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[IT뉴스]세탁기로 배우는 AI…똑똑한 로봇보다 ‘문제 정의’부터

온카뱅크관리자

2026-11-14 07:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [GAIF 2026] 조규진 교수, 피지컬 AI 해법 제시 사람 손 안 닮은 세탁기…발상 전환의 혁신 가사 작업 성공률 12.4%…AI·데이터의 한계 한국 로봇 밀도 세계 1위…현장 실증이 관건 
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 [이데일리 신영빈 기자] 세탁기에는 손가락이 없다. 옷을 움켜쥐거나 비비지도 못한다. 그런데도 한 번에 많은 빨래를 처리한다. 사람의 손동작을 흉내 내는 대신 빨래에 필요한 원리를 찾아 기계로 구현했기 때문이다.
 인공지능(AI)이 발전하면서 로봇은 점점 사람을 닮아가고 있다. 그런데 오래전 등장한 세탁기는 정반대의 방식으로 혁신을 이뤘다. 사람의 동작을 흉내 내지 않고도 같은 문제를 해결한 것이다.
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 <img alt="[이데일리 이영훈 기자] 조규진 서울대 로보틱스연구소 소장이 12일 서울 종로구 JW 메리어트 동대문 스퀘어 서울에서 열린 '2026 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2026)'에서 'AI, 생각하고 움직이다: 새로운 지능의 탄생, 인지과학에서 AI 에이전트와 로봇까지' 주제로 발표하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/14/Edaily/20261114073431443kcro.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Z1OZaBPKEf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/14/Edaily/20261114073431443kcro.jpg" width="658">
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 [이데일리 이영훈 기자] 조규진 서울대 로보틱스연구소 소장이 12일 서울 종로구 JW 메리어트 동대문 스퀘어 서울에서 열린 '2026 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2026)'에서 'AI, 생각하고 움직이다: 새로운 지능의 탄생, 인지과학에서 AI 에이전트와 로봇까지' 주제로 발표하고 있다.
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 조규진 서울대 로보틱스연구소 소장 겸 기계공학부 교수는 지난 12일 서울 JW메리어트 동대문에서 열린 ‘제13회 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2026)’에서 세탁기를 사례로 들며 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 ‘문제 정의’를 꼽았다.
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 사람이 빨래하는 모습을 그대로 재현하려면 로봇에 손과 손가락을 달아 옷을 잡고 비비도록 만들어야 한다. 하지만 세탁의 핵심을 옷감 사이의 마찰로 정의하면 해법은 달라진다. 통을 회전시켜 옷감을 움직이는 방식으로 복잡한 손동작을 대체할 수 있다.
 조 소장은 “데이터가 중요한 것은 분명하지만 그것만으로 모든 문제를 해결할 수는 없다”며 “특히 피지컬 AI에서는 문제 정의가 더욱 중요하다”고 말했다.
 이는 휴머노이드 개발 경쟁에도 적용되는 이야기다. 인간의 손과 발을 정교하게 구현하는 데 막대한 자원이 투입되고 있지만 해결하려는 문제에 따라 전혀 다른 형태의 로봇이 더 적합할 수 있다는 것이다.
 바닥을 청소하는 데는 두 다리보다 바퀴가 효율적이다. 물건을 일정한 위치에 쌓는 작업에서도 사람 손보다 작업에 특화된 로봇팔이 유리할 수 있다.
 똑똑해진 AI, 여전히 어려운 손놀림
 휴머노이드가 달리고 춤추는 시대지만 빨래를 개거나 물건을 정리하는 일은 여전히 어렵다.
 스탠퍼드대 ‘AI 인덱스 2026’에 따르면 가사 작업을 모사한 시뮬레이션 평가 ‘BEHAVIOR-1K’에서 최고 성능 시스템의 작업 성공률은 12.4%에 그쳤다. 반면 제한된 로봇 조작 과제를 평가하는 ‘RLBench’에서는 89.4%를 기록했다. 복잡한 생활환경에서 작업을 완수하는 일이 그만큼 어렵다는 의미다.
 최근 로봇업계에서는 카메라 영상과 언어 명령을 실제 동작으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 모델이 주목받고 있다. 그러나 로봇이 물체를 집으려면 손을 뻗을 위치뿐 아니라 힘을 얼마나 줄지, 미끄러지거나 부딪힐 가능성은 없는지까지 고려해야 한다. 단순한 동작을 학습하는 데도 방대한 데이터와 연산 자원이 필요하다.
 조 소장은 해외 기업들이 로봇 동작 데이터를 확보하고 AI를 학습시키는 데 조 단위 자금을 투자하는 현실을 짚었다. 그러면서 “우리나라도 똑같은 방향으로만 가야 하는건 아니라고 생각한다”고 말했다.
 그가 제시한 해법 중 하나는 로봇의 몸체를 바꾸는 것이다. 조 소장은 학생들에게 원형 물체를 집는 ‘그리퍼’를 만들도록 했던 사례를 소개했다. 일반적인 집게 형태는 물체를 정확하게 잡기 위해 여러 차례 학습해야 했지만 처음부터 원형 물체를 감싸도록 설계한 집게는 적은 학습으로도 작업을 수행했다.
 이처럼 로봇의 몸체를 어떻게 설계하느냐에 따라 AI가 학습하고 제어해야 할 일도 달라진다. 물체 형태에 맞춰 구조를 설계하거나 재료의 탄성을 활용하면 복잡한 계산 없이도 원하는 동작을 구현할 수 있다. AI의 성능을 높이는 것만큼 로봇의 기계적 구조를 개선하는 일도 중요하다는 의미다.
 조 소장은 휴머노이드의 보행 능력이 발전한 배경으로 준직접구동(QDD) 모터도 소개했다. 모터와 감속기의 구조를 개선하면서 로봇이 외부 충격에 유연하게 반응하고 역동적으로 움직일 수 있게 됐다는 설명이다. 반면 사람의 손처럼 작은 관절을 정교하게 움직이는 기술은 여전히 해결할 과제가 많다.
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 [이데일리 이영훈 기자] 조규진 서울대 로보틱스연구소 소장이 12일 서울 종로구 JW 메리어트 동대문 스퀘어 서울에서 열린 '2026 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2026)'에서 'AI, 생각하고 움직이다: 새로운 지능의 탄생, 인지과학에서 AI 에이전트와 로봇까지' 주제로 발표하고 있다.
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 로봇의 몸체도 지능이다
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 조 소장 연구실에서는 이러한 발상을 다양한 로봇으로 구현하고 있다. 대표적인 사례가 여러 물체를 한꺼번에 집는 ‘멀티오브젝트 그리퍼’다. 사람은 물건을 하나씩 옮기지 않고 여러 개를 한 손에 쥐어 운반한다. 연구진은 손가락으로 집은 물건을 손바닥 쪽으로 옮겨 보관하는 원리를 분석해 로봇에 적용했다.
 부드러운 소재로 만든 착용형 로봇 ‘엑소글러브 폴리’도 있다. 딱딱한 로봇 장치를 불편해하는 사용자들의 반응에서 출발해 구조를 바꿨다. 종이접기 원리를 활용해 평소에는 작게 접혀 있다가 필요할 때 펼쳐지는 로봇팔도 개발했다. 로봇청소기처럼 공간이 제한된 제품에 적용할 수 있는 기술이다.
 이들 사례의 공통점은 AI 학습만으로 문제를 해결하려 하지 않았다는 데 있다. 작업의 특성을 먼저 분석하고 그에 맞는 기계 구조를 설계했다. 사람 손을 똑같이 만드는 대신 여러 물건을 옮기기 좋은 손을 만들고 복잡한 로봇팔을 소형 공간에 넣기 위해 접히는 구조를 고안한 것이다.
 이 같은 접근은 한국 로봇산업에도 시사하는 바가 크다. 국제로봇연맹(IFR)이 지난 12일 발표한 최신 통계에 따르면 한국의 제조업 로봇 밀도는 근로자 1만명당 1066대로 세계 1위를 기록했다. 싱가포르(873대), 독일(469대)을 앞섰다. 로봇 밀도가 높다는 것은 그만큼 실제 제조 현장에서 자동화 기술을 활용하는 경험이 풍부하다는 의미다.
 조 소장은 이런 제조 기반을 피지컬 AI의 경쟁력으로 연결해야 한다고 강조했다. 로봇은 실제 현장에 투입해야 예상하지 못했던 문제를 발견할 수 있다. 물건을 제대로 집지 못한다면 AI 모델을 수정할 수도 있지만 그리퍼의 형태나 모터의 구조를 바꾸는 것이 더 나은 해결책일 수 있다.
 이를 위해 제시한 개념이 ‘로보틱스 플라이휠’이다. 문제를 정의하고 로봇을 설계·제작한 뒤 실제 환경에서 검증하고, 시행착오를 바탕으로 개선하는 과정을 반복하는 것이다. AI 모델의 학습과 데이터 수집에 로봇의 하드웨어 개발과 현장 검증을 결합해야 한다는 설명이다.
 조 소장은 “우리나라가 잘 못하는 게 문제 정의라고 생각한다”며 “패스트 팔로어에서 퍼스트 무버로 넘어가려면 문제 정의를 잘해야 한다”고 말했다.
 문제를 정확하게 정의하기 위해서는 실패도 필요하다. 연구실에서 완벽한 로봇을 만들려고 시간을 보내기보다 여러 아이디어를 빠르게 시험하고 현장에서 드러난 한계를 개선해야 한다는 것이다.
 그는 “실패를 많이 해야 문제의 정의가 점점 정확해진다”며 “여러 아이디어를 동시다발적으로 개념검증(PoC)할 수 있는 환경을 만들어야 한다”고 강조했다. 연구자와 제조업체, 부품 기업, 창업가가 긴밀하게 연결된 생태계도 주문했다.
 휴머노이드가 꼭 정답일까
 로봇의 활용처가 제조업에서 돌봄과 의료, 일상생활로 넓어질수록 문제 정의의 중요성은 더욱 커진다.
 고령자의 보행을 돕는 데는 거대한 휴머노이드보다 옷처럼 편하게 착용하는 웨어러블 로봇이 적합할 수 있다. 돌봄 현장에서도 인간의 모든 동작을 재현하기보다 이용자의 상태를 이해하고 필요한 도움을 제공하는 것이 우선이다.
 조 소장은 화상회의 중인 방에 불쑥 들어오는 로봇청소기를 예로 들며 로봇이 사람의 상황과 맥락을 이해하는 능력도 갖춰야 한다고 설명했다.
 세탁기의 혁신은 사람 손을 더 정교하게 만드는 데서 나오지 않았다. 로봇의 미래 역시 인간을 얼마나 닮았느냐보다 사람에게 필요한 문제를 얼마나 효과적으로 해결하느냐에 달려 있다.
 조 소장은 “피지컬 AI 로보틱스는 결국 사람 곁으로 가야 한다”며 “돌봄 로봇이 꼭 휴머노이드일 필요는 없다. 간단하면서 사람을 잘 이해하고 맥락을 이해하는 로봇이 필요하다”고 말했다.
 신영빈 (burger@edaily.co.kr) 
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