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[IT뉴스][AI클로즈업] K-휴머노이드 착수... 실시간 데이터 연결·모델 경량화 관건

온카뱅크관리자

2026-05-21 06:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 과기정통부·KIST 주관 504억 원 규모 국책사업 착수 
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 [디지털데일리 구아현 기자] 국내 연구자 다수가 중국산 외산 로봇 플랫폼에 의존하는 현실에서 정부가 독자 AI 휴머노이드 개발에 본격 시동을 걸었다. 과학기술정보통신부와 한국과학기술연구원(KIST)이 주관하는 '민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 사업'이 지난 18일 공식 착수했다. 2030년까지 5년간 총 504억8200만원(정부지원 353억5000만원)이 투입되는 이번 사업은 K-문샷 12대 국가 미션 중 하나다.
 글로벌 시장은 이미 파일럿을 넘어 로봇 양산 전쟁에 돌입했다. 테슬라는 올해 옵티머스 5000대 생산을 목표로 하고 2026년에는 10만 대까지 확대할 계획이다. 중국 유니트리는 올해 5500대 이상을 출하하며 테슬라·피겨AI·어질리티로보틱스를 합산한 미국 전체 경쟁사 출하량을 넘어섰고, 2026년에는 2만 대를 목표로 한다. 유니트리는 7월 R1 휴머노이드를 5900달러에 출시해 시장에 충격을 줬다. 골드만삭스는 휴머노이드 제조 비용이 전년 대비 40% 감소했다고 분석했다.
 소프트웨어 개발도 치열하다. 엔비디아는 인간 1인칭 영상 2만여 시간으로 로봇을 학습시키는 에고스케일(EgoScale)을 공개했다. 지난 6일(현지시간)에는 프랑스 스타트업 제네시스AI가 인간 수준의 손 조작 능력을 갖춘 파운데이션 모델 GENE-26.5를 선보였다. 1억500만달러를 투자받은 제네시스AI는 복잡한 장기 작업 수행이 가능한 파운데이션 모델과 데이터 수집용 촉각 데이터 글러브를 함께 공개하며 '풀스택 전략'으로 전환을 선언했다. 뱅크오브아메리카는 지난 3월 보고서 '피지컬 AI, 휴머노이드 로봇'에서 올해 약 9만 대, 2030년에는 120만 대 출하를 전망했다. 연평균 성장률 86%로 초기 전기차 시장보다 가파른 성장 궤도다.
 ◆ 국내 연구 생태계, 구조적 한계 봉착
 KIST가 이번 사업 기획 단계에서 진단한 국내 휴머노이드 생태계의 구조적 한계는 세 가지다. 먼저 경쟁력 있는 독자 플랫폼이 없다. 국내 다수 연구자·기업이 중국 유니트리의 G1 등 외산 플랫폼에 의존하고 있는 실정이다. 연구의 시작은 가능하지만, 신체 역량 부족으로 실질 작업 수행과 유효 학습 데이터 축적이 어렵고 국내 산업 경쟁력으로 이어지지 못하는 구조다.
 다음은 데이터 문제다. 글로벌 빅테크는 자체 휴머노이드 플랫폼으로 하드웨어-데이터-AI 학습 루프를 지속 고도화하고 있다. 반면 한국은 고수준 플랫폼과 확산 체계가 없어 지능 경쟁 이전에 데이터조차 쌓기 어려운 구조다.
 규제·인증 체계도 미비하다. 휴머노이드에 특화된 안전 기준과 인증 절차가 아직 정립되지 않았고, 산업안전보건법상 현행 제도 내에서는 사람과 공존하는 실환경 실증이 제한된다. 국제 안전규격 ISO 25785도 2028년 제정 예정으로 진행 중이다. 이번 사업은 이 세 가지 구조적 한계를 동시에 풀겠다는 목표다.
 사업은 KIST를 주관기관으로 총 11개 기관이 3개 연구단 체계로 운영된다. 1연구단(물리AI)은 KIST·서울대·KAIST·LG AI연구원이 맡는다. KIST는 시각·촉각·언어·행동을 통합한 VHLA 기반 고자유도 전신 동작·힘 생성 액션 모델을 개발한다. 주한별 서울대 교수팀은 작업 이해·추론을 위한 멀티모달 월드모델과 4D 공간 상호작용 데이터셋을 구축한다. KAIST는 고자유도 전신 비전언어행동모델(VLA)과 웹스케일 비디오의 액션 데이터화 기술을 담당하고, LG AI연구원은 자체 초거대 AI '엑사원(EXAONE)' 기반 휴머노이드 파운데이션 모델 확장을 맡는다.
 2연구단(행동SW)은 KIST·서울대·KAIST·고려대가 구성한다. KIST는 전신 조화동작 생성 모델과 다수 휴머노이드 자율이동 관제 시스템을 개발한다. 박재흥 서울대 교수팀은 VR·비디오캡처 기반 전신 텔레오퍼레이션 인터페이스와 시연 데이터 수집 플랫폼을 구축하고, KAIST는 실환경 전신 이동·균형 제어 학습을, 고려대는 환경 적응형 모션 리타게팅·플래닝 기술을 담당한다.
 3연구단(감각HW)은 LG전자·위로보틱스·LG에너지솔루션·로보스타·경희대가 맡는다. LG전자는 이족형 휴머노이드 HW 양산기술과 감각 핸드를, LG에너지솔루션은 전고체 배터리 셀·팩을 개발한다. 로보스타는 산업용 로봇 생산 경험을 바탕으로 실제 로봇을 제작·운영한다. 임성수 경희대 교수는 국제 표준화 연구와 안전 인증을 담당한다.
 ◆ 모델 경량화·데이터 구축 관건
 이번 사업의 데이터 전략은 단순히 '많이 모으는 것'이 아니다. 데이터만 모으는 싸움으로 가면 중국이 이긴다. 중국은 인력도 많고 비용도 싸다. 수백 대 로봇에 사람을 붙여 데이터를 모을 수 있는 구조다. 이번 사업에서는 같은 데이터 양으로도 학습 구조에 따라 퍼포먼스가 크게 달라지는 만큼 데이터와 모델을 함께 가져가야 한다는 전략이다.
 로봇용 모델 경량화도 핵심 과제다. 연구단은 로봇에서 구동할 수 있도록 경량화하면서 효율적인 모델을 찾고 있다.
 데이터 수집 방식 자체의 혁신도 필요하다. 박재흥 서울대 교수팀은 현재 텔레오퍼레이션 데이터 수집이 사실상 고강도 노동에 해당한다는 점을 주목했다. 1차년도에 VR 기기 기반 전신 원격조작 인터페이스를 구축하고, 2차년도에는 관절 단위 안전 정제 필터를 개발한다. 3차년도에는 비디오캡처 기반 인터페이스를 도입해 착용 장비 없이도 다수 사용자가 데이터 수집에 참여할 수 있게 할 예정이다. 최종 목표는 1시간 연속 수집, 성공률 80% 이상이다.
 글로벌 기업들의 전략도 각자의 색깔이 뚜렷하다. 테슬라는 자사 공장 내부 데이터를 지속 축적하고, 제네시스AI는 데이터 글러브로 실세계 수집 효율을 기존 대비 5배로 끌어올렸다. 1X테크놀로지는 먼저 팔고 가정 환경 데이터를 확보하는 역발상을 택했다.
 ◆ LG그룹 3사 참여…감각 핸드·전고체배터리 개발
 LG전자·LG AI연구원·LG에너지솔루션 등 LG그룹 3개사가 과기정통부 원천기술 국책과제에 동시 참여한 것은 이례적이다. 통상 대기업은 산업부 주관의 상용화·실증 과제에 주로 참여해왔고, 기초·원천기술 성격의 과기정통부 과제는 연구소와 대학이 중심이 돼왔다. 그럼에도 참여를 결정한 것은 글로벌 휴머노이드 시장이 사업 기회를 넘어 국가 기술 경쟁력의 문제로 부상했다는 판단 때문이다.
 LG전자가 맡은 역할은 몸체→감각 핸드→양산 기술→안전 인증으로 이어지는 HW 플랫폼 연구 체인 전체를 완결하는 것이다. 핵심은 감각 핸드다. LG전자와 위로보틱스가 공동 개발하는 이 핸드는 촉감과 역감을 통합 센싱하는 방식으로 15개 이상의 관절 자유도, 최대 파지 하중 20kg을 목표로 한다. 샤르파웨이브보다 측정 속도를 17배 끌어올리는 것이 핵심 차별점이다. 양산은 이족형·모바일형 2종을 개발하며 1000대 기준 제작 단가 6000만원대, 제작 비용 50% 절감이 목표다. 안전 표준은 맥락 안전(Semantic Safety)·보안·AI 기능 안전·기능 안전의 4개 층위 체계를 구축하고 ISO 25785 인증을 최종 목표로 설정했다.
 LG에너지솔루션은 세계 최초로 전고체 배터리를 로봇 플랫폼에 적용한다. 목표 스펙은 킬로그램당 350와트시(350Wh/kg), 20암페어시(20Ah) 이상으로, 현재 주류인 리튬이온 배터리보다 에너지밀도가 높고 열폭주 전파 위험도 없다. 원통형 리튬이온 팩이 8.1kg에 2.3킬로와트시(kWh)인 반면 전고체 팩은 7.4kg에 2.968kWh를 목표로 해 더 가볍고 오래 간다. 2030년 팩 국제인증 획득까지 5년 로드맵을 단계적으로 밟는다. 다만 황화물계 전고체전지 제조에 필수적인 고압치밀화(WIP) 공정의 구조 결함 해소, 고온·고가압 구동 요건 완화 등 기술적 난관이 남아 있다.
 ◆ 안전한 로봇 운용 중요
 임성수 경희대 교수는 "로봇 자체가 안전해도, 어떤 도구를 들고, 어떤 속도로, 어떤 환경에서 운용되느냐에 따라 위험은 전혀 달라진다"고 강조했다.
 이를 해결하기 위해 경희대는 '안전지능(Safety Intelligence)' 개념을 제시했다. 인간의 안전 본능을 모방한 로봇용 안전 시스템으로, 로봇이 복잡한 응용 환경에서도 스스로 안전하게 작동할 수 있도록 지원하는 것이 목표다. 구체적으로는 RGB-D 카메라 기반 실시간 인체 자세 추정으로 충돌 위험 부위를 실시간 시각화하는 시스템, 강화학습 기반 안전 궤적 생성 기술을 개발한다. 실험 결과 상용 궤적 대비 위험 구간이 39%에서 0%로 줄었다.
 표준화 측면에서도 한국에 기회가 있다. 휴머노이드 국제 안전규격 ISO/WD 25785-1은 2027년 제정 예상으로 진행 중이다. 경희대는 산업용 로봇 ISO 국제 표준화 역량을 바탕으로 이 과정에 직접 참여하며 전 세계 표준이 없는 공백에서 주도권 선점을 시도한다.
 개발된 기술은 한림대학교성심병원 등 실제 현장에서 5년간 단계적으로 검증된다. 실증 시나리오는 두 가지다. ▲거주 공간에서 청소·정리정돈, 쓰레기 수거·분리수거를 수행하는 생활 보조 ▲입원 병동에서 호출을 받고 이동해 필요한 물품을 배송하는 24시간 공공 서비스다.
 올해부터 2027년까지 KIST와 LG전자가 실증 환경을 구축하고, 2028년 한림대병원 시뮬레이션 센터에서 모사 환경 실증을 진행한다. 2029년에는 실환경 출입 통제 하 실증, 2030년에는 한림대병원과 경기남부직업능력개발원에서 완전한 실환경 실증에 나선다. 정량 목표는 4차년도 작업 성공률 50% 이상, 5차년도 70% 이상이며 특정 2종 작업에서는 90% 달성이 필수다.
 ◆ 글로벌 기술 최전선은 손가락 기술
 현재 피지컬 AI 기술의 최전선에 있는 것이 손가락 기술이다. 수십 개의 관절이 촉각·압력·온도 정보를 동시에 처리하며 힘을 조절하는 인간의 손은 수십 년간 로봇공학이 넘지 못한 벽이었다.
 대표적인 것이 엔비디아의 에고스케일이다. 인간의 1인칭 영상 2만여 시간을 학습 데이터로 활용해 로봇을 훈련시키는 방식으로, 22개 관절 자유도를 갖춘 정교 핸드의 작업 성공률을 54% 끌어올렸다. 인간 영상 데이터만으로 로봇을 학습시켰다는 점에서 주목받는다.
 싱가포르 스타트업 샤르파의 로봇 핸드 샤르파웨이브(SharpaWave)도 주목받는 기술이다. 핀거팁마다 소형 카메라와 1000개 이상의 촉각 픽셀을 통합한 비전-촉각-언어-행동(VLTA) 모델 'CraftNet'을 탑재했다. 0.005N의 압력 감도로 가벼운 접촉부터 무거운 하중까지 감지하며, 밀리미터 이하 수준의 세부 감지가 가능하다. 지난해 12월 양산에 돌입했고 CES 2026 이노베이션 어워드 로보틱스 부문을 수상했다.
 가장 주목받는 것은 제네시스AI가 공개한 GENE-26.5다. 단순 작업이 아닌 서비스 레벨의 휘젓기·커팅 같은 작업을 싱글 모델로 수행할 수 있는 것이 강점으로 평가받는다.
 주한별 서울대 교수는 "각 모듈이 아무리 정교해도 실시간성이 확보되지 않으면 실제 현장에서 쓸 수 없다"며 "아직 갈 길이 멀다"고 했다. 인식하고, 판단하고, 행동하는 전 과정이 지연 없이 하나로 연결되는 실시간 통합 시스템 구현은 전 세계 공통의 난제다. 화려한 데모 영상과 실제 산업 현장에서의 반복 수행 사이 간극은 여전히 크다.
 양성욱 KIST 휴머노이드연구단 책임연구원은 "휴머노이드는 공장에서 물류로, 물류에서 가정으로 단계적으로 점프업되는 기술"이라며 "늦게 출발했어도 어느 단계에서 따라붙느냐가 승부를 가른다"고 했다.
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