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'AI서밋서울앤엑스포'통합검색 결과 입니다. (3건)

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"가상에서 현실로, 공간 배우는 로봇의 진화"

"로봇이 세상을 이해하려면 공간을 배워야 합니다." 명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 로봇이 실제 세계에서 자율적으로 움직이기 위해서는 "가상과 현실의 격차(심투리얼 갭)를 줄이는 것이 핵심"이라고 강조했다. 명 교수는 먼저 최근 로봇 지능의 구조적 변화를 설명했다. 그는 "예전에는 로봇이 인식-계획-행동을 순서대로 처리했다면, 피지컬 AI는 이 세 과정을 엔드투엔드로 통합해 학습하는 방식으로 진화하고 있다"고 말했다. 그는 이를 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'이라고 부르며 "영상 입력을 받아 제어까지 한 번에 수행하는 범용 모델이 등장하고 있다"고 덧붙였다. 명 교수는 "로보틱스 파운데이션 모델을 제대로 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하다"며 "문제는 가상 세계에서 학습한 모델이 현실에 오면 잘 작동하지 않는다는 점"이라고 지적했다. 그는 "이 격차를 줄이는 기술이 바로 공간 AI"라며 "현실의 데이터를 이용해 3차원 공간을 정밀하게 구성하고 이를 기반으로 로봇이 세상을 인식하게 하는 것"이라고 설명했다. 명 교수는 이를 심투리얼 문제의 해결책으로 제시하며 "가상공간에서의 학습과 현실공간에서의 적응을 연결하는 기술이 로봇 자율성의 핵심"이라고 강조했다. 명 교수 연구팀은 동시적 위치 추적 및 지도 작성(SLAM) 기술을 중심으로 연구를 이어가고 있다. 그는 "역동적 환경에서도 안정적으로 작동하는 SLAM 알고리즘을 개발했다"고 밝혔다. 명 교수는 실제 공사 현장과 야지 지형, 복도·계단 구간 등 복잡한 환경에서 SLAM을 테스트한 사례를 소개했다. 그는 "포인트 클라우드가 희소한 환경에서도 발산하지 않고 안정적으로 추적이 가능하다"면서 "이 라이다 기술 기반으로 국제대회에서도 우승을 거뒀다"고 말했다. 명 교수는 공간 AI가 단순한 지도 제작 기술을 넘어 자율 로봇의 눈과 귀가 되는 기술이라고 했다. 그는 "드론에 공간 AI를 적용해 여수 거북선대교와 춘천 등선교 같은 교량 밑을 자율 점검했다"며 "GPS가 닿지 않는 환경에서도 3D 포인트클라우드를 생성하고 균열의 위치를 정확히 파악할 수 있었다"고 말했다. 또 "보행 로봇에는 비전, 라이더, 관성 센서, 관절 센서를 융합해 진동이 큰 환경에서도 안정적인 위치 추정이 가능하도록 했다"고 덧붙였다.

2025.11.12 14:28신영빈

"로보티즈의 다음 행선지는 액션 데이터 허브"

"로보티즈는 더 이상 액추에이터 회사가 아닙니다. 우리는 '액션 데이터 허브'가 돼야 합니다." 김병수 로보티즈 대표는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 하드웨어를 넘어 데이터로 진화하는 로보티즈의 새로운 방향을 선언했다. 김 대표는 "로봇에 생명을 불어넣는 기술이 바로 피지컬 AI"라며 "이제는 액추에이터를 파는 시대가 아니라 데이터를 만들어 파는 시대"라고 강조했다. 로보티즈는 1999년 설립된 로봇 전문기업이다. 로봇을 구성하는 핵심 구동 부품인 액추에이터를 주 매출처로 삼고 있다. 김 대표는 이를 "출발점일 뿐"이라고 했다. 그는 "처음엔 협동로봇 형태의 매니퓰레이터를 만들었고, 이후 양팔 로봇으로 발전했다"며 "지금은 사람처럼 20자유도 이상을 가진 손을 만들고 있다"고 밝혔다. 김 대표는 "로봇이 걷는 문제는 풀렸지만 손 조작은 여전히 답이 없다"며 "로봇에서 제일 중요한 건 손이고, 인간 신경계 구조를 봐도 가장 많은 비중을 차지한다"고 말했다. 김 대표는 피지컬 AI가 직면한 가장 큰 과제로 '데이터 부족'을 꼽았다. 시각이나 언어 데이터는 넘치지만 '액션 데이터'가 없다는 것이다. 그는 "테슬라가 운전 데이터를 가지고 있지만 그것만으로는 부족하다"라며 "로봇이 실제 환경에서 수행하는 움직임, 행동 데이터를 모으는 것이 피지컬 AI의 완성도를 결정짓는다"고 내다봤다. 그러면서 "우리는 액추에이터를 통해 이미 그 데이터를 쌓고 있다"며 "액션 데이터 허브가 되기에 가장 적합한 회사라고 자부한다"고 덧붙였다. 로보티즈는 이를 구체화하기 위해 지난 8월부터 '데이터 팩토리' 1단계 운영에 돌입했다. 로봇 AI 학습에 필요한 데이터를 대량으로 수집·가공하는 곳이다. 김 대표는 "우즈베키스탄에 데이터가 제조 결과물인 공장을 세웠다"라며 "로봇이 움직이며 쌓는 모든 데이터를 학습 자원으로 활용할 것"이라고 말했다.

2025.11.12 09:05신영빈

리얼월드 "내년 초 엔비디아 넘는 VLA 모델 공개"

"지금 시장에 오픈소스로 풀려 있는 시각-언어-행동(VLA) 모델이 몇 개 안 돼요. 오픈VLA나 파이제로, 그루트가 대표적이죠. 리얼월드가 내년 초에 그들의 성능을 뛰어넘는 VLA를 공개합니다." 류중희 리얼월드 대표는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 "내년 초 자세한 논문과 함께 VLA 모델을 공개할 것"이라고 예고했다. 텍스트·이미지 이해를 넘어 실시간 행동까지 생성하는 VLA를 핵심 축으로 삼고, 텔레오퍼레이션 대신 '4D+ 모션 캡처'로 숙련 작업자의 손기술 데이터를 대량 수집해 학습 효율을 높인다는 전략이다. 리얼월드는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)의 한계를 '행동'으로 돌파하겠다는 구상을 밝혔다. 위로보틱스와 공동 개발한 휴머노이드 '알렉스'를 통해 정교한 손 조작 데모도 선보이기도 했다. 류 대표는 "텍스트·비전 이해만으로는 현실세계의 과제를 풀 수 없다"며 "시각·언어·행동을 하나로 엮은 VLA가 범용 로봇지능의 관문"이라고 강조했다. 업계가 모델 크기와 파라미터 경쟁에 치중해 온 것과 달리, 리얼월드는 현장 데이터의 질과 로봇 내 실시간 추론 능력(밀리초 단위)을 VLA 성능의 관건으로 제시했다. 리얼월드가 제시한 차별점은 데이터 파이프라인이다. 기존 로보틱스 학습에서 많이 쓰이는 텔레오퍼레이션(원격조종) 방식은 ▲전문 오퍼레이터 필요 ▲장비 비용·시간 부담 ▲현장 숙련도의 반영 한계 등 문제가 있었다. 리얼월드는 소형 다중 카메라(6~12대)와 장갑형 촉·운동 센서를 활용한 '4D+ 모션 캡처'로 우회한다. 이 방식은 공정 현장에서 숙련 작업자의 손가락·손바닥·팔 움직임과 접촉 압력, 경로, 타이밍을 3D 시공간 정보로 정밀 기록한다. 핵심은 현장 베테랑의 몸에 체화된 노하우를 직접 추출해 모델에 주입한다는 점이다. 리얼월드는 이 데이터를 직접 투입해 파인튜닝 하는 방식으로 데이터 수집 비용·시간을 줄이면서 효율성과 유연성을 높였다고 밝혔다. 모델의 방향성을 구현하는 물리 플랫폼으로 리얼월드는 위로보틱스와 함께 휴머노이드 알렉스를 개발해 운용 중이다. 알렉스가 세 손가락 이상을 활용해 컵 뚜껑을 열고, 유리컵을 움직여도 우유를 흘리지 않도록 따르는 동작을 수행했다. 또한 상체 48축 모터를 미세 제어해 직선·곡선 필기를 안정적으로 수행, 진동·미세 위치 오차를 제어하는 정밀 제어 루프를 입증했다는 설명이다. 류 대표는 "휴머노이드 경쟁의 진짜 승부처는 손재주"라며 "사람 손에 가까운 감각-제어 융합을 구현해야 피킹·플레이스·조립·정렬 같은 '라스트 마일' 자동화를 대체할 수 있다"고 말했다. 리얼월드는 제조·유통·농업 등 인력난이 심화된 산업에서 범용·사람대응형 로봇 수요가 급증하고 있다고 진단한다. 편의점 진열, 케이블 삽입·정렬 같은 고난도 미세 조작 작업은 산업용·협동로봇으로 오래 전부터 자동화를 시도했지만 손의 자유도·감각 통합 한계로 공정 완결이 어려웠다. VLA와 4D+ 데이터, 알렉스 같은 휴머노이드 플랫폼을 결합하면, 멀티모달 이해부터 실시간 행동 생성, 정밀 손작업으로 이어지는 엔드투엔드 '피지컬 AI 스택'을 구축할 수 있다는 것이 리얼월드의 구상이다.

2025.11.11 16:35신영빈

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