임베디드 AI란? 정의, 한계, 로봇 구축에 필요한 데이터

2025/12/24

임베디드 AI란?

임베디드 AI(embodied AI)는 물리적 시스템과 통합된 인공지능으로써 실제 환경과의 상호작용 속에서 학습하고 자율적으로 행동합니다. 이러한 시스템은 로봇, 자율주행차, 드론, 공장 및 창고 시설까지도 다양하게 사용됩니다.

핵심 정리

  • 임베디드 AI의 병목은 모델이 아니라 데이터다.
  • 상용화를 위해서는 인지–판단–행동을 하나의 폐쇄 루프로 학습해야 한다.
  • RoboGo는 인지–판단–행동을 하나의 학습 구조로 연결한다.
  • 멀티모달 상호작용 데이터는 선택이 아니라 필수 조건이다.
  • 고품질 임베디드 AI 데이터는 일반화·환경 적응·작업 전이를 가능하게 한다.
  • 데이터 격차(Data Divide)는 단일 작업이 아닌 시스템 문제다.
  • 임베디드 AI 경쟁력은 ‘데이터를 얼마나 효율적으로 생산하느냐’에 달려 있다.

임베디드 AI는 왜 여전히 실제 환경에서 한계를 보일까?

AI가 가상 세계를 넘어 물리 세계로 확장되면서, 임베디드 AI는 차세대 인공지능의 핵심 방향으로 자리 잡고 있습니다. 그러나 현재 로봇 AI는 고품질·멀티모달 상호작용 데이터의 부족으로 인해 복잡한 실제 환경에서의 일반화 능력과 적응력이 여전히 제한적입니다. 임베디드 AI의 상용화를 위해서는 로봇이 인지–판단–행동을 하나의 폐쇄 루프(closed loop)로 학습할 수 있는 데이터 구축이 필수적입니다.

이 글에서는 이러한 문제를 해결하는 핵심 임베디드 AI 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋들은 글로벌 로봇 연구팀들이 직면한 세 가지 어려움을 극복하는 데 기여합니다.

  • 멀티모달 정보 융합의 어려움
  • 동적 환경 적응 실패
  • 시연 기반 기술의 자율화 전이 한계

임베디드 AI 데이터에서 가장 중요한 기준은?

임베디드 AI 발전을 더디게 하는 가장 큰 요인은 바로 데이터입니다. 임베디드 AI 데이터에서 중요한 것은 단순히 데이터의 양이 아니라, 로봇이 실제 환경에서 범용적인 작업 능력을 획득하도록 돕는 데이터의 질입니다. 그 가치는 크게 세 가지로 나뉩니다.

  • 범용 지능 형성 촉진: 시각·촉각·힘(force) 등 멀티모달 상호작용 데이터를 통합함으로써, 로봇은 환경 변화와 객체 상태를 이해할 수 있으며 인간과 유사한 지능으로 발전할 수 있는 기반을 확보합니다.
  • 환경 이해력과 적응력 강화: 정적인 데이터와 달리, 임베디드 AI 데이터는 로봇과 환경 간의 실시간 상호작용 피드백을 담고 있어 복잡하고 비정형적인 환경에서도 정확한 인지와 적응을 가능하게 합니다.
  • 작업 전이와 일반화 지원: 가사·산업·서비스 등 다양한 영역을 포괄하는 표준화된 데이터셋은 모델이 단일 작업에서 범용 작업으로 능력을 확장하도록 돕고, 로봇의 다중 시나리오 배포 속도를 가속화합니다.

임베디드 AI 데이터의 종류

현재 임베디드 AI 데이터는 수집 방식과 품질에 따라 다음 세 단계로 구분할 수 있습니다.

  • 인터넷 크롤링 인간 동작 영상: 저비용으로 대규모 데이터를 구축할 수 있다는 장점이 있지만, 정밀한 라벨링과 물리적 상호작용 정보가 부족해 활용도가 제한적입니다.
  • 전문 촬영 인간 동작 영상: 동작의 품질은 높지만, 실제 물리 피드백과 멀티모달 동기화 정보가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
  • 로봇 팔 원격조작(Teleoperation) 데이터: 힘·궤적·시각 정보를 모두 포함한 최고 수준의 데이터입니다. 수집 비용과 생산 규모가 제한적이지만, 기술 학습에는 대체 불가능한 가치를 가집니다.

에펜의 임베디드 AI 데이터셋은 무엇이 다른가?

1,000시간 로봇 팔 원격조작 데이터셋

이 데이터셋은 일상 생활, 간단한 의료 행위, 기본 산업 작업, 돌봄 시나리오 등 다양한 실제 작업 환경을 포괄적으로 담고 있습니다. MCAP, HDF5, LeRobot 등 주요 표준 포맷으로 제공되어 활용성과 호환성이 뛰어납니다.

특징

  • 작업 범용성 및 장면 다양성 포함
  • 멀티모달 데이터 동기화 기능
  • 미세한 동작 단위까지 포착하는 정밀 캡처 기능
  • 고해상도 시각 정보 + 관절 위치·힘 피드백 등 물리 정보 동시 기록 기능
  • 행동 라벨과 작업 콘텍스트 포함

모방 학습(Imitation Learning)과 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대한 학습·검증을 모두 지원하며, 실제 환경에서 범용 로봇의 연구와 상용화를 가속하는 것을 목표로 합니다.

임베디드 AI

일인칭 시점(FPV) 손 조작 데이터셋

이 데이터셋은 일인칭 시점 시스템을 활용해, 가정·사무실·시장·산업 현장·레스토랑 등 다양한 환경에서 사람의 손이 실제로 물체를 조작하는 과정을 영상에 담고 있습니다. 모든 작업은 해당 분야의 숙련자가 수행하여 동작의 전문성과 현실성을 보장합니다. 이러한 고품질·다장면 영상 데이터셋은 손 관절의 움직임 패턴과 물체와의 상호작용 로직, 행동 시퀀스를 학습하는 데 활용됩니다.

이 데이터셋은 체화 지능의 ‘인지–판단–행동’ 폐쇄 루프에서 손동작 이해와 모방에 초점을 맞추고 있으며 서비스 로봇, 협동 로봇, 웨어러블 디바이스의 행동 모델링과 기술 전이에 특히 적합합니다. 그 결과, 복잡한 환경에서의 조작 정확도와 인간과 로봇의 협업 안전성을 크게 향상할 수 있습니다.

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임베디드 AI 데이터의 특징은?

  • 실제 물리 환경에서만 생성 가능합니다.
  • 공간·힘·시간 관계를 동시에 포함합니다.
  • 전문가의 실제 조작과 반복 실험이 필요합니다.
  • 자동화가 극도로 어렵습니다.

이러한 임베디드 AI 데이터의 특징으로 인해 산업 전반에 ‘데이터 격차(Data Divide)’ 가 발생하고 있습니다.

임베디드 AI의 데이터 격차 해결책은?

임베디드 AI 시스템의 근본적인 경쟁력은 고품질 데이터를 얼마나 효율적으로 생산할 수 있는가에 달려 있습니다. 이는 데이터 수집·처리·활용 전반을 아우르는 시스템적 엔지니어링 과제입니다. 효율적이고 확장 가능한 ‘데이터 엔지니어링 폐쇄 루프’를 먼저 구축하는 기업이 임베디드 AI의 문을 여는 열쇠를 쥘 것입니다. - 에펜 글로벌 부사장 GM, 톈 시

에펜은 이를 단일 작업 문제가 아닌 ‘시스템적 엔지니어링 문제’로 정의하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 임베디드 AI를 위한 데이터 인프라, 임베디드 AI 전용 데이터 개발 플랫폼 RoboGo를 개발하여, 데이터 생산 전 과정을 구조화했습니다.

RoboGo 플랫폼이란?

RoboGo는 임베디드 AI 데이터 개발 플랫폼으로 임베디드 AI 학습에 필요한 핵심 요구를 세 가지 기술 축으로 해결합니다.

1. 인지(Perception) 고도화

  • 이중 조명 융합 어노테이션으로 극단적인 조명·날씨 환경에서도 안정적인 인식을 지원합니다.
  • 다중 시점 3D 재구성을 통해 2D 인식을 깊이와 의미를 포함한 3D 공간 인지로 확장합니다.

2. 인지·이해(Cognition) 모델링

  • 영상 이해와 물리 법칙 어노테이션을 결합해 로봇이 단순 인식을 넘어 물리적 상식과 상호작용 결과를 예측하도록 학습합니다.

3. 의사결정(Decision) 최적화

  • 다중 카메라 협업 어노테이션으로 밀리미터 단위 조작 정확도를 달성합니다.
  • ‘사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 어노테이션’을 통해 장기 작업을 표준화된 행동 시퀀스로 분해, 학습·추론 가능하게 구성합니다.

에펜의 임베디드 AI 데이터 생태계

에펜은 플랫폼 기술, 글로벌 리소스, 데이터 제품을 결합해 임베디드 AI 산업 전체를 위한 데이터 생태계를 구축하고 있습니다.

  • 시나리오 기반 데이터 수집·어노테이션 서비스: 시나리오 설계부터 전문가 원격 조작, 지능형 라벨링까지 R&D 초기 단계의 0→1 데이터 콜드 스타트 문제를 해결합니다.
  • 고난도 완성형 데이터셋: ‘1,000시간 실 환경 로봇 팔 원격 조작 데이터셋’, ‘1인칭 시점 손 조작 데이터셋’ 등 고부가가치 데이터 제품을 통해 기업이 더 낮은 비용·더 높은 효율로 학습 데이터를 확보할 수 있도록 지원합니다.
  • 데이터 플랫폼 확장: RoboGo 플랫폼을 공개형 또는 프라이빗 환경으로 배포해 고객이 자체적인 데이터 처리·반복 학습 역량을 구축하도록 지원합니다.
  • 현실 환경 일반화: 가정·산업·상업 공간 등 수백 개의 복잡한 실제 환경을 자체 기지에서 정밀 재현하고, 수천 개의 실제 물체를 활용해 현실 환경 일반화 성능을 강화합니다.
  • 글로벌 리소스: 동남아 지역에 자체 컴플라이언스 기반 작업장을 구축하고 현지화된 전문 팀을 운영해, 데이터 수집·어노테이션 속도를 획기적으로 단축합니다.

에펜의 AI 데이터셋 솔루션

에펜은 아래와 같이 다양한 유형의 데이터를 보유하고 있으며, 글로벌 기업 고객의 배포 요구에 맞춰 신규 데이터셋을 지속적으로 구축하고 있습니다.

  • 데이터셋 800개
  • 음성 데이터 10만 시간
  • 이미지 데이터 50만 장
  • 텍스트 데이터 1억 단어
  • 언어·방언 데이터 80개

에펜은 전문가 기반의 모든 데이터 유형을 아우르는 대규모·고품질 데이터 공급 체계를 통해 임베디드 AI 구축을 지원합니다. 빠른 개발, 낮은 비용, 높은 효율을 동시에 달성할 수 있는 데이터 솔루션, 지금 바로 상담받아보세요!

FAQs

Q1. 임베디드 AI에서 왜 데이터가 가장 중요한가?

실제 환경에서의 일반화·적응·자율 행동은 데이터 품질에 의해 결정되기 때문입니다.

Q2. 시뮬레이션 데이터만으로는 부족한 이유는?

물리적 상호작용, 예외 상황, 감각 피드백이 반영되지 않기 때문입니다.

Q3. FPV 손 조작 데이터는 어디에 적합한가?

서비스 로봇, 협동 로봇, 웨어러블 기기의 행동 모델링과 기술 전이에 적합합니다.

Q4. 임베디드 AI 데이터는 어떤 기업에 필요한가?

로봇, 자율주행, 스마트 제조, 물류, 헬스케어 등 물리 세계와 상호작용하는 모든 AI 기업에 필요합니다.

Q5. RoboGo는 어떤 기업에 적합한가?

A. 로봇, 자율주행, 서비스 로봇 등 실세계 행동 학습이 필요한 모든 기업에 적합합니다.

Q6. 기존 어노테이션 서비스와 에펜의 차이는?

A. 에펜은 단일 작업이 아니라 데이터 생산 전체를 설계·반복·확장 가능한 인프라로 제공합니다.

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