가상 데이터의 한계를 넘어, '실환경 데이터'로 로봇 서비스의 가능성을 증명하다
국내 최고 수준의 한 로봇 연구기관은 바운드포의 실환경 데이터 인프라를 통해, 차세대 서비스 로봇 개발의 가장 큰 난제였던 '현실 데이터 부족' 문제를 해결했습니다. 단 2개월 만에 전국 8개 권역의 실내외 데이터 5만 장을 확보하여, 로봇의 핵심 행동 모델 성능을 95%까지 끌어올렸습니다.
Key Results
95%: 핵심 행동 모델 성능 (실제 환경에서의 서비스 성공률)
5만장/2개월: 데이터 구축 속도 및 규모(전국 단위, 실내외 환경)
“현실 세계의 복잡성은 가상 데이터로 모방하는 데 한계가 명확했습니다. 특히 로봇 '손'이 실제 사물과 상호작용하는 데이터는 더욱 그랬죠. 바운드포의 실환경 데이터는 저희가 넘지 못했던 '현실과의 간극'을 메워준 결정적인 열쇠였습니다.” - D로봇연구기관 수석 연구원
The Opportunity
최근 로봇 공학 연구자들을 대상으로 한 설문조사에서, 85% 이상이 '다양한 실제 환경 데이터의 부족'을 차세대 로봇 개발의 가장 큰 장벽으로 꼽았습니다. 이는 단순히 자율주행을 넘어, 문을 열고 물건을 운반하는 등 '서비스'를 제공하는 로봇에게 더욱 치명적인 문제입니다.
D연구기관 역시 이 문제에 직면했습니다. 로봇이 예측 불가능한 실제 환경에서 안정적으로 임무를 수행하려면, 방대한 양의 현실 세계 데이터 학습이 필수적이었습니다. 하지만 전국 각지에 로봇을 보내 원시 데이터를 수집하는 것은 비현실적이었습니다.
업계의 많은 이들이 그 대안으로 '가상 데이터(Synthetic Data)'를 이야기합니다. 하지만 최근 '네이처(Nature)' 지에 실린 연구는, 가상 데이터로만 학습된 모델이 점차 현실과의 괴리가 커지며 결국 성능이 붕괴되는 '모델 붕괴(Model Collapse)' 현상을 경고합니다. 현실을 '모방'하는 것만으로는 진정한 의미의 지능을 구현할 수 없다는 것이 과학적으로 증명된 셈입니다.
The Solution
D연구기관은 '가상'이라는 대안이 아닌, '현실'이라는 정공법을 선택했습니다. 그리고 지난 3년간 전국 단위의 실환경 데이터 수집 인프라를 구축해 온 바운드포를 파트너로 맞았습니다.
독보적인 실환경 데이터 인프라: 바운드포는 전국 8개 권역에 구축한 인프라를 통해, D연구기관이 필요로 하는 다양한 실내외 환경 데이터 5만 장을 단 2개월 만에 구축하여 제공했습니다.
로봇 관점의 데이터 설계: 바운드포는 로봇의 시점을 완벽히 이해하고, 복잡한 비정형 원시 데이터를 AI가 즉시 학습 가능한 정형 데이터로 설계하는 핵심 노하우를 보유하고 있었습니다. 특히 가장 난이도가 높은 로봇 '손'의 상호작용에 필요한 비전 데이터를 제공하여 프로젝트의 기술적 난제를 해결했습니다.
The Results
바운드포의 실환경 데이터는 가상 데이터로는 불가능했던 성과를 만들어냈습니다.
모델 성능 목표 초과 달성: 로봇의 핵심 행동 모델이 95%의 높은 성능을 기록했으며, 이는 처음 접하는 환경에서도 안정적으로 문을 열고 물건을 옮기는 등 복합적인 서비스를 수행할 수 있음을 의미합니다.
'실환경 데이터'의 가치 입증: 이번 성공을 통해 D연구기관은 가상 데이터의 한계를 명확히 인지하고, AI 성능을 극대화하기 위해서는 현실 세계를 담은 데이터가 필수적이라는 사실을 다시 한번 증명했습니다.
연구개발 타임라인 단축: 전국을 돌아다니며 데이터를 수집했다면 수년이 걸렸을 프로젝트를 단 2개월 만에 완료하여, 차세대 로봇 연구개발 타임라인을 획기적으로 앞당겼습니다.
The Outcome
D연구기관은 바운드포와의 협력을 통해 '실환경 데이터 부족'이라는 업계의 가장 큰 장벽을 넘어, 차세대 서비스 로봇 개발의 새로운 가능성을 열었습니다.
바운드포는 "가상 데이터가 대안"이라는 시장의 통념에 맞서, 가장 어렵지만 가장 확실한 방법인 '실환경 데이터'를 직접 구축하고 제공함으로써, 고객이 AI 기술의 진정한 잠재력을 실현할 수 있도록 돕는 유일한 파트너임을 증명했습니다.
Written by
황인호