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[IT뉴스]"생각하는 AI 넘어 행동하는 AI로"…블랙베리 QNX, 시스템 안전성 천명

온카뱅크관리자

2026-10-22 11:57:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [로봇레이다] 저스틴 문 부사장, 2500개 오픈소스 패키지 연계…수억 대 검증 기반 공략 
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 [디지털데일리 김문기 기자] "디지털 영역에서 오류가 발생하면 이메일 문법이 틀리는 수준에 그쳐 복구할 수 있지만, 피지컬 AI 환경의 차량 오류는 충돌 사고로 이어지고 협동 로봇 오류는 사람의 생명을 위협할 수 있다. 피지컬 AI 시대를 맞이해 기초부터 고도의 신뢰와 안전 수준을 갖춰야 한다."
 저스틴 문(Justin Moon) 블랙베리 QNX 부사장은 22일 서울 강남구 역삼동 조선팰리스 서울 강남에서 열린 'QNX 테크포럼 코리아 2026' 기조연설에서 피지컬 AI의 개념을 정의하고 시스템 안전성 확보를 위한 아키텍처 원칙을 공개하며 이같이 말했다.
 이날 블랙베리 QNX는 현실 물리 세계를 직접 제어하는 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 맞아 결정론적 타이밍과 엄격한 격리성을 보장하는 임베디드 소프트웨어 기반 아키텍처를 발표했다.
 문 부사장은 피지컬 AI 시대의 핵심 화두로 신뢰를 제시했다. 문 부사장은 "디지털 AI는 생각하고 해석하며 제안을 수행하지만, 피지컬 AI는 실제로 행동한다"라며 "피지컬 AI는 기계나 차량을 움직여 인간과 직접 상호작용하기 때문에 향후 인간의 삶에 중대한 영향을 미친다"라고 말했다.
 시장 환경의 변화에 대해 젠슨 황 엔비디아 CEO의 발언을 인용했다. 문 부사장은 "젠슨 황이 언급했듯 피지컬 AI를 위한 챗GPT의 순간이 도래했다"라며 "기계가 현실 세계를 이해하고 추론하며 행동하기 시작했고, 이 중 가장 중요한 것은 행동한다는 사실"이라고 짚었다.
 아울러 "자동차 분야에서 자율주행(AV) 플랫폼 인지 기술 등으로 소프트웨어 정의(Software-defined) 청사진을 구축해 왔으며, 이러한 패턴이 일반 임베디드 시장(GEM)인 로보틱스와 산업 분야로 확장되고 있다"라고 설명했다.
 소프트웨어 설계 결함이 초래한 실제 물리적 사고 사례도 구체적으로 언급했다. 문 부사장은 "차량이 적색 신호에 멈췄다가 소프트웨어 오류로 인해 신호가 여전히 빨간색인데도 교차로 안으로 그냥 진입해 버린 사례가 있다"라며 "인지(Perception)는 작동했으나 행동(Behavior)을 결정하는 제어 소프트웨어가 실패한 결과이며, 이로 인해 미국 규제 당국의 조사를 거쳐 288만대 규모의 리콜이 발생했다"라고 밝혔다.
 또한 "협동 로봇 및 산업용 로봇 분야에서도 작업자가 장비가 멈춰 있다고 믿었을 때 기계가 예기치 않게 움직여 사고로 이어진 사례가 303건이나 분석됐다"라고 덧붙였다.
 신뢰성 구축을 위한 3대 핵심 속성으로는 안전성(Safety), 신뢰도(Reliability), 결정론(Determinism)을 제시했다.
 문 부사장은 "안전성은 시스템이 의도한 대로 작동함을 증명하는 인증 증거와 지속성이고, 신뢰도는 결함이 발생했을 때 시스템이 극복해내는 능력"이라고 설명했다.
 특히 "결정론은 입력이 들어왔을 때 정해진 시간 내에 예측 가능하고 반복 가능한 출력을 도출하는 것"이라며 "출력을 신뢰할 수 없다면 안전 시스템 자체를 만들 수 없다"라고 지적했다.
 이어 "조사 결과 개발자의 46.0%가 비결정론적 시스템 동작으로 인한 최대 위험 요소로 안전 위험과 시스템 불안정성을 꼽았다"라며 "타이밍이 보장되지 않을 때 안전성이 가장 먼저 무너진다"라고 강조했다.
 산업적 도전 과제와 파트너십의 중요성에 대해서도 언급했다. 문 부사장은 "피지컬 AI 워크로드, 복잡한 시스템의 안전 기준, 사이버보안 규제, 하드웨어 사전 통합, 연결성, 빠른 개발 주기 등 6대 요소가 실행 신뢰성을 요구하고 있다"라며 "단 하나의 단일 기업이 산업 전체의 실제 과제를 해결하던 시대는 지났으며, 파트너십이야말로 차세대 슈퍼파워가 될 것"이라고 말했다.
 피지컬 AI 시스템 구축을 위한 4대 엔지니어링 아키텍처 원칙도 서술했다. 기초부터 시스템 전반의 반복성과 예측 가능성을 확보하는 '결정론적 타이밍(Deterministic Timing)', 안전 필수 영역과 비필수 영역을 격리해 소프트웨어 버그나 사이버 공격 표면을 최소화하는 '엄격한 격리성(Strict Isolation)', 장비 이상 발생 시 안전 정지(Fail-safe)나 기능 지속(Fail-operational)으로 대응하는 '오류 복구(Fault Recovery)', 비싼 하드웨어 자원을 남김없이 활용해 지연 시간을 줄이는 '확장성과 연산 성능(Scale &amp; Performance)'을 제시했다.
 AI 구동 환경에 대한 업계 일각의 시각도 반박했다. 문 부사장은 "업계 일각에서 AI는 오직 오픈소스와 리눅스에서만 실행될 수 있다고 주장했으나 이는 사실과 다르다"라며 "AI 반도체 기업 하일로(Hailo)와 협력해 동일한 실리콘과 모델, 워크로드 조건에서 벤치마크 테스트를 진행한 결과 QNX 기반 시스템이 월등한 성능을 입증했다"라고 밝혔다.
 또한 "QNX는 AI의 통찰(Insight)과 물리적 실행(Action) 사이를 잇는 실행 계층(Execution layer)"이라며 "AI 모델 자체의 결정론적 신뢰 수준과 무관하게 하부 시스템이 항상 적절히 반응하도록 설계해야 한다"라고 역설했다.
 개방형 생태계 전략과 관련해 문 부사장은 "안전성과 개방성은 상충 관계(Trade-off)가 아니며 안전하다고 해서 개방될 수 없는 것이 아니다"라며 "로봇 운영체제 ROS 2를 포함해 2500개 이상의 오픈소스 패키지를 공식 지원하고 있다"라고 밝혔다.
 이어 "누구나 기계에게 생각하는 법을 가르칠 수 있지만, 기계가 안전하게 움직이도록 만드는 것이 우리의 역할"이라며 "45년간 축적한 미션 크리티컬 소프트웨어 개발 경험과 수억 대의 상용 배포 기기를 기반으로 세상이 신뢰할 수 있는 기계를 만들어 나가겠다"라고 말했다.
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