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[IT뉴스]네이버, 가볍고 빠른 ‘로봇 두뇌’ 내놨다

온카뱅크관리자

2026-06-23 18:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">■ 네이버랩스 유럽 ‘디바인’ 공개<br>공간 인식용 범용 인코더 개발<br>기존 분산된 기능 하나로 통합<br>메모리 사용량 90% 대폭 감소<br>인코딩 처리속도 12배 빨라져</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="HPXI44iPyG">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ffee9cc132cb99f04d1467670ac833b9dedb39ed28251e3758a08de63035254" dmcf-pid="XQZC88nQTY" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/23/seouleconomy/20260623183633000kcjl.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="G3sg002ulH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/23/seouleconomy/20260623183633000kcjl.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="2b16772a7b5996f274c655e7afffcf9b6c455121944982af128dfefd316d5ec0" dmcf-pid="Zx5h66LxlW" dmcf-ptype="general">네이버의 로봇 경쟁력이 ‘두뇌 경량화’ 영역으로 확장됐다. 연구개발(R&amp;D) 자회사 네이버랩스 유럽이 23일 자율주행 로봇용 범용 인코더 ‘디바인(DIVINE)’을 공개하면서다. 로봇이 주변 환경을 인식하고 데이터를 처리하는 첫 관문의 효율을 끌어올린 기술로, 일상·산업 현장의 로봇 도입 문턱을 낮출 것으로 전망된다.</p>
          <p contents-hash="22c31fc486ea6a7092725e38363486b607f176f96d27e6699e16b7eb75fc183e" dmcf-pid="5M1lPPoMSy" dmcf-ptype="general">네이버랩스 유럽에 따르면 인코더는 로봇이 카메라·라이다를 통해 수집한 데이터를 AI 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 장치다. 자율주행 로봇은 주변을 인식할 때 여러 개의 AI 인코더를 동원하는데, 디바인은 이들을 하나로 통합했다. 2D 이미지 이해부터 공간·사람을 아우르는 3D 인식까지 단일 모델로 처리한다.</p>
          <p contents-hash="59cc0c0eaac87cbe7f47802e786225a0070864ff27e5e0e5b6e02fe6b672653b" dmcf-pid="1RtSQQgRlT" dmcf-ptype="general">이번 개발이 의미 있는 것은 불필요한 로봇 메모리 사용을 최소화할 수 있기 때문이다. 로봇의 두뇌라고 할 수 있는 로봇 AI 모델은 주변의 물리적 환경을 지각해 데이터를 처리하는 것에서 작업을 시작한다. 기존에는 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등의 작업마다 각각의 AI 모델이 별도의 인코더를 활용해 동일한 데이터를 중복 처리해 왔다. 이 때문에 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 있었다.</p>
          <p contents-hash="ad80564a4381d7b31d50c4be9851329a50657381099e0cbe1626da1ca020a973" dmcf-pid="teFvxxaevv" dmcf-ptype="general">자체 실험에서 효과는 수치로 확인됐다. 인코더 세 개를 탑재한 경우와 비교해 인코더 메모리 사용량은 약 90% 줄고, 인코딩 처리 속도는 최대 12배 빨라졌다. 첫 관문인 인코딩이 가벼워지면서 로봇 전체의 메모리 사용량은 약 62% 감소했고, 시스템 처리 속도는 최대 4배 향상됐다. 결과적으로 로봇 AI 모델 전반의 경량화로 이어진다.</p>
          <p contents-hash="97b52ef996ef425fd4360ae2671be83d53cccdec47b36969beffc352c9e33499" dmcf-pid="Fd3TMMNdSS" dmcf-ptype="general">기술의 토대는 ‘다중 교사 증류(multi-teacher distillation)’다. 이미지·공간·사람 인식 등 분야별로 특화된 전문 ‘교사’ 모델에서 핵심 지식만 추출해 하나의 ‘학생’ 모델에 이식하는 방식이다. 대형 전문가 모델을 여럿 두지 않고도 여러 영역을 두루 감당하게 된다. 관련 논문은 세계 3대 컴퓨터비전 학회로 꼽히는 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에 각각 2024년과 2025년 채택돼 기술력을 인정받았다.</p>
          <p contents-hash="8ac5ef934829e368608368a5da66ae0211b98bd2211622da0c6e5b354ef5406c" dmcf-pid="37OappV7Sl" dmcf-ptype="general">네이버랩스는 디바인의 진가가 피지컬 AI 상용화 국면에서 드러날 것으로 본다. 최근 피지컬 AI 분야에선 로봇이 외부 클라우드 연결 없이도 스스로 연산 작업을 할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 이런 상황에서 로봇 두뇌 경량화를 돕는 디바인은 온디바이스 환경에서 활용도가 높을 것으로 전망된다. 기존의 로봇용 AI 모델은 방대한 연산이 필요해 주로 서버 환경에서 구동돼 왔지만, 디바인을 활용하면 적은 메모리와 연산량으로도 AI 기능을 실행할 수 있기 때문이다. 이동환 네이버랩스 비전그룹 리더는 “전세계적으로 피지컬 AI의 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 주요 화두로 떠오르고 있다”며 “디바인은 일상 및 산업 현장 전반에 걸쳐 AI 로봇 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5649c139a1caaa2e7b599dedc7d004c7c6a85cb696cac42266fd19d72dbf15d1" dmcf-pid="0zINUUfzvh" dmcf-ptype="general">디바인 공개로 네이버의 로봇 풀스택 경쟁력은 한층 두터워졌다는 평가가 나온다. 네이버랩스 유럽은 2023년 12월 사진 한 장만으로 공간을 3D로 재구성하는 비전 모델 ‘더스터’를 선보인 데 이어, 지난해 11월 차세대 ‘더스터2’와 3D 바디 모델 ‘애니’를 공개했다. 특히 더스터는 오픈소스 공개 이후 메타, 구글 딥마인드, 엔비디아 등 글로벌 빅테크의 파생 연구를 이끈 바 있다.</p>
          <p contents-hash="24cc5d967b40982cee18890f6f63adf6a4e5d7a351461b19b3052526b0e60999" dmcf-pid="pqCjuu4qSC" dmcf-ptype="general">김태영 기자 youngkim@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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