로봇과 AI 융합 기술 동향 및 미래 전망
발표자: 고경철 전무 (고영테크놀러지)
1. 로봇 기술의 역사와 현재 상황
- 과거 로봇 기술은 주로 키네메틱스, 다이내믹스, 컨트롤 이론 기반.
- 최근 인공지능 기술과 결합하여 혁신적 변화를 겪고 있음.
- 전통적 산업 로봇의 기술은 단순 반복 작업에는 뛰어나지만, 복잡한 환경에서는 한계가 있음.
2. 로봇 기술의 4대 난제
- 물체 인식: 현재 2D는 해결됐으나 3D 인식이 중요한 도전 과제.
- 위치 인식: SLAM(동시 위치추정 및 지도작성) 기술이 상당히 발전하고 있으나, 더 세밀한 위치 파악 기술 필요.
- 보행 기술: 휴머노이드 및 보행 로봇 기술이 급속히 발전 중이며, 인간과 유사한 동작 가능성 높아지고 있음.
- 로봇 손 기술: 다양한 물체 핸들링을 위한 dexterous hand 기술과 강화 학습이 주요 연구 주제.
3. 인공지능(AI) 기술의 발전과 로봇 적용
- 컴퓨터 속도 증가, GPU 등 하드웨어 발전이 AI 성능을 크게 높임.
- 클라우드 및 네트워크 기술로 학습 데이터 공유와 병렬 처리 가능.
- 최근 딥러닝, 강화학습, 트랜스포머 및 디퓨전 모델의 발전으로 로봇의 학습 및 제어 기술 향상.
4. 로봇과 AI 융합 현황
- 글로벌 기업(NVIDIA, Google, Tesla 등)들이 AI와 로봇 융합 기술을 선도.
- Humanoid 로봇이 CES 등 주요 기술 전시회에서 주목받으며 산업 및 서비스 분야로 확장 중.
- 자동화된 티칭, 시뮬레이션 기반 강화학습을 통해 로봇의 자율성이 크게 개선됨.
5. 글로벌 트렌드와 대응 필요성
- 허깅 페이스, 메타 AI 등 글로벌 플랫폼에서 많은 AI 모델과 데이터셋이 공개되고 있음.
- 한국은 로봇 산업에 대해 과거 초기 투자에도 불구하고 최근 글로벌 경쟁에서 뒤처지고 있어 전략적 대응이 절실함.
- "소프트웨어 중심 로봇 기술"로 집중해야 하며, 소프트웨어 아키텍처와 로봇의 자율성에 초점을 맞춰야 함.
6. 향후 핵심 전략
- 로봇 지능과 자동화된 티칭, 모방 학습 및 강화 학습 기술을 집중적으로 개발 필요.
- 글로벌 기술과 플랫폼을 활용해 격차를 빠르게 줄이는 전략이 중요.
- 실세계 물리환경을 이해하는 로봇 지능을 통해 현장 적용 가능한 솔루션 마련.
이러한 전략과 트렌드를 잘 이해하고 준비한다면, 앞으로의 로봇과 AI 융합 기술 분야에서 중요한 기회를 창출할 수 있을 것입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=5iW12BDH75I