휴머노이드로봇은 하드웨어 플랫폼 고도화와 함께 데이터 학습 방법론에 대한 논쟁과 속도전이 관심사다. 미국의 테슬라(Tesla)는 기존의 마커 기반 데이터 수집 방식에서 영상 중심(Vision-only)의 학습 방식으로 전환을 발표했으며, 또한, 피규어 AI(Figure AI)는 10만호가 넘는 주거 환경을 보유한 브룩필드(Brookfield)와 협업하여 실생활 영상 데이터를 확보·학습하는 프로젝트에 착수했다.
국내의 경우, 제조기업이 제품의 기술적 잠재력을 바탕으로 수요처와 협력 방안을 모색하고 있으나, 실질적인 현장 데이터 확보 방안은 절대적으로 부족한 실정이다.
글로벌 기술 경쟁을 위해서는 현장의 상황을 가장 잘 아는 수요처가 적극적으로 도메인 지식을 제공하는 것이 필요하다고 것이 전문가들의 진단이다. 진흥원은 이번 사업을 통해 제조기업이 최종 고객인 수요처와 유기적인 협력을 할 수 있도록 하고, 대학이 현장 맞춤형 인재를 양성하듯 수요 환경에 적합한 휴머노이드로봇 고도화를 지원한다.
◆ 항공, 의료 분야
레인보우로보틱스가 주관하고 성균관대(삼성서울병원 연계), 부산대, 대구경북과학기술원(DGIST), 한국항공우주산업(KAI)이 참여하는 컨소시엄은 휴머노이드로봇을 활용해 항공 및 미래 의료 분야 혁신을 이끌어갈 계획이다. 휴머노이드로봇이 담당할 자율 수술 작업에 필요한 VLA 모델 학습과 수술용 그리퍼 정밀 제어 기술을 실증한다. 첨단 공정 수준을 요구하는 항공 분야에서는 모방 학습을 기반으로 적재함 분류 및 이송 자동화 기술을 실증한다.
◆ 자동차, 화학, 제조AX 분야
에이로봇이 주관하고 한양대, 부산대, 부경대, 아모레퍼시픽, HL만도, SK텔레콤이 함께하는 이번 과제는 자동차, 화학, 제조AX 분야에 휴머노이드 도입 가능성을 타진한다. 이족보행 및 모바일 형태의 휴머노이드를 병행하고, 공정 변화가 많은 자동차, 화학 업종을 중심으로 생산성과 사업성을 확인할 계획이다. 또한, 디지털 트윈 기술에 휴머노이드로봇을 접목시켜 가상 공장 구현 기반의 실가상 연동성을 실증한다.
◆조선, 물류 분야
로브로스가 주관하고 경희대, 광운대, 서강대, 롯데글로벌로지스, HD현대삼호가 참여하는 컨소시엄은 이족 보행 휴머노이드를 활용해 조선 및 물류 현장 실증에 나선다. 조선소에서는 절단된 소부자재를 분류하고 팔레타이징 하는 작업 등을 수행하고, 물류창고 내 상품 바코드 스캔과 폴리백 자동화 기계와 연동한 작업을 구현한다.
진흥원은 휴머노이드로봇 산업이 기술개발과 실증연구가 초기 단계인 만큼, 선제적인 규제 대응도 추진하고 있다. 이 사업을 통해 규제 개선 요소를 발굴하고, 현행 법령 중심으로도 규제 검토를 추진할 계획이다. 또한, 휴머노이드로봇 인증과 연계될 제품 안전기준 관련 국제표준회의(ISO TC299 WG12에서 ISO 25785-1 개발 중)에 참여하고 있으며, 내년에 개최될 국제표준회의를 한국에 유치할 계획이다.
류지호 원장 직무대행은 "이번 실증은 AI 파운데이션 모델 개발 중요성이 대두되는 가운데, 로봇 기업은 수요 기업이 제공한 현장 실습 공간을 데이터 확보를 위해 활용할 수 있다는 점에서 의미가 깊다"며 "현재 기술이 체험형 인턴 수준이라면, 참여한 대학에서 현장 맞춤형 로봇 양성을 위한 힘을 더할 것으로 기대한다"고 밝혔다.
오경묵 기자
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