[AM리더스클럽 28] 마음AI, 로봇 두뇌 '피지컬AI'로 자율제조 구현 속도...

편집자주 : 인더스트리뉴스는 지난 2024년 1월부터 “Change The World”를 기조로 탄소 중립 및 디지털 전환을 통해 산업 발전에 기여하고 있는 국내외 기업 CEO 인터뷰를 릴레이 기획 연재하며, 이를 ‘AM리더스클럽’으로 명명합니다. AM은 ‘Autonomous Manufacturing’의 약자이며, 스마트·디지털 제조를 넘어 제조시스템의 최종 진화형태인 자율제조를 뜻합니다.

[인더스트리뉴스 최종윤 기자] “기존 자동화로 해결하지 못한 마지막 10~15%의 작업이 남아 있습니다. 그걸 해결하는 게 피지컬AI입니다.”

마음AI 유태준 대표는 “챗GPT가 텍스트 세상을 바꾼 ‘파도’라면, 피지컬AI는 산업 구조를 바꾸는 ‘쓰나미’가 될 것”이라며, “보고, 이해하고, 행동하는 지능이 결합되는 순간 노동의 형태 자체가 바뀌게 된다”고 강조했다. [사진=인더스트리뉴스]

마음AI 유태준 대표는 최근 제조현장에서의 로봇 도입 흐름을 이렇게 정의했다. 단순 반복 작업은 이미 자동화됐지만, 여전히 인간이 수행하는 비정형 작업 영역이 남아 있고, 이 영역을 대체하는 기술이 바로 피지컬AI라는 설명이다.

생성형AI를 중심으로 한 디지털 지능이 산업 전반으로 확산되는 가운데, 이제 인공지능은 현실 세계의 물리적 작업을 수행하는 단계로 진입하고 있다. 텍스트와 이미지 생성에 머물렀던 AI가 로봇이라는 ‘신체’를 통해 환경을 인식하고 판단하며 행동하는 수준으로 진화하고 있는 것이다.

유 대표는 “챗GPT가 텍스트 세상을 바꾼 ‘파도’라면, 피지컬AI는 산업 구조를 바꾸는 ‘쓰나미’가 될 것”이라며, “보고, 이해하고, 행동하는 지능이 결합되는 순간 노동의 형태 자체가 바뀌게 된다”고 강조했다.

마음AI는 이러한 흐름 속에서 로봇의 ‘두뇌’를 구현하는 피지컬AI 전문 기업으로 방향을 전환하고 있다. 대화형 AI, 음성, 비전 기술 등에서 축적한 역량을 기반으로, 로봇이 스스로 판단하고 움직이는 자율지능 개발에 집중하고 있다. 특히 시각(BODA), 생각(MAAL), 언어(SUDA), 행동(WoRV)을 결합한 멀티모달 AI 구조를 통해 실제 산업 현장에서 작업이 가능한 로봇 지능 구현을 추진 중이다.

유 대표는 피지컬AI 경쟁의 본질을 ‘데이터’로 규정했다. 그는 “결국 얼마나 빠르게 데이터를 모으고 학습시키느냐의 싸움”이라며, “로봇을 현장에 투입해 실패 데이터를 반복 학습하는 구조가 핵심”이라고 말했다.

이 같은 문제의식 속에서 마음AI는 최근 ‘피지컬AI 데이터팩토리’를 구축하고, 실제 산업 데이터를 기반으로 한 학습 인프라 확보에 나서고 있다. 가상 시뮬레이션과 실환경 데이터를 결합

해 로봇 지능을 고도화하는 구조로, 향후 산업별·지역별 데이터 인프라로 확장한다는 계획이다.

특히 유 대표는 한국피지컬AI협회 초대 회장을 맡아 산업 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 그는 “우리나라는 로봇 보급률, 제조 기술, 반도체 등 핵심 요소를 모두 갖춘 국가”라며, “데이터 인프라만 제대로 구축된다면 글로벌 경쟁에서도 충분히 승산이 있다”고 평가했다.

마음AI가 추진하는 피지컬AI 사업을 소개한다면?

마음AI는 로봇의 지능을 담당하는 피지컬AI 전문 기업이다. 기존에는 AICC, 챗봇, 음성·비전 AI 등 디지털 영역에서 기술을 축적해왔고, 그 기술을 기반으로 지금은 로봇에 들어가는 ‘AI 두뇌’를 만드는 데 집중하고 있다. AI 기술의 발전 흐름을 보면 텍스트 기반 언어 모델에서 시작해서 음성, 비전으로 확장됐고, 지금은 결국 로봇으로 이어지고 있다.

과거에 확보했던 언어, 음성, 비전 기술은 이미 상용화돼 수익을 만들고 있고, 현재는 자율주행과 자율조작, 즉 모빌리티와 매니퓰레이션 영역을 중심으로 로봇에 적용되는 AI를 개발하고 있다. 이제 AI는 화면 속에서 답을 주는 수준을 넘어 현실에서 직접 행동해야 하는 단계로 넘어왔다고 본다. 사람이 하던 물리적 노동을 대신할 수 있는 AI를 만드는 것이 핵심이며, 결국 로봇이 스스로 보고, 이해하고, 움직이는 구조를 구현하는 것이 목표다.

피지컬AI가 주목받는 배경은?

AI는 더이상 디지털 콘텐츠 생성에 머무르지 않는다. 지금은 로봇이라는 신체를 통해 물리적 환경을 인지하고 조작하는 단계로 넘어가고 있다. 글로벌 시장을 보면 이미 휴머노이드 로봇 경쟁이 시작됐고, 모든 AI 기업과 로봇 기업이 실제 제조 현장에서 누가 먼저 일을 하게 만들 것인지 경쟁하는 상황이다. 지금은 단순히 기술을 보여주는 단계가 아니라, 실제 산업 현장에서 생산성을 만들어내는 단계로 넘어가고 있다.

특히 제조업에서는 이미 자동화가 상당 부분 진행됐다. 우리나라는 로봇 밀집도가 세계 최고 수준이고, 대기업 공정은 대부분 무인화돼 있다. 하지만 여전히 사람이 해야 하는 작업이 남아 있고, 이 영역을 해결해야 진짜 완전한 자동화가 된다. 이런 배경에서 피지컬AI가 본격적으로 주목받고 있다고 본다.

한국피지컬AI협회 초대 회장직도 겸임하고 있는 유태준 대표는는 “우리나라는 로봇 보급률, 제조 기술, 반도체 등 핵심 요소를 모두 갖춘 국가”라며, “데이터 인프라만 제대로 구축된다면 글로벌 경쟁에서도 충분히 승산이 있다”고 평가했다. [사진=인더스트리뉴스]

기존 자동화와의 가장 큰 차이는?

기존 자동화는 기본적으로 룰 기반이다. 정해진 좌표와 경로를 따라 반복 작업을 수행하는 구조다. 그래서 공정이 정형화돼 있을 때는 매우 효율적이다. 하지만 지금 제조현장에 남아 있는 작업은 그런 방식으로 해결되지 않는다. 현재 약 85~90% 정도는 자동화가 돼 있지만, 나머지 10~15%는 여전히 사람이 하고 있다. 예를 들어 부품을 집어서 옮기거나, 예상하지 못한 상황에 대응하는 작업, 또는 환경이 조금만 바뀌어도 대응이 필요한 작업들은 기존 자동화로는 어렵다. 이런 작업은 사람이 눈으로 보고 판단하고 손으로 조작해야 한다.

피지컬AI는 바로 이 영역을 해결하는 기술이다. 비전과 액션 데이터, 즉 보고 판단하고 움직이는 데이터를 기반으로 학습을 통해 문제를 해결하는 구조다. 결국 인간처럼 유연하게 대응하는 지능을 구현하는 것이 기존 자동화와의 가장 큰 차이다.

마음AI의 기술 경쟁력은?

피지컬AI를 구현하려면 세 가지 역량이 동시에 필요하다. AI 모델, 전기전자 기반 하드웨어, 그리고 기계공학까지 포함된 로보틱스 역량이다. 과거에는 AI 기업과 로봇 기업이 분리돼 있었지만, 최근 글로벌 트렌드는 이 세 가지를 하나로 통합하는 방향이다. 실제로 테슬라나 중국 기업들도 하나의 회사에서 전부 통합해 개발하고 있고, 그 방식이 훨씬 성능이 좋다. 마음AI도 이 구조를 지향하고 있다. WoRV, MAAL, SUDA, BODA 같은 AI 모델을 기반으로 로봇 지능을 구현하고, 이를 온디바이스에서 구동할 수 있는 엣지 장치(MAIED)를 함께 개발하고 있다. 또 일부 영역에서는 직접 로봇까지 개발하면서 AI부터 하드웨어까지 수직 통합 구조를 만들어가고 있다. 결국 이 세 가지를 동시에 확보하는 것이 경쟁력이라고 본다.

데이터가 중요한 이유는?

피지컬AI는 결국 데이터 싸움이다. 로봇을 현장에 투입하면 다양한 실패가 발생하는데, 이 실패 데이터를 어떻게 수집하고 학습에 반영하느냐가 성능을 결정한다. 이 과정은 인간이 숙련도를 높이는 것과 완전히 동일하다. 처음에는 실패율이 높지만, 실패 데이터를 반복 학습하면서 점점 성공률이 올라간다. 실제로 자율주행 영역에서는 이미 90% 이상 수준까지 올라왔고, 조작 영역은 더 복잡하기 때문에 시간이 더 필요한 상황이다. 중요한 것은 이 과정을 얼마나 빠르게 반복하느냐다. 데이터를 빨리 모으고, 빨리 학습시키고, 다시 현장에 적용하는 사이클을 얼마나 빠르게 돌리느냐가 핵심이다. 결국 피지컬AI 경쟁은 기술 경쟁이 아니라 데이터 확보 속도의 경쟁이라고 보면 된다.

데이터팩토리 구축 의미는?

데이터팩토리는 피지컬AI를 위한 학습 인프라다. 단순히 데이터를 저장하는 개념이 아니라, 데이터를 수집하고, 가공하고, 학습하고, 다시 현장에 적용하는 전체 사이클을 만드는 구조다. 가상 시뮬레이션 환경에서 데이터를 만들고, 실제 로봇을 통해 데이터를 수집하고, 이를 다시 학습에 반영하는 구조를 통해 효율적으로 성능을 높일 수 있다. 특히 피지컬AI는 엣지 케이스, 즉 예외 상황 대응이 중요하기 때문에 다양한 데이터를 확보하는 것이 필수적이다. 앞으로는 지역별, 산업별로 데이터팩토리를 확산시켜야 한다. 예를 들어 창원은 기계, 거제는 조선, 인천은 물류 등 산업별 특화 데이터를 모으는 구조가 필요하다. 이게 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 인프라가 될 것이다.

글로벌 경쟁 속 한국의 위치는?

한국은 결코 뒤처져 있지 않다고 본다. 로봇 보급률은 세계 최고 수준이고, 반도체, 제조 기술, 모터·액추에이터 등 핵심 요소도 모두 갖추고 있다. 실제로 보스턴다이내믹스 같은 글로벌 로봇 기업도 한국 기업이 인수했고, 다양한 기술이 국내에 축적돼 있다. 문제는 기술이 아니라 인식과 데이터다. 특히 중국은 대규모 로봇을 투입해 데이터를 빠르게 확보하고 있는데, 이 부분에서 격차가 벌어질 수 있다. 결국 한국이 경쟁력을 유지하려면 데이터 인프라를 빠르게 구축해야 한다.

한국피지컬AI협회장으로서 역할은?

피지컬AI는 AI, 로봇, 반도체, 센서 등 다양한 산업이 결합되는 영역이기 때문에 개별 기업이 단독으로 해결하기 어렵다. 그래서 협회를 통해 공동 데이터셋 구축, 표준화, 정책 연계 등을 추진하고 있다. 현재 100개 이상의 기업이 참여하고 있고, 정부와도 협력해 생태계를 만들어가고 있다. 특히 데이터 인프라 구축이 가장 중요한 과제다. 각 지역과 산업별로 데이터팩토리를 구축하고, 이를 통해 전체 산업이 함께 성장할 수 있는 구조를 만드는 것이 목표다.

향후 목표를 밝힌다면?

단기적으로는 제조 현장에서 실제로 돈을 벌 수 있는 로봇을 만드는 것이 목표다. 피지컬AI가 실험실 기술이 아니라 실제 산업에서 가치가 있다는 것을 증명해야 한다. 중장기적으로는 어떤 로봇에도 적용 가능한 ‘로봇 지능 플랫폼’을 만드는 것이 목표다. 하드웨어 제조사와 관계없이 마음AI의 AI 두뇌를 탑재하면 바로 고지능 로봇으로 전환되는 구조를 만드는 것이 궁극적인 방향이다.

피지컬AI는 남아 있는 ‘마지막 10% 노동’을 해결하는 기술이다!

마음AI 유태준 대표 [사진=인더스트리뉴스]

48시간 동안 자유시간이 주어진다면?

풍광이 빼어난 산길을 찾아 숨이 턱 끝까지 차오르는 트레일 러닝을 즐기고 싶다. 자연의 거친 지형을 온몸으로 느끼며 달리는 시간은 무엇과도 바꿀 수 없는 해방감을 준다.

평소 건강 관리 비법은?

계절의 변화에 몸을 맡긴다. 겨울에는 설편 위에서 스노우보드로 근력을 키우고, 그외 계절에는 슬로우러닝을 루틴화해 심폐 지구력과 컨디션을 관리한다.

직원들과의 소통 방식은?

낮 시간은 철저히 효율적인 업무 소통에 집중한다. 대신 저녁에는 팀별 삼겹살 회식을 통해 무거운 격식을 내려 놓고, 현장의 고충과 일상의 이야기를 가감 없이 나눈다.

업무 외적으로 직원들에게 강조하는 것이 있다면?

비타민C를 꼭 챙겨 먹으라고 당부한다. 지치지 않는 열정도 결국 건강한 신체에서 나오기 때문이다. 사소해 보이지만 가장 확실한 자기관리의 시작이다.

개인적으로 가장 소중하게 여기는 시간과 그 이유는?

단연 숙면시간이다. 단순히 쉬는 것이 아니라, 하루의 피로를 완전히 걷어내고 다음 날을 위한 에너지를 재부팅(Reset)하는 가장 생산적인 시간이기 때문이다.

나만의 리프레시(Refresh) 비법은?

몸을 격렬하게 움직이는 스포츠다. 보드, 달리기, 골프 등 운동에 몰입하다 보면 복잡한 경영 구상은 잠시 잊히고, 그 비워진 자리에 새로운 아이디어가 채워진다.

감명 깊게 읽은 책 또는 영화는?

영화 ‘대부(The Godfather)’다. 조직을 이끄는 리더의 고독한 결단력과 책임감, 그리고 지켜야 할 가치에 대해 매번 깊은 통찰을 준다.

마지막으로 한마디한다면?

격변하는 시장의 최전선에서 고군분투하시는 대한민국 모든 CEO 분들 진심으로 응원합니다. 파이팅!