[TODAY인] 피지컬AI 모델…"민관 혁신으로 우리가 주도"

■ 이상훈 / 한국방송통신전파진흥원장

[앵커]
연초 미국에서 열린 CES 2026에서 '피지컬 AI'가 큰 주목을 받았습니다.

'피지컬 AI'란 무엇이며 현재 우리의 경쟁력은 어느 수준에 와 있는지 이상훈 한국방송통신전파진흥원장과 자세한 얘기 나눠보겠습니다.

원장님, 안녕하세요?


[앵커]
최근 CES 2026 에서 화제가 된 아틀라스로 인해 '피지컬 AI'가 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 피지컬 AI가 기존의 AI와 다른 점과 이 기술이 주목받는 이유는 무엇인가요?

[이상훈]
가장 큰 차이는 신체성(Body)의 유무입니다.

기존 AI가 디지털 세계에서 언어나 이미지를 생성했다면, 현실에서 실체를 가진 지능 즉, 생각하는 뇌를 넘어 느끼고 움직이는 몸을 가진 지능이라 할 수 있습니다.

휴머노이드 로봇, 자율주행차, 드론, 물류 운반 로봇 등이 있는데, 소위 말해 AI와 로보틱스의 만남이라 할 수 있겠습니다.

이 기술이 주목받는 이유는 기술적 성숙과 사회적 요구가 만났기 때문입니다. AI 모델, 센서 기술 및 로봇 공학이 융합으로 AI의 물리적 구현이 가능해졌고, 동시에 노동 인구 감소와 고령화 문제를 해결할 핵심 대안으로 부상하기 때문입니다.


[앵커]
피지컬 AI의 형태도 다양한 것으로 알고 있는데요, 사람 모양인 휴머노이드가 지속해서 이슈가 되는 이유가 있을까요?

[이상훈]
현재 우리가 사는 세상이 인간에게 맞춰 설계되어 있기 때문에 휴머노이드가 가장 범용적인 적응성을 가진다고 볼 수 있습니다.

계단을 오르거나 문을 여는 등 인간 환경에서 작업하기에 유리하여, 피지컬 AI의 발전을 견인하는 핵심 플랫폼이 될 것입니다.

예를 들어, 물류 작업장에서 정해진 역할을 하는 로봇은 한 번 세팅하면 바꾸기 힘들지만, 휴머노이드라면 아침에는 제품을 운반하다가 오후에 포장하도록 하는 등 신속한 전환이 가능합니다.


[앵커]
몸을 가진 AI라면 하드웨어가 중요할 텐데요. 피지컬 AI를 구성하는 하드웨어는 무엇인가요?

[이상훈]
핵심 하드웨어는 세 가지입니다.

세상을 인지하도록 하는 눈과 귀 센서와 실제 움직임이 가능하도록 하는 근육 액추에이터 그리고 이 모든 정보를 처리하는 두뇌 AI 반도체입니다. 이 세 가지가 유기적으로 연결되어야만 현실 세계에서 안전하게 작동할 수 있습니다.

즉 단순히 소프트웨어의 논리적 판단을 넘어 중력, 마찰력, 관성 등 물리법칙을 이해하고 이를 기반으로 환경변화에 실시간으로 대응하기 위한 하드웨어가 필요합니다.


[앵커]
가장 기본이 되는 촉각 센서의 작동원리는 어떻게 됩니까?

[이상훈]
촉각 센서는 단순히 물체에 닿았다는 신호만 보내는 것이 아니라, 물리적 환경을 해석하고 적응하는 데이터 수집 및 피드백 장치로서 작동합니다.

상세하게 말씀드리면 첫 번째 물리적 성질의 식별입니다. 물체와 접촉할 때 발생하는 데이터를 통해 마찰력, 충격, 중량, 관성, 표면의 질감 등을 감지하고 상호작용 데이터를 통해 대상 물체를 모델링 합니다.

두 번째 가상 센서 기술입니다. 센서로부터 식별된 물리적 성질을 시뮬레이션과 결합하여 직접 측정하지 못한 미세한 진동 등의 정보를 추론해 냅니다.

세 번째 시각 중심 AI가 놓치는 부분을 보완하여 정밀 조작을 완성합니다. 촉각 센서는 접촉 시 발생하는 힘과 반작용을 통해 이러한 보이지 않은 물리적 특성을 파악하여 로봇이 상황에 맞는 적절한 힘을 쓰도록 돕습니다.

요약해서 말씀드리면, 물리적 접촉 데이터를 수집하여 가상 센서 및 AI 모델을 통해 해석하고, 힘 조절에 반영하는 순환 과정을 통해 로봇이 사람 같은 행동을 구현하게 되는 것입니다.


[앵커]
피지컬 AI가 사람처럼 움직이려면 근육 역할을 하는 액추에이터가 매우 중요할 것 같습니다.
현재 이 액추에이터 기술은 어느 단계까지 와 있나요?

[이상훈]
액추에이터는 팔, 관절 등의 움직임 제어를 위해 정밀하게 전류를 제어해 토크를 발생시키는 서보 모터, 속도와 토크를 조절하는 감속기, 회전위치를 감지하는 엔코더 등을 포함되는 하드웨어로서

피지컬 AI의 정교하고 자연스러운 동작의 수준을 결정합니다. 액츄에이터가 많을수록 자유도가 높아지게 됩니다.

인간이 계란을 깨뜨리지 않고 쥐는 것처럼, 로봇도 물체의 재질이나 크기, 민감도에 따라 가변적으로 힘을 조절하는 가변 힘 제어 기술 적용을 위해 기존의 딱딱한 구동 장치를 넘어 생체 근육을 모방한 소프트 액추에이터나 인공 근육 기술도 활발히 연구되고 있습니다.


[앵커]
다양한 하드웨어가 필요함에 있어 피지컬 AI의 확장·유지를 위해 필요한 요소들은 무엇이 있을까요?

[이상훈]
첫째 고성능 부품과 센서는 여전히 고가인데 특히, 충격에 강하면서도 정밀한 액추에이터를 저렴하게 대량 생산하는 제조 혁신이 필요합니다.

액추에이터 중 소형 정밀 감속기(하모닉 드라이브)의 원천기술을 보유한 일본의 하모닉 드라이브 시스템즈는 오랜 업력으로 다양하고 안정적 레퍼런스를 구축하여 우위를 점하고 있고,

나브테스코는 대형로봇 감속기 시장의 60% 이상을 점유하고 있습니다. 스위스 맥슨 모터의 경우 초정밀 소형 모터의 1위 기업입니다.

국내 관련 기업들도 감속기 국산화 및 서보모터 등의 부품에 다수 특허를 보유하고 있습니다. 국내 모 기업의 경우 일본 제품의 토크 대비 유사하거나 상회하는 것으로 조사된 바 있습니다.

둘째 외부 충격이나 환경 변화를 견디는 내구성 확보가 시급합니다. 모터 온도, 진동, 반응 속도 등 '몸 상태' 를 실시간으로 진단하는 AI 모델을 필수적으로 탑재해야 합니다.

예를 들어 부품 성능이 80%로 떨어지면, AI가 자동으로 동작 속도를 늦추거나 힘을 조절하는 '노화 대응 알고리즘'의 표준화 등 적응형 제어 체계가 있어야 합니다.


[앵커]
소프트웨어 분야로 넘어가 보겠습니다. 피지컬 AI의 두뇌라 불리는 월드 모델은 무엇인가요?

[이상훈]
피지컬 AI 학습을 위한 모델인데요, 기존 학습방법에는 특정 작업 최적화를 위해 가상 시나리오를 통한 강화학습, 모션캡쳐·웨어러블 센서를 통한 모방학습 및 시각·언어·행동(VLA 모델) 기반 추론 학습 방법이 있습니다. 그런데 사실 실제 환경의 실험데이터가 피지컬 AI 학습에 가장 효율적입니다.

이에 따라 현실의 비용과 위험성을 극복하고 '물리 법칙과 인과관계'를 시뮬레이션할 수 있게 하는 것이 월드 모델입니다.

기존 AI가 단순한 데이터 패턴만 학습했다면, 움직임과 공간역학 및 인과관계를 내부적으로 재현하고 물리법칙과의 위배성을 끊임없이 검증하여 수정하는 학습 방법입니다.

이후 실제 환경에서 수집한 데이터로 미세 조정하게 되는데 현실과의 오차 즉 '리얼리티 갭' 을 줄이는 것이 피지컬 AI 발전의 중요한 축이라고 말씀드릴 수 있습니다.


[앵커]
피지컬 AI가 중단없이 동작하려면 통신환경이나 자체적인 연산을 통한 대처 능력도 중요할 것 같은데요, 어떻습니까?

[이상훈]
매우 중요한 질문입니다. 피지컬 AI는 상황과 환경변화의 반응에 0.1초만 늦어도 작업 중단이나 사고로 이어질 수 있습니다.

다양한 공정과 로봇이 연계되는 스마트 공장의 경우 URLLC라는 초저지연, 초고신뢰성의 5G 통신기술이 활용으로 원격 판단, 협력 제어를 가능하게 합니다.

예를 들어 갑자기 사람이 튀어나오는 등의 예상치 못한 상황에 '실시간' 반응을 위해서는, 센서 입력 정보를 0.001초 단위로 분석해 대처해야 하기 때문에 생성형 AI보다 훨씬 빠른 추론 속도와 최적화·경량화 모델이 필요합니다.

이를 위해서는 발생 상황·현장에서 즉시 데이터를 처리하는 '엣지 컴퓨팅'과 신경처리장치 기반의 '온디바이스 AI' 가 필수입니다.

현장의 판단과 제어는 엣지 컴퓨팅으로 수행하고, 대규모 학습이나 복잡한 추론은 클라우드나 고성능 데이터센터를 활용하는 구조인 하이브리드 방식이 피지컬 AI 활용에 효율적입니다.


[앵커]
기존 인터넷이나 디지털 환경에서처럼, 피지컬 AI도 보안이나 해킹 등 그 밖의 위험이 있는지, 대비책은 있는지 궁금합니다.

[이상훈]
현재 생성형 AI에게 교묘한 질문을 던져 해킹하는 것이 '프롬프트 인젝션'이라면 피지컬 AI에게는 시각적·물리적 해킹이 통할 수 있습니다.

예를 들어 특수하게 인쇄된 티셔츠를 입은 사람을 '짐'으로 인식하게 만들거나 특정 주파수의 소음을 들려주어 자이로 센서를 교란시켜 넘어뜨리는 공격 등이 있을 수 있습니다.

결과적으로 보안이 곧 '물리적 안전'과 직결됩니다. 설계 단계부터 보안을 고려하는 원칙과 실시간 침입 탐지 시스템 의무화가 필요합니다.


[앵커]
대한민국이 피지컬 AI의 강국이 되기 위한 승부처는 어디에 있다고 보십니까?

[이상훈]
우리나라는 세계 최고 수준의 제조업 현장과 5G 등 통신 인프라를 가지고 있습니다. 이 강점을 살려 '제조업 현장 데이터'를 주권화하고, 이를 학습시켜 한국형 특화 모델을 만드는 것이 승부처라고 생각합니다.

그 예로 현대차그룹을 보면, 구글과 협력으로 로봇 AI 모델의 고도화와 함께 글로벌 톱3 완성차 업체로서의 풍부한 제조 경험, 액추에이터 등 핵심 부품 공급망 보유 및 전 세계 생산 거점의 데이터 활용 등으로 AI 로보틱스 생태계에서 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다.

또 과기정통부에서는 지난 1월 26일 개소한 전북대 실증랩을 통해 피지컬 AI 제조혁신 기술 지원을 시작했습니다.

제조·물류 부분 생산 시나리오에 따라 피지컬 AI의 공정·장비 적용성 및 이를 통한 생산성·효율성을 검증할 수 있는 플랫폼입니다.

이런 정부·민간의 역량과 다각적 혁신을 통해 범용 AI 모델은 빅테크가 앞서가 있지만 피지컬 AI 모델은 우리나라가 주도할 수 있을 것이라 확신합니다.

[앵커]
오늘 말씀 감사합니다.



YTN 사이언스 박기현 (risewise@ytn.co.kr)