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AI 연구

KAIST, 물리 시뮬레이션 기반 월드 모델 공개

ZDNet Korea·2026-10-06

요약

KAIST가 엄격한 물리 법칙 시뮬레이션에 기반한 월드 파운데이션 모델(WFM)을 서울 코엑스 'AI 페스타 26'에서 소개했다. 핵심 기술인 PhysHanDI는 5초 분량의 짧은 영상만으로 헝겊 등 변형되는 물체의 3D 형상과 물성을 복원해 미래 움직임을 예측한다. MPMAvatar는 옷을 입은 사람의 3D 아바타를 복원하고 옷의 물리적 흔들림과 충돌을 사실적으로 표현하는 기술이다. 로봇을 실제 현장에서 학습시킬 때 드는 비용을 시뮬레이션으로 줄이려는 목적이며, 해당 연구는 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업으로 진행되고 있다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

로봇이 딱딱한 물체뿐 아니라 옷·헝겊 같은 비정형 물체도 다루려면 실제 데이터 학습 비용이 크게 드는데, 물리 법칙 기반 시뮬레이션은 그 비용 문제를 줄이는 접근으로 제시됐다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

KAIST의 이번 발표는 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업의 결과물로, 10월 6일 서울 코엑스에서 열린 SLW 2026 전시와 같은 날 나왔다. 로봇을 실제 현장에서 학습시키는 데 드는 비용과 시간을 줄이려는 시도는 로브로스가 시뮬레이션·텔레오퍼레이션·1인칭 비디오 데이터로 100만 시간 분량을 모으겠다고 밝힌 접근과 같은 맥락에 있다.

짚어야 할 점

  • PhysHanDI·MPMAvatar는 옷이나 헝겊처럼 형태가 고정되지 않은 물체를 로봇이 다루게 하는 데 초점을 맞췄는데, 이는 로봇 조작 난이도가 딱딱한 물체보다 훨씬 높은 영역이다.
  • 물리 법칙 기반 시뮬레이션으로 데이터 확보 비용을 줄이겠다는 목표는 로브로스가 시뮬레이션 합성 데이터 80만 시간을 확보하겠다고 밝힌 전략과 같은 방향이며, 각기 다른 기관이 비슷한 해법을 동시에 추진하고 있다는 점을 보여준다.
  • LG전자 주관 국가 과제로 진행되는 만큼, 이 기술이 특정 기업 제품이 아니라 산업 전반이 쓸 수 있는 기반 기술로 설계됐는지가 향후 활용 범위를 가를 요소다.

아직 확인되지 않은 것

  • PhysHanDI와 MPMAvatar가 실제 로봇 제어에 적용돼 동작 성공률이나 학습 비용을 얼마나 줄였는지 구체적 수치는 제시되지 않았다.
  • 시뮬레이션으로 학습한 물리 모델이 실제 환경에 적용될 때 발생하는 격차(sim-to-real gap)를 어떻게 검증했는지는 확인되지 않았다.
  • 이 기술이 로봇 기업이나 제조 현장에 실제로 도입되는 시점이나 계획은 밝혀지지 않았다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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