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[IT뉴스]“피지컬 AI 핵심은 네트워크”…현장서 GPU 연결해 즉시 추론

온카뱅크관리자

2026-10-14 17:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ■김성륜 연세대 교수 ‘AI 랜 기지국’ 연구실 가보니 거리 먼 AIDC 대신 ‘에지’로 연산 LG유플러스와 망전환 연속성 검증 로봇 많을수록 지연없는 환경 중요 AI기지국 기반 유기적 연결 이끌어 “차세대 네트워크 생태계 협력 필요” 
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 <img alt="김성륜 연세대 전기전자공학부 교수가 14일 서울 서대문구 연세대 캠퍼스 내 연구실에서 AI 랜 기반 피지컬 AI 실증 과정을 시연하고 있다. 사진제공=LG유플러스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/seouleconomy/20261014174633368ddzk.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="Z5OUbyMVhu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/seouleconomy/20261014174633368ddzk.jpg" width="658">
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 김성륜 연세대 전기전자공학부 교수가 14일 서울 서대문구 연세대 캠퍼스 내 연구실에서 AI 랜 기반 피지컬 AI 실증 과정을 시연하고 있다. 사진제공=LG유플러스
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 14일 찾은 서울 서대문구 연세대 캠퍼스 내 공학원 연구실에서는 작은 실험용 로봇이 카메라와 통신 모뎀을 외부에 단 채 움직이고 있었다. 모뎀 대신 와이파이 모듈을 내부에 장착하는 일반적인 로봇과는 모습이 사뭇 달랐다. 이 로봇이 수집하는 영상 데이터는 모뎀을 거쳐 연구실 내부에 구축된 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 기반 기지국으로 보내진다. 로봇과 GPU 서버 간 거리는 3ｍ 수준에 불과한 데다 사이에는 무선 신호를 지연 없이 중계하는 통신 장비도 배치돼 있었다. GPU는 데이터를 전송받은 즉시 추론 작업을 수행한 뒤 로봇이 취해야 할 다음 동작 명령을 통신망을 통해 하달한다. 물리적으로 거리가 먼 인공지능 데이터센터(AIDC)를 통하지 않고 현장에 위치한 기지국 통신망에서 에지 방식으로 AI 연산을 처리하는 피지컬 AI 테스트 현장이다.
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 <img alt="김성륜 연세대 전기전자공학부 교수가 서울 서대문구 연세대 캠퍼스 내 연구실에서 인터뷰를 진행하고 있다. 사진제공=LG유플러스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/seouleconomy/20261014174634764rvdm.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="5hYTXkztWU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/seouleconomy/20261014174634764rvdm.jpg" width="658">
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 김성륜 연세대 전기전자공학부 교수가 서울 서대문구 연세대 캠퍼스 내 연구실에서 인터뷰를 진행하고 있다. 사진제공=LG유플러스
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 AI 기반의 차세대 네트워크 구축이 피지컬 AI 상용화를 위한 핵심 과제로 급부상하고 있다. 기존 통신망에서는 기지국의 통신 품질을 최적화하는 데 AI 기술이 제한적으로 활용됐지만 앞으로는 무선망 인프라 자체가 AI 두뇌로 진화할 것이라는 전망이다. 연구실에서 만난 김성륜 연세대 전기전자공학부 교수는 “피지컬 AI는 AI의 알고리즘을 물리적 행동으로 옮기는 것인데 결국 AI 엔진이 어디에 위치하느냐가 핵심”이라며 “로봇이 진정한 피지컬 AI 행동체로 진화하기 위해서는 로봇 기술보다 네트워크 기술 구현이 더욱 중요할 수 있다”고 밝혔다.
 엔비디아가 새로운 GPU 시장으로 통신 분야를 낙점한 것도 이 때문이다. 엔비디아는 최근 자사 홈페이지에 김 교수 연구팀이 구축한 GPU 기반 가상화 무선접속망(RAN·랜) 실증 사례를 상세히 소개했다. 업계에서는 랜에 GPU나 중앙처리장치(CPU) 등 연산 자원을 탑재한 기술을 AI 랜이라고 부른다. 엔비디아는 연구 성과에 대해 로봇과 드론 등 피지컬 AI 시스템 상용화에 필수적인 실용적 이동성 시나리오를 입증했다고 평가했다. 김 교수는 “로봇은 배터리 문제 등으로 인해 전력 사용에 한계가 큰 만큼 지연 없이 움직일 수 있도록 가까운 기지국과 연결돼 있어야 한다”고 설명했다.
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 LG유플러스(032640)는 연세대와의 공동 연구를 통해 AI 랜 환경에서 네트워크가 전환돼도 연결을 유지하는 기술을 검증했다. 자사 5세대(5G) 망과 연세대가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI 랜 시험망을 연동해 로봇·드론 등 피지컬 AI 장비가 두 망을 오가는 상황에서 서비스 연속성을 확인했다. 또한 무선 환경 변화에 따라 단말이 적합한 네트워크를 자동으로 선택하고 안정적으로 연결을 유지할 수 있는지도 검증했다. LG유플러스 관계자는 “중소 로봇 업체 입장에서는 직접 특화 통신망을 구축해 실험하기가 비용과 인력 측면에서 매우 어렵다”며 “연세대와의 협력을 통해 조성된 AI 랜 시험 환경이 국내 중소기업의 상용 제품 기술 고도화와 해외 진출을 위한 테스트베드로 유용하게 쓰일 것”이라고 강조했다.
 AI 랜의 중요성이 갈수록 부각되는 것은 로봇 간 조율 역할도 맡을 수 있기 때문이다. 개별 로봇에 AI 반도체가 내장돼 자체 연산을 수행하는 것도 가능하지만 여러 로봇이 함께 움직이는 환경에서는 유기적으로 작동할 수 있도록 하는 네트워크가 필수적이라는 진단이다. 예를 들어 물류창고에 100대의 로봇이 배치될 경우 로봇들이 AI 기지국으로 통합적으로 연결돼 있어야 사고 가능성이 낮아지고 효율적인 작업이 가능하다는 것이다.
 GPU 기반의 차세대 네트워크는 엔비디아가 개발한 오픈소스 기반의 AI 랜 플랫폼 ‘에어리얼(Aerial)’로 구축할 수 있어 도입이 빨라질 수 있다는 전망이 나온다. 김 교수는 연구실의 AI 네트워크를 에어리얼과 다른 오픈소스 소프트웨어를 결합해 구현했다. 그는 “오픈소스 기반 기술은 전 세계 개발자가 참여할 수 있다는 점에서 자국 통신 장비 회사가 부재한 국가들을 중심으로 선호도가 높다”면서 “유럽의 노키아·에릭슨이나 중국 화웨이와 달리 미국에는 글로벌 통신 장비 회사가 없기 때문에 AI 랜 기반의 차세대 네트워크 기술에 더욱 힘이 실리고 있다”고 전했다.
 연세대는 11월 중순 ‘AI 랜 얼라이언스 총회’를 개최하며 글로벌 AI 통신 연구의 새로운 허브로도 주목받고 있다. 이번 회의는 글로벌 기업과 국내 산학연이 함께 AI 랜 기술의 발전 방향과 실증 협력 방안을 논의하는 자리다. 엔비디아와 삼성전자 등 테크 기업은 물론 통신사·학계가 참여해 AI 기반 5G·6G 무선접속망 기술 개발과 생태계 조성을 추진한다. 김 교수는 “그동안 해외에서 주로 열렸던 글로벌 행사를 국내 캠퍼스에 유치했다는 점에서 의미가 크다”면서 “한국이 AI 랜 기술 개발과 국제표준 논의에 보다 적극적으로 참여하는 계기가 될 것”이라고 내다봤다.
 다만 차세대 네트워크 생태계에 로봇 기업들의 참여가 저조하다는 지적도 나온다. 김 교수는 “피지컬 AI의 주요 참여자들의 협력이 로봇 업체, AI 파운데이션 모델 개발사, 통신사 등 분야별로 분절돼 있는 게 문제”라며 “피지컬 AI 상용화를 앞당길 수 있도록 다양한 분야의 전문가들이 한데 모여 실증 사례를 고민하고 문제를 함께 해결할 필요가 있다”고 제언했다.
 김기혁 기자 coldmetal@sedaily.com
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