첨단산업 무인 자동화 전문기업 케이엔에스가 국내 피지컬 AI 산업 발전 및 AI 인재 양성을 위해 진행 중인 국책 과제의 2개년차 작업에 돌입했다고 28일 밝혔다. 케이엔에스는 1차년도 성과를 바탕으로, 2차년도에는 로봇 최적화 궤적 계획 및 실시간 오차 보정 기술 확보에 나선다는 계획이다.

케이엔에스는 지난해부터 산·학·연 컨소시엄을 구성해 ‘물리법칙(Physics-Aware) 기반 피지컬 AI 원천 구조 및 장기 예측 안정성 기술’ 개발을 진행 중이다. 케이엔에스는 1차년도에 산업 제조 설비 자율제어를 위한 물리 기반 AI 기본 프레임워크인 ‘RoboPARC’을 개발, 기술적 타당성 검증(PoC)을 수행했다.

RoboPARC은 단순 데이터 기반 AI와 달리 명시적 시간 적분 구조를 채택해 물리적으로 일관된 상태 업데이트를 보장한다는 점이 차별점이다. 특히 높은 예측 정밀도를 유지하면서도, 고도화된 학습 전략을 기반으로 AI의 고질적 문제인 장기 예측 오차 누적을 성공적으로 억제하는 것이 핵심이다.

케이엔에스에 따르면 단순 AI는 훈련 데이터 분포 밖으로 벗어날 경우 성능이 급격히 흔들릴 수 있다. 반면 RoboPARC 구조는 내부 상태를 시간에 따라 업데이트하며 다음 행동과 예측을 생성할 수 있다. 예를 들어 로봇 관절에 토크가 지속적으로 작용하면 시간이 지나며 속도와 각도가 변화하는데, 이러한 흐름을 기반으로 다음 움직임을 계산해 최적화하는 방식이다. 이를 적용할 경우 로봇의 안정성과 안전성이 향상될 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

케이엔에스는 해당 구조를 AMR(이동로봇)과 휴머노이드에 확장 적용할 경우, 미끄러짐·급정지·하중 변화 같은 현장 변수에서도 주행과 균형이 덜 흔들리고, 장시간 동작에서도 예측 오차 누적이 줄어 경로 추종 정밀도와 안전성, 에너지 효율이 동시에 개선되는 효과가 나타날 것으로 기대하고 있다.

케이엔에스는 향후 G-PARC(그래프 기반) 구조로 확장해, 단순 로봇 제어를 넘어 다물체 동역학 및 다중 물리 상호작용이 결합된 복합 제조 설비에도 적용 가능한 범용 물리 AI 프레임워크로 확장해 나간다는 계획이다.

케이엔에스 관계자는 “1차년도는 4개월가량의 짧은 연구 기간으로 연구 인프라 구축과 핵심 기술 검증에 집중했다”며 “올해에는 이를 기반으로 본격적인 로봇 적용과 특허 출원, SCI 논문 제출, 석·박사급 인력 양성 등을 목표로 하고 있다”고 말했다.

한편 케이엔에스는 지난해 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘2025년도 최고급 AI 해외인재 유치지원사업’에 최종 선정됐다. 해당 사업은 세계 최고 수준의 AI 전문가를 국내 기업·대학과 연계해 산업 현장의 혁신 연구 프로젝트와 AI 고급 인재 양성을 지원하는 국가 전략 사업이다.

케이엔에스는 이를 위해 미국 버지니아주립대(University of Virginia)의 스티븐 백(Stephen Baek) 석좌 교수팀을 연구 인력으로 채용하고, 경희대학교·오테크닉스와 컨소시엄을 구성한 바 있다.