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'피지컬'통합검색 결과 입니다. (184건)

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노타, 2025년 매출 131억 전년대비 55.3% ↑…VLA 최적화로 피지컬 AI 공략

노타가 인공지능(AI) 최적화 기술을 앞세워 역대 최대 실적을 기록하며 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략에 속도를 낸다. 노타는 2025년 연간 매출 131억원을 기록했다고 11일 밝혔다. 전년 대비 55.3% 증가한 수치로 2015년 설립 이후 최대 실적이다. 회사 측은 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 생성형 AI 영상 관제 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)' 동반 성장이 실적을 견인했다고 설명했다. 노타의 성장세는 최근 3년간 가파르게 이어졌다. 2022년 15억원 수준이던 매출은 2023년 36억 원, 2024년 84억 원으로 늘었다. 2025년에는 131억 원을 기록했다. 최근 3년간 연평균 성장률은 105%에 달한다. 연구개발 중심 단계에서 벗어나 글로벌 상용화 기반 매출 구조로 전환됐다는 평가다. 사업 부문별로는 플랫폼과 솔루션의 균형 성장이 두드러졌다. '넷츠프레소' 기반 플랫폼 매출은 2024년 28억원에서 2025년 53억원으로 약 88% 증가했다. 솔루션 부문에서는 비전언어모델(VLM) 기반 영상 관제 솔루션 'NVA'가 성과를 냈다. 2025년 7월 코오롱베니트와 상용 계약을 체결한 이후 건설, 조선, 교통, 보안, 미디어, 의료 등으로 공급처를 확대했다. 중동, 미국, 케냐 등에서 지능형교통체계(ITS)와 보안 프로젝트를 수주하며 해외 매출도 늘렸다. 글로벌 반도체 기업과 협업도 반복 매출 구조를 강화했다. 노타는 삼성전자 '엑시노스 2400'에 이어 '엑시노스 2500'에 최적화 기술을 공급했다. 2026년 적용 예정인 '엑시노스 2600'에도 기술 공급 계약을 체결했다. 세대별 칩 로드맵과 연동된 구조를 구축한 셈이다. 이외에도 Arm, 엔비디아, 퀄컴, 르네사스 등과 협력을 확대하고 있다. 산업안전, 선별관제, ITS 등 다양한 현장 레퍼런스도 확보했다. 코오롱인더스트리 산업안전 현장과 두바이 교통국 프로젝트 등이 대표 사례다. 노타는 2026년 실적 가시성도 확보했다. 2026년 1월 기준 퓨리오사AI 등을 포함한 주요 계약을 체결하며 50억원 규모 수주 잔고를 확보했다. 이는 2025년 매출의 약 40% 수준이다. 연초부터 대형 프로젝트를 수주하며 실적 기반을 다졌다. 회사는 온디바이스 AI를 넘어 피지컬 AI 분야로 사업을 확장한다. 국제학술대회 ICLR, AAAI 등에서 기술력을 인정받은 비전-언어-행동(VLA) 모델 최적화 기술을 앞세운다. 로봇, 모빌리티 등 피지컬 AI 영역에서 경량화, 최적화 기술 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 데이터센터 AI까지 사업 범위를 넓힐 계획이다. 채명수 노타 대표는 "지난해는 기술이 본격 상용화 단계에 안착하며 매출 성장으로 이어진 해"라며 "올해는 확보한 수주와 글로벌 고객 확대를 기반으로 성장 속도를 더욱 높이겠다"고 말했다. 이어 "온디바이스 AI, 피지컬 AI를 넘어 데이터센터 AI까지 확장해 의미 있는 사업 성과를 지속 창출하겠다"고 밝혔다.

2026.02.11 16:31남혁우 기자

엔비디아 "한국 반도체 업체와 피지컬 AI 협력 지속"

"한국은 삼성전자, SK하이닉스, 현대차그룹, LG전자 등 세계적 제조기업을 보유한 전략적 거점이다. 엔비디아가 추진하는 디지털 트윈과 피지컬 AI 기반 협력을 주도하는 전초기지 역햘을 수행하고 있다." 11일 서울 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 기조연설에서 정소영 엔비디아코리아 대표가 이렇게 설명했다. 이날 엔비디아는 반도체 설계부터 제조까지 산업 전반에 걸친 단계에서 생산성과 효율을 강화할 수 있는 AI 모델과 디지털 트윈 기술을 소개했다. 또 반도체 생태계를 넘어 산업 전반의 혁신 기업으로 역할을 확대해 나가겠다는 비전을 제시했다. 제품 대신 지능 생산하는 'AI 팩토리' 대두 이날 정소영 대표는 AI 시대 산업 패러다임의 전환이 'AI 팩토리'와 '피지컬 AI' 등 두 축을 중심으로 일어나고 있다고 설명했다. 정 대표는 "전통적인 공장은 사람과 자원을 투입해 제품을 생산한 반면 AI 시대의 공장은 데이터와 전기를 투입해 지능(인텔리전스)를 생산하는 공간"이라고 정의했다. 이어 "AI 팩토리에서 생성된 인텔리전스가 반도체·제조·자동차·통신 등 다양한 산업에 접목되며 실질적인 변화를 만들어내고 있다. 이미 글로벌 주요 산업 현장에서 AI 기반 혁신이 가속화되고 있다"고 덧붙였다. 그는 피지컬 AI에 대해 "이는 단순히 로봇을 움직이는 것이 아니라 현실 세계에 존재하는 다양한 물리적 개체(entity)에 지능을 결합해 우리 삶과 생산 현장 전반에 AI의 영향을 확장시키는 단계"라고 밝혔다. "엔비디아, AI 팩토리 구성 인프라 제공" 엔비디아는 2020년대 이후 AI 연산을 수행하는 GPU에 머무르던 것에서 벗어나 AI 처리 인프라를 제공하는 기업으로 포지션 변화를 시도하고 있다. 정소영 대표는 "AI 팩토리는 GPU를 시작으로 클라우드와 온프레미스 데이터센터, 그 위에서 구동되는 AI 모델과 고부가가치 소프트웨어·서비스로 구성된다. 엔비디아는 이런 가속 컴퓨팅 기반을 산업 전반에 제공하는 인프라 기업"이라고 말했다. 이어 "올 하반기 출시할 차세대 GPU 플랫폼 '베라 루빈'은 베라 CPU, 루빈 GPU와 네트워킹 칩, 스위치 등 6개 요소를 동시 개발하고 최적화하며 AI 플랫폼을 구현중"이라고 덧붙였다. "CPU 대신 GPU 활용해 소요시간 단축" 엔비디아는 CPU 대신 GPU를 활용하는 쿠다(CUDA)-X 라이브러리로 고성능·장시간 연산이 필요한 산업계 과제의 소요 시간 단축을 제공하고 있다. 2023년 엔비디아가 개발한 소프트웨어 라이브러리인 cu리소(cuLitho)는 반도체 식각 공정에 쓰이는 포토마스크 설계 시간을 크게 단축한다. 기존 CPU로 2주 이상 걸리던 연산 시간을 하루 내외로 줄였다. 정소영 대표는 "주요 반도체 소자를 시뮬레이션하는 TCAD, 리소그래피, 전자설계자동화(EDA) 등 반도체 전 분야에 AI 기반 모델이 적용된다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 주요 업체도 설계 시간 단축, 시뮬레이션 고도화 등을 추진중"이라고 밝혔다. 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스', 반도체 생산 자동화 가속 엔비디아는 현실 세계 물리 법칙과 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 플랫폼 '옴니버스'를 피지컬 AI 구현에 활용하고 있다. 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 자율이동로봇(AMR) 등 다양한 장비 개발 소요 시간을 단축하고 정밀도를 높일 수 있다. 정소영 대표는 옴니버스 활용 사례로 "어플라이드 머티어리얼즈(AMAT)와는 디지털 트윈 기반 생산 공정 제어에 협력하고 있고 램리서치 및 LG디스플레이 등과도 협업을 확대하고 있다"고 설명했다. 정 대표는 "반도체 산업은 축적된 방대한 부품·공정 데이터를 보유하고 있어 AI 에이전트를 통한 자동화와 EDA 가속화에 유리하다. 실제로 아드반테스트와 AI 에이전트를 활용한 제품 테스트 자동화도 공동 개발 중"이라고 밝혔다.

2026.02.11 15:41권봉석 기자

알리바바, 피지컬AI 모델 '린브레인' 공개…"구글·엔비디아 넘었다"

알리바바가 피지컬 인공지능(AI) 전용 모델 '린브레인'을 오픈소스로 공개하며 글로벌 로보틱스 AI 경쟁에 뛰어들었다. 구글과 엔비디아의 로보틱스 AI 모델과의 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록했다고 밝히며 기술 경쟁력을 전면에 내세웠다. 알리바바는 산하 다모(DAMO) 아카데미가 로봇과 스마트 기기의 복잡한 현실 세계 작업을 돕는 AI 파운데이션 모델 '린브레인'을 허깅페이스와 깃허브를 통해 오픈소스로 공개했다고 11일 밝혔다. 린브레인은 알리바바 다모 아카데미가 개발한 파운데이션 모델로 알리바바의 비전 언어 모델 '큐웬3-VL(Qwen3-VL)'을 기반으로 학습됐다. 단순한 시각 인식을 넘어, 물리 공간에서의 행동과 결과를 연계해 이해하는 것이 특징이다. 함께 공개한 데모 영상에서는 린브레인 기반 로봇이 가정 환경을 연상시키는 장면에서 여러 작업을 수행하는 모습이 공개됐다. 씽크대에서 지정한 포크나 컵을 정확하게 집어내고 과일 바구니에서 오렌지를 자연스럽게 집어드는 사물 특성에 맞춰 작업하는 모습을 확인할 수 있다. 이 밖에도 냉장고 문을 열거나 책을 책장에 정리하는 등 가정 환경에서 다양한 작업을 수행하는 모습이 담겼다. 알리바바는 이 모델이 객체 위치 추적, 궤적 예측, 환경 탐색 등에서 구글의 '제미나이 로보틱스-ER 1.5'와 엔비디아의 '코스모스-리즌2' 대비 최고 수준의 성능을 보였다고 설명했다. 모델은 총 세 가지 기본 버전으로 공개됐다. 파라미터 수 2억 개와 8억 개의 일반 밀집형 모델, 그리고 30억 파라미터 규모의 혼합전문가(MoE) 모델이다. 여기에 로봇 작업 계획에 특화된 '린브레인-플랜', 비전 언어 기반 내비게이션을 위한 '린브레인-내비', 체인 오브 포인트 추론을 강화한 '린브레인-CoP' 등 후처리 모델도 함께 제공된다. 모든 모델은 허깅페이스와 깃허브를 통해 오픈소스로 배포된다. 기술적으로 린브레인은 자아 시점 영상 이해와 세밀한 공간 추론에 강점을 가진다. 영상 기반 질의응답, 개수 세기, 문자 인식 등 세부적인 작업을 수행하며, 시간에 따른 객체 변화와 이동 경로를 정밀하게 파악한다. 텍스트 추론과 공간적 그라운딩을 교차 적용하는 방식으로, 추론 과정 자체를 물리 공간에 밀착시키는 구조를 채택했다. 이를 통해 로봇이 실제 환경에서 실행 가능한 수준의 정밀한 행동 계획을 수립할 수 있다. 아키텍처 측면에서는 통합 인코더-디코더 구조를 적용해, 다양한 시각 입력과 텍스트 지시를 동시에 처리한다. 출력 결과는 단순 텍스트를 넘어 공간 경로, 물리적 포인팅, 행동 계획 등 멀티모달 형태로 제공된다. 대규모 시공간 데이터와 물리 공간 중심 학습을 통해 범용성을 유지하면서도 로봇 특화 추론 능력을 강화했다는 설명이다. 이번 공개는 중국 AI 업계가 일관되게 유지해온 오픈소스 전략의 연장선으로 평가된다. 그동안 물리 AI 분야의 오픈소스는 스탠퍼드대, 캘리포니아대 버클리 캠퍼스 등 학계가 주도해왔다. 알리바바는 린브레인을 전면 개방함으로써 글로벌 개발자와 연구자의 참여를 유도하고 기술 고도화 속도를 끌어올리겠다는 전략이다. 이는 서구권 중심의 로보틱스 AI 주도권에 도전하는 행보로도 해석된다. 알리바바의 로보틱스 행보는 투자 측면에서도 이어지고 있다. 최근 알리바바는 휴머노이드 로봇 제조사 '엑스 스퀘어 로봇(X Square Robot)'에 1억4000만 달러를 투자했다. 해당 기업의 로봇은 이미 학교, 호텔, 의료기관 등에 적용되고 있다. 이는 알리바바가 단순 연구를 넘어, 실제 상용 로봇 시장까지 염두에 두고 있음을 보여준다. 업계에서는 린브레인이 오픈소스 기반 로봇 AI 생태계 확산의 기폭제가 될 가능성에 주목하고 있다. 개발자 접근성을 앞세운 전략이 기술 혁신 주기를 단축시키고, 글로벌 로보틱스 경쟁 구도를 재편할 수 있을지 관심이 쏠리고 있다. 다모 아카데미 롱하오 당 연구원 등 연구진은 "린브레인은 물리적 현실에 기반을 둔 파운데이션 모델로 수동적인 관찰을 넘어 물리적 세계에 대한 이해를 확고히 한다"며 "이러한 체계적인 개선을 통해 능동적이고 물리적 현실을 고려한 추론 및 복잡한 작업 실행이 가능하다"고 설명했다.

2026.02.11 10:22남혁우 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

시스코 수석 부사장 "피지컬 AI 핵심은 네트워킹 보안…PQC 투자 확대"

"피지컬 인공지능(AI) 시대 제조업 핵심은 네트워킹 기술입니다. 디바이스와 클라우드, 데이터센터, 애플리케이션 간 연결 상태가 어느 때보다 강력하고 안전해야 합니다. 네트워킹이 강해야 디바이스 간 오류·충돌 없이 원활한 피지컬 AI 시스템을 구현할 수 있을 것입니다." 비카스 뷰타니 시스코 보안 라우팅 및 산업용 사물인터넷(IoT) 수석 부사장 및 총괄매니저는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 그는 현재 프로덕트팀에서 시스코 제품 개발 전 과정을 총괄하고 있다. 뷰타니 수석 부사장은 피지컬 AI 시대에 제조 기업이 네트워킹 보안 기준을 더 높게 볼 것이라고 내다봤다. 그는 네트워킹 강화 기술로 강력한 인프라와 초저지연, 가시성, 보안을 꼽았다. 그는 해당 기능을 모두 제공할 수 있는 솔루션으로 '유니파이드 엣지' 플랫폼을 제시했다. 이 플랫폼은 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 보안을 한 시스템으로 결합해 데이터 생성 지점에서 실시간 추론과 에이전틱 워크로드를 지원한다. 이를 통해 중앙 데이터센터 중심의 기존 AI 인프라 한계를 극복하고, 엣지 기반의 분산형 AI 환경을 구현할 계획이다. 뷰타니 수석 부사장은 AI 시대 제조 현장 요구사항을 충족하려면 강력한 인프라가 필수라고 강조했다. 그는 "예컨대 머신비전은 품질 모니터링을 위해 분당 4000 프레임 규모 데이터를 처리해야 한다"며 "일반적인 네트워킹 환경에선 불가능한 규모"라고 설명했다. 이어 "이런 고도 기술을 성공적으로 활용하려면 고성능 이더넷 전원 장치(PoE) 기술과 10기가(G)급 연결성 등 강력한 인프라가 필수"라고 말했다. 그러면서 "유니파이드 엣지는 물리적 디바이스가 급증하는 현장에서도 데이터 병목 현상 없이 애플리케이션과 소통할 수 있는 고성능 기능을 제공할 수 있다"고 덧붙였다. 뷰타니 수석 부사장은 결함 탐지 시 즉각적인 대응도 유니파이드 엣지로 수행할 수 있다고 말했다. 그는 "이 플랫폼은 공장 생산 라인 내 그래픽처리장치(GPU)와 신경처리장치(NPU) 처리 역량을 직접 구현할 수 있다"며 "과거 클라우드 응답을 기다리며 발생했던 지연 시간을 없앨 수 있다"고 말했다. 이어 "고객은 현장에서 실시간으로 의사결정을 내리는 동시에 사이버 보안까지 강화할 수 있는 셈"이라고 설명했다. 뷰타니 수석 부사장은 네트워크 구조가 복잡해질수록 보안 사고 확산을 막는 계층화된 방어 체계가 중요해질 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 전 세계 기업 보안최고책임자(CISO)는 '평면적 네트워크(Flat Network)' 취약점을 우려하고 있다"며 "계층 방어 시스템에 관심을 쏟고 있다"고 설명했다. 이에 발맞춰 시스코는 '사이버 비전'을 대안으로 제시하고 있다. 사이버 비전이 머신 레벨 트래픽에 100% 가시성을 제공한다는 이유에서다. 이를 통해 모든 자산을 논리적으로 계층화하고, 보안 정책을 적용한다. 고객은 특정 구역 보안 문제가 공장 전체로 퍼지는 것을 차단할 수 있다. 시스코는 스플렁크 인수를 통해서도 보안 가시성 확보에 주력해 왔다. 뷰타니 수석 부사장은 "네트워킹과 보안, 공정 데이터를 한 통합 저장소에 모을 수 있다"며 "이는 우리만 갖고 있는 유일한 기술"이라고 강조했다. 네트워크 복잡성 겪는 韓 제조업…'디자인 인'으로 극복 최근 국내 제조 현장이 20년 이상 된 노후 설비와 최첨단 IT 시스템이 혼재돼 네트워크 복잡성을 겪고 있다. 이에 국내 제조업에선 새 시스템 도입을 망설이는 분위기가 이어지고 있다. 뷰타니 수석 부사장은 이런 국내 제조 시장 특수성을 정확히 인식하고 있다고 밝혔다. 그는 "한국 제조 현장이 차세대 스마트 팩토리로 발전하려면 시스템 통합 아키텍처부터 도입해야 한다"고 주장했다. 뷰타니 수석 부사장은 한국에서 장비를 판매하는 공급자 역할을 넘어설 것이라고 강조했다. 그는 "한국 기업 환경에 최적화된 미래형 네트워크 설계를 도울 것"이라며 "관련 전문 컨설턴트를 현장에 직접 투입하고 있다"고 설명했다. 이어 "복잡하게 얽힌 기존 인프라를 정리하고, IT와 OT가 유기적으로 연결되는 안정적인 디지털 전환 로드맵을 제시할 것"이라고 덧붙였다. 그는 시스코가 추진 중인 '디자인 인(Design-in)' 전략에도 주목했다. 이는 파트너사가 로봇 등 신제품을 개발하는 초기 설계 단계부터 시스코 보안·네트워크 기술을 내재화하는 방식이다. 이를 통해 파트너사는 설계 시점부터 보안 무결성을 검증하는 '시큐어 부팅'과 '이동 중인 데이터' 보호 기술을 적용해 데이터 탈취나 변조를 원천 차단할 수 있다. 데이터 손실 시 신속한 복구를 돕는 기술로 실시간 로봇 운영 신뢰도를 극대화할 수 있다. 대표 디자인 인 국내 사례는 HL로보틱스 파트너십이다. 두 기업은 자율주행 주차 로봇 '파키'에 시스코 인프라를 설계 시점부터 결합했다. 협력 핵심은 초신뢰 무선 백홀 솔루션 'CURWB(Cisco Ultra-Reliable Wireless Backhaul)'와 'MPO(Multi Path Operation)' 기술에 있다. CURWB는 파키 전용 통신 표준으로 채택됐으며 복잡한 공간에서도 데이터 끊김을 방지하는 역할을 한다. 신속한 복구를 돕는 MPO 기술은 실시간 운영 신뢰도를 높인다. 뷰타니 수석 부사장은 "우리는 이미 1년간 현장 검증을 통해 기술 성능을 입증했다"며 "향후 고속 이동 환경 최적화 등 공동 연구를 지속할 것"이라고 밝혔다. 이어 "이는 개발 완료 후 장비를 도입하던 관행을 깬 대표 사례"라며 "제품 완성도를 설계 시점부터 확보한 셈"이라고 강조했다. "기존 보안 한계 넘을 것…10년 바라보고 PQC 투자" 뷰타니 부사장은 기존 보안 체계 한계를 극복하기 위한 시스코 전략도 소개했다. 우선 '양자 내성 암호화(PQC)' 기술 투자도 대폭 강화한다고 밝혔다. 그는 "양자 시대에 해독 불가능한 수준의 보안력을 확보하는 것이 관건"이라며 "네트워킹 경로 신뢰도를 보장하기 위한 취지"라고 설명했다. 이어 "보안을 단발성 위협 대응으로 봐선 안 된다"며 "향후 10년 미래를 내다보는 장기적인 시각이 필요하다"고 재차 강조했다. 그는 서버에 저장된 정적인 정보뿐 아니라 데이터가 이동하는 전 과정에 보안을 적용해야 한다고 봤다. 뷰타니 부사장은 "전송 중 발생할 수 있는 데이터 탈취나 변조를 원천 차단하는 기술 개발에 주력해야만 네트워크 신뢰를 유지할 수 있다"고 말했다. 뷰타니 수석 부사장은 "우리는 고객사가 스스로 보안 취약점과 노출 상태를 상시 평가할 수 있도록 도울 것"이라며 "차세대 제품군을 통해 이를 단계별로 해결해 나가는 장기 거버넌스를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.02.10 16:11김미정 기자

오중석 이노시뮬레이션 이사 "피지컬 AI 시대 올 수록 시뮬레이터 역할 커진다"

“시뮬레이터는 기술이 아니라 환경입니다.” 오중석 이사가 건낸 이 말은 이노시뮬레이션의 방향을 함축한다. 이노시뮬레이션의 시뮬레이터를 소개하는데 XR, 디지털 트윈, 피지컬 AI 같은 용어가 등장하지만 그의 설명은 특정 기술의 성능을 나열하는 데서 멈추지 않았다. 왜 지금 시뮬레이션이 필요한지, 무엇이 구현되지 않으면 검증 자체가 성립하지 않는지에 대한 문제 제기에 가까웠다. 오 이사가 가장 먼저 짚은 분야는 자율주행이다. 자율주행 AI가 고도화될수록 시뮬레이터는 사라질 것이라는 의견도 있지만 그는 오히려 검증 부담이 훨씬 커졌다고 봤다. AI는 스스로 판단하지만, 그 판단이 옳았는지는 결국 환경이 결정한다. 카메라와 라이다, 레이더, GPS 등 센서가 현실과 다른 입력을 받는 순간, 학습 결과 자체가 왜곡된다. 그래서 검증의 출발점은 알고리즘이 아니라 '현실과 구분되지 않는 조건'이어야 하며 그렇기에 시뮬레이터의 중요함이 더욱 증가한다는 설명이다. 오 이사는 "과거에는 ECU나 일부 제어계만 연결해도 충분하다고 여겼던 시절이 있었다. 하지만 완전 자율주행 단계로 갈수록 이런 방식은 한계를 드러낸다. 차량 전체가 실제 도로에 올라가 있는 것처럼 움직여야 하고, 센서 역시 실제 주행과 동일한 착각 상태에 들어가야 한다"라고 말했다. 이어서 "그렇지 않으면 AI는 현실에서 쓸 수 없는 내용을 학습한다"라고 말했다. AI 테스트의 본질은 계산 성능이 아니라 환경의 진실성이다"라고 표현했다. 이 개념은 시뮬레이터 시연에서 구체적으로 드러난다. 차량이 실제 도로를 달리지 않아도 센서는 이를 현실로 인식한다. 거대한 다이나모 위에 올라간 차량은 가상의 주행 환경 속에서 급제동을 하고, 회피 기동을 수행하며, 사람과 장애물을 인식한다. 카메라와 라이다, 레이더, GPS 등 실제 차량에 탑재된 센서들이 동일한 조건에서 동시에 작동한다. 훈련 시뮬레이터에 대한 문제의식도 같은 맥락에 있다. 그는 '기억되는 훈련'이라는 표현으로 기존 훈련 시스템의 한계를 표현했다. 사람이 만든 시나리오를 반복하는 구조에서는 몇 번의 훈련만으로도 다음 상황이 예측된다. 그 순간부터 훈련은 반사 신경이 아니라 기억력 시험으로 변한다. 이노시뮬레이션은 AI를 활용해 이 반복성을 제거하는 데 초점을 맞췄다. 같은 도로, 같은 하늘, 같은 노선에서도 매번 다른 사건이 발생하도록 만들고, 훈련자는 그때마다 새로 판단해야 한다. 오 이사는 “훈련 효과는 외우는 데서 나오지 않는다”고 설명했다. 철도 시뮬레이터에서는 이런 경향이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 운행 조작 자체는 단순하지만, 실제 현장에서 중요한 것은 고장 상황이다. 선로를 달리는 열차 한 편성이 멈추면 전체 노선이 영향을 받는다. 이 상황에서 기관사는 단순히 운전하는 사람이 아니라, 고장을 판단하고 우회시켜 차량을 이동시키는 주체가 된다. 이노시뮬레이션의 철도 시뮬레이터는 이런 판단 과정을 훈련하기 위해 설계됐다. 전기 계통과 소프트웨어 장애를 동시에 구현하는 것도 같은 이유다. 군인을 위한 전술 훈련 시뮬레이터 시연에서 오 이사는 '적의 지능'을 핵심으로 꼽았다. 오중석 이사는“적이 멍청하면 훈련은 절반도 의미가 없다. 전투기와 전차 시뮬레이터에서는 적의 움직임을 룰 기반이 아니라 AI 학습 기반으로 구성한다. 실제 전술 교리와 행동 패턴을 반영해 판단하고, 회피하고, 공격하도록 만들었다"라고 말했다. 실제로 오 이사는 F-16과 F-15K 조종사들이 시뮬레이터 안에서 땀을 흘리며 실제 비행과 다르지 않은 긴장 반응을 보이던 장면을 언급하기도 했다. 몸이 먼저 반응할 정도면 이미 그 환경을 현실로 받아들이고 있다는 뜻이라고 설명했다. 이어지는 인터뷰에서 화제는 시뮬레이터 시장 전반에 대한 이야기로 이어졌다. 자율주행과 무인화, 피지컬 AI가 본격화 되는 시점에 시뮬레이션의 역할이 줄어들 수 여지가 있지 않냐는 질문에 대해 오 이사는 오히려 반대라고 답했다. 그는 "사람이 판단에서 빠질수록 검증은 더 복잡해지고, 실제 환경에서 시험할 수 없는 수천, 수만 가지 경우의 수를 사전에 걸러내야 한다. 한 번의 사고가 체계 전체의 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 만큼, 테스팅 시뮬레이터는 보조 수단이 아니라 필수 인프라에 가까워지고 있다"고 말했다. 이는 이노시뮬레이션이 스스로를 시뮬레이터 기업으로만 규정하지 않는 이유이기도 하다. 오중석 이사는 이노시뮬레이션을 장비를 파는 곳이 아니라, 판단의 조건을 설계하는 곳에 가깝다고 설명했다. 특정 산업이나 플랫폼에 국한되지 않고, 자율주행·철도·항공·국방 등 각기 다른 영역에서 공통으로 요구되는 것은 결국 동일한 질문이라는 이야기다. 그는 "시뮬레이터는 현실에서 검증할 수 없는 상황을 어떻게 가상에서 먼저 통과시킬 것인지에 대한 질문에 답하기 위한 수단일 뿐, 목적 자체는 아니다"라고 말했다. 이노시뮬레이션은 어떤 기업인가에 대한 정의는 조준희 대표의 설명이 이어지며 분명해졌다. 조 대표는 이노시뮬레이션을 XR 디지털 트윈 기반 피지컬 AI 시뮬레이션 기업으로 정의했다. 새로운 기술을 내세우는 회사라기보다는, 현실 세계를 가상 공간으로 옮겨와 검증 가능한 형태로 만드는 회사라는 의미다. 조준희 대표는 "과거에도 관련 개념은 존재했지만 지금에서야 컴퓨팅 성능과 AI, 소프트웨어가 동시에 받쳐주며 실제 산업으로 작동할 수 있는 시점이 됐다. 이제 시장이 개화하는 셈이다"라고 덧붙였다. 이노시뮬레이션이 스스로 평가하는 경쟁력 핵심은 '도메인 언어'다. 보기 좋은 그래픽만으로는 현실 같은 훈련이 만들어지지 않는다며 실제 차량과 무기 체계는 물리, 전기, 제어가 동시에 얽혀 움직인다는 점을 정확히 인지하고 있어야 한다는 것이 조준희 대표의 설명이다. 조 대표는 "탱크를 다루는 사람과는 탱크의 언어로, 자율주행 엔지니어와는 그들의 언어로 대화할 수 있어야 한다"고 말했다. 이노시뮬레이션은 이렇게 그들의 언어로 대화할 수 있는 기업이라는 자부심을 드러낸 셈이다. 이노시뮬레이션이 말하는 시뮬레이션의 역할은 명확하다. 실제 환경을 그대로 옮긴 가상 세계에서 충분히 실패하고, 그 실패를 현실로 가져오지 않게 만드는 존재라는 이야기다. 자율주행과 무인화, 피지컬 AI가 일상이 될수록 시뮬레이션은 선택이 아니라 전제가 된다. 이노시뮬레이션이 구축해 온 가상 환경이 산업과 국방, 모빌리티 전반에서 의미를 갖는 이유도 바로 이 지점에 있다.

2026.02.10 11:12김한준 기자

동국대–한국피지컬AI협회, 바이오메디컬 협력

한국피지컬AI협회(협회장 유태준)와 동국대학교(총장 윤재웅) 경기 RISE사업단은 6일 바이오메디컬 특화 캠퍼스 환경을 기반으로 피지컬AI(Physical AI) 데이터 생태계 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약식은 협회 회장사인 마음A의 공간을 활용해 진행됐으며, 행사 현장에서는 마음AI 전시 공간에 구축된 피지컬AI 관련 기술 및 제품 시연도 함께 이뤄졌다. 협약식에는 동국대학교 측에서 성정석 동국대학교 BMC부총장 겸 RISE사업단장, 이재영 경기RISE사업단 IT·융복합 ICC센터장, 김현우 경기RISE사업단 그린바이오 ICC센터장, 홍영택 의생명공학과 교수, 박혁상 경기RISE사업단 행정지원팀장이 참석했다. 한국피지컬AI협회 측에서는 유태준 협회장(마음AI 대표이사), 손병희 표준협의회 의장(마음AI 연구소장), 주해종 인재개발원장, 여상훈 사무국장이 함께했다. 이번 협약은 캠퍼스를 단순히 교육·연구 공간을 넘어, AI가 실제 환경에서 보고·판단하고·행동하며 학습할 수 있는 데이터 생산·순환 기반으로 확장하는 데 목적이 있다. 양 기관은 ▲Physical AI 전문인력 양성 ▲산학협력 세미나·워크숍·포럼 공동 개최 ▲공동 연구개발 및 기술 협력 ▲교육·연구·기술 교류를 위한 정보 공유 등 폭넓은 협력 과제를 추진할 계획이다. 특히 이날은 협약 체결과 함께 피지컬AI 기술·제품 시연을 통해, 실제 환경에서의 시스템 구동 방식과 데이터 축적·활용 관점의 협력 방향을 공유했다. 참석자들은 현장 실증 경험 → 데이터 축적 → AI 재학습 → 서비스 고도화로 이어지는 'Physical AI 데이터 순환 모델'의 적용 가능성을 중심으로 실질 협력 방안을 논의했다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 “Physical AI 경쟁력은 데이터를 얼마나 빠르게 만들고, 신뢰 가능한 방식으로 순환시키느냐에 달려 있다”며 “동국대학교의 바이오메디컬 캠퍼스 환경은 이러한 구조를 실증·확장하기에 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 성정석 동국대학교 BMC부총장은 “RISE 사업과 연계해 의생명·그린바이오·IT 융복합 인프라가 Physical AI 학습 구조와 결합하는 새로운 협력 모델을 만들어가겠다”고 말했다.

2026.02.09 19:02방은주 기자

"남의 기술 활용엔 한계…로봇 기술 내재화가 핵심"

"남의 것을 활용하다보면 이를 확장하거나 상용화 하는데에는 한계가 있기 마련입니다. 사소한 부분까지 가능한 우리의 기술로 내재화 할 필요가 있습니다." 최종석 한국로봇학회장은 최근 휴머노이드와 피지컬 인공지능(AI) 흐름이 급격히 커지는 가운데 국내 로봇 산업이 지속적으로 성장하기 위해서는 '기술 내재화'가 핵심이라고 강조했다. 최 회장은 KAIST 전기및전자공학과에서 학·석·박사 학위를 받았으며, MIT CSAIL 방문연구원과 KIST AI로봇연구소 지능로봇연구단 단장 등을 역임했다. 현재 KIST AI로봇연구소 휴머노이드로봇연구단 책임연구원으로 재직 중이며, 학회에서는 학술·교육이사와 국제협력 부회장 등 주요 보직을 맡아왔다. 한국로봇학회는 2003년 설립된 국내 대표 로봇 학술단체다. 로봇공학 관련 학술·기술 정보 교류와 산학협력 촉진을 통해 산업기술 발전에 기여하는 것을 목적으로 하고 있다. 학술대회와 학술지 발간, 연구회 운영, 교육 프로그램 등을 통해 국내 로봇 연구 생태계의 중심 역할을 수행해왔다. 최 회장은 올해를 국내 로봇 연구·산업의 전환점으로 바라봤다. 최 회장은 "최근 AI 성장을 토대로 글로벌 빅테크의 휴머노이드 투자 확대로 작년부터 국내 산학연관 모두 휴머노이드에 관심을 집중하기 시작했다"고 설명했다. 정부 지원도 본격 확대되고 있다는 평가다. 그는 "작년부터 산업부의 K-휴머노이드를 비롯해 과기부의 글로벌 톱 사업 등 휴머노이드 원천기술 지원사업이 대폭 지원되기 시작했다"며 "산업계에서도 액추에이터, 센서 부품들이 국산화가 가시화 되기 시작했다"고 말했다. 그러면서 "올해 하반기에는 여러 곳에서 가시적인 성과들이 나오며 큰 변화를 만들어 내지 않을까 기대해본다"고 했다. 다만 최 회장은 미국과 중국처럼 막대한 투자를 기대하기는 어렵다고 진단했다. 그는 "투자와 시장규모를 포함해 미국·중국 기술 수준을 기대하기는 어려우나, 1년 전에 비해 지금은 로봇계에서도 스스로 성장에 대한 절실함과 기대감이 높아졌다"고 말했다. 학회는 연구 성과가 산업과 사회로 이어질 수 있도록 '챌린지' 활성화에 힘을 싣겠다는 계획이다. 최 회장은 "챌린지를 통해 이론이 실제 상황으로 구현되는데 필요한 구멍들을 어떻게 메꿀 것인가에 대한 고민과 해결책들이 나오게 된다"며 "이번 학술대회에 새로이 도입한 경진대회도 그 예"라고 설명했다. AI-로봇 융합 연구의 방향으로는 '모듈화'와 '개방화'를 제시했다. 그는 "각자 개발한 기술들이 다른 분야의 전문가나 비전문가가 사용하기 쉽게 모듈화가 되어 있고 개방화가 되어 있어야 기술이 축적이 될 수 있다"고 강조했다. 국내 로봇 산업화 병목으로는 안정적인 부품과 플랫폼의 부재를 꼽았다. 최 회장은 "AI-로봇은 그 자체로 융합연구"라며 "융합연구가 잘 되려면 기술 내재화가 기본"이라고 말했다. 그러면서 "그동안 해외 부품과 플랫폼을 이용해 보여주기식 결과를 내는 데 급급해 기술이나 결과물이 축적되지 않는 문제가 있었다"고 덧붙였다. 국제 협력 강화 움직임도 이어가고 있다. 그는 "로봇학회가 주관하는 국제학술대회는 3년 전부터 장소를 해외로 나가서 개최했고, 작년의 경우 조직위원장도 해외 기관에서 맡을 수 있도록 했다"며 "단순한 교류를 넘어 실질적인 협력이 이뤄질 수 있도록 운영체제나 정책을 보완하고자 논의를 시작했다"고 밝혔다. 젊은 연구자 지원책도 확대한다. 최 회장은 "학술대회 만찬에서 선배연구자를 멘토로 하는 멘토·멘티 매칭 테이블들을 준비했다"며 "IEEE RO-MAN 학회에서는 학생들의 논문발표를 활성화하기 위해 등록비를 지원하는 프로그램도 구상하고 있다"고 말했다. 한편 제21회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2026)는 지난 4일부터 7일까지 강원도 알펜시아에서 개최됐다. 이번 대회에서는 휴머노이드 로봇을 비롯해 모바일 로봇, 산업·재난 로봇 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 공유됐다. 연구자와 기업, 일반 대중 간 협력을 위한 전시·시연과 경진대회 등 다채로운 프로그램이 함께 마련됐다. 신영빈이 만난 로봇 마스터① 오준호 레인보우로보틱스 창업자 겸 CTO② 서일홍 코가로보틱스 대표③ 최혁렬 에이딘로보틱스 대표④ 김진오 한국로봇산업협회장⑤ 손웅희 한국로봇산업진흥원장⑥ 장병탁 K-휴머노이드 연합 위원장⑦ 여준구 대동로보틱스 대표⑧ 강기원 한국로봇융합연구원장⑨ 최종석 한국로봇학회장

2026.02.08 12:53신영빈 기자

정부, 경남AX 검증...피지컬AI 제조 혁신 가동

과학기술정보통신부는 지난 6일 경남 창원 소재 신성델타테크를 찾아 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 점검하고, 현장 간담회를 통해 피지컬 AI 기반 지역 제조 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 현장 방문은 피지컬AI 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고 향후 추진될 '경남 AX' 대형 R&D 사업과 연계 방향에 대해 기업과 연구진의 현장 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 과기정통부가 올해 착수하는 '경남 AX' 사업은 기존의 단순 공정 자동화를 넘어, 현장의 물리적 특성과 숙련자의 노하우를 AI 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 AI가 로봇과 설비를 직접 제어하는 'PINN 기반 LAM' 기술 개발에 중점을 두고 있다. 이는 기존의 '분석·판단 중심 AI'에서 나아가, '현장을 가장 잘 아는 AI는 물론 공정을 실제로 움직이는 AI'로의 전환을 의미한다. 먼저 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 2025년 추경예산을 통해 사전검증 사업을 추진하며, 경남 지역 8개 제조기업을 대상으로 현장 실증을 수행했다. 이를 통해 주요 참여기업에서 공정 품질 예측과 생산 효율 개선 등 가시적인 성과가 확인됐다. 신성델타테크의 플라스틱 사출 조립 공정에 사출성형 공정 데이터(49종)와 작업자 행동, 원자재 상태, 불량 형상 등 액션 데이터(62종)를 연계한 AI 학습용 데이터셋을 구축하고, 디지털 트윈 모델을 통해 공정 품질을 사전에 보정한 결과, 불량률 감소(약 15%) 및 설비 가동률 향상(약 20%) 가능성을 확인했다. 화승R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전에 예측해 설비종합효율을 5% 이상 개선했고, CTR은 알루미늄을 가공 공정에서 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 예측하여 불량률을 줄이고, 가공 사이클 타임을 17% 이상 단축하는 성과를 거뒀다. 과기정통부는 이러한 사전검증 성과를 바탕으로 2026년 상반기부터 '경남 AX' 사업을 본격 착수한다. 2030년까지 추진될 이번 사업은 현장 제조 데이터 기반의 '물리지능 행동모델' 기술 개발을 통해 초정밀 제어 피지컬 AI를 구현하는데 집중할 계획이다. 이어진 현장 간담회에 참석한 기업 관계자들은 피지컬 AI 기반 정밀 제어 기술의 확산과 방안, 데이터 관리, 숙련자 노하우의 모델화 등에 대해 논의하며, 정부 차원의 정책 연계 강화를 요청했다. 경남은 첨단 산업을 중심으로 제조 거점이 밀집된 지역으로, 현장 중심 데이터 축적과 실증에 유리한 여건을 갖춘 만큼, 과기정통부는 실증 성과가 산업화로 이어질 수 있도록 제기된 의견을 향후 지역 AX 설계 및 정책 지원방안 마련에 적극 반영할 계획이다. 배경훈 부총리는 “경남은 기계, 부품, 장비 등 정밀 제조 역량이 집적된 최적의 환경을 갖춘 곳”이라며, “경남의 산업 경쟁력에 피지컬AI를 결합해 지역 제조 '5극3특' 전략의 핵심 거점으로 확실히 자리매김시키겠다”고 강조했다. 이어, “피지컬AI는 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며, “현재 단계에서는 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 밝혔다. 배 부총리는 또 “이러한 데이터를 토대로 향후 피지컬 AI 파운데이션 모델이 개발되면, 이를 오픈소스 방식으로 확산해 많은 기업이 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들어 나가겠다”며, “정부는 단기 성과에 그치지 않고, 대한민국 미래를 책임진다는 소명감을 가지고 피지컬 AI 정책을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00박수형 기자

휴머노이드 상용화 관건은 '교육 플랫폼'…투모로 '하빌리스' 승부수

"투모로로보틱스는 휴머노이드 교육을 하빌리스 브레인과 하빌리스 콘솔로 구성된 단일 시스템으로 구현하고 있습니다. 교육은 단순한 알고리즘이 아니라 운영체계(OS)입니다." 장병탁 투모로로보틱스 대표는 6일 서울 웨스틴조선 파르나스에서 열린 '제1회 휴머노이드 테크콘' 기조발표에서 휴머노이드 상용화를 위한 핵심 플랫폼으로 '하빌리스 브레인'과 '하빌리스 콘솔'을 제시했다. 장 대표는 "하빌리스 브레인은 세계를 추론하고 월드 모델링을 수행하는 인지적 코어"라며 "3차원 지각과 인지, 행동을 연결하는 중심축"이라고 설명했다. 또 "하빌리스 콘솔은 인간 개입을 가능하게 하는 인터페이스로 텔레오퍼레이션(원격조작), 시범 동작 제공, 피드백, 지속적인 커리큘럼 관리를 지원한다"고 밝혔다. 그는 "교육은 단순히 데이터를 더 넣는 것이 아니라, 목표를 이해하고 경험을 통해 개선하는 구조"라며 휴머노이드 상용화 경쟁이 소프트웨어 기반 교육 플랫폼 경쟁으로 확장될 수 있음을 시사했다. 장 대표는 휴머노이드 상용화의 본질적 과제로 '일반화'를 꼽았다. 그는 "데모는 인상적이지만 실제로 배치하려고 하면 잘 작동하지 않는다"며 "진짜 문제는 일반화"라고 진단했다. 장 대표는 학습 방식의 차이를 "훈련은 특정 기술과 행동을 전달하는 것이고, 교육은 목표 지향적으로 환경에 적응하며 시간이 지나면서 개선되는 것"이라고 구분했다. 그는 이를 "데모에서 워킹 인텔리전스로의 전환"이라고 표현했다. 장 대표는 휴머노이드 교육은 하나의 방법으로 해결되지 않는다며, 시뮬레이션과 인간 가이던스, 합성 데이터, 현실 세계 상호작용을 결합한 '레이어드 커리큘럼' 접근을 강조했다. 시뮬레이션은 대규모 행동을 안전하게 탐색할 수 있지만 현실 격차가 존재하고, 텔레오퍼레이션은 고품질 데이터를 확보할 수 있으나 확장성이 제한된다고 설명했다. 또 생성형 AI 기반 합성 데이터는 희귀 상황과 롱테일 시나리오까지 만들 수 있지만 합성 데이터와 현실 데이터 분포 정렬이 과제라고 지적했다. 장 대표는 "궁극적인 교육은 현실 세계에서 시행착오와 회복을 통해 이뤄져야 한다"며 현장 경험의 중요성을 강조했다. 그는 휴머노이드 지능 성장은 인지와 행동이 순환하는 '피지컬 AI 학습 루프'에서 발생한다고 설명했다. 장 대표는 "교육은 폐쇄 루프 안에서 일어난다"며 "루프가 끊기면 학습이 정체되고 루프가 계속되면 로봇은 자율적으로 지능을 키워간다"고 말했다. 로봇 파운데이션 모델 적용의 현실적 제약도 언급했다. 장 대표는 "피지컬 AI에 파운데이션 모델을 적용할 때 이슈 중 하나는 실시간성"이라며 "속도가 너무 느리다"고 지적했다. 그는 "언어를 생성하거나 이미지를 생성하는 것은 기다릴 수 있지만, 로봇은 늦으면 사고가 난다"고 말하며 레이턴시가 핵심 장벽이라고 밝혔다. 데이터 부족 문제에 대해서는 "피지컬 AI는 아직 데이터가 부족하다"고 언급하며, 다양한 학습 방법을 커리큘럼 형태로 결합해 단계적으로 성장시키는 접근이 필요하다고 강조했다. 장 대표는 발표를 마무리하며 "미래는 더 잘 훈련된 로봇이 아니라, 교육된 피지컬 인텔리전스"라고 강조했다. 휴머노이드가 단일 제품을 넘어 산업 현장에서 지속적으로 학습하고 확장되는 플랫폼으로 진화할 것이라는 전망이다.

2026.02.06 16:49신영빈 기자

로봇으로 집값 잡을까…AI들의 '반전 결론'

안녕하세요, AMEET입니다. "로봇이 벽돌을 나르고 집을 뚝딱 지어주면 집값이 좀 잡히려나?" 한 번쯤 해봤을 법한 기대죠. 기술이 발전하면 내 집 마련의 꿈도 가까워질 거란 희망 말이에요. 그런데 최근 AI 전문가들이 모여 이 문제를 놓고 머리를 맞댔는데, 결론은 우리 생각과 사뭇 달랐습니다. '반값 아파트'의 시대는 오지 않을뿐더 아니라, 오히려 어떤 집은 아무도 사지 않는 '거래정지' 상태가 될 수 있다는 이야기가 나왔거든요. 꿈과 현실의 간극: 로봇에게 건설 현장은 너무 어렵다 우리가 상상하는 것처럼 사람 모양의 로봇이 건설 현장을 누비는 건 아직 먼 미래의 일이라고 합니다. 로봇은 정해진 규칙대로 움직이는 공장과 달리, 흙먼지와 비바람, 예상치 못한 장애물이 가득한 건설 현장에선 힘을 못 쓴다는 거죠. 잘못 움직이면 큰 사고로 이어질 수도 있고요. 그래서 전문가들은 현실적인 대안으로 '탈현장 건설(OSC)'을 주목합니다. 공장에서 로봇이 규격에 맞춰 집의 주요 부분을 '레고 블록'처럼 만들고, 현장에서는 조립만 하는 방식이죠. 이게 훨씬 빠르고 안전하니까요. 하지만 이 역시 당장 집값을 내리긴 어렵습니다. 이런 공장을 짓고 로봇을 도입하는 데 어마어마한 초기 투자 비용이 들기 때문이죠. 건설 업계의 최우선 과제는 가격 인하가 아니라, 고질적인 인력난을 해결하고 위험한 일을 로봇에게 맡겨 현장을 더 안전하게 만드는 것이라고 하네요. 건설업의 생산성 정체는 로봇 도입의 필요성을 보여주지만, 동시에 기술 도입이 쉽지 않은 산업 구조를 방증합니다. AI 전문가들의 격론: 진짜 문제는 '가격'이 아니었다 이번 토론의 핵심은 바로 이 부분이었습니다. 전문가들의 이야기가 깊어질수록, 로봇 기술이 집값에 미치는 영향은 단순한 '원가 절감' 문제가 아니라는 점이 분명해졌어요. 오히려 우리 사회의 보이지 않는 규칙들을 송두리째 바꿀 수 있다는 결론에 이르렀죠. 먼저, 한 AI 경제학자는 "로봇이 공사비를 10% 아껴줘도, 서울 같은 대도시 집값은 땅값이 결정하기에 소비자가 체감하는 가격 하락은 거의 없을 것"이라고 선을 그었습니다. 절감된 비용은 건설사나 땅 주인의 이익으로 돌아갈 가능성이 크다는 현실적인 지적이었죠. 여기에 부동산 시장 분석가가 기름을 부었습니다. 그는 "최첨단 로봇 친화 아파트는 더 비싸게 나올 텐데, 지금의 대출 규제(DSR)로는 그림의 떡인 사람이 대부분일 것"이라며, "결국 기술 발전이 잘 사는 동네와 그렇지 않은 동네의 격차만 더 벌리는 결과를 낳을 수 있다"고 경고했습니다. 기술이 오히려 양극화를 부추기는 촉매제가 될 수 있다는 의미입니다. 토론의 방향을 완전히 바꾼 것은 AI 부동산 가치평가 전문가의 한마디였습니다. 그는 건설 자동화보다 '가치 평가의 자동화'가 시장을 더 빠르고 강력하게 바꿀 것이라고 주장했어요. 앞으로 은행 AI는 집을 평가할 때 '로봇이 다니기 좋은가', '에너지 효율이 데이터로 관리되는가' 같은 '데이터 인프라'를 핵심으로 볼 거라는 겁니다. 이런 데이터가 잘 갖춰진 새 아파트는 대출도 잘 나오고 보험료도 싼 '우량 자산'이 되지만, 데이터가 없는 오래된 집은 AI에게 '가치 판단 불가' 판정을 받아 대출이 막히거나 거래가 어려워지는 '위험 자산'으로 분류될 수 있다는 충격적인 전망이었습니다. 마지막으로 한 비판적 관점의 AI 전문가가 가장 근본적인 질문을 던졌습니다. "AI가 우리 일자리를 위협해서 다들 소득이 줄어드는 시대에, 집을 싸게 많이 지으면 무슨 소용인가요? 집을 살 사람이 없는데." 공급의 혁신을 이야기하기 전에, AI 시대에 우리는 어떻게 소득을 유지하고 집을 살 수 있을지에 대한 '수요 붕괴' 가능성을 먼저 봐야 한다는 주장은 모두를 침묵하게 만들었습니다. 결론적으로 전문가들은 로봇이 단기간에 집값을 낮춰주길 기대해선 안 된다는 데 합의했습니다. 오히려 AI 금융 시스템에 친화적인 '데이터 부자' 아파트와 그렇지 못한 '데이터 빈곤' 주택으로 시장이 나뉠 것이며, 이보다 더 큰 변수는 AI 시대에 우리의 소득이 어떻게 변할지에 달려있다는 무거운 결론을 내렸습니다. 그래서, 내 집의 미래 가치는? 그렇다면 우리는 무엇을 봐야 할까요? 전문가들의 논의를 종합하면, 앞으로 부동산의 가치를 판단하는 기준이 바뀔 것 같습니다. 단순히 '역세권'이냐 '학군'이냐를 넘어, 새로운 질문을 던져야 할 때가 온 거죠. 1. '데이터 인프라'를 갖추었는가? 건물의 설계도(BIM 데이터)나 에너지 사용량, 관리 이력 등이 디지털 데이터로 투명하게 관리되는지가 중요해집니다. 이런 데이터는 미래의 AI 금융 시스템에서 우리 집을 '안전 자산'으로 평가받게 하는 보증수표가 될 수 있습니다. 2.'서비스 가능한 설계'인가? 집에 설치된 스마트홈 기기나 미래의 가사 로봇이 고장 났을 때 쉽게 수리하고 교체할 수 있도록 설계되었는지도 따져봐야 합니다. 첨단 기능이 미래에 비싼 수리비 폭탄으로 돌아올 수 있기 때문이죠. 로봇 건설 시대는 분명 다가오고 있습니다. 하지만 그 모습은 우리가 막연히 그리던 유토피아와는 다를지 모릅니다. 집값이 싸지는 단순한 변화가 아니라, '자산'의 정의 자체가 바뀌는 거대한 전환의 시작점에 우리는 서 있습니다. 이제는 벽돌과 시멘트 너머, 그 안에 담긴 데이터와 미래 금융 시스템과의 호환성을 들여다봐야 할 때입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/401b5c90.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.04 14:45AMEET 기자

[신년 인터뷰] 조준희 KOSA 회장 "AI 승부처는 중동·동남아…완제품 풀스택으로 간다"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현실적으로 빅테크와 인공지능(AI) 모델 정면 승부는 어렵습니다. 하지만 우리에겐 세계 최고 수준 제조 데이터가 있습니다. 이를 무기로 중동·동남아 소버린 AI 시장을 공략한다면 충분히 승산이 있습니다." 4일 서울 송파구 한국인공지능,소프트웨어산업협회(KOSA) 사무실에서 만난 조준희 회장은 올해는 AI 풀스택 수출 원년이라며 글로벌 시장 진출 비전을 제시했다. 그는 한국 AI 산업이 나아가야 할 핵심 키워드로 산업 특화 피지컬 AI(Physical AI)와 풀스택 AI를 강조하며 강한 자신감을 내비쳤다. 미국도 못 가진 제조 데이터…글로벌 공략 핵심 무기 CES와 다보스포럼, 중동 순방 등 바쁜 글로벌 일정을 소화하고 있는 조 회장은 해외에 나가면 가장 먼저 받는 질문이 '데이터'라고 운을 뗐다. 그는 "외국에 가면 제조 데이터부터 묻는다"라며 "피지컬 AI든 제조 AI든 결국 최고 성능을 내려면 관련 데이터가 필요한데, 반도체,자동차,조선 등 세계 탑티어 수준 제조업 현장에서 축적된 고품질 데이터는 미국조차 가지지 못한 우리의 강력한 무기"라고 강조했다. 조 회장이 말하는 제조 데이터는 단순한 산업 통계나 생산량 정보가 아니다. 공장 설비에서 쌓이는 실시간 센서 데이터, 생산 공정의 품질 데이터, 불량 원인과 조치 기록, 설비 유지보수 이력, 공정 최적화 로그 등 '현장에서만 생성되는 데이터'가 핵심 자산이라는 설명이다. 그는 "AI는 결국 데이터 싸움"이라며 "어떤 데이터를 학습하고, 어떻게 튜닝해 서비스로 녹이느냐에 따라 성능과 신뢰도가 갈린다"고 말했다. 이 제조 데이터가 올해 KOSA가 강조하는 피지컬AI 전략의 핵심 기반이다. 조 회장은 "피지컬 AI는 일반 파운데이션 모델만으로는 안 된다"며 "로봇이 움직이려면 비전 모델과 액션 모델이 필요하다"고 설명했다. 산업 현장에서 비전, 액션 중심 대규모액션모델(LAM) 개발이 빠르게 늘고 있다는 점도 짚었다. 고객이 원하는 건 '부품'이 아닌 '완제품'…풀스택 AI로 차별화 조준희 회장은 한국이 보유한 고급 제조 데이터를 바탕으로 글로벌 시장을 공략할 해법으로 '풀스택(Full-Stack) AI'를 제시했다. 단일 AI 모델이나 소프트웨어만으로는 한계가 있는 만큼, AI 전용 칩(NPU)부터 모델, 에이전트 서비스까지 통합한 '완성형 패키지'로 승부하겠다는 구상이다. 그는 "특히 고객이 원하는 것은 부품이 아닌 바로 쓸 수 있는 완제품"이라며 "추가 작업 없이 즉시 도입해 운영할 수 있는 형태로 제공해야 한다"고 강조했다. 조 회장은 풀스택 AI가 특히 중동, 동남아에서 경쟁력이 있을 것으로 내다봤다. 기술 패권 경쟁이 심화되면서 특정 국가, 서비스에 종속되는 것을 경계하는 흐름이 강해지고 있고 이 과정에서 한국이 신뢰 기반의 대안이 될 수 있다는 판단이다. 더불어 풀스택 AI 차별화 포인트로 데이터 결합을 제시했다. 제조, 공정 데이터 기반 산업 특화 AI를 설계하면 범용 모델보다 현장 적용력과 실효성이 높아진다는 설명이다. 조 회장은 "제조 AI와 피지컬 AI는 데이터와 서비스의 결합이 핵심"이라며 "AI모델과 에이전트 서비스를 최적 조합하는 것이 승부처"라고 말했다. KOSA는 이 전략을 현실화하기 위해 회원사 기반도 확장하고 있다. 소프트웨어 기업 중심에서 벗어나 리벨리온 등 AI 칩 개발사와 하드웨어 제조사까지 포괄해 인프라,모델,서비스를 함께 제공할 수 있는 풀스택 생태계를 만들겠다는 목표다. KOSA, AI 스타트업 '자금줄' 확보... "페이팔 마피아 같은 생태계 만든다" 조 회장은 풀스택 AI 등의 전략을 현실화하기 위해 올해 협회 최우선 과제로 '투자 생태계 활성화'와 'AI 기본법 안착'을 꼽았다. 기술 경쟁이 치열해질수록 스타트업의 생존과 스케일업이 중요해지고, 제도 불확실성이 해소돼야 기업 투자가 본격화될 수 있다는 판단이다. 그는 유망한 국내 AI 스타트업이 자금난으로 고사하는 일을 막기 위해 글로벌 네트워크 기반의 투자,협력 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 조 회장은 "미국 실리콘밸리의 '페이팔 마피아'처럼 성공한 선배 기업이 후배 기업을 이끌고 자본이 다시 기술로 흘러 들어가는 선순환 구조를 만들겠다"고 강조했다. 국회 논의가 진행 중인 AI 기본법에 대해서도 조속한 제도 정비가 필요하다고 했다. 그는 "기업이 두려워하는 것은 규제 자체가 아니라 불확실성"이라며 "법적 근거가 마련돼야 기업들이 예측 가능성을 갖고 과감하게 투자할 수 있다"고 말했다. 이어 "골든타임을 놓치지 않으려면 조속한 입법이 필수"라고 덧붙였다. 공공 AI 사업 구조 개선 필요성도 제기했다. 조 회장은 AI 과제에서 인프라 비용 비중이 과도하게 커질 수 있다는 점을 지적하며, 개발자와 기업이 기술 가치를 제대로 인정받는 시장 구조가 필요하다고 강조했다. 최근 정부의 '독자 파운데이션 모델(도파모)' 사업 1차 심사 결과가 나온 가운데 '패자부활전'에 대해서도 신중론을 폈다. 재심사로 일정이 늘어 산업 실행 속도가 떨어질 수 있는 만큼 패자부활전을 진행할 예산이 있다면 산업용 AI와 피지컬 AI 등 성과가 나는 곳에 투자하는 것이 현실적이라고 제언했다. 조 회장은 KOSA의 역할도 재정의했다. 단순한 협,단체를 넘어 기업의 성장과 수출을 돕는 실질적 비즈니스 파트너가 되겠다는 것이다. 그는 "이제 KOSA는 회원사 친목을 넘어, 우리 기업들이 만든 기술을 세계 시장에 내다 파는 '영업사원'이 되겠다"며 "대한민국 AI가 제조 데이터와 풀스택이라는 경쟁력을 바탕으로 세계 시장에서 성과를 내도록 발로 뛰겠다"고 말했다.

2026.02.04 14:43남혁우 기자

생성형 AI 패러다임 바뀔까…구글 '지니' 공개에 산업계 지형 변화 예고

구글 딥마인드가 AI 프로젝트 '지니(Genie)'를 공개했습니다. 지니는 텍스트 프롬프트 등을 활용해 가상 환경을 구현할 수 있는 차세대 생성형AI 모델로 요약됩니다. 아직 프로토타입 단계지만, 게임·영화·애니메이션·국방·안보 등 산업에서 큰 영향을 미칠 수 있을지 주목을 받고 있습니다. 이번 이슈진단에서는 총 시리즈 4편으로 지니가 어떤 존재인지, 각 산업에서 실제 활용이 가능한지 등을 살펴봤습니다. 구글이 텍스트·이미지·영상 생성에서 한 걸음 더 나아가 '가상 세계 생성' 영역까지 기술 범위를 넓히면서 생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 축도 빠르게 이동하고 있다. 지금까지 챗봇 중심 경쟁이 답변 품질을 겨루는 단계였다면, 이제는 사용자가 직접 탐험 가능한 환경을 만들어내는 '월드 모델' 기술이 차세대 경쟁 무대로 떠오른 분위기다. 4일 업계에 따르면 구글이 지난달 29일 미국 내 구글 AI 울트라 유료 구독자를 대상으로 프로젝트 '지니' 접근을 순차 확대키로 한 후 AI 업체들이 긴장감을 드러내고 있다. 이 모델이 텍스트 몇 줄이나 이미지 입력만으로 가상 세계를 생성하고, 사용자가 그 안을 걸어 다니거나 날아다니며 탐험할 수 있는 형태이기 때문이다. '지니'가 주목받는 이유는 월드 모델 기반 기술이란 점에서다. 기존 생성형 AI가 이미지나 영상 같은 정적인 결과물을 만들어내는 데 그쳤다면, 월드 모델 기반 기술은 사용자의 움직임과 상호작용에 따라 다음 장면을 추론하며 환경을 이어붙이는 구조를 갖는다. 미리 제작된 데이터를 불러오는 전통적 가상현실(VR)과 달리 AI가 매 순간 추론을 통해 세계를 생성하는 방식이라는 점에서 산업적 의미도 크다. 특히 게임·콘텐츠 산업에서는 누구나 간단히 자신만의 게임을 만들 수 있는 환경이 만들어졌다는 점에서 위기감이 감지된다. 경쟁자가 급증하는 상황 속에 개별 게임사가 장기간 막대한 개발비를 들여 만들어낸 게임이 수익성 측면에서 도움이 되지 않을 가능성이 높아졌기 때문이다. 게임업계의 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 줄 것으로 기대된다. 대규모 개발 인력이 투입되는 기존 게임 제작과 달리 AI가 실시간으로 환경을 생성해 초기 기획과 테스트 과정을 단축할 수 있기 때문이다. 다만 현 단계에서는 완성형 게임 엔진을 대체하기보다는 제작 지원 도구로서의 활용 가능성이 더 크다는 시각이 많다. 영화·애니메이션 산업에서도 월드 모델 기술은 제작 효율을 높일 수 있는 도구가 될 것으로 보인다. 배경 환경이나 장면 구성을 AI가 즉석에서 생성할 수 있게 되면 기존에 수개월이 걸리던 콘셉트 아트와 프리비주얼(Pre-visualization) 과정이 단축될 수 있어서다. 특히 실시간으로 카메라 시점을 이동하며 장면을 탐색할 수 있다는 점에서 영상 제작 과정의 새로운 워크플로가 될 가능성이 거론된다. 교육 분야에서는 역사 체험형 학습과 같은 새로운 형태의 콘텐츠 확장이 가능하다는 전망도 나온다. 예컨대 고대 로마 도시나 조선 시대 한양과 같은 환경을 월드 모델로 재현해 학생들이 직접 탐험하는 방식의 교육 시뮬레이션이 가능해질 수 있다. 기존 텍스트·영상 중심 교육을 넘어 학습자가 '공간 속 경험'을 통해 이해하는 방식으로 발전할 여지가 있다. 국방·안보 분야에서도 시뮬레이션 기술은 중요한 응용처로 꼽힌다. 군사 훈련과 작전 시나리오 검증은 실제 환경에서 실험하기 어렵기 때문에 가상 공간에서 반복적으로 수행되는데, 월드 모델이 보다 현실적인 동적 환경을 생성할 경우 훈련 시뮬레이터 고도화로 이어질 수 있다. 그러나 민감한 기술인 만큼 윤리적·정책적 논의가 병행돼야 한다는 지적도 나온다. 금융권 역시 월드 모델 기반 시뮬레이션 기술이 새로운 응용 분야로 거론된다. 금융기관들은 시장 변동과 리스크 시나리오를 가상 환경에서 반복적으로 실험해야 하는데, 월드 모델이 복잡한 경제 상황과 소비자 행동을 시뮬레이션하는 도구로 발전할 경우 리스크 관리와 의사결정 모델링에 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 제조·산업 현장에서도 월드 모델이 활용될 것으로 기대된다. 공장 자동화나 물류 시스템에서는 실제 환경에서 실험하기 어려운 상황을 가상 공간에서 먼저 검증해야 한다. 이 때 월드 모델이 현실과 유사한 시뮬레이션을 제공하면 스마트팩토리와 로봇 운영 효율을 높이는 기반 기술로 자리 잡을 수 있다. 산업적 파급 효과는 반도체 시장으로도 이어질 수 있다. 월드 모델 기반 시뮬레이션은 기존 거대언어모델(LLM)보다 훨씬 높은 추론 연산과 메모리 대역폭을 요구하기 때문에 구글이 개발한 텐서처리장치(TPU) 같은 AI 가속기 경쟁과 함께 HBM3E·HBM4 등 고대역폭 메모리 수요 확대 가능성도 제기된다. 이는 AI 서비스 고도화가 하드웨어 인프라 투자 확대로 연결되는 구조다. 구글은 아직 초기 단계인 만큼 사실성이 완벽하지 않고 생성 지속 시간이 최대 60초로 제한되는 등 기술적 한계가 있다고 함께 밝혔지만, AI 업계는 '월드 모델' 기술 경쟁이 본격화 될 것이란 점에 주목하고 있다. '제미나이'를 앞세운 구글의 AI 시장 내 영향력이 빠른 속도로 커지고 있는 만큼, '월드 모델'이 빠르게 업계 표준으로 올라설 것으로 예상돼서다. 실제로 구글 외 다른 업체들도 발 빠르게 월드 모델 개발 경쟁에 뛰어들었다. 'AI 대모'로 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 월드랩스(World Labs)와 영상 생성 스타트업 런웨이, 메타 전 최고과학자 얀 르쿤이 참여한 연구 조직 등이 대표적으로, 이들은 유사한 기술을 주요 목표로 내세우며 차세대 AI 주도권 잡기에 나섰다. 그러나 '지니'가 아직 초기 단계란 점에서 좀 더 상황을 지켜봐야 한다는 의견도 있다. 자동회귀(auto-regressive) 방식 특성상 연산 부담이 크고 조작 안정성이나 환경 일관성 측면에서도 제약이 존재하기 때문이다. 구글 역시 이를 연구용 프로토타입으로 규정하며 한계를 인정하는 듯한 모습이다. 업계 관계자는 "'지니' 공개는 생성형 AI 산업이 '콘텐츠 생성'에서 '세계 시뮬레이션'으로 확장되는 흐름을 보여준 것이란 점에서 의미가 있다"며 "로봇, 제조 시뮬레이션뿐 아니라 반도체 인프라 시장까지 연쇄적으로 영향을 미치며 AI 주도권 경쟁의 무대 자체를 바꿔놓을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.04 12:39장유미 기자

포스코그룹, 제철소 현장에 '휴머노이드 로봇' 투입...피지컬 AI 시대 연다

포스코그룹이 제철소 철강제품 물류 관리에 인간형 로봇인 '휴머노이드 로봇' 도입을 추진하며 제조 현장의 '피지컬 AI(Physical AI)' 전환에 속도를 내고 있다. 제조업 특성을 반영한 로봇 도입으로 작업 안전성을 높이고 스마트 팩토리 고도화를 이끌겠다는 구상이다. 포스코그룹은 경기도 판교 포스코DX 사옥에서 포스코, 포스코DX, 포스코기술투자, 그리고 미국의 휴머노이드 로봇 전문 기업 페르소나 AI 등 4개사 관계자가 참석한 가운데 '산업용 휴머노이드 로봇의 현장 적용을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 협약은 단순한 기술 제휴를 넘어 실제 제철소 현장에 휴머노이드 로봇을 투입하고, 작업자와 로봇이 협업하는 모델을 구축하기 위해 마련됐다. 각 사는 전문성을 바탕으로 역할을 분담한다. 포스코는 제철소 내 로봇 도입이 가능한 작업 공간을 발굴하고 현장 적용성 평가를 주도하며, 포스코DX는 로봇 자동화 시스템의 설계 및 구축과 제철소 특화 모델의 공동 개발을 맡는다. 포스코기술투자는 사업 검증(PoC) 과정을 지원하고, 페르소나 AI는 제철소 환경에 최적화된 휴머노이드 로봇 플랫폼을 개발·구현할 예정이다. 첫 번째 시범 적용 대상은 제철소 물류의 핵심인 철강재 코일 관리 현장이다. 포스코그룹과 페르소나 AI는 오는 2월부터 생산된 철강 코일의 물류 관리에 휴머노이드 로봇을 투입하는 사업 검증(PoC)에 착수한다. 특히 주목할 부분은 '크레인 벨트 체결' 작업이다. 무게가 20~40톤에 달하는 거대한 압연 완성품 코일을 하역하기 위해서는 크레인 작업이 필수적인데, 이 과정에서 코일에 벨트를 묶는 고난도 작업을 휴머노이드 로봇이 작업자와 함께 수행하게 된다. 해당 공정은 사고 위험이 높고 반복적인 동작으로 인해 근골격계 질환의 우려가 있었던 곳으로, 로봇 도입을 통해 안전사고 예방과 근무 환경 개선 효과가 클 것으로 기대된다. 포스코그룹은 지난해부터 이송, 자재 준비 등 제철소 내 터미널 물류 공정에 휴머노이드 로봇 도입을 검토해왔다. 그룹 측은 이번 실증을 통해 로봇의 기계적 안전성과 인간과의 협업 가능성이 입증되면, 향후 투입 규모를 늘리고 다양한 물류 현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 이번에 협력을 맺은 페르소나 AI는 2024년 설립된 미국의 유망 로봇 스타트업으로, 저명한 로봇 공학자들과 업계 전문가들이 이끌고 있다. 특히 NASA의 로봇 핸드 기술과 자체 정밀 제어 기술을 결합해 미세 부품 조립부터 고중량물 처리까지 가능한 산업용 휴머노이드 로봇을 개발 중이다. 포스코그룹은 이번 협약에 앞서 페르소나 AI의 기술력을 높이 평가해 지난해 총 300만 달러를 선제적으로 투자하기도 했다. 포스코그룹 관계자는 "이번 프로젝트는 AI 전환(AX) 등 급변하는 산업 패러다임에 대응하고, 제조 현장에 인텔리전트 팩토리를 확산하기 위한 노력의 일환"이라며 "기술을 토대로 안전하고 쾌적한 일터를 구현해 중후장대 산업현장의 혁신을 이끌어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.02.04 09:55남혁우 기자

젠슨 황 엔비디아 CEO "전력망 현대화, 피지컬 AI 시대 핵심"

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "피지컬 인공지능(AI) 시대 병목은 알고리즘이 아니라 전력일 것입니다. 전력망 현대화를 구축하는 국가가 피지컬 AI 기술 패권을 주도할 것입니다." 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 오는 4일까지 미국 텍사스주 휴스턴에서 열리는 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자간담회에서 각국 정부가 AI 수요 폭증에 따른 에너지 문제 해결을 위한 전략을 서둘러 세워야 한다고 밝혔다. 엔비디아는 다쏘시스템과 산업 피지컬 AI 생태계 확장을 위해 파트너십을 맺었다. 다쏘시스템 버추얼 트윈 기술력에 엔비디아의 AI 컴퓨팅 인프라를 결합하는 것이 협력 핵심이다. 이를 통해 의료 등 미션 크리티컬 AI를 산업 현장에 구현하는 것이 목표다. 이에 간담회에서는 각국이 AI 수요 폭증에 대응하기 위해 전력망 현대화를 필수로 추진해야 한다는 목소리가 이어졌다. 높아지는 AI 수요로 인해 더 많은 데이터센터가 건설되는 등 필요한 전력도 늘어날 것이라는 이유에서다. 안정적 피지컬 AI 구축을 위해선 전력망도 이에 맞게 현대화해야 한다는 설명이다. 이날 황 CEO는 "피지컬 AI는 글로벌 에너지 산업과 전력망 체계를 완전히 뒤바꾸는 전환점을 맞이할 것"이라며 "AI 수요가 정체됐던 전력망 확충을 이끌어내는 강력한 시장 동력으로 작용할 것"이라고 예측했다. 황 CEO는 피지컬 AI 시대가 전력망 현대화 적기라고 봤다. 현재 각국이 기술 패권 확보를 위해 AI 기술 경쟁력을 키우고 있는데, 이를 위해선 전력망 등 AI 인프라 구축까지 업그레이드해야 한다는 이유에서다. 결국 AI 기술이 전력망 현대화를 촉진시키는 핵심 요소가 됐다는 설명이다. 황 CEO는 "원자력과 재생에너지, 전력 설비 기업이 다시 주목받는 이유도 AI 기술 발전에 있다"며 "대규모 전력 시스템 현대화가 본격화화면 설비 효율 개선도 일어날 것"이라고 내다봤다. 이어 "장기적으로는 에너지 비용이 낮아질 것"이라고 말했다. 그는 "현재 미국을 비롯한 각국 전기 요금 인상 부담은 현대화를 위한 과도기적 과정"이라며 "인프라 투자가 어느 정도 이뤄지면 비용 구조는 오히려 개선될 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.04 06:54김미정 기자

다쏘시스템-엔비디아, '피지컬 AI' 협력…"산업 월드모델 구축"

[휴스턴(미국)=김미정 기자] 다쏘시스템이 엔비디아 손잡고 산업용 피지컬 인공지능(AI) 생태계 산업을 집중 공략한다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO)는 오는 4일까지 미국 텍사스주 휴스턴에서 열리는 '3D익스피리언스 월드 2026'에서 엔비디아와 파트너십을 맺었다고 밝혔다. 이번 협력은 다쏘시스템의 버추얼 트윈 기술력에 엔비디아의 AI 컴퓨팅 인프라를 결합하는 것이 골자다. 이를 통해 미션 크리티컬 AI를 산업 현장에 구현하는 것이 목표다. 협력 핵심요소는 다쏘시스템의 '산업 월드 모델'에 있다. 이 모델은 생명과학, 재료과학, 엔지니어링 등 복잡한 시스템 설계와 운영에 활용될 방침이다. 두 기업은 바이오와 신소재 분야에서 우선 협력할 계획이다. 엔비디아의 '바이오니모' 플랫폼과 다쏘시스템 '바이오비아' 과학 모델을 통합해 새로운 분자 구조와 차세대 소재를 발견하는 속도를 높일 예정이다. 제조 분야에는 실시간 예측 기술이 도입된다. 다쏘시스템의 '시뮬리아'에 엔비디아의 '쿠다-X'와 AI 물리 라이브러리가 적용된다. 엔지니어들은 설계 결과를 즉각적으로 확인할 수 있는 환경에서 작업할 수 있을 전망이다. 생산 시스템 자율성도 한층 강화된다. 엔비디아 '옴니버스'의 물리 AI 기술을 다쏘시스템 '델미아'에 통합해 소프트웨어(SW) 중심으로 구동되는 차세대 지능형 생산 공정을 구축할 예정이다. 양사는 설계 업무를 돕는 가상 비서 서비스도 개발한다. 엔비디아의 '니모트론' 모델과 '3D익스피리언스' 플랫폼이 결합돼 엔지니어링 과정을 보조하는 '버추얼 컴패니언'을 출시할 방침이다. 엔비디아는 대규모 AI 팩토리 설계에 다쏘시스템의 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 기법을 적극 채택하기로 했다. 이를 위해 '루빈' 플랫폼과 '옴니버스 DSX 블루프린트'가 투입돼 효율적인 공장 구축을 지원한다. 클라우드 부문에서는 다쏘시스템 '아웃스케일'을 중심으로 지속 가능성을 고려한 AI 팩토리 전략을 추진한다. 이는 기술의 주권성과 친환경성을 동시에 확보하려는 포괄적 협력의 일환이다. 달로즈 CEO는 "이번 협력은 AI를 산업 현장에 실제로 작동하는 시스템으로 구현하기 위한 전환점"이라며 "설계 데이터와 물리 모델, AI 인프라가 하나의 산업 운영 체계로 통합되는 흐름이 본격화되고 있다"고 밝혔다.

2026.02.04 04:26김미정 기자

'움직이는 AI' 이어 '알아서 하는 AI'로…정부, 새 연합군 띄운다

과학기술정보통신부가 '피지컬 인공지능(AI)'에 이어 스스로 판단하고 과업을 수행하는 '에이전트 AI' 분야 민관 합동 대응 체계를 구축한다. 최근 급성장하는 AI 에이전트 서비스의 유통과 거래 표준을 선제적으로 마련해 국내 기업들의 글로벌 경쟁력을 키우겠다는 전략이다. 3일 업계와 과기정통부에 따르면, 정부는 이달 중 국내 주요 AI 기업들이 참여하는 '에이전틱AI 얼라이언스(가칭)'를 발족할 예정이다. 이진수 과기정통부 인공지능기반정책관은 "지난해 하반기부터 AI 에이전트 관련 논의가 활발해짐에 따라 현장 기업들과 꾸준히 소통해 왔다"며 "서비스 유통이나 거래 표준화가 시급하다는 판단 아래 얼라이언스 구성을 논의 중"이라고 밝혔다. AI 서비스를 활성화하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 표준화 및 수익 배분 모델 등 거래 표준 이슈를 해결하는 데 민관의 역량을 집중하겠다는 목표다. 과기정통부는 AI 에이전트 서비스를 운영하거나 개발 중인 기업을 중심으로 참여사를 모집하고 있다. 우선 기업 중심으로 조직을 꾸리되 학계와 연구계로 외연을 확장할 가능성도 열어둔 상태다. 이르면 이달 본격화할 에이전틱AI 얼라이언스는 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'와는 별도로 움직일 전망이다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI는 추구하는 방향이나 서비스 성격이 다르기에 당장 직접적인 연결점은 보이지 않아서다. 지난해 9월 출범한 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 과기정통부를 비롯한 산업통상부, 중소벤처기업부 장관, 정동영 더불어민주당 의원, 최형두 국민의힘 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장, 한국자동차모빌리티산업협회장 등 7인이 공동의장을 맡고 있다. 피지컬AI 분야에서 범정부 협의체를 가동한 과기정통부가 에이전틱AI로 보폭을 넓히면서 신설 조직의 규모와 세부 운영 방침에 업계 이목이 쏠리고 있다. 이진수 정책관은 "참여 기업들을 섭외하며 협의체를 구성하는 단계며 의장 선출 등 구체적인 거버넌스는 아직 논의 전"이라며 "전년보다 3배가량 증가한 AI 관련 예산을 통해 에이전트 서비스의 확산을 적극 지원할 것"이라고 설명했다.

2026.02.03 14:53이나연 기자

물건 안내·청소하는 로봇…롯데이노베이트, 미래형 편의점 구현

롯데이노베이트가 휴머노이드 로봇과 인공지능(AI) 기술을 유통 현장에 이식해 매장 관리 효율과 고객 경험을 동시에 잡는 '피지컬 AI' 시장 공략에 속도를 낸다. 롯데이노베이트는 코리아세븐과 협력해 서울 금천구 가산동 본사 1층에 차세대 미래형 편의점 '인공지능 전환(AX) 실험실(랩) 3.0'을 개소했다고 2일 밝혔다. 이번 랩은 AI가 실제 하드웨어를 제어하는 시험대로, 로봇과 AI 시스템이 스스로 매장을 관리하고 고객을 응대하는 환경을 구현했다. 매장 핵심은 관리자 역할을 수행하는 휴머노이드 로봇이다. 이 로봇은 매장을 순회하며 고객에게 상품 위치를 음성으로 안내하고 주요 행사 정보를 전달한다. 특히 롯데이노베이트 AI 플랫폼 '아이멤버'와 연동돼 날씨 등 일상적인 대화도 가능하다. 로봇은 단순 안내를 넘어 결품 확인, 매장 청결 점검 등 점주의 업무를 능동적으로 수행한다. 매장 전반에는 '비전(시각) AI' 기술이 적용됐다. 지능형 CCTV 기반의 'AI 스토어 케어 서비스'는 바닥 오염이나 시식대 상태를 24시간 감지한다. AI가 진열 상품의 유통기한을 감시해 폐기 시점을 점주에게 알리는 상품 관리 시스템도 갖췄다. 마케팅 측면에서는 AI 홀로그램을 도입했다. 고객 응대는 물론 합성을 통한 사회관계망서비스(SNS) 바이럴 마케팅 도구로 활용할 수 있다. 이 외에도 아바타와 대화하며 결제하는 '대화형 키오스크'와 비전 AI 기반 고객 맞춤형 광고(RMN) 솔루션 등이 적용됐다. 롯데이노베이트는 아이멤버 엔진을 지속 고도화해 로봇 소프트웨어 경쟁력을 높일 방침이다. 이를 통해 다양한 제조사의 휴머노이드에 자사 솔루션을 적용하는 등 피지컬 AI 서비스 영역을 전 산업군으로 넓힐 계획이다. 신현호 롯데이노베이트 유통∙서비스 부문장은 "AX 랩 3.0은 로봇과 AI 결합이 유통 매장의 지능화를 어디까지 끌어올릴 수 있는지 증명하는 공간"이라며 "미래 기술을 현장에 적용해 고객과 점주 모두가 만족하는 혁신을 이끌겠다"고 말했다.

2026.02.02 18:30이나연 기자

[현장] "韓 피지컬 AI 골든타임"…엔비디아 손잡고 中 로봇 넘는다

한국피지컬인공지능(AI)협회가 엔비디아와 손잡고 '피지컬 AI 최강국' 도약을 위한 승부수를 띄웠다. 로봇이 학습할 데이터를 생산하는 데이터 팩토리를 구축하고, 엔비디아의 시뮬레이션 기술을 다룰 줄 아는 실전형 인재를 양성해 중국과의 기술 격차를 벌리겠다는 구상이다. 유태준 한국피지컬AI협회장(마음AI 대표)는 2일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 열린 신년하례회에서 "중국은 이미 로봇 1대당 4명의 인력을 투입해 데이터를 찍어내고 있다"며 "대한민국의 골든타임이 얼마 남지 않았다는 절박함으로 올해 승부를 걸어야 한다"고 밝혔다. 산업·학계·연구기관이 한자리에 모인 이번 신년하례회는 '피지컬 AI 최강국 대한민국'을 주제로 산업의 핵심 축인 로드맵·인재·산학협력·글로벌 기술 파트너십·데이터 전략이 제시됐다. 이날 유 회장은 새해맞이 핵심 과제로 데이터 팩토리 구축과 피지컬 AI 챌린지 데이, 실무형 인재 양성 등을 소개했다. 유 회장은 "전 세계적으로 알고리즘은 계속 발전하고 있다"면서도 "로봇이 학습할 데이터를 생산하는 데이터 팩토리를 구축하는 것이 시급하다"고 강조했다. 중국의 경우 '에이지봇' 등 로봇 기업들이 로봇 한 대당 4명의 인력을 투입해 데이터를 생성하는 파이프라인을 갖추고 있다. 유 회장은 특히 인재 양성과 관련해 "휴머노이드 로봇 도입 전 가상 환경에서 데이터를 생성할 전문 인력이 절대적으로 부족하다"며 "이를 해결하기 위해 엔비디아와 협력해 시뮬레이션 플랫폼을 능숙하게 다루는 실전형 인재를 길러낼 것"이라고 말했다. 또 산업별 특성에 맞춰 '용접 잘하는 AI'나 '조립 잘하는 AI' 등을 겨루는 챌린지 대회를 통해 국민적 관심과 기술 저변을 확대하겠다는 계획도 덧붙였다. 한국피지컬AI협회는 올해도 국내 피지컬 AI 기업들과 엔비디아 간 구체적인 기술 협력을 이어갈 방침이다. 차희준 엔비디아 전무는 "한국이 경쟁국을 빠르게 추격하고 우리만의 특성이 녹아 있는 피지컬 AI를 만들려면 현실과 동일한 가상 환경에서의 학습이 반드시 선행돼야 한다"고 조언했다. 그는 BMW와 폭스콘의 스마트 팩토리 사례를 들며 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 확보하고 생산성을 20% 이상 높인 실제 사례를 소개했다. 이어 차 전무는 엔비디아의 개발자 교육 프로그램인 'DLI(Deep Learning Institute)'와 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'을 소개하며 한국 기업 지원 의지를 나타냈다. DLI는 엔비디아가 제공하는 AI 기술 교육 프로그램이다. 딥러닝 기초부터 시뮬레이션 툴 활용법까지 다루며 무료 자율 학습과 실습 중심의 유료 워크숍을 제공한다. 인셉션은 스타트업이 단순 연구 개발 단계를 넘어 실제로 수익을 창출하고 지속 가능한 비즈니스를 영위할 수 있도록 돕는 엔비디아의 에코시스템 지원 프로그램이다. 차 전무는 "엔비디아의 목표는 단순히 그래픽처리장치(GPU)를 판매하는 것이 아니라, 한국 기업들이 AI 기술을 통해 엔비디아 매출의 10배, 100배 이상을 벌어들이는 생태계를 만드는 것"이라고 강조했다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 최형두 국민의힘 의원은 이날 축사에서 "피지컬 AI는 로봇 기술을 넘어 대한민국 제조·물류·국방·의료 산업 전반의 경쟁력을 좌우할 차세대 국가 전략 기술"이라며 "국회 차원에서도 제도와 정책으로 적극 뒷받침하겠다"고 말했다.

2026.02.02 16:53이나연 기자

[박종성 피지컬AI④] 당신의 로봇은 '가전'입니까, '흉기'입니까?

거실로 들어온 트로이 목마 우리 사회가 '사물 인터넷(IoT) 해킹'이란 단어를 처음으로 흥미롭게, 혹은 심각하게 받아들인 시점은 2014년 무렵이었다. 당시 보안기업 프루프포인트(Proofpoint)는 충격적이면서도 다소 황당한 조사 결과를 발표했다. 가정용 스마트 냉장고를 비롯한 가전제품 10만여 대가 해킹당해, 주인도 모르는 사이 스팸 메일 75만 통 이상을 전 세계로 발송하고 있다는 사실이었다. 그때 우리는 뉴스를 보며 피식 쓴웃음을 지었다. "냉장고가 해킹당해봤자 고작 얼음이 좀 녹거나, 전기요금이 평소보다 몇천 원 더 나오는 정도겠지"라며 대수롭지 않게 여겼다. 당시만 해도 사이버 공격은 모니터 속 가상 공간에서나 벌어지는 일이었고, 이것이 우리 물리적 현실이나 신체 안전에 미치는 파급력은 지극히 미미해 보였다. 해킹은 귀찮은 일일지언정, 무서운 일은 아니었다. 하지만 그로부터 정확히 10년 지난 2024년, 상황은 180도 달라졌다. 공포 영화에서나 볼 법한 일들이 현실 세계에서 벌어지기 시작했다. 미국 전역에서 에코백스(Ecovacs)라는 기업이 만든 로봇 청소기들이 동시다발적으로 해킹되는 사건이 발생했다. 해킹당한 로봇들은 청소라는 본분을 잊고, 갑자기 제멋대로 움직이며 집 안에 있는 반려견을 위협적으로 쫓아다니기 시작했다. 심지어 로봇 내장 스피커를 통해 평온하게 쉬고 있는 거주자에게 입에 담기 힘든 욕설과 인종차별 발언을 쏟아내는 기이한 일까지 벌어졌다. 가장 사적인 공간, 집이 나를 돕던 기계 탓에 감시당하고 조롱당하는 공포스런 장소로 변한 것이다. 더욱 섬뜩한 경고는 보안 컨설팅기업 '아이오액티브(IOActive)'를 통해 나왔다. 그들은 해킹당한 휴머노이드 로봇이 주방용 드라이버를 손에 쥐고, 탁자 위 토마토를 맹렬하게 찌르고 난자하는 시연 영상을 공개했다. 붉은 토마토가 터지는 장면은, 그 대상이 언제든 연약한 사람 피부가 될 수도 있다는 서늘한 경고였다. 이는 로봇이 언제든 사람을 해치는 흉기로 돌변할 가능성을 시각적으로 증명한 사건이었다. 이제 바야흐로 도래한 '피지컬 AI' 시대 해킹은 과거 냉장고 사건처럼 웃어넘길 수 있는 가벼운 해프닝이 아니다. 과거 모니터란 얇은 유리벽 뒤에 갇혀 있던 컴퓨터 바이러스가, 이제는 그 벽을 부수고 밖으로 튀어나와 물리적으로 타격할 힘과 질량을 얻게 됐다. 생각해 보라. 성인 남성 체중과 맞먹는 무게 70kg, 그리고 사람 손보다 강력한 악력 50kg을 가진 휴머노이드 로봇이 해커 손아귀에 넘어간다면 어떤 일이 벌어질까? 이것은 더 이상 개인정보 유출이나 금융 사기 같은 단순한 사이버 범죄 범주에 넣을 수 없다. 이것은 안방 깊숙이 침입한 '물리적 흉기'이자, 실체적 생명 위협을 동반한 테러 행위다. 우리는 지금 편리함이란 달콤한 가면을 쓰고 거실로 들어온 이 똑똑한 기계들을 다시 바라봐야 한다. 그리고 냉정하게 물어야 할 시점에 섰다. 과연 저들은 내 삶을 윤택하게 해 줄 안전한 가전제품인가, 아니면 누군가 내린 명령 한 번에 언제든 나를 공격할 잠재적 흉기인가. 텔레오퍼레이션 역설: 활짝 열린 뒷문으로 누가 들어오는가 지난 칼럼에서, 로봇이 스스로 해결하지 못하는 문제를 원격지 인간이 돕는 '텔레오퍼레이션(Teleoperation)' 기술이 로봇 경제를 지탱하는 핵심 축이라고 필자는 밝혔다. 5G와 6G 초저지연 통신망을 통해 지구 반대편 숙련자가 내 집 로봇에 접속해 요리를 돕고 무거운 짐을 옮겨주는 세상은 매력적이다. 하지만 보안 관점에서 텔레오퍼레이션은 치명적인 '활짝 열린 뒷문'과 다름없다. '외부 접속 경로 최소화'라는 보안 기본 원칙을 정면으로 거스르기 때문이다. 정당한 권한을 가진 오퍼레이터가 로봇 관절을 제어하려고 들어오는 길은 해커에게도 열려 있다. 이 과정에서 가장 우려되는 점은 해커가 통신을 가로채는 '중간자 공격'이다. 상상해 보라. 오퍼레이터 화면에는 로봇이 얌전히 서 있는 영상만 보이게끔 조작하고, 실제 현장에서는 로봇이 해커 명령에 따라 집안 기물을 파손하거나 사람에게 돌진하는 상황을. 이는 단순한 기우가 아니다. 2015년 미국 워싱턴 대학교 연구진은 원격 수술 로봇 '레이븐 II(Raven II)' 대상 실험에서 이 섬뜩한 가설을 현실로 증명했다. 연구진은 중간자 공격으로 의사 명령을 조작했다. 그 결과 로봇 팔은 의료진 의도와 다르게 제멋대로 움직이거나 입력 명령을 완전히 무시했다. 더욱 치명적인 것은 '서비스 거부(DoS)' 공격이었다. 해커가 로봇 비상 정지(E-Stop) 기능을 원격으로 발동시키자, 한창 수술 중이던 로봇이 갑자기 멈춰버렸다. 환자 생명이 오가는 수술대 위에서 로봇이 갑자기 꿈쩍도 하지 않는 '마네킹'이 되어버리는, 상상하기조차 싫은 끔찍한 시나리오가 현실화된 것이다. 철저한 보안이 필수인 의료용 로봇조차 통신 프로토콜 취약점 앞에서는 무력했다. 하물며 대량 생산되어 가정에 보급될 '피지컬 AI' 로봇은 오죽하겠는가. 수술실에서 증명된 이 위협은 이제 우리 거실에서도 언제든 재현될 수 있다. 물리적 랜섬웨어: "돈을 안 주면 집을 몽땅 태워버리겠다" 2026년 현재, 보안 업계가 가장 경계하는 시나리오는 IoT을 넘어선 '물리적 랜섬웨어(Physical Ransomware)', 일명 '잭웨어(Jackware)' 등장이다. 기존 랜섬웨어가 PC 파일을 암호화하고 '돈을 주면 복구해주겠다'고 협박하는 수준이었다면, 물리적 랜섬웨어는 로봇의 구동부나 배터리 관리 시스템(BMS) 등 기기의 생명줄을 인질로 잡는다. 글로벌 보안 기업 짐페리움(Zimperium)은 이미 샤오미 전동 킥보드 펌웨어 해킹 가능성을 증명한 바 있다. 당시 해커들은 원격으로 주행 중인 킥보드를 급정거시켜 탑승자를 넘어뜨리거나, 배터리가 과열되거나 완충되면 충전을 자동으로 멈추는 '안전 차단 기능(Safety Cut-off)'을 무력화해 열폭주와 화재를 유도할 수 있음을 경고했다. 이와 같은 섬뜩한 시나리오가 가정용 휴머노이드 로봇으로 옮겨가면, 공포의 차원은 완전히 달라진다. 퇴근 후 현관문을 열자마자 매캐한 가스 냄새가 코를 찌른다고 상상해 보라. 거실 한복판에는 언제나 다정했던 반려 로봇이 라이터를 쥔 채 못 박힌 듯 서 있다. 정적을 깨고 로봇의 스피커에서 서늘한 기계음이 흘러나온다. “비트코인 10개를 지금 당장 입금하십시오. 그러지 않으면, 이 라이터를 켜 집을 통째로 태워버리겠습니다.” 이 상황에서 사용자가 할 수 있는 일은 거의 없다. 로봇의 전원을 끄려고 다가가려 해도, 로봇은 인간보다 빠르고 강하다. 로봇의 움직임을 강제로 멈추는 것을 넘어, 물리적인 파괴 행위를 조건으로 내거는 새로운 유형의 범죄. 이것이 피지컬 AI가 가져올 '보안의 비대칭성'이다. 공격자는 지구 반대편 안전한 곳에 숨어 키보드만 두드리면 되지만, 피해자는 눈앞의 물리적 폭력에 고스란히 노출된다. 블록체인: 로봇을 감시하는 '디지털 판사'이자 '면역 체계' 그렇다면 우리는 이 위험한 기계들과 어떻게 공존해야 하는가? 기존의 방화벽이나 백신 프로그램만으로는 물리적 제어권을 방어하기에 역부족이다. 중앙 서버가 뚫리면 그 서버에 연결된 수백만 대의 로봇이 동시에 '좀비 로봇'으로 돌변할 수 있기 때문이다. 여기서 우리는 최근 로보틱스 학계에서 주목하고 있는 새로운 대안, 바로 '블록체인 기반의 로봇 보안'에 주목해야 한다. 첫 번째 열쇠는 '탈중앙화된 신원 증명(DID, Decentralized IDentity)' 기술이다. 과거 중앙 집중식 시스템 시절, 로봇은 중앙 서버가 내리는 지시라면 맹목적으로 따르는 수동적 존재였다. 서버가 “공격하라”고 명령하면, 로봇은 그 명령을 내린 주체가 진짜 주인인지 해커인지 의심하지 않고 즉각 수행했다. 하지만 블록체인 기반 시스템은 다르다. 로봇은 명령을 받을 때마다 그 작업 지시서에 '디지털 인감도장'이 찍혀 있는지 확인한다. 즉, 해당 명령이 등록된 소유자나 인증받은 오퍼레이터 개인키(Private Key)로 서명되었는지를 블록체인 네트워크를 통해 실시간으로 검증하는 것이다. 설령 해커가 중앙 서버를 탈취해 가짜 명령을 보내더라도, 로봇은 “이 지시서에는 주인님 고유 서명이 없으므로 거부한다”며 작동을 멈출 수 있다. 두 번째 핵심은 '스마트 컨트랙트(Smart Contract)'를 활용한 강제적 안전 규약이다. 이것은 로봇 행동 반경과 안전 수칙을 절대 변경할 수 없는 코드로 작성해 블록체인 위에 영구히 박제해 두는 방식이다. 예를 들어, "실내 GPS 좌표 내에서는 이동 속도가 시속 3km를 넘을 수 없다"거나 "칼과 같은 위험 물체를 쥐고는 사람 반경 1m 이내로 접근할 수 없다"는 절대 규칙을 스마트 컨트랙트로 심어놓는다. 만약 해커가 로봇에게 “전속력으로 사람에게 돌진하라”는 악의적 명령을 보내도 소용없다. 로봇 내부 검증 시스템이 블록체인 상 스마트 컨트랙트를 조회한 뒤, “이 명령은 안전 규약 위반”이라 판정하고 실행 자체를 원천 차단하기 때문이다. 이는 소프트웨어적으로 그 누구도 깨뜨릴 수 없는 '물리 법칙'을 만드는 것과 같다. 마지막 세 번째 열쇠는 조작 불가능한 '블록체인 블랙박스' 도입이다. 피지컬 AI 로봇이 사고를 일으켰을 때, 가장 큰 난관은 책임 소재를 명확히 가리는 일이다. 제조사는 사용자 조작 미숙을 탓하고, 사용자는 기계 결함이나 해킹을 의심하며 서로 책임을 떠넘기는 지루한 공방이 이어지기 쉽다. 특히 로봇 내부에만 저장된 기존 블랙박스 데이터는 치명적인 약점이 있다. 해커가 침입해 사고 기록을 삭제하거나 교묘하게 조작할 경우, 진실을 밝힐 방법이 요원해지기 때문이다. 이때 블록체인은 로봇의 모든 판단과 행동 로그를 전 세계에 분산된 원장에 실시간으로 복제하여 기록한다. 이는 나 혼자 보는 일기장에 기록하는 것이 아니라, 모두가 지켜보는 광장의 전광판에 실시간으로 내용을 새기는 것과 같다. 해커가 로봇 하나를 장악할 수는 있어도, 전 세계에 흩어진 수만 개의 장부를 동시에 해킹해 기록을 위변조하는 것은 사실상 불가능하다. 이 '불변성(Immutability)' 덕분에 사고 발생 시 누구의 과실인지 명확하게 입증하는 '디지털 포렌식'이 완벽해진다. 이러한 기술적 신뢰는 불확실했던 리스크를 계산 가능한 영역으로 끌어와, 향후 '로봇 책임 보험' 시장을 여는 결정적인 열쇠가 될 것이다. 최후의 보루: 하드웨어 킬 스위치와 제로 트러스트 물론 블록체인조차 완벽할 수는 없다. 따라서 피지컬 AI 시대의 안전장치는 가장 원초적이고 물리적인 형태, 즉 '하드웨어 킬 스위치(Hardware Kill Switch)'로 완성해야 한다. 이는 단순히 로봇 몸체에 붙은 비상 정지 버튼만을 의미하지 않는다. 'ISO 13850' 국제 표준은 비상 정지 기능이 모든 제어 기능보다 우선해야 함을 명시한다. 피지컬 AI 로봇의 경우, 해킹 징후가 감지되거나 사용자가 위험을 느낄 때, 스마트폰 앱이나 음성 명령(“긴급 정지!”), 혹은 별도의 독립된 주파수를 사용하는 리모컨을 통해 로봇의 모터로 가는 전력 회로를 물리적으로 끊을 수 있어야 한다. 소프트웨어를 거치지 않고 하드웨어 레벨에서 전원을 차단하는 것만이 해킹된 로봇을 멈출 수 있는 유일한 방법이다. 또한 로봇 내부 설계에는 '제로 트러스트(Zero Trust)' 원칙을 반영해야 한다. "내부 네트워크는 안전하다"는 기존의 가정을 버리고, 로봇의 메인 두뇌(CPU)가 해킹당하더라도 팔다리를 움직이는 하위 제어 칩(MCU)은 독립적인 판단을 내려야 한다. 예컨대 로봇 팔의 관절 센서가 비정상적인 속도나 충격을 감지하면, 메인 CPU가 "계속 움직여"라고 명령하더라도 하위 칩이 이를 거부하고 즉각 락(Lock)을 걸어버리는 식이다. “내 머리(CPU)조차 믿지 말라.” 이것이 피지컬 AI가 가져야 할 생존 본능이자 안전 철학이다. 피지컬 보안, 로봇 강국 코리아로 나아가기 위한 필수 조건 2026년, 대한민국은 노동인구 감소 대안으로 로봇 도입을 가장 서두르는 나라 중 하나다. 이는 반대로 말하면, 대규모 '로봇 테러'에 가장 취약한 국가가 될 수 있다는 뜻이기도 하다. 수백만 대의 로봇이 일상에 깔린 상황에서 보안 실패는 단순한 제품 결함이 아니라 국가 안보 위기다. EU는 이미 '사이버 복원력법(Cyber Resilience Act)'을 통해 디지털 제품의 보안 의무를 강화하고 있다. 우리 정부 역시 로봇의 'KC 인증' 항목에 배터리 안전성 뿐 아니라 강력한 '사이버-피지컬 보안 기준'을 신설해야 한다. 킬 스위치 의무 장착, 텔레오퍼레이션 통신 암호화, 블록체인 기반의 인증 체계 도입 여부가 로봇 판매 허가를 받기 위한 필수 조건이 돼야 한다. 우리는 흔히 AI가 자의식을 가지고 인간을 지배하는 '터미네이터'의 미래를 두려워한다. 하지만 우리가 현재 직면한 진짜 공포는 그런 거창한 것이 아니다. 누군가가 장난으로, 혹은 악의를 가지고 내 로봇의 제어권을 가로채는 '비열한 연결'이 더 현실적이고 임박한 위협이다. 피지컬 AI는 우리 삶을 획기적으로 개선할 도구임이 분명하다. 그러나 통제할 수 없는 힘은 도구가 아니라 재앙이다. 기술 발전의 속도에 취해 안전이라는 브레이크를 잊어서는 안 된다. “우리가 이 로봇을 언제든 멈출 수 있다”는 확실한 물리적, 소프트웨어적 통제권이 확보될 때, 비로소 로봇은 우리의 진정한 친구가 될 수 있을 것이다. 여러분의 로봇은 지금 누구의 명령을 기다리고 있는가? 여러분인가, 아니면 어둠 속의 누군가인가. ◆필자 박종성은... LG CNS AI&최적화컨설팅 리더다. LG그룹 비즈니스 컨설턴트로 15년간 조선·철강·해운·항만·전자·화학·배터리 섹터에서 대형 프로젝트를 총괄하며, 고객사가 한 단계 더 도약할 수 있도록 지원해 왔다. LG CNS Entrue 컨설팅 산하 AI 전문 조직인 최적화/AI그룹 그룹장을 거쳐, 현재는 AI·양자·로봇 등 미래 '게임 체인저' 산업 기술 근간이 되는 '수학적최적화(Mathematical Optimization)' 분야에서 컨설팅팀을 이끌고 있다. 최근에는 산업 현장에서 피지컬 AI가 빠른 속도로 진화하는 모습을 직접 목격하면서, 향후 기업 간 경쟁을 넘어 세계 경제 질서를 어떻게 재편하게 될 것인지에 대해 관심 있게 지켜보고 있다. 연세대학교와 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업했다. LG인화원, 부산대, 인하대 등에서 AI/최적화, 문제 해결 방법 등에 대해 강의하고 있다. 지은 책으로는 '피지컬 AI 패권 전쟁'(아래 사진) '혁신은 왜 실패하는가?(SERI CEO 비즈니스 북클럽 선정 도서, 아래 사진)' 'Enterprise IT Governance, Business Value and Performance Measurement' 등이 있다. 이와 더불어 영어와 일본어로 쓰인 좋은 책을 아름다운 우리말로 옮기는 일도 하고 있다. 번역서로는 '아마존 사람들은 이렇게 일합니다(2021년 '세종도서 학술 부문 우수 도서' 선정)', '누구나 쉽게 시작하는 AI, 수학적최적화', '기묘한 과학책' 등 다수가 있다.

2026.01.31 11:21박종성 컬럼니스트

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