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[IT뉴스]아키스케치, MWC 2026서 스튜디오랩과 맞손…3D 공간 데이터 기업서 ‘로봇 학습 인프라’로 확장

온카뱅크관리자

2026-03-04 09:17:33

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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="6LaC0v9UTN">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2d9e1da63f6d51d43c5a63f8c8d3395e747d26391a51e57a6dd96a2f7d1bcc04" dmcf-pid="PoNhpT2uSa" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="‘MWC 2026’에서 업무협약을 체결한 아키스케치 이주성 대표(좌)와 스튜디오랩 강성훈 대표. (사진=아키스케치)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/04/552816-OGTrtXj/20260304091357904uwhz.png" data-org-width="602" dmcf-mid="8yU6cMCElj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/04/552816-OGTrtXj/20260304091357904uwhz.png" width="658"></p>
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            ‘MWC 2026’에서 업무협약을 체결한 아키스케치 이주성 대표(좌)와 스튜디오랩 강성훈 대표. (사진=아키스케치)
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          <p contents-hash="3b255894db181179baa631262a530886eb8724f35302c6eed17fc288040a1dc2" dmcf-pid="QgjlUyV7Tg" dmcf-ptype="general">AI 공간 데이터 기업 아키스케치는 AI 기반 커머스 자동화 솔루션 기업 스튜디오랩과 손잡고 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축에 나선다고 4일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="55c3dda16edfc192613ab6e8ea8bcd4f17a5283d0eb5836788e32dcc6a5254e1" dmcf-pid="xaASuWfzCo" dmcf-ptype="general">양사는 2일부터 오는 5일까지(현지시간) 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 진행되는 ‘MWC 2026’ 현장에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협력은 공간 설계에 쓰이던 3D 데이터 기술을 로봇 학습 기반으로 넓히는 데 초점이 맞춰졌다. </p>
          <p contents-hash="0bee7bdcebcbfd513ab52ee748998884f8e79fbde23f9213398364f314b20d3c" dmcf-pid="y3U6cMCESL" dmcf-ptype="general">아키스케치가 내세운 강점은 대규모 공간 데이터 자산이다. 아키스케치는 전국 아파트 도면 12만 건 이상, 의미론적 객체 데이터 33만 개 이상을 축적해온 국내 최대 3D 공간 데이터 기업이라고 밝혔다. 여기에는 단순한 형태 정보만이 아니라 재질, 무게, 파손 위험도 같은 물리적 속성까지 포함된다. 아키스케치 측은 이런 구조화된 데이터가 로봇이 실제 환경을 이해하고 학습하는 데 필요한 핵심 자산이 될 수 있다고 보고 있다. </p>
          <p contents-hash="75c9dbb57c20efaf6d00db240f934af2e54073df3d1a3d36d638262377fb9ed4" dmcf-pid="W24oljZvyn" dmcf-ptype="general">최근 로보틱스 업계에서는 시각과 언어를 함께 이해하는 VLM이 빠르게 고도화되고 있지만, 실제 공간 맥락과 물리 구조를 반영한 정밀 3D 데이터는 여전히 부족하다는 문제의식이 커지고 있다. 2D 이미지 중심 학습만으로는 로봇이 복잡한 현실 공간에서 안정적으로 동작하기 어렵기 때문이다. 아키스케치는 이 지점을 파고들어 CAD 기반 3D 기하 계산 기술과 자동 데이터 생성 엔진을 활용한 ‘공간 지능 데이터셋’ 구축 전략을 제시했다. </p>
          <p contents-hash="b49f3605e478fa321a54904ec44aefd9267b10c52a56b34cc8f624e9365abb0f" dmcf-pid="YV8gSA5TTi" dmcf-ptype="general">아키스케치는 이 데이터셋이 로봇의 공간 추론에 필요한 구조화된 정답 데이터로 활용될 수 있다고 설명했다. 가상 환경에서 반복적으로 학습한 뒤 실제 환경에 적용하는 이른바 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 구조로도 확장 가능하다는 구상이다. 그동안 인테리어와 실내 설계 시뮬레이션에 활용되던 기술을, 이번 협약을 계기로 제조·물류·실내 작업 환경을 아우르는 로봇 학습용 데이터 인프라로 전환하겠다는 의미다. </p>
          <p contents-hash="2d9e6c0b200b7629e100e8eb4a4f3361a7d0a8ad5e6ebaf3242839e65b12a4ac" dmcf-pid="Gf6avc1yCJ" dmcf-ptype="general">협력 파트너인 스튜디오랩은 로보틱스와 생성형 AI를 결합한 커머스 콘텐츠 자동화 기술을 보유한 기업이다. 사진 촬영 로봇 ‘젠시 PB’와 생성형 AI 기반 상세페이지 제작 솔루션 ‘젠시’를 연계해 촬영부터 온라인 판매 콘텐츠 제작까지 자동화하는 구조를 구현하고 있다. 해당 기술은 CES 2026에서 공간 컴퓨팅 분야 최고 혁신상을 받았고, 3년 연속 CES 혁신상을 수상한 바 있다. </p>
          <p contents-hash="30750c7c99e1c2560a05fc9111e6fca28d6a7c7f2a8a88128f0447252dcc7b03" dmcf-pid="H4PNTktWvd" dmcf-ptype="general">양사는 아키스케치의 3D 자동 생성 및 시뮬레이션 기술과 스튜디오랩의 피지컬 AI 기술을 결합해 실제 산업 현장 적용성과 확장성을 갖춘 로봇 AI 학습 체계를 공동 구축할 계획이다. 산업 AX와 휴머노이드 로봇 시장이 커지는 흐름 속에서, 로봇 성능을 좌우하는 기반으로서 데이터 인프라의 중요성이 커지고 있다는 판단이 깔려 있다. </p>
          <p contents-hash="94cd2a2fbc1f8e6814ca9ada489c4c64eb883fffc57b80458a5c94450f1497a5" dmcf-pid="X8QjyEFYve" dmcf-ptype="general">이주성 아키스케치 대표는 “공간을 설계하는 AI 기술을 넘어, 공간을 이해하고 학습시키는 데이터 인프라 기업으로 확장하고 있다”며 “스튜디오랩과 함께 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 학습·검증할 수 있는 3D 공간 데이터 플랫폼을 구축해 나가겠다”고 말했다. </p>
          <p contents-hash="5d7be9111df2962ea8acb540397df75c35c7ecc74233efe03e1c68d3d849ba72" dmcf-pid="Z6xAWD3GlR" dmcf-ptype="general">강성훈 스튜디오랩 대표는 “로봇 AI의 성능은 결국 얼마나 정밀하고 구조화된 공간 데이터를 확보하느냐에 달려 있다”며 “아키스케치와의 협력을 통해 로봇 학습 효율을 높이고, 산업 현장에 바로 적용 가능한 AI 체계를 함께 고도화해 나갈 것”이라고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="3f80eb725b736e61f60c5f1327d9e2d4f105819a0a1e62448903c7c388cef0fa" dmcf-pid="5PMcYw0HhM" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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