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'인공지능 로봇'통합검색 결과 입니다. (42건)

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AI, 우주 등 국방전략기술 조기 확보에 '올인'

과학기술정보통신부와 국방부가 북 위협과 미래 전장 등에 대응할 최첨단 기술 개발에 총 6조4천600억 원을 쏟아 붓기로 했다. 과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 '과기정통부')는 29일 국가과학기술자문회의 제57회 운영위원회(이하 '운영위원회')를 개최했다. 이 운영위원회에서는 ▲2024년도 국방과학기술혁신 시행계획(안) ▲2024년 범부처 통합연구지원시스템(IRIS) 추진계획(안) ▲2022년도 기술수준평가 결과(안) ▲2022년도 정부 R&D 특허성과 조사∙분석 결과(안)을 심의·의결했다. 최첨단 국방기술 개발에 총 6조4천600억 원 투입 국방과학기술혁신 시행계획 세부안에 따르면 북핵∙미사일 위협대응을 위한 3축 체계 능력 확보에 1조7천700억 원, 첨단기술 조기 확보를 위한 국방기술 개발에 2조3천700억 원, 전용기술을 포함한 무기체계 연구개발에 2조3천200억 원을 투입한다. 총 6조4천600억 원 규모다. 특히, 정부는 AI∙우주 등 국방전략기술 개발에 6천660억원을 집중 투입하기로 했다. 이 예산은 핵심기술 사업 예산(9천900억 원)의 44%인 4천360억원, 미래도전국방기술사업 예산의 100%인 2천300억 원 등이다. 이외에 이번 '국방기술혁신' 시행계획 세부안에는 △국방인공지능위원회 설치 △데이터결합전문기관 지정 추진 △미래도전국방기술사업의 하향식 기획과제 60%를 군 소요제기로 반영 △ 육군 시범사업 TF 연장운영 △ADD와 대학 간 계약학과 운영 △특화연구센터 1개소 신설 △한미 공동 시범 R&D 추진 △AI∙로봇∙에너지 등의 첨단 기술 개발 연구시설 건설 추진 등이 담겨 있다. 방위사업청 김효성 기술정책과장은 “첨단 항공엔진과 국방 반도체 등 미래성장동력 확보를 위해 국방전략기술을 중심으로 '선택과 집중'해 투자해 나갈 계획”이라고 말했다. IRIS 이용자 대상 분석∙평가 등 서비스 확대 3년 째 운영해오던 범부처 통합연구지원시스템(IRIS 1.0)이 올해 디지털 기술을 활용한 통합 연구관리체계(IRIS 2.0)로 전환한다. 2024년 범부처 통합연구지원시스템(IRIS) 추진계획(안)에 따르면 연구지원시스템 통합은 기존 29개 부처∙전문기관에서 올해 3개 기관을 추가하기 위한 준비가 이달 현재 진행 중이다. 과제 선정평가 할 때 동시 수행 과제 수 제한(3책5공)이나 의무사항 불이행(환수금·제재부가금·기술료 미납, 보고서 미제출 등)을 사전 검증할 수 있도록 시스템을 개선한다. 또 원문 중심의 연구차별성 검토를 통해 과제선정의 신뢰성과 연구수행의 책무성을 확보할 계획이다. 이외에 IRIS 제공 정보의 다각화 및 시각화를 확대한다. 또 제재 심의·등록, 참여제한 관리 등을 IRIS에 내재화할 방침이다. 운영자나 사업 참여자 실수를 원천 차단하겠다는 것이다. 최미정 과학기술정보분석과장은 “부처 및 기관 통합은 어느 정도 된 것으로 본다”며 “올해부터는 IRIS에 등록되어 있는 연구자 70만명, 평가자 3만명, 운영과제 4만 건 등에 대한 분석, 평가 서비스 제공과 시스템 안정화 작업, 2028년까지 클라우드 전환 작업 등에 매진할 것”이라고 설명했다. 12대 분야별 품목서 중국에 6개 뒤져 우리나라를 포함한 주요 5개국(미국, EU, 일본, 중국)의 국가전략기술 12대 분야별 기술 수준 비교에서 미국 기술수준을 100%로 보고 평가했을 때 중국이 우리를 앞선 품목이 6개로 나타났다. 2022년도 기술수준평가 결과(안)에 따르면 첨단 모빌리티와 우주항공∙해양, 사이버 보안, 인공지능, 첨단로봇∙제조, 양자 등에서 중국은 우리와 2.1%포인트~26.1%포인트까지 차이가 났다. 특히, 양자와 우주항공∙해양 차가 컸다. 또 11대 분야 136개 핵심기술 평가 평균 결과에서도 우리나라는 81.5%로 중국 82.6%에 1.1%포인트 뒤졌다. 미국(100.0%) 대비 EU는 94.7%, 일본은 86.4%,를 기록했다. 우리 나라만 본 수치로는 지난 2020년 대비 기술 수준이 1.4% 포인트 향상됐다. 미국과의 기술 격차(년)도 2020년 3.3년에서 2022년 3.2년으로 줄었다. 중국은 기술 수준이 미국 대비 2.6% 향상됐다. 반면 EU와 일본은 공히 기술수준이 0.9% 포인트 하락했다. 우리 나라 기술 수준이 2020년 대비 향상된 분야는 11대 품목에서 △건설‧교통, △재난안전 △국방 △기계‧제조 △소재‧나노 △농림수산‧식품 △생명‧보건의료 △에너지‧자원 △환경‧기상 등이다. 기술수준이 하락한 분야는 △우주∙항공∙해양 △ICT∙SW다. 이 기술 수준 비교는 2년에 한 번 씩 실시한다. 기술료 수입 307억 원…경상료 비율은 13.5%로 1.4%포인트 늘어 2022년도 정부 연구개발(R&D) 특허성과 조사·분석 결과(안)을 보면 국내특허 출원건수는 전년 대비 16.3% 증가한 반면 국내특허 등록건수는 16% 감소한 것으로 나타났다. 특허청은 최근 5년('18∼'22년)간 정부 연구개발(R&D) 사업을 통해 창출된 특허성과를 조사·분석했다. 이 분석결과 2022년 국내 특허 출원 건수는 3만7천639건으로 전년대비 16.3% 늘었다. 해외 출원 건수는 6천193건으로 전년 대비 24.6% 증가했다. 반면 등록 건수는 1만8천126건으로 전년대비 16% 줄었다. 해외는 1천938건 등록으로 2.6% 감소했다. 특허청 신원혜 산업재산창출전략팀 과장은 "이 같은 출원 감소는 2017년도 심사청구기간이 5년에서 3년으로 단축되면서 대기업과 외국인 심사청구가 2020년에 집중됐다"며 "특허심사에 병목현상이 발생했다"고 말했다. 또 정부 R&D 특허가 포함된 대학·공공연구기관 기술이전, 기술료 수입은 전년 대비 각각 0.9%, 11.3% 감소한 것으로 나타났다. 특히 기술료 수입은 특허 성과 부문이 2021년 1천601억 원에서 2022년 1천424억원으로 줄었다. 경상 기술료 수입도 전년대비 감소(309억원에서 307억원)했지만 경상 기술료 비율은 12.1%에서 13.5%로 늘었다. 류광준 과학기술혁신본부장은 “운영위원히는 20여개 관계부처와 분야별 최고 전문가가 함께 참여하고 있다"며 "각 안건의 주요 정책과 관련 사업들이 계획대로 추진 될 수 있도록 최선을 다해 달라”고 당부했다.

2024.03.01 12:05박희범

구글, 직접 학습하고 개선하는 로봇 훈련도구 공개

로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로의 행동을 분석해 작업을 개선하는 대규모 인공지능(AI) 모델 기반 학습도구를 구글에서 공개했다. 5일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드 로보틱스는 로봇 학습모델 '오토RT'와 'RT-트레젝토리' 등을 공개했다. 오토RT는 로봇에게 주어지는 다양한 환경과 목적에 따라 명령을 자연스럽게 수행할 수 있도록 개발된 기본 학습모델이다. 대규모 언어모델(LLM)과 비전 언어모델(VLM)과 로봇 제어 모델을 결합해 사전에 설정되지 않은 환경을 스스로 분석 후 주어진 목표를 적합하게 수행하기 위한 방안을 도출하고 수행한다. 예를 들어 '책상 위의 캔을 들어'라는 명령이 주어지면 언어모델이 주변 환경을 스캔한 후 모든 객체에 따른 정보를 텍스트 데이터화 한다. 이후 LLM이 책상과 캔과 관련된 데이터를 확인 후 명령을 수행하기 위한 작업 프로세스을 생성한다. 작업 프로세스는 환경을 고려해 다양하게 생성되며 부적절한 방식과 실제 업무에 필요한 작업 등을 분류하는 과정을 거친다. 실제 유효하다고 판단된 작업만이 업무 프로세스로 샘플링 된 후 로봇에 적용되어 수행된다. 또한, 수행 과정과 결과에 대한 데이터를 수집 후 분석해 이후 작업을 개선할 수 있는 기능도 갖췄다. 구글 측에 따르면 오토RT는 로봇이 얼마나 자율적으로 명령을 수행할 것인지 원하는 정도에 따라 설정할 수 있다. 또한 얼마나 안전하고, 자율적으로 업무를 수행하는지 판단하기 위해 테스트를 진행했다. 7개월에 걸쳐 한 번에 최대 20대의 로봇을 다양한 환경을 조성하며 테스트를 실시한 결과 6천650개의 고유한 언어 지침을 다루는 7만7천 개 이상의 사례를 수집할 수 있었다고 밝혔다. 구글은 로봇이 업무를 수행하는 과정에서 가장 적합한 물리적 동작을 수행하기 위한 RT-트레젝토리라는 학습모델도 도입했다. 로봇의 동작 궤도를 시각화해 반복 학습 과정에서 어떤 동작으로 업무를 수행했을 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있는지 확인하고 개선할 수 있도록 지원한다. 훈련 데이터를 지원하지 않은 41개 작업으로 테스트한 결과 작업 성공률이 29%에서 63%로 2배 이상 향상됐다고 밝혔다. 또한 보다 안전한 로봇 활용을 위해 자체 필터링 기능 외에도 추가적인 안전조치 계층을 구성했다. 관절에 가해지는 힘이 주어진 임계값을 초과하면 자동으로 멈추도록 설정했다. 더불어 작동 중인 모든 로봇은 사람이 직접 중단한 수 있는 물리적 비활성화 스위치가 눈에 잘 띄는 곳에 위치하도록 구성할 것을 권했다. 구글 딥마인드 로보틱스 팀은 “우리는 여러 환경에서 다양한 명령을 자연스럽게 수행하기 위한 다목적 로봇개발을 목표로 하고 있다”며 “이번에 공개한 대규모 AI모델과 시스템 등을 통해 더욱 효율적인 로봇을 선보일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2024.01.05 09:09남혁우

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