맨 처음부터 만든다는 것 Superb AI가 Physical AI로 나아가는 이유 (메인제목)
Vision AI로 시작한 Superb AI가 이제 로봇을 움직입니다.
Physical AI, 아직 아무도 정답을 모르는 영역에서, 팀을 처음부터 만들어 가고 있는 동훈님을 만났습니다.
[아티클] 본문
팀이 굴러가는 데 필요한 모든 것
간단한 자기소개 부탁드려요. 지금 어떤 역할을 맡고 계신가요?
Robotics 팀의 Technical Program Manager를 맡고 있습니다. 팀의 기술 방향 및 산업 수요에 따라, 데이터 수집 파이프라인 설계, 과제 수행, 조직 구성, 그리고 채용에 이르기까지 팀이 굴러가는 데 필요한 걸 두루 챙깁니다.
결국 '중간중간 빈틈을 메우는 사람'이라고 생각해요. 초기 팀에는 정해진 R&R 사이로 자꾸 빈 곳이 생길 수 밖에 없는데, 빈 곳이 느껴지지 않도록 잘 채우는 것이 제 일입니다.
[아티클] 본문
왜 지금, 로보틱스인가
Vision AI와 MLOps를 해온 회사가 로보틱스로 확장하는 이유는 뭔가요?
Superb AI는 이미 Superb Video Analytics(VA)라는 프로덕트가 있어요. VA는 영상 데이터를 AI로 분석해 사람, 상황, 위험을 실시간으로 감지하는 영상관제 프로덕트인데요. 사람이 일일이 모니터를 지켜보는 대신, VA가 대신 사각지대와 이상징후를 살펴주는 것이죠.
제품 로드맵 관점에서 VA를 더 고도화하는 걸 고민하다 보니, 로봇과 결합하는 방향이 자연스럽다고 생각한 것 같아요. 한 자리에 고정된 카메라만으로는 놓칠 수 밖에 없는 관제 사각지대가 늘 존재하는데, 직접 움직이며 각 지점을 확인하고 상황에 대응할 수 있는 로봇이 그 빈틈을 메워줄 수 있으니까요.
'Physical AI' 시장을 어떻게 보시나요?
굉장히 큰 잠재력을 가진 시장이라 생각해요. 정부를 비롯해 시장에서도 그에 걸맞게 투자를 아끼지 않고 있구요. 상용화가 언제 이뤄질지를 놓고는 저마다 의견이 다르지만, 개인적으로는 수년 안에 집집마다 가사로봇이 빨래를 개고, 공장에서는 수십대의 로봇이 협업하며 과업을 수행하는 그런 날이 오지 않을까 생각합니다.
그래서 Superb AI에서는 Physical AI 분야를 주도할 수 있는 팀을 꾸리고, 또 적극적으로 투자하고 있다고 생각합니다. 개인적으로도 지금이 좋은 타이밍이라고 판단해서, 이 영역을 선점하고 싶다는 마음이 크고요.
[아티클] 본문
지금, 팀은 어디쯤 와 있나
지금 팀은 어떤 단계인가요?
End-to-end 파이프라인을 그려보면 아직 만들어갈 부분이 많은데, Simulation Engineer와 Robotics AI Engineer를 우선적으로 채용하고 있어요.
Robotics AI Engineer는 사족로봇을 비롯한 관제 로봇을 기존 VA 프로덕트와 결합해, 실제 현장에서 안전하고 안정적으로 동작하도록 만드는 역할입니다. 특정 환경에 구애받지 않고, 안전관제 등 요구되는 태스크를 로봇이 잘 수행할 수 있도록, 인식, 판단, 그리고 제어에 이르기까지의 파이프라인을 구축하는 일을 주도해주시기를 기대합니다. 그래서 로봇을 실제로 움직여본 경험이 있는 분이 잘 맞을 것 같아요.
그런데 로봇을 잘 움직이려면, 그 전에 로봇을 학습하고 평가할 데이터가 필요해요. 다만 실제 로봇을 활용해 데이터를 수집하고 모델을 평가하기에는 금전적, 시간적 비용이 과도해져 병목이 발생하는데요. 여기서 Simulation Engineer의 역할이 중요해집니다. 3D Engineer와 협업해 로봇 학습이나 평가에 쓸 양질의 대규모 시뮬레이션을 구축하는 일이 핵심인데요.
그래서 이 포지션에는 한정된 자원으로 시뮬레이션을 병렬로 돌려본 경험, 다양한 로봇 기종·센서·환경을 고려한 시뮬레이터를 구축해본 경험이 있는 분이 특히 잘 맞습니다. 게임 업계 경험도 잘 transfer 될 것 같아요. Physical AI에서는 sim-to-real gap, 즉 실제와 시뮬레이션 사이의 격차를 줄이는 게 관건인데, 게임 업계에서 빛의 반사나 동작의 자연스러움을 다뤄본 경험이 여기서 힘을 발휘할 것 같아요. 자율주행 시뮬레이션 배경을 가진 분들도 물론 환영합니다.
Robotics 팀은 이제 막 구성하고 있지만, 맨땅에서 출발하는 건 아니에요. 이미 시장에서 검증된 프로덕트를 만들어온 3D·Vision 분야의 실력 있는 엔지니어분들과 함께 일하게 되고요.
사족로봇, 로봇팔, 휴머노이드 등 다양한 기종의 로봇 자산을 바탕으로 산학협력 및 연구개발도 활발하게 이뤄지고 있습니다.
[아티클] 본문
함께 일하고 싶은 사람
초기 팀이기에 특히 중요하게 보는 부분이 있나요?
우선 로봇을 통제하는 측면에서, 하드웨어와 소프트웨어 모두 정말 빠르게 발전하고 있다 보니, 그 변화를 빠르게 따라가고 새로운 지식을 잘 받아들일 수 있는 분이어야 할 것 같아요.
또한 문제를 정의하고 해결에 이르기까지 전 과정을 경험하는 것에 즐거움을 느끼는 분이요. 업무를 하다보면 이따금씩 추상적이거나 도전적인 과제가 주어질 때가 있거든요? 그럴 때마다 다양한 질문과 본인만의 insight를 바탕으로, 적극적으로 문제를 재정의하고 주도적으로 해결해주실 수 있는 분이라면, 저희 Robotics 팀에서도 동기를 얻고 함께 큰 폭으로 성장해나갈 수 있는 분일 거라고 확신합니다.
마지막으로 개인적인 선호(?)가 있는데요. 문서화를 잘하는 분이면 좋을 것 같아요. 자기 머릿속에 있는 걸 의식적으로 잘 꺼내 종종 공유해주시는 게 정말 중요해요. 글을 쓰지 않으면 스스로 '알고 있다'고 착각하기 쉬운데, 쓰는 과정에서 그게 점검되거든요. 협업도 훨씬 원활해지고요. 요즘은 AI 도움으로 글쓰기 자체에 드는 시간이 줄었으니, 그만큼 잘, 자주 문서화를 한다면 서로 일하기 수월해질 것이라고 생각합니다.
[아티클] 본문
우리가 그리는 미래
1~2년 뒤, 그리고 더 먼 미래를 그려본다면요?
가까운 미래에는 end-to-end 파이프라인이 다 갖춰져서, 사족로봇과 로봇팔이 완전히 결합해 안전 관련 과제를 고도화하는 그림을 그리고 있어요. 그리고나서는 로봇이 운용될 환경이나, 기종, 태스크 종류 등의 측면에서 확장과 고도화를 병행해나갈 것 같습니다.
더 먼 미래에는 생성형 AI가 우리 일하는 방식을 바꿔놓은 것처럼, Superb AI의 로봇이 사람의 번거로움을 덜어서 더 중요한 일에 집중하도록 도와주는 모습을 상상합니다. 그를 위해서는 현장에서의 로봇 동작이 곧 데이터로 쌓이고, 그 데이터가 모델 학습에 쓰여 성능이 향상되는 선순환 파이프라인이 안정적으로 동작해야 할 거구요. Vision AI에서도 그러했듯, Physical AI 분야에서도 다년간의 노하우를 바탕으로 그런 미래를 충분히 그려볼 수 있다고 생각합니다.
[아티클] 본문 - 마지막
지원을 망설이는 분에게
1~2년 뒤, 그리고 더 먼 미래를 그려본다면요?
아직 정답이 없는 영역입니다. 그래서 어렵지만, 그래서 재미있는 일이기도 해요.
새로운 걸 배우는 데 즐거움을 느끼고, 솔직하게 소통하며, 스스로 문제를 정의하고 이를 이끌고 갈 수 있는 분이라면 지금 Superb AI Robotics 팀에서 함께 이 미래를 만들어가면 좋겠습니다.
