<div>엔비디아 지포스 RTX 5090용으로 추정되는 PCB의 모습이 공개되었다.<figure><img src="https://file.bodnara.co.kr/webedit/news/2015/1735175280-a1.png" /></figure><figure><img src="https://file.bodnara.co.kr/webedit/news/2015/1735175291-a2.png" /></figure>칩헬(Chiphell) 포럼을 통해 유출된 PCB는 엔비디아의 FE가 아닌 파트너사의 커스텀 모델용 PCB로, GPU를 중심으로 양쪽에 다섯 개와 상단에 네 개, 하단에 두 개로 총 16개의 VRAM 장착이 가능해 512bit 메모리 버스 구성과 32GB, 48GB, 64GB의 VRAM 용량 확보가 가능하다.GB202 코어 기반 RTX 5090 GPU의 크기는 24mm x 31mm, 패키지 크기는 63mm x 56mm로 알려졌으며, 우측 상단에 보조전원 공급을 위한 12V-6x2 보조전원 커넥터와 함께, PCB 한쪽에는 제조사와 그래픽 카드 모델을 추정할 수 있는 'PNY 5090 V1.0' 마킹도 확인된다.인터페이스는 독특한 패턴을 감안했을 때 PCIe 5.0 규격으로 추정된다.</div>

<div>라데온 RX 9070 XT의 공식 TDP가 약 260W라는 주장이 나왔다.<figure><img src="https://file.bodnara.co.kr/webedit/news/2015/1735263640-a1.png" /></figure>칩헬(Chiphell)을 통해 언급된 내용에 따르면 라데온 RX 9070 XT 레퍼런스의 TDP는 26xW이며, 커스텀 모델은 330W에 달할 것이란 주장이 나왔다.라데온 RX 9070 XT의 공식 TDP로 주장되는 수치는 현재 라데온 RX 7000 시리즈 중에서는 라데온 RX 7900 GRE(260W)와 RX 7800 XT(263W) 수준이며, 네이밍을 감안했을 때는 라데온 RX 7700 XT의 245W 보다 소폭 증가한 수치다.또한 최대 3.1GHz에 달할 것으로 추정되는 부스트 클럭은 RX 7000 시리즈 중 대응 모델 대비 500MHz서 최대 900MHz 빨라진 것으로, RDNA3에서 RDNA4로 교체된 아키텍처 효율 덕으로 추정된다.한편, 지금까지 퍼진 정보에 따르면 따르면 라데온 RX 90070 XT의 성능은 지포스 RTX 4080과 약 5% 정도의 차이를 보일 것으로 예상 중으로, 엔비디아의 세대 교체 모델인 지포스 RTX 5070 (Ti) 모델과 비교해 어느 정도의 경쟁력을 보여줄지 주목된다.</div>

라데온 RX 9070 XT의 공식 TDP가 약 260W라는 주장이 나왔다. 칩헬(Chiphell)을 통해 언급된 내용에 따르면 라데온 RX 9070 XT 레퍼런스의 TDP는 26xW이며, 커스텀 모델은 330W에 달할 것이란 주장이 나왔다.

AMD 라데온 RX 9070 XT, TBP 260W에 부스트 클럭 3.1GHz 수준?

<div><img src="https://file.bodnara.co.kr/up/news/200908-suma1.jpg" />인텔 애로우 레이크 출시 초기 이슈화된 성능 관련 논란을 잠재우기 위한 바이오스 배포 준비가 끝났다는 정황이 포착되었다.인텔은 애로우 레이크 성능 이슈 해결을 위한 0x114 마이크로코드 관련 내용을 2025년 1월 CES서 발표할 것이라 예고해 그 이후 메인보드 제조사들의 바이오스 배포에 대한 기대를 키웠는데, 일부 메인보드 제조사에서 베타 버전의 바이오스를 배포 중인 것으로 확인되었다.배타 버전 배포가 확인된 업체는 ASRock, ASUS, GIGABYTE의 세 곳이지만, 아직 전체 Z890 칩셋 메인보드가 아닌 일부 모델에서만 제공되는 만큼, 본격적인 바이오스 배포는 예고대로 1월 CES 발표 이후 이뤄질 것으로 예상된다.한편, 관련 소식을 전한 wccftech에 따르면 인텔 차이나는 애로우 레이크 성능 이슈의 근본 원인 해결을 통해 게임과 연산 작업에서 상당한 수준의 성능 향상을 관측할 수 있었다는 입장을 전해, 애로우 레이크 이용자들의 기대를 높였다.</div>

인텔 애로우 레이크 출시 초기 이슈화된 성능 관련 논란을 잠재우기 위한 바이오스 배포 준비가 끝났다는 정황이 포착되었다. 인텔은 애로우 레이크 성능 이슈 해결을 위한 0x114 마이크로코드 관련 내용을 2025년 1월 CES서 발표할 것이라 예고해 그 이후 메인보드 제조사들의 바이오스 배포에 대한 기대를 키웠는데, 일부 메인보드 제조사에서 베타 버전의 바이오스를 배포 중인 것으로 확인되었다.

일부 메인보드 제조사, 애로우 레이크 성능 이슈 개선 바이오스 베타 버전 배포

<div>AMD 라이젠 9 9950X3D의 스펙을 알리는 CPU-Z 이미지가 유출되었다.<figure><img src="https://file.bodnara.co.kr/webedit/news/2015/1735261778-a1.png" /></figure>유출된 이미지에 따르면 라이젠 9 9950X3D의 최대 부스트 클럭은 5.65GHz로 라이젠 9 9950X보다 50MHz 낮고, TDP는 170W로 동일한 것으로 확인된다. 엔지니어링 샘플인 만큼 실제 판매용 제품과는 일부 달라질 수 있지만, 큰 차이는 없을 것으로 예상된다.라이젠 9 9950X3D와 라이젠 9 9900X3D의 구체적인 가격과 출시일은 확인되지 않았지만, 이보다 앞서 유출된 정보에 따르면 2025년 1월 CES서 발표 후 같은 달 말 출시될 것으로 예상 중이다. 또한 앞서 출시된 라이젠 7 9800X3D는 라이젠 7 9700X보다 150달러 인상된 점을 감안하면, 라이젠 9 9000X3D 시리즈의 가격도 인상을 피하긴 어려울 것으로 전망된다.한편, 이보다 앞서 출시된 라이젠 7 9800X3D는 완전한 오버클러킹을 지원하면서 라이젠 9 9000X3D 모델들도 완전한 오버클러럭이 가능하리라 기대된다.</div>

AMD 라이젠 9 9950X3D의 스펙을 알리는 CPU-Z 이미지가 유출되었다. 유출된 이미지에 따르면 라이젠 9 9950X3D의 최대 부스트 클럭은 5.65GHz로 라이젠 9 9950X보다 50MHz 낮고, TDP는 170W로 동일한 것으로 확인된다. 엔지니어링 샘플인 만큼 실제 판매용 제품과는 일부 달라질 수 있지만, 큰 차이는 없을 것으로 예상된다.

AMD 라이젠 9 9950X3D, TDP 170W에 최대 클럭 5.65GHz?

<div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241252/art_17351787752353_36ac89.png" /></figure>지비드(Zivid)가 새로운 3D 카메라 라인업인 Zivid 2+ R 시리즈를 공식 발표했다. 이번 제품군은 전자상거래, 물류, 제조업 분야에서 로봇이 복잡한 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 첨단 기술을 탑재했다.Zivid 2+ R 시리즈는 기존 모델보다 3배 빠른 속도로 투명하거나 광택 있는 물체를 캡처할 수 있다. 특히, 이러한 기능은 로봇 사이클 타임을 방해하지 않으면서 복잡한 작업을 신속히 처리하는 데 도움을 준다. 물류 및 제조 환경에서 발생할 수 있는 미스 픽이나 중복 픽, 물체 손상과 같은 문제를 최소화하며, 다양한 조명과 온도 조건에서도 안정적인 성능을 유지한다.내장된 AI 기반 2D 카메라는 정확한 색상 표현과 뛰어난 내구성을 자랑한다. 또한 2D와 3D 간의 완벽한 픽셀 매핑을 제공하여 별도의 교정이 필요 없으며, 외부 2D 카메라와 같은 추가 장치가 필요 없어 시스템 복잡도를 낮추고 비용을 절감한다.이 시리즈는 특히 소포 분류 및 인덕션 작업에서 시간당 2,000픽 이상의 처리 속도를 구현하며, 제조 환경에서는 반사성이 높은 금속 부품 처리에도 적합하다. 새로운 3D 재구성 엔진을 통해 더욱 정확한 3D 포인트 클라우드를 생성하며, 로봇 장착 환경에서도 실용적인 속도와 성능을 보인다.Zivid 2+ R 시리즈는 MR60, MR130, LR110의 세 가지 모델로 제공된다. MR60은 고정밀 로봇 작업에 이상적이며, MR130은 고속 피스 피킹과 소포 작업을 위한 최적의 솔루션이다. LR110은 넓은 시야를 제공하여 대형 빈 작업에 적합하다.한편, Zivid 2+ R 시리즈는 현재 구매가 가능하며 산업 자동화와 물류 로봇의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.<figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20241252/art_17351788671614_9e6559.png" /></figure>헬로티 김재황 기자 |</div>

지비드(Zivid)가 새로운 3D 카메라 라인업인 Zivid 2+ R 시리즈를 공식 발표했다. 이번 제품군은 전자상거래, 물류, 제조업 분야에서 로봇이 복잡한 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 첨단 기술을 탑재했다.

지비드, 차세대 Zivid 2+ R 시리즈 3D 카메라 출시

<div><figure><img src="https://nimage.newsway.co.kr/photo/2024/08/29/20240829000121_0700.png" /></figure>세계 최대 가전·IT 박람회로 불리는 'CES 2025' 개막이 십여 일 앞으로 다가온 가운데 젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자)와 삼성전자, SK하이닉스 간 협업 논의가 이뤄질지 관심이 쏠리고 있다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스는 6세대 HBM(고대역폭메모리)인 'HBM4'를 내년부터 본격 생산할 예정이라 젠슨 황을 향한 '영업'이 치열할 전망이다. 전 세계 AI(인공지능) 반도체 시장을 주도하고 있는 엔비디아는 차세대 GPU(그래픽저장장치)로 꼽히는 '루빈'을 오는 2026년부터 구글, MS(마이크로소프트) 등 빅테크 기업에 본격적으로 공급할 예정이다. HBM은 GPU 옆에 붙어 고속으로 데이터를 처리하는 역할을 담당하는데 황 CEO는 지난 6월 '루빈'을 최초로 공개하며 "루빈에는 HBM4가 채택될 것"이라고 말했다. 현재 주력으로 쓰이는 HBM 층수는 8단, 12단이지만 HBM4는 20단 이상까지 올라간다. 업계에선 국제반도체표준협의기구(JEDEC)가 규정한 규격대로 D램을 쌓으려면 새로운 적층 방식이 필요하다며 HBM4부터는 '하이브리드 본딩' 방식이 적용될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 측은 지난달 초 'SK AI 서밋(Summit) 2024'에서 "HBM3E 16단도 MR-MUF(매스리플로우-몰디드언더필)를 사용할 것"이라면서 "하이브리드 본딩은 20단 이상을 위한 방식"이라고 밝힌 바 있다. 하이브리드 본딩은 칩들의 전기적 연결을 위해 붙이는 전도성 돌기인 마이크로 범프(Bump)를 없애 칩 사이 간격을 더욱 좁힐 수 있는 기술을 뜻한다. 또 기존의 HBM 시장은 주문형 산업이었으나 HBM4부터는 맞춤형 산업으로 바뀌게 돼 파운드리(위탁생산)와의 시너지도 중요 경쟁력으로 꼽히고 있다. HBM을 쌓을 때는 패키지 내 최하단에 있는 베이스 다이(Base Die)가 필요한데 파운드리로 초미세 공정을 적용할 수 있는 로직(Logic) 다이를 활용하면 다양한 기능을 추가할 수 있기 때문이다. 조급한 기업은 삼성전자다. 지난 10월 31일 김재준 삼성전자 메모리사업부 전략마케팅 실장(부사장)은 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 HBM3E와 관련해 "주요 고객사 퀄(제품 테스트) 과정상 중요단계를 완료하는 유의미한 진전을 확보했다"고 했는데 아직도 구체적인 공급 계약 소식이 들리지 않았기 때문이다. 강성철 한국반도체디스플레이학회 선임연구위원은 "삼성전자의 HBM3E는 SK하이닉스, 마이크론과 달리 기술 난도가 낮은 1a 기반으로 만들어지고 있다"며 "삼성전자가 엔비디아로부터 퀄 테스트를 통과한 것으로 보이지만 공급을 하고 있더라도 공급량은 많지 않을 것"이라고 말했다. D램 제조사는 10나노(㎚·10억분의 1m)대 D램을 기술 개발에 따라 1세대(1x)에 이어 1y, 1z로 명명한 뒤 4세대(1a) D램부터 알파벳 순으로 세대를 높여왔다. 세대가 높을수록 D램 성능이 뛰어난 것인데 현재 엔비디아에 HBM 납품을 공식적으로 인정한 SK하이닉스와 마이크론의 경우 HBM3E에 5세대(1b) D램을 사용 중인 것으로 알려졌다. SK하이닉스와 마이크론은 HBM4에도 5세대 D램을 사용할 것으로 보이는데 삼성전자는 6세대 D램을 사용해 '대역전극'을 준비 중인 것으로 전해졌다. 강 위원은 "삼성전자는 이미 HBM3E 시장에서 주도권을 놓쳤기 때문에 오히려 엔비디아와 HBM4 공급 논의를 하고 있을 것"이라며 "삼성전자로선 HBM4에 목숨을 걸어야 하는 상황"이라고 강조했다. 한편 젠슨 황 CEO는 다음 달 7~10일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개최되는 CES 현장을 직접 찾아 개막 하루 전인 6일 오후 기조연설에 나설 예정이다. CES에 참가하는 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM을 위한 전시관을 꾸려 황 CEO를 맞이할 것으로 보인다. </div>

세계 최대 가전·IT 박람회로 불리는 'CES 2025' 개막이 십여 일 앞으로 다가온 가운데 젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자)와 삼성전자, SK하이닉스 간 협업 논의가 이뤄질지 관심이 쏠리고 있다. 특히 삼성전자와 SK하이닉스는 6세대 HBM(고대역폭메모리)인 'HBM4'를 내년부터 본격 생산할 예정이라 젠슨 황을 향한 '영업'이 치열할 전망이다.

젠슨 황에 카펫, CES···삼성·SK, HBM4 목숨 건 '구애'

<div><figure><img src="https://www.datanews.co.kr/data/photos/cdn/20241252/art_1735263495.jpg" /></figure>롯데이노베이트(대표 김경엽)는 그래픽처리장치(GPU)의 자원 관리와 인공지능(AI) 모델 개발 환경을 제공하는 통합 AI 개발 플랫폼 ‘인피디아 스튜디오(INFIDEA Studio)’을 선보였다고 27일 밝혔다.이는 생성형 AI 개발이 늘어남에 따라 고성능 GPU의 활용성이 높아지고 있기 때문이다.인피디아 스튜디오에서는 클라우드 기반 서비스로, AI 모델 개발에 필요한 고성능 GPU를 유연하게 할당 받아 사용할 수 있다. 또 개발에 필요한 주피터랩(JupyterLab) 등 다양한 작업도구를 ‘웹 브라우저(Web UI)’기반으로 제공해 편의를 돕는다. 이 플랫폼은 AI 모델의 개발부터 배포, 추론까지 모든 과정을 지원하는 머신러닝운영(MLOps)을 지향한다.고객사는 인피디아 스튜디오를 이용해 고가의 GPU를 적정 수량만 사용할 수 있게 함으로써 운영 비용을 대폭 절감할 수 있다. 또 다양한 AI 개발 프레임워크(Framework)와 GPU 가속기 버전을 설정할 수 있어 맞춤형 개발 환경도 구성할 수 있다.인피디아 스튜디오는 엔비디아의 MIG(Multi-instance GPU) 기술을 활용해 하나의 GPU를 여러 개의 작은 단위로 나눠 사용할 수 있도록 했다.이를 통해 관리자는 GPU의 사용률을 극대화하고, CPU와 RAM의 성능도 설정하는 등 다양한 컴퓨팅 리소스 프리셋을 구성할 수 있어 한정된 자원을 최적화할 수 있다. 중요한 프로젝트에 필요한 자원을 우선적으로 할당할 수 있다.이 플랫폼은 스토리지 기능을 통해 대규모 데이터 처리에 적합한 GDS(GPU Direct Storage)와 연동 기능을 제공한다. IBM 스토리지 스케일(Storage Scale), 웨카(Weka) 등과 같은 다양한 GDS 벤더사 지원이 가능하며, 사용자 요구사항에 따라 NAS(Network Attached Storage)와 같은 일반적인 스토리지도 지원한다. 또 다수의 개발자가 함께 학습 및 산출 데이터를 공유할 수 있도록 스토리지도 공유할 수 있는 기능을 제공한다.향후 추론 API(Application Program Interface) 자동 배포 기능을 지원할 예정이며, 개발자 간 협업을 위한 다양한 보조 도구도 확대해 나갈 예정이다. 플랫폼 구축 측면에서는 온프레미스(On-premise) 환경뿐 아니라 다양한 클라우드 기반의 마켓플레이스 형태로 확장할 계획이다. 이를 통해 AI 개발 인프라 구축에 어려움이 있는 기업이나 개발자가 손쉽게 개발환경을 구축할 수 있도록 지원할 예정이다.김민지 기자 honest@datanews.co.kr[ⓒ데이터저널리즘의 중심 데이터뉴스 - 무단전재 & 재배포 금지] </div>

롯데이노베이트(대표 김경엽)는 그래픽처리장치(GPU)의 자원 관리와 인공지능(AI) 모델 개발 환경을 제공하는 통합 AI 개발 플랫폼 ‘인피디아 스튜디오(INFIDEA Studio)’을 선보였다고 27일 밝혔다.

롯데이노베이트, AI 개발 플랫폼 ‘인피디아 스튜디오’ 선보여

<div><figure><img src="https://byline.network/wp-content/uploads/2024/12/tweeny-001.jpg" /></figure><조건있는 인터뷰>의 단골 손님, ‘로봇’입니다. 미래 인류는 로봇과 함께 살게 될 거라는 데는 많은 이들이 공감하는데요. 여기, 로봇을 주종목으로 하는 회사가 한 군데 더 있습니다. 이름은 ‘트위니’. 물류센터에서 일하는 로봇을 주로 만듭니다. 회사 이름이 ‘트위니’인 이유는, 전자공학을 전공한 쌍둥이 형과 경영을 배운 동생이 함께 창업해서죠.트위니가 만드는 로봇의 이름은 ‘나르고’입니다. 직관적이죠? 물류센터에서 주문이 들어온 상품을 박스에 담아서 포장하는 곳까지 나르는 일을 합니다. 3D 센서를 달아서 사람처럼 환경을 인식하는데요, 이 회사 천영석 대표는 “넓고 복잡하고 환경 변화가 심한 곳에서 사람보다 더 길을 잘 찾을 수 있는 게 자율주행 로봇이 가져야 하는 첫 번째 기술력인데, 이 부분에서 충분한 기술력을 갖고 있다”고 주장합니다.로봇이 비싸서 물류센터나 공장에서 도입하는 것을 꺼릴 것을 감안, 구독 모델도 내놓았습니다. 한 번에 사면 로봇 한 대당 수천만원 하는 고가지만, 구독모델로 쓰면 연간 수백만원 비용으로 로봇을 이용할 수 있으니 수요처도 덜 부담스러울 것이란 전략이죠. 현재 트위니의 구독 모델을 활용, 로봇을 도입하는 곳도 서서히 늘고 있다고 합니다.트위니의 로봇 기술과 비즈니스 전략을 묻기 위해 천영석 트위니 공동대표를 만났습니다. 쌍둥이 중 동생입니다. 형이랑 창업한 것을 후회한 적이 없느냐고 물었더니 천영석 트위니 대표는 “창업한 것에는 100점, 인생을 살면서 한 선택 중 가장 잘한 것”이라고 답했는데요. 쌍둥이 형제의 전략에 대해 천영석 트위니 대표와 이야기를 나눠봤습니다.<figure><img src="https://i.ytimg.com/vi/pmWYY9lrYqI/hqdefault.jpg" /></figure><div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/pmWYY9lrYqI?feature=oembed" allowfullscreen="" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div>트위니는 어떤 회사인가요?트위니는 자율주행 로봇을 만드는 10년 차 기업인 데요. 대전에 위치하고 있는 만큼 카이스트 출신의 석박사 인력이 굉장히 많이 같이 시작을 해서, 지금은 약 100명이 일을 하고 있는 로봇 기업입니다. 물류센터나 공장에 로봇을 공급하고 있습니다.쌍둥이가 어떻게 같이 창업을 했나요?형하고 저는 전공부터가 많이 달랐어요. 고등학교 때 형은 이과를 갔고 저는 문과를 갔어요.문과를 간 이유는 수학에 대한 자신감은 있었는데 형 만큼은 못하겠다는 생각이 있었어요. 그래서 문과에 가면 더 잘할 수 있는 분야를 찾을 수 있지 않을까라는 생각을 했었고요. 그렇게 저는 경영학과를 가고 형은 전기전자 공학 쪽을 전공을 하게 됐습니다. 나중에 같이 사업을 하면 되게 신기하겠다라는 막연한 이야기를 한 적은 있었고요.저는 군대를 나와서 공공기관에서 일을 시작했거든요. 그렇게 일을 하다가 형인 천홍석 대표가 어느 날 저한테 창업을 하자고 제안을 했어요. 제가 직장 생활을 하면서 좋은 점들도 많았지만 평생 이 일을 하는 것에 대해서 고민을 한 적이 많았거든요. 인생을 좀 더 도전적이고 가치 있게 살고 싶다는 생각을 했어요. 나중에 나이가 정말 많이 들었을 때 인생을 돌아보고 그 기억과 추억으로 살아갈 것 같은데 좀 아쉬울 것 같다는 생각을 했었어요. 그래서 안정적인 회사를 다니는 것도 좋았지만 새로운 도전을 하고 싶다는 생각을 했었고 형한테 바로 창업을 같이 하겠다고 했습니다.형이 박사 학위를 자율주행 로봇으로 받았는데, 저는 창업할 때 ‘자율주행 로봇’이라는 단어를 처음 들었어요. 그만큼 그때는 다들 낯선 단어이기도 했고 완전 새로운 분야였습니다. 그렇지만 형하고 하면 뭐라도 할 수 있겠다는 생각이 있었고, 형을 믿고 같이 창업을 했습니다.형하고 창업을 한 선택에 대해서 몇 점을 주시겠어요?창업을 하게 된 것에 대해서 점수를 주면 저는 100점을 주겠습니다. 제가 인생을 살면서 가장 잘한 선택 중에 하나였고요. 형 덕이 아니었으면 제게 이렇게 훌륭한 기업을 경영할 수 있는 기회가 주어지기 힘들었을 것 같아요. 그래서 이런 기회를 저에게 준 형한테도 감사하고 그 선택을 한 저도 굉장히 잘한 선택이라고 생각을 하고 있습니다.지금의 로봇 시장을 어떻게 보시나요?자율주행 로봇 시장에 한정해서 생각 하면 시장은 지금 열리고 있는 중입니다. 아마 앞으로 열릴 시장에 비하면 한 1% 정도 열렸다고 보셔도 될 것 같아요. 그만큼 잠재력이 굉장히 큰 시장이기 때문에 더 매력적인 시장이라고도 생각을 하는데, “왜 (아직) 안 열렸어?”라고 물어보시면 기술적 한계, 환경의 한계, 우리의 경험의 한계 이 세 가지 정도를 들 수 있을 것 같습니다.예를 들어서, 지금 우리가 가장 많이 볼 수 있는 자율주행 로봇은 식당 서빙 로봇이잖아요. 식당의 서빙 로봇은 기술적으로 접근하기가 좀 편한 편이에요. 그러나 안타깝게도 우리나라 기업이 거기서 선전하지는 못하고 있고, 식당 서빙 로봇이 기술적으로 어려운 분야가 아니다 보니까 가격을 더 저렴하게 만들 수 있는 중국 기업들이 이 시장에서 가장 대표적인 제품을 내놓고 있습니다.그렇지만 식당의 서빙 로봇은 시작에 불과하고 기술적으로 (더 높은 성취에) 도달 했을 때 열리는 훨씬 큰 시장들이 많이 있어요. 대표적으로 바라보는 시장은 공장, 물류센터 그리고 라스트 마일, 생활 물류까지 보고 있는데 물류센터로 넘어왔을 때에는 자율주행 로봇이 역할이 엄청나게 크게 할 수 있는 시장이라고 저희는 생각을 하고 있어요.물류센터에서 고객이 주문한 것을 박스에 담아서 포장하는 데까지 보내는 오더피킹이라는 업무를 봤을 때 기존에 자동화된 정도를 보면 거의 안 되어 있고 사람들이 거의 다 이 일을 하고 있습니다. 그런데 물류센터는 굉장히 넓고 사람도 길 찾기가 힘들 정도로 획일적으로 생겼어요. 로봇이 보기에는 박스가 있다가 없다가 하는 식으로, 주변 환경이 너무 많이 바뀌기 때문에 기술적으로 이걸 구현하기가 너무 힘든 거예요.그래서 시장은 큰데 기술적 어려움이 있는 시장입니다. 가장 먼저 기술적으로 이 문제를 해결할 수 있으면 그 시장에서 앞서갈 수 있다는 생각을 하고 있습니다. 저희 트위니는 이 물류 센터를 메인 타깃으로 지금 하고 있는 상황이고요. 미래에는 생활 물류 쪽에도 많이 열릴 것 같습니다.트위니의 로봇 ‘나르고’는 어떤 방식으로 움직이나요?지도를 제작하고 그 지도를 기반으로 주변 환경을 보고 길을 찾아가게 됩니다. 맵(지도)을 처음에 그렸을 때는 굉장히 정돈된 환경에서 지도를 그리겠죠, 그런데 환경은 바뀝니다. 계속 바뀝니다. 그래서 이렇게 바뀐 환경에 대해서 이게 노이즈인지, 주변 환경을 인식하는 기술이 굉장히 중요합니다.흔히들 이걸 자기위치추정 기술(슬램, SLAM)이라고 이야기하는데요. 그 슬램을 통해서 만들어진 지도 데이터를 로봇이 다닐 때 센서로 확인한 주변 환경과 비교를 한단 말이에요. 지도 데이터하고 센서 데이터를 비교를 잘해서 자기 위치를 인식할 수 있느냐가 굉장히 중요한 부분인데, 그 기술에 대해 로봇 기업마다 기술적 차이가 나타나게 되는 겁니다.어떤 기술적 차이가 나나요?일반적인 자율주행 로봇은 거의 2차원으로 주변 환경을 볼 수 있는 2D 라이더 센서를 이용합니다. 2차원으로 보기 때문에 특정 평면에 장애물이 나타나게 되면 완전히 다른 환경으로 인식하죠. 사람들이 눈으로 보는 3차원 환경에서는 당연히 장애물이라고 생각할 수 있는 것들을 (2D 라이더 센서를 단 로봇은) 그렇게 인식하지 못하고 위치 인식을 정확하게 못하는 문제가 생기게 되는 겁니다. 특히 장애물이나 사람이 늘어나거나, 획일적인 공간이 넓어져서 그 지도 데이터하고 비교 하기가 힘들어지면 길을 못 찾는 문제가 발생하게 되는 거고요.트위니는 이제 3차원으로 주변 환경을 보는 3D 라이더 센서를 쓰고 있어요. 그래서 사람처럼 장애물이 바닥에 있거나 특정 부분이 가려진다 하더라도 전체 공간을 볼 수 있기 때문에 길을 잘 찾을 수가 있는 거고요. 이렇게 3차원으로 보고 그 데이터를 실시간으로 아주 빠른 속도로 처리를 하고 노이즈를 잘 제거하는 데이터 처리 기술이 중요한 부분이라고 이야기를 합니다.트위니만의 경쟁력을 꼽는다면요?길을 잘 찾는 겁니다. 자율주행 로봇이기 때문에 너무 당연하게 느껴질 수 있지만, 넓고 복잡하고 환경 변화가 심한 곳에서 사람보다 더 길을 잘 찾을 수 있는 게 자율주행 로봇이 가져야 하는 첫 번째 기술력인데, 사실은 그 기술력을 많이 갖지 못해서 특정 제한된 환경에서만 슬램 기술을 적용할 수 있는 기업이 대부분이거든요. 트위니는 그에 비해서 어디든지 공간만 있으면 자율 주행이 가능한 기술력을 보유를 하고 있습니다.사람보다도요?당연히 사람보다는 훨씬 길을 잘 찾고요. 그렇게 길을 잘 찾는 기술력이 트위니가 앞선 차별성이 있는 부분입니다. 실제로 저희가 물류센터 오더피킹 상용화에 앞서 나가고 있는 이유이기도 합니다.로봇으로 돈을 벌 수 있을까요?저도 고민을 정말 많이 했었어요. 어디에서든지 자율주행을 할 기술력은 가지고 있다고 생각을 했었는데, 그 로봇을 시장에 내놓으니까 별로 반응이 좋지 않았어요. 저희의 시행착오에 대해서 설명을 드리면, 처음에 로봇에 대한 기술력을 확보하고 내놓은 제품이 ‘나르고 60’ ‘나르고 100’ ‘나르고 500’이었습니다. 뒤에 붙은 수치는 최대 적재 중량이고요, 사이즈를 달리 해서 물건을 내놓으면 당연히 자유롭게 이동을 할 수 있으니까 잘 팔리지 않을까라는 생각을 했었어요.그런데, 제가 경영학을 전공하면서 교수님들이 “시장과 고객에 답이 있다”라는 말씀을 많이 해 주셨고, “기술자들은 그 기술에만 초점을 맞춰서 제품을 만들어서 실패하는 일들이 늘어난다”고 분명히 이야기를 해 주셨는데, 저희는 같은 실수를 한 거죠.사이즈만 달리해 시장에 제품을 내놓았더니 시장 반응이 별로 좋지 않았고, 고객들을 만나면서 (실제로 시장이 원하는 게 뭔지) 시장의 니즈를 더 잘 알 수 있게 되었습니다.어떤 니즈인가요?자율주행을 잘 한다고 공장에서 자율주행 로봇을 구입을 해서 그냥 쓰는 건 아닌 거죠. 어느 시장에 가장 적합한지에 대한 시장 조사부터 먼저 해야 했어요. 물류센터에서 오더 피킹이라는 분야에 적용하기를 마음 먹고, 그 시장에 대한 디테일하게 연구 조사를 하고 시장에 맞는 제품을 내놓았습니다.그렇게 ‘나르고 오더피킹’이라는 제품을 내놓고, 그 이후에엔 공장에 맞는 ‘나르고 팩토리’와 생활 물류에 맞는 ‘나르고 딜리버리’ 등으로, 무게에 초점을 맞춘 제품 라인에서 적용처에 맞는 제품 라인업으로 올해 바꾸었고요. 특히 물류센터에 이 제품을 내놓고 작년 하반기부터 본격적으로 판매를 하기 시작했습니다.처음엔 과연 우리가 고객의 니즈를 잘 파악해서 제품을 내놓았는지에 대해서 되게 의문점이 많이 들었어요. 이러한 제품을 고객들도 보신 적이 없기 때문에 채택을 하고 적용하는 게 되게 고민이 많았습니다. 그래서 처음 시장에 발을 내딛는 게 굉장히 어려웠고요. 그런데 처음 저희 제품을 선택해서 적용을 일부 해주신 고객들이 거의 대부분이 재구매로 이어지게 되어서 지금은 많이 확신이 생긴 편입니다.그래서 100대 이상 계약을 해 주신 물류센터도 생겼고 그리고 점점 확산 속도도 굉장히 많이 빨라지고 있기 때문에 이제 더 확신이 생기고 이 시장에서 매출을 많이 올릴 수 있겠다는 생각을 하고 있습니다. 특히 기술적인 진입 장벽이 분명히 존재하고 있고 외국은 더 큰 시장을 가지고 있는 국가도 있기 때문에 저희가 앞서서 시장을 계속 개척해 나가면 다른 분야의 로봇, 또는 장비보다 더 큰 시장을 형성할 수 있을 거라고 생각하고 있습니다.물류 현장에서는 왜 로봇을 필요로 하나요?물류센터 오더피킹에서는 거의 사람들이 일을 하고 있습니다. 그런데 그들이 가지고 있는 가장 큰 고민은 사람으로 인해 발생을 하게 됩니다. 첫 번째는 일하는 사람을 찾기가 힘들다는 거죠. 우리가 자동차를 타고 다니다 보면, 물류센터는 지하철이 다니거나 버스가 다니는 대중교통으로 쉽게 접근할 수 있는 공간이 아니에요. 완전 외곽에 위치를 하고 있습니다. 굉장히 넓은 곳이고 외곽에 있고, 그런 특징을 가지고 있는데 그러면 사람 구하기가 점점 더 힘들어지죠. 그렇다고 엄청나게 많은 연봉을 줄 수 있는 사업군도 아니고요.두 번째는 비용을 낮추고 싶다는 겁니다. 세 번째는 속도를 더 빨리 하고 싶다는 것이고요, 마지막으로는 사람이 실수하는 걸 줄이고 싶다는 것이었습니다. 전부 다 사람에 의한 부분이었는데 자율주행 로봇을 도입을 함으로써 사람보다 훨씬 저렴한 가격으로 이동하는 업무를 대신 해 줄 수 있게 되고, 시스템과 연동해서 실수도 많이 줄이게 됩니다. 그리고 로봇이 잘 움직임으로써 사람보다 훨씬 빠른 속도, 약 두 배 정도 되는 속도로 업무를 처리할 수가 있습니다.그런데 로봇이 비싸잖아요. 그러면 도입을 꺼리게 되지 않나요? 도입에 장애물이 될 것 같은데요로봇이 고가고요. 초기에 비용이 많이 들어가야 된다면 부담스러울 수밖에 없습니다. 그래서 여러 가지 고민들을 많이 했어요. 그런데 또 다른 자동화 설비에 비하면 훨씬 저렴합니다. 물류센터를 자동화하기 위해서 기존의 로봇 기업이 그간 많은 고민을 했고, 그에 따른 결과물을 만들어냈어요. 그런데 그런 자동화 설비들은 기존 라인과는 다르게 (새로) 완전 자동화 설비를 깔아버리는 거예요. 굉장히 많은 비용이 초기에 들어가게 되죠. 그리고 설치 기간도 굉장히 깁니다. 짧게는 6개월, 길게는 1~2년이 걸리기도 하기 때문에 그런 것에 비하면 저희 로봇은 저렴한 편이죠. 로봇 가격만 있으면 되고 설비를 새롭게 깔 필요도 없고 기존 물류 센터 그대로 적용을 하기 때문에 로봇 가격만 내면 자동화를 시킬 수가 있는 거예요.그런데 이 로봇 가격도 대당 수천만원을 하기 때문에 부담되잖아요. 10대만 도입 해도 수억원이 들어가는 거기 때문에 그래서 이 고민을 어떻게 해결해 줄까 고민을 하다가 구독 서비스를 제공하기 시작했습니다. 로봇을 초기에 구입할 땐 수천만원이지만 10년간 쓴다고 생각을 하면 1년에 몇백만원 안 들어가게 되는 거거든요. 그래서 그 효과를 바로 누릴 수 있도록 구독 서비스를 시작을 하고 도입을 하자마자 바로 비용 절감 효과를 누릴 수 있게 제공을 하고 있습니다.미래의 로봇은 어떤 일까지 사람 대신 할 수 있게 될까요?점차적으로 바뀔 것 같은데, 여기에서 선행돼야 되는 것은 크게 두 가지라고 생각을 합니다. 자율주행 로봇이 어디든지 상용화 돼 다닐 수 있는 기술력, 그리고 주변 환경이 로봇이 다니기에 적합하게 바뀌어야 하고요. 그런 기술과 환경이 주어지면 자율주행 로봇과 협동 로봇이나 다른 로봇이 결합이 돼서 정말 다양한 일을 할 수 있을 것 같아요.예를 들어 주신다면요?아파트를 생각을 해 보면 쓰레기 분리 배출을 하는 게 되게 귀찮은 일이잖아요. 음식물 쓰레기를 밖에 가서 버려야 할 때도 있고. 그런 걸 집 앞 현관문 앞에만 내놓으면 로봇이 가지고 가서 분리까지 해 줄 수 있는 서비스가 분명히 상용화 될 거고요. 가정이나 사무실이나 어디서든지 배달 서비스를 이용하는데요. 지금은 사람이 배달 서비스를 하고 있지만 로봇이 할 수 있는 곳에서는 로봇이 가능하게 될 겁니다.앞으로의 계획을 알려주세요이 시장이 크게 열릴 거라는 확신이 있어요. 자율주행 로봇 시장이 누가 봐도 큰 시장이 되었을 때 자율주행 로봇 하면 트위니를 먼저 떠올릴 수 있는, 세계에서 글로벌 1위 기업이 되는 게 목표입니다.영상제작_ 바이라인네트워크 <임현묵 PD> <최미경 PD>인터뷰/정리_ 바이라인네트워크 <남혜현 기자> smilla@byline.network</div>

<조건있는 인터뷰>의 단골 손님, ‘로봇’입니다. 미래 인류는 로봇과 함께 살게 될 거라는 데는 많은 이들이 공감하는데요. 여기, 로봇을 주종목으로 하는 회사가 한 군데 더 있습니다. 이름은 ‘트위니’. 물류센터에서 일하는 로봇을 주로 만듭니다. 회사 이름이 ‘트위니’인 이유는, 전자공학을 전공한 쌍둥이 형과 경영을 배운 동생이 함께 창업해서죠.

“물류 로봇 비싸다고요? 구독 서비스로 쓰세요”

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2024/12/27/2DIA8SCIKZ_1.png" /></figure>국가 연구개발(R&D) 사업으로 확보한 공공기술의 사업화 전초기지 역할을 하는 연구소기업이 19년 만에 2000곳으로 확대됐다.과학기술정보통신부는 2000번째 연구소기업이자 인공지능(AI) 기반 비파괴 검사 솔루션 업체 딥아이가 설립됐다고 27일 밝혔다. 2006년 1호 콜마BNH 이후 19년 만에 2000호 기업이 탄생했다.연구소기업은 정부출여연구기관, 전문생산기술연구소, 대학, 공공기관 등이 개발한 기술을 직접 사업화하기 위해 연구개발특구 내 설립된 기업이다. 산학연 기술 협력 등을 통해 공공기술 사업화를 주도하는 역할을 한다. 1호 콜마BNH는 코스닥 상장을 통해 1320억 원의 누적 투자금을 회수했고 100억 원대의 연구자 기술료 수입을 거뒀다. 최근 1269호 큐어버스는 공공연 역대 최대인 5037억 원 규모의 신약물질 해외 기술이전 성과를 창출했다.2000호 딥아이는 한국수력원자력, 미래과학기술지주, 한국과학기술지주에서 기술과 자본을 공동 출자받아 AI 기반 비파괴 검사방법에 관한 기술을 확보했다. 해당 기술로 최근 미국 전력연구원(EPRI)의 자동평가 프로그램 사용가능 여부 성능시험(AAPDD) 인증을 세계 최초로 획득하며 글로벌 원전 업계를 대상으로 수출 기반을 마련했다. 딥아이는 해외의존도가 높은 원전검사 관련 핵심기술을 국산화하고 글로벌 시장에 진출할 방침이다.유상임 과기정통부 장관은 “연구소기업 2000호 달성은 국가 R&D와 지역 기술산업화의 지속적인 동반성장을 통해 이루어낸 의미있는 성과”라며 “국가전략기술을 중심으로 미래를 선도하는 연구소기업을 집중적으로 육성하여 과학기술강국에 기여하도록 아낌없이 지원하겠다”고 말했다.</div>

국가 연구개발(R&D) 사업으로 확보한 공공기술의 사업화 전초기지 역할을 하는 연구소기업이 19년 만에 2000곳으로 확대됐다. 과학기술정보통신부는 2000번째 연구소기업이자 인공지능(AI) 기반 비파괴 검사 솔루션 업체 딥아이가 설립됐다고 27일 밝혔다. 2006년 1호 콜마BNH 이후 19년 만에 2000호 기업이 탄생했다.

공공기술 사업화 전초기지 ‘연구소기업’ 2000곳 돌파

엔비디아 지포스 RTX 5090용으로 추정되는 PCB의 모습이 공개되었다. 칩헬(Chiphell) 포럼을 통해 유출된 PCB는 엔비디아의 FE가 아닌 파트너사의 커스텀 모델용 PCB로, GPU를 중심으로 양쪽에 다섯 개와 상단에 네 개, 하단에 두 개로 총 16개의 VRAM 장착이 가능해 512bit 메모리 버스 구성과 32GB, 48GB, 64GB의 VRAM 용량 확보가 가능하다.

지포스 RTX 5090 추정 PCB 유출, 16개 VRAM에 PCIe 5.0 지원?

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