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[IT뉴스][AI와 디지털전환] 안전과 표준화 그리고 규제프리, 피지컬AI 출발점이다

온카뱅크관리자

2025-12-09 16:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8eHNsFHls1">
          <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="17d259e9041618463554ba7472c2a7785fb9eb43a06f8cf8f0f21bbcee2e0b9e" dmcf-pid="6dXjO3XSs5" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김영문 한국정보통신기술협회 AI융합시험연구소장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/09/etimesi/20251209160253435efyz.jpg" data-org-width="228" dmcf-mid="4KCRNyCEmt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/09/etimesi/20251209160253435efyz.jpg" width="228"></p>
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            김영문 한국정보통신기술협회 AI융합시험연구소장
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          <p contents-hash="0d493cf12ef30041f6e74b1e85b66cd5c465fc594d27b83caa6fd0d8c4090cef" dmcf-pid="PJZAI0ZvwZ" dmcf-ptype="general">흔히 전혀 다른 세상이나 사물을 지칭할 때 쓰는'차원이 다르다' 라는 말이 있다. 피지컬 인공지능(AI) 세계에 걸 맞는 비유다. 컴퓨터 안에 갇혀있는 2차원의 거대언어모델(LLM)과 달리 피지컬 AI는 공간상에서 이동하면서 행동하는 다차원 세계다. 그런데 물리환경 데이터 수집은 엄청난 비용이 들고 교통사고 등 비정상데이터(edge case) 수집자체가 매우 어렵다. 그래서 사람이 시연(Teleoperation)을 통해 로봇을 원격으로 조작해 모델을 학습시키거나 엔비디아의 아이작 심, 피직스 등이나 게임회사 유니티의 물리 시물레이션 엔진을 이용해 합성데이터를 만든다.</p>
          <p contents-hash="0328333483e2f98f3ddff262eb111fc3f2e22c4d5de521ab36fa65057d61c469" dmcf-pid="Qi5cCp5TwX" dmcf-ptype="general">그런데 현재 피지컬 AI 기본모델(파운데이션 모델)로 얘기되는 VLA모델(Vision-Language-Action)은 사람의 자연어 명령과 로봇이 카메라로 보는 현재 상황을 동시에 입력받아 로봇의 행동을 예측하고 실행하는 신경망이다. 그런데 아직 대부분의 VLA 모델은 특정 환경이나 데이터셋에 최적화돼 있어 현실세계에서 비정형적이고 복잡한 상황에서는 오작동이 많고 성능이 급격히 저하될 수 있다. 성능 문제의 상당 부분은 시물레이션 데이터와 실제 제조 현장 등 현실세계와 갭에서 발생한다고 한다. 더군다나 미세한 차이로도 자율주행차나 로봇의 경우 큰 사고로 이어진다. 그래서 기본성능이나 안전성 검증체계 구축이 매우 중요하다.</p>
          <p contents-hash="4a3a813f3c6e8b160edf847b147227ae266701d9df3a73112e3c660249510dda" dmcf-pid="xxWow5WIDH" dmcf-ptype="general">현재 로봇의 모방 또는 강화학습용으로 많이 쓰이는 데이터셋을 보면 먼저 미국 스탠퍼드대 주도로 전 세계 21개 기관과의 협력을 통해 수집된 오픈 엑스-임바디먼트는 100만개 이상의 로봇의 움직임을 구글의 텐서플로 플래폼 기반의 강화 학습 표준 데이터 포멧인 RLDs(Robot Learning Dataset)형태로 제공한다. 그리고 관절 위치, 속도, 힘 등의 센서데이터, 다중 카메라를 통한 이미지·비디오, 행동 데이터 등이 담긴 허깅페이스의 리로봇 데이터셋도 많이 사용된다. 다만 아직 로봇 시스템과 데이터 포맷이 상이해 상호운용성이 떨어지고 또한 로봇에서 중요한 실시간성을 지니기 위해서는 더욱 경량화해야 하고 표준화가 필요하다. 다양한 형체의 협동로봇들 사이에는 더더욱 그렇다. 다섯 손가락 로봇팔이 26개 이상의 자유도(DOF)를 가지는 만큼 물리세계를 완전히 이해하기에는 아직 센서, 엑츄에이터, VLA 모델의 성능 등 품질문제가 숙제다. 마이크로 수준이상의 정밀도가 필요하다. 시뮬레이션으로 만든 합성데이터도 원본데이터와의 유사성 검증을 통한 재현성을 높이는 것이 요구된다.</p>
          <p contents-hash="37add19b363f8cadf5511daaa2fab0cf100bb2f6f878c55f32dd43b0545a5caf" dmcf-pid="yyMtBnMVrG" dmcf-ptype="general">또 지능화로봇법, 의료기기법 등 인간중심의 규제체계는 실제 산업이나 가사환경에 투입되거나 사람과 로봇이 협업하는 상황에서는 대대적인 손질이 불가피하다. 예를 들어 로봇이 사람이 한 공간에서 같이 작업할 때 발생할 수 있는 예기치 못한 사고에 대한 안전 기준도 미비하다. 그래서 피지컬 AI가 적용되는 제조, 의료, 교통 등 분야별 법제도 정비와 규제 개선이 시급하다. 그리고 과학기술정보통신부에서 추진 중인 분야별 데이터 공유 플랫폼 '데이터 스페이스' 등을 통해 상호운용성을 높여야 한다. 그래야 제조업 강국인 한국에서 피지컬 AI가 우리의 반도체, 디바이스, 모델 등 그야말로 우리의 풀스택 토양에서 AI대전환(AX) 수요창출과 산업생산성 극대화로 AI 기본사회의 출발점이 될 것이다.</p>
          <p contents-hash="c0d764548b487b684e59b92d8c4bf15834627204683ea885954ac3dfa5761863" dmcf-pid="WWRFbLRfsY" dmcf-ptype="general">김영문 피지컬AI 글로벌 얼라이언스 거버넌스 분과장·한국정보통신기술협회 AI융합시험연구소장 mun@tta.or.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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