한국과학기술연구원(KIST)·LG전자·LGAI연구원 공동 개발 돌입...피지컬 AI(Physical AI) 시장 선도 의지 다져 LGAI연구원 초거대 AI 모델 ‘엑사원 비전 랭귀지(EXAONE Vision Language)’ 이식돼 고출력 전신 액추에이터 등 핵심 부품 자체 개발 예정 한국과학기술연구원(KIST)·LG전자·LGAI연구원이 국내 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 분야 경쟁력 확보에 나선다. 이들은 공동으로 한국형 차세대 휴머노이드 ‘케이팩스(KAPEX)’ 개발을 본격화했다. 세 기관은 글로벌 피지컬 AI(Physical AI) 경쟁에서의 주도권 확보를 선언했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 핵심 기술이다. 지난 1월 엔비디아(NVIDIA) 최고경영책임자(CEO) 젠슨 황(Jensen Huang)이 정의한 후 로보틱스·AI 분야에서 주목받고 있다. 특히 다양한 산업 현장에서 로봇을 핵심 수단으로 만드는 데 이 기술이 필수며, 그 중심 무대가 바로 휴머노이드 플랫폼이다. 이번 출연연·대기업 협력 사례는 미국·중국이 차지하고
[헬로즈업 세줄 요약] · 오준호 삼성전자 미래로봇추진단장, CoRL 2025 기조연설서 “휴머노이드 황금기” 선언 · 신뢰성·내구성·가용성, 산업 상용화 3대 버틀넥 우려...표준화·데이터 학습 병행 강조해 · 초기 B2B 도메인 검증 후 가정·서비스 분야로 확산 전망 韓 휴머노이드 20년...‘휴머노이드 황금기’ 선언했다 이달 30일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 열린 ‘제9회 로봇학습국제학술대회(Conference on Robot Learning 2025, CoRL 2025)’ 무대에서 오준호 삼성전자 미래로봇추진단장이 기조연설 연사자로 나섰다. 그는 한국 휴머노이드 연구의 궤적을 되짚으며 ‘휴머노이드의 황금기’가 열리고 있다고 진단했다. 핵심은 ‘데이터 기반 진화’와 ‘산업별 분화’...이것이 피지컬 AI의 시대상일까 오 단장은 먼저 로봇 기술의 패러다임 전환을 짚었다. 전통적인 모델 기반 제어는 정밀성과 안정성에서 강점을 갖지만 외란에 취약했다고 평가했다. 그러면서 강화학습(Reinforcement Learning)과 비전·언어·행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델 등 인공지능(AI) 기반 접근은 비정형 환경 대응과 고기동성
차세대 지능 플랫폼 ‘브레인엑스(BrainX)’ 기반 피지컬 AI(Physical AI) 애플리케이션 선봬 음성 주문형 인공지능(AI) 로봇 카페 ‘바리스브루X’, K-팝 댄스 재현 휴머노이드 시연 언어·행동 연계 기술 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’으로 서비스·엔터테인먼트 등 분야 확장 방안 제시 엑스와이지가 개막을 앞둔 ‘2025 서울 AI 로봇쇼’ 현장에서 자사 차세대 로봇 지능 플랫폼 ‘브레인엑스(BrainX)’를 필두로 한 혁신법을 공개한다. 서울 AI 로봇쇼는 국내외 로봇 및 인공지능(AI) 분야의 최신 기술과 트렌드를 선보이는 전시회다. 이달 30일부터 내달 2일까지 서울 강남구 전시장 코엑스에서 열린다. 당사는 이 무대를 통해 로봇이 실제 환경에서 자율적이고 지능적인 행동을 수행하는 피지컬 AI(Physical AI) 시나리오를 참관객에게 전달한다. 사측은 로봇이 인간의 언어를 이해하고, 상황을 인지하며, 적절한 행동(Action)을 스스로 결정하는 기술을 선보일 예정이라고 발표했다. 이는 VLA(Vision-Language-Action) 기반 에이전틱 AI(Agentic AI)의 미래 비전을 선보이는 과정이 될 것으로 보인다. 엑스와이
제조·물류 자동화 혁신을 선도하는 피지컬 AI 및 비전 전문기업 아이브(AiV, 대표 성민수)가 24일 제조·물류 특화 AI 로보틱스 플랫폼 ‘아이봇(AiVot)’을 공식 출시했다고 밝혔다. 아이봇은 AI 비전 인식과 로봇 제어 기술을 통합한 올인원(All-in-one) 플랫폼으로, 기존 시스템에서 분리돼 있던 ‘눈(비전)’과 ‘두뇌(제어)’ 기능을 하나로 묶어 공정의 지연과 오차를 최소화한다. 이를 통해 생산라인 무인화와 고도화를 동시에 실현할 수 있는 차세대 솔루션으로 평가받고 있다. 아이브는 독자 개발한 강화학습 기반 AI 모델과 Visual Servoing 기술, 광학 모듈을 적용해 카메라가 포착한 시각 정보를 로봇 제어에 즉시 반영할 수 있도록 했다. 이로써 기존 로봇이 수행하기 어려웠던 초정밀 조립 작업까지 가능해졌다. 특히 에피소드 학습 기법을 활용해 학습 과정을 200회 이상 반복해야 했던 기존 대비 약 30회 수준으로 줄이며 학습 시간과 비용을 90% 이상 절감했다. 이를 통해 신규 작업 공정 도입 시에도 빠른 적용이 가능해졌다. 아이봇은 아이브의 MLOps 플랫폼 ‘아이브옵스(AiVOps)’와 연동돼 생산 환경이나 품종 변화에 맞춰 필요한
레인보우로보틱스-플라잎, 인공지능(AI) 양팔 로봇 솔루션 ‘오아이스(OASIS)’ 공개한다 CoRL 2025, Humanoids 2025서 등판 예고...양손 협응, 미세 오차 보정 기능 등 차세대 기술 소개 레인보우로보틱스가 인공지능(AI) 기반 자율 로봇 소프트웨어 업체 플라잎과 공동 개발한 양팔 로봇 솔루션을 선보인다. 해당 로봇은 로봇 공학 학술대회 ‘Conference on Robot Learning(CoRL 2025)’와 ‘IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots(Humanoids 2025)’ 현장에서 최초 공개된다. 오는 9월 27일부터 10월 2일까지 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개최되는 두 행사는 로봇 공학 분야의 최신 동향을 파악할 수 있는 최고 수준의 학술 교류의 장이다. 이 중 CoRL은 로봇 학습 분야의 글로벌 학회로, 강화학습(Reinforcement Learning)·머신러닝(Machine Learning) 등 인공지능(AI) 기술을 로봇에 적용하는 최신 연구 동향을 다룬다. 이어 개최되는 Humanoids 2025는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술을
글로벌 로봇 학술대회 ‘CoRL 2025’ 및 ‘Humanoids 2025’에 연이어 참가 선언 협동 로봇 ‘RB 시리즈’, 양팔 로봇 ‘RB-Y1’, 사족 보행 로봇 ‘RBQ-10’ 등 주력 제품 선보인다 “학계와 산업계 교류의 중심 역할을 맡을 것” 레인보우로보틱스가 세계적 권위로 알려진 로봇 공학 학술대회 ‘CoRL 2025(Conference on Robot Learning)’와 ‘Humanoids 2025(IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots)’에 나선다. 오는 9월 27일부터 10월 2일까지 서울 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 개최되는 두 행사는 로봇 공학 분야의 최신 동향을 파악할 수 있는 최고 수준의 학술 교류의 장이다. 이 중 CoRL은 로봇 학습 분야의 글로벌 학회로, 강화학습(Reinforcement Learning)·머신러닝(Machine Learning) 등 인공지능(AI) 기술을 로봇에 적용하는 최신 연구 동향을 다룬다. 이어 개최되는 Humanoids 2025는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술을 전문적으로 다루는 대표적인 국제 학술대회다. 두 발 보행 기술,
인공지능 기술이 언어와 이미지 이해를 넘어서 현실 공간을 인지하고 행동하는 단계로 진화하고 있다. 특히 ‘피지컬 AI’는 인간의 판단과 반응을 물리적 로봇에 통합하는 핵심 기술로 부상 중이다. 김종환 디스펙터 대표는 ‘실행 가능한 피지컬 AI’를 통해 로봇이 실시간 상황을 인지하고 자율 판단해 실행할 수 있는 체계를 제시했다. 기존 로봇 기술의 파편화, 느린 통합 속도, 환경 적응력 부족 등 한계를 극복하는 이 시스템은 AI GCS와 엣지 디바이스 기반의 원격 브레인, 자율주행, 인지-판단-행동의 AI 통합을 목표로 한다. 이 글은 해당 기술의 구현 배경, 주요 개념, 실제 적용 사례, 학습 아키텍처 및 향후 전망까지 단계별로 짚어본다. 피지컬 AI, 왜 지금 주목받는가 전통적인 인공지능은 주로 패시브 AI(Passive AI), 즉 데이터를 입력받아 분석 결과를 제시하는 수동적 형태였다. 그러나 산업 현장과 사회 전반의 요구는 점점 더 능동적이고 실시간으로 반응할 수 있는 AI 기술로 이동하고 있다. 이러한 흐름 속에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 피지컬 AI는 단순히 데이터를 인지하는 것을 넘어, 판단하고
로봇 산업의 지형도가 AI 융합 기술을 기점으로 빠르게 재편되고 있다. 제조업 자동화에 기반한 산업용 로봇은 이제 AI 기반의 학습과 추론 기능을 탑재하며 차세대 지능형 로봇으로 진화 중이다. 고영테크놀로지 고경철 전무는 “로봇 기술의 본질이 하드웨어에서 소프트웨어로, 더 나아가 데이터 기반 인프라 경쟁으로 옮겨가고 있다”며, 로봇과 AI의 융합 동향, 기술적 과제, 글로벌 생태계 경쟁 상황을 짚었다. 이 글에서는 로봇 기술의 과거와 현재, 그리고 AI와의 접목을 통한 미래 전략을 심층적으로 살펴본다. 한국 로봇 산업의 궤적과 AI 융합 도입의 배경 국내 로봇 산업의 태동기는 1980~90년대로 거슬러 올라간다. 당시 삼성, LG, 현대, 대우 등 대기업들은 자동화 붐에 힘입어 산업용 로봇 개발팀을 조직하며 본격적인 기술 내재화에 나섰다. 386 PC와 8086 코프로세서가 주요 연산 장비였던 시절로, 컴퓨팅 파워는 현재와 비교해 수천 배 이상 느렸지만, 그 한계 속에서 축적된 제어 기술, 하드웨어 설계 역량은 이후 한국 로봇 산업의 핵심 토대가 되었다. 고영테크놀로지의 고경철 전무 역시 당시 LG에서 로봇 개발팀장을 맡아 산업용 로봇 개발에 앞장섰으며, 이
대한민국 제조업이 새로운 전환점을 맞고 있다. ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반의 자율제조 시대가 본격화되며, 공장은 이제 단순한 생산시설이 아닌 ‘거대한 로봇’으로 진화 중이다. 장영재 KAIST 교수는 디지털트윈 기반의 스마트 제조 플랫폼인 'SDF(Software Defined Factory)'를 중심으로 강화학습, 로봇 협업, 맥락 이해형 AI 등 첨단 기술을 통합한 차세대 공장 운영 모델을 제시했다. 공장을 멈추지 않고 소프트웨어로 업그레이드하는 이 개념은 중소기업에도 즉각적인 설비 적용이 가능하도록 설계되어 있으며, 수십 억 원의 비용 절감 효과까지 입증했다. 제조업의 미래, 그 중심에 피지컬 AI가 있다. 공장이 하나의 로봇으로…‘피지컬 AI’의 시대가 온다 디지털 혁신은 이제 공장의 외형만 바꾸는 것을 넘어, 개념 자체를 다시 정의하고 있다. 장영재 KAIST 교수는 이를 “공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 만들자”는 철학으로 설명한다. 피지컬 AI는 단순히 인공지능이 품질 검사나 설비 모니터링에 쓰이는 수준을 넘어, 공장의 모든 자산과 설비, 사람, 로봇, 데이터를 유기적으로 연결해 하나의 지능형 엔티티로 만들어가는 기술이다. 기
로봇이 전선, 의류, 고무줄처럼 형태가 자유롭게 변형되는 물체를 다루는 기술은 제조·서비스 산업 자동화의 핵심 과제로 꼽혀왔다. 그러나 이러한 변형 물체는 모양이 일정하지 않고 움직임을 예측하기 어려워 로봇이 정확히 인식하고 조작하는 데 큰 어려움이 있었다. KAIST 연구진이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체의 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 이번 성과는 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업 및 서비스 분야의 지능형 자동화에 기여할 것으로 예상된다. KAIST는 전산학부 박대형 교수 연구팀이 시각적으로 형태를 구별하기 어려운 변형 물체를 로봇이 능숙하게 다룰 수 있게 하는 인공지능 기술 ‘INR-DOM(Implicit Neural-Representation for Deformable Object Manipulation)’을 개발했다고 21일 밝혔다. 박 교수 연구팀은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보만으로 물체의 전체 형상을 복원하고 이를 바탕으로 조작 방식을 학습하는 기술을 구현했다. 또 강화학습과 대조학습을 결합한 2단계 학습 구조를 도입해 로봇이 과제를 효
“나는 내 영화가 단순한 오락이 아니기를 바란다. 나는 그것이 (생각을) 자극하기를 바란다. 나는 그것이 일종의 씨앗이 되어 당신이 나가서 무언가에 대해 더 생각하기를 바란다(I hope my films are not just entertainment. I hope they are stimulating. I hope they are a kind of seed that makes you go out and think more about something)” 12인의 성난 사람들(12 Angry Men)·네트워크(Network)·심판(The Verdict) 등 시대를 관통하는 메시지를 담은 작품을 연출한 시드니 루멧(Sidney Lumet) 감독. 그는 앞선 메시지를 던지며 영화 철학을 적극적으로 드러냈습니다. 이는 영화가 단순한 유희에서 벗어나, 관객의 지적 호기심을 자극하고 새로운 가능성을 여는 ‘생각의 씨앗’이 돼야 한다는 그의 영화적 신념을 보여줍니다. [헬로BOT]이 선보이는 로봇 영화 3부작은 바로 이 상상력이 '로보틱스(Robotics)' 기술과 만나 스크린을 넘어선 현실에서 어떻게 구현되고, 또 미래에는 어떤 새로운 이야기를 펼쳐낼지에 대한 흥미로
불연속 지형 고속 이동 기술 개발 발표...벽·계단·징검다리 넘나들며 시속 14.4km 질주해 삼성전자 미래기술육성센터 지원 속 재난 현장 등 실질적 임무 투입 기대 한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 개발한 사족 보행 로봇 '라이보(Raibo)'가 불연속적이고 복잡한 지형에서도 고속으로 이동하는 성능을 입증했다. 연구진은 수직 벽을 달리고, 1.3m 폭의 간격을 뛰어넘으며, 징검다리 위를 시속 약 14.4km로 질주하는 라이보의 모습을 공개했다. 심지어 30° 경사, 계단, 징검다리가 혼합된 지형에서도 빠르고 민첩하게 움직이는 능력을 선보였다. 이러한 보행 기술은 라이보가 빠른 기간 안에 재난 현장 탐색, 산악 수색 등 실질적인 임무 수행에 투입될 것이라는 기대를 높였다. 연구팀은 복잡하고 불연속적인 지형에서 로봇이 빠르고 안전하게 목표 지점까지 도달하도록 사족 보행 내비게이션 시스템을 개발했다. 이를 위해 문제를 두 단계로 분해하여 접근했는데, ▲발 디딤 위치(foothold)를 계획하는 플래너(Planner) ▲계획된 발 디딤 위치를 정확히 따라가는 트래커(Tracker) 등 두 가지 트랙으로 기술을 개발했다. 먼저, 플래너 모
로봇 핵심 기술과 산업 네트워크 융합해 물류 자동화 혁신 ‘정조준’ 오는 7월 출시 앞둔 인간 상체형 휴머노이드 ‘AI Worker’ 실증·수요처 물색도 로보티즈가 한국통합물류협회와 협력해 ‘작업형 휴머노이드 로봇 시스템’ 개발·상용화에 집중한다. 이를 위해 양 기관은 ‘비정형 물체 분류 모바일 양팔 로봇 시스템 개발 사업’ 업무협약(MOU)을 체결했다. 해당 MOU는 로보티즈가 보유한 로봇 핵심 기술과 한국통합물류협회의 산업 네트워크가 결합해 진행된다. 주로 로보티즈의 작업형 휴머노이드 ‘AI Worker’를 협력의 중심으로 한다. 해당 모델은 오는 7월 출시를 앞둔 인간 상체형 휴머노이드 로봇으로, 매사추세츠공과대학교(Massachusetts Institute of Technology)·스탠퍼드대학교(Stanford University) 등에서 기술력을 인정받았다. 특히 작업자의 업무 데이터를 인공지능(AI)이 학습해 로봇이 이를 구현하는 차세대 로봇 기술 ‘모방학습(Imitation Learning)’과 주어진 환경에서 최적의 행동 결과를 도출하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’ 등 피지컬 AI를 활용한 기술이 이식된 점이 특징이
모방학습·강화학습 등 피지컬 AI 기반 기술 접목 “국내 로봇 업계의 기술 자립과 산업 확장 가능성 제시해” 로보티즈가 최근 글로벌 화두로 급부상한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술 기반 세미 휴머노이드 ‘AI Worker’를 공개했다. AI Worker는 다양한 산업 현장에 투입 가능한 인간형 로봇이다. 작업자의 업무 데이터를 인공지능(AI)이 학습해 로봇이 이를 구현하는 차세대 로봇 기술 모방학습(Imitation Learning)과 주어진 환경에서 최적의 행동 결과를 도출하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’ 등 피지컬 AI를 활용한 기술이 이식됐다. 로보티즈는 이를 위해 해외 AI 기업의 요구사항을 적극 반영했다. 아울러 이 기체에는 로보티즈의 액츄에이터 ‘다이나믹셀(DYNAMIXEL)’과 사이클로이드 감속기 ‘다이나믹셀 드라이브(DYNAMIXEL DRIVE, DYD)’ 등 기술이 접목됐다. 이를 통해 휠베이스(Wheelbase) 기반 빠른 이동성과 휴머노이드의 정교한 양팔 구조를 구현했다. 당사에 따르면, AI Worker는 작업 속도, 정밀성, 배터리 효율성 등을 극대화했다. 특히 ‘AI 매니퓰레이터(AI Manip
2015년, Google DeepMind의 AlphaGo가 인간 프로 바둑 기사에게 핸디캡 없이 이긴 전후로 AI 기술은 다양한 분야에 많이 적용되게 됐으며, 그 결과 현재 많은 성과가 보고되고 있다. 또한 최근에는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이후 DX라고 한다)의 필요성이 높아짐에 따라 DX를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나로 AI 기술이 항상 주목받고 있으며, 진화를 계속하고 있다. 최근에는 2022년 말경부터 시작된 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 출현에 의한 진화가 기억에 새롭다. 이러한 흐름 속에서 플랜트 분야에서도 AI 기술의 적용이 진행되고 있다. AI 기술의 플랜트 분야에 대한 적용은 플랜트 유지보수 분야에서 시작됐다. 설비의 이상 전조 검지를 AI 기술로 하는 것이다. 이것에는 많은 플랜트 사업자가 도전하고 있으며, 많은 성과를 내고 있다. 이 분야에서는 요꼬가와전기(横河電機) 주식회사 그룹(이하 당사라고 한다)도 많은 실적을 보유하고 있다. 그러나 플랜트 제어 분야에 AI 기술을 적용한 사례는 플랜트 유지보수 분야에 비해 상당히 적은 상태이다. 특히 강화학습을 사용한 사례나 AI가 직접 제어한
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UPDATE: 2025년 10월 21일 09시 55분
