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서울대-LG전자·KT, '피지컬AI' 핵심기술 개발한다

서울대학교가 LG전자, KT, 마음AI 등 기업과 손잡고 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 핵심 알고리즘 개발에 박차를 가하고 있다. 구체적인 성과는 내년께 나올 것으로 기대된다. 서울대학교 PI 랩은 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 기술 고도화를 위한 연구 과제를 소개했다. 서울대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에 참여하고 있다. 핵심 개발 분야는 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형식 데이터를 동시에 이해하고 통합 추론하는 멀티모달 AI다. 이를 구현하기 위해 서울대학교는 특정 비디오에서 모션을 캡처해 휴머노이드 관절에 최적화하는 작업을 진행 중이다. 서울대학교 관계자는 "멀티모달 AI를 기반으로 월드 파운데이션 모델을 구축하기 위한 기술 고도화 중"이라며 "과제 로드맵상 내년 중반 정도면 완성될 것으로 기대한다"고 설명했다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이를 기반으로 상황 판단과 의사결정을 내리도록 만드는 모델이다. 주관 기업인 LG전자 외에도 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 한국정보통신기술협회 등 기업·기관이 참여한다. 서울대학교 관계자는 "서울대와 KAIST가 월드 모델에 필요한 메인 알고리즘을 개발하고, 마음AI가 로봇 파운데이션 모델을 담당한다"며 "LG전자는 실제 산업 및 물류 현장에서 이를 실증하는 등, 각자 역할을 담당할 계획"이라고 말했다.

2026.10.07 07:00장경윤 기자

"5초 만에 물성 파악"…KAIST, 시뮬레이션으로 월드 모델 고도화

한국과학기술원(KAIST)이 정밀한 물리 법칙의 시뮬레이션을 기반으로 한 월드 파운데이션 모델(WFM)을 개발한다. 해당 모델은 5초 분량의 짧은 영상만으로 옷·헝겊 등 기존 모델에서는 학습이 어려웠던 물체를 완벽히 파악할 수 있다는 강점이 있다. KAIST는 서울 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 자체 개발 중인 월드 파운데이션 모델을 소개했다. KAIST는 엄격한 물리 법칙 기반의 시뮬레이션을 통한 월드 모델을 개발하고 있다. 로봇이 실제 현장에서 학습을 진행하는 경우 상당한 비용이 발생하지만, 시뮬레이션을 활용하면 비용을 효과적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. KAIST는 이를 위한 핵심 기술을 ▲PhysHanDI ▲MPMAvatar 두 가지로 제시했다. PhysHanDI는 사람의 손이 헝겊 등 잘 변형되는 물체를 만지고 조작할 때, 복잡한 3D 형상과 물리적 성질을 복원하는 기술(Recon & ReSim)을 갖췄다. 덕분에 5초 길이의 짧은 영상만으로도 3차원 공간을 인식하고, 물체의 재질·형태·중력·속도 등을 반영해 미래에 일어날 변형과 움직임을 정밀하게 예측할 수 있다. MPMAvatar는 옷을 입은 사람의 3D 아바타를 복원하고, 몸의 움직임이나 외부 환경 변화에 따른 옷의 물리적 흔들림 및 충돌을 사실적으로 표현하는 기술이다. 헝겊, 옷과 같은 비정형 물체는 물리적 충격에도 형태가 크게 변하지 않는 딱딱한 물체 대비 학습이 어려울 수밖에 없다. KAIST의 두 기술을 활용하면, 이러한 난제를 보다 쉽게 해결할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST 관계자는 "실제 물리 법칙을 모델링하는 시뮬레이션으로 더 정확한 월드 모델을 제안하고 있다"며 "사람이 직접 정보를 알려주지 않아도 알아서 물성을 배운다는 점이 강점"이라고 말했다. 한편 KAIST는 해당 모델을 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 통해 개발하고 있다.

2026.10.06 17:58장경윤 기자

LG전자, 월드모델로 피지컬AI 공략…'K-원팀'으로 기술 개발

LG전자가 국내 기업·기관과 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 개발을 위한 폭넓은 협력에 나선다. 월드 파운데이션 모델은 로봇이 실제 물리 환경을 완벽히 이해하기 위한 기술이다. 피지컬 인공지능(AI)을 실제 산업 현장에 적용하기 위한 핵심 요소다. LG전자는 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 소개한다. 해당 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관한다. 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 9개 산학연이 협력한다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이에 맞게 판단·대응할 수 있도록 하는 모델이다. 사람은 바닥으로 떨어지는 컵을 보면 "컵이 곧 깨질 것"이라고 판단할 수 있다. 월드 파운데이션 모델을 학습한 로봇은 사람처럼 실제 물리 환경을 이해하고, 이후 발생할 상황을 예측해 적절한 의사결정을 내릴 수 있다. 다만 월드 파운드레이션 모델을 완벽히 구축하려면 방대한 양의 데이터 수집부터 파운데이션 모델 구축, 소프트웨어와 하드웨어 통합, 산업 현장 실증 등을 거쳐야 한다. LG전자는 다양한 산학연 협력으로 월드 파운데이션 모델 기반을 다진다. 현장 수집이 어려운 위험 작업과 예외 상황 등을 자체 물리 엔진 기반 'K-시뮬레이터'로 재현할 계획이다. LG전자는 자체 보유한 하드웨어 기술력을 토대로 월드 파운데이션 모델 구축을 위한 데이터 수집과 검증 작업에 집중한다. 현재 LG전자는 휴머노이드 로봇 '클로이드' 상용화를 추진하고, 액추에이터를 자체 개발하는 등 로보틱스 사업을 확대하고 있다. LG전자는 "이번 과제는 2027년 본 사업을 향한 확고한 기술 기반이자, 중소 제조기업까지 피지컬 AI를 보다 쉽게 도입할 수 있는 'K-레시피'가 될 것"이라며 "데이터와 기술, 현장을 하나로 잇는 10개 기관이 원팀으로 대한민국 피지컬 AI를 세계 표준으로 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 17:15장경윤 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