의 흐름으로 연결하는 디지털 스레드(Digital Thread) 구축도 추진하고 있다. </p>
          <p contents-hash="d3d2a3a68dc5549fce6840db7df0f748f7fc07fd95a16d2b55ca4ab5baaedc61" dmcf-pid="2K9h4hXSWt" dmcf-ptype="general">정 상무는 AI가 산업 현장에서 신뢰성 있게 작동하려면 응답의 일관성을 확보하는 문제도 해결해야 한다고 지적했다. 실제 실험에서는 동일하거나 유사한 질문에도 AI의 분석 결과가 달라지는 문제가 확인됐으며, 이에 대응하기 위해 규칙 기반의 에이전트 워크플로를 자동화하는 기술을 연구하고 있다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="3d51e075e7e7b716c1123fdf7e9d40d45dbc7c3530283c3a04db1924820562d6" dmcf-pid="Vf4TQTtWS1" dmcf-ptype="general">디지털 트윈(Digital Twin) 역시 이러한 전략의 일부다. DN솔루션즈는 공작기계의 움직임과 가공 과정을 가상 환경에서 재현하는 기존 기술에 동적 모델을 추가하고, 시뮬레이션 결과를 AI가 활용할 수 있도록 개발하고 있다. 정 상무는 공작기계의 디지털 트윈을 일종의 월드 모델(World Model)로 설명하며, 향후 AI가 가공시간과 공정상 문제를 분석하는 데 활용할 수 있는 기반 기술로 제시했다. 제조 AX가 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 장비 기능의 구조화와 제조 데이터의 신뢰성에 달려 있음을 보여주는 대목이다. </p>
          <div contents-hash="d81fd67ed7467714a76bb26b60199479f7c9c3aa5ec6975384707b01cdd03bf1" dmcf-pid="f48yxyFYy5" dmcf-ptype="general">
           <strong>“휴머노이드를 공장에 넣어보니 쉽지 않았다”…레인보우로보틱스의 풀스택 전략</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c87df921d0a8aa97b983429462bf46b36b4a8b46b108e8fc630b6c581623e839" dmcf-pid="486WMW3GvZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="허정우 레인보우로보틱스 CTO는 제조 AX를 위한 로봇 기술을 실제 산업 현장의 관점에서 풀어냈다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085759227nevo.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="7HdHdHUZlq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085759227nevo.jpg" width="658"></p>
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            허정우 레인보우로보틱스 CTO는 제조 AX를 위한 로봇 기술을 실제 산업 현장의 관점에서 풀어냈다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="270098de24f15013ea4172d4a9cef9d61dbbe899fd4180b92ce7b0f2dd89ce57" dmcf-pid="86PYRY0HCX" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="883d51d1366e77a7f803accd862741e82f80c029110a3897c0f829726ed5ab46" dmcf-pid="6PQGeGpXCH" dmcf-ptype="general">허정우 레인보우로보틱스 CTO는 제조 AX를 위한 로봇 기술을 실제 산업 현장의 관점에서 풀어냈다. 레인보우로보틱스는 한국과학기술원(KAIST)의 휴머노이드 연구에서 출발해 협동로봇, 자율이동로봇, 이동형 양팔로봇, 사족보행 로봇 등으로 사업 영역을 넓혀왔다. 허 CTO는 이를 로봇 조작(Manipulation), 이동(Mobility), 센싱(Sensing) 기술을 기반으로 AI를 구현할 수 있는 다양한 하드웨어 플랫폼을 제공하는 풀스택 전략으로 설명했다. </p>
          <p contents-hash="d8210355a7cfb1da79d33ee6138826c67e6a72007c068659ffca0cff8c9e4457" dmcf-pid="PQxHdHUZTG" dmcf-ptype="general">그중 산업 현장 경험을 가장 많이 축적한 제품은 협동로봇이다. 허 CTO에 따르면 레인보우로보틱스의 협동로봇 누적 판매량은 3500대를 넘어섰으며, 대부분 국내 시장에서 공급됐다. 가공 장비에 소재를 투입하거나 완성된 부품을 꺼내는 머신텐딩(Machine Tending)을 비롯해 용접, 조립, 물류 등으로 활용 범위를 확대하고 있다. </p>
          <div contents-hash="58a91a5b96aeb06eee3b0d84e4fdf090018ef729b08cf56c4597b6dc5af62ada" dmcf-pid="QxMXJXu5vY" dmcf-ptype="general">
           이 과정에서 회사가 중점을 둔 것은 핵심 부품과 제어 기술의 내재화였다. 모터와 엔코더, 브레이크, 컨트롤러 등 주요 기술을 자체 개발함으로써 원가 경쟁력을 확보하는 한편, 현장에서 발생하는 문제에 대응하고 제품을 지속적으로 개선할 수 있는 기반을 마련했다는 설명이다. 감속기 등 일부 부품은 개발을 이어가고 있다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9cf52a8606ccf300da92fd3b5676d4011c41c343e9a60bc4fa2beaaee72a356b" dmcf-pid="xMRZiZ71TW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="레인보우로보틱스는 한국과학기술원(KAIST)의 휴머노이드 연구에서 출발해 협동로봇, 자율이동로봇, 이동형 양팔로봇, 사족보행 로봇 등으로 사업 영역을 넓혀왔다. 레인보우로보틱스 부스에 선보인 역대 개발 로봇들. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085801159esol.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="qsPYRY0HTc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085801159esol.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            레인보우로보틱스는 한국과학기술원(KAIST)의 휴머노이드 연구에서 출발해 협동로봇, 자율이동로봇, 이동형 양팔로봇, 사족보행 로봇 등으로 사업 영역을 넓혀왔다. 레인보우로보틱스 부스에 선보인 역대 개발 로봇들. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="c35d23519d12d25dc9264586417a53d02545a0ae29b59c5f5da4d6c291dac452" dmcf-pid="yWYiZikLSy" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="daaf0ba79290be773cb238e03995febb71caffc37b6638e302d31e81074176e0" dmcf-pid="WYGn5nEoCT" dmcf-ptype="general">이러한 경험은 모바일 로봇과 이동형 작업 로봇으로도 확장되고 있다. 허 CTO는 자율이동로봇(AMR)이 산업 현장에서 제대로 작동하려면 경로를 잃지 않는 주행 안정성, 작업 중단을 최소화하는 연속 가동 능력, 정확한 도킹 기술이 중요하다고 설명했다. 최근에는 이동 플랫폼 위에 로봇팔을 결합한 모바일 매니퓰레이터(Mobile Manipulator)에 대한 수요도 늘고 있다고 소개했다. </p>
          <p contents-hash="36d7af77563eefedb9eabf97ce3aa21716c6b7d2b0617bb6a63ffd372e24720f" dmcf-pid="YPQGeGpXvv" dmcf-ptype="general">하지만 휴머노이드의 실제 제조 현장 적용은 훨씬 복잡한 문제였다. 레인보우로보틱스는 연구용 이동형 양팔로봇 'RB-Y1'에 시각·언어·행동을 연결하는 VLA 모델을 적용하면서 기존 규칙 기반 제어로 해결하기 어려웠던 작업을 수행하는 방안을 실험하고 있다. 허 CTO는 이러한 개발 과정에서 한국로봇산업진흥원의 실증사업을 통해 한국항공우주산업(KAI) 현장에 로봇을 적용했던 경험을 소개했다. </p>
          <div contents-hash="24841997596279342fa1029b98b25b07415633865a878e775c8abd40b5b758a2" dmcf-pid="GQxHdHUZyS" dmcf-ptype="general">
           “저희가 산업 현장에서도 많은 실증을 했습니다. 한국로봇산업진흥원을 통해 진행한 실증사업 중에 한국항공우주산업에서 실증을 했는데 상당히 쓰기가 어렵습니다. 단순한 휴머노이드로 규칙 기반 동작을 만들거나 모션 플래닝을 하는 것도 상당히 어렵습니다. 여기에 VLA를 섞는다는 건 더 어렵습니다. 그래서 휴머노이드를 진짜 제조 현장에 어떻게 사용할 것인가를 계속 고민해 왔습니다.” 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c6cbd79b3b5f5a499a208cebb7bae86c83c06337407164fbc41b457324b9e1b5" dmcf-pid="HxMXJXu5Tl" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="레인보우로보틱스가 수행한 다양한 실증의 경험은 차세대 산업용 이동형 양팔로봇 'RB-Y2'의 개발 방향에도 반영되고 있다. 기존 RB-Y1(사진)이 연구와 실험에 초점을 맞춘 플랫폼이라면, RB-Y2는 제조 현장의 작업 환경과 사용 편의성을 고려해 개발 중인 차세대 산업용 플랫폼이다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085802696rypj.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="BF1N0NsAyA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/10/552816-OGTrtXj/20261110085802696rypj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            레인보우로보틱스가 수행한 다양한 실증의 경험은 차세대 산업용 이동형 양팔로봇 'RB-Y2'의 개발 방향에도 반영되고 있다. 기존 RB-Y1(사진)이 연구와 실험에 초점을 맞춘 플랫폼이라면, RB-Y2는 제조 현장의 작업 환경과 사용 편의성을 고려해 개발 중인 차세대 산업용 플랫폼이다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f5e3032cfa8ea1e01aa0d0c71cce752d4e7d6037528aecd24ed594034c681464" dmcf-pid="XMRZiZ71Th" dmcf-ptype="general">이 같은 경험은 차세대 산업용 이동형 양팔로봇 'RB-Y2'의 개발 방향에도 반영되고 있다. 기존 RB-Y1이 연구와 실험에 초점을 맞춘 플랫폼이라면, 이번 로보월드에서 선보인 RB-Y2는 제조 현장의 작업 환경과 사용 편의성을 고려해 개발 중인 차세대 산업용 플랫폼이다. </p>
          <p contents-hash="7ba72224dafb3e8c889ee9089111289b2a67b4684b667423beeda1263a410b9d" dmcf-pid="ZRe5n5ztWC" dmcf-ptype="general">허 CTO는 기존 RB-Y1의 한 팔당 가반하중이 약 3kg인 데 비해 RB-Y2는 이를 6kg 이상으로 높이고, 팔 길이와 작업 범위도 확대하는 방향으로 개발하고 있다고 밝혔다. 높이를 조절해 선반 작업 등에 대응하고, 이동부 역시 조향이 가능한 구조를 적용한다는 구상이다. 다만 이는 개발 중인 제품의 목표 성능으로, 실제 양산 제품의 확정 사양이나 현장 성능을 의미하는 것은 아니다. </p>
          <p contents-hash="26b7e10dabe3cd6a8acd2b3cfddeebdeb37d6e5d6f52d0a497d4ca26e855fdb1" dmcf-pid="5ed1L1qFSI" dmcf-ptype="general">하드웨어와 함께 강조한 부분은 소프트웨어였다. 로봇 전문 개발자가 아닌 제조 현장의 작업자도 필요한 AI 기능을 손쉽게 연결하고, 작업 환경에 맞게 로봇을 활용할 수 있도록 지원해야 한다는 것이다. 이를 위해 로봇 운영체제(ROS·Robot Operating System) 생태계와 AI 모듈을 손쉽게 연동할 수 있는 소프트웨어 환경을 개발하고 있다. </p>
          <p contents-hash="8a926c1f764a5f1f05991a8c84f65209452360dd73d706d076d6b11ee03cbfc2" dmcf-pid="1dJtotB3TO" dmcf-ptype="general">“특히 중요한 건 저희가 소프트웨어로 보고 있습니다. AI가 탑재돼야 하기 때문에 파이썬 같은 강력한 스크립트 언어를 받아들일 수 있어야 합니다. 그걸 가지고 바이브 코딩이 가능해야 하고 ROS 환경이나 AI 모듈을 플러그인으로 쉽게 설치할 수 있는 미들웨어를 개발하고 있습니다. 실제 현장에서 로보틱스를 모르는 사람들도 로봇을 손쉽게 사용하고 AI를 쉽게 적용할 수 있도록 노력하고 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="3b4dad1a6c967d61dee21f21fce9511623e95835024081c41679e1318411bedc" dmcf-pid="tJiFgFb0Ts" dmcf-ptype="general">레인보우로보틱스가 제시한 방향은 로봇의 움직임을 정교하게 만드는 것에서 나아가 실제 작업에 필요한 기능을 현장에서 쉽게 구현할 수 있도록 하는 데 있다. 휴머노이드의 산업적 활용 가능성은 보행이나 물체 조작 시연만으로 검증되기 어렵다. 안전성과 정밀도, 지속적인 작업 수행 능력에 더해 공정 변경에 대한 대응력과 소프트웨어 운용 편의성까지 확보해야 한다는 것이 허 CTO의 발표에서 드러난 과제다. </p>
          <p contents-hash="b96eaedafb3c4fcfe7eb00ed0b99d4592719f05a8c4232f7e9dfb94f637b3ccb" dmcf-pid="Fin3a3KpSm" dmcf-ptype="general">세 발표자의 접근 방식은 달랐지만 제조 AX가 직면한 현실은 하나로 모였다. 브릴스가 강조한 투자수익률과 모듈형 자동화 시스템은 기업이 로봇을 도입할 수 있는 경제적 조건에 해당한다. DN솔루션즈의 AI-Ready Machine은 제조설비와 데이터가 AI 활용에 적합한 구조를 갖춰야 한다는 기술적 조건을 제시한다. 레인보우로보틱스의 현장 실증과 산업용 플랫폼 개발은 이러한 기술이 실제 생산환경에서도 안정적으로 작동해야 한다는 요구로 이어진다. </p>
          <p contents-hash="c38e290c4664bf2cf225e7fefa5bc668ee0b522ef4a694107452d6f522bc795e" dmcf-pid="3nL0N09Uyr" dmcf-ptype="general">피지컬 AI가 제조업을 바꿀 수 있다는 기대는 커지고 있지만, 기술 시연의 성공이 곧 생산라인의 자율화나 상용화를 뜻하지는 않는다. 이미 상용화된 자동화 기술과 개발 중인 AI 기능, 산업 현장 실증 단계의 휴머노이드는 서로 다른 수준의 검증을 요구한다. 세 기업이 각각의 영역에서 제시한 전략은 제조업의 AI 전환이 로봇 한 대를 추가하는 문제가 아니라 설비와 데이터, 제어 소프트웨어, 운영체계를 함께 바꾸는 과정임을 보여준다. </p>
          <p contents-hash="56277870d856ef6af33971d7bf83deda21885f98d50b875e163c4c1a2e9bc048" dmcf-pid="0Lopjp2uvw" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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