로봇에 현실 가르치는 '합성 데이터'

기존의 데이터는 과거에 일어난 일을 정리하거나 현재 로봇과 AI가 직접 학습하는 실물 데이터를 포함했다. 반면 합성 데이터는 예측 불가능한 미래 상황에 대비하기 위해 가상 환경에서 생성되어, 자율주행 차량의 사고 예방이나 제조 공정의 효율을 높이는 데 기여한다.

이는 로봇이 과거에 경험하지 못했던 다양한 시나리오를 미리 학습하게 함으로써 실제 환경에서의 오류 가능성을 줄인다. 특히 복잡하고 예측 불가능한 상황에서 로봇의 적응력을 높여 산업 생산성을 끌어올리는 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 합성 데이터는 AI의 학습 범위를 확장하고 실제 세계의 문제를 해결하는 데 필수적인 요소로 자리매김하고 있다.

예컨대 합성 데이터는 자율주행 중 발생할 수 있는 드문 사고 상황을 가상으로 재현하거나, 제조 라인에서 발생할 수 있는 미세한 부품 변형 등을 로봇이 미리 인지하도록 학습시킨다. 이는 로봇이 실제 환경에서 즉각적이고 정확하게 반응할 수 있도록 돕는 기반이 된다.

예를 들어, 자율주행 차량이 갑자기 넘어진 트럭과 같은 희귀 상황을 학습하려면, 실제 도로에서 트럭을 세우고 도로를 통제하며 전문 인력을 투입해야 한다. 이러한 과정은 막대한 비용과 시간을 필요로 해 현실적으로 구현하기 어렵다.

합성 데이터는 시뮬레이션 환경에서 다양한 기상 조건과 사고 시나리오를 무한히 생성하여 이러한 문제점을 해결한다. 특히 실제 데이터와 가상 데이터 간의 차이인 ‘도메인 갭’을 0%로 줄이는 것이 업계의 핵심 과제로 부상한다. 이를 통해 가상 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서도 오차 없이 작동하도록 만드는 것이 목표다.

제조 공정에서는 부품의 오염, 스크래치, 조명 환경 변화 등 다양한 변수가 발생한다. 하지만 로봇은 이러한 미세한 변화를 인식하지 못해 공정 중단이나 '잼(Jam)' 현상으로 이어지곤 한다.

이러한 로봇의 인식 한계는 합성 데이터를 활용해 극복할 수 있다. 합성 데이터는 부품의 모든 가능한 변수를 로봇에게 미리 학습시켜, 로봇이 어떠한 상황에서도 정확하게 부품을 인식하고 공정을 수행할 수 있도록 돕는다. 이는 제조업 생산성을 획기적으로 향상시키는 중요한 열쇠다.

이 갭이 완전히 해소되면 가상 환경에서 학습된 로봇이 실제 환경에서도 완벽하게 작동하게 된다. 이는 로봇이 인간의 개입 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련한다.

파낙, 마이크로소프트, 보스턴 다이나믹스 등 주요 글로벌 기업들은 도메인 갭 해소 기술에 집중적으로 투자하고 있다. 이 기술은 자율주행, 스마트 팩토리 등 다양한 산업 분야에서 로봇의 활용도를 극대화하고 생산성을 혁신하는 데 결정적인 역할을 한다.

스카이월드와이드는 상장사로서 전체 피지컬 AI 아키텍처를 담당하고, 관계사인 스카이인텔리전스가 엔비디아 옴니버스를 활용해 3D 디지털 트윈 데이터를 자산화한다. 이 데이터를 기반으로 산업용 로봇 회사 ABB와 협력하여 전체적인 피지컬 AI 프로세스를 구축한다.

이러한 관계사 역할 분담은 데이터 생성부터 운영, 실제 로봇 적용까지의 전 과정을 효율적으로 통합한다. 스카이월드와이드는 핵심 기술 개발과 시스템 통합에 집중하고, 스카이인텔리전스는 엔비디아의 기술 스택을 활용해 데이터 자산화에 전문성을 더한다.

스카이월드와이드는 산업 현장의 생산성 향상에 집중하며, 로봇의 조립 공정을 효율화하기 위해 합성 데이터를 적극 활용한다. 로봇이 복잡한 조립 작업을 완벽하게 수행하려면 단순한 물리 법칙을 넘어 소재, 조명, 위치 등 다양한 데이터를 가상 환경에서 생성해야 한다.

인간이 기본적인 가이드라인을 제공하면 AI가 이를 바탕으로 수많은 경우의 수를 만들어내, 로봇이 어떠한 상황에서도 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 조성한다. 이는 데이터 부재로 인한 로봇의 오작동과 사고를 방지하며, 제조업의 생산성을 획기적으로 높이는 데 기여한다.

로봇이 스캔한 데이터에 실제와 같은 재질, 구조, 빛을 입혀 가상 환경에 구현한다. 이러한 기술력은 '비바 테크놀로지 2024' 그랑프리를 수상하며 글로벌 시장에서 인정받았다.

원래 이 기술은 광고 제작에 활용되었으나, 현재는 제조업 데이터로 그 영역을 확장하고 있다. 로봇이 매우 정밀한 단위로 스캔하기 때문에 실물의 미세한 부분까지 가상 환경에 완벽하게 재현할 수 있으며, 이는 산업용 로봇의 학습 데이터를 구축하는 데 핵심적인 역할을 한다.

데이터 운영은 총 다섯 단계의 서비스 아키텍처를 통해 이루어진다. 첫 단계는 인프라(GPU)를 활용한 데이터 저장이며, 다음으로 효율적인 운영, 체계적인 관리, 철저한 보안이 뒤따른다. 마지막 단계는 데이터를 단순한 정보가 아닌 '지식'으로 전환하는 지식화 및 구조화 과정이다.

이는 집을 짓는 과정에 비유할 수 있다. 가장 아래 단계인 땅과 골조가 인프라를 의미하며, 그 위에 저장, 정리, 보안 단계를 거친다. 최종적으로 AI가 데이터를 분석해 최적의 답을 도출하는 지식화 단계에 이른다. 이 아키텍처는 제조업 공장에서 나오는 로봇 데이터뿐만 아니라 기업, 상품, 인간에 대한 모든 데이터를 다루는 플랫폼을 지향한다.

특히 이 구조는 데이터의 생성부터 활용까지 전 생애 주기를 관리하며, 기업이 데이터를 단순 저장하는 것을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 돕는 데 초점을 맞춘다. 각 단계의 유기적인 연동을 통해 데이터의 잠재력을 극대화한다.

기존 관계형 데이터베이스(RDB)가 엑셀 표처럼 행과 열로 데이터를 정리했다면, 그래프 DB는 점과 선으로 데이터를 연결하여 숨겨진 관계를 파악한다.

이러한 방식은 단순한 표 형태의 정보로는 알 수 없었던 데이터 간의 맥락을 분석하여 최적화된 의사결정을 돕는다. 예를 들어, 금융 분야에서는 자금 세탁과 같은 복잡한 관계성을 찾아내거나, 산업용 로봇에게 가장 효율적인 작업을 지시하는 데 활용된다.

이러한 오류를 방지하기 위해 스카이월드와이드는 사람이 직접 개인적인 견해나 사고를 입력하지 않는다.

대신 정확하고 수치화된 정량 데이터만을 활용하여 데이터 간의 관계를 도출하는 방식을 고수한다. 이는 분석의 객관성과 신뢰도를 확보하여, 인과 관계 분석의 정확성을 높이는 데 주력한다.

기존의 규칙 기반 탐지 방식은 사기꾼들이 999만원씩 계좌를 여러 개로 쪼개어 보내는 수법에 취약했다. 하지만 그래프 DB는 같은 시간대에 여러 계좌에서 같은 금액이 하나의 계좌로 모이는 관계를 시각적으로 연결하여 파악한다.

이러한 관계망 분석을 통해 피해를 효과적으로 막을 수 있었던 사례가 나타났다. 또 공항 세관에서는 동행자 분석을 통해 정과자를 적발하는 데도 활용되어, 복잡한 범죄 패턴을 분석하고 예측하는 데 뛰어난 능력을 보여준다.

그래프 DB는 단순히 개별 데이터를 보는 것을 넘어 데이터 간의 숨겨진 연결고리를 찾아내, 복합적인 관계 속에서 발생하는 이상 징후를 조기에 감지한다. 이는 금융 사기뿐만 아니라 다양한 형태의 조직적인 범죄를 예방하고 수사하는 데 혁신적인 도구가 된다.

특히, 기존 시스템으로는 파악하기 어려웠던 교묘한 수법의 범죄에 대응하는 데 강점을 보인다. 이를 통해 사회 안전망을 강화하고 국민의 피해를 줄이는 데 크게 기여한다.

이는 자사의 독점적인 경쟁력으로, 통합 시스템 안에서 경쟁 우위를 확보하는 것이 핵심 목표다.

마이크로소프트 애저(Azure) 기술 도입 등을 통해 글로벌 표준에 부합하는 기술력을 확보하고, 이를 통해 시스템의 안정성과 확장성을 검증받는다. 이 전략은 개별 기술 경쟁보다는 전체적인 솔루션 제공을 통해 시장을 공략하려는 의지를 보여준다.

이러한 통합 아키텍처는 데이터의 생애 주기 전체를 아우르며, 고객사에게 최적화된 맞춤형 솔루션을 제공한다. 글로벌 기업들이 개별 기술 요소에 집중하는 동안, 스카이월드와이드는 전체 시스템의 효율성과 유연성을 강점으로 내세워 시장 점유율을 확대한다는 계획이다.

이는 자사의 기술력을 누구나 사용할 수 있도록 공개함으로써, 오직 기술력으로만 평가받고 업계 표준을 선도하려는 전략이다.

일론 머스크의 오픈 소스 전략과 유사하게, 기술 확산을 통해 자사의 우위를 증명하고 시장을 선점하려는 의도가 담겨 있다. 이를 통해 한국 기술의 위상을 높이고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화한다.

이는 공장마다 특화된 환경과 보안 요구사항을 충족시키기 위함이다.

스카이월드와이드는 해외에서 인정받은 기술력을 바탕으로, 이러한 맞춤형 데이터 관리 플랫폼을 한국 공장에 역수출하는 전략을 추진한다. 이를 통해 국내 제조업의 스마트화를 지원하고 글로벌 시장으로의 확장을 모색한다.

물리적인 몸체(로봇)가 있어도 실제 공장에서 작업을 수행할 경험(데이터)이 없으면 무용지물이기 때문이다. 이처럼 데이터 기반 경험을 만들어주는 영역에서 한국 기업인 스카이월드와이드가 기회를 포착했다.

구글과 보스턴 다이나믹스처럼 기술 영역별로 협력하는 모델이 글로벌 시장에서 확산되고 있다. 스카이월드와이드는 이러한 흐름 속에서 로봇 하드웨어 기업에 데이터 솔루션을 제공하는 파트너십을 구축하여 시너지를 창출한다.

이는 단일 기업이 모든 기술 영역을 아우르기 어려운 복잡한 산업 환경에서, 각자의 강점을 결합해 새로운 가치를 만들어내는 협력 모델의 중요성을 강조한다. 스카이월드와이드는 이 협력 모델을 통해 글로벌 로봇 시장의 핵심 플레이어로 자리매김한다는 전략이다.

단순히 오픈된 데이터를 활용하는 것은 쉽지만, 핵심은 모든 기밀이 갖춰진 데이터를 안전하게 관리하고 활용하는 것이다.

기업들은 운영, 보안, 온프레미스 환경 구축, 그리고 데이터 생성이라는 네 가지 핵심 요구사항을 충족하는 솔루션을 필요로 한다. 스카이월드와이드는 이러한 요구에 부응하여 숨겨진 기밀 데이터를 안전하게 자산화하고, 이를 통해 기업의 생산성과 효율성을 극대화하는 데 기여한다.