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[연예뉴스]요양·돌봄 현장서 물류창고까지…피지컬AI에 활용할 정보 수집[코어파워 KOREA]

온카뱅크관리자

2026-04-02 17:52:38

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[민간 수요 발굴 활발]<br>데이터 공장세워 행동 학습 축적도<br>정부 파운데이션 모델 개발 뒷받침<br>생태계 한데 묶을 연결고리도 필요</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="xukEyUOcCO">
          <p contents-hash="78a0ffe4c901c8c2e04d9ceddc6aff23bf2f98fed101d471b853523fc21ad6d9" dmcf-pid="yc7zxA2uSs" dmcf-ptype="general">“요양·돌봄 현장에 피지컬 인공지능(AI)을 도입해 활용해보려는 수요가 있습니다. 다양한 수요를 발굴하고 데이터를 축적하려면 파편화된 생태계가 서로 교류해야 합니다.”</p>
          <p contents-hash="cf212f88463d83a841d5fc76bff6f95cbc91008bad21c23796074aa063da8002" dmcf-pid="WkzqMcV7Cm" dmcf-ptype="general">지난달 29일 대전 KAIST에서 열린 피지컬 AI 실증랩 공개 간담회에서 최홍섭 마음AI 대표는 한국의 행동 데이터 생태계 현실에 대해 이렇게 말했다. 그는 일반 가정처럼 데이터 수집에 대한 거부감이 큰 공간보다 돌봄·물류·제조처럼 수요가 비교적 분명한 분야에서 먼저 학습 데이터를 쌓는 전략이 선행돼야 한다는 취지로 설명했다.</p>
          <p contents-hash="fdfd0be41aef8d1e3a945ba47da245887e69184205c7eab49648a7e3f97e631b" dmcf-pid="YEqBRkfzWr" dmcf-ptype="general">국내에서는 최근 들어 민간 기업을 중심으로 피지컬 AI 행동 데이터를 축적하려는 시도가 구체화하고 있다. 기업들이 돌봄·물류·제조·서비스 등 수요가 뚜렷한 현장을 직접 찾아 데이터 확보에 나서는 방식이다. 한 예로 컨피그인텔리전스코리아는 베트남 하노이에 휴먼 데이터 공장을 구축해 고객이 원하는 작업환경에 맞춘 행동 데이터를 생산하고 있다. 가사 노동용이라면 물 따르기나 수건 개기 같은 동작을, 산업 현장용이라면 물품 운반과 조작 동작을 반복 수행해 학습 데이터를 쌓는 식이다. 이 회사는 지난해 하반기 본격 가동 이후 10만 시간 이상의 데이터를 모은 것으로 전해진다. 리얼월드는 CJ, 롯데호텔, SK, 일본 KDDI 등과 손잡고 제조·물류·서비스 분야에서 실증을 진행하고 있다. 다중 카메라와 웨어러블 센서 등을 활용해 단순 시뮬레이션이 아닌 실제 현장에서 생성되는 작업자 행동 데이터를 직접 확보하는 점이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="815c0f68832bd5ea1284a65e1b689c42a2959195bec56514362274d309a2361b" dmcf-pid="GDBbeE4qWw" dmcf-ptype="general">다만 이 같은 민간의 움직임이 성과로 이어지기 위해서는 정책적 뒷받침이 필수적이다. 정부 역시 향후 3년을 피지컬 AI 패권을 좌우할 골든타임으로 인식하고 ‘피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략안’을 내놓은 상황이다.</p>
          <p contents-hash="0374d61de7484261f06830abbc1df6adaaddc68ce787c33e4cb2e3003dfd98a8" dmcf-pid="HwbKdD8BSD" dmcf-ptype="general">정부는 사람처럼 스스로 계획을 세워 장시간 정밀 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇 기초모형(파운데이션 모델) 개발에 나선다. 이 모델이 현실에서 실수나 지연 없이 작동할 수 있도록 대규모 학습 데이터를 생성하고 가상 실험을 지원하는 ‘월드 모델’을 구축하고 고성능·저전력·저지연 AI 반도체 기반의 컴퓨팅 플랫폼도 함께 개발할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="e79b78fa1931cf6382ee4fb002a95d4037d750ab0892a7650d9ebea67491fbe6" dmcf-pid="XyMRkTLxWE" dmcf-ptype="general">나아가 민간의 요구에 맞춰 기술이 조속히 실증·확산될 수 있도록 피지컬 AI 적용 수요가 높은 분야도 발굴할 방침이다. 물류, 농업, 재난·안전, 돌봄·가정 등 국민 일상과 밀접한 분야를 중심으로 피지컬 AI 기술을 즉시 도입·실증해 1~2년 안에 체감할 수 있는 성과를 내겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 “향후 3년은 대한민국이 피지컬 AI 강국으로 도약하기 위해 국가 역량을 총동원해야 할 골든타임”이라며 “산학연의 역량을 결집해 독자적인 피지컬 AI 기술 개발부터 현장 적용까지 이어지는 전주기 지원 체계를 가동해야 한다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="52957f8199ad1f5a042a58a42e0cbc27c36ff86a4d89ea4479a72ddaea7dd16b" dmcf-pid="ZWReEyoMCk" dmcf-ptype="general">업계에서는 이와 함께 수요처와 공급 기업 등 생태계를 한데 묶을 연결고리가 필요하다는 의견도 나온다. 피지컬 AI 데이터 경쟁을 위해 데이터를 한곳에서 모을 것이 아니라 국가 단위로 체계적으로 모으고 나눌 수 있어야 한다는 의미다. 최 대표는 “피지컬 AI 산업은 큰 생태계인 만큼 기업 간 교류가 필요하다”며 “더 큰 얼라이언스를 만들고 경쟁하는 구도가 만들어졌으면 좋겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="ba2e868da2f31ba0231d095a00a4121d9d5f3f7efdf3b7a2a50f836625b41fe0" dmcf-pid="5YedDWgRvc" dmcf-ptype="general">서지혜 기자 wise@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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