호텔 청소·시설관리 등 서비스 현장 적용 추진… 상용화 위한 안정성·작업 적응력 검증 과제

[SNS 타임즈] 사람이 40차례 반복해 보여준 동작을 학습한 휴머노이드 로봇이 약 8시간의 인공지능(AI) 모델 훈련을 거쳐 스스로 컵을 집어 옮기는 데 성공했다.

사람의 움직임을 데이터로 변환해 로봇에 학습시키는 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 구현 과정이 공개되면서, 휴머노이드 로봇의 실제 산업 현장 적용 가능성에 관심이 모이고 있다.

싱가포르의 인력관리·통합시설관리 기업 YYForce는 11일 자사의 휴머노이드 로봇 훈련 프로젝트가 싱가포르 미디어콥(Mediacorp)의 기술·시사 프로그램 ‘미팅 AI(Meeting AI)’에서 소개됐다고 밝혔다.

지난 6일 방송된 ‘AI는 한 번만 가르쳐도 배울 수 있을까?’ 편에서는 중국 로봇기업 유니트리(Unitree)의 G1 휴머노이드 로봇을 활용해 인간의 동작을 기록하고, 이를 AI에 학습시켜 로봇이 작업을 자율적으로 수행하도록 만드는 과정이 시연됐다.

이번 시연의 핵심은 사람이 로봇을 원격으로 움직이는 데 그치지 않고, 그 과정에서 수집한 데이터를 활용해 로봇이 스스로 행동하도록 훈련했다는 점이다.

방송 진행자 장하이제(Zhang Haijie)는 가상현실(VR) 헤드셋을 착용하고 양손과 양발에 부착한 추적 센서를 이용해 휴머노이드 로봇을 직접 조작했다.

머리와 양손, 양발의 움직임을 추적하는 5개 센서는 사람의 자세와 동작 속도를 실시간으로 감지해 로봇에 전달했다. 사람이 팔을 들어 올리거나 몸의 자세를 바꾸면 로봇도 이에 맞춰 움직이는 방식이다.

이때 시스템은 단순히 동작을 전달하는 것이 아니라 로봇의 관절 각도와 위치, 움직임의 궤적, 카메라가 촬영한 영상 등을 함께 기록한다.

수집된 정보는 로봇이 특정 작업을 수행하는 데 필요한 학습 데이터로 활용된다. 사람이 컵을 집기 위해 팔을 뻗고 손의 위치를 조정하는 일련의 행동이 로봇의 관절 움직임과 시각 정보로 변환되는 것이다.

기존의 일부 로봇 제어 방식에서는 물체의 위치나 이동 좌표를 사람이 직접 지정하고 작업 순서를 설계해야 했다. 반면 이번에 소개된 방식은 실제 작업자의 동작을 반복적으로 기록해 AI가 행동의 패턴을 학습하도록 한다.

다만 사람의 동작을 한 번 보여주는 것만으로 로봇이 즉시 작업을 습득하는 것은 아니다.

방송에서 공개된 컵 이동 작업의 경우 약 40차례의 인간 시연이 필요했다. 이후 수집한 데이터에서 비정상적인 움직임이나 작업 결과가 좋지 않은 사례를 걸러내는 정제 과정을 거쳤다.

선별된 데이터는 비전·언어·행동(Vision-Language-Action·VLA) 모델의 훈련에 사용됐다. VLA는 시각 정보를 인식하고 언어와 관련된 지시를 행동으로 연결하도록 설계된 AI 모델이다.

이번 사례에서는 약 8시간 동안 신경망을 훈련한 결과, 로봇이 원격조작 없이 컵을 인식하고 집어 이동시키는 작업을 수행할 수 있게 됐다.

미디어콥 역시 방송 소개에서 로봇이 자율적으로 작업을 수행하는 장면 뒤에는 수십 차례의 시연과 데이터 선별, 수 시간에 걸친 훈련 과정이 있었다고 설명했다.

이는 AI가 텍스트나 이미지를 처리하는 수준을 넘어 실제 물리적 환경에서 사물을 인식하고 움직이는 체화형 인공지능(Embodied AI)의 구현 사례로 볼 수 있다.

다만 이번 시연은 컵을 집어 이동시키는 특정 작업을 대상으로 한 것이다. 해당 성과만으로 로봇이 다양한 물체와 예측하기 어려운 환경에서도 동일한 성능을 발휘한다고 판단하기는 어렵다.

YYForce가 주목하는 분야는 단순한 로봇 기술 시연을 넘어 실제 서비스 현장에서의 활용이다.

회사는 호텔 객실과 화장실 청소, 숙박 서비스, 상업용 청소, 시설관리, 배송, 보안 등 반복적이고 노동집약적인 업무에 휴머노이드 로봇과 특수 목적 서비스 로봇을 적용하는 방안을 추진하고 있다.

이를 위해 싱가포르에 로봇 시연·훈련 시설을 구축하고, 다양한 운영 환경에서 로봇의 작업 수행 능력을 시험하고 평가할 수 있는 기반을 마련했다.

앞서 YYForce는 지난 10월 7일 싱가포르에 ‘로봇 훈련·데이터·체험센터(Robotics Training, Data and Experience Center)’를 공식 개소했다고 발표했다. 이 시설은 휴머노이드 로봇의 학습과 작업 절차 시험, 고객 대상 시연 등을 지원하기 위한 공간이다.

호텔과 시설관리 현장은 객실 구조와 작업 대상, 이용객의 이동 등 환경적 변수가 많다. 로봇이 실제 업무에 투입되려면 정해진 동작을 반복하는 능력뿐 아니라 주변 상황을 인식하고 예상하지 못한 변화에 대응하는 능력이 필요하다.

YYForce가 인간 작업자의 경험을 로봇 훈련에 활용하려는 것도 이러한 현실적 조건과 관련이 있다.

회사는 현장 근로자가 수행하는 업무를 데이터로 축적하고, 이를 AI 모델과 로봇의 작업 능력 개선에 활용하는 체계를 구축한다는 구상이다.

YYForce는 이번 기술 개발을 기존 인력관리 사업과 로봇 기술을 결합하는 장기적인 사업 전환의 일부로 설명하고 있다.

마이크 푸(Mike Fu) YYForce 최고경영자(CEO)는 “로봇이 상업 환경에서 안정적으로 작동하기 위해서는 무엇보다 인간의 경험을 직접 학습하는 과정이 선행돼야 한다”고 강조했다.

이어 “우리의 비전은 로봇으로 인간을 대체하는 것이 아니다. 우리는 인간과 AI, 휴머노이드 로봇, 특수 목적 서비스 로봇이 각자의 강점을 가장 효과적으로 발휘할 수 있는 업무를 수행하면서 서로 협력하는 새로운 운영 모델을 구축하고자 한다”고 밝혔다.

회사가 제시한 구상은 AI와 로봇이 반복적이고 육체적 부담이 큰 업무를 지원하고, 인간 근로자는 고객과의 의사소통이나 상황 판단 등 사람의 역할이 중요한 업무에 집중하도록 하는 것이다.

YYForce는 이를 ‘YYForce 2030 비전’의 핵심 방향으로 제시하고 있다.

기존 인력 공급과 시설관리 사업에 AI 기반 인력관리 기술, 휴머노이드 로봇, 사물인터넷(IoT), 스마트빌딩 기술, 통합시설관리 플랫폼 ‘24iFM’을 결합해 인간과 기계가 협력하는 서비스 운영 체계를 구축한다는 계획이다.

그러나 로봇이 특정 작업을 학습해 수행하는 것과 실제 상업 현장에서 지속적으로 활용되는 것은 별개의 문제다.

호텔 객실 청소와 같은 작업은 물건의 위치와 형태가 일정하지 않고, 사람과 로봇이 같은 공간에서 움직이는 상황도 발생한다. 따라서 작업 정확도뿐 아니라 안전성, 환경 변화에 대한 적응력, 반복 작업의 안정성 등을 검증해야 한다.

경제성 역시 중요한 과제다. 로봇 도입에 필요한 장비와 학습 비용, 유지관리 부담이 실제 인력 운영비용 절감이나 서비스 품질 향상으로 이어지는지 확인할 필요가 있다.

YYForce의 로봇 사업도 아직 초기 단계에 있다.

회사가 지난 9월 발표한 2026년 상반기 실적에 따르면 전체 매출은 약 3,266만 달러로 전년 동기보다 26.8% 증가했지만, AI·자동화·로봇 사업은 해당 기간 매출에 실질적으로 큰 기여를 하지 않았다. 기존 인력 공급과 통합시설관리 사업이 여전히 주요 수익 기반이라는 의미다.

회사는 향후 로봇 임대와 서비스형 로봇(Robotics-as-a-Service·RaaS), 고객 대상 시범 운영 등을 검토하고 있지만, 실제 사업화 여부와 시기는 기술적 완성도와 고객 수요, 투자 비용 등에 따라 달라질 수 있다.

이번 미디어콥 방송이 보여준 것은 인간의 작업 경험을 데이터로 축적하고, 이를 통해 휴머노이드 로봇에 새로운 행동을 학습시키는 구체적인 과정이다.

이러한 기술이 호텔과 시설관리 등 복잡한 서비스 현장에서도 안정적으로 작동할 수 있을지, 나아가 인간 근로자와 로봇의 실질적인 협업 모델로 발전할 수 있을지가 향후 상용화의 성패를 가를 전망이다.

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