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NEWS

로봇 뉴스

국내외 13개 매체를 주기적으로 수집해 한국어로 요약합니다.

275건로봇 AI
Godfrey Atima / Pexels
ROS Discourse

GPT-6 ASTRA: 실제 로봇 환경 적용 실험

GPT-6 Astra를 Codex를 통해 AI Worker에 연결하여 물리적 로봇을 인식하고 제어하는 실험을 수행하고, 기술 보고서와 데모 영상을 공개했다. 태스크 특화 정책(policy) 훈련 없이 범용 모델이 문맥에 따라 로봇 모션 및 제어 도구를 선택·조합하는 방식을 검증했다. 실험은 카메라 이미지와 로봇 상태 기반 상황 판단, 자연어 지시 기반 다단계 계획·실행, 피드백 기반 물체 조작 및 모바일 매니퓰레이션(mobile manipulation)의 세 영역에 집중했다. Codex App Server를 통해 GPT-6 Astra가 현재 카메라 뷰와 로봇 상태를 확인한 뒤 목표 위치와 자세를 지정하는 함수를 호출하며, 하네스(harness)가 이를 검증하고 ROS 2 제어 명령으로 변환하여 로봇을 구동한다.

큐레이터이 보고서는 개발팀이 직접 수행·발표한 데모이므로 독립 검증 결과가 아니다. 성공률, 태스크 수 등 정량적 수치가 제공된 본문에서 확인되지 않아 범용성의 실제 범위를 판단하기 어렵다.

RAJESH KUMAR VERMA / Pexels
IEEE Spectrum Robotics

로봇 안전 기능이 정상 작동해도, 입력 데이터가 거짓이라면?

로봇 안전 기능 자체가 고장 나지 않아도, 입력 데이터가 잘못되면 사람에게 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이동 로봇이 사람이 있는 복도를 '비어 있음'으로 인식하거나, 협동로봇이 작업자와의 거리를 실제보다 멀게 판단하거나, 휴머노이드가 정지 신호를 수신하지 못하는 사례가 그 예다. 이러한 입력 오류는 하드웨어 결함뿐 아니라 의도적인 조작으로도 발생할 수 있다. 시각-언어-행동 모델(VLA)을 다룬 기존 연구에서는 로봇 주변에 배치한 패치(patch)가 모델의 행동 결정에 영향을 줄 수 있음이 보고된 바 있다. VicOne의 LAB R7은 조작된 입력이 안전 시스템에 미치는 영향을 분석하고 있다.

큐레이터VicOne이 후원한 스폰서드 콘텐츠로, 자사 연구소를 소개하는 방식으로 구성됐다. 본문이 중간에 잘려 VLA 취약점의 구체적 실험 조건과 결과는 이 원문만으로는 확인할 수 없다.

Ron Lach / Pexels
로봇신문

중국 상하이AI연구소-저장대, 인간 동작·촉각 기록하는 웨어러블 시스템 개발

중국 상하이AI연구소(Shanghai AI Lab)·저장대학·상하이자오퉁대학 공동 연구팀이 인간의 작업 영상, 전신 움직임, 손가락 관절 동작, 촉각 정보를 동시에 수집하는 웨어러블 시스템을 개발했다. 이 시스템은 머리에 장착하는 카메라, 신체 부위별 동작 추적기, 센서 내장형 장갑으로 구성된다. 연구팀은 해당 시스템으로 총 100시간 분량의 인간 활동 데이터셋 'EgoExplorer'를 구축했다고 밝혔다. 이 데이터는 휴머노이드 로봇이 인간의 작업 방식을 학습하는 데 활용하는 것을 목표로 한다. 연구 결과는 논문 사전 공개 사이트 arXiv에 게재됐다.

큐레이터arXiv 프리프린트 단계로 아직 동료 심사를 거치지 않았으며, 수집된 데이터셋이 실제 휴머노이드 로봇 훈련 성능을 얼마나 향상시키는지는 후속 검증이 필요하다.

Brett Sayles / Pexels
로봇신문

英 덱소리, 엔비디아 코스모스·헤일로스로 창고 AI 역량 강화

영국 덱소리(Dexory)가 물류창고 피지컬 AI(Physical AI) 역량 강화를 위해 엔비디아(NVIDIA) 기술과의 두 가지 통합 업데이트를 발표했다. 첫째, 자사 DexoryView 스토리지 헬스(Storage Health) 기능 확장을 위해 엔비디아 코스모스(Cosmos)와의 통합을 발표했다. 파운데이션 모델(Foundation Model)의 추론 기능을 활용해 열린 상자, 정렬이 어긋난 팔레트, 잘못 놓인 물품 등 창고 내 보관 이상을 식별한다. 또한 엔비디아 헤일로스(Halos)를 활용해 차세대 로봇 안전 기능의 가능성을 테스트하고 있다.

큐레이터본문은 코스모스 통합 내용만 소개하고 헤일로스 안전 테스트에 대한 설명은 생략되어 있어 두 업데이트의 구체적인 비교가 어렵다. 두 기능 모두 현재 테스트·발표 단계이며, 실제 창고 운영에서의 검증 결과는 아직 공개되지 않았다.

YIHAI LASER / Pexels
로봇신문

유럽 첨단 로봇 연구 한복판에 KIST… 소프트 로봇·비전 AI 핵심기술 맡는다

사람과 협업하는 로봇이 늘어나면서, 불규칙한 형태의 물체를 안전하게 파지하고 주변 상황을 스스로 인식하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 경질(rigid) 구조의 기존 로봇은 형태가 일정하지 않은 물체나 예측하기 어려운 환경에 대응하는 데 한계가 있다는 문제의식에서, 소프트 로봇(soft robot)과 비전 AI(vision AI)를 결합하는 연구가 주목받고 있다. 한국과학기술연구원(KIST) 지능·인터랙션연구센터 송가혜·류강현 박사 연구팀은 유럽연합(EU)의 연구혁신 프로그램 호라이즌 유럽(Horizon Europe)에 참여해 해당 분야 핵심기술을 맡는다.

큐레이터본문이 중간에 잘려 있어 KIST가 담당하는 세부 과제 범위, 참여 컨소시엄 구성, 연구 기간 등 핵심 정보를 확인할 수 없다. 전체 기사를 확보한 뒤 내용을 보완할 필요가 있다.

Peter Dyllong / Pexels
전자신문

손도 없이 발로만…대형 큐브 맞춘 로봇견

ETH 취리히 연구진이 사족보행 로봇 ANYmal-D가 한 변 40cm, 무게 4.6kg의 대형 루빅스 큐브를 자율적으로 푸는 기술을 공개했다. 로봇은 큐브 주변을 이동하며 6개 면의 색과 위치를 먼저 파악한다. 이후 큐브 풀이 알고리즘으로 각 면을 돌릴 순서를 계산하고 앞발을 이용해 실제 조작을 수행한다. 한쪽 발로 큐브를 고정한 채 다른 발로 층을 90도씩 회전시키는 방식이다.

큐레이터팔·손 없이 다리만으로 정밀 조작 과제를 실기 시연한 사례이나, 원문이 일부 잘려 성공률·소요 시간 등 상세 성능 지표는 확인되지 않는다.

Poddar Group of Institutions / Unsplash
ROS Discourse

BTick: ROS 2 비헤이비어 트리 모니터링 및 런타임 제어를 위한 오픈소스 도구

BTick은 ROS 2 환경에서 BehaviorTree.CPP 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅하기 위한 오픈소스 도구다. 실시간으로 여러 트리와 중첩 서브트리를 자동 탐색·추적하며, 중단점(breakpoint)과 단계별 실행 기능을 통한 인터랙티브 디버깅을 지원한다. 런타임에서 노드 상태를 재정의하거나 블랙보드(Blackboard) 변수를 검사·수정하는 기능도 포함된다. 실행 세션 녹화 및 타임라인 재생, 성능 분석 기능과 BehaviorTree.CPP v4 XML 편집기도 내장되어 있다. Groot2 프로토콜 호환성과 ROS 2 Nav2 통합을 지원하며, 웹 브라우저와 데스크톱 애플리케이션 모두에서 사용할 수 있다.

큐레이터비헤이비어 트리 디버깅 도구로는 Groot2가 이미 존재하지만, BTick은 Groot2 프로토콜 호환을 내장해 기존 사용자도 전환 부담 없이 병행 사용이 가능하다고 밝히고 있다.

aivars / Pexels
전자신문

“앞구르기하는 오리 로봇 뭐야?”… 젠슨 황이 시연한 로봇에 예약주문 쏟아졌다

엔비디아(NVIDIA) 젠슨 황 CEO가 독일 베를린에서 열린 GTC 행사 무대에서 오리 모양의 소형 로봇 '마이크로덕(Microduck)' 여러 대를 직접 시연했다. 마이크로덕은 두 발로 뒤뚱거리며 걷거나 앉는 동작을 수행하며, 황 CEO의 음성 명령에 반응해 특정 자세를 취하는 기능을 선보였다. 시연 영상이 온라인에서 빠르게 확산되면서 예약 주문이 2만 대를 넘어섰다고 테크크런치가 보도했다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 사양(자유도, 가격 등) 및 제조사 정보가 확인되지 않으며, 2만 대 예약 주문 수치는 독립적으로 검증된 수치가 아니라 보도 인용 수치임을 감안해야 한다.

Peter Xie / Pexels
ROS Discourse

사회적 반사 신호로 로봇을 멈출 수 있지만 재시작은 불가한가? Dual-Dwell 안전 게이트 테스트 (Webots)

이 글은 Webots 시뮬레이터에서 '이중 지속(dual-dwell) 안전 게이트'의 복구 동작을 검증한 실험을 소개한다. 핵심 설계 원칙은 AI 인식(perception) 모델이 로봇의 이동 권한을 박탈할 수는 있어도 재부여는 할 수 없도록 하는 '단방향 안전 계약(safety contract)'이다. 병원·노인 요양 시설처럼 사람이 쓰러지는 상황에 반응해야 하는 환경에서, 미인증 확률 모델이 모터 컨트롤러를 직접 제어하면 스레드 지연이나 환각(hallucination)이 위험을 유발할 수 있다는 문제의식에서 출발한다. 저자는 그리스에 기반한 독립 개발자로, Claude·Gemini 등 AI 코딩 도구를 사용했으며 공인 안전 평가사가 아님을 직접 밝히고 있다. 원문은 데이터 공개 직전에 잘려 있어 실험 수치는 확인되지 않는다.

큐레이터공인 안전 규격(예: IEC 62443, ISO 10218) 검증 없이 Webots 시뮬레이션에서만 수행된 개인 실험이므로, 제시된 설계가 실제 현장에서도 유효한지는 독립 검증이 필요하다. 본문이 중간에 잘려 실제 측정 데이터를 확인할 수 없다는 점도 감안해야 한다.

magapls . / Pexels
로봇신문

엔비디아, 로봇 학습 데이터 가공하는 AI 모델 ‘플로라’ 공개

엔비디아 GEAR(Generalist Embodied Agent Research) 연구팀이 로봇 학습용 영상 데이터에 주석을 자동으로 부착하는 AI 모델 제품군 '플로라(Flora)' 3종을 공개했다. 플로라는 사람과 로봇이 물건을 다루는 영상을 입력받아 학습용 정보를 자동으로 생성하는 방식으로 동작한다. 연구팀은 플로라가 GPT-6 Astra 수준의 성능을 약 125분의 1 비용으로 달성한다고 밝혔다. 로봇 개발에서 병목으로 꼽히는 데이터 준비 비용을 낮춰 휴머노이드 개발 속도를 높이는 것이 목표다.

큐레이터비용 절감 수치(125분의 1)와 성능 동등 주장은 엔비디아 연구팀이 제시한 수치이며 외부 독립 검증 결과가 아니다. 원문이 중간에 잘려 플로라 3종 각각의 역할과 세부 동작 방식은 확인되지 않는다.

Sergei Starostin / Pexels
The Robot Report

Eka Robotics, 로봇용 시각-힘-행동 모델 확장을 위해 1억 5천만 달러 조달

Eka Robotics가 로봇용 시각-힘-행동 모델(VFA, Vision-Force-Action) 개발을 위해 1억 5천만 달러를 조달했다. 이 회사는 대규모 강화학습(reinforcement learning)을 통해 로봇이 물리 법칙에 대한 직관을 습득하도록 하는 VFA 모델을 구축하고 있다. 이번 투자금은 해당 모델의 확장에 사용될 예정이다.

큐레이터본문이 매우 짧아 VFA 모델의 구체적인 구조, 적용 로봇 유형, 투자 참여사 등 세부 정보는 확인되지 않는다. 원문 전체 기사를 통해 추가 맥락을 확인할 필요가 있다.

Jakub Zerdzicki / Pexels
ROS Discourse

소형 모델 학습 및 즉석 훈련을 위한 장난감 로봇 팔 시뮬레이터

브라우저에서 텍스트 또는 음성 명령으로 장난감 로봇 팔을 제어하는 데모가 Hugging Face Space를 통해 공개됐다. 일반 PC 워크스테이션에서 훈련된 소형 AI 모델이 명령을 처리하며, SmolVLA와 Cosmos3를 포함한 모든 PyTorch 및 LeRobot 모델과 호환된다. 모델 레이어를 3D 공간에서 탐색하는 뷰어를 내장하고 있으며, 개발팀은 이를 통해 플로우 매칭(flow matching) 동작 방식을 시각적으로 이해하는 데 도움이 됐다고 밝혔다. 이 프로젝트는 온보드 AI 구동용 소형 모델의 필요성과 표준 로봇공학 데이터셋의 저장 용량 문제를 해결하기 위해 즉석 데이터셋 생성기를 직접 구축하면서 시작됐다.

큐레이터대형 모델 파인튜닝 비용과 데이터셋 용량 부담을 낮추려는 실용적 동기에서 출발한 도구이나, 공개된 성능 결과는 시뮬레이터 환경 기반이며 실물 로봇에서의 검증 수준은 확인되지 않는다.

Steve A Johnson / Pexels
로봇신문

엔비디아- 애자일 로보틱스, 휴머노이드 로봇 플랫폼 공개

엔비디아(NVIDIA)는 독일 베를린에서 열린 GTC 베를린 2026(10월 20~22일)에서 오픈 로봇 개발 플랫폼 '아이작(Isaac)'의 확장 계획을 발표했다. 독일 애자일 로보틱스(Agile Robotics)와 협력해 휴머노이드 로봇 플랫폼을 함께 공개했다. 로봇 개발에 필요한 데이터, 시뮬레이션, AI 모델, 컴퓨팅 기술을 아이작 플랫폼에 통합해 개발 기간을 단축하고 상용화를 앞당기는 것이 목표다. 아이작 플랫폼에는 휴머노이드 레퍼런스 플랫폼과 데이터셋 등이 추가될 예정이다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 아이작 플랫폼의 구체적 사양과 애자일 로보틱스와의 협력 범위 전체를 확인하기 어렵다. 원문 전문을 통해 추가된 기능과 출시 일정을 확인할 필요가 있다.

Ivan Chumak / Pexels
TechCrunch Robotics

전 OpenAI 수석 과학자, 로봇 기반 습식 실험실 자동화 스타트업 Warp Science 설립

Warp Science는 OpenAI 전 수석 과학자가 창업한 스타트업으로, 로봇을 이용해 습식 실험실(wet lab) 작업을 자동화하는 것을 목표로 한다. 회사 소속 화학자들이 카메라와 센서 장갑을 착용한 채 다양한 실험실 작업을 직접 수행하면, 로봇이 이를 학습하는 시연 기반 훈련 방식을 채택한다.

큐레이터시연 기반 모방 학습(imitation learning)은 로봇 조작 연구에서 널리 쓰이는 접근법이지만, 정밀한 피펫팅·원심분리 등 습식 실험실 특유의 작업에 얼마나 적용 가능한지는 원문에서 확인되지 않는다.

Tima Miroshnichenko / Pexels
The Robot Report

Dream Labs, 9,000만 달러 투자 유치 및 Dream API 출시

Dream Labs가 9,000만 달러 규모의 투자를 유치했다. Dream Labs는 이와 함께 Dream API를 출시하며 자사 AI 모델을 외부에 제공하기 시작했다. 핵심 모델인 Dream-1은 여러 제조사의 로봇에서 작동하도록 설계되었다. 이 모델은 로봇이 학습한 내용을 다른 로봇으로 전이(transfer)할 수 있는 기능을 지원한다고 회사 측은 밝혔다.

큐레이터제조사 무관 호환성과 학습 전이는 범용 로봇 AI(generalist robot model) 분야의 핵심 과제인데, 원문에는 지원 로봇 종류, 실험 조건, API 접근 방식 등 구체적인 정보가 없어 실제 구현 범위는 추가 확인이 필요하다.

jason hu / Unsplash
로봇신문

현대오토에버, 로봇·AI·관제 결합한 차세대 치안 솔루션 선봬

현대오토에버가 2026 국제치안산업대전에서 순찰로봇·AI 영상분석·관제 기능을 통합한 치안·보안 솔루션을 공개했다. 이 솔루션은 CCTV와 순찰 인력이 커버하기 어려운 사각지대와 인력 운용 공백을 보완하는 데 초점을 맞춘다. 순찰로봇으로는 현대자동차·기아 로보틱스랩이 개발한 4륜 모바일 로봇 플랫폼 모베드(MobED, Mobile Eccentric Droid)를 활용한다. 모베드는 상부 모듈을 교체해 기능을 확장할 수 있는 구조로, 순찰 외에 배송·안내 등 다양한 현장 수요에도 대응할 수 있다.

큐레이터기사 본문이 중간에서 끊겨 AI 영상분석·관제 기능의 구체적 스펙이나 상용화 일정은 확인이 어렵다. 전시회 발표인 만큼 실제 운용 환경에서의 성능은 아직 검증되지 않았다.

Pavel Danilyuk / Pexels
로봇신문

베어로보틱스, 엔비디아와의 엔지니어링 협력 통해 ‘KINO-2’ 출시

베어로보틱스(Bear Robotics)가 작업 시연 데이터를 조작(manipulation) 기술로 변환하는 로봇 학습 플랫폼 'KINO-2'를 발표했다. KINO-2는 휴머노이드 로봇 'KR1'에 바로 적용 가능하며, 물품 이동에서 나아가 직접 다루는 단계로 역량을 확장한다. 이번 개발은 엔비디아(NVIDIA)와의 엔지니어링 협력을 통해 이루어졌다. 베어로보틱스는 현재 전 세계 5,000여 개 고객 현장에 1만 6,000대 이상의 서비스 로봇을 공급한 실적을 보유하고 있다.

큐레이터본문이 중간에 잘려 엔비디아가 구체적으로 어떤 역할을 했는지, KINO-2의 성능 지표나 검증 조건이 무엇인지는 확인되지 않는다. KR1에서의 실기 검증 결과가 공개되어야 실제 현장 적용 가능성을 판단할 수 있다.

XBX / Pexels
로봇신문

[기고]AI in Motion, 인공지능은 이제 현실을 움직인다

AI의 활용 영역이 텍스트·이미지 생성 등 화면 기반 업무에서 현실 세계로 확대되고 있다. 기업들은 생성형 AI를 업무 자동화에 적용하는 AX(AI 전환)를 추진해 왔으나, 최근에는 AI가 현실을 인식하고 행동으로 옮기는 피지컬 AI(Physical AI)가 부상하고 있다. 피지컬 AI는 자율주행차가 도로 상황에 따라 경로를 조정하거나, 로봇이 물체를 인식해 파지(把持)하는 형태로 구현된다. 본문이 중간에 끊겨 이후 논지는 확인되지 않는다.

큐레이터기고문 형식의 개괄적 트렌드 서술로, 본문이 중간에 잘려 있어 구체적 사례·근거·출처를 확인할 수 없다. 피지컬 AI 개념 자체는 새롭지 않으므로, 어떤 신규 데이터나 사례를 다루는지가 핵심인데 현재 제공된 분량으로는 판단이 어렵다.

Lara Jameson / Pexels
로봇신문

엑스와이지, 산업AI 엑스포서 ‘사회적 지능’ 탑재한 휴머노이드 듀스 공개

엑스와이지(XYZ)는 2026 산업AI 엑스포에서 자체 개발한 사회적 지능 에이전트 모델(Social Intelligence Agent Model)을 탑재한 세미 휴머노이드 로봇 '듀스(DEUX)'를 공개한다. 이번 행사는 'Embodied AI: Beyond Physical AI'를 주제로 체화 지능(embodied AI)의 현실 적용 가능성을 조명한다. 듀스는 물리적 작업 수행 능력에 사람과의 소통을 위한 사회적 지능을 결합한 로봇으로 소개된다.

큐레이터원문이 중간에 끊겨 자유도·가반하중 등 구체적인 사양 수치는 확인되지 않는다. '사회적 지능'의 실제 구현 방식과 기존 HRI(인간-로봇 상호작용) 연구와의 차별점은 엑스포 현장 발표 내용을 통해 추가 확인이 필요하다.

Evgeniy Surzhan / Unsplash
ROS Discourse

PlanSys2 4.0.0 출시: 견고하며 PDDL 1.2부터 PDDL+까지 지원

PlanSys2는 2020년에 시작된 ROS 2 기반 태스크 계획(task planning) 프레임워크로, 물류 로봇 제어와 Astrobee 우주 로봇 탑재 등 실제 환경에서 활용된 바 있다. 버전 4.0.0은 임의 시작 순서, 프로세스 중단 및 재시작, 메시지 유실, 네트워크 지연, API 오용, 악의적 입력 등 비정상 상황을 처리할 수 있도록 견고성을 강화했다. Fast DDS, Cyclone DDS, Zenoh 세 가지 미들웨어 환경에서 새니타이저(sanitizer)·퍼징(fuzzing)·스트레스 테스트를 거쳐 검증됐다. 계획 기술 언어인 PDDL(Planning Domain Definition Language) 1.2부터 PDDL+까지 전 범위를 지원한다. LLM 기반 태스크 계획 연구에서 기준 비교 대상(baseline)으로도 폭넓게 인용되고 있다.

큐레이터LLM과 태스크 계획을 결합하는 연구에서 PlanSys2가 기준선으로 자주 인용된다는 점에서, 이번 견고성 강화가 관련 연구의 재현성과 비교 신뢰도에 영향을 줄 수 있다. 다만 이전 버전 대비 API 변경 범위나 마이그레이션 경로에 대한 정보는 본문에서 확인되지 않는다.

Xavier von Erlach / Unsplash
인더스트리뉴스

HD현대로보틱스, 피지컬 AI 탑재 ‘지능형 양팔로봇’ 첫선… 휴머노이드 시장 정조준

HD현대로보틱스가 피지컬 AI(Physical AI) 기반 지능형 양팔로봇을 2026년 10월 21일 대구 엑스코(EXCO)에서 개막한 미래혁신기술박람회 2026(FIX 2026)에서 공개했다. 해당 로봇은 작업자가 세부 동작을 일일이 프로그래밍하지 않아도 주변 환경을 스스로 인식하고 작업을 수행하는 것을 목표로 한다. 제한된 구역 내 반복 작업에 머물던 기존 산업용 로봇의 한계를 벗어난 지능형 제조 솔루션을 지향한다. 본문이 일부 공개된 시점 기준으로 해당 로봇은 아직 개발 중인 단계로 소개되었다.

큐레이터기사 본문이 중간에 끊겨 자유도·가반하중 등 구체적인 사양과 양산·출시 일정은 확인되지 않는다. 공개된 내용만으로는 전시 시연 수준인지 상용화 근접 단계인지 판단하기 어렵다.

'AI 요약' 표시가 붙은 항목은 사람 검수를 거치지 않았습니다. 모든 항목은 원문 링크·매체·날짜를 함께 표기하며, 요약 외 전문은 싣지 않습니다.