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배포일자 : 2026.11.4.(수)				배포번호 : 2026-78호
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매수 : 보도자료 3매(참고자료 3매, 사진자료 8매, 영상자료 5매)						배포처 : ETRI 홍보실

국내 연구진이 사람처럼 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 움직이는 피지컬AI(Physical AI) 핵심기술을 한자리에서 선보인다. 휴머노이드 로봇부터 자율주행, 로봇손, 자율비행 등 다양한 연구성과가 공개돼 국내 피지컬AI 기술의 현재와 미래를 살펴볼 수 있을 전망이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 11월 5일(목), 경기도 고양시 킨텍스 제1전시장 209호에서‘ETRI 피지컬AI 플레이그라운드' 기술 발표회를 개최한다고 밝혔다.

이번 행사는 ETRI가 개발 중인 인공지능(AI)과 로봇 융합 분야의 주요 연구성과를 산업계·학계·연구기관 관계자들과 공유하고, 기술 확산과 공동연구 및 사업화 협력 기회를 확대하기 위해 마련됐다.

❑ 피지컬 AI 기술 경쟁 가속… 로봇지능 핵심기술 연구 강화

피지컬AI는 기존 생성형AI가 글이나 이미지 등 디지털 정보를 생성하는 수준을 넘어, 실제 환경을 인식하고 판단해 행동하는 차세대 인공지능 기술이다. 로봇과 자율주행차, 스마트공장 등에 적용되며, 인공지능에 눈과 손발을 달아 현실 세계에서 움직이도록 하는 기술로 이해할 수 있다.

최근 세계적으로 피지컬AI 기술 경쟁이 치열해지면서 로봇 산업에서도 하드웨어 성능뿐 아니라 주변 상황을 이해하고 스스로 판단·행동하는 ‘로봇지능’의 중요성이 커지고 있다.

특히 주목받는 기술은 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model)이다. 이는 다양한 작업과 환경에서 수집한 데이터를 학습해 로봇이 주변 상황을 이해하고 여러 작업을 수행할 수 있도록 하는 범용 인공지능 모델이다.

기존 로봇이 정해진 동작을 반복하는 데 주로 활용됐다면, 로봇 파운데이션 모델을 적용한 로봇은 학습한 지식을 바탕으로 새로운 환경과 작업에도 유연하게 대응하는 것을 목표로 한다.

이러한 기술 변화에 대응해 ETRI는 AI 로봇 분야의 중점 추진 방향으로‘로봇지능'을 선정하고 관련 핵심기술 연구를 강화할 계획이다.

❑ 휴머노이드·자율주행·로봇손 등 10개 기술 발표

이번 발표회에서는 총 10개 기술 발표와 2개 초청 강연이 진행된다.

주요 발표 기술은 ▲사족보행로봇 AI-SBC 모델(OmniCore) 실증 ▲악천후/비정형환경 자율주행 기술 ▲로봇학습데이터 허브(ROJI-Hub) ▲로봇핸드 촉각센싱 ▲웨어러블 슈트 초경량 제어 AI모델 ▲비정형 숲 환경 자율비행 수색 ▲VLA(Vision-Language-Action) 모델 학습 시연데이터 취득 ▲휴머노이드 로봇 파운데이션 모델(RFM) ▲ 상황변화에 강인한 피지컬AI 로봇작업 계획 ▲ 발화 제스처 및 경청 행동 자동 생성 기술 등이다.

먼저 사족보행로봇 AI-SBC 모델(OmniCore) 발표에서는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요했던 로봇 인공지능을 손바닥 크기의 소형컴퓨터로 빠르고 효율적으로 실행하는 최적화 기술과 이를 안내견 로봇에 적용한 협력 사례를 소개한다.

악천후/비정형환경 자율주행 기술은 기존 자율주행의 한계를 넘어 비·눈·안개, 조명 변화 및 비정형 도로에서도 여러 센서 정보를 종합해 주변 환경에 대응하며 끊김 없는 자율주행을 구현하는 AI 기술이다.

로봇학습데이터 허브(ROJI-Hub)는 다양한 로봇의 작업 데이터를 수집·관리하고, 필요한 동작을 학습하는 데 활용하도록 지원하는 일종의 '로봇 학습 도서관'이다. 현재 컵 쌓기, 물체 옮기기 등 14만 개의 로봇 작업에 대한 140만 건 이상의 작업 수행 영상 데이터를 구축했으며, 로봇이 필요한 작업을 학습할 수 있도록 관련 데이터를 검색하고 활용하는 기능을 제공한다.

로봇핸드 촉각센싱 기술은 사람의 손처럼 촉감을 느끼는 전자피부를 활용해 로봇이 물체를 섬세하게 다루고 사람과 안전하게 상호작용하도록 지원하는 차세대 촉각센싱 기술이다.

웨어러블슈트를 위한 온디바이스 초경량 제어 모델은 손바닥 크기의 컴퓨터 위에서 AI가 직접 구동되어 사람의 움직임 순간을 예측해 착용자가 느끼는 보조감을 한층 자연스럽게하는 기술이다.

❑ 자율비행·휴머노이드 RFM 등 로봇지능 기술 고도화

비정형 숲 환경 자율비행 기반 실시간 수색 기술은 여러 대의 드론이 스스로 장애물을 피해 비행하며 인공지능으로 실종자를 탐지하고, 수색 현장을 3차원 지도로 구현하는 자율수색 기술이다.

VLA 모델 학습용 시연데이터 취득 기술은 비전문가도 로봇의 학습에 필요한 시연데이터를 쉽게 확보할 수 있도록 지원한다. 다중 카메라 영상과 로봇 관절·그리퍼 정보를 초당 30회(30Hz) 수집하고, 25ms 이내의 시간 오차로 정밀하게 동기화하는 것이 특징이다. 또한 로봇이 기록된 동작 경로를 자동으로 재현하며 추가 데이터를 수집해 반복적인 시연 부담을 줄일 수 있다.

휴머노이드 로봇 파운데이션 모델(RFM)은 고수준 작업을 이해하는 기능과 실시간으로 정밀하게 로봇을 제어하는 기능을 독립적으로 구성한 것이 특징이다. 두 기능을 물리적으로 분리할 수 있어 통신이 지연되는 상황에서도 로봇의 실시간 동작을 안정적으로 유지할 수 있다.

복잡한 작업과 상황 변화에 대응하는 피지컬AI 로봇 작업 계획 기술은 “식탁 좀 치워줘”와 같은 자연어 지시에 따라 로봇이 스스로 작업 순서를 계획하고, 상황 변화에도 유연하게 대응하도록 하는 기술이다.

휴머노이드 및 가상 에이전트의 발화 제스처·경청 행동 자동 생성 기술은 로봇이 말할 때는 알맞은 몸짓을, 상대방의 말을 들을 때는 고개를 끄덕이는 등 자연스러운 반응을 실시간으로 생성해 사람과 원활하게 상호작용하도록 지원한다.

❑ 자동 착용형 의복·안내견 로봇 등 초청강연 마련

초청 강연에서는 KAIST 유지환 교수가 ‘소프트 로봇의 펼침 동작을 활용한 자동 착용형 의복기술’을 주제로 유연한 로봇 기술을 활용해 의복 착용을 지원하는 연구를 소개한다. 유지환 교수 연구팀은 지난 6월 오스트리아 빈에서 열린 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 IEEE 로봇학술지 ‘Robotics and Automation Letters(RA-L)’의 최우수 논문상을 수상한 바 있다.

이어 ETRI 윤우한 책임연구원은 시각장애인의 안전한 보행을 지원하기 위한 안내견 로봇 연구 ‘SA–VLM V2’를 발표한다. 이 기술은 안내견 로봇의 카메라 영상과 목적지 정보를 AI로 분석해 보행 가능 여부를 판단하고, 장애물 정보와 이동 방향 등을 상황에 맞게 간결한 문장으로 안내하는 기술이다.

ETRI 유원필 피지컬AI연구소장은 "피지컬AI는 인공지능이 디지털 공간을 넘어 현실 세계를 이해하고 직접 행동하며 사람과 상호작용하는 새로운 기술혁신의 출발점”이라며 "이번 발표회를 통해 ETRI의 로봇지능 연구성과를 산업계와 공유하고, 산·학·연 협력을 확대해 대한민국 피지컬AI 기술의 글로벌 경쟁력을 높이는 계기가 되길 기대한다”고 밝혔다.

행사 참가 사전 신청은 '2026 로보월드' 공식 홈페이지()를 통해 가능하다. <보도자료 본문끝>

용어설명

1) 피지컬AI : 현실 세계를 인식하고 판단해 로봇이나 기계가 실제 행동하도록 하는 인공지능

2) 로봇 파운데이션 모델(RFM) : 다양한 작업과 환경을 학습해 여러 로봇 작업에 활용할 수 있는 범용 AI 모델

3) 사족보행로봇 : 네 개의 다리로 이동하며 계단이나 울퉁불퉁한 지형 등에서 활용할 수 있는 로봇

4) AI-SBC : AI Single-Board Computer. 인공지능 추론에 필요한 장치들을 하나의 작은 기판에 집약해 만든 소형 컴퓨터임.

5) 로봇학습데이터 허브(ROJI) : ROJI는 '로봇(Ro)'과 '지혜(Ji, 智)'를 결합한 명칭으로, 로봇이 지혜를 갖도록 다양한 작업을 배우는 과정을 돕는다는 의미

6) 로봇핸드 촉각센싱 : 로봇손이 물체를 잡을 때 압력이나 접촉 상태를 감지하는 기술

7) 웨어러블 슈트 초경량 제어 모델 : 착용자 몸에 부착된 센서 신호만으로 다음 동작을 AI가 미리 예측해 한발 앞서 보조력을 만들어내는 소형컴퓨터 탑재형 경량 AI 제어 기술

8) 비정형 숲 환경 자율비행 : 정해진 길이 없고 나무와 장애물이 많은 숲속에서 드론 등이 스스로 비행하는 기술

9) SA–VLM V2 : Space Aware, Vision Language Model, Version 2. 시각장애인 안내견 로봇을 위한 공간 인식 기반 시각언어 모델이며, 보행 상황과 관계없이 하나의 정해진 형식으로만 안내하던 SA-VLM을 개선한 v2에서는 상황에 맞게 적절한 형식을 골라서 필요한 정보만 간결하게 전달함.

참고 1

로봇지능 핵심기술 개념도

그림 1. VLA 모델 학습을 위한 시연데이터 취득 기술 개념도

그림 2. 고수준 지식 추론과 고속·정밀 행동 생성이 가능한 RFM 개발 개념도

참고 2

휴머노이드 로봇 파운데이션 모델(RFM) 관련 이미지

그림 1. ETRI 휴머노이드 전신 동작 학습·추론 기술 검증

- 자체 RFM 적용 추진

그림 2. ETRI에서 개발한 RFM을 탑재한 휴머노이드 동작시연

참고 3

‘ETRI 피지컬AI PLAYGROUND’10개 기술 및 발표 프로그램

일시		내용/기술	비고/발표자
11.5 (목)	10:00~10:05	Opening	사회자
	10:05~10:30	(기술1) 사족보행로봇의 AI-SBC 탑재 및 피지컬AI모델 최적화 실증 *가이드독 실시간 온디바이스AI기술 탑재 실개발자	피지컬AI플랫폼연구본부/ 권진세 선임연구원
	10:30~10:55	(기술2) 고품질 학습을 위한 로봇학습데이터(ROJI) 허브&서비스	자율제조연구본부/ 이은서 실장
	10:55~11:10	BREAK	-
	11:10~11:35	(기술3) 휴머노이드 로봇핸드 촉각센싱 기술	첨단소재부품연구본부/ 진한빛 실장
	11:35~12:00	(기술4) 웨어러블슈트를 위한 온디바이스 초경량 제어 AI모델 개발(데이터 수집부터 학습까지)	피지컬AI플랫폼연구본부/ 이정우 실장
	12:00~13:30	Lunch Break	-
	13:30~14:30	IEEE R&A 논문 특별 초청 강연
		2026 IEEE RA-L 최우수 논문상, Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling	KAIST 유지환 교수
		2026 IEEE ICRA HRI 최우수논문 finalist SA-VLM V2: Useful, Comprehensive, and Concise Guidance for Guide-Dog Robots Assisting the Visually Impaired	ETRI 윤우한 책임연구원
	14:30~14:45	BREAK	-
	14:45~15:10	(기술5) 비정형 숲 환경 자율비행 기반 실시간 수색 기술	AI로봇모빌리티연구본부/ 최상혁 실장
	15:10~15:35	(기술6) VLA 모델 학습을 위한 시연데이터 취득 기술	자율제조연구본부/ 최진철 실장
	15:35~15:50	BREAK	-
	15:50~16:15	(기술7) 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델	휴머노이드로봇시스템연구단/ 한병옥 실장
	16:15~16:40	(기술8-1) 복잡한 작업과 상황 변화에 강인한 로봇 작업 계획 피지컬 AI 기술 (기술8-2) 휴머노이드 및 가상 에이전트의 발화 제스처, 경청 행동 자동 생성 기술	휴머노이드로봇시스템연구단/ 김도형 실장, 윤영우 기술총괄
	16:40~17:05	(기술9) 악천후/비정형 환경 Seamless 자율주행 기술	AI로봇모빌리티연구본부/ 안경환 실장
	17:05~17:10	Closing	사회자