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국내외 13개 매체를 주기적으로 수집해 한국어로 요약합니다.
㈜로아이젠 박성기 대표가 '피지컬 AI(Physical AI)와 소셜 AI(Social AI)'를 주제로 연재하는 9회 기고 시리즈의 여섯 번째 편이다. 이번 편은 로봇 행동 평가에 통용되는 성공률 지표가 소셜 AI 맥락에서 놓치는 요소와, 이를 보완하는 다중 평가 방식을 다룬다. 박성기 대표는 KIST(한국과학기술연구원)에서 28년간 지능로봇 및 인공지능 연구를 수행한 것으로 소개된다. 시리즈는 '가능한 행동에서 적절한 행동으로'를 시작으로 '생략된 판단의 청구서'까지 이어진다.
큐레이터제공된 본문이 도입부에서 끊겨 구체적인 논증을 확인할 수 없으므로, 핵심 주장과 근거는 원문 전문을 직접 확인해야 한다.
ROSCon JP 2026이 2026년 8월 4~5일 일본 쓰쿠바(筑波)에서 개최됐다. 행사 종료 후 각 강연의 슬라이드와 발표 동영상이 공개됐다. 행사 현장 분위기를 담은 다이제스트 영상도 함께 공개됐다. 현장에 참석하지 못한 사람도 공개된 자료를 통해 내용을 확인할 수 있다.
큐레이터슬라이드·동영상 자체가 공개된 상태이므로, ROS 관련 최신 개발 동향을 파악하려면 링크된 강연 프로그램 페이지에서 개별 발표 자료를 직접 확인하는 것이 실질적인 정보 접근 경로다.
현대자동차그룹 계열 보스턴다이나믹스(Boston Dynamics)가 신임 최고경영자(CEO)로 로히트 프라사드(Rohit Prasad)를 영입했다. 프라사드 CEO는 대화형 AI, 생성형 AI, 멀티모달 AI, 범용 AI(AGI) 분야에서 경력을 쌓은 AI 전문가다. 아마존(Amazon)에서 AI 음성 비서 알렉사(Alexa) 개발 초기부터 AI 전략 수립과 핵심 기술 개발에 참여했다. 지난해까지는 아마존 AGI 부문 수석부사장 겸 수석과학자로 재직했다. 이번 영입은 보스턴다이나믹스가 피지컬 AI(Physical AI) 역량 강화에 방점을 두는 전략적 행보로 풀이된다.
큐레이터보스턴다이나믹스가 소프트웨어·AI 배경의 경영자를 영입한 것은 하드웨어 중심 로봇 회사에서 AI 통합 플랫폼으로 무게 중심을 옮기려는 신호로 읽힌다. 다만 이는 회사 측의 방향 설정이며, 실제 제품·연구 성과로 이어질지는 별도로 확인이 필요하다.
일본 게이오대(Keio University) 연구진이 2019년 척추동물이 꼬리로 균형을 조절하는 원리에서 착안해 웨어러블 로봇 꼬리 'Arque'를 개발했다. 착용자의 허리에 부착하며, 몸의 움직임에 연동해 꼬리가 자동으로 움직여 균형 유지를 돕는 방식이다. 꼬리는 여러 마디가 연결된 분절 구조로 이루어져 있으며, 내부에는 공압(pneumatic) 방식의 구동부가 내장되어 있다.
큐레이터원문이 중간에 잘려 있어 구동 방식·자유도·임상 검증 여부 등 핵심 사양을 확인하기 어렵다. 또한 2019년 연구를 재소개하는 기사인 만큼, 이후 후속 연구나 상용화 진행 상황이 있는지 별도 확인이 필요하다.
인공지능과 로봇의 결합은 제조현장 작업을 학습·실행하는 피지컬 AI(Physical AI) 연구로 이어지고 있다. 핵심 과제는 현장 경험을 로봇이 학습할 수 있는 데이터로 변환하는 것이다. 부품 파지 위치, 공구 접근 방향, 힘 조절, 오류 발견·수정 과정 등 숙련 작업자의 판단이 반영된 기술은 작업 결과만으로는 기술하기 어렵다. 이러한 암묵지(tacit knowledge)를 어디서, 어떤 방식으로 기록·축적할 것인지가 피지컬 AI 학습 데이터 확보의 중요한 연구 문제로 제시된다.
큐레이터본문이 중간에 끊겨 있어 필자가 직업교육과 피지컬 AI를 구체적으로 어떻게 연결하는지 확인하기 어렵다. 전체 기고문을 검토한 뒤 요약을 보완하는 것이 바람직하다.
롯데하이마트는 산업통상자원부 산하 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 주관하는 '2026년도 로봇산업기술개발사업' 국책 과제에 최종 선정됐다. 이번 사업은 물류 현장에 투입할 산업 특화 휴머노이드 로봇을 국내에서 자체 개발해 외산 로봇 및 AI 모델 의존도를 낮추는 것을 목표로 한다. 롯데하이마트와 롯데글로벌로지스가 수요기업으로 참여하며, 유진로봇이 주관기업을 맡는다. 씨소와 한국전자기술연구원(KETI)이 연구기관으로 함께한다.
큐레이터과제 선정 단계로, 로봇 사양·성능·납기 등 구체적인 기술 정보는 아직 공개되지 않았다. 국책 과제 특성상 실제 물류센터 투입까지는 상당한 개발 기간이 필요할 것으로 보인다.
Boston Dynamics가 Rohit Prasad를 신임 최고경영자(CEO)로 선임했다. Prasad는 Boston Dynamics 합류 이전에 Amazon에서 Alexa 및 인공일반지능(AGI) 부문 수석 부사장 겸 수석 과학자를 역임했다.
큐레이터원문이 짧아 선임 배경·취임 시기·전임자 교체 경위는 확인되지 않는다. Alexa·AGI 분야 경력이 Boston Dynamics의 소프트웨어·AI 전략에 어떤 영향을 줄지는 후속 보도를 통해 파악할 필요가 있다.
DialoStack는 ROS 2 기반 음성 대화 패키지로, 대화 흐름을 파이썬 상태 머신(상태·턴 제한·확인·취소)으로 구현하고 대형 언어 모델(LLM)은 사용자 발화 해석과 응답 문장 생성에만 사용한다. 클리닉 접수 정보 수집, 주제 설명 후 이해도 확인, 퀴즈 진행 등 과업 지향 시나리오를 대상으로 설계되었다. 개발자는 LLM을 제어 흐름에 직접 연결하면 과업 이탈, 중복 질문, 대화 종료 판단 실패 등이 발생한다고 설명한다. 학사 논문으로 시작해 WAF 2026(International Workshop on Physical Agents)에서 발표되었으며, MIT 라이선스로 오픈소스 공개되었다. 실제 NAO 로봇에서 동작하는 시연 영상도 함께 제공된다.
큐레이터LLM을 제어 흐름에서 분리하는 설계 방향은 HRI(인간-로봇 상호작용) 신뢰성 문제에 대한 실용적 접근이지만, 공개된 정량 평가 지표나 LLM 직접 연결 방식과의 비교 실험 결과가 없어 개선 폭은 확인할 수 없다.
TwelveLabs가 1인칭 비디오 이해를 지원하는 Pegasus 1.6 모델을 발표했다. 이 모델은 피지컬 AI(physical AI) 분야를 겨냥하며, 로봇 개발자를 위한 레이블링(labeling)을 포함한 워크플로우를 지원한다. TwelveLabs는 해당 기능이 로봇 개발 파이프라인에 활용될 수 있다고 밝혔다.
큐레이터원문이 매우 짧아 모델 아키텍처, 성능 수치, 이전 버전 대비 변경점 등 기술적 세부 사항이 확인되지 않는다. 실제 적용 범위와 한계는 TwelveLabs의 공식 문서를 별도로 확인할 필요가 있다.
hold_and_weld는 ROS 2 기반 오픈소스 듀얼암(dual-arm) 용접 프레임워크로, 한 로봇이 공작물을 파지·고정하는 동안 다른 로봇이 용접을 수행해 전용 용접 지그(fixture) 의존도를 줄이는 것을 목표로 한다. 구속 조건 인식 파지 샘플링(constraint-aware grasp sampling)은 CAD 정밀 곡면에서 대척 파지 후보를 생성하며, 용접 심·나사 구멍 등 금지 영역을 제외 볼륨으로 처리한다. 용접 심 추출기는 CAD 및 메시 형상에서 접촉 경계를 추적해 용접 경로를 JSON으로 내보내며, STEP과 URDF 입력을 모두 지원한다. 모션 플래닝은 MoveIt 2를 활용하며, ROS 2 Jazzy(Ubuntu 24.04) 환경을 대상으로 한다. 현재는 시뮬레이션에서 검증된 개념 증명(proof of concept) 단계다.
큐레이터시뮬레이션 단계의 개념 증명이므로 실제 하드웨어 환경에서의 정밀도·안전성은 아직 확인되지 않았으며, 파지와 용접 구성 요소를 독립적으로 분리해 사용할 수 있다는 점은 재사용성 측면에서 주목할 부분이다.
피지컬 AI(Physical AI) 아키텍처 대안들이 늘어나는 가운데, NVIDIA는 자사의 역할을 공고히 하기 위해 소버린(Sovereign) 전략을 취하고 있다고 The Robot Report가 분석한다. 이 글은 피지컬 AI 경쟁 구도에서 NVIDIA가 차지하는 위치를 비판적 시각으로 검토하는 오피니언 형식의 기사다.
큐레이터본문이 극히 짧아 구체적인 논거나 수치를 확인할 수 없다. 전문을 직접 읽어야 NVIDIA의 '소버린 전략'이 무엇을 의미하는지 파악할 수 있다.
FireDome은 산불로부터 지역사회와 인프라를 보호하기 위한 자율 방어 시스템을 개발한다. 이 시스템은 소방대원이 현장에 도착하기 전 단계에 작동하도록 설계되었다.
큐레이터원문이 매우 짧아 시스템의 작동 방식, 사양, 실증 여부 등 핵심 기술 정보가 전혀 확인되지 않는다. 본문 전체가 두 문장 수준이어서 요약 품질에 한계가 있다.
HD현대로보틱스가 2026년 10월 21일부터 미국 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC)에서 열리는 용접·금속가공 전문 전시회 FABTECH 2026에 참가해 인공지능(AI) 기반 용접 자동화 솔루션과 조선 특화 로봇 솔루션을 공개한다. 이 회사는 올해 미국 조선소를 대상으로 로봇 용접 솔루션을 공급하며 북미 시장에 첫발을 내디뎠다. 이번 전시 참가는 미국 조선업과 제조업이 직면한 인력 부족 및 생산성 문제에 대응하는 것을 목표로 한다.
큐레이터본문이 일부 잘려 있어 전시 제품의 구체적 사양이나 미국 조선소 납품 규모는 확인되지 않는다. 원문 전체를 참고해야 내용을 온전히 파악할 수 있다.
SK인텔릭스가 AI 웰니스 로봇 '나무엑스'의 양산 체계를 중국 주문자상표부착생산(OEM) 방식으로 전환하는 방안을 추진하고 있다. 현재 나무엑스는 경기 화성 공장에서 전량 생산되고 있으며, 이를 중국 위탁생산으로 재편하는 것이 핵심 내용이다. 중국 로봇 제조 생태계를 활용해 원가 경쟁력을 확보하고 글로벌 시장 확대에 대응하겠다는 전략으로 알려졌다.
큐레이터제공된 본문이 중간에 끊겨 계약 대상 업체, 전환 시기, 생산 규모 등 핵심 세부 사항을 확인할 수 없어 내용의 완전성이 낮다.
한국기계연구원(KIMM) AI로봇연구소 바이오기계연구실 오선종 책임연구원 연구팀이 로봇 관절·손끝 등 협소한 공간에서 움직임과 위치를 감지하는 초소형 3축 자기 센서를 개발했다. 초상자성(superparamagnetic) 나노입자를 센서 표면에 인쇄하는 방식을 적용해, 기존 평면형 센서로는 측정하기 어려웠던 수직 방향 자기장까지 감지할 수 있다. 별도의 초기화 장치 없이 세 방향 자기장을 동시에 측정하는 것이 특징이다. 연구팀은 로봇 외에 웨어러블 기기와 의료기기 등 정밀 움직임 감지가 필요한 분야에도 활용될 수 있다고 밝혔다.
큐레이터기사 본문이 중간에 끊겨 센서 크기·측정 범위·반복 정밀도 등 구체적인 성능 수치를 확인할 수 없었다. 연구실 수준의 시제품 검증인지, 실제 로봇 관절에 탑재한 실기 실험까지 진행됐는지는 원문 전체에서 확인이 필요하다.
두산로보틱스가 산업통상부와 한국산업기술기획평가원이 주관한 국책과제 2건을 수주했다. 해당 과제는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발사업'의 차세대 협동로봇 과제와 '로봇산업 기술개발사업'의 지능형 용접 솔루션 과제로 구성된다. 두 과제의 총 연구개발비는 약 989억 원이며, 이 중 정부 지원금은 약 681억 원이다. 두 과제는 각각 로봇 지능화(두뇌)와 제조 현장 용접 자동화로 역할이 구분된다고 회사 측은 밝혔다.
큐레이터본문이 중간에 끊겨 각 과제의 구체적 기술 목표, 참여기관, 개발 일정 등 핵심 내용을 확인할 수 없다. 전체 원문을 확보한 뒤 재검토가 필요하다.
MH머트리얼즈는 기존 특수 소재 사업에서 영구자석 중심의 첨단소재 사업으로 전환을 추진한다고 밝혔다. 영구자석은 로봇·전기차·방산 분야의 모터와 구동장치에 쓰이는 핵심 소재로, 특히 로봇 액추에이터용 초소형·고보자력 영구자석의 수요가 높아지고 있다. 회사는 수요가 확인된 제품부터 순차 개발해 국내 생산 기반을 구축할 계획이다.
큐레이터구체적인 개발 사양·일정·투자 규모 없이 사업 방향만 발표된 글이어서, 실제 제품화 여부는 추후 공개 내용을 확인해야 한다.
딥엑스(DEEPX)와 두산로보틱스가 원자력발전소 제조 현장의 숙련 용접공 부족 문제에 대응하기 위해 AI 기반 지능형 용접 로봇 솔루션을 공동 개발한다. 이번 프로젝트는 산업통상자원부의 '2026년도 로봇산업기술개발사업' 과제로 선정됐다. 두산로보틱스, 딥엑스, 세이지(SAIGE), 국립창원대학교 산학협력단 등 4개 기관이 참여하며, 지난 7월 21일 업무협약을 체결하고 공동 개발 체계를 구축했다. 솔루션은 비전 AI(Vision AI)와 협동로봇 기술을 결합하는 방향으로 개발될 예정이다.
큐레이터기사 본문이 중간에 끊겨 기술 사양·개발 일정 등 세부 내용을 확인할 수 없다. 현재 발표는 과제 선정 및 협약 체결 단계이므로 구체적 성능 목표나 검증 결과는 아직 공개되지 않았다.
Robot Brain은 로봇의 태스크 수행 이력(에피소드, 실패 지점, 인간 개입 내용 등)을 소스 추적과 함께 저장하는 메모리 런타임(memory runtime)이다. 이후 태스크 실행 시 현재 조건에 연관된 과거 경험을 반환하며, 모델 키를 설정하면 경험으로부터 후보 레슨(lesson)을 자동 생성하고 사용자 검토를 거쳐 적용한다. 새로운 결과나 반례(counterexample)가 입력되면 기존 레슨이 자동으로 수정된다. 로컬 루프백 HTTP API와 NumPy 의존성이 없는 Python SDK를 제공하며, ROS 2 레퍼런스 브리지와 함께 배포된다. 코어는 오픈소스가 아니며 컴파일된 패키지 형태로 평가 라이선스 하에 제공된다.
큐레이터코어가 비공개라 내부 동작을 직접 검증할 수 없으며, 현재 퍼블릭 알파 단계이므로 실제 로봇 환경에서의 동작은 아직 독립적으로 확인된 바 없다.
마키나락스(MakinaRocks)가 해군 제1함대사령부 포항함(호위함)에 '장비운용 AI 참모'를 탑재하고 실증 운용에 돌입했다. 이번 사업은 국방기술진흥연구소(KRIT)가 주관하는 '방산혁신기업 100 기술개발 전용지원사업'의 일환으로 추진됐다. 병역자원 감소에 따른 전력 구조 변화와 수백 개 장비가 집약된 함정의 높은 운용·정비 난이도에 대응하는 것이 개발 배경이다.
큐레이터원문이 중간에서 끊겨 AI 참모의 구체적인 기능·인터페이스·적용 장비 범위 등 기술적 세부 사항을 확인할 수 없다. 실증 결과(정비 오류율 변화, 승조원 숙련도 보완 효과 등)가 공개될 때 내용을 보완할 필요가 있다.
원프레딕트가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '협업지능 피지컬AI(Physical AI) 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업에 공동연구개발기관으로 참여한다. 이 사업은 서로 다른 로봇과 설비가 하나의 지능처럼 협력해 판단·동작할 수 있도록 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 제조·물류 현장에서 실증하는 국가 연구개발사업이다. 2030년까지 국비 5,150억원을 포함해 총 7,368억원이 투입된다. 원프레딕트는 이번 사업에서 제조 AI 공통 프레임워크 개발을 담당한다.
큐레이터기사가 '전북' 이후 잘려 지역 실증 계획과 원프레딕트의 구체적 역할 범위 등 세부 내용은 확인이 어렵다.
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