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![KIRIA ISSUE REPORT 정책 및 동향자료 | 한국로봇산업진흥원 사진]()
KIRIA ISSUE REPORT 정책 및 동향자료 | 한국로봇산업진흥원
로봇산업 이슈브리프 아이콘 로봇산업 정책동향은 특정 정책을 중점적으로 분석하고 시사점을 제시한 연구보고서 입니다.(매월 1회 발행) 로봇산업 정책동향 아이콘 ...
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![로봇 시장동향 보고서 2022 | 사진]()
로봇 시장동향 보고서 2022 |
Nov 11, 2022 ... 40여 개국, 20개 품목의 해외IT정보와 5개국 현지전문가 비대면 상담! 정보통신산업진흥원(NIPA) 글로벌ICT포털(GIP)에서 제공합니다.
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로봇산업 동향 및 성장전략 | 국내연구자료 | KDI 경제정보센터
최신자료 · 경제동향∙전망 더보기 · KB주택시장 리뷰 2023 12월호. KB경영연구소 2023.12.14 · 4분기 GDP 전기비 0.5%로 완만한 성장세 지속 예상. 우리금융경영연구소 ...
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![지능형로봇 동향 Issue Report < 글로벌 시장동향 보고서 < 유망 기술 ... 사진]()
지능형로봇 동향 Issue Report < 글로벌 시장동향 보고서 < 유망 기술 ...
Oct 17, 2021 ... 연구개발특구진흥재단, 국제과학비즈니스벨트.
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휴먼케어 로봇과 소셜 상호작용 기술 동향
또한, 소. 셜 상호작용 기술의 최신 동향과 이들 기술의 개발. 에 필요한 데이터셋 구축 사례를 살펴보고자 한다. Ⅱ. 휴먼케어 로봇 연구 동향. 1. 연구 동향 및 시사점.
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국가 로봇 산업현황 및 지향점
- 글로벌 로봇시장 동향(IFR 2022)에 따르면, 전문서비스 로봇 설치는 '20년 ... ∙ 산업용 로봇은 제조 로봇이 중심이 되는데, 제조 로봇은 연평균 성장률이 11%('16 ...
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2. 건설 로봇 시장 및 기술동향
-로봇○공학은○그동안○자동차,○가전제품,○가사지원○로봇○등○제조업에서○폭넓게○적용되어왔으나○건설○자동화에○. 대한○수요가○증가함에○따라○건설산업으로 ...
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![웨어러블 로봇의 기술동향과 산업전망 > - 4차산업혁명ㆍ디지털융합 ... 사진]()
웨어러블 로봇의 기술동향과 산업전망 > - 4차산업혁명ㆍ디지털융합 ...
본문. 웨어러블 로봇 시장은 기존의 신경 및 근골격계 질환으로 고통받는 환자의 재활과 치료, 근력약화로 인해 일상생활에 불편을 겪는 노인과 노약자를 위한 보조 및 ...
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![맞춤형 재활 치료를 위한 의료서비스로봇 연구 동향 사진]()
맞춤형 재활 치료를 위한 의료서비스로봇 연구 동향
맞춤형 재활 치료를 위한 의료서비스로봇 연구 동향. - 융합연구리뷰 Vol.8 No.6 -. 주요내용. [서론]. 오늘날 사회는 100세 시대로 기대수명 증가, 출산율 감소에 ...
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![테슬라 옵티머스 2세대 공개 사진]()
테슬라 옵티머스 2세대 공개
2023-12-18
[테슬라 옵티머스 2세대 공개]
- 테슬라봇 2세대(Tesla bot Gen 2)가 공개. 1세대와 달라진 점은 테슬라가 자체 설계한 액츄에이터 및 센서를 적용하고, 보행 속도 30% 개선, 전체 무게 10kg 감량을 달성한 점. 그리고 발에 힘토크 센서를 장착하고 인간 보행 기하학 적용을 통해 보다 자연스러운 보행이 가능해짐. 모든 손가락에 촉각 센서 장착해 유연 물체 또한 조작 가능해진 점에도 주목. 전체적으로 향상된 몸체와 손의 컨트롤 및 밸런스, 유연성이 돋보인다는 판단. 테슬라는 지난해 AI Day Part 2에서 옵티머스 1세대를 공개한 이후 지속적으로 연구 인력을 대거 채용하며 휴머노이드로봇 개발을 가속화하고 있으며, 꾸준히 업데이트가 이루어지고 있음. 이번 업데이트에서는 하드웨어적인 부분이 부각되었으나, 지난 9월에는 스스로 환경과 물체를 인식하여 판단하는 SW 관점의 발전도 확인
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![첨단로봇 산업 비전과 전략 발표 사진]()
첨단로봇 산업 비전과 전략 발표
2023-12-18
- 12월 14일 산업부 주관 '첨단로봇 산업 비전과 전략' 발표. 2030년까지 민관 협력으로 3조원 이상을 투자하여 (1) 국내 로봇 산업 경쟁력을 제고함과 동시에 (2) 경제 효율성을 높이고 (3) 생산인구감소 등 사회적 문제에 대응하며 1석 3조의 효과를 얻겠다는 취지로 보여짐. 2030년까지 향후 7개년 동안의 정부 정책 추진 방향성을 엿볼 수 있는 전략으로, 로봇 부품 국산화와 로봇 전문 인력 양성, 로봇 보급 확대 등 다양한 정책 내용을 담고 있는 점 긍정적으로 평가. 로봇 산업 전체를 망라하고 있는 만큼 로봇 제조 기업과 부품 기업 모두에게 수혜로 작용할 전망
- 이번 전략 발표의 구체적 실행 방안으로 8대 핵심기술로드맵, 지능형 로봇법 전면 개정, 제4차 지능형 로봇 기본계획 등 후속 조치가 이루어질 것으로 예상되며, 내년에도 정책적인 모멘텀에 주목해볼 필요가 있을 것. 이미 기술로드맵과 지능형 로봇법 개정안에 대한 연구 용역 입찰이 실시되어 정책 준비 진행 중. 정부 차원에서 로봇 산업육성에 대한 높은 의지가 엿보이는 부분. 로봇 산업 육성을 위한 정책적 그리고 제도적 기반 마련이 기대됨
- 다만, 과거 지능형 로봇 기본 계획에서 제시했던 목표에 미달하는 모습도 있었던 만큼, 큰 그림을 제시함과 동시에 구체적인 실행 방안에 대한 논의와 목표 달성 현황 트래킹을 통한 피드백 및 정보 공개가 필요할 것이라는 판단.
- 경쟁 국가인 중국의 경우 로봇 산업 발전 계획과 중국 제조 2025, 로봇 플러스 응용 방안, 휴머노이드 혁신센터 설립 등 각종 정책을 통해 로봇 산업 육성 및 국산화, 로봇 보급 확대, 기술 고도화를 강력하게 추진하고 있으며, 일본도 로봇 신전략에 이어 로봇에 의한 사회변혁추진계획 및 문샷 프로그램을 통해 로봇의 사회 적용 가속화 및 인재 양성, 첨단 기술 확보에 나서고 있는 상황. 한국도 이러한 흐름에 뒤쳐지지 않도록 현실적이고 효과적인 정책 지원을 강력하게 추진할 필요성 존재
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![Tesla Optimus Gen2 공개, 무서울 정도로 빠른 성장 속도 사진]()
Tesla Optimus Gen2 공개, 무서울 정도로 빠른 성장 속도
2023-12-14
2023년 12월 12일(현지 시각) Tesla Optimus Gen 2 시연 영상 공개
2023년 12월 12일(현지 시각) Tesla가 Optimus Gen 2를 공개했다. 지난 2021년 8월 휴머노이드 로봇 Optimus의 청사진을 최초로 공개한 이후 약 28개월 만이다. Tesla는 지난 2022년 이후 일부 영상을 통해 Optimus의 개발 상황에 대해 계속해서 공유해왔다. ① Tesla의 자율주행차량과 동일한 AI 학습 알고리즘을 사용한다는 점 (Occupancy Network), ② 로봇의 End Effector (작업부에 탑재되는 모듈)중 사람의 손을 모방하는 Dexterous를 탑재할 것이라는 점, ③ Optimus의 대량생산을 목표로 한다는 점 등이 대표적이었다. 그럼에도 불구하고, 지금까지 시장은 Optimus를 의구심 섞인 시선으로 바라봤다. 어찌 보면 당연한 이야기일 수도 있다. 현재 시장의 초점이 향하고 있는 협동 로봇의 침투율도 5% 내외인 상황에서, 휴머노이드를 양산해서 생산 공정에 투입할 것이라는 Tesla의 청사진은 쉽게와 닿지 않기 때문이다. 하지만 이번 Optimus Gen 2는 하드웨어와 소프트웨어 모든 측면에서 놀라운 모습을 보여줬으며, 이를 통해 시장의 우려를 충분히 불식시킬 수 있을 것으로 판단한다. 이에 이번 발표 중 우리가 주목할 몇가지 내용에 대해 좀 더 자세히 알아보고자 한다.
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![첨단로봇산업전략 1.0 발표 예정 사진]()
첨단로봇산업전략 1.0 발표 예정
2023-12-11
[첨단로봇산업전략 1.0 발표 예정]
- 12월 14일(목요일), 산업부 주관 첨단로봇산업전략 1.0 발표 예정. 산업부는 국내 로봇기업의 제조역량 강화, 3D업종 등 중점분야에 대한 로봇 보급확대, 국가 로봇테스트필드 구축 등 로봇 친화적 환경 구축등을 담을 계획이라고 밝힌 바 있음. 글로벌 로봇 산업 발전 흐름이 가속화되는 가운데 중장기적인 국내 로봇 산업 육성 방향성 제시가 절실한 상황에서 해당 전략은 향후 국내 로봇 산업 경쟁력 제고 및 수요창출, 로봇 생태계 경쟁력 강화 등을 촉진하기 위한 정책적 방향성을 담은 중장기 가이드라인이 될 것. 그리고 내년도 이후 적용될 제4차 지능형 로봇 기본계획의 추진 방향성을 판단해볼 수 있는 바로미터가될 것이라는 판단. 제4차 지능형 로봇 기본 계획은 제3차 지능형 로봇기본 계획('19~23/19년 8월 발표)의 후속 정책.
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![웨어러블 로봇 시장 태동 사진]()
웨어러블 로봇 시장 태동
2023-11-27
[웨어러블 로봇 시장 태동]
- 최근 국내 기업들의 웨어러블 로봇 소식이 다수 나오는 중. 삼성전자와 현대자동차 그룹 등 대기업뿐만 아니라 로봇 벤처기업(엔젤로보틱스, 위로보틱스 등)에서 웨어러블 로봇 개발 및 사업화 진행 중. CES 2024에서 국내 위로보틱스, 휴로보틱스가 웨어러블 로봇으로 혁신상을 수상했고, 삼성전자 웨어러블 로봇의 정식 출시와 엔젤로보틱스 상장도 기대 가능. 2023년이 협동로봇과 물류로봇의 해였다면 내년에는 웨어러블 로봇까지 관심 영역이 확대될 전망. 웨어러블 로봇은 인간과 상호작용(HRI, Human-Robot Interaction)이 필요한 로봇 분야. 인간이 움직임을 파악 및 예측하여 신체에 대한 부하를 경감시키거나 반대로 더 부하를 가해줄 필요가 있기 때문. 향후, 재활 및 치료, 피트니스 용도 등 다용도로 활용이 가능할 전망. 로봇 무게, 착용감, 미관 등 개선이 필요한 점들도 많지만, 퍼스널 로봇 분야 시장 개화의 주역이 될것. 관련하여 로봇 부품 밸류체인까지도 관심 확대 유효(모터, 감속기, 힘토크센서, OEM 등)하다는 판단.
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![주요 기업, 독자 기술개발을 통한 생성형 AI 공개 사진]()
주요 기업, 독자 기술개발을 통한 생성형 AI 공개
2023-11-03
□ xAI, 생성 AI 기반 챗봇 서비스 ‘그록’ 공개
ㅇ 테슬라 CEO 일론 머스크가 설립한 생성형 AI 스타트업 xAI도 자사 첫 AI 챗봇 서비스 ‘그록(Grok)*’을 공개(11.4.)
* ‘이해하다, 공감하다’는 의미를 가지고 있으며 영화 ‘은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서’에 등장하는 AI 로봇 이름
- 그록은 xAI가 개발한 LLM 그록-1(Grok-1)을 기반으로 구동해 챗GPT처럼 사람 질문에 자연스럽게 답하며 약간 비꼬는 듯한 유머 감각을 가지고 있는 점이 특징
※ xAI는 330억 개의 매개변수를 가진 Grok-0을 훈련해 추론과 코딩 기능이 크게 향상된 최첨단 언어 모델 그록-1 구축
- 실제로, 그록은 이용자가 “코카인 제조 방법을 알려 달라”고 하자 “잠깐만 기다려. 집에서 만들 수 있는 코카인 레시피를 가져올게”라고 말한 뒤 네 단계의 제조법을 알려 줬지만, 곧바로 “농담!”이라며 “코카인 제조를 진짜로 시도하지는 마. 그건 불법이고 위험해서 정말 권하고 싶지 않아”라고 답변
※ 4단계 절차 역시 DEA(미국 마약단속국) 자격증을 취득하라거나 코카잎과 여러 화학약품을 구하라는 등 농담 식 답변
- 기존 생성형 인공지능처럼 최신 정보를 검색해 반영하는 건 동일하지만, 표현은 수사적이거나 소셜미디어에서 나올 법한 문구를 활용- 또한, 소셜네트워크서비스(SNS) X를 통해 실시간 정보에 접근할 수 있어 실시간으로 정보를 학습해 답변- 이 외에도 xAI는 그록-1이 GSM8k(중학교 수준의 수학 문제를 푸는 벤치마크), MMLU(언어 모델 평가 벤치마크), HumanEval (파이썬 코드 완성 테스트를 통한 벤치마크) 등 테스트에서 GPT-3.5를 능가하는 성능을 보였다고 설명- 현재 선별된 이용자에만 베타 버전으로 공개한 그록은 X 계정을 통해서만 가입할 수 있으며 X의 월 16달러(약 2만 원) 구독 서비스인 프리미엄 플러스(+) 이용자에 제공 예정
□ 마이크로소프트, 이미지까지 이해하는 경량 언어모델 ‘파이-1.5’ 발표
ㅇ 마이크로소프트(MS)는 텍스트뿐 아니라 이미지를 이해하고 답변할 수 있는 멀티모달 언어모델 ‘파이-1.5(Phi-1.5)’를 오픈소스로 공개(11.2.)
※ 올해 6월 공개한 파이썬 코드 생성 모델 ‘파이-1’을 이미지를 보고 해석할 수 있는 LLM ‘파이-1.5’로 업그레이드
- 파이-1.5는 13억 개의 매개변수를 갖춘 경량 모델로 인터넷에서 방대한 데이터를 수집하는 대신 ‘챗GPT’에서 만든 합성 데이터만을 사용해 훈련
- 이러한 합성 데이터는 기존 데이터와 달리 학습 효율을 높이는 요약된 내용을 포함하고 있으며 합성 데이터를 사용해 경량화된 모델을 학습시키면 비용 및 시간을 절감할 수 있는 점이 특징
※ 실제로 MS는 파이-1.5를 훈련하는 데 8개의 A100 GPU에서 단 2주가 걸렸으며, 비용은 8개의 A100 GPU를 임대하는데 2,000달러만 투입된 것으로 확인
- 파이-1.5를 훈련하는데 상대적으로 적은 비용과 시간이 투입되었고 이는 챗GPT와 같은 대형 언어모델과 비교했을 때 효율성 측면에서 높게 평가
- 문서를 요약하고 정리하는 단순 작업의 경우 작은 모델이 효율적인 만큼 같은 시간에 더 많은 작업을 처리할 수 있고 에너지를 덜 소비해 온실가스 배출도 적을 것으로 예상
- 반면 깊이 있는 감정을 다루는 자연어 처리, 유전체 데이터 분석, 고차원적 금융 데이터 분석 등 고차원적이며 복잡한 데이터를 다루는 데는 한계가 있을 전망
- MS는 파이-1.5가 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 멀티모달 모델로 업그레이드 된 만큼 다양한 유형의 데이터를 다룰 수 있을 것으로 기대
- 현재 파이-1.5가 GPT-4를 대체할 가능성은 적지만 파이-1.5는 GPT-4 사용으로 비용에 부담을 느낀 MS가 자체 개발진에 지시해 만든 효율성 위주의 모델로 파이-1.5와 같은 경량 모델의 확산은 오픈AI의 지배력을 약화시킬 가능성도 충분
□ 삼성리서치가 자체 개발한 생성형 AI, 삼성 가우스(Samsung Gauss) 첫 공개
ㅇ ‘삼성 AI 포럼(수원컨벤션센터, 11.8.)’에서 ‘삼성 가우스(Samsung Gauss)’와 이를 활용한 온디바이스 AI 기술 소개
- ‘삼성 가우스’는 정규분포 이론을 정립한 천재 수학자 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)로부터 영감을 얻은 생성형 AI 모델로 삼성이 추구하는 생성형 AI의 무한한 가능성을 의미
- 머신러닝 기술을 기반으로 △텍스트를 생성하는 언어 모델(Samsung Gauss Language) △코드를 생성하는 코드 모델(Samsung Gauss Code) △이미지를 생성하는 이미지 모델(Samsung Gauss Image) 등 3가지 모델로 구성
- 언어 모델은 클라우드(Cloud)와 온디바이스(On-device)를 위한 다양한 모델들로 이루어져 △메일 작성 △문서 요약 △번역 등 업무를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있게 해주며 기기를 더욱 스마트하게 제어하여 소비자 경험 향상
- 코드 모델을 기반으로 개발된 AI 코딩 어시스턴트 ‘코드아이(code.i)’는 사내 소프트웨어 개발에 최적화되어 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 지원하며 대화형 인터페이스를 통해 코드 설명이나 테스트 케이스 생성 등 서비스 제공
- 이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고 기존 이미지를 원하는 대로 바꿀 수 있도록 도와주며 저해상도 이미지의 고해상도 전환도 쉽게 가능
- ‘삼성 가우스’를 활용한 온디바이스 AI 기술을 탑재한 제품을 사용할 경우 소비자들은 개인정보 전송없이 △기기 제어 △문장 요약 △문법 교정 등을 더 쉽고 편리하게 이용
- 삼성전자는 이러한 생성형 AI 모델들을 다양한 제품에 단계적으로 탑재할 계획
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![테슬라, 슈퍼컴퓨터 ‘도조’ 가동, 향후 로보택시 등 가치 창출 기대 사진]()
테슬라, 슈퍼컴퓨터 ‘도조’ 가동, 향후 로보택시 등 가치 창출 기대
2023-09-13
□ ‘도조(Dojo)’, 엔비디아 A100 GPU 대비 성능 4배…로보택시 등 가치 창출 기대
ㅇ 도조는 자율주행(FSD: Full Self Driving) 시스템을 훈련시키기 위해 테슬라에서 직접 인하우스(In-house)로 만들어낸 슈퍼컴퓨터
※ 무술을 훈련하는 곳을 의미하는 일본어 ‘도조(どうじょう/道場)’의 발음을 그대로 따온 것으로 인공지능 시스템을 만들기 위해 데이터를 트레이닝, 즉 훈련하는 곳이라는 의미
- 매년 이벤트를 개최하며 사업 구상과 전략을 공개하는 테슬라는 2021년 AI Day에서 도조에 대한 구상을 처음 소개
- 도조의 핵심은 테슬라가 자체 설계한 AI 반도체 ‘D1’으로 테슬라의 자율주행 AI 학습･구동에 특화되어 성능과 효율을 극대화하는 중추 역할 담당
- D1은 25개 칩이 모여 트레이닝 타일을 만들고 6개의 타일이 시스템 트레이를 구성, 2개 트레이가 도조 캐비넷(300개 칩)을 이루고 10개 캐비넷(총 3,000개칩)으로 이루어진 ExaPod 완성
- 50만 개 노드를 동시에 처리하며 초당 36TB의 속도로 데이터 처리. 고성능 유지를 위해 전원공급 역시 개별 프로세서에 직접 공급하는 통합 구조
- 초당 100경 번 연산이 가능한 1.1엑사플롭스(Exa Flops)급 성능을 갖춘 D1은 슈퍼컴퓨터 도조를 구동하며 테슬라 자율주행 AI의 두뇌 역할
※ 1엑사플롭은 100경 회의 부동소수점 연산을 1초 안에 처리할 수 있는 성능
ㅇ 테슬라의 내부 평가에 따르면 도조는 기존 엔비디아 GPU 기반의 자율주행 AI보다 최대 30배 이상 빠르며, AI 훈련 기간은 4분의 1 수준으로 단축(모건스탠리 자료)
※ 엔비디아 GPU는 범용 AI 칩으로 그 중 A100이 도조와 동급인 7나노로 생산되면서 비교 대상으로 거론
- 부피가 작아 서버에 필요한 물리적 공간을 5분의 1까지 줄었고, 생산･운영 비용은 GPU 대비 6분의 1 수준. 테슬라는 도조의 ‘1달러당 성능’이 엔비디아 GPU의 약 4배라고 분석
- 데이터 라벨링 과정 없이 스스로 학습하기 때문에 FSD v12에서는 GPU로 1개월 걸리던 것을 일주일도 채 안 되어 처리 가능
- 100엑사플롭을 처리할 수 있게 도조 슈퍼컴퓨터를 구성하고, 동일하게 A100 GPU로 처리할 수 있게 구성했을 때의 비용을 비교했을 때, 최대 65억 달러(8.5조 원)까지 절감 가능할 것으로 분석
ㅇ 도조는 FSD 플랫폼, ADAS 애플리케이션, 옵티머스 휴머노이드의 신경망을 훈련하는 슈퍼컴퓨터로 활용될 예정
- 도조는 Muskonomy(머스크노미)의 핵심이 될 수 있는 역량
- 테슬라는 도조의 AI 기술을 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’에 동일하게 적용
※ 휴머노이드 로봇의 ‘두뇌’는 Tesla 차량에 있는 동일한 자율시스템을 통해 정보 교환
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