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Nikkei Computer_260514호 (p22-25)

특집 [Part 3]
히타치와 NEC도 주목, 실제 현장의 과제 해결

일본의 IT 기업들은 도메인 지식을 활용해 업무 특화형 피지컬 AI 사업에 주력하고 있다. 히타치제작소는 철도 분야에서 유지보수 비용을 최대 15% 절감. NEC는 인간 기반 세계 모델을 통해 사람 친화적인 로봇 제어 구현을 목표로 한다.

“사람이 AI 에이전트나 로봇과 협업하거나 업무를 맡길 수 있는 세상을 실현하고 싶다.” 히타치제작소에서 피지컬 AI 사업을 총괄하는 구로카와(黒川) 이 사업의 목표를 이렇게 설명했다.

피지컬 AI는 일반적으로 로봇이나 기계를 자율적으로 제어하는 AI를 의미한다. 그러나 히타치가 정의하는 피지컬 AI 사업은 여기에 그치지 않는다. AI를 활용해 물리적 환경에 작용함으로써 현장 작업의 효율화와 안전성 향상, 제품 수율 향상으로 이어지는 활동까지 포함한다. 엣지 단말에서 데이터를 수집하고, 그 데이터를 바탕으로 사람이나 AI 에이전트가 판단해서 작업 지시를 내린다. 경우에 따라서는 로봇도 제어해 작업 지원 등의 행동으로 전환한다. 이 과정에서 기존 시스템과 연계하면서도 현장에 특화된 도메인 지식(업계의 지식과 노하우)을 활용해 고도의 지각, 인식, 판단, 계획, 행동을 가능하게 한다.

이러한 체계는 크게 물리 계층, 데이터 계층, 프레젠테이션 계층의 3개의 계층으로 구성된다. 물리 계층에는 현장의 기존 시스템과 엣지 단말(엣지 컴퓨팅)이 존재한다. 이 물리 계층에서 취득한 데이터를 집약하는 것이 데이터 계층이다. 그리고 이 데이터를 바탕으로 프레젠테이션 계층에서는 공장 책임자, 작업자, AI 에이전트, 피지컬 AI에게 각각 이해하기 쉬운 사용자 인터페이스와 데이터 형식으로 변환한다. 이를 통해 사람과 AI 에이전트, 로봇의 협업을 용이하게 한다.

-- 철도 유지보수 비용이 최대 15% 감소 --
이러한 구조를 실현하는 핵심 수단이 히타치가 'HMAX'라고 부르는 서비스다. HMAX는 이미 철도 분야에서 성과를 거두고 있다. 영국에서 처음 도입됐으며, 현재는 다른 국가와 지역을 포함해 2000편성 이상의 열차에 도입되었다.

철도 분야의 HMAX는 차량에 여러 개의 센서를 설치해 운행 중의 데이터를 수집한다. 수집 대상은 바퀴, 팬터그래프, 좌석에 이르기까지 다양한 부분에 걸친다. 이렇게 집약한 데이터를 활용해 예지보전을 구현하고, 필요한 시점에 검사와 유지보수를 수행한다. 이를 통해 작업 빈도와 투입 인력을 줄여 비용을 절감한다. 아울러 로봇을 활용한 유지보수 작업 지원도 검증하고 있다. 이상을 신속하게 감지하기 위해 철도 차량에 GPU(그래픽처리장치) 서버를 탑재하고, 엣지 측에서 연산 처리를 수행한다. 이러한 일련의 노력으로 유지보수 비용을 최대 약 15% 절감할 수 있었다고 한다.

철도 분야의 성과를 발판으로 HMAX를 다른 분야에도 확대하고 있다. 예를 들면, 2026년 3월에는 송배전 설비 등 에너지 인프라를 위한 'HMAX Energy'를 제공하기 시작했다. 설비를 감시해 이상 동작을 검출·통보하고, 사전 유지보수도 제안한다. 적용 대상은 송배전 설비의 개폐장치와 변압기 같은 개별 장비부터 변전소와 초고압직류송전(HVDC) 등의 시스템까지 폭넓게 포함한다.

이처럼 각 사업 분야에 전개하는 HMAX 애플리케이션에 대해 히타치의 구로카와 씨는 “사업 간 상호작용을 통한 콩글로머리트 프리미엄을 노리고 있다”라고 말했다. 예를 들면, 철도용 서비스와 에너지 인프라용 서비스를 각각 판매하는 데 그치지 않고, 두 서비스를 결합한 통합 서비스도 제안해 더 큰 이익을 창출하는 것을 목표로 한다.

HMAX의 핵심은 히타치가 지금까지 철도와 에너지 인프라의 제어 시스템 개발 등을 통해 축적해 온 도메인 지식이다. 어떤 데이터를 수집해야 하는지, 실제 현장은 어떤 프로세스로 운영되는지 등의 도메인 지식은 실용적인 서비스 개발에 필수적이다. 히타치는 오랫동안 철도와 에너지 인프라 관련 사업을 수행해 왔기 때문에 “해외 기업에 비해 이직률이 낮아 도메인 지식을 사내에 축적하기 쉽다”라고 구로카와 씨는 설명했다.

다만 피지컬 AI 사업과 관련된 모든 요소기술을 히타치 혼자 담당하는 것은 현실적이지 않다. 자체 개발에 집중할 영역과 타사 기술을 활용하는 협업 영역을 구분한다. 예를 들어 대규모언어모델(LLM)과 시각언어모델(VLM)은 협업 영역으로 분류하여 성능이 우수한 타사 모델을 활용한다. 반면 도메인 지식과 보유하고 있는 현장 데이터를 활용해 경쟁력을 갖춘 업무 특화형 AI 모델 개발에 집중한다.

-- 사람에게 불안감을 주지 않는 로봇 제어 --
NEC도 피지컬 AI 사업에 힘을 쏟고 있다. NEC가 강점을 가진 영상인식 기술을 활용해 AI가 실제 세계의 상황을 이해하도록 하고, 사람과 협업하기 쉬운 로봇 제어를 목표로 한다.

그것이 '인간계(人間系)’ 세계 모델을 활용한 로봇 제어 기술이다. 세계 모델은 현실 세계를 모델링해 미래를 예측할 수 있도록 하는 기술이다. 기존의 세계 모델이 물리 법칙의 재현에 중점을 두었다면, NEC는 이를 사람의 움직임과 불안감 예측에 특화했다. 이를 통해 사람이 가능한 한 불안을 느끼지 않는 경로와 속도로 로봇을 자율주행시킨다. 즉 인간 중심의 제어라는 의미에서 '인간계'라는 이름을 붙였다. 2027년도 실용화를 목표로 하고 있다.

로봇이 사람에게 접근하면 정지하거나 크게 우회하도록 하는 규칙 기반 제어에서는 사람은 불안을 느끼지 않지만 로봇의 작업 효율이 떨어진다. 인간계 세계 모델을 이용하면 사람이 불안을 느끼지 않는 최소한의 회피로 로봇을 주행시킬 수 있다. 이를 통해 작업자의 심리적 안전성과 작업 효율을 동시에 확보할 수 있으며, 사람과 로봇이 같은 공간에서 협업하기가 쉬워진다.

이 인간계 세계 모델은 (1) 사람의 진행 방향, (2) 로봇 접근에 따른 사람의 불안 정도를 실시간으로 예측할 수 있다. (1)의 경우에는 로봇에 탑재된 카메라와 로봇의 제어 정보를 바탕으로 사람의 위치와 자세를 파악한 후에 몇 초 후의 위치와 방향, 자세를 예측한다. 사람의 움직임 예측에는 헬스케어 분야에서 축적한, 사람의 골격 구조를 3차원 데이터로 추출하는 기술을 응용했다.

(2)에서는 로봇과의 거리와 방향, 속도를 바탕으로 사람의 불안도를 5단계로 실시간 예측한다. 불안도를 학습시키기 위한 데이터는 다양한 조건에서 사람과 로봇이 스쳐 지나가는 실험과, 실험 종료 후 참가자에게 불안도를 5단계로 평가하도록 한 사후 앙케트를 통해 수집했다. 그러나 앙케트 응답만으로는 로봇이 움직이는 동안 변화하는 불안도를 실시간으로 예측할 수 없다. 이를 해결하기 위해 NEC는 앙케트 응답처럼 모호한 데이터도 학습에 활용할 수 있는 독자적인 머신러닝 기법을 적용해 불안도의 실시간 예측을 가능하게 했다.

장기적으로는 피지컬 AI와 AI 에이전트의 연계도 염두에 두고 있다. 예를 들어 재난 발생 시 엣지 단말에서 현장의 피해 정보를 신속히 수집하고, 이 정보를 바탕으로 지원이 필요한 장소를 판단해 사람이나 로봇을 투입한다. 이러한 일련의 프로세스 자동화를 피지컬 AI와 AI 에이전트의 연계를 통해 구현한다.

-- 일본어에 강한 소형 VLM을 개발 --
일본 스타트업들도 피지컬 AI 분야 사업을 강화하고 있다. 그 중에서도 가장 이른 시기부터 관련 기술에 집중해 온 기업이 Preferred Networks(PFN, 도쿄)다. PFN은 로봇과 기계를 자율 제어하는 AI뿐 아니라, 실제 작업의 효율화와 작업 지원으로 이어지는 AI 기술까지 모두 피지컬 AI 분야로 보고 있다.

PFN은 일본어 이해 능력이 뛰어난 시각언어모델(VLM) 'PLaMo 2.1-8B-VL'을 활용해, 우선 일본 기업을 중심으로 피지컬 AI 사업 확대를 추진한다. 드론과 로봇, 자동차, 감시카메라 등의 엣지 단말에서도 동작할 수 있도록 파라미터 수를 80억으로 제한했다.

이 VLM은 이미지와 그 이미지에 관한 질문을 입력하면 자연스러운 답변을 생성하는 ‘Visual Question Answering(VQA)’ 기능과, 텍스트가 가리키는 사람이나 물체를 이미지에서 정확하게 찾아내는 ‘Visual Grounding’ 기능을 갖추고 있다.

예를 들면, 여러 종류의 과일이 나열된 사진과 함께 “앞쪽에 쌓여 있는 것은 무엇입니까?”라는 질문을 입력하면, 물체 간 위치 관계를 파악한 뒤 해당 물체를 특정해 “수박”이라고 답한다. Visual Grounding에서는 “다른 개와 사람을 바라보고 있는 개”처럼 주변 물체와의 위치 관계나, “굴착기 근처에 있는 크레인”처럼 공간 내의 관계를 이해해 정확한 물체를 검출한다. PFN에 따르면 VQA와 Visual Grounding 모두 일본어로 성능 평가를 진행했으며, 동급 규모의 모델과 비교해 높은 성능을 보였다고 한다.

PFN은 화낙(FANUC)과 ENEOS 등 대형 제조업체와 협업해 온 경험이 강점으로 작용할 것으로 보고 있다. 또한 앞서 설명한 것처럼 일본어 이해력이 뛰어나기 때문에 일본 산업 현장에서 해외 AI 모델보다 높은 실용성을 확보했다며 자신감을 보였다.

 -- 끝 --
 

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Nikkei Computer_260514호 목차

이노베이션 워치
・일론 머스크도 놀란 중국 논문

IT가 위험하다
・사이버 대처 강화법 10월 시행 -- 대응 지연 시 거래 중단 리스크도

특집
・피지컬 AI, 히노마루 로봇의 승산
산업용 기기와 IT, 개발 경쟁

・[Part 1] 일본에 존재하는 3가지 승리 공식 -- FA 시장에 일어나는 지각변동
・[Part 2] 로봇 대기업 2사의 전략 -- 휴머노이드 로봇과의 거리감에 차이
・[Part 3] 히타치와 NEC도 뜨거운 시선 -- 실제 현장의 과제 해결
・[Part 4] 소프트뱅크그룹도 참전 -- 통신기술로 똑똑하고 빠르게
・[Part 5] 역시 엔비디아 -- 산업 기반에 침투 도모
・[Part 6] 휴머노이드 로봇은 중국이 선점 -- 핵심 기술로 만회

특집
・공장에도 소프트웨어 정의
피지컬 AI의 토대, 업데이트로 진화

포커스
・취준생은 AI 네이티브 -- 기업의 채용 활동도 변화

인터뷰
도미나가 데이지(冨永 悌二) 씨 (도호쿠대학 총장)
국제탁월연구대학은 새로운 채널 -- 세계의 지식을 결집, 산학 공창(共創)을 가속화

뉴스 & 리포트
・NEC가 앤트로픽과 협력 – “GAFA와는 다른” 문화 수용
・액센츄어와 SAP가 ERP 제휴 강화 -- 도입 기간 1년으로 중견기업 시장을 개척
・구글 클라우드, 새로운 AI 기반 발표 -- 에이전트 도입부터 활용까지 포괄적 지원
・IPA가 내각관방으로부터 지정 정지 -- 재위탁사인 딜로이트 산하의 계약 위반
・일본 국내 금융업계, Mythos에 위기감 -- “공격 격화 예상”, “대책에 AI 풀 활용”
・야마가타의 시스템 기업이 랜섬웨어 피해 -- 지역 지자체와 기업 중심으로 영향 확대
・고객 만족도가 높은 점원은 시급 인상도 -- 샐러드 전문점 CRISP가 자체 앱 개발
・[난반사] 영국 2대 공공 고객의 ‘탈(脫) 후지쓰’ -- 누명 사건의 피해자에 대한 보상도 압박

데이터는 말한다
기업의 약 80%가 레거시 시스템 보유 -- 벤더 락인에 대한 인식에 차이

케이스 스터디
[다이셀] 설계 개발 업무를 생성형 AI로 변혁 -- 생산성이 1.3배로 향상

AI 리더스
프랑수아 숄레(François Chollet) 씨 (미국 엔디아(Ndea) 공동창업자)
진정한 ‘지능’을 창조한다

움직이지 않는 컴퓨터
[전국신용협동조합연합회]
전국 140개 신용조합에서 송금 등 일시 중단 -- 공동 이용하는 코어 뱅킹에 장애

연재
・AI에 일자리를 빼앗기지 않는 데이터 사이언티스트
데이터 사이언티스트의 스킬 -- 정의 쇄신, 프로세스를 AI에 최적화

・생성형 AI 전사 도입을 지원하는 전략적 아키텍처
정확도에 직결되는 모델과 데이터 -- 3가지 판단 축으로 환경을 선택

・사장님의 궁금증에 답하는 IT 전문가의 대화술
장인의 기술을 AI는 대체할 수는 없다 -- 사람과 머신의 역할을 분담

키워드
OpenClaw

오피니언
・[극언정론]
기간 시스템 쇄신은 DX의 전제인가 -- AI 활용을 통한 ‘시민 개발’의 성패

・[모바일 일도양단]
소프트뱅크의 요금 인상 -- KDDI 추종, 남은 2사(도코모, 라쿠텐)는 어떻게 할까

・[나카타 아쓰시의 GAFA 심층 분석]
존재감이 높아지는 중국 AI ‘Kimi’ -- 높은 코딩 능력을 평가

・[오모리 도시유키의 프로그래밍으로 가자]
Mythos 우세를 스스로 인정하는 GPT -- Cyber 버전 제공의 의미

・[가쓰무라 유키히로의 '오늘도 누군가를 노린다']
공격자는 표적에 ‘로그인’한다 -- 암시장에서 살 수 있는 9억 건의 인증 정보

・독자의 목소리

・편집 후기

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