한국의 AI 로봇 산업이 기술적 도약을 이루기 위해선 ‘선택과 집중’이 절실하다는 목소리가 커지고 있다. 로봇 개발은 수년의 시간이 걸리는 고난도 기술이며, 사소한 변수에도 전체 시스템을 다시 프로그래밍해야 하는 복잡한 구조를 가진다. 몬트리올 대학교 글렌 버세스 교수는 “현재 로봇은 통제된 환경에서만 작동하며, 사소한 변화조차 처리하지 못한다”고 지적했다. 그는 강화학습과 딥러닝을 결합한 새로운 패러다임을 제시하며, 로봇이 이미지·소리·촉각·라이다 등 복합 센서 데이터를 스스로 학습하도록 하는 방향을 제안했다. 하지만 이러한 고도화의 전제는 ‘데이터 다양성’ 확보다. 버세스 교수는 “국가 단위의 대규모 로봇 데이터 팩토리 구축 없이는 지능형 로봇의 경쟁력이 불가능하다”고 강조했다. 실제로 중국은 약 60개의 로봇 플랫폼으로 데이터 생태계를 구축했지만, 한국은 아직 통합된 플랫폼을 마련하지 못한 상황이다. 전문가들은 연구비 분산을 지양하고, 사전훈련 모델을 통한 효율적 학습과 데이터 공유를 기반으로 한 글로벌 협력 로드맵이 필요하다고 입을 모은다. 소규모 파편화된 투자는 성장 걸림돌 로봇은 개발에만 수년이 걸리고, 사소한 변수 앞에서도 전체 시스템을 통째로
자율주행 로봇부터 국방 AI까지 광범위한 기술력을 공개할 예정 펀진이 오는 4월 24일부터 26일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘2025 월드IT쇼(WIS 2025)’에 참가한다. ‘세계 최고 로봇의 지능을 만든다’를 주제로 다양한 AI 및 AIoT 기술을 선보이며, 자율주행 로봇부터 국방 AI까지 광범위한 기술력을 공개할 예정이다. 이번 전시에서 가장 주목되는 기술은 다수 로봇의 임무와 경로를 자동으로 할당하고 통제하는 AI 브레인 ‘RANZA’다. RANZA는 자율주행 기반의 주차 및 물류 배송 로봇을 통합 제어하며, ‘AA & PP(Auto Allocation & Path Planning)’ 알고리즘을 기반으로 실내외 주차장과 도심 물류 환경에 최적화된 통합 관제 시스템을 구현한다. 현재 대규모 국책과제를 통해 다양한 환경에서 운영을 검증받고 있으며, 실제 현장 적용 가능성이 높은 차세대 로봇 운영 솔루션으로 평가받고 있다. 함께 전시되는 ‘킬웹매칭(Kill-Web Matching, KWM)’ 시스템은 국방 분야에서 특히 주목받는 기술이다. 소량의 정찰 영상이나 텍스트 정보만으로 표적을 식별한 뒤, 아군의 무기 체계와 전력을 인공지능이 자동
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