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'로봇 파운데이션 모델'통합검색 결과 입니다. (4건)

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피지컬AI 핵심기술 국산화...독자 로봇 파운데이션 모델 개발 착수

국내 피지컬 AI 생태계가 외산에 의존한 시뮬레이션 플랫폼에서 벗어나기 위해 정부가 독자적인 월드모델 원천기술 확보에 나섰다. 또 국산 시뮬레이터 기술을 검증해 국내 기술로 차세대 피지컬AI 파운데이션 모델을 구현하기 위한 사업에 착수했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원은 9일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 피지컬AI 선도기술개발 사업의 착수보고회를 개최했다. 피지컬AI는 정부가 올해 초 발표한 AI 기반 국가 혁신 프로젝트인 'K-문샷'의 핵심미션 중 하나로 국방, 농업, 돌봄, 제조, 서비스 등 전 분야를 혁신할 미래기술이자 데이터 주권, 안보 등과 직결되는 국가 전략기술로 주목받고 있다. 특히 현실에서 동작하는 피지컬AI는 사고 시 인명피해로 직결될 수 있어 가상 환경에서의 충분한 사전 학습과 검증이 필수적이다. 이를 가능하게 하는 핵심 인프라가 바로 세상의 변화를 예측해 AI의 학습과 의사결정을 지원하는 월드모델로, 대량의 합성데이터를 생성해 피지컬AI 고도화를 지원하는 플랫폼이다. 이 사업은 LG전자를 주관기관으로 마음AI, 홀리데이로보틱스, 로보티즈,크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원, 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 10개 산학연이 결집했다. 정부는 올해부터 2년간 총 340억원을 투입해 세계 최고 수준의 성능을 빠른 시간 내 달성하는 것을 목표로 연구개발에 박차를 가할 계획이다. 구체적으로 월드모델의 현실 시뮬레이션 성능과 로봇 파운데이션 모델로의 전이 성능을 극대화해 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20% 포인트 이상 향상시킬 계획이다. 이는 현재 글로벌 최고 수준(14.5%p, OpenGV랩)을 뛰어넘는 도전적인 목표다. 이를 위해 최단기간 내 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계. 실증 성능 평가, 사례 분석 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축하고 2년간 총 4회에 걸친 반복 검증을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다. 최종 단계에서는 연구실을 넘어 실제 제조·물류 현장에서 실증을 수행해, 사업화 가능한 성과를 창출할 예정이다. 류제명 차관은 “피지컬 AI는 대한민국의 패러다임을 바꿀 국가적 핵심기술이라며, 피지컬 AI 핵심 인프라를 독자적으로 확보하는 것이 피지컬 AI 강국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 말했다. 그러면서, “이번 사업은 국내 최고 역량을 가진 대기업, 스타트업, 대학과 연구소가 한뜻으로 뭉친 만큼, 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술을 확보하길 기대한다”라며 “과거 TDX 개발 당시 연구진들이 혈서를 쓰는 각오로 교환기 국산화라는 기적을 이뤄냈던 것처럼 이번 사업도 이러한 각오와 사명감으로 임한다면 대한민국이 세계를 선도하는 피지컬AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라 확신한다며, 정부 역시 연구 현장의 도전과 혁신이 빠르게 결실을 맺을 수 있도록 모든 정책적 역량을 총결집해 적극 뒷받침하겠다”라고 강조했다.

2026.06.09 15:06박수형 기자

NC AI, 컴퓨팅 4분의 1로 글로벌 톱 80%…K-월드모델 띄웠다

NC AI가 글로벌 최고 성능 모델의 4분의 1 수준 컴퓨팅 자원으로 고난도 로봇 조작의 80% 성공률을 달성한 'K-월드모델' 기술로 피지컬 인공지능(AI) 시장을 공략한다. NC AI는 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 자체 연구 인프라로 학습·검증해 주요 태스크에서 실무 적용 가능한 수준의 성공률을 달성했다고 16일 밝혔다. 전 세계 피지컬 AI 산업의 핵심 난제는 가상 시뮬레이션에서 학습한 로봇이 현실의 미세한 물리 변수 앞에서 오작동을 일으키는 '시뮬레이션-현실(Sim2Real) 격차'다. 미·중 빅테크들이 로봇 파운데이션 모델에 천문학적 투자를 쏟아붓는 가운데, NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 예측하는 WFM으로 해법을 제시했다. NC AI WFM의 핵심 차별점은 처리 구조다. 기존 WFM이 영상을 생성한 뒤 비전 언어 모델(VLM)로 추론해 행동을 선택하는 방식인 반면, NC AI의 WFM은 영상 생성 이전 단계인 잠재공간 정보에서 바로 행동을 생성한다. 영상 생성·추론 단계를 제거해 속도를 높이고, 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 활용해 행동 정확도까지 끌어올렸다. 여기에 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 다중접속역할수행게임(MMORPG) 서비스로 축적한 가상 세계 구축 노하우와 3차원(3D) 생성 모델 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 결합해 현실 세계에 흡사한 수준의 3D 시뮬레이터를 구현할 수 있다. 성능과 효율성 지표도 눈에 띈다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 24개 고난도 조작 태스크 전체 기준으로 세계 최고 수준(SOTA) 대비 70% 성능을 확보했고, 현장 투입·상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크에선 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델의 80%에 달하는 태스크 성공률을 기록했다. 이를 글로벌 톱 성능 모델 파인튜닝에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원의 25%로 달성했다고 회사는 설명했다. NC AI는 로봇 학습의 또 다른 병목인 데이터 부족 문제도 WFM으로 정면 돌파한다. 기존엔 눈 내리는 공장, 야간 물류센터, 예상치 못한 인간 개입 등 현실 변수를 담은 영상 데이터 수집에 막대한 시간과 비용이 들었다. NC AI의 WFM 환경은 프롬프트 조작만으로 이런 극한 환경의 비디오 데이터를 대량 생성할 수 있다. A100 1대 기준 10초 분량 비디오 생성에 80초가 소요되는 고효율로, A100 성능의 3배 수준인 H100 GPU 100대를 활용하면 1만 시간 분량의 합성 비디오 데이터를 단 11일 만에 생성할 수 있다. NC AI는 이를 기반으로 반도체 클린룸·철강 공정·조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 도메인 특화 합성 데이터를 공급할 계획이다. NC AI는 리얼월드·삼성SDS·씨메스·컨피그 인텔리전스·레인보우로보틱스·엔닷라이트·펑션베이 등 기업과 ETRI·KETI·한국자동차연구원 등 정부출연연, 카이스트·서울대·고려대·GIST 등 학계를 아우르는 'K-피지컬AI 얼라이언스'의 핵심 주체로 참여한다. 정밀 물리 시뮬레이션부터 3D 에셋 생성, 로봇 현장 실증으로 이어지는 가치 사슬에서 WFM이 기반 역할을 수행할 예정이다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM 연구로 막대한 연산 자원에 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처로 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명했다"며 "K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 구축하고, 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키울 것"이라고 말했다.

2026.03.16 08:41이나연 기자

"로봇 조작, 기존 RFM만으로 안 된다…다른 길 찾아야"

[평창(강원)=신영빈 기자] "지금 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 접근에는 한계가 있습니다. 조작 데이터는 희소한데 대규모 수집이 어렵고, 물리 시뮬레이터는 마찰과 변형을 포함한 복잡한 접촉 현상을 정확히 모델링하기에 제약이 있습니다." 박종우 서울대학교 기계공학부 교수는 5일 제21회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2026) 기조강연에서 최근 글로벌 로봇 연구 주류로 떠오른 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 전략에 의문을 제기하며, 새로운 접근 방식을 고민해야 할 시점이라고 강조했다. 최근 로봇 학계에서는 대규모 데이터와 트랜스포머 기반 인공지능(AI) 모델을 확장하면 로봇 조작 문제도 자연스럽게 해결될 것이라는 기대가 확산되고 있다. 박 교수는 이에 대해 "로봇은 언어와 비전과 달리 물리적 접촉과 힘, 변형이 본질인 영역"이라며 "같은 방식이 그대로 통할 것이라는 가정 자체가 위험하다"고 지적했다. 그는 현재 주목받는 시각-언어-행동(VLA) 모델과 데이터 중심 접근에 대해 구조적인 한계를 짚었다. 로봇 조작은 마찰, 변형, 예기치 않은 접촉 등 불확실성이 크고, 조작 데이터 자체가 희소하고 하드웨어 의존적이어서 대규모 수집과 일반화가 어렵다는 것이다. 또 물리 시뮬레이터 역시 실제 접촉 현상을 정확히 재현하기 어렵고, 대부분의 VLA 모델이 위치 중심 출력 구조에 머물러 있어 조작의 핵심인 접촉 기반 특성을 충분히 반영하지 못한다고 평가했다. 박 교수는 "트랜스포머에 기능을 하나씩 덧붙이며 로봇 문제를 해결하려는 접근은 연구적으로도 생산적인 방향이라고 보기 어렵다"며 "로봇 문제는 로봇답게 풀어야 한다"고 말했다. 박 교수가 제시한 해법의 핵심은 로봇 도메인에 특화된 '귀납적 편향'를 내재한 새로운 계층적 아키텍처다. 합성곱 신경망(CNN)이 시프트 불변성, 트랜스포머가 단어 간 관계 구조라는 가정을 기반으로 설계된 것처럼, 로봇 조작 역시 힘·변위·접촉·프레임 변환·계층적 제어와 같은 물리·역학 원리가 아키텍처 차원에서 표현돼야 한다는 설명이다. 박 교수는 "기존 AI 모델을 그대로 가져오는 방식이 아니라, 로봇 계획과 제어, 역학, 인간 운동 제어에서 축적된 지식을 통합해야 한다"며 "그 위에서 조작 파운데이션 모델이 의미를 가질 수 있다"고 강조했다. 강연에서 반복적으로 강조된 또 하나의 키워드는 '컴플라이언스'다. 박 교수는 "로봇 조작은 위치 제어만으로는 절대 해결되지 않는다"며 "힘과 변위를 통합적으로 조절하는 컴플라이언스가 조작의 본질"이라고 설명했다. 컴플라이언스는 단순한 제어 파라미터가 아니라, 작업과 환경에 따라 학습돼야 할 대상이며, 이를 고려하지 않은 파운데이션 모델은 현실 세계에서 작동하기 어렵다는 지적이다. 그는 "컴플라이언스는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 모두 다뤄져야 한다"고 덧붙였다. 박 교수는 막대한 자본과 인프라를 앞세운 해외 빅테크식 접근을 그대로 따라가는 전략에는 한계가 있다고 지적했다. 기존 접근의 구조적 문제를 정확히 이해하고, 로봇 물리와 제어 원리에 기반한 새로운 방법을 제시하는 연구자들에게 더 많은 기회가 열릴 수 있다고 강조했다. 박종우 교수는 서울대 기계공학부 교수로 로봇 조작과 제어 분야의 세계적 석학이다. MIT에서 전기컴퓨터공학 학사를, 하버드대에서 응용수학 박사 학위를 받았으며, 미국 UC 어바인 교수를 거쳐 1995년부터 서울대에서 재직 중이다. 2022~2023년 국제로봇자동화학회 회장을 역임했다.

2026.02.05 16:44신영빈 기자

"손이 곧 지능, 손재주 있는 로봇 개발할 것"

“손이 곧 뇌고, 지능입니다. 사람에 가까운 손동작을 만드는 일이 로봇 조작의 가장 어려운 일이에요. 세계에서 가장 먼저 로봇에 손재주를 불어넣고자 합니다.” 류중희 리얼월드 대표는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 개발의 핵심 요소로 '손 기술'을 거듭 강조했다. 류 대표는 “다섯 손가락 손이 아니면 공장 자동화에 필요한 작업 중 절반은 풀 수가 없다”며 “이미 현장에서는 5지 손이 꼭 필요하고 이를 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해야 한다는 결론이 난 상태”라고 설명했다. "RFM, 거대모델 만들 마지막 기회" 리얼월드는 로보틱스 파운데이션 모델 기술 경쟁력을 확보하기 위해 류 대표를 중심으로 지난해 조직된 스타트업이다. 제조 현장에서 축적된 실세계 데이터를 직접 AI 학습에 활용하고 이를 통해 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루는 것을 목표로 하고 있다. 류 대표는 2012년 국내 최초로 인텔에 인수된 올라웍스를 창업한 AI 전문가다. 2013년 퓨처플레이를 창업했고, 최근 대표직에서 사임한 뒤 리얼월드 경영에 전념하고 있다. 그는 제조 강국인 한국이 로보틱스 파운데이션 모델 개발에서 뒤처지면 제조업 자체의 뿌리가 흔들릴 것이라고 우려했다. 거대언어모델(LLM)의 상황과 달리 '피지컬 AI' 기술 주도권을 잡아야 한다는 주장이다. 류 대표는 “한국은 산업용 로봇으로 할 수 있는 건 다 해봤다. 로봇 자동화율은 세계에서 1등”이라며 “제조 기반을 갖춘 만큼 데이터 관점에서는 우위를 점할 수 있다. 거대모델을 우리 손으로 만들 수 있는 마지막 기회”라고 강조했다. 류 대표는 사람의 노동이 로봇과 AI로 바뀔 때 누가 이득을 얻는지 주목했다. 사람에게 주는 돈이 로봇과 AI 회사에 나가는 비용으로 대체될 뿐이라는 얘기다. 오히려 특정 집단이 이 기술을 독점하면 가격이 더 비싸지거나 생산 데이터를 뺏길 우려도 있다. 세계 빅테크들도 류 대표의 뜻에 공감했다. 국내외 기업형 벤처투자사(CVC)가 전략적 투자자로 참여하면서 제조 현장의 데이터를 AI 학습에 활용하기로 했다. 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루겠다는 목표다. 리얼월드는 제조 역량을 지닌 대기업과 협력해 현장 데이터를 취득하고 함께 AI를 만들기로 했다. 파운데이션 모델은 리얼월드가 주도해 개발하지만, 이 모델 위에서 동작하는 파인튜닝 모델은 소유권을 공동으로 갖자고 제안했고 대부분 응했다는 설명이다. "손이 곧 지능…다섯 손가락 꼭 필요" 로보틱스 파운데이션 모델을 만들려고 보니 핵심은 손이었다. 손을 자유자재로 움직이는 문제를 풀어야 공장에도 집어넣을 수 있고 편의점이나 호텔 등 여러 산업 현장에서 쓸 수 있겠다고 봤다. 류 대표는 “저희가 만나본 어떤 고객도 하반신이 이쪽 보행이어야 한다고 얘기하는 고객은 없다”며 “바퀴 달린 자율주행로봇(AMR)이라도 상관없는데 상반신은 양팔에 열 손가락을 가지고 있어야 사람의 노동을 대체할 수 있다고 본다”고 전했다. 다만 로봇의 전체 몸체를 조작하는 일보다 손동작을 만드는 일이 훨씬 고차원적인 문제였다. 그는 데이터의 부재가 가장 큰 어려움이라고 털어놨다. 류 대표는 “사람처럼 움직이는 로봇을 만들 때 몸의 움직임을 포착하면 되는데, 공장에서 일하는 사람들의 손놀림이나 손에 전해지는 감각들을 모아놓은 데이터라는 건 없다”라며 “카메라로 찍는다고 해도 작고 그림자도 많아서 데이터 취득에 어려움이 많다”고 꼬집었다. 심지어 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 모아야 하는지도 정답이 없는 상황이다. 그는 “LLM에서 온 철학을 로봇에 끼워 맞춰서 너무 느리고 정확하지 않은 결과물이 나오고 있다”며 “로봇 관점에서 AI를 다시 설계해야 하는 시기가 온 것”이라고 주장했다. 고도화된 로봇 손을 구하기도 어려운 상황이다. 사람처럼 정교하게 작업하려면 15개 자유도 이상을 갖춰야 하는데, 6개 자유도에 불과한 손도 상용화 사례를 찾아보기 드물다. 리얼월드는 좋은 AI를 연구하기 위한 양질의 하드웨어 연구에도 참여하기로 했다. 웨어러블 로봇 업체 위로보틱스와 전략적 제휴를 맺고 차세대 레퍼런스 휴머노이드 로봇을 공동 개발 중이다. 류 대표는 세계 최초로 손가락을 꼬는 로봇도 만들겠다는 포부도 전했다. 류 대표는 “손은 반도체 같은 게 아니다. 지금도 10~15 자유도 정도의 오픈 소스 손이 많이 나왔다”라며 “빠르면 내년 정도에는 고자유도의 손을 중국에서 아무렇지도 않게 막 찍어낼 수 있게 될 것”이라고 내다봤다. "로봇이 로봇 만들 때까지" 휴머노이드 의미에 대해서도 설명했다. 류 대표는 로봇이 사람을 대체하기 위해서는 사람의 모습이 필요하다고 봤다. 노동을 대체하기에 가장 적합한 형태일 뿐만 아니라, 휴머노이드를 동작시키기 위한 데이터를 얻기가 가장 쉽기 때문이라는 분석이다. 류 대표는 “사람 움직임을 데이터로 취득하면 그대로 휴머노이드 데이터로 쓸 수 있다. 사람처럼 생겼기 때문에 동작이 쉽다”며 “다만 아직까지 실제 사람 크기의 쓸 만한 손을 가진 제품은 역시 없다”고 말했다. 그는 로봇 생태계 발전을 위해 AI와 액추에이터 분야에 투자해야 한다고 조언했다. 손에서 작고 강한 힘을 내기 위한 초소형 액추에이터 부품 기술을 고도화하는 일이 성패를 가를 수 있다는 진단이다. '로봇 파운드리'를 국가 주도로 육성하자는 방안도 제시했다. 로봇이 로봇을 만드는 자동화 공자을 구현해서 미래 로봇 생태계를 꾸리자는 복안이다. 현존하는 대부분 로봇 공장은 아직까지 상당 부분 수작업에 의존하고 있다. 그는 “휴머노이드를 자동 생산할 수 있는 건 휴머노이드 밖에 없다. 이 상황이 되면 싱귤래리티 모멘텀이 되는 것”이라며 “모든 AI와 로보틱스 기업은 그걸 앞당기기 위해 일해야 한다”고 제언했다.

2025.06.18 10:28신영빈 기자

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