【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]피지컬 AI 승부처…로봇 경쟁, 하드웨어 넘어 ‘학습 데이터’로

온카뱅크관리자

2026-09-24 12:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">사람 동작·시뮬레이션 결합해 현실 경험 보완<br>NC AI, 디지털트윈·휴먼-로봇 리타게팅 기술 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1iBuzpjJlD">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b2bf29165ace83cb10faf0a34cf9ea0c27a6e198d7ba4d280d25f72b41abcdd5" dmcf-pid="tsdxRPvmCE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="엔비디아가 실시간 AI와 디지털 트윈 융합의 사례를 소개하고 있다. 엔비디아 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/24/dt/20260924124929672ewby.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="57AgNL1yvw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/24/dt/20260924124929672ewby.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            엔비디아가 실시간 AI와 디지털 트윈 융합의 사례를 소개하고 있다. 엔비디아 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="972611858dd8917b54deb440c18c876e7106db60adcdec8735ec6d2fd30a2739" dmcf-pid="FOJMeQTsCk" dmcf-ptype="general"><br> 로봇이 공장과 물류 현장에서 사람처럼 판단하고 움직이는 ‘피지컬 인공지능(AI)’ 시대가 다가오면서 양질의 학습 데이터 확보가 새로운 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 실제 로봇을 반복 가동해 경험을 쌓는 데 시간과 비용이 많이 드는 만큼, 업계는 시뮬레이션과 인간 행동 데이터 등을 활용해 부족한 경험을 채우고 있다.</p>
          <p contents-hash="f9adf919b30417c0f8332298c1256662642d98acc7aaa73b4e2d9d283f95d50d" dmcf-pid="3IiRdxyOyc" dmcf-ptype="general">업계에 따르면 피지컬 AI 학습 데이터는 인터넷에 축적된 텍스트·이미지와 성격이 다르다. 로봇이 실제 공간에서 물체를 집고 옮기는 등 현실과 상호작용해야 하기 때문이다. 물체의 무게와 마찰력, 주변 환경 변화 등 수많은 변수를 학습해야 실제 산업 현장에서 안정적으로 작동할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="1e9eeb52d7352b6c2dd00680f79fe4a61072bcca56d362b92e4ba3210648653b" dmcf-pid="0CneJMWITA" dmcf-ptype="general">이에 글로벌에서는 사람이 직접 작업을 시연하거나 원격으로 로봇을 조종해 데이터를 확보하는 방식이 활용되고 있다. 최근에는 유튜브 등에 공개된 인간의 행동 영상을 학습에 활용하려는 연구도 이어지고 있다.</p>
          <p contents-hash="718dcd56f2ff9bb9a2be697808a11fe1871ac2b37ab72d8e89dcfd9a8a521810" dmcf-pid="phLdiRYChj" dmcf-ptype="general">다만 2차원 영상만으로는 무게나 마찰력 등 물리 정보를 파악하기 어려워 실제 로봇 데이터와 시뮬레이션 데이터를 함께 활용하는 방식이 주목받는다. 현실에서 얻기 어려운 경험을 가상 공간을 통해 확보하겠다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="29ad145186032c33d8b8e3157ec6e6fe1fbaecdf535c4171069c4f261f0efe39" dmcf-pid="UloJneGhlN" dmcf-ptype="general">공장이나 물류창고를 디지털 트윈으로 구현하면 실제 로봇을 반복 가동할 때 발생하는 비용과 안전 문제를 줄이면서 다양한 상황을 학습시킬 수 있다.</p>
          <p contents-hash="eed064e57af889b92b7e5323b2aeda9b505a99a20c0bd580fe58b05d7a214121" dmcf-pid="uSgiLdHlva" dmcf-ptype="general">국내에서는 NC AI가 디지털 트윈과 월드모델, 인간 동작 데이터를 활용해 피지컬 AI 학습 기반을 구축하고 있다. 현대로템과는 무인 장비와 로봇이 운용될 환경을 가상공간에서 구현해 학습·검증하는 피지컬 AI 통합 시뮬레이터 개발을 추진하고 있다.</p>
          <p contents-hash="fda16e56e3aae565b28838b16259da0e03ac38c04133b462275af00c4402ab38" dmcf-pid="7vanoJXSlg" dmcf-ptype="general">LG전자 등이 참여하는 휴머노이드 국책과제에서는 사람의 움직임을 로봇이 학습할 수 있는 형태로 바꾸는 역할을 맡았다. 기존 모션·애니메이션 기술을 활용해 학습 데이터를 구축하고 사람의 동작을 휴머노이드의 관절 구조와 신체 비율에 맞게 변환하는 ‘휴먼-로봇 리타게팅’ 기술을 개발한다.</p>
          <p contents-hash="c4c5f504a2cfb731d10b5abf88088bfa80022bd67471a2588c1edbb5c4889f1d" dmcf-pid="zTNLgiZvCo" dmcf-ptype="general">사람과 휴머노이드는 관절 구조와 신체 비율이 달라 사람의 동작을 그대로 적용할 수 없다. 로봇의 관절 한계와 균형, 발의 지지 조건 등을 고려해 실제 수행 가능한 움직임으로 바꾸는 과정이 필요하다.</p>
          <p contents-hash="9456492beefb3011bd1f1ffa72df1b1e252341af800a6b497267b3bf85c436e6" dmcf-pid="qyjoan5TWL" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 경쟁력은 결국 하드웨어 성능만으로 결정되지 않는다. 사람이 쌓아온 작업 경험을 얼마나 효과적으로 데이터화하고 현실에서 얻기 어려운 경험을 가상환경에서 확장하느냐가 관건이다. 로봇에게 ‘무엇을 시킬 것인가’를 넘어 ‘무엇을 어떻게 배우게 할 것인가’가 피지컬 AI 경쟁의 새로운 화두로 떠오르고 있다.</p>
          <p contents-hash="9b708395cfac2cc9bc7d85b803cf20ef4b93c46d1140fc10b8d4c7a24fd06298" dmcf-pid="BWAgNL1ySn" dmcf-ptype="general">김영욱 기자 wook95@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

놀이터홍보 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기