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[IT뉴스]中 로봇에 AI 최적화하니 옷 접는 시간 25초 줄었다

온카뱅크관리자

2026-09-07 09:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="K0Sttsd8kc">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3d1bd371ce858f6eb946088f3edf580d30b2c65a153448c2e434d71189f66f23" dmcf-pid="9pvFFOJ6cA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="엑스와이지 로봇이 옷을 접고 있다. 엑스와이지 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/07/fnnewsi/20260907091317953evzk.png" data-org-width="800" dmcf-mid="baF99HEook" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/07/fnnewsi/20260907091317953evzk.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            엑스와이지 로봇이 옷을 접고 있다. 엑스와이지 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8e80a6d58ea518647da4cf40a802a43a61a18621d167c9126a9dd5c9b68dea2c" dmcf-pid="2YDTTNfzcj" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] 엑스와이지(XYZ)가 로봇의 의류 접기 작업 속도를 기존 대비 2배 향상시켰다. 기존 약 50초가 소요되던 작업을 약 25초로 단축했다. 2배속 환경에서도 96%의 작업 성공률을 기록했다. 자체 행동지능 '브레인엑스'를 기반으로 모델의 추론부터 실제 로봇의 실행과 제어까지 함께 최적화해 속도와 안정성을 동시에 확보함으로써 고속 조작을 가능케했다는 분석이다. 
          </div>
          <p contents-hash="175bfb2c578c0d560f4bad78af3bcca493e0ea63a640626e13dae0a145529b6d" dmcf-pid="VGwyyj4qgN" dmcf-ptype="general">7일 업계에 따르면 의류처럼 형태가 일정하지 않고 마찰과 미끄러짐이 발생하는 물체는 조작 속도가 빨라질수록 궤적 오차나 진동이 커져 작업 성공률과 완성도가 떨어질 수 있다. </p>
          <p contents-hash="1d535fb121c0c45942a19ea9a70ec44396b7122fa2640764aed5d21c3fb06825" dmcf-pid="fHrWWA8Bca" dmcf-ptype="general">엑스와이지는 중국 로봇 기업 갤럭시아의 'R1 프로 라이트'를 활용해 브레인엑스 기반 의류 접기 모델을 학습하고 고속 조작 환경에 맞춰 최적화했다. 특히 로봇이 동작을 수행하는 동안 다음 행동을 추론하는 비동기 추론 방식을 활용해 비전언어행동(VLA) 모델의 추론과 실제 로봇 실행을 중첩했다. </p>
          <p contents-hash="a52abe214478028d508c5a132190e0375a3acc3eb9f8c38980d535f81fc577b3" dmcf-pid="4XmYYc6bAg" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 과정에서 실시간 VLA의 추론 지연을 줄이기 위해 'VLASH'의 오픈소스 모델과 핵심 알고리즘을 실제 의류 접기 환경에 적용해 어블레이션 스터디를 진행했다. </p>
          <p contents-hash="085bdfa7d311756e1697974cdeca092166377dfd2deda1ded09389283534bb41" dmcf-pid="8ZsGGkPKco" dmcf-ptype="general">검증 결과 미래 실행 시점의 상태를 예측하는 VLASH의 일부 접근법은 고속 의류 접기 환경에서 정밀한 섬유 조작에 필요한 범위보다 큰 동작을 생성하는 한계가 나타났다. </p>
          <p contents-hash="08fa33ac1b6f4ea9e459568655983e689c634a4bc48f36c6b2e1165d9198fff5" dmcf-pid="65OHHEQ9aL" dmcf-ptype="general">엑스와이지는 기존 방식을 그대로 적용하는 대신 비동기 추론의 핵심 개념을 브레인엑스에 적용하고 실제 로봇의 고속 조작에 맞춘 자체 최적화 기술을 결합했다. 데이터 효율적 학습 및 저샘플링 기반 가속, 스무딩 필터, 적응형 속도 제어를 함께 적용해 모델 추론부터 로봇 실행까지 전체 제어 과정을 최적화했다. </p>
          <p contents-hash="93ae5f40cb6937a8dfc06e7f408cb595cd6ababb777aa75f252d244360516f3f" dmcf-pid="P1IXXDx2kn" dmcf-ptype="general">저샘플링을 활용해 전문가 궤적에 포함된 노이즈의 영향을 줄이면서 모델이 핵심 동작을 학습할 수 있도록 했으며, 스무딩 필터를 적용해 고속 움직임에서 발생할 수 있는 엔드이펙터의 떨림과 궤적 노이즈를 줄였다. 적응형 속도 제어는 로봇의 움직임에 따라 속도 제한을 실시간으로 조절해 이동 구간에서는 빠르게 움직이고, 의류를 잡거나 놓는 등 정밀한 접촉이 필요한 구간에서는 세밀하게 움직일 수 있도록 한다. 작업 완료 후에도 원치 않는 주름이나 뭉침, 형태 저하 없이 기존과 유사한 수준의 접기 품질을 확인했다. </p>
          <p contents-hash="76b1487fe56b8afa04af1e80d1d315e93e4c66bcabaddf2d124e57a6ab14658b" dmcf-pid="QtCZZwMVAi" dmcf-ptype="general">엑스와이지는 피지컬 AI를 실제 환경에 적용하기 위해서는 모델 자체의 작업 수행 능력 뿐 아니라 추론 속도와 로봇의 실행·제어 성능까지 통합적으로 최적화하는 과정이 중요하다는 점을 보여준다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="310797dd8c8b3ad55fe712695e4a572366c3e936f750f0895e08d157c30e8ac3" dmcf-pid="xFh55rRfAJ" dmcf-ptype="general">엑스와이지는 향후 2배속 환경에서의 성공률을 추가로 높이는 동시에 더 빠른 조작 속도에서도 안정적인 작업 성능을 확보하기 위한 연구를 이어갈 예정이다. 의류 접기 품질을 객관적으로 측정·검증할 수 있는 정량 평가 방법도 구축해 향후 공개할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="50082787ef32778eb6803d3d757e5a2a4b859d862ab74e4b522498adebe84fb0" dmcf-pid="yg4nnbYCcd" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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