데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 김재욱 기자 | DGIST 전기전자컴퓨터공학과 박경준 교수 연구팀이 AI(인공지능)와 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System, CPS)을 효과적으로 결합하는 새로운 개념인 '사이버-물리 AI(Cyber-Physical AI, CPAI)'를 세계 최초로 제안했다. 이번 연구는 AI가 자율주행차, 스마트 팩토리, 의료 로봇 등 다양한 물리 환경에서 신뢰성 있게 활용될 수 있도록 돕는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 엔비디아(NVIDIA) CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 "미래 기술의 핵심은 물리 AI(Physical AI)"라고 강조한 바 있다. 물리 AI는 감지 및 제어 장치를 갖추고 현실에서 직접 작동하는 AI를 의미하며, 자율주행차, 로봇, 스마트 팩토리 등이 대표적인 사례다. CPS는 물리적인 장치와 소프트웨어가 결합된 시스템으로, 스마트 팩토리, 자율주행차, IoT 기반 시설 등에서 광범위하게 활용된다. 그러나 AI가 CPS와 결합하는 과정에서 다양한 한계가 지적돼 왔다.

AI가 현실 환경에서 신뢰성 있게 작동하기 위해서는 여러 가지 문제가 해결돼야 한다. 첫째, 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.

이에 DGIST 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '사이버-물리 AI(CPAI)' 개념을 세계 최초로 제안했다. CPAI는 AI가 CPS에서 안전하고 효율적으로 동작할 수 있도록 하는 체계적 접근 방식이다. 연구팀은 CPAI를 정의하면서 이를 Constraint(제약), Purpose(목적), Approach(접근 방식)이라는 세 가지 차원에서 분석하고 기존 연구를 체계적으로 재분류했다. 또한, CPS에서 AI가 도입되는 과정에서 발생할 수 있는 문제를 9단계로 구분하여 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 방법을 제시했다. 특히, 데이터 편향, 드리프트, 신뢰성 부족과 같은 AI-CPS 통합 과정에서 빈번하게 발생하는 문제들을 실험과 사례 분석을 통해 해결할 방안을 모색했다.

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.

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 박경준 교수는 "AI가 현실에서 신뢰성 있는 시스템으로 작동하려면 단순한 기술 적용을 넘어 AI와 CPS 간의 통합을 체계적으로 설계해야 한다."며 "이번 연구는 기존의 분산된 시도들을 하나로 정리하고, 보다 안전하고 효율적인 AI 시스템을 구축하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 방위사업청의 재원으로 국방기술진흥연구소의 이종 위성군 우주 감시정찰 기술 특화연구센터 사업과, 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 통해 수행됐다. 교신저자인 박경준 교수는 로봇 소프트웨어 스타트업 에스이노베이션스㈜의 CTO로 활동 중이며, 사이버-물리 AI의 상용화를 위해 활발히 노력하고 있다.