)
)
)
)
참관객들이 컨피그의 솔루션 설명을 듣고 있다.
[산업일보]
제조업에서 자동화가 ‘기본값’으로 자리 잡으면서 많은 기업들이 로봇 도입을 고려하고 있다. 그러나 로봇이 현장에 맞춰 제 역할을 하려면 복잡한 현장 데이터 수집과 AI(인공지능) 모델 학습이 필수적이며, 로봇 전문 인력이 부족한 중소기업에는 장벽으로 작용한다.
로봇 AI 데이터 전문 스타트업 컨피그(Config)는 AWS(Amazon Web Services)가 서울 코엑스(COEX)에서 20일부터 21일까지 진행한 ‘AWS 서밋 서울 2026(AWS Summit Seoul 2026)’에 참가해, 데이터 수집·학습을 통한 로봇 파운데이션 모델 개발 솔루션을 선보였다.
컨피그 관계자는 “로봇이 어떤 상황이든 스스로 판단해 작업을 수행할 수 있도록 ‘브레인(뇌)’를 선사하는 과정”이라며 “데이터 수집부터 파운데이션 모델 학습까지 전 과정을 엔드투엔드(End to End) 솔루션으로 제공한다”라고 말했다.
설명에 따르면, 기존 로봇은 ‘룰베이스(Rule-based)’ 방식으로, 정해진 작업만 반복적으로 수행한다. 그러나 환경이나 작업물이 규칙에서 조금만 어긋나도 대처하지 못한다는 한계가 있다. 이에 컨피그는 ‘VLA(Vision Language Action)’ 기술을 활용해 변화에 대한 로봇의 유연한 대응 동작을 구현한다.
컨피그 관계자가 ‘휴먼 데이터’ 수집 과정을 시연하고 있다,
고객사의 자동화 의뢰를 받으면, 해당 작업이 로봇 자동화가 가능한지 파악한다. 이후 사람이 그리퍼 형태의 장비를 조종해 작업을 수행하는 영상을 촬영해 ‘휴먼 데이터’를 수집하고 기초 학습을 진행한다. 이어 ‘텔레오퍼레이션(Teleoperation, 원격 조종)’ 과정을 거쳐 학습을 마치고 현장 데이터를 더해 모델을 고도화한다.
이번 행사에서는 첫날 텔레오퍼레이션으로 로봇에 여러 종류의 병을 집고 분류하는 방법을 학습시키고, 둘째날에는 로봇이 자동으로 작업을 수행하는 시연을 마련했다.
텔레오퍼레이션 방식으로 데이터 학습 중인 로봇
관계자는 “휴먼 데이터로 기초 데이터를 수집·학습하기 때문에 실제 로봇을 사용하는 텔레오퍼레이션을 조금만 진행하더라도 로봇이 작업을 금방 학습할 수 있어, 리소스를 줄일 수 있다”라고 설명했다.
그러면서 “약 8천 개의 다양한 작업에 대한 데이터를 수집했고, AWS의 GPU 자원을 활용해 학습을 진행하고 있다”라며 “올해부터 본격적으로 시장 공략에 나서는 중이다”라고 밝혔다.
