Yano E plus 2026년 5월호(NO.218)
발행빈도 : 월 1회 발행(연 12회)
≪차세대 시장 트렌드≫
차세대 스마트사회를 지탱하는 기반기술(4) ~실시간 최적화편~ (3~25페이지)
~현실공간과 가상공간의 연계를 고도화하는 디지털 트윈
AI 융합으로 사회시스템의 자율적인 의사결정과 즉각적인 변화가 가능해짐~
1. 실시간 최적화를 통한 스마트사회의 변혁
2. 디지털 트윈이 수행하는 역할
2-1. 현실공간과 가상공간의 연계를 고도화하는 디지털 트윈
2-2. 디지털 트윈과 AI의 융합
3. AI 에이전트가 바꾸는 산업기반과 사회시스템의 자율적 의사결정
4. 동적 최적화와 사회 구현의 최전선
5. 실시간 최적화 편에 관한 시장규모
【도표 1. 실시간 최적화편의 일본 및 WW 시장규모 예측(금액: 2025‑2030년)】
6. 실시간 최적화 편과 관련된 민간기업·대학 등의 추진 동향
6-1. 학교법인 시바우라공업대학
(1) 공간 자체를 지능화한다는 발상
【그림1. 센서 네트워크가 지탱하는 디지털 트윈 기반】
(2) 하이퍼 디지털 트윈이란 무엇인가
【그림 2. 컬러 3차원 지도와 LiDAR의 실시간 통합】
【그림 3. 마이크로모빌리티의 사각지대 인식 실험】
(3) 벤처 기업과 대학이 열어가는 사회 구현의 길
(4) 연구와 사업화를 연결하는 ‘지식 순환’으로
6-2. 국립대학법인 도쿄대학
(1) 인간의 진화 가시화와 행동 모델의 융합
【그림 4. 가상 인류 데이터 ver2.0 시각화】
(2) 디지털 시티 서비스 ~공창형 도시 플랫폼 구축~
【그림 5. G공간정보센터의 분야별 추진 현황 및 향후 전개】
【그림 6. 도시의 디지털 트윈 사례: 건물 3차원 데이터】
(3) 마이시티포트 ~ 시민 참여형 디지털 플랫폼 ~
(4) 미래를 향해
6-3. 학교법인 도쿄이과대학(TUS)
(1) 디지털 트윈 요소기술의 연구
【그림 7. TUS 디지털 트윈 모델과 요소기술】
(2) TUS 디지털 트윈 랩
【그림 8. 디지털 트윈의 발전 형태】
【그림 9. 제조 분야에서의 디지털 트윈 구축 이미지】
6-4. 학교법인 호세이대학
(1) 국토공간의 측정·관리방법 연구
【그림 10. 드라이브 레코더를 이용한 도로 포장 열화 상황의 평가검증】
(2) 도시 활동의 분석·시각화 연구
【그림 11. 차량 흐름 분석결과】
(3) Society 5.0을 향해
7. 실시간 최적화 편에 관한 과제와 향후 전망
7-1. 과제
7-2. 향후 전망
소프트 로보틱스 시장성 탐색(1) 피지컬 AI 시대, 일본의 승부수 ‘소프트 로보틱스’ (26~52페이지)
세계 로봇 4 종류에 소프트 로보틱스 탑재 가능성을 탐구한다
1. 주목받는 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 배경
2. 휴머노이드 로봇 시장을 향해 일본이 취해야 할 접근법
【그림 1. Ryoyo Ryosan이 다루는 중국의 휴머노이드 로봇
‘ugo PRO R&D 모델’ 원격 조작 로봇 핸드 AI 모방 학습
3. 소프트 로보틱스가 탑재된 로봇 네 종류
【표1. 소프트 로보틱스가 탑재된 네 종류의 로봇】
4. FA 로봇/협동 로봇 도입 분야와 소프트 로보틱스 탑재 위치
4-1. FA 로봇·협동 로봇에서 소프트 로보틱스 도입 분야와 업무 내용의 차이
【표2. FA 로봇과 협동 로봇 도입 분야 및 활용 업무 내용의 차이】
【표3. FA 로봇과 협동 로봇 도입 사례의 특징】
4-2. FA 로봇과 협동 로봇에 적용되는 소프트 로보틱스 탑재 품목·부위
【그림 2. FA 로봇·협동 로봇에 적용된 소프트 로보틱스의 탑재 품목·부착 위치】
5. 서비스 로봇(예: 어시스트 슈트) 도입 분야와 소프트 로보틱스 탑재 위치
5-1. 서비스 로봇(예: 어시스트 슈트)의 소프트 로보틱스 도입 분야·업무 내용
5-2. 서비스 로봇(예: 어시스트 슈트)의 소프트 로보틱스의 품목 및 탑재 위치
【그림 3. 서비스 로봇(예: 어시스트 슈트)의 소프트 로보틱스 품목·장착 위치】
6. 휴머노이드 로봇 도입 분야와 소프트 로보틱스 탑재 위치
6-1. 휴머노이드 로봇에 대한 소프트 로보틱스 도입 분야·업무 내용
【표4. 휴머노이드 로봇의 주요 수요 분야】
6-2. 휴머노이드 로봇 도입 시 과제
(1) 인간형일 필요성이 없다는 과제
(2) 특화형 로봇은 비용 대비 효과가 높다는 과제
(3) 특화형 조작기기는 비용 대비 효과가 더 높다는 과제
(4) 외부 서버 활용이 비용 대비 효과가 더 높다는 과제
(5) 숙련된 장인 기술 수준에 미치지 못한다는 과제
(6) 물류 및 검사·점검 서비스에서 비용 대비 효과가 낮다는 과제
(7) 매장 서비스·접객 서비스에 대한 과제
(8) 일반 가정에 보급하기엔 가격이 너무 높다는 과제
6-3. 휴머노이드 로봇 보급 예측 스토리
【표5. 휴머노이드 로봇 분야별 보급 시기】
6-4. 휴머노이드 로봇의 소프트 로보틱스의 품목·탑재 위치
【그림 4. 휴머노이드 로봇에 관한 소프트 로보틱스의 개념·품목·탑재 위치
6-5. 인간형 로봇 선진국 ‘미국’과 일본의 기회
(1) AI 기술의 우위성
(2) 주도적인 기업의 존재
6-6. 미국을 추격하는 중국 휴머노이드 로봇과 소프트 로보틱스
【그림 5. 중국 로봇 시장 확대 배경과 휴머노이드 로봇의 등장】
(1) 노동력 부족 해소
(2) 피지컬 AI에 의한 산업 혁명
(3) 지정학적 필요성
【표6. 중국의 휴머노이드 로봇(이족보행 로봇) 메이커 동향】
【그림 6. ASKA가 다루는 중국의 휴머노이드 로봇 ‘DOBOT’ 사양】
【그림 7. ASKA가 다루는 중국의 휴머노이드 로봇 ‘DOBOT’의 자율 동작】
【그림 8. Pocket Queries가 다루는 중국의 사족 보행 로봇 ‘Unitree’】
7. 일본이 취해야 할 로봇 전략은 소프트 로보틱스
8. ‘유연 재료’를 포함한 소프트 로보틱스 공급망
【그림 9. 미국·중국·일본·유럽 별 FA·협동·휴머노이드·서비스로봇 사업과 소프트 로보틱스의 목표
9. 소프트 로보틱스 기술의 도입 실태와 가능성
9-1. 식품 산업에서의 소프트 로보틱스 도입 현황과 가능성
9-2. 다른 분야에서의 소프트 로보틱스 도입 실태와 가능성
(1) 배관 내부 점검 및 재해 현장 탐색 활동
(2) 인공근육을 이용한 정밀 조립 작업부터 요양 지원까지
(3) 인간과 같은 공간에서 작업하는 협동 로봇
(4) 의료·간호 분야 도입
(5) 휴머노이드 로봇의 자동차 분야 도입
《주목 시장 포커스》
나노×인텔리전스: AI와 양자로 여는 소재 혁명(2)~재료·기계 학습이 가속화되는 나노재료 탐색~ (53~79페이지)
나노 입자와 2차원 물질 등 재료 설계·제조에서 설계·탐색 속도를 크게 높이고 있는 머신러닝 활용의 최전선~
1. 방대한 후보 공간에 도전하는 재료 탐색의 장벽
2. 머신러닝이 열어가는 새로운 탐색 방법
3. 가속하는 발견 사이클과 연구 현장의 변화
4. 나노×인텔리전스 ~기계 학습이 가속화되는 나노소재 탐색~에 관한 시장규모 예측
【도표 1. 나노×인텔리전스~기계학습이 가속화하는 나노재료 탐색~일본 및 WW 시장규모 예측(금액: 2030‑2050년 예측)】
5. 나노×인텔리전스~기계학습이 가속화되는 나노재료 탐색~와 관련된 민간기업·대학 등의 추진 동향
5-1. NTT 주식회사
(1) 배경과 과제: 광통신을 지탱하는 보이지 않는 소재 개발에 다가서는 장벽
(2) 기존 접근법 물리적 제약이 없는 베이즈 최적화의 한계
(3) NTT의 혁신: 물리 지식을 접목한 베이즈 최적화(PI-BO)
【그림 1. 화합물 반도체 박막의 성막 조건을 자동으로 제안하는 흐름. STEP1: 원료 가스량(γ‑Ga, α‑As)을 실험 파라미터로 사용해 결정을 성막. STEP2: 성막된 결정의 측정 가능한 물리량(밴드갭 파장과 격자 상수로 결정 구성을 도출). STEP3: 원료 가스량(γGa, αA)과 결정 구성(xθ, f)을 교사 데이터셋으로 하여 성막마다 업데이트. STEP4: 교사 데이터셋을 활용해 BO를 수행하고, 목표 결정 조성을 얻기 위한 원료 가스량을 도출
(4) 실증 결과와 효과: 단 6개의 데이터만으로 한 번에 정답을 도출한다
【그림 2. 기존 BO(a)와 PI-BO(b)의 예측 비교】
(5) 전망과 사회적 의의: 시행착오의 시대에서 소재 개발 DX의 미래상으로
(6) 정리: 물리를 이해하는 AI가 개척하는 새로운 소재 탐색의 표준
5-2. 국립대학법인 도쿄대학
(1) 제4의 패러다임으로서의 머티리얼즈 인포매틱스(Materials Informatics)
【그림 3. 예측 모델을 구축하고 데이터로 목적 물성·물질·구조에 도달하는 일반적인 순차 문제에 관한 MI 방법에 대한 개념】
(2) 기계학습과 제1원리 계산을 융합한 새로운 방법[1]
(3) 데이터 기반형 층간 화합물 탐색[2]
【그림 4. 층간 화합물과 전지 재료에 대한 응용】
【그림 5. 데이터 기반 모델로 층간 화합물을 탐색한 결과 얻은 HSAB 규칙에 의한 선형 회귀 모델
(4) 생성 AI를 활용한 ‘역설계’ 전개[3, 4]
【그림 6. LLM을 활용한 해석 가능한 에이전트형 AI: MatAgent 개념도】
(5) 향후 전망
5-3. 학교법인 도쿄이과대학(TUS)
(1) 연구 컨셉: 확장형 자유 에너지에 의한 구조‑메커니즘‑기능의 연결 [1]
【그림 7. 확장형 자유 에너지에 의한 구조‑메커니즘‑기능의 연결】
(2) 응용 사례
① 자성 재료의 자기구역 구조 분석 [1]
【그림 8. 확장형 자유 에너지 모델 설계: 정보 공간에서 그린 에너지 지형(좌)과 자화 곡선(우)의 비교】
② 전자강판의 에너지 손실 해석 [2]
【그림 9. 확장형 자유 에너지 지형(좌)과 에너지 손실 요인(우)의 시각화】
③ 덴드라이트 성장 과정 분석 [3]
【그림 10. 전체 에너지를 구조 특징량 PC1으로 미분한 에너지 구배 분석 결과】
(3) 정리 – 측정 인포매틱스의 미래상 –
5-4. 국립대학법인 도호쿠대학
(1) 개발 현장의 딜레마를 해소하는 ‘데이터 융합’
(2) AI가 그린 특성과 구조를 동시에 시각화한 ‘재료 맵’
【그림 11. 재료 구조의 그래프 표현과 딥러닝을 결합해 재료 맵을 만드는 과정】
【그림 12. 얻은 재료 맵과 대응 재료의 구조】
(3) 생성 AI와 연계해 소재 개발의 ‘설계’부터 ‘제조’까지를 가속화한다
5-5. 국립연구개발법인 물질·재료연구기구(NIMS)
(1) 조합 폭발을 AI가 돌파한다
【그림 13. 일반적인 재료 탐색 사이클(좌)과 자율 재료 탐색 AI(우)의 비교】
(2) 초고차화 합금의 발견 및 합성
(3) AI를 ‘연구자의 나침반’으로 활용
6. 나노×인텔리전스 – 기계 학습이 가속화되는 나노재료 탐색 –에 관한 과제와 향후 전망
6-1. 과제
6-2. 향후 전망
자동차 시장에서의 "포스트 SDV" 동향(3)(80~90페이지)
~SDV+AI가 촉진하는 차량용 소프트웨어 개발 체제의 변혁~
1. 이전 게재자료 정리
2. AI·SDV에 의한 개발체제 변화와 책임관계
2-1. 레거시 개발체제와 책임관계
【그림 1. 일본 OEM의 레거시 소프트웨어 개발의 수직구조와 THIRD PARTY】
2-2. SDV 초기 개발체제와 책임관계
【그림 2. 일본 OEM의 SDV 초기 소프트웨어 개발에 관한 수직구조와 THIRD PARTY
2-3. SDV+AI 개발체계와 책임관계
【그림 3. 일본 OEM의 "SDV+AI" 보급기 소프트웨어 개발의 수직구조와 THIRD PARTY】
3. SDV+AI에서 제어계(안전 영역)의 위치
【그림 4. 2028~2030년 차량용 소프트웨어 아키텍처와 SDV·AI와의 관계】
3-1. SDV+AI가 안고 있는 과제와 해결책
(1) 제어계(안전 영역)는 기존 기술에 의존한다
(2) AI 솔루션과의 상호관계
【그림 5. AI 측과 OEM 측의 상호관계】
≪타임리 컴팩트 리포트≫
바이오매스 필러 시장 (91~96페이지)
패션·테이블웨어 등 지금까지 없던 분야에서 채용이 시작된다
기존 플라스틱 프레임을 넘어선 새로운 용도에 포텐셜이 있음~
1. 바이오매스 필러 정의
2. 시장 개요
3. 세그먼트별 동향
3-1. 셀룰로오스: 펄프 유래뿐만 아니라 비펄프 유래 재료에서 셀룰로오스 성분을 추출하는 개발도 시작
3-2. 목분: 건축 폐자재가 아니라 일본 내 간벌재를 사용해 지역 생산·소비를 촉진하려는 움직임도 있다
3-3. 달걀 껍질: ‘달걀’이 가진 스토리성이 용도 개발·제품 개발을 촉진
3-4. 기타 미활용 재료: 지금까지 대부분이 산업폐기물로 처리해 온 식품잔반과 미활용 재료의 필러화도 활발해짐
4. 주목 토픽
4-1. 바이오매스 필러 시장을 한 단계 더 확대하려면 ‘플라스틱 대체’라는 틀에 얽매이지 않는 제안과 용도 개발이 필요하다
5. 향후 전망
【그림 1. 바이오매스 필러 시장규모 추이(수량: 2024‑2030년 예측)】
【그림 2. 바이오매스 필러 복합수지 시장규모 추이(수량: 2024‑2030년 예측)】
