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[영상] 육상·권투·요리로는 부족하다…인간형 로봇, 세계 첫 비행 성공

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작성자이주임 작성일 25-06-29 11:10 조회 3회 댓글 0건

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사람처럼 머리와 상·하체, 팔다리를 갖춘 인간형 로봇(휴머노이드)이 야외에 홀로 서 있다. 미동도 없이 그저 서 있기만 한 탓에 ‘걷는 시범이라도 보이려는 것인가’라는 생각이 들 무렵, 갑자기 휴머노이드 발 근처가 들썩인다. 그러더니 머리를 누가 잡아당기기라도 한 것처럼 하늘 방향으로 몸통이 수직으로 떠오른다.
떠오른 높이는 50㎝, 공중에 머문 시간은 3초 내외였다. 올해 초 이탈리아공대 연구진이 실시한 ‘비행 휴머노이드’ 시연이다. 동력은 몸통에 장착한 제트엔진에서 얻었다. 언뜻 보기에는 별것 아닌 시험 같지만, 사실은 그렇지 않다. 세계 최초로 하늘을 나는 휴머노이드가 탄생한 순간이었다.
2000년대 초반만 해도 휴머노이드는 느릿느릿 걷는 일조차 겨우 해냈다. 성능이 시원찮아 인간 실생활에 도움을 줄 만한 역할도 거의 없었다. 하지만 2020년대 들어 상황이 크게 달라졌다. 걷기나 뛰기는 물론 공중 제비, 권투 시합, 창고 정리, 요리까지 거뜬히 해낸다. 몸통을 제어하는 정밀도와 속도가 일취월장했다.
하지만 유독 하지 못하는 일이 있었다. 비행이다. 기술적으로 너무 어렵기 때문이다. 그런데 그 어려운 일이 이번에 해결된 것이다. 도대체 비결이 무엇이었을까.
이탈리아공대 연구진은 이달 중순 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스 엔지니어링’을 통해 자신들이 개발·제작한 로봇 ‘아이론 큐브3’ 비행 소식을 발표했다.
지난해 8월 연구진은 아이론 큐브3 시제품을 일반에 공개한 적이 있다. 당시에는 몸에 달린 제트엔진을 켜는 모습만 보여줬다. 그동안 기술 개발을 이어가 공중에 실제 뜨는 휴머노이드를 만드는 데 성공한 것이다.
사실 아이론 큐브3가 달성한 ‘비행 고도’ 50㎝는, 고도라고 선뜻 부르기에는 멋쩍을 만큼 낮기는 하다. 하지만 줄에 매달리거나 펄쩍 뛰는 것이 아닌, 자체 동력으로 지구 중력을 뿌리치고 공중으로 떠오른 휴머노이드가 처음 탄생한 것은 분명한 사실이다. ‘비행 휴머노이드’ 세계를 열기 위한 확실한 시작점이 만들어진 것이다.
아이론 큐브3에는 양쪽 어깨에 2기, 양손에 2기 등 총 4기의 제트엔진이 장착됐다. 제트엔진은 대형 무인기와 비슷한 힘인 1000N(뉴턴)의 추진력을 토해낸다. 아이론 큐브3 몸무게는 70㎏, 키는 약 1.2ｍ다. 연구진은 “원격 조종으로 움직임을 통제한다”고 밝혔다.
그런데 뭐가 그렇게 어려워서 이제야 세계 첫 비행 휴머노이드가 등장했을까. 아이론 큐브3와 비슷하게 생긴 휴머노이드는 지금도 차고 넘친다. 휴머노이드에 붙일 만한 소형 제트엔진 역시 어렵지 않게 구할 수 있다. 그런데도 아이론 큐브3에 세계 첫 비행 휴머노이드라는 명찰이 붙은 데에는 이유가 있다.
사람 몸통을 닮은 휴머노이드는 공중에서 균형 잡기가 지독히 어렵다는 점이 해결됐기 때문이다. 비행 중 나타나는 자세 변화에 따라 아이론 큐브3에 달린 제트엔진 4기의 추진 세기·방향이 실시간으로 조정되는 기술이 적용된 것이다.
이 기술이 왜 중요할까. 사람 몸통은 전체적으로 길쭉한 데다 표면이 고르지 않다. 이 때문에 비행 중 전후좌우로 마구 흔들리기에 딱 좋다. 팔다리도 문제다. 비행 중 팔과 다리를 어느 방향으로 뻗고, 얼마나 구부리고 펴는지에 따라 몸통 균형이 순식간에 변한다. 이것을 제어 못하면 바로 추락이다.
연구진은 이런 악조건을 인공지능(AI)으로 해결했다. 아이론 큐브3 몸통을 타고 흐르는 공기 흐름을 파악하는 풍동 실험을 했고, 각종 컴퓨터 시뮬레이션를 돌려 자세 제어용 AI를 개발했다. 이 AI가 제트엔진의 분사력과 방향 등을 조절한다. 얇고 좁은 평균대에서 어떤 어려운 동작을 해도 신체 균형을 잃지 않는 최정상급 체조 선수를 양성한 격이다.
AI는 제트엔진 4기가 동시에 켜지지 않아 추진 세기와 방향이 뒤엉키거나 비행 중 파손 등으로 아이론 큐브3 무게 중심이 갑자기 변해도 정상 비행이 가능하도록 고안됐다.
연구진은 “아이론 큐브3는 재난 지역에서 수색·구조에 사용할 수 있을 것”이라며 “위험하거나 사람이 접근하기 어려운 곳을 공중에서 살피는 것이 가능하다”고 밝혔다.
방위사업청이 한국형 초음속 전투기 KF-21 보라매의 추가 양산 계약을 26일 체결했다. 지난해 20대 양산 계약을 맺은 데 이어 계약이 체결되면서 최초 양산을 계획했던 40대에 대한 계약이 완료됐다.
방사청은 이날 항공기 제작사인 한국항공우주산업(KAI) 등과 KF-21 최초 양산의 잔여계약을 맺었다고 밝혔다. KF-21은 국내에서 개발 중인 4.5세대 전투기로, 2026년 하반기부터 공군에 도입될 예정이다.
방사청이 이번에 KAI측과 맺은 계약은 KF-21 20대 기체와 기술교범·교육 등 후속군수지원을 포함해 총 2조3900억원 규모다. 방사청은 또 6232억원 규모의 엔진 공급 계약을 한화에어로스페이스와, 1248억원 규모의 AESA레이더 공급 계약을 한화시스템과 각각 맺었다.
방사청은 지난해 3월 제160회 방위사업추진위원회를 열어 KF-21 총 40대를 2028년까지 공군에 인도하는 계획을 승인했다. 이 계획에 따라 지난해 6월 20대 양산 계약을 맺었고, 나머지 20대는 추가 검증을 거친 뒤 올해 맺기로 했다.
추가 검증은 AESA(능동형위상배열)레이더와 유도탄이 원활히 연결되느냐가 핵심이었다. AESA레이더는 다수의 표적을 탐지·추적하고, 표적까지의 거리와 방위·고도·속도를 계산하는 ‘전투기의 눈’에 해당한다. 방사청 관계자는 “공대공 발사시험은 대부분 성공적으로 완료돼, 공대공 무장운용능력과 체계통합능력이 증명됐다”고 밝혔다.
방사청은 7조9200억원을 투입해 KF-21 40대를 2028년까지 완료할 계획이다. 군은 2032년까지 80대를 추가로 생산해, 총 120대를 공군에 도입할 계획이다.
밀키트를 자주 구입한다. 식구는 둘뿐이고 집밥 먹는 빈도도 낮으니, 직접 찬을 해 먹는 것보다 낫겠다는 판단에서다. 이런 결정이 가능했던 건 생략된 과정에 대한 신뢰가 있었기 때문이다. 내가 매장에서 직접 고를 정도로 괜찮은 품질의 식재료가 쓰였으리라는 기대, 완벽하진 않아도 어느 정도 깨끗하게 손질됐을 거란 믿음, 조미료를 과도하게 쓰지 않았을 것이라는 생각들이 뭉쳐서 조리 과정의 꽤 많은 부분을 온전히 외주화할 수 있게 된 거다. 여기에 주변 사람, 예를 들면 엄마나 친구들의 한마디도 보탬이 됐다. “요즘 밀키트 깔끔하게 잘 나오더라” “남는 식재료 냉장고에서 굴리지 않으니 더 낫겠어.” 같은 말.
나의 밀키트 사랑은 사실 하루에도 수십 가지씩 하는 의사결정 과정의 일부를 들어내줬다는 점으로도 뒷받침된다. 신경 쓸 것, 결정할 일들이 우리 일상에 생각보다 켜켜이 쌓여 있다. 오늘은 뭘 입을까, 신발은 뭐 신지, 버스를 탈까 지하철로 향할까, 회의 때 이 사안을 어떻게 마무리할까, 글은 뭘 써야 하나, 메일 답변은 무어라 하지, 시댁 갈 때 무엇을 꾸려 갈까, 모임 날짜를 언제 가능하다고 할까 등등 경중조차 가릴 수 없는 수많은 선택 가운데 끼니 준비라는 복잡한 일 하나 처리해준 것만으로도 너무나 감사할 따름이다.
인공지능(AI) 기술을 앞세운 프로덕트들은 어느 과정을 믿음직하게 생략해주고 있을까. AI를 더 잘 쓰고 싶다며, 어떻게 하면 낮은 비용으로 생산성을 높일 수 있을지 AI 서비스 ‘꿀조합’ 레시피를 알려달라는 요청을 정말 많이 받고 있다. 이때 “저는 챗GPT, 구글 제미나이, 젠스파크를 유료로 써요” 같은 말은 충분치 않다. 정확히 사용 사례를 알려주어야 한다. 가령 “강연 준비할 때는, 제미나이의 딥리서치로 큰 틀을 잡아 살펴보고, 결과물 복사해서 젠스파크에 붙여 발표 슬라이드 만든 뒤에, 마지막에 완성된 슬라이드를 챗GPT에 넣어서 팩트체크도 하고 논리적으로 빈 부분도 채워요”처럼 말이다. “저 사람이 저렇게 준비한 뒤 진행한 강연을 들어봤는데, 흐름이 빈틈없이 좋았다”는 식의 외부 평가까지 붙으면, 도구 추천의 가치는 더 올라갈 거다. 강연 준비를 위해 자료 리서치-흐름 잡기-시각화라는 워크플로의 일부를 AI에게 믿음직스럽게 맡긴 뒤, 자신의 입맛에 맞게 고쳐 나갔을 전문가의 노하우는 그렇게 중요한 사용 사례가 된다.
여전히 많은 AI 서비스들은 대중 사용자들에게 “우선 써보셔야 가치를 안다”며 무료 프로모션을 풀고 기다려본다. 아직까진 사용자 본인이 적극적으로, 프롬프트를 정교하게 맞추어 써야 하다 보니 그 벽을 넘어서는 난도가 높다. 가뜩이나 신경 쓸 것 많은 세상을 살면서, 내 워크플로에 맞추어 AI에게 무얼 물을지를 고민하는 것부터가 부담스럽다.
레시피들을 따라해봐야 나만의 간을 맞추는 법도 터득할 수 있다. 그러고 나서 순두부 밀키트에 부추를 더 넣어봤더니 훨씬 낫더라, 나는 양념은 절반만 넣는다 같은 나만의 입맛을 찾을 수 있다. 모든 대중 사용자가 함께 맨땅에서 시작해 사용 경험의 실패를 경험하고 프로덕트의 사용 가치를 깎을 필요는 없지 않나. AI 서비스들의 품질이 이제 어느 정도는 궤도에 올랐다. 당신은 일상 속 어떤 과정을 AI로 생략하고 있는가.

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