[인터뷰] 문태연 카본식스 대표 “제조업 특화 로봇 파운데이션 모델 고도화 목표” 작성일 08-09 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">피지컬 AI, 실증 넘어 양산으로<br>“올해 첫 양산 매출 원년”<br>20여개 제조사 확보… 현대위아 등 적용 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pk0tkyWIg6"> <p contents-hash="8901a5aabf81e310e20fd3f324d7e55ec6b3e067799d4529b6071d96885b89e8" dmcf-pid="UEpFEWYCN8" dmcf-ptype="general">“피지컬 AI 시장의 경쟁은 앞으로 누가 더 뛰어난 모델을 만들었느냐가 아니라 실제 제조 현장에서 얼마나 많은 양산 사례를 만들었느냐로 바뀔 것으로 본다.”</p> <p contents-hash="a06bc0f6383a2ba08b2e4b96972948d40dbb0e2ee7c983bff4b57e6f71087b44" dmcf-pid="uDU3DYGho4" dmcf-ptype="general">지난달 16일 서울 서초구 사무실에서 만난 문태연 카본식스 대표는 “지난해까지는 기술 실증(PoC·Proof of Concept)이 중심이었다면 올해는 실제 양산 라인에서 매출이 발생하는 첫 해”라며 “올해를 제조업 피지컬 AI의 양산 원년으로 만들겠다”고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2e38e919a4f08ca0e2abec406d6ce789a925c3225691b2c15a9707d8fb11d5d8" dmcf-pid="7wu0wGHlof" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난달 16일 서울 서초구 사무실에서 만난 문태연 카본식스 대표./최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/chosunbiz/20260809060217046nqec.jpg" data-org-width="4032" dmcf-mid="0NjgzMRfNP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/chosunbiz/20260809060217046nqec.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난달 16일 서울 서초구 사무실에서 만난 문태연 카본식스 대표./최효정 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3ee10366758d836be5a0dd8fdd53550712ed1241037396f772eb4fdc4687a187" dmcf-pid="zr7prHXSNV" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI) 기업들이 모델 성능 경쟁을 벌이는 것과 달리 제조업에서는 실제 생산라인에 AI를 적용해 성과를 입증하고 양산 경험을 축적한 기업이 경쟁력을 갖게 될 것이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="a4629c6a64c6f399c100b9644bad6da94a6dbdd387568a481514c284364e42d2" dmcf-pid="qmzUmXZvc2" dmcf-ptype="general">문 대표는 AI 머신비전 기업 수아랩(SUALAB) 공동창업자이자 사업총괄(CSO) 부대표 출신으로, 제조업 AI 상용화 경험을 바탕으로 지난해 카본식스를 창업했다. 카본식스는 산업용·협동로봇에 AI를 탑재하는 소프트웨어 플랫폼 ‘시그마키트(SigmaKit)’를 개발하는 피지컬 AI 스타트업이다. 새로운 로봇을 개발하기보다 제조 현장에 이미 보급된 산업용·협동로봇을 AI로 지능화해 부품 위치나 형태가 일정하지 않아 자동화가 어려웠던 ‘비정형 작업’을 수행하는 데 집중하고 있다.</p> <p contents-hash="7a3750d0febc5568a7e20b842fa2dff6dbf7eb434281631d176a76f897d7fd7b" dmcf-pid="BsqusZ5TN9" dmcf-ptype="general">기존 산업용 로봇은 정해진 위치와 동작을 반복하는 작업에는 효율적이지만 작업 환경이 조금만 달라져도 사람이 직접 프로그램을 수정해야 했다. 카본식스는 AI 비전과 로봇 제어 기술을 결합해 기존 로봇이 다양한 작업 환경에 대응하도록 했고, 새로운 로봇을 개발하지 않고 공장에 이미 설치된 산업용·협동로봇을 그대로 활용할 수 있어 제조기업의 도입 부담도 낮췄다.</p> <p contents-hash="795b85fce5c3492018672ee16263ecc536315eb755276fa75dac1fdf2c746e5a" dmcf-pid="bOB7O51yNK" dmcf-ptype="general">대표적인 사례가 태림산업이다. 카본식스는 태림산업 생산라인에 시그마키트를 적용한 데 이어 지역 제조기업들이 직접 기술을 확인하고 도입 여부를 검토할 수 있는 데모팩토리 구축도 협의하고 있다.</p> <p contents-hash="2f4a006d7a327c15e542b66e1ce1f90b343ebb7e1ecda291314430afcc4f076b" dmcf-pid="KIbzI1tWAb" dmcf-ptype="general">현재 계약 고객사는 20여 곳으로 대부분 국내 제조기업이다. 지난해까지는 기술 실증(PoC·Proof of Concept)을 통해 AI가 실제 생산라인에서 작동하는지 검증하는 단계였다면, 올해부터는 실제 양산 라인에 적용돼 매출이 발생하는 단계에 진입했다. 회사는 올해 매출 100억원을 목표로 자동차를 비롯해 반도체·디스플레이·전자·바이오·식품·화학 등으로 적용 범위를 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="430470d708df19bbd163797232c3fe639814d75bc6ccfe90a1805bad799efa51" dmcf-pid="9AF5AvTskB" dmcf-ptype="general">문 대표는 “글로벌 피지컬 AI 기업들도 모델 성능 경쟁은 치열하지만 실제 제조 현장에서 대규모 양산까지 이어진 사례는 아직 많지 않다”며 “결국 양산 경험이 쌓일수록 현장 데이터가 축적되고, 이것이 다시 AI 성능을 높이는 선순환으로 이어질 것”이라고 말했다. 이어 “우리는 양산 레퍼런스를 가장 빠르게 확보하고, 이를 바탕으로 제조업 특화 로봇 파운데이션 모델을 고도화하는 것이 목표”라고 덧붙였다. 다음은 문 대표와의 일문일답.</p> <p contents-hash="da190969eec825619c982f92923680180b4e6679be81badd506d40705ab727cd" dmcf-pid="2c31cTyOgq" dmcf-ptype="general"><strong>-고객사는 얼마나 되나. PoC와 양산은 어느 단계까지 왔나.</strong></p> <p contents-hash="d8dea90ff646137302c1e1d9ea18ba397564e2966346614e0df4ffea946d474b" dmcf-pid="Vk0tkyWINz" dmcf-ptype="general">“현재 계약 고객사는 20여 곳이며 대부분 국내 제조기업이다. 지난해까지는 기술 검증과 PoC가 중심이었다면 올해부터는 실제 양산 매출이 발생하는 단계다. 올해를 양산 원년으로 만드는 것이 가장 중요한 목표다.”</p> <p contents-hash="02b3c600b50900ee2430d5a66f073bfd7a3511b3757ec32abce9fbe5e539ff1c" dmcf-pid="fEpFEWYCg7" dmcf-ptype="general"><strong>-태림산업 이후 추가 양산 사례도 나오나.</strong></p> <p contents-hash="e34a52b3769551a9e0f60e00caf8bfa8afcba28c6f402c639060aa8448c7d384" dmcf-pid="4DU3DYGhju" dmcf-ptype="general">“자동차를 비롯한 여러 제조 분야에서 프로젝트를 진행하고 있다. 태림산업 사례도 단순히 한 공장에 구축하는 데 그치지 않고 지역 제조기업들이 직접 기술을 확인하고 도입 여부를 검토할 수 있는 데모팩토리 구축도 협의하고 있다.”</p> <p contents-hash="ca2ef2005c8554347efde39b66bf2e3c3b9db2e930de36a9e76f4c20e265bb1a" dmcf-pid="8wu0wGHlcU" dmcf-ptype="general"><strong>-현재 가장 빠르게 도입되는 산업은 어디인가.</strong></p> <p contents-hash="c896a73f9a78bae6d531ae8f0a0cc0043169e110f9638e60dcbfe14671964d1d" dmcf-pid="6r7prHXSop" dmcf-ptype="general">“자동차 분야가 가장 빠르다. 반도체와 디스플레이, 전자뿐 아니라 바이오, 식품, 화학 등 사람이 수행하는 비정형 작업이 있는 제조업이라면 모두 적용 대상이다.”</p> <p contents-hash="234dc4d1d02c3c2401013febcfe30472db3146d12dcad7902f65bc6fc4590605" dmcf-pid="PmzUmXZvc0" dmcf-ptype="general"><strong>-기존 피지컬 AI 기업들과 가장 큰 차별점은 무엇인가.</strong></p> <p contents-hash="faf73e50beb6b13c8102f4dde2614a5a108302f1fe27fbb3fa2cdfdd351b2e88" dmcf-pid="QsqusZ5Tk3" dmcf-ptype="general">“우리는 새로운 로봇을 만드는 회사가 아니다. 제조 현장에 이미 설치된 산업용·협동로봇을 AI로 지능화하는 회사다. 파낙(FANUC), 쿠카(KUKA), 두산로보틱스, 유니버설로봇 등 다양한 로봇과 호환된다. 제조기업 입장에서는 이미 검증된 하드웨어를 그대로 활용하기 때문에 도입 부담이 훨씬 적다.”</p> <p contents-hash="73331caed100245345790264bc313466038a80ffa5176b62606b8e2bec9a4639" dmcf-pid="xOB7O51ycF" dmcf-ptype="general"><strong>-하반기 출시 예정인 신기능은.</strong></p> <p contents-hash="e9ee4a77def64d96733e91098945f39d00a9531831e51a47b8802ad30c77bc37" dmcf-pid="y2wk2nLxct" dmcf-ptype="general">“직접교시 기반 양팔 솔루션을 출시한다. 기존에는 원격으로 조종하며 데이터를 수집하는 텔레오퍼레이션 방식이 많았지만 제조 현장에서는 작업자가 직접 로봇을 움직여 학습시키는 방식이 훨씬 효율적이다. 양산 환경에서 활용성이 크게 높아질 것으로 기대한다.”</p> <p contents-hash="12abdd94c3f5eb7fdd16601e38b88923a06e1194da0a74e8a89dcc0657c29804" dmcf-pid="WVrEVLoMa1" dmcf-ptype="general"><strong>-623억원 규모 시리즈A 투자금은 어디에 집중 투입하나.</strong></p> <p contents-hash="54534dbed0a9e737c6ff34bc520832b6f0262a02008c4a8c7070c14acce033cd" dmcf-pid="YfmDfogRg5" dmcf-ptype="general">“크게 세 가지다. 첫 번째는 인재 채용이다. 현재 40여 명인 조직을 내년 말 100명 수준까지 확대할 계획이다. 두 번째는 양산 확대다. 최대한 많은 제조 현장에 AI 로봇을 적용해 실제 양산 사례를 만들고 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 제조사가 신기술을 부담 없이 도입할 수 있도록 필요한 인프라도 함께 지원할 계획이다. 세 번째는 글로벌 파트너 구축이다.”</p> <p contents-hash="7709093163b11c374ca318dec88046ec2df3073b414d7caf42f19bb79a1c8d8b" dmcf-pid="G4sw4gaegZ" dmcf-ptype="general"><strong>-데이터 확보를 강조하는 이유는 무엇인가.</strong></p> <p contents-hash="aff9c0f30dc8a06e263963b036604b79bdee18a5cadec954a582b3936428f7d2" dmcf-pid="H8Or8aNdAX" dmcf-ptype="general">“피지컬 AI는 인터넷처럼 공개 데이터를 활용할 수 있는 분야가 아니다. 결국 실제 양산 현장에서 작업 데이터와 다양한 예외 상황(엣지 케이스)이 축적돼야 한다. 이렇게 확보한 데이터가 다시 모델 성능을 높이고 더 많은 양산으로 이어지는 선순환을 만든다.”</p> <p contents-hash="da625722b17c59a50204c033980e5910a0c68e07d91089130afa4f05b7754696" dmcf-pid="X6Im6NjJaH" dmcf-ptype="general"><strong>-글로벌 사업은 어느 단계까지 왔나.</strong></p> <p contents-hash="e658533a403e61f7b2b618cdbda6f090032b35897c14046d5fad1382d1030d59" dmcf-pid="ZFieFf4qAG" dmcf-ptype="general">“미국과 일본, 대만, 동남아시아, 유럽 등에서 파트너사를 발굴하고 있다. 각 지역 SI 기업이나 제조업 자동화 기업들이 시그마키트를 활용하도록 하는 채널 전략이다. 올해는 파트너를 확보하고 내년부터 본격적으로 글로벌 사업을 확대할 계획이다.”</p> <p contents-hash="4a4cbc22b27242ad8cd8d6591e085b4ac02c0ddc5454bcd6a9e243472e747a2a" dmcf-pid="53nd348BAY" dmcf-ptype="general"><strong>-장기적으로 어떤 회사를 만들고 싶은가.</strong></p> <p contents-hash="23078c9f4a4096da0bba3cc3c8b3a0b1eaaae596e45424d009be02771f51106e" dmcf-pid="10LJ086bAW" dmcf-ptype="general">“단기적으로는 제조업에서 가장 많은 지능형 로봇을 양산한 회사가 되는 것이 목표다. 장기적으로는 제조 현장에서 축적한 데이터를 기반으로 제조업 특화 로봇 파운데이션 모델을 만들고 싶다. 더 나아가 도면과 부품만 넣어주면 스스로 조립까지 수행하는 지능형 제조 셀을 구현하는 것이 궁극적인 목표다.”</p> <p contents-hash="f68b35558dab16563442ef24952e3499834f2a9c021b81b81de9fb909b344b22" dmcf-pid="tpoip6PKjy" dmcf-ptype="general"><strong>-다음 투자와 IPO 계획은.</strong></p> <p contents-hash="4b91cdc1c3e9d8a739fa1feb3b5d9607de113459af75fc7eb0e3f4364fac31bd" dmcf-pid="FUgnUPQ9jT" dmcf-ptype="general">“내년 하반기 시리즈B 투자를 목표로 하고 있다. 다만 그 전에 양산 매출과 고객 레퍼런스를 충분히 확보하는 것이 우선이다. 장기적으로는 기업공개(IPO)를 목표로 하고 있다. 검증된 회사로 성장해 지속적으로 자금을 조달하고 제조업 피지컬 AI 생태계를 키우는 것이 목표다.”</p> <p contents-hash="55114b4eb806de182c238846c54d1d08db9011331e0c17f8af286634550179a4" dmcf-pid="3uaLuQx2kv" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [비즈톡톡] 오픈AI, 수학 난제 10개 풀었다더니… 수학자들 “선행연구 무단 활용” 08-09 다음 중고 거래여도 데이터는 새것…당근·네이버·카카오 '맞춤형 광고' 각축전 08-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
