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페데리코 비센티니 보스턴다이내믹스 품질총괄 “신뢰는 불확실성을 얼마나 줄이냐에 달려”
장병탁 투모로로보틱스 대표, 훈련에서 교육으로… ‘작동 지능’은 폐쇄루프 안에서 자란다
캐빈 리즈 에질리티로보틱스 수석엔지니어 “신뢰성·인증·통합이 스케일을 결정한다”




장병탁 투모로로보틱스(Tommoro Robotics) 대표, 에질리티로보틱스(Agility Robotics)의 캐빈 리즈(Kevin Lees) 수석엔지니어, 현대자동차그룹 보스턴다이내믹스의 페데리코 비센티니(Fe 오징어릴게임 derico Vicentini) 품질총괄. (사진=행사 포스터 재구성)


산업통상자원부가 주최하고 한국로봇산업진흥원이 마련한 ‘제1회 Humanoid TechCon(휴머노이드 테크콘)’이 지난 6일 웨스틴 서울 파르나스에서 열렸다. 휴머노이드가 ‘가능한 기술’의 단계를 넘어 산업 현장에 실제로 적용되 바다이야기예시야마토게임 는 국면으로 들어서는 시점에서, 이번 행사는 단순 시연과 성능 과시가 아니라 규제·표준·인증·데이터·생태계 등 상용화(Commercialization) 단계의 실무 과제를 한 무대 위에 올려놓는 데 초점을 맞췄다.
특히 초반 전문가들의 기조 발표는 업계의 이목을 집중시켰다. 현대자동차그룹 보스턴다이내믹스의 페데리코 비센티니(Federic 릴박스 o Vicentini) 품질총괄이 ‘신뢰 가능한 휴머노이드(Trustworthy humanoids)’를 주제로 발표 했고, 이어 장병탁 투모로로보틱스(Tommoro Robotics) 대표가 ‘훈련(Training)이 아닌 교육(Education)’을, 에질리티로보틱스(Agility Robotics)의 캐빈 리즈(Kevin Lees) 수석엔지니어가 ‘실배치( 바다이야기룰 Deployment)에서 얻은 교훈’을 각각 제시했다.
세 발표가 교차한 지점은 명확했다. 휴머노이드가 현장에서 돌아가도록 만들기 위해 필요한 것은 이제 더 화려한 데모(Demo)가 아니라, 안전(Safety)과 신뢰(Trust)를 증명 가능한 언어로 바꾸는 과정이라는 것이다.

신뢰의 적은 불확실 황금성오락실 성… ‘예측가능성·신중성·준비성’이 기본값




첫 기조발표에 나선 비센티니 총괄은 휴머노이드가 산업 환경에 들어갈 때 가장 먼저 부딪히는 질문을 ‘왜 굳이 인간형(Humanoid)인가’로 정리했다. (사진=테크42)


첫 기조발표에 나선 비센티니 총괄은 휴머노이드가 산업 환경에 들어갈 때 가장 먼저 부딪히는 질문을 ‘왜 굳이 인간형(Humanoid)인가’로 정리했다. 이와 관련 비센티니 총괄은 “바퀴 기반의 안정적인 로봇이 있는데도 휴머노이드가 필요한 이유는 사람을 기준으로 설계된 작업장(공장·창고)의 협소 공간과 장애물, 그리고 ‘환경을 바꾸지 않고 그대로 두려는’ 자동화 요구가 동시에 존재하기 때문”이라고 설명했다. 그러면서 비센티니 총괄은 인간과 로봇의 관계를 ‘신뢰(Trust)’라는 기반 위에서 재정의하며, 신뢰를 만드는 3요소로 예측가능성(Predictability)·신중성(Prudence)·준비성(Readiness)을 제시했다.

“우리는 작업 환경에서 놀라움을 원하지 않습니다. 휴머노이드는 본질적으로 불확실성이 큰 존재라 ‘완전한 확실성’을 요구하는 건 역설일 수 있습니다. 그래도 우리는 그 불확실성을 경계 안에 가두고, ‘거의 항상’ 같은 방식으로 행동한다고 믿을 수 있어야 합니다. 로봇이 멈춰야 할 때 어떤 자세로 멈추는지, 충돌 회피가 매번 달라지는지 같은 것들이 신뢰를 좌우합니다.”




예측가능성에 이어 비센티니 총괄이 말한 신중성(Prudence)은 넘어지지 않으려는 제어(Control)가 이론적으로는 성공할 수 있어도, 실제 배치에서는 무한하게 가능하지 않다는 현실 인식에 기인한다. 또 준비성(Readiness)은 로봇 내부 상태를 상시 모니터링하고, 대응 전략(reaction strategy)이 ‘항상 존재’해야 한다는 조건을 달고 있다. (사진=테크42)


예측가능성에 이어 비센티니 총괄이 말한 신중성(Prudence)은 넘어지지 않으려는 제어(Control)가 이론적으로는 성공할 수 있어도, 실제 배치에서는 무한하게 가능하지 않다는 현실 인식에 기인한다. 또 준비성(Readiness)은 로봇 내부 상태를 상시 모니터링하고, 대응 전략(reaction strategy)이 ‘항상 존재’해야 한다는 조건을 달고 있다. 그는 이 세 요소가 서로 충돌할 수 있음을 인정하면서도, 제조사와 사용자, 현장 이해관계자 간 투명성(Transparency)과 정보 공유가 없다면 신뢰도, 안전도 성립하기 어렵다고 선을 그었다.
“신뢰와 안전을 만들려면 명확성이 필요합니다. 조건이 무엇인지, 절차적 문제가 무엇인지, 기술의 이익이 무엇인지가 공유돼야 합니다. 숨겨진 정보가 있으면 당연히 신뢰는 만들어지지 않습니다. 기술 채택은 ‘신뢰를 쌓는 방식’으로만 가능합니다.”

비센티니 총괄은 결론을 ‘불확실성(Uncertainty)’ 하나로 압축했다. 휴머노이드의 복잡한 인지(Perception)·행동(Behavior)·조작(Manipulation) 과정이 매번 달라질 수밖에 없고, 그로 인해 ‘불확실성 제로’는 물리·철학·기술적으로 불가능하다는 것이다.




비센티니 총괄은 결론을 ‘불확실성(Uncertainty)’ 하나로 압축했다. 휴머노이드의 복잡한 인지(Perception)·행동(Behavior)·조작(Manipulation) 과정이 매번 달라질 수밖에 없고, 그로 인해 ‘불확실성 제로’는 물리·철학·기술적으로 불가능하다는 것이다. (사진=테크42)


따라서 현실적인 방안은 불확실성을 최대한 낮추고, 그 ‘한계(limit)’를 서로 합의 가능한 계약(contractual element)으로 만드는 것이라고 강조했다. 이와 관련 비센티니 총괄은 “결국 ‘표준(Standards)’을 통해 신뢰를 사회적 합의로 굳혀야 한다”고 의견을 밝혔다.
“불확실성은 신뢰와 안전의 주된 적입니다. 우리는 불확실성을 가능한 한 줄이고, 그 ‘제한된 불확실성(limited uncertainty)’을 합의(agreement)의 대상으로 만들어야 합니다. 이 한계는 명확하게 설정돼야 하고, 서로 이해하고 받아들여야 합니다. 그래서 결국 필요한 행동은 이런 요소들을 담을 표준(standards)을 만들고 전 세계적으로 공유하는 것입니다.”

장병탁 대표, 상용화의 병목은 멋진 데모와 실제 배치 사이의 간극… 해법은 교육




두 번째 기조 발표에 나선 장병탁 투모로로보틱스 대표는 휴머노이드 상용화의 핵심 병목을 ‘멋진 데모(Demo)와 실제 배치 사이의 간극’으로 규정하고, 이를 줄이기 위한 접근으로 훈련에서 교육으로의 전환을 제안했다. (사진=테크42)


두 번째 기조 발표에 나선 장병탁 투모로로보틱스 대표는 휴머노이드 상용화의 핵심 병목을 ‘멋진 데모(Demo)와 실제 배치 사이의 간극’으로 규정하고, 이를 줄이기 위한 접근으로 훈련에서 교육으로의 전환을 제안했다. 훈련이 특정 동작의 전달과 숙련에 초점을 둔다면, 교육은 목표 지향·환경 일반화·지속 개선·평생학습을 전제로 한다는 것이다.
“이제는 로봇에게 단일 작업만 시키는 방식으로는 부족합니다. 휴머노이드를 ‘현실 세계’에서 일하도록 교육해야죠. 데모는 정말 흥미롭지만, 막상 배치하면 그대로는 잘 안 됩니다. 진짜 문제는 일반화(generalization)이고, 연습과 이론 사이의 갭은 학습을 어떻게 접근하느냐에서 생깁니다.”

이어 장 대표는 교육 방식에 대해서도 전향적인 입장을 밝혔다. 단순히 ‘데이터를 더 넣는 것’을 넘어 구조화와 연속 피드백으로 진행돼야 한다는 것이다. 이는 인간이 커리큘럼을 통해 학습하는 것과 다르지 않다는 것이 장 대표의 생각이다. 즉 휴머노이드도 시뮬레이션·사람의 가이드·합성 데이터·실세계 상호작용을 층위화한 ‘레이어드 커리큘럼(layered curriculum)’이 필요하다는 주장이다. 그러면서 장 대표는 각 방법의 장단점을 ‘현장 적용’ 관점에서 구체적으로 나눴다.




장 대표가 특히 강조한 것은 폐쇄루프(Closed loop)였다. 인지(Perception)→월드 모델(World model)→의도(Intent)→행동(Action)→피드백(Feedback)이 끊기지 않는 학습 루프(Learning loop) 안에서만 지능이 누적된다는 설명이다. (사진=테크42)


“시뮬레이션은 안전하고 확장 가능하지만 현실과 괴리 문제가 있습니다. 원격조정(teleoperation)은 정밀한 데이터를 얻을 수 있지만 확장성이 약합니다. 합성 데이터는 생성형 AI로 희귀·엣지 케이스를 만들 수 있지만, 분포 정렬(alignment) 문제가 남습니다. 결국 진짜 교육은 실세계에서의 시행착오(trial)·오류(error)·복구(recovery)로 이뤄져야 합니다.”
이어 장 대표가 특히 강조한 것은 폐쇄루프(Closed loop)였다. 인지(Perception)→월드 모델(World model)→의도(Intent)→행동(Action)→피드백(Feedback)이 끊기지 않는 학습 루프(Learning loop) 안에서만 지능이 누적된다는 설명이다. 그러면서 장 대표는 투모로로보틱스가 이를 단일 시스템으로 구현한다고 소개하며, 하빌리스 브레인(Habilis brain)과 하빌리스 콘솔(Habilis console)을 언급했다. 하빌리스 브레인은 로봇이 주변을 인식하고 상황을 판단해 ‘무엇을 해야 할지’를 결정하는 두뇌 역할을, 하빌리스 콘솔은 사람이 원격조작으로 개입하거나 피드백을 주고 학습 과정을 관리하는 조종석·관리 화면 역할을 맡는다.
“교육은 단순한 알고리즘이 아니라 운영체제에 가깝습니다. 폐쇄루프가 깨지면 학습은 정체되고, 루프가 계속되면 지능이 자라납니다. 하빌리스 브레인은 세계를 추론하고 모델링하며, 콘솔은 텔레오퍼레이션·데모·피드백·커리큘럼 관리를 연결합니다. 그래서 목표·맥락·결과를 함께 학습하는 ‘작동 지능(working intelligence)’로 가야 합니다.”

캐빈 리즈 수석엔지니어, 배치가 곧 검증… 안정성보다 ‘운영 요건’이 먼저




에질리티로보틱스의 캐빈 리즈 수석엔지니어는 발표 초반 로봇 시연 영상을 영상을 제시하며 무엇이 고장 나는지, 무엇이 실패하는지, 매일 운영하려면 무엇이 필요한지는 배치 없이 알 수 없다는 점을 강조했다. 이른바 현장론이다. (사진=테크42)


이날 에질리티로보틱스의 캐빈 리즈 수석엔지니어는 발표 초반 로봇 시연 영상을 영상을 제시하며 무엇이 고장 나는지, 무엇이 실패하는지, 매일 운영하려면 무엇이 필요한지는 배치 없이 알 수 없다는 점을 강조했다. 이른바 현장론이다. 그러면서 리즈 수석엔지니어가 제시한 키워드는 신뢰성(Reliability)·필드 서비스(Field service)·안전 인증(Safety certification)·통합(Integration)·경제성(Economics) 등이다. 휴머노이드 상용화의 조건을 흥행 요소가 아닌 운영 요소로 돌려놓겠다는 메시지다.
“멋진 영상은 빙산의 일각입니다. 수면 아래에는 신뢰성, 필드 서비스, 안전 인증, 통합, 경제성이 있습니다. 이건 영상만큼 흥미롭지는 않지만, 로봇이 확장 가능한지 여부를 결정합니다. 그래서 저는 ‘우리가 (현장)배치에서 무엇을 배웠는가’를 이야기하려고 합니다.”

이어 리즈 수석엔지니어는 자사 휴머노이드 로봇 디짓(Digit)의 배치 사례를 언급하며 “파일럿(pilot)이 아니라 실제 고객(real customers)·실배치(real deploys)”라는 점을 분명히 했다. 그러면서 “작업 흐름이 가변적인 환경에서 디짓이 AMR(Autonomous Mobile Robot, 자율이동로봇)과 컨베이어(Conveyor) 사이를 연결하거나, 토트(Tote)를 옮기고 쌓는 방식으로 ‘간극을 메우는(bridge the gaps)’ 역할을 한다”고 설명했다. 다만 리즈 수석엔지니어는 ‘휴머노이드=만능’ 프레임에 대해서는 단호한 거부의사를 밝혔다.




리즈 수석엔지니어는 자사 휴머노이드 로봇 디짓(Digit)의 배치 사례를 언급하며 “파일럿(pilot)이 아니라 실제 고객(real customers)·실배치(real deploys)”라는 점을 분명히 했다. (사진=테크42)


“휴먼 센트릭(human centric, 인간 중심 설계)은 인간형(human shaped)으로 설계한다는 뜻이 아닙니다. 사람이 쓰는 공간에서 사람과 함께/주변에서 안전하게 유용한 일을 한다는 의미죠. 실제로는 ‘미학(aesthetics)’보다 안정성(stability)이 더 중요하고, 형태는 운영 요건을 따릅니다. 그리고 휴머노이드는 모든 자동화를 대체하지 않습니다. 고정 로봇(arms)·AMR·사람과 결합된 ‘조합’이 중요합니다.”
또한 안전 파트에서 리즈 수석엔지니어는 “동적 안정 로봇(dynamically stable robots)의 본질적 위험, 즉 ‘넘어짐이 예상되는 시스템’에서 사람을 어떻게 보호할 것인지가 핵심”이라고 말했다. 위험 저감 관점에서 안전 관련 제어 기능과 절차, 그리고 인지 오류(특히 거짓 양성과 음성)이 실세계에서 어떤 결과를 만들 수 있는지에 대한 관점도 제시했다. 그러면서 리즈 수석엔지니어는 “AI는 측정 불가능한 만병통치약(wonder drug)이 아니”라며 “비용·성능 관점에서 구체적 도구로 다뤄야 한다”고 강조했다.
“AI는 마법이 아닙니다. AI는 구체적 도구이고, 다른 기술과 같은 엄격함으로 다뤄져야 합니다. 성능을 올리거나 비용을 줄이지 못하면 시스템에 들어갈 이유가 없습니다. 지능은 물리 제어·플래닝·코디네이션·시맨틱 AI처럼 여러 층으로 구성됩니다. 다시 말해 우리는 ‘가능한 곳에만’ AI를 적용해야 합니다.”
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