CPAI가 무엇을 다루는지 간략히 보여주는 이미지 |
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최근 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “미래 기술의 핵심은 물리 AI(Physical AI)”라고 강조한 바 있다. 물리 AI는 감지·제어 장치를 갖추고 현실에서 직접 작동하는 AI를 의미하며, 자율주행차·로봇·스마트 팩토리 등이 대표적인 사례다. CPS는 물리적인 장치와 소프트웨어(SW)가 결합된 시스템이다. 스마트 팩토리, 자율자동차, IoT 기반 시설 등에서 광범위하게 활용된다. 그러나 AI가 CPS와 결합하는 과정에서 다양한 한계가 있다.
위쪽부터 시계방향으로 박경준 교수, 이성훈·채지영 석박사 통합과정생 |
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AI가 현실 환경에서 신뢰성 있게 작동하기 위해서는 해결해야할 문제가 있다. 우선 AI의 오작동은 현실에서 심각한 사고로 이어질 수 있다. 예를 들어, 자율주행차가 보행자를 인식하지 못하면 교통사고가 발생할 수 있거나, 의료 로봇의 경우 환자의 생명을 위협할 수도 있다. 둘째, AI가 CPS 내에서 비효율적으로 작동하면 불필요한 연산 증가로 인해 배터리 소모가 커지고 실시간 판단 속도가 저하될 가능성이 있다. 마지막으로, AI와 CPS의 통합 과정이 체계화되지 않아 신뢰성을 확보하기 어렵다.
연구팀이 제안한 'CPAI' 개념은 AI가 CPS에서 안전하고 효율적으로 동작할 수 있도록 하는 체계적 접근 방식이다. 연구팀은 CPAI를 정의하면서 이를 제약(Constraint), 목적(Purpose), 접근방식(Approach)이라는 세 가지 차원에서 분석하고 기존 연구를 체계적으로 재분류했다.
이번 연구는 기존의 개별적 CPS-AI 연구를 체계적으로 정리한 최초의 시도로, AI가 현실 환경에서 신뢰성을 확보하고 자원을 최적화하면서 운영될 수 있도록 했다. CPAI 개념은 AI 기반 자율주행, 스마트 팩토리, 국방 기술 등 다양한 산업에서 실질적인 적용 가능성을 높일 것으로 기대된다.
이번 연구는 방위사업청의 재원으로 국방기술진흥연구소의 이종 위성군 우주 감시정찰 기술 특화연구센터 사업과, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 통해 수행됐다. 교신저자인 박경준 교수는 현재 로봇 SW 스타트업 에스이노베이션스 CTO로도 활동하고 있다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
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