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[IT뉴스]로봇, 잘 움직이면 그만?···"성공률·복구·안전성 검증돼야"

온카뱅크관리자

2026-11-02 17:37:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 로봇 성능·내구성 넘어 실제 업무 수행 능력 검증해야 현장 변수 늘며 로봇·AI별 공통 시험·인증 기준 필요 R&amp;D 기획부터 표준화 검토···유망 성과엔 후속 연구 지원 
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 <img alt="2일 서울 엘타워에서 '글로벌 ICT 표준 컨퍼런스(GISC) 2026' 토크콘서트가 개최됐다(왼쪽부터 김대중 TTA 표준화본부장, 김욱 IITP 피지컬AI PM, 김형준 ETRI 연구전문위원, 박수홍 삼성전자 오픈소스그룹장, 윤정호 워트인텔리전스 대표)./ 사진=김도영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552777-a6ToU27/20261102172919428knds.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="HuXc8R5Tes" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/02/552777-a6ToU27/20261102172919428knds.jpg" width="658">
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 2일 서울 엘타워에서 '글로벌 ICT 표준 컨퍼런스(GISC) 2026' 토크콘서트가 개최됐다(왼쪽부터 김대중 TTA 표준화본부장, 김욱 IITP 피지컬AI PM, 김형준 ETRI 연구전문위원, 박수홍 삼성전자 오픈소스그룹장, 윤정호 워트인텔리전스 대표)./ 사진=김도영 기자
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 [시사저널e=김도영 기자] 피지컬 인공지능(AI)이 제조·물류 현장에 안착하려면 로봇 자체의 성능과 내구성을 넘어 실제 업무 수행 능력을 검증해야 한다는 지적이 나온다. 주어진 작업을 끝까지 수행하는 비율과 오류 발생 후 복구 능력, 사람과 함께 일할 때의 안전성을 종합적으로 평가해야 한다는 것이다. 로봇의 개별 기능이 작동하는지를 넘어 현장에서 안정적으로 성과를 내는지가 피지컬 AI 상용화의 기준으로 떠오르고 있다.
 김욱 정보통신기획평가원(IITP) 피지컬 AI PM은 2일 서울 엘타워에서 열린 '글로벌 ICT 표준 컨퍼런스(GISC) 2026' 토크콘서트에서 현장 중심의 평가체계가 필요하다고 제언했다. 김 PM은 "실제 현장에서 사람과 함께 작업할 때 얼마나 안전한지 통합적으로 검증할 필요가 있다"며 "작업 성공률과 오류 복구, 안전성에 대한 공통 평가 기준을 만들고 시험·인증 절차를 수립해야 한다"고 말했다.
 현재로선 여전히 로봇 시험인증센터 등이 휴머노이드의 개별 동작과 시각 인지 능력 등 로봇 자체의 성능과 안전성, 내구성을 평가하는 데 초점을 맞추고 있다는 게 그의 설명이다. 이 같은 평가 방식만으로는 로봇이 실제 업무를 수행하면서 마주하는 다양한 변수까지 확인하기 어렵다는 것이다.
 실제 현장에서는 개별 기능이 정상적으로 작동해도 로봇이 주어진 목표를 달성하지 못할 수 있다. 배송로봇이 물건을 싣고 이동할 수 있더라도 통로가 막히거나 승강기 탑승이 지연되면 배송을 완료할 수 없기 때문이다. 사람이나 장애물이 예상과 다르게 움직일 때 작업을 계속할지, 멈추거나 우회할지도 판단해야 한다. 로봇의 주행·인지 성능과 업무 완수 능력을 구분해 평가해야 하는 이유다.
 ◇ 성공률·복구·안전···기업 현장에서 확인된 평가 변수
 작업 성공률을 평가하려면 로봇이 주어진 업무를 반복적이고 안정적으로 완수하는지 확인해야 한다. 수행 환경과 시도 횟수, 작업 도중 사람의 개입 여부도 함께 살펴야 성공률의 의미를 정확히 판단할 수 있다.
 작업 성공률만으로는 로봇의 현장 대응력을 모두 파악하기도 어렵다. 오류나 장애물을 스스로 인지하고 작업을 다시 시도할 수 있는지, 상황에 따라 우회하거나 안전하게 멈출 수 있는지도 확인해야 한다. 자체적으로 문제를 해결하지 못한다면 사람에게 도움을 요청하고 중단된 작업을 이어갈 수 있는지도 평가 대상이 된다.
 사람과 함께 일할 때의 안전성도 별도로 검증해야 한다. 김형준 한국전자통신연구원(ETRI) 연구전문위원은 "AI가 컴퓨터 화면 밖으로 뛰어나오기 시작했다"며 "실제 신체를 가진 로봇이 현실에 나와 사람을 다치게 하는 상황이 생길 가능성도 배제할 수 없다"고 말했다. 로봇 자체의 충돌 방지 기능뿐 아니라 사람이 이동하거나 작업에 개입하는 상황에서도 안전하게 행동하는지 살펴야 한다는 의미다.
 실제 카카오모빌리티는 로보티즈와 협력해 로봇과 건물 인프라, 통합 관제, 호텔 근무자의 업무 절차를 하나의 서비스로 연결하고 있다. 카카오모빌리티가 지난 3월 공개한 신라스테이 서초와 반얀트리 클럽 앤 스파 서울 등 주요 호텔의 로봇 배송 서비스 운영 결과에 따르면 플랫폼 도입 이후 배송 실패가 줄어 성공률 100%를 달성했다. 하루 평균 로봇 가동률도 도입 초기보다 8배 높아졌다는 게 카카오모빌리티의 설명이다. 
 네이버의 유럽 AI 연구법인 네이버랩스 유럽도 서비스 로봇의 경로나 목적지가 갑자기 막혔을 때 예외 상황에 대응하는 방법을 연구해 왔다. 로봇이 소리와 조명, 움직임, 화면 메시지를 단계적으로 활용해 주변 사람에게 길을 비키거나 물건을 옮겨달라고 요청하는 방식이다. 실험에서는 사람이 직접 통로를 막고 있을 때는 협조를 얻기 쉬웠지만 제3자가 놓아둔 물건을 치워달라는 요청에는 상대적으로 소극적인 반응이 나타났다. 같은 주행 장애라도 원인과 주변 상황에 따라 대응 결과가 달라질 수 있음을 보여준다.
 검증해야 할 변수는 피지컬 AI의 적용 범위가 넓어질수록 급증한다. 로봇의 형태와 탑재된 AI 모델, 적용 시나리오를 조합하면 시험해야 할 경우의 수도 늘어난다. 김 PM은 "로봇의 폼팩터와 적용 시나리오, AI 모델 같은 기술을 모두 곱하면 테스트 사례가 무한정 늘어날 것"이라고 말했다. 호텔 배송과 공장 물류 등 현장별 변수를 모두 별도의 방식으로 시험하기는 어렵다는 지적이다.
 모든 로봇에 같은 작업을 요구하기보다 작업 성공률과 오류 복구, 안전성처럼 공통으로 측정할 항목과 현장에 따라 달리 확인할 조건을 나눠 설계할 필요가 있다. 작업 성공 여부를 판단하는 기준과 시험 횟수, 사람의 개입 수준 등을 공통화하되 제조와 물류, 생활 서비스의 환경 차이는 개별 시나리오에 반영하는 방식이다. 김 PM은 "피지컬 AI는 기술도 잘 만들 필요가 있지만 공통 평가 기준과 시험·인증 체계를 마련해 전 세계적으로 받아들여질 기준을 만드는 곳이 더 앞서갈 수 있다"고 강조했다.
 평가 기준을 연구개발(R&amp;D)과 표준화 과정에 연결하는 작업도 과제로 꼽힌다. 김 PM은 "R&amp;D 기획 단계에서 표준 전문가의 역할을 강화해야 한다"며 "연구개발자도 과제 제안서를 제출할 때 해당 기술이 표준과 연관성이 있는지 검토할 필요가 있다"고 말했다. 현장 실증에서 확보한 평가 방법과 데이터를 개별 사업의 결과로 남겨두지 않고 공통 기준으로 발전시키기 위해서다.
 모든 R&amp;D 성과에 표준화를 일률적으로 요구하면 연구자의 부담만 커질 수 있다는 지적이다. 김 PM은 "R&amp;D 결과를 100% 표준화해야 한다는 데는 찬성하지 않는다"며 "표준화 가능성이 큰 연구 성과가 나왔을 때 후속 연구를 할 수 있는 보상체계를 만드는 것이 도움이 될 것"이라고 제언했다.
 로봇이 잘 움직이는지를 보여주는 실증에서 나아가 업무를 끝까지 수행하고 실패에 대응하며 사람과 안전하게 공존하는지를 반복 검증해야 피지컬 AI의 현장 확산도 가속화할 것으로 보인다. 
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