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[IT뉴스]NC AI, ‘K-월드모델’ 시연… "자원 25%만으로 글로벌 최고 80% 성능"

온카뱅크관리자

2026-03-16 08:07:38

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 고난도로봇조작태스크서글로벌최고성능모델대비80%수준성공률 1만시간분량'산업특화합성비디오데이터'단11일만대량생성인프라구축 
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 <img alt="NC AI의 WFM이 예측한 영상(좌측)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상(우측).ⓒNC AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/16/dailian/20260316080126555sjwq.gif" data-org-width="800" dmcf-mid="qhyIWxEot3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/16/dailian/20260316080126555sjwq.gif" width="800">
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 NC AI의 WFM이 예측한 영상(좌측)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상(우측).ⓒNC AI
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 NC AI가 글로벌 SOTA(세계 최고 수준)급 'K-월드모델' 연구에 앞장선다.
 NC AI는 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM, World Foundation Model)'을 성공적으로 시연했다고 밝혔다.
 NC AI는 대규모 컴퓨팅 인프라가 요구되는 월드 모델 연구 분야에서 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행, 주요 태스크에서 실무 적용 가능성을 확인할 수준의 성공률을 기록했다고 설명했다.
 현재 전 세계 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 이른바 'Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차'가 꼽힌다.
 NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 완벽하게 예측하는 WFM(월드 파운데이션 모델)으로 해법을 제시했다.
 NC AI의 WFM은내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간(Latent Space) 정보로부터 바로 행동을 생성하는 모델을 적용, 효율성과 정확성을 확보했다고 강조했다.
 영상 생성, 추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습해 생성한 행동의 정확도까지 제고했다는 설명이다.
 여기에 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 MMORPG를 서비스하며 축적해 온 방대한 가상 세계 구축 노하우와 국내 유일의 3D생성 모델인 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 자체 구축한 NC AI의 기술이 결합됐다. 이에 따라 현실 세계와 흡사한 수준의 3D와 시뮬레이터를 구현할 수 있게 됐다.
 이번 연구 성과에서 가장 돋보이는 점은 '자원 효율성'이다. NC AI는 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU(그래픽처리장치) 자원의 단 25% 만으로 WFM을 성공적으로 학습시켰다고 설명했다.
 성능 지표 역시 실무 적용이 가능한 수준으로 끌어올렸다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 총 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 시뮬레이터 수준의 정교한 예측을 테스트한 결과, 24개 전체 태스크 기준 SOTA 대비 70%의 성능을 확보했다.
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 <img alt="WFM을 통해 생성한 원본영상(좌측상단)을 기반으로 다양한 합성 영상 데이터를 생성한 모습ⓒNC AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/16/dailian/20260316080128214inmq.gif" data-org-width="960" dmcf-mid="fyhH0aSrYH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/16/dailian/20260316080128214inmq.gif" width="960">
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 WFM을 통해 생성한 원본영상(좌측상단)을 기반으로 다양한 합성 영상 데이터를 생성한 모습ⓒNC AI
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 특히 현장 투입 및 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크를 선별해 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고성능 모델의 80%에 달하는 높은 태스크 성공률을 기록했다.
 NC AI 측은 "막대한 인프라 비용 없이도 최적화된 사후학습을 통해 글로벌 톱 수준의 기술적 유효성을 확보했음을 의미하며, 향후 로봇 AI 기술의 대중화와 비용 효율적인 산업 현장 도입을 이끌 강력한 경쟁력이 될 전망"이라고 말했다.
 NC AI는 로봇 학습의 필수 요소인 '데이터 부족' 문제를 근본적으로 해결할 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인도 월드모델로 구현할 계획이다. 기존에는 눈이 내리는 공장, 조명이 꺼진 야간 물류센터, 예상치 못한 사람의 개입 등 현실에서 발생 가능한 다양한 변수를 실제 영상으로 수집하려면 막대한 시간과 비용이 소모됐다.
 NC AI의 WFM 환경에서는 프롬프트 조작만으로 극한 환경의 비디오 데이터를 대량 생성할 수 있다.
 실제 A100 1대 기준 10초 비디오 생성에 80초 소요되는 고효율로H100 GPU를 100대 활용할 경우, 1만 시간 분량의 합성 데이터를 단 11일 만에 확보할 수 있다.
 NC AI는 이를 바탕으로 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 '도메인 특화 맞춤형' 합성 데이터를 공급해 실제 현장 데이터 완성도를 높이겠다는 계획이다.
 NC AI는 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 컨피그 인텔리전스, 레인보우 로보틱스, 엔닷라이트, 펑션베이 등 기업은 물론 ETRI, KETI, 한국자동차연구원 등의 정부출연연, 카이스트, 서울대, 고려대, GIST 등 학계까지 모든 생태계를 아우르는 ‘K-피지컬AI 얼라이언스’의 핵심 주체로 참여하고 있다.
 이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM 연구 성과는 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존의 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명해 냈다는 데 큰 의의가 있다"며 "향후 NC AI의 독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고, 나아가 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 강조했다.
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