AI 핵심 요약
beta- 이노시뮬레이션은 5일 로보월드에서 피지컬 트윈을 선보였다
- 가상환경 AI 판단과 실제 무인 지상차량 연동 기술을 시연했다
- 실제 하드웨어 검증으로 심-투-리얼 갭을 줄이는 기술을 소개했다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
[서울=뉴스핌] 이나영 기자 = 이노시뮬레이션이 경기도 고양시 킨텍스에서 열리는 '2026 로보월드'에서 가상 시뮬레이션과 실제 무인 지상 차량(UGV)을 연결하는 Physical AI 검증 기술 '피지컬 트윈'을 선보이고 있다거 5일 밝혔다.
회사에 따르면 전시 첫날부터 관람객과 국내외 기업 관계자들의 관심을 받고 있다. 가상환경에서 AI가 주행 상황을 판단하고 그 결과가 실제 UGV의 움직임으로 이어지는 시연에 관심이 집중되고 있으며, 현장에서는 기술 적용 가능성과 협력 방안에 대한 문의가 이어지고 있다.
이노시뮬레이션은 이번 전시에서 두 가지 기술을 시연한다. 첫 번째는 NVIDIA Alpamayo를 활용한 AI 자율주행 피지컬 트윈이다. 자동차 시뮬레이터 iMDS에서 생성한 가상 주행환경과 센서 데이터를 실제 UGV에 연결해 가상과 현실이 연동되는 과정을 보여준다. 관람객은 원격 조종 방식과 가상환경의 센서 데이터를 기반으로 AI가 스스로 주행 명령을 내리는 방식을 비교할 수 있다.
두 번째는 네덜란드 로보틱스 전문기업 Vectioneer와 협력한 가상 객체 기반 로봇암 검증 시뮬레이션이다. Vectioneer는 산업용 로봇과 자동화 장비의 정밀한 움직임을 제어하는 모션 컨트롤 기술을 전문으로 하며, 실시간 모션 제어 플랫폼 'MOTORCORTEX'로 알려져 있다. 양사는 가상 객체와 로봇암의 상호작용을 구현해 로봇의 동작과 작업 가능성을 검증하는 기술을 소개한다.
로봇, 휴머노이드, 자율주행차 등 물리적 움직임을 수행하는 Physical AI가 빠르게 확산되고 있지만, 가상환경에서 정상 작동하던 AI가 실제 환경에서는 센서 오차나 마찰, 하드웨어 특성 등의 차이로 예상과 다르게 작동할 수 있다.
이노시뮬레이션의 피지컬 트윈은 이러한 '심-투-리얼 갭(Sim-to-Real Gap)'을 줄이기 위해 디지털 트윈과 실제 하드웨어, 센서 데이터, 모션 플랫폼 등을 연결한 물리적 검증 환경이다. 특히 실제 차량과 센서, 액추에이터를 가상 시뮬레이션 환경과 연결하는 VIL(Vehicle-in-the-Loop) 기술을 통해 위험하거나 재현하기 어려운 상황도 통제된 환경에서 반복적으로 시험할 수 있다.
이노시뮬레이션 관계자는 "Physical AI가 실제 산업 현장에 적용되기 위해서는 AI의 판단 능력뿐 아니라 실제 하드웨어에서도 얼마나 정확하고 안전하게 작동하는지를 검증하는 것이 중요하다"며 "26년간 축적해 온 시뮬레이션과 하드웨어 통합 기술을 바탕으로 Physical AI의 학습부터 검증까지 연결하는 인프라를 구축하고 있다"고 밝혔다.
한편 회사에 따르면 이날 오후 3시에는 킨텍스 제1전시장 컨퍼런스룸에서 '피지컬 트윈 개념 소개 세미나'가 열린다. 이노시뮬레이션 로보틱스AI팀의 Terence Fung 팀장이 '피지컬 트윈 애즈 어 심-투-리얼 브릿지 포 테스팅 앤드 밸리데이팅 피지컬 AI'를 주제로 발표할 예정이다.
nylee54@newspim.com
