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[IT뉴스][AIF2026] “휴머노이드, 뛰어난 두뇌와 강인한 신체 결합 중요해”

온카뱅크관리자

2026-09-17 15:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">유범재 KIST 책임연구원, AI 휴머노이드 개발 동향·전략 제시 <br>잘 걷는 로봇 넘어 일하는 로봇으로···VLA 기반 작업능력 경쟁 <br>낯선 환경 대응은 과제···현실 데이터·센서·구동기 함께 고도화해야</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="q962bkLxRD">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="93c4f709e7a29b91c5c58bd43fc3d2dc7924ece773dd7b2ef7f37c6907ab5e9e" data-idxno="239826" data-type="photo" dmcf-pid="B2PVKEoMRE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153905008ywrl.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="pyWkjtWIMO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153905008ywrl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
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          <p contents-hash="61c29d2ae737176d6e5461e4504906c6922b317f40c1ad6242b7bda308d1224b" dmcf-pid="bVQf9DgRJk" dmcf-ptype="general">[시사저널e=정용석 기자] 휴머노이드 로봇의 개발 경쟁이 잘 걷는 능력을 넘어 실제 현장에서 사람을 대신해 일하는 능력으로 확대되고 있다. 인공지능(AI)이 주변 상황을 이해하고 로봇의 동작을 만들어내면서 제조·물류·돌봄 등에 활용할 가능성도 커지고 있다. 다만 가정과 공장에서 안정적으로 작업하려면 AI의 판단 능력과 이를 구현하는 센서·구동기 등 하드웨어 성능을 함께 끌어올려야 한다는 지적이다.</p>
          <p contents-hash="ed53fe99f210aeaec08c2d972bc9d6e0eedbf2b1855072d224b05b64f8c4a1b3" dmcf-pid="Kfx42waeec" dmcf-ptype="general">유범재 한국과학기술연구원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원은 17일 시사저널e 주최로 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 'AI 휴머노이드 개발 동향-VLA의 진화와 Physical AI 전략'을 주제로 발표하며 "뛰어난 두뇌와 강인한 신체의 결합이 굉장히 중요한 이슈가 되고 있다"고 했다.</p>
          <p contents-hash="cfba270b0c28d38ec873d8858554bea17c9ce5621b11440efc3949e58326d1f9" dmcf-pid="94M8VrNdeA" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 잘 걷는 로봇에서 일하는 로봇으로</strong></p>
          <p contents-hash="dbb8532b910527b023da8889109feb838318b19906fca8bf0058ae9115b3cbd5" dmcf-pid="28R6fmjJMj" dmcf-ptype="general">유 책임연구원은 휴머노이드의 발전 방향을 '걷는 로봇(Walker)'에서 '일하는 로봇(Worker)'으로의 변화로 설명했다. 과거에는 사람처럼 걷고 움직이는 데 연구가 집중됐다면, 이제는 자유롭게 이동하면서 물체를 능숙하게 다루고 현장의 돌발 상황에도 대응하는 능력이 중요해졌다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="87501eaed1ac768ca9d5c035b02853364d93296637f176f19fc10c6c274aaf81" dmcf-pid="V6eP4sAiMN" dmcf-ptype="general">그는 "과거에는 잘 걷는 장치, 잘 걷는 로봇이 되기를 희망했다면 요즘에는 사람을 대신해서 일할 수 있는 워커로서의 휴머노이드를 기대하고 있다"며 "실제로 현장에 로봇을 투입해 일을 하려면 환경과 그곳에서 벌어지는 상황을 인식하고 대응할 수 있는 현장 적용 능력이 있어야 한다"고 강조했다.</p>
          <div contents-hash="419ef9a743029c1359a54c4b4d3cf8b3d767b9afb8709c5f01c812761ed11cad" dmcf-pid="fUbu0Lx2Ja" dmcf-ptype="general">
           이 같은 변화를 이끄는 기술은 비전언어행동모델(VLA, Vision-Language-Action Model)이다. 영상과 언어, 로봇의 동작 데이터를 함께 학습해 실제 작업에 필요한 행동 명령을 생성하는 AI 모델을 뜻한다. 카메라로 주변 물체를 파악하고 사람의 지시를 이해한 뒤 로봇이 팔과 손을 어떻게 움직일지 결정하는 데 활용된다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5b8d331ed2a759ee1ad4f1b1cb02c8a6332c37666c7daaa98d77faddb79b6681" data-idxno="239827" data-type="photo" dmcf-pid="4uK7poMVMg" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="/ 그래픽=유범재 한국과학기술연구원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원 발표자료 재구성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153906279bwbx.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="UmFCsqFYLs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153906279bwbx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            / 그래픽=유범재 한국과학기술연구원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원 발표자료 재구성
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          <p contents-hash="a374ceb1b3761aab7674ad3fc3a40a63923ad2afd02a6138660b58029a3cfe91" dmcf-pid="879zUgRfRo" dmcf-ptype="general">기존에는 개발자가 상황별로 로봇의 움직임을 일일이 정하는 방식이 많았다. VLA는 다양한 작업 데이터를 학습해 행동을 만들어낸다. 최근에는 학습한 작업을 반복하는 수준을 넘어 처음 접하는 물체나 환경에서도 임무를 수행할 수 있도록 적용 범위를 넓히는 연구가 이어지고 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="fde4a1b39ba607a3d70e4774d573d3aef64c5ef0d111a0da79b53820e7be62f3" dmcf-pid="6z2quae4iL" dmcf-ptype="general">유 책임연구원은 "과거에는 규칙 기반 제어가 굉장히 많았는데 최근에는 대규모 데이터를 모아 학습하면 실제로 판단하고 동작을 만들어줄 수 있는 VLA 모델 기반으로 대전환이 이뤄지고 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="527728d8cd6c2f4e59fe1f4e276723c8523ab820f6e028c05d52b56e56bc7d50" dmcf-pid="PqVB7Nd8Mn" dmcf-ptype="general">이 과정에서 여러 로봇과 작업에 공통으로 활용할 수 있는 범용 로봇 파운데이션 모델을 선점하려는 경쟁도 치열해지고 있다. 파운데이션 모델은 방대한 데이터를 학습해 다양한 용도로 활용할 수 있는 기반 AI 모델이다. 로봇 분야에서는 현실을 이해하는 데서 더 나아가 실제 움직임까지 만들어내는 것이 과제다.</p>
          <div contents-hash="42d9ecc2b25f3ed0ddedd4ef1360b48f5a451586ca85dfcde5f294fcc230f8a7" dmcf-pid="QBfbzjJ6di" dmcf-ptype="general">
           그는 "예전에는 로봇 신기술을 개발하면 따라오는 데 1~2년 정도 걸릴 것으로 생각했는데 요즘에는 한 분기도 걸리지 않는다"며 "아이디어를 내서 해볼까 하면 벌써 1~2주 뒤 실제 결과가 논문으로 나오기도 할 정도로 빠른 속도로 경쟁이 이뤄지고 있다"고 설명했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b1b1365c2bbaa4224c3776013708a28670d52ed4191a57d4ca5ef7f4e021ca7" data-idxno="239828" data-type="photo" dmcf-pid="xb4KqAiPJJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153907588alyd.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="u3hmDUZvLm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153907588alyd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
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          <p contents-hash="64fb461ff52c810d139e52fc43c4e71ff9ffc76252f09df928395a3d4a4a3425" dmcf-pid="yrhmDUZvMd" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 물체 다루는 AI에 카메라·촉각 센서 결합</strong></p>
          <p contents-hash="7e1afb766035e9ad696145bff0bfe141df8eda5d907d2b84d554abab08c62c98" dmcf-pid="Wmlswu5Tie" dmcf-ptype="general">유 책임연구원은 이날 '피규어AI'사의 '헬릭스'를 사례로 작업능력의 발전 과정을 소개했다. 다양한 물체를 집거나 냉장고에 물건을 넣는 작업에서 시작해, 컨베이어벨트 위 포장물을 옮기면서 배송 라벨이 위를 향하도록 정리하는 작업으로 활용 범위가 넓어졌다는 것이다. 크기와 모양이 제각각이고 집는 과정에서 형태가 바뀌는 물품에도 대응해야 하는 작업이다.</p>
          <p contents-hash="ed0ebfedf7aa5f4590d1162b6d8c6fa7c9257e1a22ccc3fb2d8bfeb5b84d7e88" dmcf-pid="YsSOr71ynR" dmcf-ptype="general">이런 작업을 뒷받침하는 데는 AI뿐 아니라 하드웨어 변화도 필요했다. 손바닥에 카메라를 달고 손가락 끝에 촉각 센서를 붙여 물체를 더 세밀하게 다룰 수 있도록 했다. 물건을 집으려고 손을 뻗을 때 머리에 달린 카메라의 시야가 가려지는 문제를 손바닥 카메라로 보완하는 방식이다.</p>
          <div contents-hash="9975df57cb0bf169529dc42421bf6887a2c6804609c0a731eb2cfb0eec1fde5b" dmcf-pid="GOvImztWeM" dmcf-ptype="general">
           유 책임연구원은 "물건을 잡으러 갈 때 손이 물체를 가리면 로봇은 운동 명령을 제대로 만들기 어렵다"며 "얼굴에 있는 카메라로 물체가 보이지 않을 때 손바닥 카메라가 이를 대체할 수 있도록 개발한 것"이라고 설명했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f98ead1658aa5c0be7c45a85ba109201d68597fbf7d1e98e6027319f89db9cc4" data-idxno="239832" data-type="photo" dmcf-pid="HITCsqFYex" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153908886qumj.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="7jAoiYCELr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153908886qumj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
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          <p contents-hash="1597395ed0cd958640c31aaebf999ea8c8069d7ec94a319e6b8be8e8c3cceb6d" dmcf-pid="XCyhOB3GeQ" dmcf-ptype="general"><strong>◇ 낯선 환경에선 한계···현실 데이터 확보가 관건</strong></p>
          <p contents-hash="1113af0b2c6f62fb3d2eeed711913bf438ce072d9d788ccb9143e3669a599394" dmcf-pid="ZpBU3nQ9JP" dmcf-ptype="general">작업능력이 발전하고 있지만 휴머노이드가 사람처럼 일하기까지는 넘어야 할 과제가 남아 있다. 유 책임연구원은 시각 데이터에 의존해 개별 작업을 익히는 방식만으로는 다양한 현장 상황에 대응하기 어렵다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="3034e1606d46639ae6cf1466adce79c8932c861b970d6693bcf69f7112440db2" dmcf-pid="5Ubu0Lx2M6" dmcf-ptype="general">그는 "금방 로봇이 우리 옆으로 올 것 같지만 아직은 아쉬운 점이 있다"며 "현재는 시각 데이터에 의존하고 개별적인 문제를 푸는 방식이어서 결국 우리가 알려준 일만 할 수 있는 상황이다"고 했다.</p>
          <p contents-hash="c441510ba80638cda80e3a7515161120bf709fe263ad1b7132a1560aba69539c" dmcf-pid="1uK7poMVi8" dmcf-ptype="general">특히 AI가 작업에 실패했을 때 원인을 파악하기 어렵다는 점을 한계로 꼽았다. 주변을 인식하고 행동을 결정하는 과정이 하나의 복잡한 모델 안에 묶여 있으면 물체를 잘못 본 것인지, 동작을 잘못 만든 것인지 구분하기 어렵다. 익숙한 조건에서는 작업을 수행하더라도 조명이나 물체 위치가 달라지면 성능이 떨어지는 문제도 있다.</p>
          <p contents-hash="4ecae4c701f0166f07173c7dc1a09763c1fb9a65eb16c8b01692dfbf158e6595" dmcf-pid="t79zUgRfe4" dmcf-ptype="general">현실에서 수집한 고품질 데이터 확보도 주요 과제로 제시했다. 가상환경에서 로봇을 학습시키더라도 물체와 접촉할 때 생기는 마찰이나 부드러운 재질의 변형까지 현실과 똑같이 구현하기는 어렵기 때문이다. 실제 작업에서 얻은 움직임과 힘, 촉각 정보를 함께 학습해야 낯선 환경에 대한 적응력을 높일 수 있다는 것이다.</p>
          <div contents-hash="5e161e8927693049e3461a8f1b271ee79e7d78f428680ee518020e94281fb508" dmcf-pid="Fz2quae4ef" dmcf-ptype="general">
           유 책임연구원은 "물리적 상호작용을 완전하게 시뮬레이션하지 못하기 때문에 현실 세계의 시연을 통해 고품질 데이터를 모으는 것이 필요하다"며 "여러 감각을 활용해 낯선 환경에서도 적응할 수 있는 능력을 확보해야 한다"고 말했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="890e041889c343e761790c726b07531e1fd759c1282e0bfdd5b2d2ffac8300ff" data-idxno="239833" data-type="photo" dmcf-pid="3qVB7Nd8nV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153910149emut.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="zTBU3nQ9Lw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917153910149emut.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            유범재 한국과학기술원(KIST) 휴머노이드연구단 책임연구원이 17일 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
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          </figure>
          <p contents-hash="b7b03a185bad9ac3469ab221ee9ebac0b589a258677f3a6c8fa1ef2605246c81" dmcf-pid="0BfbzjJ6R2" dmcf-ptype="general"><strong>◇ AI부터 구동기까지···상용화 핵심 '수직적 통합'</strong></p>
          <p contents-hash="2293c618e94b06252ed021c35a599b654ca25e024b98db65f134a810f9ceccdd" dmcf-pid="pb4KqAiPi9" dmcf-ptype="general">로봇의 몸을 움직이는 기술도 함께 발전해야 한다고 강조했다. 액추에이터는 모터와 기어 등을 이용해 로봇 관절을 움직이는 구동장치다. AI가 적절한 행동을 판단하더라도 구동장치의 반응이 느리거나 힘을 정밀하게 조절하지 못하면 실제 작업을 안정적으로 수행하기 어렵다. 특히 사람과 직접 접촉하는 돌봄 작업에서는 몸 전체의 균형을 유지하면서 상황에 맞춰 움직임과 힘을 조절하는 능력이 요구된다.</p>
          <p contents-hash="61a7b89f14927deb1849ce548d18820cd7cb5824ec7344f9bbec4c2857f214ad" dmcf-pid="UK89BcnQMK" dmcf-ptype="general">발표자료에서는 상위 AI 모델부터 하위 센서와 구동기까지 맞물리는 '수직적 통합'을 휴머노이드 상용화의 핵심으로 제시했다. 상황을 이해하는 AI의 두뇌와 이를 실제 행동으로 구현하는 신체를 함께 고도화해야 한다는 의미다.</p>
          <p contents-hash="97e060f4c40d28378e0a86bd1706b1b4d28914b52d2779f6c5b2d9f04b807b8e" dmcf-pid="u962bkLxnb" dmcf-ptype="general">유 책임연구원은 "전신 제어와 이를 위한 구동기도 과거보다 한 단계 도약한 모습으로 발전해야 한다"며 "이런 과정을 거치면 다양한 휴머노이드가 실제 가정이나 공장에 들어와 일할 수 있는 시기가 올 것으로 보고 있다"고 했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p>

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