모션 데이터·리타게팅 기술 맡아…월드모델 결합해 자율형 로봇으로 확장
사람이 물건을 들고 옮기거나 도구를 사용하는 움직임을 휴머노이드 로봇이 학습할 수 있는 데이터로 바꾸는 기술 개발에 NC AI가 나선다. 게임·콘텐츠 분야에서 축적한 모션 데이터 기술을 피지컬 AI와 로봇 분야로 확장하는 시도다.
NC AI는 LG전자와 컨소시엄을 구성해 산업통상부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 ‘K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업’의 휴머노이드 분야 수행기관으로 선정됐다고 3일 밝혔다.
이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체를 활용해 가정 등 복잡한 일상 공간에서 사람 수준의 작업을 수행할 수 있는 자율형 휴머노이드 기술을 개발하는 것이 목표다. 로봇 하드웨어와 AI 모델, 학습 데이터, 온디바이스 AI 반도체를 하나의 개발 체계로 연결한다.
사람 움직임을 휴머노이드가 수행 가능한 동작으로
NC AI가 맡은 부분은 학습기반 GMT(General Motion Tracking) 초기 학습 데이터와 ‘휴먼-로봇 리타게팅(Human-to-Robot Retargeting)’ 파이프라인 구축이다.
휴먼-로봇 리타게팅은 사람의 움직임을 그대로 복제하는 것과는 다르다. 사람과 휴머노이드는 신체 비율과 관절 구조, 움직일 수 있는 범위가 다르기 때문에 인간의 동작을 로봇이 실제 수행할 수 있는 형태로 다시 변환해야 한다.
이 과정에서 로봇의 관절 한계와 신체 비율은 물론 발의 지지 상태와 균형 등 물리적 조건까지 고려한다. 사람이 수행하는 다양한 작업 동작을 로봇 학습용 데이터로 만들고, 이를 실제 휴머노이드의 전신 제어와 연결하는 역할이다.
최근 로봇 산업의 경쟁축이 하드웨어에서 AI로 빠르게 넓어지면서 이 같은 기술의 중요성도 커지고 있다. 미리 정해진 동작을 반복하는 산업용 로봇과 달리 휴머노이드는 주변 환경을 인식하고 상황에 따라 판단하면서 여러 동작을 연속적으로 수행해야 하기 때문이다.
게임에서 축적한 모션 기술, 피지컬 AI로 확장
NC AI가 이번 사업에서 내세우는 경쟁력은 그동안 축적한 모션 데이터와 애니메이션 제작 기술이다. 사람의 복잡한 움직임을 정밀하게 데이터화해온 경험을 휴머노이드 학습에 활용한다는 구상이다.
NC AI는 디지털 트윈 환경을 활용해 다양한 상황을 가정한 학습용 모션 데이터셋을 대규모로 구축할 계획이다. 실제 로봇으로 모든 상황을 반복 학습하는 데 따른 시간과 물리적 제약을 줄이면서 휴머노이드가 경험할 수 있는 작업 상황을 확대하는 방식이다.
여기에 회사가 개발하고 있는 월드모델 기술도 접목한다. 단순히 학습한 동작을 재현하는 것을 넘어 로봇이 주변 환경의 변화를 예측하고, 여러 단계로 구성된 작업을 스스로 판단해 연속적으로 수행할 수 있도록 하는 것이 목표다.
완성된 기술은 가정에서 물체를 정리하거나 운반하고 서빙·도구 조작 등을 수행하는 범용 휴머노이드에 우선 적용될 예정이다. 향후 제조·물류 현장의 작업 지원과 시설 점검, 재난 대응, 위험지역 작업 등으로 활용 범위를 넓힐 수 있다.
이번 컨소시엄에서는 LG전자를 비롯한 참여 기업들이 로봇 하드웨어와 AI 모델, 데이터, 국산 온디바이스 AI 반도체를 연계한다. 특히 로봇 자체에서 AI 연산을 처리하는 고성능·저전력 반도체를 적용해 실시간 판단과 동작 제어가 가능한 휴머노이드 기술을 확보한다는 계획이다.
NC AI는 이번 과제를 계기로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델을 중심으로 피지컬 AI 사업을 확대할 방침이다.
이연수 NC AI 대표는 “오랜 기간 축적해 온 모션 제어 기술과 데이터 구축 역량이 실제 휴머노이드의 자율 동작으로 구현된다는 점에서 이번 과제 참여의 의미가 크다”며 “LG전자 등 파트너사들과 협력해 국산 온디바이스 AI 반도체 기반 휴머노이드 경쟁력을 높이고 국가 전략기술 확보에 기여하겠다”고 말했다.
