케이엔에스가 국내 피지컬 AI 산업 육성과 인재 양성을 목표로 수행 중인 국책 과제의 2개년차 연구에 착수했다고 28일 밝혔다. 1차년도 성과를 토대로 2차년도에는 로봇 최적화 궤적 계획과 실시간 오차 보정 기술 확보에 연구 역량을 집중할 계획이다.

케이엔에스는 지난해부터 산·학·연 컨소시엄을 구성해 ‘물리법칙(Physics-Aware) 기반 피지컬 AI 원천 구조 및 장기 예측 안정성 기술’ 개발을 진행해 왔다. 1차년도에는 산업 제조 설비 자율제어를 목표로 물리 기반 AI 프레임워크 ‘RoboPARC’을 개발하고 기술적 타당성 검증(PoC)을 수행했다.

RoboPARC은 명시적 시간 적분 구조를 적용해 물리적으로 일관된 상태 업데이트를 구현하는 것이 특징이다. 단순 데이터 학습 방식과 달리 시간에 따른 상태 변화를 반영해 예측을 생성함으로써 장기 운용 과정에서 발생할 수 있는 오차 누적을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

회사 측에 따르면 일반적인 AI 모델은 훈련 데이터 범위를 벗어나는 환경에서 성능 변동성이 커질 수 있다. 반면 RoboPARC 구조는 내부 상태를 시간 흐름에 따라 갱신하며 다음 행동을 계산하는 방식으로, 예를 들어 로봇 관절에 토크가 지속적으로 가해질 경우 속도와 각도 변화를 반영해 후속 동작을 산출한다. 이를 통해 로봇 운용의 안정성과 안전성을 높일 수 있다는 설명이다.

케이엔에스는 해당 기술을 AMR(자율이동로봇)과 휴머노이드에 확장 적용할 경우, 미끄러짐이나 급정지, 하중 변화 등 다양한 현장 변수에서도 주행 안정성과 균형 유지 능력이 향상될 것으로 기대하고 있다. 장시간 운용 시 예측 오차 누적을 줄여 경로 추종 정밀도와 에너지 효율 개선 효과도 도모한다는 방침이다.

향후에는 그래프 기반 구조인 G-PARC로 확장해 다물체 동역학과 다중 물리 상호작용이 결합된 복합 제조 설비까지 적용 범위를 넓힐 계획이다. 이를 통해 범용 물리 AI 프레임워크로 발전시킨다는 구상이다.

회사 관계자는 “1차년도에는 약 4개월간 연구 인프라 구축과 핵심 기술 검증에 집중했다”며 “올해는 로봇 적용 확대와 특허 출원, SCI 논문 제출, 석·박사급 인력 양성 등을 추진할 계획”이라고 밝혔다.

한편 케이엔에스는 지난해 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘2025년도 최고급 AI 해외인재 유치지원사업’에 선정됐다. 이 사업은 글로벌 AI 전문가를 국내 기업·대학과 연계해 산업 현장 연구와 고급 인재 양성을 지원하는 국가 전략 사업이다.

케이엔에스는 이를 위해 미국 버지니아주립대(University of Virginia)의 스티븐 백(Stephen Baek) 석좌 교수 연구팀을 영입하고, 경희대학교 및 오테크닉스와 컨소시엄을 구성해 연구를 수행하고 있다.