다중 모달 파운데이션 모델을 활용한 로봇 제어 및 상호작용을 위한 Embodied AI - 기기픽

다중 모달 파운데이션 모델을 활용한 로봇 제어 및 상호작용을 위한 Embodied AI

최근 인공지능 분야의 가장 혁신적인 발전 중 하나는 바로 파운데이션 모델(Foundation Model)입니다. 특히 텍스트 기반의 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 자연어 처리 능력을 비약적으로 향상시키며 다양한 응용 분야에서 그 잠재력을 증명했습니다. 하지만 로봇은 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어, 물리적 세계에서 인지하고, 추론하며, 행동해야 합니다. 이러한 요구사항을 충족하기 위해 등장한 개념이 바로 Embodied AI와 다중 모달 파운데이션 모델(Multimodal Foundation Models, MFM)입니다. 본 글은 개발자들이 로봇 제어 및 상호작용의 새로운 시대를 여는 이 두 가지 핵심 기술을 깊이 이해하도록 안내합니다.

Embodied AI의 부상

기존 로봇 제어의 한계

전통적인 로봇 제어 방식은 주로 하드코딩된 규칙, 미리 정의된 환경 맵, 그리고 정교하게 캘리브레이션된 센서 데이터를 기반으로 했습니다. 이러한 방식은 특정하고 고정된 환경에서는 효과적일 수 있지만, 미묘한 변화가 있거나 예상치 못한 상황에 직면하면 쉽게 실패합니다. 로봇은 새로운 물체를 인식하지 못하고, 인간의 모호한 명령을 이해하지 못하며, 복잡한 작업을 유연하게 수행하지 못합니다. 이것은 곧 로봇이 실제 세계의 복잡성과 가변성을 다루는 데 본질적인 한계를 드러냈음을 의미합니다.

Embodied AI란 무엇인가?

Embodied AI는 로봇이 물리적 세계에서 직접 경험하고 학습하며, 이를 통해 지능적인 행동을 생성하는 인공지능 분야입니다. 이는 로봇이 단순히 정보를 처리하는 기계를 넘어, 환경과 끊임없이 상호작용하며 자신의 존재를 통해 세계를 이해하고 배우는 주체로 거듭나는 것을 목표로 합니다. 핵심은 지각-행동 루프(Perception-Action Loop)입니다. 로봇은 센서(카메라, 마이크, 촉각 센서 등)를 통해 환경을 인지하고, 이 정보를 바탕으로 내부 모델을 업데이트하며, 그 결과로 적절한 행동을 취하고, 이 행동이 환경에 미치는 영향을 다시 지각하는 순환적 과정을 반복합니다. 이러한 반복을 통해 로봇은 일반화 능력을 향상시키고, 예상치 못한 상황에서도 유연하게 대처하는 능력을 습득합니다.

다중 모달 파운데이션 모델(Multimodal Foundation Models)의 등장

단일 모달 모델의 한계

LLM은 언어 데이터를, 비전 모델은 이미지 데이터를 각각의 단일 모달리티에 특화하여 처리합니다. 이들은 각자의 영역에서 뛰어난 성능을 보이지만, 로봇이 실제로 세계를 이해하고 상호작용하기 위해서는 시각, 청각, 촉각, 그리고 내부 상태(고유수용 감각) 등 다양한 형태의 정보를 동시에 처리하고 통합해야 합니다. 예를 들어, 로봇이 “저기 테이블 위에 있는 빨간 컵을 가져와”라는 명령을 수행하려면, 언어를 이해하는 동시에 시각적으로 ‘빨간 컵’과 ‘테이블’을 인식하고, 이들 간의 공간적 관계를 파악해야 합니다.

다중 모달 파운데이션 모델의 핵심 원리

다중 모달 파운데이션 모델(MFM)은 이러한 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. MFM은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 여러 모달리티의 데이터를 하나의 통합된 표현 공간(Unified Representation Space)으로 매핑하여 학습합니다. 이를 통해 모델은 각 모달리티 간의 복잡한 관계와 상호작용을 이해하며, 한 모달리티의 정보를 다른 모달리티의 맥락에서 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 설명하는 텍스트나, 비디오에서 발생하는 이벤트를 예측하는 것 등이 가능합니다. 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 MFM의 핵심 구성 요소입니다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 다양한 모달리티의 입력 시퀀스를 동시에 처리하고, 각 모달리티 내에서 또는 모달리티 간의 중요한 상관관계를 효율적으로 학습합니다. Google의 PaLM-E와 같은 모델은 이러한 원리를 활용하여 로봇의 시각적 지각, 언어 이해, 그리고 행동 계획을 통합합니다.

로봇을 위한 MFM의 필요성

로봇은 본질적으로 다중 모달적인 존재입니다. 인간과의 자연스러운 상호작용을 위해서는 언어 명령을 이해하고, 시각적 단서를 해석하며, 촉각 피드백을 통해 물체의 특성을 파악해야 합니다. MFM은 이러한 모든 정보를 통합적으로 처리하여 로봇이 주변 환경을 깊이 이해하고, 인간의 의도를 정확히 파악하며, 복잡한 작업을 능숙하게 수행하도록 돕는 강력한 기반을 제공합니다. 이는 로봇이 더 이상 고립된 기능을 수행하는 기계가 아니라, 인간과 소통하고 협력하는 지능적인 파트너로 진화하는 데 필수적인 요소입니다.

로봇 제어를 위한 MFM의 적용

지각 및 상황 이해

MFM은 로봇이 주변 환경을 인식하고 상황을 이해하는 방식을 혁신합니다. 특히 비전 언어 모델(Vision-Language Models, VLM)은 로봇의 눈과 뇌를 연결하는 다리 역할을 합니다. VLM은 카메라에서 들어오는 시각 정보를 언어적 설명이나 질문으로 변환하거나, 반대로 언어 명령에 따라 특정 시각적 대상을 식별합니다. 예를 들어, “테이블 위에 있는 빨간색 컵을 찾아”라는 명령을 받았을 때, 로봇은 VLM을 통해 시각적 입력에서 ‘테이블’과 ‘빨간색 컵’이라는 개념을 매칭하고, 이들 간의 공간적 관계를 파악하여 해당 물체의 위치를 정확히 식별합니다. MFM은 단순히 물체를 인식하는 것을 넘어, 장면의 의미론적 이해(Semantic Understanding)와 추론을 가능하게 합니다. “이 방에서 가장 지저분한 곳은 어디야?”와 같은 추상적인 질문에도 MFM은 방 안의 물체들의 배치, 상태 등을 종합적으로 고려하여 대답할 수 있습니다.

고수준 계획 및 추론

MFM은 로봇의 고수준 계획(High-Level Planning) 및 공통 상식 추론(Commonsense Reasoning) 능력을 크게 향상시킵니다. 사용자가 “커피 한 잔 만들어 줘”와 같이 추상적인 목표를 제시했을 때, MFM은 이 목표를 ‘컵을 가져온다’, ‘물을 붓는다’, ‘커피 가루를 넣는다’, ‘커피를 내린다’와 같은 일련의 구체적인 하위 작업으로 분해합니다. 이 과정에서 MFM은 일상적인 지식(예: 커피를 만들려면 컵이 필요하다)과 환경에 대한 현재 지각 정보(예: 컵이 어디에 있다)를 통합하여 논리적인 작업 흐름을 생성합니다.

pseudocode

function PlanTask(GoalText, CurrentVisualState, RobotCapabilities):
    // GoalText: "Make a cup of coffee"
    // CurrentVisualState: Image/feature embeddings of the environment
    // RobotCapabilities: List of available robot actions (e.g., "grasp", "pour", "move_to")

    // 1. Multimodal Understanding: Integrate GoalText and CurrentVisualState
    ContextualUnderstanding = MFM.encode(GoalText, CurrentVisualState)

    // 2. Task Decomposition and Commonsense Reasoning
    //    MFM generates a sequence of high-level sub-goals based on understanding
    SubGoals = MFM.generate_subgoals(ContextualUnderstanding)
    // e.g., ["find_cup", "grasp_cup", "move_to_coffee_machine", "brew_coffee"]

    // 3. Action Selection and Sequencing
    Plan = []
    for each SubGoal in SubGoals:
        // MFM maps sub-goal to a sequence of actionable steps, considering robot capabilities
        ActionSequence = MFM.map_subgoal_to_actions(SubGoal, CurrentVisualState, RobotCapabilities)
        Plan.append(ActionSequence)

    return Plan

이러한 MFM 기반 계획은 로봇이 단순히 정해진 경로를 따르는 것이 아니라, 환경의 변화에 따라 유연하게 계획을 수정하고, 새로운 상황에 적응하는 능력을 부여합니다.

저수준 행동 생성 및 제어

고수준의 계획이 수립되면, MFM은 이를 로봇이 실제로 실행할 수 있는 저수준의 행동 명령으로 변환합니다. 이는 크게 두 가지 방식으로 구현됩니다. 첫째, 강화 학습(Reinforcement Learning)과 결합하여 MFM이 로봇의 현재 상태와 목표를 입력받아 최적의 관절 각도, 그리퍼 제어 명령 등을 직접 출력하도록 학습시키는 방법입니다. 둘째, 행동 복제(Behavior Cloning)를 통해 인간의 시범 행동을 MFM에 학습시켜, 특정 상황에서 인간과 유사한 로봇 행동을 생성하도록 하는 방법입니다. 예를 들어, MFM은 “컵을 잡으라”는 고수준 명령을 ‘팔을 특정 위치(x,y,z)로 이동’, ‘그리퍼를 일정한 힘으로 닫기’와 같은 로봇 조작 명령으로 변환합니다. MFM은 시각 및 촉각 피드백을 실시간으로 통합하여, 물체의 질감이나 미끄러짐 정도에 따라 그리퍼의 힘을 조절하는 등 미세한 제어까지 가능하게 합니다.

로봇 상호작용을 위한 MFM의 적용

자연어 명령 이해 및 응답

MFM은 로봇이 인간의 자연어 명령(Natural Language Command)을 훨씬 더 유연하고 정확하게 이해하도록 만듭니다. 고정된 키워드나 문법 규칙에 얽매이지 않고, 문맥(Context)과 의도(Intent)를 파악하여 명령을 해석합니다. “저기 있는 저것 좀 가져다 줄래?”와 같이 모호한 명령이 주어졌을 때, MFM은 로봇의 시각적 입력과 결합하여 ‘저것’이 무엇을 의미하는지 파악하고, 필요한 경우 “어떤 물건을 말씀하시나요?”와 같이 명확한 질문을 통해 불확실성을 해소할 수 있습니다. 이는 인간과 로봇 간의 소통을 훨씬 더 자연스럽고 효율적으로 만듭니다.

인간-로봇 협업

MFM은 인간-로봇 협업(Human-Robot Collaboration, HRI)의 수준을 한 단계 끌어올립니다. MFM은 인간의 음성 톤, 얼굴 표정, 제스처, 시선 등 다중 모달 신호를 종합적으로 분석하여 인간의 감정 상태나 의도를 추론합니다. 예를 들어, 작업 중인 인간이 특정 도구를 찾기 위해 시선을 돌리거나 한숨을 쉬는 것을 인지하고, MFM은 이를 바탕으로 필요한 도구를 미리 건네주거나 도움을 제안합니다. 이러한 능력은 로봇이 인간 작업자와의 비언어적 상호작용까지 이해하여 더욱 매끄럽고 효율적인 협업을 가능하게 합니다.

설명 가능한 AI (XAI)

복잡한 AI 모델의 의사결정 과정을 이해하는 것은 신뢰와 안전을 위해 매우 중요합니다. MFM은 그 구조적 특성상 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 잠재력을 제공합니다. MFM은 왜 특정 행동을 수행했는지에 대해 자연어로 설명하거나, 시각적 주의(Attention) 맵을 통해 어떤 시각 정보에 집중했는지를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, “제가 파란색 블록을 집은 이유는, 당신이 파란색 물체를 치워달라고 요청하셨고, 그 블록이 가장 가까운 파란색 물체였기 때문입니다”와 같이 로봇 스스로 자신의 행동에 대한 합리적인 근거를 제시할 수 있습니다. 이는 로봇에 대한 사용자의 신뢰를 높이고, 오작동 시 문제를 진단하는 데 큰 도움을 줍니다.

구현 고려사항 및 과제

데이터 효율성(Data Efficiency): 파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터로 사전 학습되지만, 특정 로봇 작업에 대한 파인 튜닝(Fine-tuning)에는 여전히 많은 양의 로봇 상호작용 데이터가 필요합니다. 실제 세계의 로봇 데이터를 수집하는 것은 비용과 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 시뮬레이션-실제 전이(Sim-to-Real Transfer) 기술을 활용하여 시뮬레이션 환경에서 학습된 모델을 실제 로봇에 적용하는 방법이 중요한 해결책으로 부상하고 있습니다.

실시간 성능(Real-time Performance): 로봇 제어는 밀리초 단위의 응답 시간을 요구하는 경우가 많습니다. 대규모 MFM은 추론(Inference)에 상당한 연산 자원을 필요로 하므로, 모델 경량화, 하드웨어 가속기(GPU/TPU) 활용, 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 등 실시간 성능을 확보하기 위한 최적화가 필수적입니다.

안전성 및 신뢰성(Safety and Reliability): 물리적 세계에서 행동하는 로봇에게는 안전이 최우선입니다. MFM이 예상치 못한 상황에서 오작동하거나 불안정한 행동을 보일 가능성을 최소화하고, 실패 시에도 안전하게 복구할 수 있는 메커니즘을 구축해야 합니다. 강건성(Robustness) 및 안전한 탐색(Safe Exploration)에 대한 연구가 활발히 진행되어야 합니다.

윤리적 고려사항(Ethical Considerations): 로봇의 자율성과 의사결정 능력 증가는 사회적, 윤리적 논쟁을 동반합니다. 책임 소재, 편향된 데이터로 인한 차별적 행동, 인간의 일자리 대체 등 복합적인 문제에 대한 신중한 접근과 가이드라인 마련이 필요합니다.

결론

다중 모달 파운데이션 모델은 Embodied AI의 비전을 현실로 만드는 데 결정적인 역할을 수행하고 있습니다. 로봇은 더 이상 미리 프로그래밍된 작업을 수행하는 단순한 기계가 아닙니다. MFM은 로봇이 복잡한 환경을 종합적으로 이해하고, 인간의 의도를 깊이 있게 파악하며, 유연하고 지능적인 방식으로 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 기반을 제공합니다. 이는 로봇이 인간의 삶에 더 깊숙이 통합되어, 생산성을 높이고, 삶의 질을 향상시키며, 이전에 불가능했던 새로운 응용 분야를 개척할 수 있는 가능성을 열었습니다. 물론, 데이터, 연산, 안전성 등의 도전 과제가 남아있지만, 이 분야의 연구와 발전 속도는 매우 빠릅니다. 우리는 곧 복잡한 작업을 능숙하게 수행하고, 인간과 자연스럽게 소통하며, 끊임없이 학습하고 진화하는 로봇의 시대를 맞이할 것입니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 로봇의 관계를 재정의하는 중요한 전환점이 될 것입니다.

주요 용어 해설

Embodied AI (Embodied AI)

로봇이 물리적 세계에서 직접 경험하고 학습하며, 이를 통해 지능적인 행동을 생성하는 인공지능 분야입니다. 지각-행동 루프를 통해 환경과 상호작용하며 학습합니다.

다중 모달 파운데이션 모델 (Multimodal Foundation Models, MFM)

텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 형태의 데이터를 통합하여 학습하고, 다양한 모달리티 간의 복잡한 관계를 이해하는 대규모 인공지능 모델입니다. 로봇의 다중 감각 정보를 통합하여 처리합니다.

파운데이션 모델 (Foundation Model)

대규모 데이터셋으로 사전 학습되어 다양한 하위 작업에 전이 학습(Transfer Learning)이 가능한 대규모 AI 모델을 총칭하는 용어입니다. LLM이 대표적인 예입니다.

대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)

방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해, 생성, 번역 등 다양한 언어 관련 작업을 수행하는 인공지능 모델입니다.

비전 언어 모델 (Vision-Language Models, VLM)

이미지 및 텍스트 데이터를 함께 학습하여 시각 정보와 언어 정보를 통합적으로 이해하고 상호 연결하는 모델입니다. 예를 들어, 이미지에 대한 설명을 생성하거나, 텍스트 질문에 기반하여 이미지에서 특정 객체를 식별합니다.

트랜스포머 (Transformer)

어텐션(Attention) 메커니즘을 기반으로 하는 신경망 아키텍처로, 시퀀스 데이터(텍스트, 이미지 토큰 등) 처리 및 모달리티 간 정보 통합에 매우 효과적입니다. LLM과 MFM의 핵심 구성 요소입니다.

지각-행동 루프 (Perception-Action Loop)

로봇이 센서를 통해 환경을 인지하고(지각), 이 정보를 바탕으로 행동을 결정하고 실행하며(행동), 그 결과로 변화된 환경을 다시 인지하는 순환적 과정을 의미합니다.

강화 학습 (Reinforcement Learning)

에이전트(로봇)가 환경과의 상호작용을 통해 시행착오를 거치며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 최적의 행동 정책을 학습하는 기계 학습 방법입니다.

행동 복제 (Behavior Cloning)

전문가(인간)의 시범 데이터를 학습하여 해당 행동을 모방하도록 로봇을 훈련시키는 지도 학습(Supervised Learning) 기반의 방법입니다.

시뮬레이션-실제 전이 (Sim-to-Real Transfer)

시뮬레이션 환경에서 학습된 로봇 제어 정책이나 모델을 실제 로봇에 성공적으로 적용하는 기술입니다. 실제 데이터 수집의 어려움을 해결하는 데 기여합니다.

인간-로봇 상호작용 (Human-Robot Interaction, HRI)

인간과 로봇 간의 상호작용을 연구하고 설계하는 분야로, 자연스럽고 효과적인 소통 및 협업 방법을 모색합니다.

상황 이해 (Contextual Understanding)

단순한 정보 인식을 넘어, 주어진 정보가 놓인 전체적인 환경, 목적, 관련 지식 등을 종합적으로 고려하여 의미를 파악하는 능력입니다.

공통 상식 추론 (Commonsense Reasoning)

일상생활에서 당연하게 받아들여지는 비공식적인 지식과 경험을 바탕으로 추론하고 문제를 해결하는 능력입니다.

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