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KT-현대중공업그룹, ‘5G 기반 사업협력 성과 발표회’ 열어

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Thursday, November 07, 2019, 17:11:12

지난 5월 MOU 이후 스마트팩토리·로봇 등 결과물 공개

인더뉴스 이진솔 기자ㅣKT와 현대중공업이 5세대(5G) 이동통신을 활용한 스마트팩토리 등 협업 사례를 공개했습니다.

 

KT와 현대중공업그룹은 7일 서울 중구 노보텔 앰배서더 호텔에서 ‘5G 기반 사업협력 성과 발표회’를 열었습니다.

 

이번 행사는 두 회사가 지난 5월 체결한 업무협약(MOU) 이후 진행한 5G 스마트팩토리와 스마트조선소 사업 추진 성과를 점검하고 내년 사업 고도화 계획을 논의하는 자리입니다. KT와 현대중공업그룹은 5G 네트워크, 공동 상품화, 신규시장 공략, 연구·개발(R&D) 등 분야에서 협업해 왔습니다.

 

 

KT와 현대중공업그룹이 공동 개발한 ▲클라우드 기반 자동화된 로봇 관리시스템(HRMS on KT Cloud) ▲모바일 로봇(신형 호텔 어메니티 로봇) ▲AI 음성인식 협동로봇 ▲KT 스마트팩토리 솔루션(Factory Makers) 등이 전시됐습니다.

 

클라우드 기반 로봇 관리시스템은 현대중공업 그룹 로봇 관리 시스템인 HRMS(Hyundai Robot Manageme KT 클라우드에 구현한 것입니다. 클라우드 기술로 별도 하드웨어 구축 없이 관제할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

신형 어메니티 로봇은 KT 인공지능(AI) 자율주행 기술과 현대중공업그룹 모바일 로봇 제작 기술이 합쳐진 기술입니다. 호텔에서 어메니티(편의서비스)를 자율주행하며 배달하는 역할을 합니다.

 

AI 음성인식 협동로봇은 현대중공업그룹이 개발한 신형 협동로봇에 KT AI 음성인식 서비스 ‘기가지니’를 접목했습니다. 작업 로봇을 음성만으로 제어할 수 있게 됩니다. KT와 현대중공업그룹은 지능형 영상분석 기술을 결합한 신개념 AI 로봇 개발도 추진할 계획입니다.

 

팩토리메이커스는 제조업 분야에 특화된 KT 원격 관제 플랫폼입니다. 공장 설비 데이터를 수집해 관제합니다. 현대중공업그룹이 가진 협동 로봇 외에도 산업용 로봇까지 시스템을 연계해 통합적으로 관제할 수 있습니다. 5G를 활용해 원격에서도 실시간 모니터링을 지원합니다.

 

현재 현대중공업은 KT 정보기술과 운영기술을 융합하는 ‘5G 디지털 전환’을 추진하고 있습니다. KT는 사용자와 가까운 곳에 설치된 서버에서 데이터를 처리하는 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 기술로 현대중공업그룹에 특화된 클라우드를 제공할 계획입니다.

 

황창규 KT 회장은 “5G B2B 서비스가 우리 산업에 가져올 변화는 놀라울 것”이라며 “성공의 열쇠는 협업으로 두 회사가 한 몸처럼 움직여 대한민국 제조업 혁신을 이끌겠다”고 말했습니다.

 

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이진솔 기자 jinsol@inthenews.co.kr

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[APEC 2025] 삼성전자·엔비디아, 업계 최고 수준 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축한다

[APEC 2025] 삼성전자·엔비디아, 업계 최고 수준 ‘반도체 AI 팩토리’ 구축한다

2025.10.31 17:23:44

인더뉴스 이종현 기자ㅣ삼성전자[005930]는 31일 엔비디아와의 전략적 협력을 통해 '반도체 AI 팩토리'를 구축한다고 밝혔습니다. 삼성전자는 종합반도체 기업으로서의 역량과 엔비디아의 GPU 기반 AI 기술의 시너지를 통해 업계 최고 수준의 '반도체 AI 팩토리'를 구축, 반도체를 비롯한 글로벌 제조 산업의 패러다임 전환을 주도한다는 계획입니다. 이를 위해 삼성전자는 향후 수년간 5만개 이상의 엔비디아 GPU를 도입해 AI 팩토리 인프라를 확충하고 엔비디아의 시뮬레이션 라이브러리 '옴니버스' 기반 디지털 트윈 제조 환경 구현을 가속화할 예정입니다. 삼성전자가 추진하는 AI 팩토리는 반도체 제조 과정에서 생성되는 모든 데이터를 실시간으로 수집해 스스로 학습하고 판단하는 지능형 제조 혁신 플랫폼입니다. AI 팩토리는 ▲설계 ▲공정 ▲운영 ▲장비 ▲품질관리 등 반도체 설계와 생산을 아우르는 모든 과정에 AI를 적용해 스스로 분석·예측·제어하는 '생각하는' 제조 시스템이 구현된 스마트 공장입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축을 통해 차세대 반도체 개발·양산 주기를 단축하고 제조 효율성과 품질 경쟁력을 강화할 계획입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축과 함께 엔비디아에 ▲HBM3E ▲HBM4 ▲GDDR7 ▲SOCAMM2 등 차세대 메모리와 파운드리 서비스도 공급할 예정입니다. 삼성전자는 이미 공급 중인 메모리 제품뿐만 아니라 성능과 에너지 효율을 대폭 향상시킨 HBM4 공급을 엔비디아와 긴밀하게 협의 중이라고 밝혔습니다. 삼성전자 HBM4의 경우, 1c(10나노급 6세대) D램 기반에 4나노 로직 공정을 적용하고 설계를 최적화해 JEDEC 표준(8Gbps) 및 고객 요구를 상회하는 11Gbps 이상의 성능을 구현했습니다. 삼성전자 HBM4는 초고대역폭과 저전력 특성을 바탕으로 AI 모델 학습과 추론 속도를 높여 엔비디아의 AI 플랫폼 성능 향상에 기여할 것으로 전망됩니다. 현재 삼성전자는 글로벌 전 고객사에게 HBM3E를 공급하고 있으며 HBM4도 샘플을 요청한 모든 고객사에 샘플 출하를 완료한 뒤 고객사 일정에 맞춰 양산 출하를 준비하고 있습니다. 삼성전자는 급격하게 증가하고 있는 고객사 HBM4 수요에 차질 없이 대응하기 위해 선제적으로 설비 투자를 진행할 예정입니다. 삼성전자는 HBM 외에도 업계 최초로 개발한 고성능 그래픽 D램(GDDR7)과 차세대 저전력 메모리 모듈 SOCAMM2 공급도 협의 중이며 파운드리 분야에서도 협력을 강화할 계획입니다. 삼성전자는 이미 일부 공정에서 엔비디아의 플랫폼을 활용해 반도체 AI 팩토리의 기반을 다져왔습니다. 이번 전략적 협력을 통해 양사는 축적된 협업의 노하우를 활용, 혁신을 가속화한다는 계획입니다. 삼성전자는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 기술인 ▲쿠리소(cuLitho) ▲쿠다-X(CUDA-X)를 도입해 미세 공정에서 발생할 수 있는 회로 왜곡을 AI가 실시간으로 예측·보정함으로써 공정 시뮬레이션 속도를 기존보다 20배 향상하고 설계 정확도와 개발 속도를 동시에 높였습니다. 또한, 생산 설비의 실시간 분석·이상 감지·자동 보정이 가능한 통합 제어 체계를 구축했으며 옴니버스 기반의 '디지털 트윈'을 통해 가상 공간에서 ▲설비 이상 감지 ▲고장 예측 ▲생산 일정 최적화 등도 구현 중입니다. 삼성전자는 AI 팩토리 구축을 위해 국내 팹리스, 장비, 소재 기업들과 전방위적으로 협력을 확대해 나갈 계획입니다. 향후 AI 팩토리가 협력 중소기업들의 AI 역량 강화를 견인할 수 있는 플랫폼이 될 수 있도록 발전시킨다는 전략입니다. 삼성전자는 AI 팩토리를 중심으로 엔비디아와 함께 국내외 파트너사 및 EDA 기업들과 차세대 반도체 설계 도구를 공동 개발하고 AI 기반 반도체 제조 표준을 선도해 AI 생태계 발전에 이바지할 계획입니다. 삼성전자는 중소기업의 제조 경쟁력 향상을 지원하기 위해 AI·데이터 기술을 활용해 기존 공장을 지능형 스마트 공장으로 고도화하는 '스마트공장3.0' 사업도 전개 중입니다. 삼성전자는 AI 모델과 휴머노이드 로봇 기술을 고도화하고 관련 기술을 AI 팩토리를 포함한 다양한 분야로 확대해 생성형 AI·로보틱스·디지털 트윈 등을 아우르는 차세대 AI 생태계를 구축해 나갈 계획입니다. 삼성전자의 AI 모델은 엔비디아 GPU상에서 메가트론 프레임워크를 사용하여 구축됐습니다. 또한, 삼성전자는 다양한 제품의 제조 자동화 및 휴머노이드 로봇 분야 전반에서 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 상용화와 자율화 기술 고도화를 추진 중입니다. 삼성전자는 엔비디아의 다양한 AI 플랫폼을 기반으로 가상 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 연결해, 현실 세계를 인식하고 스스로 판단·작동할 수 있는 로봇 플랫폼도 구현하고 있습니다. 아울러 엔비디아의 젯슨 토르 로보틱스 플랫폼을 활용하여 지능형 로봇의 AI 추론, 작업 수행, 안전 제어 기술을 강화하고 있습니다. 또한, 삼성전자는 엔비디아 및 국내 산·학·연과 차세대 지능형 기지국(AI-RAN) 기술 연구 및 실증을 위한 MOU를 체결했습니다. 삼성전자는 "이번 프로젝트는 25년 이상 이어온 양사의 기술 협력이 맺은 결실로 업계 최고 수준의 반도체 AI 팩토리 구현이라는 상징적 의미를 담고 있다"라고 전했습니다.




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