덴소가 미디어텍과 SoC 개발

2029년 양산, 대중차에 E2E 자율주행 탑재

덴소는 반도체 대기업인 대만의 미디어텍(MediaTek)과 차량용 SoC(System on a Chip)를 공동 개발하고 있다고 밝혔다. 그동안 End-to-End(E2E) 자율주행을 구현하기 위해 높은 연산 능력과 낮은 전력 소비를 동시에 갖춘 SoC를 2029년에 양산하겠다는 방침을 내놓았다. 저비용 반도체 설계에 강한 미디어텍의 기술을 활용함으로써 SoC 비용을 양산 보급형 가격대의 대중차에 탑재할 수 있는 수준으로 억제하는 것을 목표로 한다.

양사는 2025년 12월, 차량용 SoC 커스텀 제품을 공동 개발하는 계약을 같은 해 10월 31일에 체결했다고 발표했다. 덴소는 자동차에 필요한 기능을 담은 기본 설계를 담당한다. 그 기본 설계에 따라 미디어텍이 SoC의 상세 설계와 검증을 담당한다.

덴소의 하야시(林) 사장은 “차량에 필요한 높은 연산 능력과 저전력 소비 등 성능과, 기능 안전 및 내환경성 등 신뢰성을 구현한다”는 구상을 제시한다. 개발 중인 ‘통합 모빌리티 컴퓨터’라 부르는 대규모 통합 ECU(전자 제어 유닛)에 탑재할 계획이다. 통합 ECU는 2027년 1월에 완공될 예정인 아이치현 니시오시의 신공장에서 생산한다.

차량 주변 인식과 판단에 전면적으로 AI(인공지능)를 활용하는 E2E 자율주행용 SoC의 자체 설계에서는 미국 테슬라와 중국 기업들이 앞서 나가고 있다. 일본 업체 중에서는 혼다가 르네사스 일렉트로닉스와 협업하여 개발에 착수한다고 밝혔다. 덴소는 미디어텍과 손잡고 반격에 나선다.

미디어텍은 스마트폰용 SoC 출하량이 세계 1위인 팹리스 반도체 기업이다. 모바일 분야에 강점을 가지고 있으며, 차량용 분야에서는 콕핏용 SoC를 개발하고 있다. 덴소와 협력함으로써 E2E 자율주행 등 첨단 운전 지원 시스템(ADAS)용 SoC의 지식을 얻어 차량용 사업을 확대한다.

콕핏용 SoC 시장에서 존재감이 큰 것은 미디어텍와 스마트폰 분야에서 경쟁하는 미국 퀄컴이다. 퀄컴은 최근 E2E 자율주행용 SoC에도 힘을 쏟고 있다. 퀄컴을 추격하는 미디어텍에게 이번 덴소와의 협업은 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

미디어텍은 중국 지리자동차 그룹 산하의 이카엑스(ECARX)와 공동으로 콕핏용 SoC를 공동 개발한 실적이 있다. 2023년에는 ADAS용 SoC를 포함한 기술 패키지 ‘Dimensity Auto Drive’를 발표하고, 미국 엔비디아와의 협업을 공개했다. 다만 구체적인 ADAS용 제품은 아직 발표하지 않았다.

미디어텍의 릭 차이 CEO는 2025년 7월 실적 발표 기자회견에서 “특정 고객과 협력해 ADAS용 칩을 개발 중이다. 가까운 시일 내에 ADAS에 진출할 수 있을 것이라 확신한다”고 말했다. 차량용 분야 확대에 ADAS용 SoC가 중요해질 것이라는 전망이다.

휴머노이드의 태동, 피지컬 AI가 건설 현장을 구한다

미국과 중국을 중심으로 개발이 가속화되고 있는 인간형 로봇(휴머노이드). 우선은 제조업 등에서 도입이 확대될 것으로 보이지만, 인력 부족에 시달리는 건설업도 주요 타깃 가운데 하나가 될 전망이다. 일본에서도 활용 방안을 모색하는 움직임이 나타나기 시작했다.

“피해 상황 조사를 시작합니다”. 이와 같은 음성과 함께, 키 약 130cm인 인간형 로봇이 어색한 걸음걸이로 걷기 시작했다. 주변을 살피듯 목을 좌우로 돌리고, 몸을 조금씩 흔들며 건물 내부를 이동한다. 곧 한 기둥 앞에서 정확히 멈춰 섰다.

고글형 디바이스를 착용한 조작자가 마이크에 대고 “건물 피해 상황이 어떻습니까?”라고 묻자, 인간형 로봇이 기둥 쪽으로 팔을 뻗어 손상 부위를 인식한 뒤, “기울기가 30분의 1 이상인 것 같습니다”라고 보고했다.

이는 건축연구소 등에서 2026년 3월 10일에 공개한 실험의 한 장면이다. 건설연구소와 로봇용 앱 개발 등을 담당하는 Pocket Queries(도쿄)가 재난 발생 시 응급 위험도 판정 등의 원격화를 목표로 실시했다.

양측은 인간형 로봇을 활용한 피해 건축물 원격 조사 시스템과 인간형 로봇과 4족 보행 로봇의 연계 시스템 개발을 추진하고 있다.

실험에서는 기울어진 벽이나 손상된 기둥 등 피해를 확인하는 상황을 가정했다. 실내에 피해 건축물을 모사한 환경을 구축하고, 인간형 로봇이 기둥의 기울기 각도를 보고하는 모습을 시연했다. 카메라로 촬영한 손상을 기반으로 AI가 피해 상황을 분석하고, 기울기 각도뿐 아니라 침하량과 변형량 등을 판정해 결과를 점검 기록표에 입력한다.

실험을 담당한 건축연구소 재료연구그룹의 미야우치(宮内) 수석연구원은 “사람이 사용하는 도구나 기계를 그대로 다룰 수 있다는 점이 인간형 로봇의 장점이다. 기술적으로는 아직 초기 단계라 인간의 능력에는 미치지 못한다. 이제 겨우 출발선에 선 단계다”라고 설명한다. 양측은 2030년경 인간형 로봇을 재난 현장에 적용하는 것을 목표로 개발을 계속하고 있다.
 

EY신일본감사법인이 시스템 실제 운용
서류와 회계 데이터를 대조해 불일치나 변조를 감지

EY신일본감사법인은 2026년 1월 중순부터 생성형 AI를 활용해 증빙 서류의 검증 업무를 지원하는 시스템을 본격 가동하기 시작했다. 해당 법인이 담당하고 있는 상장·비상장 기업 3805사(2025년 6월 30일 기준)의 감사 업무에서 순차적으로 활용을 시작하고 있다.

소속된 공인회계사와 감사 업무를 지원하는 전문 직원 등 약 5000명이 이 시스템을 사용한다.

이번에 운용을 시작한 시스템 ‘Document Intelligence Platform(DIP)’은 크게 2가지 기능을 갖추고 있다. 첫 번째는 청구서나 납품서 등 거래 실태를 나타내는 증빙 서류와 회계 시스템에 등록된 장부 데이터를 AI가 자동으로 대조해 장부의 정확성을 확인하는 작업을 지원하는 기능이다. 두 번째는 증빙 서류의 이미지를 확인하여 변조 등의 부정 행위가 없는지 감지하는 기능이다.

증빙과 장부를 대조하는 기능은 먼저 청구서나 납품서, 영수증, 계약서 등 다양한 증빙 서류의 내용을 AI가 자동으로 인식한다. 거래 상대나 거래 일자, 과목, 금액 등을 AI가 인식하고, 사전에 회계 시스템에서 가져온 장부 데이터와 대조한다. 두 데이터에 불일치가 있는지까지 자동으로 검사한다. 감사 업무 담당자가 그 결과에 문제가 없는지 눈으로 최종 확인하고 작업을 완료한다.

부정 감지 기능은 증빙 서류를 분석해 변조나 부자연스러운 정보 변경이 없는지 감지하는 기능이다. 세부 내용은 공개되지 않았지만, PDF 등 문서의 속성 정보와 서명을 확인하고, 이미지에 조작 흔적이나 부자연스러운 상태를 AI가 식별하도록 하여 판정한다고 한다.

공통 기반을 정비해 보안 확보

일본 정부가 2026년 5월부터 정부 공통의 AI(인공지능) 기반인 거버먼트 AI '겐나이(源内)'의 대규모 실증을 개시한다. 외청 등을 포함한 전체 부(府)∙성(省)∙청(庁) 39개 기관에 소속된 일반직 국가공무원 약 29만 명 중 과반수 이상에 달하는 직원 약 18만 명을 대상으로 '겐나이'를 사용할 수 있는 계정을 배포한다.

정부가 생성 AI 기반 정비에 나서게 된 이유는 인구 감소로 인한 인력 부족이 심각하기 때문이다. 보안과 거버넌스가 확보된 공통 기반을 정비해 정부가 앞장서 소관 분야 및 업계에서의 AI 사용을 추진함으로써 민간의 AI 활용과 투자를 촉진할 필요가 있다고 판단했다.

디지털청은 거버먼트 클라우드상에서 겐나이의 시스템 기반 개발 및 유지보수를 담당한다. 더 나아가 '국회 답변 작성 지원 AI'와 같은 행정 실무에 특화된 정부 공통 앱 개발과 관보 등 정부 공통으로 활용할 수 있는 데이터셋 구축도 담당한다. 각 부∙성∙청은 사용 촉진과 거버넌스 강화에 주력한다.

2026년 3월 말 기준으로 디지털청의 모든 직원은 아마존웹서비스의 'Nova Lite', 앤트로픽의 'Claude Haiku 4.5', 'Claude Sonnet 4.5', 'Claude Sonnet 4.6' 등 4개 모델 중에서 선택하여 사용할 수 있다.
 

포트에는 상태와 역할을 부여

루프 구조를 채택하더라도 브로드캐스트 스톰이 발생하지 않도록 하는 대표적인 메커니즘이 스패닝 트리 프로토콜(STP: Spanning Tree Protocol)이다. 2026년 현재는 후속 프로토콜이 주류를 이루고 있지만, 이러한 메커니즘을 이해하기 위해서도 기본이 되는 STP를 반드시 짚고 넘어갈 필요가 있다.

-- 가상의 '말단 포트'에서 프레임을 차단 --
STP는 이름에 'Tree'가 포함되어 있듯이, 루프 구조(링 구조)의 네트워크를 논리적인 트리 구조, 즉 종단이 있는 구조로 간주함으로써 브로드캐스트 스톰이 발생하지 않도록 하는 기술이다.

STP에서 브로드캐스트 스톰을 방지하는 과정은 다음과 같다. 여기서는 원형으로 연결된 3대의 스위치에 2대의 단말이 연결된 네트워크를 가정한다.

우선 단말 A가 ARP Request와 같은 브로드캐스트 프레임을 전송한다. 프레임을 수신한 스위치 A는 수신한 포트를 제외한 모든 포트로 프레임을 전달한다. 이 경우에는 스위치 B와 스위치 C로 프레임을 전송한다.

브로드캐스트 프레임이므로 스위치 B도 수신한 프레임을 스위치 C로 전달한다. 그러나 스위치 C에서 스위치 B와 연결되는 포트는 데이터 프레임을 수신하지 않는 '블로킹 포트' 상태이기 때문에 스위치 C는 이 프레임을 수신하지 않는다. 즉, 프레임은 이 지점에서 전달이 차단된다.

스위치 C는 스위치 A로부터 수신한 프레임을 블로킹 포트로는 전달하지 않고, 단말 B에게만 전달한다. 이처럼 블로킹 포트를 배치하고 의도적으로 프레임의 전달을 차단함으로써 브로드캐스트 스톰을 방지한다.
 

라피다스, 반도체 설계 AI 에이전트 “국내 2개사·해외 1개사 사용 중”

라피더스(Rapidus, 도쿄) 엔지니어링센터 설계기술총괄부의 쓰루자키(鶴崎) 디렉터는 ‘RISC-V Day Tokyo 2026 Spring’(2026년 3월 5일 개최)에 등단하여, 현재 정비 중인 EDA(전자설계자동화) 시스템의 최신 현황을 보고했다. 특히 고객 확보에 효과적인 ‘AI 에이전트’ 지향 EDA 툴을 이미 3개 기업이 사용 중이라고 밝혔다. 그 중 2개사는 국내 기업이고, 나머지 1개사는 해외 기업이다.

라피더스가 정비 중인 EDA 시스템을 공식 석상에서 처음 발표한 것은 2024년 8월 1일에 열린 ‘RISC-V Day Tokyo 2024 Summer’ 강연이었다. 당시 쓰루자키 디렉터는 대만 TSMC 등 경쟁 파운드리(반도체 위탁 생산)와 설계 지원 측면에서 차별화할 수 있는 포인트로 AI 기술 기반 EDA 툴인 ‘Raads’를 내세웠다.

다이세이로텍

다이세이(大成)로텍은 가리비 껍질과 미활용 간벌목에서 추출한 물질을 혼합한 도로 포장의 온도 변화에 관한 실험을 실시한 결과, 일반 아스팔트 포장보다 노면 온도가 최대 18.7℃ 저하된다는 사실을 확인했다. 명도가 높아 햇빛을 반사하여 온도 상승을 억제할 수 있기 때문에 히트 아이랜드(열섬) 현상의 억제 효과를 기대할 수 있다고 한다. 다이세이로텍은 이와 같은 내용을 2026년 3월 16일에 발표했다.

-- 폭염 시의 노면 온도 상승을 비교 --
다이세이로텍은 대기나 해양에 존재하는 탄소 성분을 탄소 화합물로 고정한 탈탄소형 소재를 ‘CF 믹스’라고 부른다. 이번 실험에서는 CF 믹스로 가리비 껍질과 간벌목에서 추출한 ‘리그닌(Lignin)’을 사용. CF 믹스를 혼합한 인터로킹(IL) 블록과 아스팔트 혼합물을 대상으로 일반적인 포장인 밀입도(密粒度) 아스팔트 등과 노면의 온도 변화를 비교하였다.