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"사람은 믿지만, 로봇 눈은 불신"…아이들 '시선 실험'했더니

어린아이들은 부모나 주변 사람들과 눈을 맞추며 감정을 교감한다. 하지만 아이들이 사람의 시선은 신뢰하는 반면 휴머노이드 로봇의 시선은 같은 방식으로 받아들이지 않는다는 연구 결과가 나왔다. 과학매체 어스닷컴은 최근 이탈리아와 일본 공동 연구진이 3~5세 어린이를 대상으로 진행한 연구 결과를 소개했다. 해당 연구는 안토넬라 마르케티 밀라노 성심 가톨릭대학교 심리학과 학과장을 중심으로 양국 연구진이 수행했으며, 아동과 컴퓨터 상호작용 분야의 국제 학술지 '인터내셔널 저널 오브 차일드-컴퓨터 인터랙션'에 발표됐다. 로봇 시선은 '기계적 움직임'으로 인식 연구진은 3~5세 이탈리아 어린이들에게 서로 다른 두 명의 관찰자가 등장하는 짧은 영상을 보여줬다. 한 명은 사람이었고 다른 한 명은 얼굴과 움직이는 눈을 가진 휴머노이드 로봇이었다. 아이들은 먼저 나란히 놓인 두 개의 물체를 본 뒤, 사람 또는 로봇이 그 중 한 물체만 바라보는 장면을 관찰했다. 이후 연구진은 아이들에게 관찰자가 어느 물체를 더 좋아하는 것 같은지 질문했다. 결과는 뚜렷했다. 사람이 특정 물체를 바라보면 아이들은 그 시선에 의미가 담겨 있다고 해석하고 그 사람이 바라본 물체를 좋아할 것이라고 추론했다. 하지만, 로봇이 똑같은 방식으로 같은 물체를 바라봤을 때는 달랐다. 아이들은 로봇의 시선을 특정한 의도나 선호를 나타내는 신호로 받아들이지 않았다. 이번 연구는 생후 1년 된 영아들이 로봇이 바라보는 방향으로 시선을 따라가기는 하지만, 사람의 시선처럼 학습 단서로 활용하지는 않는다는 기존 연구 결과를 바탕으로 진행됐다. 연구진은 나이가 더 많고 언어 능력이 발달한 3~5세 어린이들은 이런 차이를 극복할 수 있을 것으로 예상했으나 결과는 달랐다. 심지어 5세 아동들조차 로봇의 시선을 의미 없는 기계적 움직임으로 인식했다. 로봇이 장난감을 바라보더라도 무언가를 원하거나 좋아한다는 신호로 해석하지 않았다는 것이다. 연구진은 이러한 결과를 '마음 이론(Theory of Mind)'과 연관 지어 설명했다. 마음 이론은 다른 사람도 자신만의 생각과 감정, 욕구를 가지고 있다는 사실을 이해하는 능력을 의미한다. 예를 들어 어린아이가 누군가가 쿠키를 바라보는 모습을 보고 “저 사람은 쿠키를 먹고 싶어 하는구나”라고 추론하는 것이 대표적인 사례다. 하지만 아이들은 로봇에게는 이러한 마음 상태를 부여하지 않았다. 로봇이 어디를 바라보는지는 정확히 인식했지만, 그 행동 뒤에 감정이나 욕구가 존재한다고 생각하지 않은 것이다. 타인의 시선, 자신의 취향까지 바꾸지는 못해 연구에서는 또 다른 흥미로운 결과도 확인됐다. 사람과 로봇 모두 아이들의 기존 선호도를 바꾸지는 못했다는 것이다. 누군가 특정 장난감을 관심 있게 바라보는 모습을 본 아이들은 그 사람이 무엇을 좋아하는지는 이해했지만, 자신도 그 장난감을 원하게 되지는 않았다. 즉, 타인의 시선은 아이들에게 “저 사람은 저걸 좋아하는구나”라는 정보를 제공하는 역할은 했지만, 자신의 취향을 바꾸도록 설득하는 힘까지 갖고 있지는 않았다. 이는 흔히 생각하는 '관심의 전염 효과'가 어린아이들에게는 예상보다 크지 않다는 점을 시사한다고 연구진은 설명했다. 연구진은 이번 결과가 로봇에 인간과 비슷한 눈을 부착하는 것만으로는 사회적으로 설득력 있는 존재가 되기 어렵다는 점을 보여준다고 설명했다. 마르케티 교수는 “시선과 같은 인간의 신호 하나만 모방하는 것으로는 아이들이 로봇을 진정한 소통 상대라고 느끼게 하기 어렵다”고 밝혔다. 이어 “언어, 몸짓, 상호 반응, 함께 경험하는 순간 등 보다 풍부한 사회적 상호작용이 이뤄져야 아이들이 로봇을 의미 있는 존재로 받아들일 수 있다”고 강조했다.

2026.06.05 13:48이정현 미디어연구소

마음AI, 'IMTWS 2026'서 차세대 기뢰탐지 AI 발표 시선

마음AI(MAUM.AI) 김문환 CTO(부사장)가 미국 샌디에고에서 열린 '제18회 국제기뢰전기술심포지엄(IMTWS 2026, International Mine Warfare Technology Symposium)' 참가해 차세대 인공지능 기반 기뢰 탐지 기술인 Mine-JEPA(Mine Joint Embedding Predictive Architecture)를 발표했다. IMTWS는 미국 해군을 비롯해 NATO 회원국 해군, 국방 연구기관, 방산기업, 학계 전문가들이 참가하는 세계 최고 권위의 기뢰전(Mine Countermeasure, MCM) 전문 국제심포지엄이다. 최신 기뢰 탐지 및 식별 기술과 무인체계 기반 기뢰대항전 기술을 논의한 대표적인 국제 행사다. 이번 발표에서 김문환 CTO는 'AI-Based Sonar Image Classification for Underwater Mine Detection: A Self-Supervised Learning Approach Under Data-Scarce Conditions'를 주제로 연구 성과를 공개했다. ■ 데이터 부족 문제를 해결한 차세대 기뢰탐지 AI 기뢰전 분야에서 인공지능 기술의 가장 큰 어려움은 충분한 학습데이터 확보가 어렵다는 점이다. 실제 해군이 운용하는 기뢰 영상은 군사적 보안성과 데이터 수집 비용 문제로 공개가 제한되며, 대규모 라벨링 데이터 확보 역시 쉽지 않다. 'Mine-JEPA'는 최근 인공지능 분야에서 주목받고 있는 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 기술을 적용해 이러한 문제를 해결했다. 연구팀은 약 15만 3천 개의 비라벨(Unlabeled) 소나 패치를 활용해 먼저 소나 영상의 특징을 학습한 후, 약 800개의 라벨 데이터만으로도 기뢰(MILCO)와 비기뢰(NOMBO)를 효과적으로 분류할 수 있음을 입증했다. 김문환 CTO는 발표에서 “실제 기뢰전 환경에서는 충분한 학습 데이터를 확보하기 어렵다. Mine-JEPA는 대량의 비라벨 소나 데이터를 활용해 인간 분석관이 경험을 축적하는 방식과 유사하게 학습한 뒤, 적은 양의 기뢰 데이터만으로도 높은 성능을 확보할 수 있다"고 설명했다. ■ 세계 최고 수준 AI 모델과 동등 이상의 성능 입증 'Mine-JEPA'는 1170장의 소나 이미지를 활용해 학습했음에도 불구하고 세계 최고 수준의 비전 파운데이션 모델인 'DINOv3'와 동등하거나 일부 지표에서는 더 우수한 성능을 기록했다. 주요 성능은 다음과 같다. 즉 ▲Binary Classification F1 Score : 0.935 ▲MILCO 탐지율 : 90.9% ▲NOMBO 분류 성능 : DINOv3 대비 우수 ▲학습 데이터 규모 1170장 등이다. 특히 실제 기뢰와 매우 유사한 형태의 암석, 폐기물, 해저 잔해물 등을 의미하는 NOMBO(Non-Mine Bottom Object) 분류에서 높은 성능을 확보함으로써 실제 작전 환경에서 오경보(False Alarm)를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 평가됐다. 또한 'Mine-JEPA'는 17억 장의 자연영상으로 학습된 범용 파운데이션 모델과 비교해도 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 도메인 특화 자기지도학습 기술의 효과를 입증했다 ■ 미 해군 기뢰전 관계자도 김문환 CTO 발표 언급 'Mine-JEPA' 발표는 학술 세션을 넘어 실제 작전 운용 분야의 관심으로도 이어졌다. 발표 다음 날 진행한 Fleet Leadership Panel 토의에서 미 해군 기뢰전 분야 관계자는 패널 토론 중 전날 김문환 CTO가 발표한 Mine-JEPA 연구를 직접 언급하며 최근 한국의 대기뢰전(MCM) 기술 발전 사례에 대해 긍정적으로 평가했다. 해당 관계자는 무인체계와 인공지능 기반 기뢰전 기술 발전 동향을 소개하는 과정에서 한국의 무인잠수정 기술과 AI 기반 기뢰탐지 연구 성과를 사례로 언급했으며, 한국이 최근 기뢰전 및 무인체계 분야에서 빠른 기술 발전을 이루고 있다고 설명했다. 또한 미국과 한국이 기뢰전 분야에서 지속적으로 협력하고 있으며, 미래의 무인 기뢰대항전 능력 확보를 위해 양국 간 기술 교류와 공동 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다고 강조하였다. 특히 국제 심포지엄의 Fleet Leadership Panel에서 전날 발표된 연구를 다시 언급한 것은 Mine-JEPA가 단순한 학술 연구를 넘어 실제 기뢰전 운용 관점에서도 관심을 받고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 김문환 CTO는 “세계 최고 수준의 기뢰전 전문가들이 참석한 국제 행사에서 Mine-JEPA 연구가 소개되고, 다음 날 Fleet Panel에서도 다시 언급된 것은 매우 의미 있는 일”이라며 “AI기반 기뢰탐지 기술이 실제 해군 운용 분야에서도 실질적인 가치를 인정받기 시작했다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다 ■ 세계 최고 AI 학회 CVPR에서도 인정 'Mine-JEPA' 연구는 학술적으로도 높은 평가를 받고 있다. 해당 연구는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 Maritime Computer Vision Workshop에 채택됐고, Oral Presentation 대상으로 선정됐다. CVPR은 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 영향력 있는 국제학회 중 하나인데, 특히 수중 소나 영상 기반 기뢰탐지 기술이 Maritime Computer Vision Workshop의 구두 발표로 선정된 것은 국내 국방 AI 기술의 연구 경쟁력을 국제적으로 인정받은 사례로 평가된다. ■ MAIED 기반 온보드 AI 구현…무인잠수정 실시간 적용 'Mine-JEPA'의 또 다른 특징은 경량화 설계다. 기존의 대규모 AI 모델들이 서버급 GPU 환경을 필요로 하는 반면 Mine-JEPA는 약 550만 개(5.5M)의 파라미터만으로도 동일 수준의 성능을 확보했다. 이를 통해 마음AI가 자체 개발한 저전력 AI 엣지 컴퓨팅 플랫폼 MAIED(Maum AI Edge Device) 에 탑재가 가능하며, 현재 중형급 무인잠수정(UUV)에 적용하기 위한 실증 사업이 진행되고 있다. 특히 수중 환경에서는 통신 대역폭이 제한되기 때문에 원격 서버가 아닌 무인잠수정 내부에서 실시간으로 기뢰 여부를 판단할 수 있다는 점이 큰 장점이다. 이를 통해 ▲탐지 후 즉시 위협 평가 ▲운용자 업무 감소 ▲오탐 감소 ▲데이터 전송량 감소 ▲기뢰대항작전(MCM) 수행 시간 단축 등의 효과가 기대됐다. 또한 Mine-JEPA는 현재 중형급 무인잠수정 탑재를 목표로 최적화가 진행되고 있으며, 향후 실제 해상 환경에서의 운용 실증도 계획하고 있다. ■ 미래 기뢰전 핵심 기술로 부상 최근 세계 각국 해군은 유인플랫폼 중심 기뢰전 수행 방식에서 벗어나 무인잠수정(AUV/UUV), 무인수상정(USV), 자율 기뢰대항체계 중심의 미래 기뢰전 체계로 전환하고 있다. 특히 우크라이나 전쟁과 중동 지역 해상 분쟁 이후 저비용 비대칭 전력인 기뢰의 위협이 다시 부각되면서 기뢰 탐지와 식별 자동화 기술 중요성이 더욱 높아졌다. 전문가들은 Mine-JEPA가 향후 ▲무인잠수정(UUV) ▲무인수상정(USV) ▲자율 기뢰대항체계 ▲항만 감시체계 ▲해양 감시 플랫폼 ▲유무인 복합 기뢰전 체계 등 다양한 분야에 적용될 것으로 전망했다. ■ 김문환 CTO “기뢰전 AI 새 패러다임 제시” 김문환 CTO는 행사에서 발표를 마치며 “기뢰전 분야의 가장 큰 문제는 데이터 부족이었다. Mine-JEPA는 적은 데이터만으로도 높은 성능을 확보할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다. 앞으로 MAIED 기반 온보드 AI 플랫폼과 결합해 무인잠수정이 스스로 기뢰를 탐지하고 판단하는 차세대 자율 기뢰전 체계를 구현해 나갈 계획이다"고 밝혔다. 한편 마음AI는 피지컬AI 및 에지(Edge AI) 기술을 기반으로 무인잠수정, 무인수상정, 군집 무인체계, 국방 AI 에이전트, 지휘통제 AI 분야 연구개발을 확대하고 있다. Mine-JEPA를 시작으로 국방 특화 AI 솔루션의 글로벌 시장 진출을 추진하고 있다. 회사는 "이번 IMTWS 2026에서 Mine-JEPA의 기술적 성과 뿐 아니라 미 해군 관계자가 공개 석상에서 전날 발표된 연구를 다시 언급하고 한국의 대기뢰전 기술 발전과 한미 기술 협력의 중요성을 강조함으로써 국내 국방 AI 기술의 국제적 위상이 한층 높아졌다는 평가가 나왔다"고 밝혔다.

2026.06.04 12:12방은주 기자

두산밥캣, 마음AI와 '스스로 일하는 굴착기' 개발 맞손

두산밥캣이 인공지능(AI) 기업 마음AI와 건설장비 자율작업 기술 고도화를 위해 협력한다. 두산밥캣은 2일 경기도 성남 분당두산타워에서 마음AI와 '건설장비 자율작업 기술 개발'을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 건설장비에 AI 기반 자율작업 기술을 적용하기 위한 것이다. 두산밥캣은 소형 건설장비 제품과 데이터를 제공하고, 마음AI는 비전-언어-행동(VLA) 기반 AI 기술을 활용해 장비 자율작업 적용 가능성을 검증한다. 양사는 이를 바탕으로 자율작업 기술의 타당성 검증과 실증을 함께 진행할 계획이다. 박현철 두산밥캣 최고전략책임자(CSO) 부사장은 “이번 협력을 통해 건설장비 자율작업 기술의 현장 적용 가능성을 검토할 것”이라며 “고객의 생산성과 작업 효율을 높일 수 있는 기술 개발을 이어가겠다”고 말했다. 최홍섭 마음AI 대표는 “건설장비 산업에서도 AI가 작업을 이해하고 수행하는 영역이 확대될 것으로 보고 있다”며 “VLA 기반 피지컬 AI 기술을 활용해 실제 현장에서 적용 가능한 AI 기술 구현에 집중하겠다”고 말했다. 두산밥캣은 그동안 글로벌 기업들과의 협업과 투자를 통해 자율작업과 무인화에 필요한 기술과 데이터를 확보해 왔다. 미국 레이더 센서 전문기업 아인슈타인, 상업용 잔디깎이 자동화 소프트웨어 기업 그린지, 애그테크 소프트웨어 기업 애그토노미, 자동측량 무인 차량 업체 시아이브이 로보틱스와 협업한 바 있다. 두산밥캣은 올해 CES 2026에서 음성 기반 AI 기술로 50가지 이상 기능을 제어하는 '잡사이트 컴패니언'을 선보였다. 올여름에는 미국 시장에 이 기술을 옵션으로 탑재한 소형 로더를 출시할 예정이다.

2026.06.02 10:40류은주 기자

국토부·코레일, ITX-마음 146칸 신규 발주…일반열차 운행 안정화

국토교통부와 한국철도공사(코레일·대표 김태승)은 일반열차 운행을 안정화하고 국민 불편을 줄이기 위해 1일 ITX-마음(EMU-150) 신규 구매 입찰 공고했다. 국토부와 코레일은 납품 지연으로 차질을 빚은 빚은 무궁화호 대체 차량 도입을 재추진하고 기존 무궁화호 안전과 편의시설도 강화할 계획이다. 이번에 도입하는 열차는 간선형 전기동차(EMU-150) 총 146칸으로 총사업비 약 3987억원 규모다. 차량 1칸당 약 27억 3000만원이다. 국토부와 코레일은 23일까지 입찰제안서를 받아 평가와 협상을 거쳐 7월초 계약을 체결하고 차량은 2029년 하반기부터 2030년까지 순차적으로 도입될 예정이다. 기존 제작사와 계약 해지된 330칸 가운데 잔여 184칸도 2027년에 발주하는 방안을 검토해 일반차량 도입을 차질 없이 추진할 예정이다. 이번 신규 발주 계약은 차량 도입이 시급하고 철도차량 기술성과 안전성·품질·적기 납품 등을 철저히 확보하기 위해 기존 '2단계 경쟁' 입찰에서 '협상에 의한 계약' 방식으로 추진한다. 기존 '2단계 경쟁' 입찰은 기술평가를 통과한 업체를 대상으로 가격평가를 실시하는 방식이었으나 과거 EMU-150 차량 구매 과정에서는 저가 투찰에 따른 납품지연과 품질 저하 우려가 지속적으로 제기된 바 있다. 코레일은 기술평가와 가격평가를 종합 평가하는 '협상에 의한 계약'으로 추진하고 적기 납품될 수 있도록 공정관리를 강화할 예정이다. 코레일은 철도차량 입찰 과정에서 납품지연 방지와 공공성 강화를 위해 계약이행 능력을 더욱 엄격하게 검증할 수 있도록 입찰 평가기준을 개선했다. ▲납품 지연 업체에 대한 감점 확대 ▲퇴직자 재취업 업체 대상 감점제도 신설 ▲입찰담합 등 공정거래 위반 행위에 대한 감점 강화 등의 기준을 새롭게 적용한다. 신규 EMU-150 차량에는 에너지 절감과 이용객 편의 향상을 위한 신기술을 적용해 차량 품질을 높인다. 분야별로 ▲에너지 효율 향상(운전자 보조시스템(DAS), 소비전력측정장치 적용) ▲승객 편의성 강화(승차감 향상, 의자하부 공간확대로 무릎각도 100도→120도 확보, 전동휠체어석 1석→2석 확대) ▲최신 기술 도입(차륜경 자동보정 기능, TCMS 이더넷 통신 기술적용) 등 안전성과 편의성을 높인 신기술을 대거 반영했다. 김태병 국토부 철도국장은 “새 차량이 도입되기 전까지 국민의 발이 돼 줄 기존 무궁화호 열차의 정밀안전진단과 리모델링을 빈틈없이 수행하고 안정적인 차량공급을 통해 국민이 안심하고 편리하게 이용할 수 있도록 만전을 기하겠다”며 “현행 계약 제도 문제점과 한계를 점검해 철도차량 입찰제도를 선진화하는 연구도 추진하겠다”고 말했다. 최은주 코레일 부사장은 “그간 철도차량 도입 지연으로 인해 국민이 겪은 불편을 무겁게 받아들인다”며 “이번 신규 발주는 국민 이동권을 보장하기 위한 선제적 조치인 만큼, 제작사의 계약이행 능력의철저한 검증과 계약관리를 통해 우수한 품질의 차량이 적기에 도입되도록 모든 역량을 집중할 것”이라고 말했다.

2026.06.01 18:15주문정 기자

"MDA 고도화 답은 에지 에이전트 AI"...마음AI, 부산서 발표

피지컬AI(Physical AI) 선도기업 마음AI(대표 유태준)는 지난 14일부터 15일까지 부산 누리마루 APEC 하우스에서 열린 '2026 해양영역인식(MDA) 및 유무인체계(MUM-T) 융합발전 컨퍼런스'에 참가, 해양 감시·지휘체계 한계를 극복하기 위한 차세대 '에지 에이전트 AI(Edge Agent AI)' 아키텍처와 한국형 구현체 'RAISE ECO'를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 한국첨단기술융합학회와 대한민국 해군, 한남대학교가 공동 주최하고, 대전테크노파크와 KT SAT 등이 후원했다. 현장에는 해군작전사령부, 국방대학교, 한국항공우주연구원, 해양수산부 북극항로추진본부를 비롯해 한화시스템, KAI, LIG넥스원, 이노스페이스, ICEYE 등 산·학·연·군 핵심 관계자들이 참석했다. 마음AI 김문환 부사장은 '해양영역인식(MDA) 및 유무인체계 융합발전' 세션 발표를 통해 “현재 위성·항공기·수상함·레이더기지·USV·UUV·잠수함 등 다양한 플랫폼에서 방대한 정보가 생성되고 있지만, MDA의 진짜 병목은 데이터 수집이 아니라 정보의 통합과 해석”이라고 진단했다. 이어 그는 “같은 선박 한 척이 여러 채널에서 서로 다른 형식과 언어로 보고되는 상황에서는 작전관의 인지 부담이 급격히 증가한다”며 “AI가 해결해야 할 문제는 더 많은 데이터를 보여주는 것이 아니라, 의미 있는 접촉을 더 빠르게 판단하도록 지원하는 것”이라고 강조했다. 클라우드 기반 LLM 단일 구조의 한계도 지적했다. 김 부사장은 지연(Latency), DDIL(통신 단절·교란·간헐·제한), 결정론적 안전성, 근거 추적(Provenance), 데이터 주권 등을 핵심 문제로 제시하며 “통신이 끊기거나 전파 통제(EMCON), 수중 환경과 같은 제한 조건에서도 판단이 지속되기 위해서는 Edge Agent AI 구조가 필수”라고 설명했다. Edge Agent AI를 구성하는 4대 설계 원칙도 공개했다. 주요 원칙은 ▲현장에서 먼저 판단하는 Edge-First ▲LLM 추론과 규칙 기반 결정을 결합한 Neuro-Symbolic ▲다양한 플랫폼에 동일 코어를 적용하는 Shared Chassis ▲통신·전력 제한 상황에서도 기능을 유지하는 Graceful Degradation 등이다. 또한 마음AI는 ▲Sensing ▲Perception ▲Cognition ▲Decision ▲Actuation으로 이어지는 '5-Plane 아키텍처'를 제안했다. 특히 최종 Actuation 단계에는 'SafeAct 게이트'를 적용해 비살상 대응만 자율 수행하고, 살상 결심은 반드시 인간이 승인하도록 설계했다고 밝혔다. 김 부사장은 “AI는 판단의 근거와 확신도, 기록을 함께 제공하고, 모든 명령은 물리·상황·교전규칙(ROE)의 다중 검증을 통과해야 한다”며 “이는 미국 국방부 DoDD 3000.09가 강조하는 '적절한 수준의 인간 판단'을 코드 수준에서 구현한 구조”라고 설명했다. 현장에서는 AIS 신호가 사라진 선박을 AI가 이상 징후로 판단하고, 지휘관 승인 후 무인수상정이 비살상 추적을 수행하는 시나리오도 시연됐다. 이날 함께 공개한 'RAISE ECO'는 마음AI가 4년간 개발해 온 한국형 Edge Agent AI 플랫폼이다. ▲추론·판단 엔진 'THINK' ▲온톨로지공〮통 작전언어 체계 'ONTO' ▲무인체계 자율 제어 코어 'ROBOT' 3개 제품군으로 구성되며, ▲함정 CIC 지휘관을 지원하는 'AI 참모 어드바이저' ▲USV·UUV에 탑재되는 'Edge AI Kit' ▲시험평가 및 단계적 PoC용 '실증 패키지' 등으로 구체화했다. 특히 'Edge AI Kit'은 통신이 제한된 환경에서 원시 영상 전체를 전송하는 대신, 접촉물 요약 정보와 판단 근거만 전달하는 적응형 통신 전략을 적용해 전술 환경 최적화를 구현했다고 설명했다. 김 부사장은 “해양 감시 핵심은 더 많은 정보를 보는 것이 아니라, 의미 있는 상황을 더 빠르게 판단하는 것”이라며 “마음AI는 한국 환경에 최적화한 Edge Agent AI 기술로 차세대 국방 AI 체계를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 마음AI는 자체 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 기술을 기반으로 국방·공공·산업 분야의 고난도 의사결정을 지원하는 AI 전문기업이다. 최근에는 통신 제한 환경에서도 동작 가능한 Edge Agent AI 아키텍처와 피지컬 AI 기술을 중심으로 함정 CIC, 무인체계, 지휘소를 아우르는 차세대 판단 중심 AI 체계 구축을 확대하고 있다.

2026.05.18 14:14방은주 기자

마음AI, 제주 '2026 춘계 미래문화기술포럼'서 지역산업 AI 생태계 방향 제시

"AI는 이제 화면 속 기술이 아니라 지역산업과 도시를 움직이는 기반 인프라가 돼가고 있습니다.” 손병희 마음AI 연구소장이 14일 제주한라대학교 한라컨벤션센터에서 열린 '2026 춘계 미래문화기술포럼-제주 AIoT·피지컬AI 기술생태계 확산전략'에서 발표했다. 이번 포럼은 제주 지역의 AI·디지털 산업 전환과 피지컬AI 기반 미래 산업 생태계 확산 전략을 논의하기 위해 마련됐다. 제주도, 대학·산업계·연구기관·기업 관계자들이 참석해 제주형 AI 산업 발전 방향과 산학협력 모델을 공유했다. 제주특별자치도의 AI·디지털 대전환 로드맵 발표와 함께 AIoT 및 피지컬AI 분야 산업 적용 사례, 대학·기업 협력 모델, 지역 기반 기술 생태계 구축 방안 등을 논의했다. 특히 손병희 연구소장은 피지컬AI 산업의 최신 흐름과 실제 산업 현장 적용 사례를 중심으로 발표했다. 손 소장은 “이제 AI는 단순히 정보를 생성하는 기술을 넘어 실제 공간에서 사람과 함께 움직이고 산업 문제를 해결하는 단계로 진입하고 있다”며 “제주는 관광·물류·모빌리티·공공서비스 등 다양한 산업 환경을 갖춘 만큼 피지컬AI와 AIoT 기술을 실증하고 확산하기에 매우 중요한 지역”이라고 말했다. 이어 “지역 대학과 기업, 산업계가 함께 참여하는 구조가 만들어질 때 지속 가능한 AI 생태계가 가능하다”며 “이번 포럼이 제주형 미래 AI 산업 협력 모델의 의미 있는 출발점이 되길 기대한다”고 밝혔다. 한편 이번 포럼은 사전 업무협약(MOU) 및 간담회를 시작으로 기조발표, 기술공유 세션, 패널토론, 네트워킹 프로그램 등으로 진행했다.

2026.05.15 15:16방은주 기자

[현장] "진도야" 부름에 '벌떡'…춤도 추는 마음AI 로봇 플랫폼

"진도야. 진도야, 뭐가 보이는지 설명해 줘." "파란색깔 뭔가 있는 것 같은데 잘 안 보여. 가까이 와봐. 앗 파란색 옷 입은 분 저쪽에서 오시는 거 맞지? 나한테 오라고 손짓하시는 거 아니야?" 앉아 있던 마음AI의 4족 보행 로봇 플랫폼 '진도봇'이 마음AI 관계자의 요청에 벌떡 일어나더니 정면의 상황을 스스로 인지한 후 이같이 답했다. 당시 마음AI 관계자는 파란색 유니폼을 입은 채 진도봇 앞에서 큐카드를 흔들고 있었다. 이 진도봇에는 전시를 위해 강아지 콘셉의 대화용 AI 소프트웨어를 탑재해 놓았다. 서울 코엑스에서 열린 '2026년 국제인공지능산업대전'에 참가한 마음AI 전시 부스에는 이 회사의 피지컬AI를 구경하기 위한 사람들로 가득 찼다. 이번 전시회는 지난 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 사흘간 개최됐다. 진도봇이 귀여운 목소리로 대답하자, 전시 부스 현장 참관객들은 "어머, 귀여워", "깜짝 놀랐네", "되게 귀여운 목소리가 나오네. 애기 목소리인가?" 등의 반응을 보였다. 이날 마음AI 전시 부스에서는 공연 전문 휴머노이드 '우치봇(Woochi Bot)'이 최신 가요에 맞춰 춤을 췄다. 피지컬AI가 춤을 추는 모습에 관람객이 발 디딜 틈도 없이 모이기 시작했으며, 참관객 모두 하나같이 휴대폰을 들어 우치봇을 촬영하기 바빴다. 마음AI는 노래가 끝나자 곧바로 진도봇 시연을 시작했다. 진도봇은 차세대 피지컬AI 엔진 자율주행 모듈인 '메이드 박스(MAIED Box)'이 내장된 4족 보행 로봇 플랫폼이다. 메이드박스는 엣지 디바이스에 넣는 온디바이스 기술을 통해 로봇의 '두뇌'를 구현한다. 복잡한 상황을 인지토록 하며, 로봇이 자율적으로 의사결정을 하고 실시간 제어를 하나의 플랫폼으로 처리할 수 있는 모듈이다. 마음AI 전시 현장 관계자는 진도봇과 관련해 "진도봇은 사용자가 원하는 소프트웨어를 다운받아서 동작할 수 있는 소프트웨어 디파인드 로봇이다. 진도봇은 카메라 영상 정보를 기반으로 상황을 판단하고 행동할 수 있도록 설계돼 있다"며 "올해 안으로 총 4종의 진도봇을 출시할 것을 목표로 하고 있다"고 설명했다. 마음AI는 이번 전시회에서 진도봇의 모든 제품 라인업과 메이드박스 등 외에도 ▲우치봇 ▲임무 지향형 로봇 운영체제 '펄스(PULSE) OS' ▲멀티 플랫폼 로봇 관제 시스템 '펄스 커맨드(Command)' 등 솔루션과 사람 권유 없이도 스스로 판단하고 작업을 수행하는 피지컬AI 등을 전시했다. 마음AI 전시 현장 관계자는 "마음AI는 세상을 이해하는 월드 모델을 개발하는 AI 기업으로, 실제 환경에서 유연하게 행동하도록 하는 기술을 연구 중"이라며 "최근 LG전자와 함께 340억 원 규모의 과학기술정보통신부 과제인 피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발을 진행하며, 이를 반도체, 로봇, 로보시티 등 다양한 산업에 적용하고 있다"고 밝혔다.

2026.05.08 16:57김기찬 기자

[현장] "피지컬AI, '데이터 팩토리'로 100년 경험 5일 만에 쌓아"

"기존 인공지능(AI)은 마치 자판기와 같습니다. 한 번 만들어서 설치하면 끝이고, 매년 똑같은 콜라가 나옵니다. 반면 피지컬AI는 농장입니다. 매일 데이터라는 거름을 주면 매년 더 좋은 작물이 나옵니다. 이것이 나중에 한국만의 큰 격차를 만들 것이라 생각합니다. 인공지능(AI) 시대의 진짜 공장은 '데이터팩토리'입니다." 손병희 마음AI 연구소장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '2026 국제인공지능산업대전(2026 AI엑스포)'에서 이같이 밝혔다. 손 소장은 이날 로봇보다 중요한 것은 로봇이 배우는 환경, 즉 '데이터 팩토리'라며 이의 중요성을 강조했다. 그는 "GPU 시뮬레이션을 통해 최근 피지컬AI는 100년 경험치를 단 5일 만에 학습할 수 있다"며 "로봇을 세게 밀어 넘어지는 상황에서 중심을 잡는 것을 적응력이라고 한다. 이 적응력을 키우기 위한 상황으로 예를 들면 한 대의 로봇이 넘어지거나 실수했다고 했을 때, GPU상에서 수천대의 로봇도 같은 학습을 한다. 인간이나 현실 로봇이 수백년에 걸쳐 겪어야 할 물리적 경험을 단 며칠만의 시뮬레이션으로 학습할 수 있는 것"이라고 설명했다. 손 소장은 "현실 환경에서 같은 실험을 한다고 했을 때 로봇이 넘어지면서 파손되거나 부품 교체 등 비용 손실이 일어날 수 있지만, GPU 시뮬레이션은 이럴 위험이 전혀 없다"며 "현실 학습의 한계를 가상설계를 통해 극복할 수 있다"고 강조했다. 손 소장은 가상 설계, GPU 시뮬레이션 장점으로 ▲무한 반복, 제로 비용 ▲현실 없이도 대규모 학습 데이터 자동 생성 ▲극단적 시나리오도 가상에서 안전하게 테스트 ▲물리 시험 대비 압도적인 경제성 등을 제시했다. 그는 "마음AI는 현실과 가상이 공존하는 실증 공간인 '데이터 팩토리'를 구현했다"고 밝혔다. 가상 공간과 실제 로봇이 데이터를 수집하는 공간이 함께 마련돼 있으며, 실제 테스트를 할 수 있는 로봇 테스트 및 체험 공간과 모든 학습 과정을 모니터링할 수 있는 통합 관제 공간이 함께 구축돼 있다. 이를 통해 고품질의 데이터를 대량으로 학습할 수 있다는 것이 손 소장 발표의 핵심이다. 손 소장은 "사람도 평생 교육이 필요하다고 하는데, 로봇도 마찬가지"라며 "AI, 로봇, 산업이 데이터 팩토리 안에서 서로 성장시키는 선순환 구조가 중요하다. 이를 위해 여러 파트너사의 협업이 필요하다"고 강조했다. 이 외에도 손 소장은 마음AI의 자율 로봇 플랫폼 '진도봇'의 제품 라인업과 활용 사례, 미래 먹거리 사업인 돌봄 로봇에 대한 비전 등을 공유했다.

2026.05.08 16:17김기찬 기자

"AI, 이제 움직인다"...마음AI, 'AI엑스포 2026' 참가

피지컬AI(Physical AI) 선도기업 마음AI(대표이사 유태준)는 서울 코엑스에서 6~8일 열리는 'AI 엑스포 2026(AI EXPO 2026)'에 참가해 AI가 실제로 보고, 판단하고, 행동하는 '피지컬 AI 시대의 시작'을 선언한다. 5일 회사는 "이번 전시는 기존처럼 AI 성능이나 모델 경쟁을 보여주는 자리가 아니다"면서 "마음AI는 AI가 현실에서 직접 작동하는 구조, 즉 실행형 AI의 실체를 시장에 처음으로 명확히 드러낸다"고 밝혔다. 실제 마음AI는 행사에서 AI 모델·로봇·산업 데이터를 하나의 시스템으로 통합한 실행형 AI 구조를 기반으로, 로봇이 스스로 상황을 이해하고 행동하는 '로봇의 두뇌' 개념을 전면에 내세운다. 특히 전시 마지막 날인 8일 열리는 'AI 서밋(AI Summit)에서 손병희 연구소장이 연사로 나서 'AI는 더 이상 답하는 기술이 아니라 일하는 기술'이라는 메시지를 중심으로 피지컬AI가 산업 구조를 어떻게 바꾸는지 제시한다. 이번 발표에서 손 연구소장은 인지–판단–행동–피드백으로 이어지는 선순환 루프 구조를 기반으로 제조, 물류, 국방 등 실제 산업에서 AI가 '실행 주체'로 작동하는 흐름을 설명한다. 또 온디바이스 AI, 로봇 행동 데이터, 데이터 팩토리를 통한 지속 학습 구조를 통해 AI 경쟁력이 모델이 아니라 '현장에서 축적한 행동 데이터'로 이동하고 있다는 점을 강조한다. 손 소장은 “지금까지 AI는 화면 안에서 답하는 기술이었다. 이제 현실에서 직접 움직이며 결과를 만드는 기술로 바뀌고 있다”면서 "이번 전시와 발표는 그 전환점이 실제 시작됐음을 보여주는 자리”라고 밝혔다. 한편, 마음AI는 한국피지컬AI협회 정회원사들과 함께 공동 부스를 운영, 피지컬AI 생태계 확장과 산업 적용을 가속화한다.

2026.05.05 10:17방은주 기자

"AI, 데이터 없는 전장서도 작동"...마음AI, 'IMWTS 2026'서 논문 발표

피지컬 AI 전문기업 마음AI(대표이사 유태준)는 자사의 기술 논문이 세계적 권위의 기뢰전 학술대회인 'International Mine Warfare Technology Symposium 2026(IMWTS 2026)'에 채택, 세션 발표를 한다고 30일 밝혔다. 'IMWTS'는 기뢰전(Mine Warfare), 기뢰대응작전(MCM), 수중 감시, 해양 안보 분야의 핵심 기술을 다루는 글로벌 학회다. 올해가 18회로 오는 6월 2일~4일 미국 샌디에고에서 열린다. 올해 주제는 'Enhanced Undersea Awareness: Achieving Tactical Dominance in Mine Warfare'이다. 수중 위협을 조기에 탐지하고 전술적 우위를 확보하기 위한 다양한 논의가 이뤄진다. 이번 마음AI 연구는 김문환 CTO를 중심으로 수행했다. 논문 제목은 'AI-Based Sonar Image Classification for Underwater Mine Detection: A Self-Supervised Learning Approach Under Data-Scarce Conditions'이다. “데이터 확보 제한 실제 전장환경서도 작동 가능한 AI 제시 의미" 김문환 CTO 논문의 핵심은 단순한 성능 개선이 아니다. 데이터 확보가 제한된 실제 작전 환경에서도 작동 가능한 AI 구조를 제시했다는 점에 있다. 기존의 AI 기반 소나 분석은 대량의 라벨링 데이터에 의존해 왔다. 그러나 실제 해양 작전 환경에서는 기뢰 데이터 자체가 제한적이며, 다양한 환경 변화로 데이터 확보와 학습이 구조적으로 어려운 문제가 존재한다. 마음AI는 이러한 한계를 극복하기 위해 'Self-Supervised Learning(자기지도학습)'을 적용했다. 이를 통해 별도의 라벨링 없이도 소나 이미지의 특징을 학습하고, 제한된 데이터 환경에서도 기뢰 탐지 정확도를 유지하는 기술적 접근을 제시했다. 회사는 "이는 단순한 알고리즘 개선을 넘어, 데이터가 풍부한 환경이 아닌, 데이터가 부족한 전장에서도 작동하는 AI라는 새로운 기준을 제시한 것"이라면서 "이번 연구는 향후 국방 AI의 경쟁력이 어디에서 결정되는지를 보여준다"고 강조했다. 국방 AI 경쟁 기준 바뀌어...모델 크기보다 데이터 환경서 작동 능력 그동안 AI 경쟁은 모델 규모와 데이터 양 중심으로 진행돼 왔다. 하지만실제 전장에서는 데이터 확보 자체가 제한되며, 예측 불가능한 환경에서의 신뢰성이 더 중요한 요소가 된다. 김 CTO 논문은 국방 AI의 핵심 경쟁력이 '모델 크기'가 아니라 '데이터 제약 환경에서의 작동 능력'으로 이동하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 최근 호르무즈 해협 등 주요 해상 교통로를 둘러싼 긴장이 고조되면서, 수중 기뢰는 단순한 군사 위협을 넘어 에너지 안보와 글로벌 공급망 안정성에 직결되는 핵심 변수로 떠올랐다는게 회사 판단이다. 이러한 상황에서 AI 기반 소나 분석 기술은 기뢰를 조기에 탐지하고, 대응 속도를 크게 단축할 수 있어 주목된다. 회사는 이번 기술이 향후 해군 기뢰대응작전(MCM) 항만 및 해양 인프라 보호 자율 무인 수중 감시 시스템 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대했다. 김문환 CTO “실전에서 작동하는 AI가 진짜 기술” 마음AI 김문환 CTO는 “앞으로 국방 AI는 데이터가 많은 환경에서 잘 작동하는 기술이 아니라, 데이터가 부족한 실제 작전 환경에서도 신뢰성 있게 작동하는 기술이 핵심이 될 것"이라면서 “이번 연구는 이러한 방향성을 기술적으로 검증한 사례이며, 향후 수중 감시, 무인체계, 자율 작전 시스템으로 확장해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 이어 "마음AI는 이번 연구를 계기로 수중 영역을 넘어 지상·해상·공중을 아우르는 피지컬 AI 기반 국방 기술로 확장하겠다"고 말했다.

2026.04.30 07:46방은주 기자

마음AI, 국산 4족 보행로봇 '진도봇' 'WIS 2026'서 첫 공개

피지컬AI 전문기업 마음AI(대표 유태준)는 22일 서울 코엑스에서 열린 '월드 IT 쇼(WIS 2026)'에 자사가 개발한 4족보행 로봇 '진도봇(JINDO BOT)'을 최초 공개하고, 피지컬 AI 기반 혁신기술상을 수상했다고 22일 밝혔다. 이번 전시는 과학기술정보통신부 등 정부가 참여하는 국내 대표 ICT 행사로, AI와 로보틱스를 포함한 첨단 기술이 집약적으로 공개되는 자리다. 이 회사의 '진도봇'은 해외 플랫폼에 의존하지 않고, 마음AI가 자체 기술을 기반으로 설계한 한국형 4족 보행 로봇 플랫폼이다. 특히 피지컬 AI의 핵심인 '두뇌 구조'까지 통합 구현한 것이 특징이다. 행사 첫날인 이날 류제명 과기정통부 제 2차관과 최민희 국회 과학기술정보방송통신위원회(과방위) 위원장, 김현 과방위 여당 간사, 최형두 과방위 야당 간사, 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관(국장) 등이 마음AI 전시장을 찾아 국산 4족 보행 로봇을 살피며 회사를 격려했다. 이번 전시에서는 온디바이스 환경에서 350억 파라미터(35B)급 언어모델을 최적화·양자화해 탑재하고, 네트워크 연결 없이도 자연스러운 대화와 상황 기반 태스크 수행이 가능한 기능을 선보였다. 이를 통해 단순 음성 응답을 넘어, 대화를 기반으로 상황을 이해하고 행동으로 이어지는 실행형 AI를 구현했다. 향후에는 국가 독자 파운데이션 모델을 경량화해 온디바이스로 탑재, 기술 주권과 보안성을 동시에 확보하는 방향의 고도화 로드맵도 함께 제시했다. '진도봇'은 비전AI를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식하고, 언어모델을 기반으로 상황을 해석한 뒤 자율적으로 이동 및 행동을 수행한다. 이는 기존의 생성형 AI나 단순 자동화 로봇을 넘어 '보고(Perception)–판단(Decision)–행동(Action)'이 통합된 피지컬 AI 구조를 실제 환경에서 구현한 사례다. 이번 혁신기술 수상은 개별 기술이나 단일 제품이 아닌, 로봇이 실제로 작동하기 위한 '두뇌 구조'를 통합적으로 구현했다는 점에서 의미를 갖는다고 회사는 설명했다. AI 모델, 온디바이스 실행 환경, 로봇 제어 시스템이 하나의 구조로 결합된 '통합 실행 아키텍처'가 산업적으로 검증됐다는 평가다. 폼팩터를 직접 설계·제작한 김문환 마음AI CTO는 “이번 수상은 특정 기술의 성과라기보다, 로봇의 두뇌를 구조적으로 구현하는 방향성이 검증된 결과”라며 “하드웨어와 AI가 분리되지 않은 통합 구조를 기반으로, 실제 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 지속적으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 손병희 마음AI 연구소장은 “AI는 이제 화면 속 기술이 아니라 현실에서 움직이고 일을 수행하는 단계로 진입했다”며 “진도봇은 한국산 피지컬 AI 플랫폼으로서 공공 안전, 산업 현장, 도시 인프라 등 다양한 영역에서 활용할 수 있는 실행형 AI의 출발점”이라고 강조했다.

2026.04.22 21:22방은주 기자

"국가 차원 피지컬 AI '독파모' 연내 착수해야"

AI가 데이터센터를 넘어 로봇, 자동차 등 물리적인 현실 세계로 이식되는 '피지컬 AI' 시장이 급부상하는 가운데, 국내 AI 기업들이 기술 주권 확보를 위해 올해 안에 국가 차원의 '독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에 착수해야 한다고 목소리를 높였다. 22일 서울 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'에서는 피지컬 AI 시장 선점을 위해서는 관행적 행정을 탈피한 속도전이 무엇보다 중요하다는 의견이 제기됐다. 이날 행사는 정동영·최형두·이철규·정진욱 의원이 공동 주최했으며, 김녹원 딥엑스 대표와 최홍섭 마음AI 대표가 발제자로 참석했다. 딥엑스, '탈(脫) 쿠다' 선언…자체 프레임워크 '뉴턴'으로 승부수 하드웨어 부문 발제를 맡은 김녹원 딥엑스 대표는 엔비디아의 소프트웨어 패권인 '쿠다(CUDA)' 권력에 도전하는 구체적인 로드맵을 공개했다. 김 대표는 “엔비디아가 데이터센터 AI를 장악할 수 있었던 것은 강력한 소프트웨어 생태계 덕분”이라며 “딥엑스는 이를 넘어서기 위해 엔비디아의 로봇용 프레임워크인 '아이작(Isaac)'을 완벽히 대체하는 자체 라이브러리 '뉴턴(Newton)'을 개발했다”고 밝혔다. 딥엑스의 '탈 쿠다' 전략의 핵심은 호환성과 편의성이다. 기존 엔비디아 환경에서 로봇 알고리즘을 개발하던 고객사들이 코드를 거의 수정하지 않고도 딥엑스의 NPU(신경망처리장치)로 즉시 전환할 수 있도록 '뉴턴'이 징검다리 역할을 한다. 김 대표는 “고객사가 필요한 기능의 90% 이상을 자동화된 라이브러리 형태로 제공해 진입 장벽을 없앴다”며 “오는 10월 삼성전자 2나노 공정으로 생산될 'DX-M2' 칩과 뉴턴의 결합은 전 세계 피지컬 AI 개발자들이 엔비디아의 비싼 하드웨어와 전력 소모에서 벗어나는 계기가 될 것”이라고 강조했다. "하드웨어부터 제조까지…한국은 가치사슬 완비한 유일한 국가" 이어 발제에 나선 최홍섭 마음AI 대표는 한국의 독보적인 산업 인프라를 강조하며 시너지 효과를 역설했다. 최 대표는 “미국은 제조 생태계가 부족하고 중국은 파운드리 등 반도체 부문이 취약하지만, 한국은 NPU, AI 모델, 시뮬레이터, 파운드리, 제조 대기업을 모두 갖춘 세계 유일의 국가”라고 분석했다. 그는 단순히 로봇의 외형을 만드는 수준을 넘어, 로봇이 물리적 인과관계를 스스로 학습하고 판단하는 '월드 액션 모델'과 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 중요성을 피력했다. 최 대표는 “현재 각 분야 기업들이 파편화되어 따로 움직이고 있는데, 이를 하나로 묶는 판을 국가가 깔아줘야 글로벌 빅테크와 대등하게 경쟁할 수 있다”고 지적했다. "관행적 행정으로 골든타임 놓쳐…연내 '독파모' 가동해야" 이날 포럼의 결론은 피지컬 AI 산업에서 '국가적 속도전'으로 모아졌다. 발제자들은 미·중 빅테크 기업들이 연간 조 단위의 R&D 비용을 투입하며 시장을 선점하는 상황에서, 우리나라는 예산 타당성 검토와 부처 간 칸막이에 가로막혀 골든타임을 놓치고 있다고 제언했다. 최 대표는 “국내 로봇 기업들은 정말 '짠내' 날 정도로 힘든 환경에서 버티고 있다”며 “내년 예산 편성을 기다리는 것은 이미 늦다”고 직격했다. 이어 “올해 안에 제조 대기업과 반도체·AI 중소기업이 하나로 뭉치는 '피지컬 AI 독자 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 즉각 가동해 기술 자립도를 확보해야 한다”고 촉구했다. 신동주 모빌린트 대표는 "미국과 중국을 제외하면 격차를 벌리고 있지만 문제는 (한국과) 미국·중국의 격차도 벌어지고 있는 점"이라며 "2~3년 골든타임 내에 G2와 격차를 줄이지 못하면 피지컬 AI 강국도 쉽지 않을 것 같다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI 독파모가 올해 안에 진행되도록 힘을 모아달라"고 덧붙였다.

2026.04.22 09:51전화평 기자

손병희 마음AI 연구소장 "AI가 몸 얻었다…자율 커질수록 보안 내장해야"

"'AI가 몸을 얻은 시대'입니다. 자율이 커질수록 보안도 내장돼야 합니다." 손병희 마음AI 연구소장은 17일 한국정보보호학회가 주관해 열린 '제32회 정보통신망 정보보호 컨퍼런스'에서 이같이 밝혔다. 손 소장은 마음AI가개발한 피지컬 AI 보안 역량과 보안 가드레일의 내재화 중요성을 강조했다. 손 소장은 "로봇, 즉 피지컬AI가 판단하고 움직이는 것을 믿을 것인지 고민해봐야 한다"며 "이를 위해선 반드시 지켜야 하는 지능이 두 가지가 있다. 일반화 지능과 스스로 예측해서 최적의 행동을 수행할 수 있는 지다"고 짚었다. "이런 능력을 갖추고 있어야만 비로소 디바이스에서 네트워크 없이도 스스로 행동을 하고 리얼 타임으로 원하는 시간에 사용자가 원하는 행동을 한다"고 설명했다. 그는 피지컬 AI 본질은 ▲클라우드 의존 없이 엣지 디바이스 자체에서 독립적으로 연산 수행 ▲동적인 물리적 환경 변화에 지연 시간 없이 대응 ▲사전 정의된 규칙을 넘어 스슬도 상황을 이해하고 자율적으로 행동하는 것이라면서 "마음AI는 클라우드가 아닌 온디바이스에서 실시간으로 작동하며, 각 현장에 맞는 로컬 보안 정책을 즉각 반영하는 것이 가능하다"고 말했다. 가상 설계를 통해 이같은 사항의 위험 요소를 해결했다는 게 손 소장의 설명이다. 그는 "마음AI의 피지컬 AI 중에는 아예 잠수가 되는 로봇이 있다. 특수전에 사용되는 로봇인데, 물속에 들어가면 통신이 아예 불가능하다"면서 "그러면 로봇이 스스로 카메라와 초음파를 이용해서 판단하게 되는데 이런 정보를 바탕으로 피지컬AI가 판단할 수 있도록 가이드하는 부분을 고려한다"고 밝혔다. 손 소장은 "자율이 커질수록 보안도 함께 성장해야 한다"며 "마음AI는 자율과 신뢰의 새로운 표준이 만들어질 것으로보고 있다"고 예상했다.

2026.04.17 22:15김기찬 기자

마음AI, 월드IT쇼 참가…산업현장 작동 AI 선보여

피지컬AI 선도기업 마음AI(대표 유태준)가 오는 22~24일 열리는 국내 최대 ICT 전시회인 월드IT쇼에 참가, 로봇의 지능을 구현하는 핵심 AI 기술과 로봇 플랫폼을 선보인다. 16일 회사에 따르면, 이번 전시에서 마음AI는 단순히 하드웨어 중심의 로봇이 아닌 '스스로 인지하고 판단하며 행동하는 실행형 AI', 즉 피지컬AI의 본질을 구현하는 기술과 구조를 공개한다. 마음AI는 '로봇의 두뇌를 만드는 기업'이라는 비전 아래, 인지(Perception)–판단(Decision)–행동(Action)으로 이어지는 AI 실행 구조(execution Loop)를 중심으로 Physical AI 기술을 고도화해왔다. 특히 이번 전시에서는 데이터 수집–학습–추론–행동으로 이어지는 End-to-End 통합 구조를 기반으로 실제 산업 현장에서 작동 가능한 AI 기술을 제시한다. 대표 전시 제품인 '진도봇(JINDO BOT)'은 특정 기능에 고정된 로봇이 아닌, 소프트웨어로 역할이 정의되는 Physical AI 로봇 플랫폼이다. 동일한 하드웨어 기반 위에서 순찰, 안전관리, 정찰, 시설 운영 등 다양한 태스크를 수행할 수 있으며, 소프트웨어 업데이트만으로 기능을 전환·확장할 수 있는 구조를 갖는다. 이는 로봇을 '목적별 장비'에서 Software-Defined Robot(SDR)으로 전환하는 개념으로, 환경 변화와 요구에 따라 지속적으로 진화하는 실행형 AI 시스템이라는 점에서 차별화된다. 마음AI는 진도봇을 중심으로 데이터, 모델, 제어, 디바이스를 하나로 통합한 수직통합(Vertical Integration) Physical AI 스택을 구축했다. 자체 개발한 모델 Perception(BODA), Communication(SUDA), Reasoning(MAAL), Action(WoRV)로 이어지는 구조를 현장에서 즉시 실행되는 온디바이스 AI 체계를 구현한다. 손병희 마음AI 연구소장은 “Physical AI는 단순한 인공지능이 아니라, 현실 환경에서 스스로 판단하고 실행하는 '실행형 지능'의 문제”라며 “마음AI는 데이터부터 모델, 제어, 디바이스까지 이어지는 수직통합 구조를 기반으로 로봇이 현장에서 스스로 학습하고 진화하는 Physical AI 생태계를 만들어가고 있다”고 밝혔다. 마음AI는 이번 전시를 통해 Physical AI의 상용화 가능성과 산업 적용 범위를 시장에 제시하고,로봇을 '기계'에서 '지능형 실행 주체'로 전환하는 새로운 산업 패러다임을 본격적으로 확장해 나갈 계획이다.

2026.04.16 09:12방은주 기자

[르포] 한일 정상회담 후 달라진 日…현지 최대 IT 행사서 'K-AI'에 관심 폭발

[도쿄(일본)=장유미 기자] "올해 초 이재명 대통령과 다카이치 사나에 일본 총리가 정상회담을 진행한 후 한국 기업을 바라보는 일본 시장의 분위기가 확실히 달라졌어요. 보수적이던 일본 기업들이 한국의 인공지능(AI), 클라우드 솔루션에 대해 직접적인 관심을 많이 보이는 것 같아요." 8일 일본 도쿄에서 개막한 '재팬 IT 위크 스프링 2026' 현장에서 만난 국내 기업 관계자들이 올해 1월 한일 정상회담 이후 정부 차원의 AI 가교 역할이 강화된 덕분에 이번 행사에서 일본 기업들의 문의가 눈에 띄게 늘었다며 만족감을 드러냈다. 두 정상의 만남이후 '디지털 전환(DX)'에만 주목했던 일본 사회에 '인공지능 전환(AX)'이라는 개념이 도입되며 국내 기업들에게 새로운 기회가 열리고 있다고 봐서다. 실제 이날 방문한 행사장에선 국내 기업 부스를 찾는 일본 기업 관계자들이 대거 눈에 띄었다. 일본의 AI 산업 수준이 한국 대비 약 1~2년 정도 늦어지고 있는 만큼, 한국의 AI나 클라우드 기술이 좀 더 우위에 섰다고 보고 상담을 요청하는 이들도 많았다. NHN클라우드 부스에서 만난 한 관계자는 "과거와 달리 올 들어 일본 기업으로부터 구체적인 견적 요청이나 협업 문의 메일이 오기 시작했다"며 "아직 폭발적인 체감까진 아니더라도 전혀 없던 움직임이 살아나고 있다는 점이 중요하다"고 말했다.이어 "코트라(KOTRA) 등 정부 기관의 일본 내 네트워크와 연계된 움직임이 활발해지면서 한국 기업에 대한 현지 인지도가 서서히 올라가고 있다는 걸 최근 많이 느낀다"며 "일본 기업들은 모델 개발보다 'AI 활용'과 '그래픽처리장치(GPU) 인프라 베이스' 구축에 집중하는 경향을 보이고 있어 클라우드 기업들에게도 많은 기회가 열리고 있는 분위기"라고 덧붙였다.또 이날 부스를 찾은 이들 중에는 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 빅테크의 높은 비용에 부담을 느끼는 일본 중소 테크 기업들도 적지 않았다. 현장에서 만난 한 일본 AI 스타트업 관계자는 "글로벌 클라우드 서비스의 엔화 기준 가격이 가파르게 상승하면서 비용 효율적인 대안을 찾고 있다"며 "성능은 검증됐으면서도 유연한 요금 체계를 갖춘 한국 클라우드 기업과의 미팅을 위해 전시장을 찾았다"고 밝혔다. 업계에 따르면 일본 기업들은 오랜 기간 데이터를 많이 쌓았지만, 이를 의사결정에 활용하지 못하는 'DX의 한계'에 직면해 있는 상태다. 또 인력 부족이 심화되면서 AI가 스스로 데이터를 분석하고 실시간으로 최적의 액션을 제시하는 AX로의 이행이 생존 전략으로 급부상했다. 이러한 일본 시장의 구조적 변화는 한국 기업들에게 커다란 기회의 문을 열어주고 있다. 특히 한일 정상회담을 기점으로 양국 간 AI 협력이 구체화되면서 한국 IT 기술에 대한 현지의 관심은 이번 '재팬 IT 위크 스프링 2026'에서 더 달아오른 분위기였다. 이에 맞춰 국내 기업들도 이번 행사에서 일본 기업들의 고질적인 인력 부족과 업무 과부하를 해결할 'K-AI' 솔루션을 대거 선보여 눈길을 끌었다. 우선 LG CNS는 시스템 마이그레이션의 난제를 해결할 카드인 '퍼펙트윈(PerfecTwin)'을 전면에 내세웠다. 클라우드 전환이나 SAP 전사적자원관리(ERP) 이전 시 발생할 수 있는 결함을 자동으로 검증하는 이 솔루션은 안정성을 중시하는 일본 기업들의 니즈를 정확히 관통했다는 평가와 함께 빠르게 수요를 확보하고 있다. NHN클라우드와 이노그리드는 'AI 인프라'를 키워드로 잡았다. 생성형 AI 확산으로 급증한 GPU 수요를 겨냥해 GPU 기반 AI 인프라 서비스(GPUaaS)와 멀티 클라우드 관리 플랫폼을 선보였다. 특히 NHN클라우드는 현지 데이터센터 운영 경험과 엔화 기반 요금 체계 등 철저한 현지화 정책으로 신뢰도를 높였다. 한글과컴퓨터는 '디지털 트러스트' 전략을 강조했다. 안면인식 인증과 전자문서 기술을 결합해 보안 요구 수준이 높은 일본 금융·공공 시장을 조준했다. 한컴 관계자는 "일본은 인증 시장의 기술 요구치가 높다"면서도 "하지만 한 번 레퍼런스를 확보하면 장기 계약으로 이어지는 특성이 있어 전략적으로 집중하고 있다"고 말했다.이날 현장에는 마음AI, 무하유, 틸론 등 국내 유망 AI 기업 40여 개가 참여한 한국 공동관에도 일본 바이어들의 발길이 끊이지 않았다. 단순한 기술 전시를 넘어 실제 업무 현장에 즉시 투입 가능한 'AI 에이전트'와 '보안 플랫폼' 등이 주된 상담 주제였다. 행사장에서 만난 이한범 한국정보통신기술산업협회(KICTA) 회장은 "한일 경제협력 강화 분위기 속에 한국 AI 기술에 대한 신뢰도가 크게 높아졌다"며 "이번 전시가 한국 기업들이 일본 내 지사 설립이나 기술 제휴 등 실질적인 성과를 내는 전초기지가 될 것"이라고 기대감을 드러냈다. 업계에선 일본이 규제 문턱은 높지만 최근 AI 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 만큼, 앞으로 한국 기업들의 'AX 솔루션'이 실질적인 수출 성과로 이어질 것으로 봤다. 행사에 참가한 한 업계 관계자는 "일본의 인력 부족 문제를 해결할 '실행 가능한 AI'를 누가 먼저 제시하느냐가 이번 대전의 승패를 가를 것"이라면서도 "다만 일본 특유의 보수적인 기업 문화는 여전한 과제"라고 짚었다. 그러면서 "일본 기업들은 변화를 극도로 조심스러워하지만, 자신들이 '올드(Old)'하다는 점은 인지하고 있다"며 "이들에게 얼마나 안정적인 마이그레이션(이전) 경로를 보여주느냐가 향후 AX 시장 주도권 확보의 핵심이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.08 18:01장유미 기자

"국산 자율로봇 일본 공략"...마음AI, '진도봇' 선보여

피지컬 AI 선도기업 마음AI(대표 유태준)가 오는 8일부터 10일까지 일본 도쿄에서 열리는 'Japan IT Week Spring 2026'에 참가해 자사 자율 로봇 '진도봇(JINDO BOT)'를 선보인다. 이번 전시에서 마음AI는 기존의 산업용 순찰 로봇을 넘어, 일본 시장 특성에 맞춰 진도봇을 '미래형 AI 반려 로봇견' 콘셉트로 재해석해 공개한다. '진도봇'은 스스로 환경을 인식하고 판단하며 행동하는 피지컬AI 기반 로봇이다. 사람과의 상호작용을 통해 단순히 기계를 넘어 함께 생활하는 동반자형 로봇으로 확장이 가능하다. 특히 음성 기반 대화, 사용자 인식, 상황 반응 기능을 통해 감성적 인터랙션까지 제공할 수 있는 것이 특징이다. 산업 현장에서는 순찰 및 안전 관리 역할을 수행하고, 가정 및 상업 공간에서는 안내, 케어, 커뮤니케이션 기능을 수행하는 등 하나의 플랫폼으로 다양한 역할 확장이 가능하다. 손병희 마음AI 연구소장은 “일본은 기술을 '제품'이 아니라 '생활 속 존재'로 받아들이는 시장”이라며 “진도봇은 단순히 로봇을 넘어 사람과 함께하는 AI 파트너로 진화할 수 있는 플랫폼이며, 일본 시장에서 그 가능성을 본격 검증할 것”이라고 밝혔다. 김문환 마음AI CTO는 “진도봇은 산업용과 생활형을 동시에 커버할 수 있도록 설계된 Physical AI 플랫폼”이라며 “온디바이스 AI 기반으로 사용자와 실시간 상호작용이 가능하며, 다양한 환경에서 자연스럽게 적응하는 것이 핵심 기술”이라고 말했다.

2026.04.07 14:37방은주 기자

"AI가 KTX 예약하고 결제까지"...마음AI, 음성챗봇 고도화

피지컬AI 선도기업 마음 AI(대표 유태준)가 한국철도공사(코레일) AI 음성챗봇을 자유로운 대화 형식의 음성챗봇으로 고도화했다. 1일 회사에 따르면, 코레일 AI음성챗봇은 콜센터 대표번호(1544-7788) 및 코레일 톡(시각, 지체 장애인 회원 대상)을 통해 이용할 수 있다. 월 14만건의 고객 문의를 처리한다. 기존 음성 챗봇은 열차 예약을 처리할 때 승차일자, 시간, 출발~도착역명, 인원수 등을 순차적으로 입력하는 시나리오 기반의 방식을 사용해왔는데, 이번에 고객이 자유롭게 대화하는 내용에서 열차 예매에 필요한 정보를 추출하고, 부족한 정보만 추가적으로 확인하는 방식으로 고도화했다. 예를 들어 고객이 “내일 아침 8시 서울에서 부산가는 KTX 어른 두 명”이라고 말하면 AI가 자동으로 예약 정보를 추출하고, 결제 단계까지 바로 안내한다. 이와 같은 방식으로 운영하면서, 열차 예약 성공율은 55% 향상, 통화 시간은 45% 단축할 수 있다고 회사는 설명했다. 김동수 마음AI 본부장은 “그동안 생성형 AI를 활용한 음성챗봇은 FAQ 문의 응대와 같은 제한적인 영역에 사용했는데, 예약이나 주문 등 정확한 처리가 요구되는 서비스에도 생성형 AI 기술을 적용해 개선할 수 있는 기반을 마련했다”며 “앞으로도 시나리오 기반의 음성챗봇을 자유로운 대화형 음성챗봇으로 고도화하는 서비스 구축으로 시장을 선도하겠다”고 밝혔다.

2026.04.01 10:03방은주 기자

[현장] "속도가 곧 전투력"…민·관·군, 상용 AI 도입·자율형 C5I 전환 한 목소리

민·관·군 전문가가 인구 절벽과 현대전의 불확실성에 대응하기 위해선 신속한 상용 인공지능(AI) 기술 도입과 자율형 지휘통제 체계로 패러다임 전환이 필수적이라고 입을 모았다. 국방정보통신협회와 피지컬AI협회는 31일 서울 용산구 군인공제회 C&C 회의실에서 '피지컬 AI가 이끄는 차세대 지휘통제(C5I) 발전방안'을 주제로 '26-2차 오찬 세미나'를 공동 개최하고 C5I 발전 방안을 모색했다. 이날 세미나는 개회식과 양 기관 간 업무협약(MOU) 체결식을 시작으로 국방 AI 전략과 피지컬 AI 기술 적용 방안을 중심으로 한 발표가 이어졌다. 양 기관은 이번 협약을 통해 국방 ICT 인프라와 피지컬 AI 기술을 결합하고 기술 교류와 실증 사업, 인력 양성 등 다각적인 협력 체계를 구축하기로 했다. 신의섭 국방정보통신협회 회장은 환영사를 통해 "베네수엘라, 이란, 우크라이나 등 최근 전쟁을 거치며 통신과 AI, 사이버 보안이 급속도로 핫이슈가 됐다"며, "국방에 관련된 IT 분야의 고뇌와 역사를 가진 조직으로서 군의 수요자와 IT, 사이버 보안 기술을 다루는 피지컬AI협회와 함께 실질적인 효과를 창출하기 위한 협력 방안 마련에 나설 것"이라고 밝혔다. 유태준 피지컬AI협회장은 "피지컬 AI는 국방뿐 아니라 산업 전반의 경쟁력을 좌우할 핵심 기술"이라며 "국방 AI 전환과 미래 전투력 강화에 기여하겠다"고 말했다. 민간 상용 기술 신속 도입·데이터 중심 국방 구조적 혁신 시급 MOU 체결 직후에는 전 세계적인 분쟁 속에서 급격히 발전하는 군사 기술을 국내 국방 환경에 접목하기 위한 전문가 주제 발표가 이어졌다. 박남희 전 국방부 지능정보화정책관(현 세종대학교 산학협력교수)은 'AI 기반 국방 혁신 방향'을 주제로 급변하는 글로벌 안보 환경과 기술 패권 경쟁의 현실을 진단했다. 그는 국방 정보체계국 창설 초기부터 현재까지의 흐름을 짚으며 현대 전쟁이 예측하기 어려운 구조로 변화했다고 설명했다. 박 교수는 "현대 전쟁은 더 이상 군사 영역에만 머물지 않는다"며 "경제, 안보, 기술이 긴밀하게 결합된 구조 속에서 전장이 형성되고 있다"고 강조했다. 이어 미군의 '데이터 중심 전장' 전환 사례를 소개하며 합동 전영역 지휘통제(JADC2)와 합동 전투 클라우드(JWCC)를 핵심 사례로 제시했다. 그는 "미군은 민간 기술을 적극 활용해 빠르게 전력을 고도화하고 있다"고 설명했다. 박 교수는 "군은 민간 기술의 발전 속도를 따라잡기 어렵다"며 "기존의 경직된 획득 절차와 요구사항 중심 구조에서 벗어나야 한다"며 이어 "상용 AI 기술을 신속하게 도입하고 군이 보유한 데이터를 전략 자산으로 전환해야 한다"며 국방 거버넌스의 구조적 혁신 필요성을 강조했다. 분산형 자율 C5I와 '인간의 통제 및 관리' 패러다임 전환 김문환 마음AI 부사장은 '엣지 피지컬 AI와 AI 커맨드: 차세대 C5ISR의 기술 패러다임'을 주제로 기술적 청사진을 제시했다. 김 부사장은 "전방과 후방의 경계가 사라진 현대전에서는 단일 서버에 집중된 형태나 기존 오다(OODA) 루프 방식으로는 다수의 드론 등 복합적인 위협에 대응할 수 없다"고 지적했다. 이에 대한 해법으로 엣지 단에서 지능을 분산시켜 스스로 정보를 수집·판단·행동하는 '분산형 자율 C5I'를 제안했다. 그는 "피지컬 AI의 핵심은 감지, 추론, 행동이 융합되어 지속적으로 적응형 학습을 하는 것"이라며, "인간이 모든 것을 직접 조종하는 단계에서 벗어나, 시스템에 목표와 제약조건을 부여하고 전체적인 거버넌스를 제어하는 인간의 통제 및 관리(Human on the Roof) 형태 패러다임 전환이 필수적"이라고 강조했다. 이준호 크라우드데이터 대표는 AI 경쟁력의 핵심으로 '데이터'를 강조하며 국방 환경에서도 데이터 팩토리 구축과 실전형 데이터 확보가 필수적이라고 밝혔다. 이를 위해 멀티모달 데이터 수집과 라벨링, 시뮬레이션 기반 학습 체계 구축을 통해 국방 AI 전환 속도를 높여야 한다고 설명했다. 김의성 심플랫폼 이사는 센서, CCTV, 드론을 결합한 피지컬 AI 기반 통합 관제 시스템을 제시했다. 그는 사격장 등 군 시설에서 발생하는 사고를 사전에 탐지하고 대응하는 지능형 안전관리 체계를 통해 인명 피해를 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있다고 강조했다. 신인섭 회장은 "AI 시대에는 속도가 곧 전투력이며 민간 기술을 얼마나 빠르게 도입하느냐가 경쟁력을 좌우한다"며 "군과 민간이 상생하는 구조를 통해 실질적인 비즈니스 기회와 기술 적용이 함께 이뤄져야 한다"고 말했다. 이어 "이번 협력이 단순한 논의에 그치지 않고 실제 국방 현장에 적용되는 성과로 이어지길 기대한다"고 덧붙였다.

2026.03.31 15:34남혁우 기자

마음AI-국립공주대, 국내 대학 첫 피지컬AI 데이터팩토리 구축

국립공주대학교(총장 임경호)와 마음AI(대표 유태준)가 손잡고 국내 대학 최초로 피지컬AI(Physical AI) 데이터팩토리(Data Factory)를 캠퍼스에 구축한다. 대학 공간을 실제 AI가 경험하고 학습하는 'Living AI Infrastructure'로 전환하는 새로운 모델을 만들어간다. 두 기관은 이와 관련한 MOU를 26일 맺었다. 마음AI는 "이번 구축은 AI를 단순히 교육과 연구 대상으로 활용하는 수준을 넘어 현장에서 생성하는 실제 데이터를 기반으로 AI가 스스로 성능을 고도화하는 구조를 대학에 구현한 첫 사례라는 점에서 의미가 크다"고 강조했다. ■ 캠퍼스 전체가 AI 학습 공간 캠퍼스에 도입된 로봇과 온디바이스 AI 시스템은 안내, 순찰, 시설 지원 등 실제 운영 과업을 수행하며 실시간 데이터를 생성한다. 이 과정에서 축적되는 Vision·Language·Action 데이터는 자동으로 수집·정제되어 학습 데이터로 전환되고 이는 다시 AI 모델 개선에 활용되는 선순환 구조를 형성한다. 이러한 데이터 기반 운영 구조는 AI 성능 향상과 캠퍼스 서비스 품질 개선을 동시에 가능하게 한다. ■ 테스트베드를 넘어 '살아있는 AI 인프라'로 이번 데이터팩토리는 단순한 실증 환경을 넘어 AI가 지속적으로 데이터를 생성하고 스스로 성능을 개선하는 'Living AI Infrastructure' 개념이 적용된 것이 특징이다. 이는 글로벌 AI·로보틱스 산업에서 핵심 흐름으로 부상하고 있는 Physical AI, Data-Centric AI, World Model 기반 기술을 실제 대학 공간에 구현한 사례로 평가된다. ■ 교육·연구 방식 변화 Physical AI 데이터팩토리 구축을 통해 학생들은 AI 이론 학습을 넘어 실제 현장에서 생성된 데이터를 분석하고 모델을 개선해 다시 현장에 적용하는 전 주기 과정을 경험하게 된다. 이를 통해 Physical AI 실무형 인재 양성, 데이터 중심 로보틱스 연구 고도화, 산업 현장과 동일한 실습 환경 기반 교육이 가능해지며, 대학 교육과 연구 패러다임 전환의 계기가 될 것으로 두 기관은 기대했다. ■ 마음AI Physical AI 기술 적용 특히 이번 구축에는 마음AI의 MAAL(LLM), SUDA(음성), WoRV(공간인지·자율행동) 기반 Physical AI 기술과 온디바이스 AI, 로봇 운영 및 데이터 환류 체계가 적용됐다. 국립공주대학교 SW중심대학사업단 임재현 단장은 “이번 데이터팩토리 구축은 대학의 교육과 연구 방식을 혁신하는 새로운 AI 인프라로 학생들이 실제 환경에서 AI를 설계·개선·적용하는 경험 중심 교육 모델을 구현했다”고 밝혔다. 마음AI 손병희 연구소장은 “국립공주대학교 캠퍼스는 이제 AI가 스스로 데이터를 생성하고 학습하는 'AI 학습 공간'으로 진화했다”고 말했다. ■ 국내 대학 1호 Physical AI 데이터팩토리 모델 국립공주대학교의 이번 사례는 향후 대학 및 공공기관으로 확산 가능한 Physical AI 데이터팩토리 표준 모델로 주목받고 있으며, Physical AI 기반 교육·연구 생태계 구축의 선도 사례로 평가받고 있다. 한편 국립공주대학교 SW중심대학사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 'SW중심대학사업' 지원을 받아 수행됐다.

2026.03.26 21:28방은주 기자

마음AI-비브테크놀로지스, 국방 피지컬AI 협력

한국피지컬AI협회 회장사인 마음AI는 비브테크놀로지스(구 비브스튜디오스)와 국방 분야 인공지능(AI) 협력을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 24일 밝혔다. 피지컬AI 기반 사업 영역을 국방을 넘어 공공 및 글로벌 시장으로 확대한다. 비브테크놀로지스는 최근 사명을 변경하고 콘텐츠 중심 AI 기업에서 Physical AI 기술 기업으로의 전환을 선언했다. 이번 협약을 통해 마음AI는 온디바이스 기반 AI 기술과 데이터 중심 운영 구조를 바탕으로, 국방 환경에서 실제로 작동하고 스스로 진화하는 AI 시스템 구축을 본격화한다. 양사는 ▲온디바이스 AI 기반 전장 데이터 처리 ▲영상·음성·센서 융합 기반 상황 인식 ▲무인체계 및 로봇 적용 AI 플랫폼 ▲디지털 트윈 기반 훈련 시스템 구축 등을 공동 추진한다. 특히 통신 의존도를 최소화하고, 현장에서 실시간 판단과 자율 수행이 가능한 엣지 중심 AI 구조 확보에 초점을 맞춘다. 마음AI는 다국어 언어 이해, 실시간 음성 인식·대화, 영상 기반 자율제어 기술을 결합한 온디바이스 중심 AI 역량을 기반으로 Physical AI 기술을 고도화하고 있다. 여기에 더해, 현장에서 생성한 데이터를 다시 학습으로 연결하는 데이터팩토리 구조를 통해 단순 적용이 아닌 지속적으로 성능이 개선되는 자기 진화형 AI 시스템을 구현하고 있다. 특히 마음AI는 사족보행 로봇 '진도봇(JINDO BOT)'을 중심으로 한 SDR(Software Defined Robot) 플랫폼을 통해 Physical AI의 실행 구조를 구현하고 있다. '진도봇'은 전장 환경뿐 아니라 공공 안전, 시설 관리, 재난 대응 등 다양한 현장에서 활용 가능하며, 단순 장비를 넘어 소프트웨어 업데이트를 통해 기능이 확장되는 구조를 기반으로 국방 시스템과 공공 인프라를 소프트웨어로 정의하고 운영하는 '로봇 기반 실행 플랫폼'으로 진화하고 있다. 방산 분야 대표이자 마음AI 김문환 CTO는 “국방에서 검증된 Physical AI 기술은 공공 안전, 도시 인프라, 산업 현장으로 빠르게 확산될 것”이라며 “온디바이스 AI와 로봇 플랫폼을 기반으로 국가 단위 인프라를 운영하는 실행형 AI 시장을 열어가겠다”고 밝혔다. 마음AI 손병희 연구소장은 “피지컬 AI는 단순한 자동화가 아니라, 현장에서 데이터를 생성하고 다시 학습하는 '자기 진화형 시스템'”이라며 “AI는 이제 분석을 넘어 인식·판단·행동까지 수행하고, 현장에서 계속 학습하며 스스로 성능을 끌어올리는 단계로 진입했다”고 강조했다. 이어 “결국 로봇은 하드웨어가 아니라 운영체계이며, Physical AI는 그 위에서 동작하는 '실행 소프트웨어'”라며 “이 구조가 국방에서 시작해 공공과 산업, 글로벌 시장으로 확산되며 전장의 운영 방식과 도시 인프라 구조를 근본적으로 바꾸게 될 것”이라고 강조했다. 비브테크놀로지스 김세규 대표는 “AI는 콘텐츠 생성 단계를 넘어 실제 환경에서 작동하는 실행형 기술로 진화하고 있다”며 “Physical AI를 기반으로 산업·공공·국방 영역은 물론 글로벌 시장에서 새로운 기회를 만들어가겠다”고 말했다. 이번 협력은 한국피지컬AI협회(협회장 마음AI 대표 유태준) 지원으로 추진됐다. 협회는 Physical AI 산업 표준화와 데이터 기반 생태계 구축, 정책 지원 등을 통해 산업 확산을 추진하고 있다. 업계에서는 이번 협력이 생성형 AI 이후 단계인 '실행형 AI(Physical AI)'의 대표 사례로, 단순 자동화를 넘어 AI가 전장과 도시, 산업 인프라를 직접 운영하는 '실행 플랫폼'으로 진화하는 전환점이 될 것으로 예상했다. 마음AI와 비브테크놀로지스는 향후 국방 실증을 기반으로 공공 안전 및 도시 인프라 분야로 적용을 확대하고, 글로벌 시장 진출을 위한 협력 모델도 구축해 나갈 계획이다.

2026.03.24 16:24방은주 기자

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