[현장] 로봇이 멈추면 서울은 안전할까…AI·로봇 도시의 도입 조건

7일 서울 코엑스에서 열린 '스마트라이프위크 2026'의 피지컬 AI 포럼과 제2회 서울 Urban AI 포럼에서는 로봇의 현장 활용과 도시 AI의 자율성을 놓고, AI·로봇의 실제 도시 도입 조건이 공통 문제로 제기됐다. 두 토론은 기술이 기능을 수행하는 수준을 넘어 현장에서 안정적으로 운영되고 시민 서비스로 이어지기 위한 조건을 논의하는 데 초점을 맞췄다. 특히 로봇의 특정 동작 수행 단계와 AI의 분석 결과 제시 단계에서, 현장 안정 작동 및 시민 필요 서비스 제공 단계로의 이행 조건이 논의됐다.

피지컬 AI 포럼에서 로봇 개발 기업들은 가동률, 안전, 실증 여건을 과제로 제시했다. 이와 함께 AI·로봇의 도시 현장 도입을 위해서는 실제 작업 성과 검증과 사고 대응 체계 검증이 필요하다는 조건이 제기됐다. 두 토론의 공통 쟁점으로는 도입 이후 성과와 책임이 꼽혔고, 제목 취지로 제시된 로봇 정지 상황과 서울의 안전 문제도 이런 맥락에서 제기됐다.

제2회 서울 Urban AI 포럼에서 도시·교통 연구자들은 정책 목표 설정, 이해관계자 협의, 데이터 활용 범위를 강조했다. 교통정책의 AI 활용과 관련해서는 수요 분석 자동화와 대안 비교 자동화는 가능하지만, 공공서비스 배분 기준 결정 주체는 사람이라는 의견이 나왔다. 결국 두 포럼에서 제기된 공통 문제는 AI·로봇이 도시에서 실제로 도입되기 위해 성과 검증, 책임 정리, 정책 기준 설정이 함께 논의돼야 한다는 점으로 모아졌다.

7일 서울 코엑스에서 '스마트라이프위크 2026' 피지컬 AI 포럼이 열렸다. 이날 포럼에서는 로봇 상용화·안전·현장 실증 과제가 논의됐으며, 사업성을 입증하기 위해서는 작업 속도·고장 간격 등 현장 데이터가 필요하다는 점이 핵심 쟁점으로 제시됐다. 포럼에는 김익재 KIST AI·로봇연구소장, 김정균 나우아이비캐피탈 상무, 이재욱 LG전자 HS로보틱스연구소장, 황보제민 라이온로보틱스 대표 겸 KAIST 부교수, 신동준 연세대 교수, 남창모 로브로스 부대표, 아오이 후카와 갤봇 부사장이 패널로 참석했다.

좌장을 맡은 김익재 한국과학기술연구원(KIST) AI·로봇연구소장은 휴머노이드의 실제 가동률을 물었고, 휴머노이드의 평균 고장 간격도 질문했다. 이어 동일 작업 기준으로 사람 대비 처리 속도가 어느 정도인지도 물으며 안정성과 생산성을 함께 확인하는 흐름을 이끌었다. 평균 고장 간격은 고장과 고장 사이의 평균 작동 시간 지표를 뜻한다.

이 같은 논의는 서비스형 로봇(RaaS) 사업에서도 안정적 작업 수행 능력이 중요하다는 맥락으로 이어졌다. 로봇을 서비스로 제공하는 사업에서도 현장 실증 데이터를 바탕으로 안정성과 생산성을 판단해야 한다는 점이 부각됐다. 사진은 김병주 기자가 촬영했다.

남창모 로브로스 부대표는 자사 로봇이 올해 상반기 이후 본격 사용을 시작해 아직 사업화 초기 단계에 있다고 밝혔다. 이에 따라 외부에 공개할 수 있는 통계가 부족하고, 연속 안정 사용 시간을 제시하기도 어렵다고 설명했다.

남 부대표는 현장 사업성을 판단하려면 시연 동작만으로는 부족하고, 실제 현장에서 같은 작업을 얼마나 지속적으로 수행하는지에 대한 성과를 확인할 필요가 있다고 밝혔다. 그는 반복 작업 속도에 따라 실제 처리량과 운영 부담이 달라지고, 고장이나 중단의 발생 정도에 따라서도 실제 처리량과 운영 부담이 변한다고 설명했다.

남 부대표는 실제 작업 속도에서는 AI의 역할이 중요하다고 밝혔다. 그는 하드웨어의 고속 동작 능력만으로는 충분하지 않고, 상황 인식 능력과 적절한 행동 연계 능력이 필요하다고 설명했다. 아울러 AI는 로봇 하드웨어 특성의 영향을 받는다고 밝혔으며, 로브로스는 감속기·손·전신 제어를 통합 개발하는 방향으로 개발하고 있다고 전했다.

논의는 성과를 얼마나 오래 검증해야 하는지의 쟁점으로 이어졌다. 남 부대표는 국내 프로젝트의 성과 평가가 3~6개월 단위인 사례가 다수라고 했고, 장기간 현장 적용을 지속할 필요성을 제기했다. 남 부대표는 서울 로봇 실증의 핵심이 시간과 기다림에 있다고 봤다.

짧은 평가 주기로는 현장 적용 과정에서 드러나는 내용을 충분히 확인하기 어렵다는 문제의식도 제시됐다. 실증 기간은 가동률 확인에 영향을 미치고, 작업 환경 차이와 예외 상황의 축적에도 영향을 미친다. 이에 따라 도입 기업과 개발 기업은 어떤 작업을 어느 기간 동안 검증할지 정할 필요가 있고, 검증 범위와 기간을 설정하는 일은 기술 개발만큼 중요한 과제로 제시된 셈이다.

이재욱 LG전자 HS로보틱스연구소장은 공공 부문의 장기 수요를 제안했다. 정부가 5~10년을 내다보고 수요를 마련해 대기업과 중소기업, 스타트업이 시장에 진입할 계기를 제공해야 한다는 것이다. 이는 실증 기회를 제공하는 데 그치지 않고 이후 사용할 수요처까지 마련하자는 취지다.

사람 주변에서 작동하는 로봇의 안전 확보 방식이 바뀌고 있다. 이 소장은 기존 로봇의 안전 확보 수단이 정지였다고 설명했다. 그러나 사람과 가까운 환경에서 쓰이는 로봇은 멈추게 하는 방식만으로 안전을 담보하기 어렵다고 밝혔다.

이 소장은 이동형·두 발 보행 로봇은 정지 과정에서 전도 가능성이 있다고 설명했다. 또 이동 로봇은 제한된 작업 공간을 이탈할 가능성이 있고 사람에게 접근할 수 있다고 밝혔다. 아울러 로봇의 팔·손 움직임도 충돌 위험 요인이라고 설명했다.

이 소장은 이런 특성 때문에 AI 판단 안전성을 고려할 필요가 있고, 센서의 정상 작동도 고려해야 하며, 외부 공격에 대비한 시스템 보안도 고려해야 한다고 밝혔다. 또 판단 오류는 물리적 행동으로 연결될 수 있어 AI 안전과 기계 안전을 동시에 점검할 필요가 있다고 설명했다.

이에 대응해 남 부대표는 시뮬레이션을 통한 보행 안정성 확보를 개발 중이라고 밝혔다. 또 전도 시 주변 위험을 줄이는 동작을 개발 중이며, 사람 접근 시 로봇의 움직임을 감속하는 방식을 적용 중이라고 설명했다.

보험·행정 절차상의 어려움이 제시됐다. 이 소장은 서초구 배달 로봇 실증 과정에서 보험 가입의 어려움을 경험했다고 언급했고, 행정기관 간 협의의 어려움도 언급했다. 이와 함께 사고 피해 배상 수단과 실증 절차 처리 창구가 로봇 운영에 필요한 기반으로 제시됐다.

이어 로봇 활동 환경의 공동 설계 방안이 논의됐다. 이 소장은 세탁기 문을 여는 데 상당한 힘과 복잡한 동작이 필요하다고 설명했다. 가전이 로봇 신호를 수신하면 자동으로 문을 여는 연동 방식이 소개됐고, 엘리베이터는 로봇의 버튼 조작 대신 통신으로 호출할 수 있다고 소개됐다.

이 같은 내용과 함께 로봇·주변 설비 간 작업 분담 접근이 제시됐다. 가전·건물 설비가 일부 기능을 담당하면 로봇 동작을 단순화할 수 있다는 점이 제시됐다. 도입 현장에서는 기기 성능과 설비 연동을 함께 검토해야 하는 이유다.

기술 설계와 연구 방향은 실제 과업과 사용자 조건에 맞춰져야 한다는 의견이 제시됐다. 로봇의 경우에는 수행 업무에 따라 형태를 달리 선택할 필요가 있다는 지적이 나왔다. 황보제민 라이온로보틱스 대표 겸 KAIST 부교수는 양팔·양손을 쓰지 못하는 환경에서의 휴머노이드는 비효율적 플랫폼이라고 설명했다. 군·경찰 순찰처럼 이동 중심 작업에는 사족보행 로봇이 적합하고, 양팔·양손을 활용하는 작업에는 휴머노이드가 적합하다는 것이다.

사용자 참여로 설계를 바꾼 사례도 소개됐다. 신동준 연세대 교수는 하반신 마비 장애인용 자전거 시스템을 개발하면서 실제 사용자의 상체 움직임과 자세를 제어와 인터페이스 설계에 반영했다. 개발자가 직접 겪기 어려운 사용 조건은 당사자 피드백을 통해 파악할 수 있다는 점도 함께 제시됐다.

이 같은 문제의식은 도시 연구와 정책 논의로도 이어졌다. Urban AI 포럼에서는 연구 초기부터 실제 수요를 확인할 필요가 있다는 지적이 나왔다. 아그니에슈카 이와시에비치 바브니그 케임브리지대 맥스웰센터장은 시간·비용을 들여 해법을 만든 뒤 잘못된 문제를 풀었다는 사실을 알 수 있다고 설명했다. 이어 정책 담당자와 도시 행정 책임자 등 실제 사용자와 조기에 대화할 필요가 있다고 강조했다.

7일 서울 코엑스에서 '스마트라이프위크 2026' 제2회 서울 Urban AI 포럼이 열렸다. 이번 포럼에서는 도시 AI의 자율성·정책 판단·데이터 활용 문제를 논의했으며, 도시 운영에서 AI가 맡을 수 있는 기능과 사람이 담당해야 할 정책 결정 기능의 경계를 가르는 데 초점을 맞췄다.

논의는 교통망 등에서 활용되는 분석·비교 기능은 AI가 수행할 수 있다는 방향으로 전개됐다. 포럼에서는 AI의 역할로 수요 분석·대안 비교 등 기술적 업무를 제시했고, AI 담당 업무와 인간의 정책 판단 범위를 어디까지 구분할 것인지가 쟁점으로 다뤄졌다.

반면 사람의 역할로는 공공서비스 목표 설정·이해관계 조정이 제시됐다. 이날 패널로는 비랄 파루크 토론토 메트로폴리탄대 교수, 샤오펑 리 위스콘신대 매디슨 교수, 김성후 고려대 교수, 아그니에슈카 이와시에비치 바브니그 케임브리지대 맥스웰센터장, 움베르토 푸지글란도 MIT 센서블 시티 랩 연구전략·파트너십 총괄, 토마스 슈뢰퍼 싱가포르기술디자인대(SUTD) 교수가 참석했다. 사진은 김병주 기자가 촬영했다.

김성후 고려대 교수는 대중교통망 개편 사례를 제시하며, AI가 수요 맞춤형 시스템을 최적화할 수 있다고 설명했다. 다만 대중교통망을 개편할 때는 교통 접근성이 낮은 집단, 필요 서비스를 이용하지 못하는 이들, 여러 이해관계자를 함께 고려해야 한다고 밝혔다. 그는 제시된 방식이 AI가 정책 분석과 영향 평가를 제공한 뒤 사람이 협의하고 결정하는 구조라고 설명했다.

김 교수는 전체 이용 효율 제고 목표와 교통 접근성이 낮은 지역 지원 목표 가운데 무엇을 두느냐에 따라 대안 평가가 달라진다고 설명했다. 이와 함께 그는 AI의 계산 가능 범위를 넓히는 문제와 우선 결과를 결정하는 문제는 구별할 필요가 있다고 밝혔다. 또 현재 AI에는 오류 가능성이 존재하는 만큼, 핵심 과정은 전문가의 신중한 설계가 필요하다는 견해를 밝혔다.

김 교수는 정책 분석의 기초 데이터도 검증 대상이라고 설명했다. 그는 기종점 자료가 사람들의 출발지·도착지 이동 정보이며, 교통 수요 예측의 입력값으로 사용된다고 밝혔다. 아울러 기종점 자료를 생성하는 모델과 절차의 일관성이 중요하다고 강조했다.

김 교수는 개인정보 활용과 관련해 먼저 분석 목적별로 필요한 정보를 구분해야 한다고 설명했다. 김 교수는 연구 활용 정보 항목으로 성별·연령·소득·직업·차량 보유 여부·약 40일간 이동 이력을 들었다. 다만 이동 경로 예측에는 성별·연령이 비상시 필수는 아니며, 이동 목적을 분석할 때는 필요한 정보가 달라질 수 있다고 밝혔다.

김 교수는 데이터 양을 확대하기에 앞서 우선 분석에 필요한 개인정보 범위를 확정하는 것이 과제라고 밝혔다. 또 설문 정보·이동 이력·애플리케이션 위치정보별로 개별 동의가 필요하다고 설명했다. 아울러 활용 정보의 내용과 예상 영향을 명확히 고지할 필요가 있다고 말했다.

김 교수는 조사 참여자의 동의를 기반으로 개발한 모델을 전체 인구에 적용할 경우 비동의자 기록 활용 문제가 발생할 수 있다며, 이 문제도 함께 검토해야 할 과제로 제시했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김병주 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242073

참고자료

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