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[IT뉴스][新테크용어] 로봇에 범용 AI 두뇌 심는다…RFM이란

온카뱅크관리자

2026-11-04 16:27:26

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="77o9ykKpcM">
          <p contents-hash="966e15d82fcb5a665bb4924de59442a8a9dc6ffc9a03d04845fd521aeb2e96db" dmcf-pid="zzg2WE9Ugx" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model·RFM)은 인공지능(AI)이 다양한 로봇의 행동과 주변 환경을 학습해 여러 작업을 수행하도록 지원하는 범용 AI 모델이다. 특정 작업에 맞춰 개별적으로 개발하던 기존 로봇 AI와 달리 대규모 데이터를 사전 학습해 새로운 작업과 환경에도 적응할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="ddab466fbe5885b240aadc66c6703ec9c1858bd2db47705d9f32d750b521f677" dmcf-pid="qqaVYD2ucQ" dmcf-ptype="general">기존 산업용 로봇은 물건을 집거나 부품을 조립하는 등 정해진 작업을 반복 수행하는 데 특화돼 있다. 작업 대상이나 주변 환경이 달라지면 프로그램을 수정하거나 추가 학습을 진행해야 하는 경우가 많다. 반면 RFM은 다양한 물체와 작업 환경, 로봇의 움직임을 학습해 처음 접하는 상황에도 대응할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다.</p>
          <p contents-hash="657033af48610b2760747db2e0cebd4a7fa517817dc0c05a890512cd6ce7a51e" dmcf-pid="BQOJUTd8kP" dmcf-ptype="general">이를 위해 카메라 영상과 이미지, 센서 정보, 로봇의 동작 데이터, 사람의 작업 시연 영상 등을 활용한다. 로봇은 이러한 데이터를 바탕으로 주변 물체의 위치와 형태를 파악하고 주어진 명령을 수행하는 데 필요한 행동을 학습한다. 사전 학습한 모델을 특정 로봇이나 작업에 맞춰 추가 학습시키는 방식으로 활용할 수도 있다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="80156d5f01a87a41d72d2b77f87e6429fbcaece452d72107f072fb37069d5474" dmcf-pid="bxIiuyJ6j6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아이작 그루트 (사진=엔비디아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/04/ZDNetKorea/20261104162319584gpal.png" data-org-width="640" dmcf-mid="ucRuIoUZaR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/04/ZDNetKorea/20261104162319584gpal.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아이작 그루트 (사진=엔비디아)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f53fc0562c99a19f0fc0b921bb9a81b37f7cfe700414ed5f9c80fc181041a135" dmcf-pid="KMCn7WiPa8" dmcf-ptype="general">RFM은 대규모언어모델(LLM)과도 차이가 있다. LLM이 방대한 텍스트를 학습해 언어를 이해하고 생성하는 데 초점을 맞춘다면 RFM은 현실 공간에서 로봇이 움직이고 물체와 상호작용하는 데 필요한 능력을 학습한다. 대표적인 구현 방식으로는 시각 정보와 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 모델이 있다.</p>
          <p contents-hash="2fd47f615bca39b53bad2500c379ffb2f885e6300a175d1e04bab3093f9092e4" dmcf-pid="9RhLzYnQg4" dmcf-ptype="general">RFM은 로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로 행동하도록 하는 피지컬 AI 구현의 핵심 기술로 주목받고 있다. 엔비디아는 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델인 '아이작 그루트'를 개발하고 있으며, 구글 딥마인드는 로봇이 시각·언어 정보를 바탕으로 행동을 수행하는 '제미나이 로보틱스' 모델을 선보였다. </p>
          <p contents-hash="1c2cf35b045bf7bce650ff52b6f7a5c57e13b9a7e968461e55261983b49c75f0" dmcf-pid="2eloqGLxof" dmcf-ptype="general">국내에선 LG그룹이 글로벌 기업과 손잡고 RFM 기반 로봇 개발을 추진하고 있다. LG그룹은 로봇 지능 전문기업 스킬드AI와 협력 가능성을 모색하는 동시에 엔비디아의 AI 플랫폼을 활용한 차세대 휴머노이드 로봇 개발에 나섰다.</p>
          <p contents-hash="5762cdb1adc7871d0fa9dcf9737ee468f97359f5c32db815b7491133d4ba84a6" dmcf-pid="VdSgBHoMcV" dmcf-ptype="general">특히 RFM은 제조와 물류, 가정용 서비스, 휴머노이드 로봇 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 로봇마다 별도의 AI를 개발하는 부담을 줄이고 새로운 작업을 학습하는 데 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있어서다. 다만 실제 산업 현장에 폭넓게 적용하기 위해서는 로봇 학습 데이터 확보와 정교한 동작 제어, 안전성·신뢰성 검증 등의 과제가 남아 있다.</p>
          <p contents-hash="4c7a02743ce57a2387fc97a32fb163a98c9009f15f8d30a5f97aabe2eb92d45a" dmcf-pid="fJvabXgRN2" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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