JTBC 특집 다큐멘터리 ‘한국의 승부수 피지컬 AI’가 8월 23일 방영됐다. 방송은 반도체 생산과 로봇 제조, 소프트웨어 개발 역량을 모두 갖춘 한국의 기회 요인을 짚으면서, 피지컬 AI 상용화의 최대 병목으로 학습 데이터를 지목했다. 해법 사례로는 AI 에이전트·DB 솔루션 기업 스카이월드와이드와 관계사인 디지털 트윈·합성데이터 인프라 기업 스카이인텔리전스의 산업용 합성데이터 생성 기술이 소개됐다.

로봇이 조명 하나에 실패하는 이유

피지컬 AI는 인공지능이 소프트웨어를 벗어나 로봇이나 설비 같은 물리적 몸을 갖고 현실에서 동작하는 것을 말한다. 로봇은 제한된 환경에서는 정밀하게 움직이지만, 조명이 달라지거나 물체 위치가 조금만 바뀌어도 인식과 행동에 실패한다. 이런 변수를 실제 공장에서 하나씩 겪게 하며 학습시키려면 시간과 비용이 감당하기 어려운 수준으로 늘어난다.

가상환경에서 만드는 학습용 합성데이터

스카이인텔리전스는 디지털 트윈을 기반으로 이 문제에 접근한다. 디지털 트윈은 현실의 공간과 설비를 가상에 그대로 복제해 두는 기술이다. 회사는 가상환경에 현실의 마찰계수와 조명 같은 물리적 요소를 수학적 파라미터로 구성하고, 피지컬 AI가 3D·6D 공간에서 학습할 수 있는 형태의 데이터를 생성한다. 여기서 6D는 위치 세 축에 회전 세 축을 더해 물체의 자세까지 다루는 좌표계를 가리킨다.

이 방식을 쓰면 스크래치나 오염, 변형이 생긴 부품처럼 현실에서 충분한 사례를 모으기 어려운 것도 가상에 구현해 학습 데이터로 만든다. 회사는 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈을 활용해 산업 현장의 재질과 조명, 카메라 조건을 재현하고, 합성데이터 생성부터 라벨링까지 자동화하는 기술을 구축하고 있다. 라벨링은 데이터에 정답 표시를 하는 작업으로, 사람이 손으로 하면 가장 오래 걸리는 공정에 해당한다.

생성한 데이터는 자동 라벨링과 품질 검증을 거쳐 AI 학습과 검증, 현장 적용으로 이어진다. 회사는 이 과정을 리얼투심투리얼(Real-to-Sim-to-Real) 데이터 루프라고 부른다. 현장 데이터를 가상으로 옮겨 대량으로 불려 학습시킨 뒤 다시 현장에 적용하고, 거기서 나온 결과를 가상으로 되돌리는 순환 구조다.

서울대와 케이블 배선 과제

다큐멘터리에는 스카이인텔리전스가 서울대학교와 공동으로 수행 중인 데이터센터 케이블 배선 과제도 소개됐다. 케이블은 형태가 고정되지 않고 계속 변하는 유연 물체여서, 로봇이 사람처럼 맥락을 파악하고 움직여야 한다. 그래서 로보틱스 분야에서 난도가 높은 작업으로 꼽힌다.

이재철 스카이인텔리전스 대표는 다큐멘터리에서 “계산과 추적, 재활용이 가능해 피지컬 AI에 바로 전달하면 즉시 학습이 가능한 형태의 데이터를 학습용 합성데이터라고 부른다”며 “생성만 하는 것이 중요한 게 아니라 피지컬 AI의 병목 현상을 해결하는 전체 데이터 루프를 만들어내는 데이터 인프라를 구축하는 것이 중요하다”고 설명했다.

신재혁 스카이월드와이드 대표는 “한국 제조업의 진짜 자산은 숙련공들의 손끝에 있는 노하우인데, 숙련된 인원들이 은퇴를 하게 되면 그 기술이 끊긴다”며 “이를 데이터로 만들어 로봇에게 물려줌으로써 산업에 계승시키는 것이 중요하다”고 말했다.

두 회사의 기술 기반

스카이월드와이드는 국내 유일의 그래프 데이터베이스(GDB) 기술 특허를 보유한 AI 에이전트·DB 솔루션 기업이다. 그래프 데이터베이스는 데이터를 표가 아니라 점과 선의 관계망으로 저장해 연결 관계를 빠르게 추적하는 방식을 쓴다. 회사는 10년 이상 축적한 데이터베이스관리시스템(DBMS)과 그래프 기술 역량으로 공공·민간 시장의 AX 전환 파트너 역할을 하고 있다.

관계사 스카이인텔리전스는 글로벌 산업용 로봇 기업 ABB 로보틱스와 프레임워크 협약을 체결하는 등 제조·로보틱스 분야 합성데이터 시장에서 사업을 넓히고 있다. 최근에는 서울대학교 AI연구원(AIIS)과 로봇 비전 기술 공동연구도 진행하고 있다.

자세한 내용은 스카이월드와이드에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: JTBC 특집 다큐멘터리 ‘한국의 승부수’