[더벨]마음AI, K-Geo Festa서 공간정보 패러다임 제시

김인엽 기자
입력 2026.11.04 13:53 수정 2026.11.04 13:54
마음AI 손병희 국방AI·로보틱스 부문 대표가 11월 5일 킨텍스에서 열리는 2026 K-Geo Festa에서 피지컬AI와 공간정보의 진화 방향을 발표했다. 손 대표는 로봇이 주변 환경을 이해하고 행동을 결정하는 지능 인프라로서 공간정보, 월드모델, VLA 기술의 유기적 결합이 필요하다고 강조했다. 또한 디지털트윈이 로봇의 안전성과 성능을 검증하는 가상 학습장으로 확장되어야 한다며 마음AI가 참여 중인 공간지능 기반 가상 학습장 구축 사업을 소개했다.

더벨|이 기사는 11월04일(13:47) 자본시장 미디어 '머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다.

마음AI는 4일 손병희 국방AI·로보틱스 부문 대표가 오는 11월 5일 경기도 고양시 킨텍스에서 열리는 ‘2026 K-Geo Festa’에서 ‘피지컬AI, 공간을 읽다’를 주제로 발표한다고 밝혔다.

손 대표는 이번 발표에서 로봇이 주변 환경을 이해하고 행동을 결정해 그 결과를 검증할 수 있는 지능 인프라로 발전해야 한다는 방향을 제시할 예정이다.

기존 공간정보가 지형과 시설물의 위치·형상을 표현하는 데 집중했다면, 앞으로는 공간의 의미와 물리적 특성, 사람과 이동체의 움직임, 시간에 따른 환경 변화까지 표현할 수 있어야 한다는 설명이다. 특히 실내외 공간정보와 정밀 측위 기술의 연속성을 확보하고, 이를 로봇의 인식·판단·행동 체계와 연결하는 기술적 접근을 소개할 계획이다..

이를 구현하기 위한 핵심 기술로 공간 월드모델과 VLA(Vision-Language-Action), 로봇 행동 데이터의 결합을 제시한다. 공간정보가 환경의 구조와 맥락을 제공하고, 월드모델이 환경 변화와 행동 결과를 예측하며, VLA가 관측과 언어적 지시를 로봇의 행동으로 연결하는 구조다. 이러한 기술의 유기적 결합이 복잡하고 예측하기 어려운 실제 환경에서 로봇의 적응력을 높이는 핵심 기반이라는 점을 설명할 예정이다.

디지털트윈의 역할 변화도 주요 발표 내용이다. 기존 디지털트윈이 현실 공간을 재현하고 시각화하는 데 집중했다면, 피지컬AI 시대에는 로봇이 현실에 투입되기 전 다양한 상황을 학습하고 행동의 안전성과 성능을 검증하는 가상 학습장으로 확장돼야 한다는 방향을 제시한다.

특히 현실 공간의 데이터를 가상환경으로 연결하는 Real-to-Sim, 가상환경에서 학습한 결과를 실제 로봇에 적용하는 Sim-to-Real, 현장에서 축적된 성공과 실패의 경험을 다시 학습에 반영하는 데이터 환류 체계의 중요성을 강조할 계획이다.

마음AI는 자체 AI 모델과 VLA 기반 로봇 지능, 온디바이스 AI, 자율주행 및 로봇 통합관제 기술을 개발하고 있다. 이를 바탕으로 로봇이 실제 환경에서 주변을 인식하고 판단하며 임무를 수행하는 피지컬AI 기술의 현장 적용을 추진하고 있다.

한편 마음AI는 한국피지컬AI협회와 함께 국토교통부의 ‘공간지능 기반 한국형 도심 환경 피지컬AI 가상 학습장 구축 및 운영 기술개발 기획’ 사업에 참여하고 있다. 해당 사업은 기존 국가 공간정보를 활용해 로봇과 자율주행 이동체 등이 한국형 도심 환경에서 학습하고 안전성을 검증할 수 있는 가상 학습장 구축을 기획하는 사업이다. 손 대표는 학습·환류 기술분과를 맡아 로봇 행동 데이터 표준과 학습·평가·재학습 체계의 기술적 방향을 검토하고 있다.

손병희 마음AI 국방AI·로보틱스 부문 대표는 “피지컬AI 시대의 공간정보는 로봇이 어디에 있는지 알려주는 것을 넘어, 무엇을 할 수 있고 무엇을 해서는 안 되는지 판단하고 검증하는 기반으로 진화해야 한다”며 “공간정보와 로봇 지능, 행동 데이터를 연결하는 기술체계가 미래 피지컬AI의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소가 될”이라고 말했다.

이어 “앞으로의 경쟁력은 개별 로봇의 지능을 높이는 데 그치지 않고, 수많은 로봇이 현실에서 얻은 경험을 학습 가능한 자산으로 연결하는 데 있다”며 “마음AI는 공간지능과 월드모델, 온디바이스 AI를 연결해 로봇이 현실에서 배우고 진화하는 피지컬AI 생태계 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.

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