휴머노이드 로봇 경쟁이 하드웨어를 넘어 AI 학습 알고리즘으로 확대되고 있다. 실제 산업 현장에 투입할 수 있는 휴머노이드를 만들기 위해서는 새로운 작업을 얼마나 빠르고 안정적으로 학습시키느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 국내 스타트업 연구진이 세계 최고 권위의 로보틱스 학회에서 최고 논문상을 받으며 기술력을 입증했다.
휴머노이드 로봇 스타트업 홀리데이로보틱스는 자사 연구진이 주도한 논문 ‘FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control’이 세계적 로보틱스 학회 RSS(Robotics: Science and Systems) 2026에서 최우수논문상(Outstanding Paper Award)을 수상했다.
홀리데이로보틱스 연구진, 로보틱스 학회 RSS 2026 ‘최우수 논문상’ 수상 (사진 제공: 홀리데이로보틱스)
국내 최초… 스타트업이 이끈 세계 최고 논문
RSS는 전 세계 로보틱스 분야에서 가장 권위 있는 학회 가운데 하나로 꼽힌다. 매년 단일 트랙 방식으로 엄선된 연구만 발표하며, 최우수논문상은 해당 학회의 최고 권위의 연구 성과에 수여된다. 국내에서는 지난 2023년 KAIST 연구팀이 시스템 논문상을 받은 바 있지만, 최우수논문상을 받은 것은 이번이 처음이다. 특히 대학이나 대형 연구기관이 아닌 스타트업 연구진이 연구를 주도했다는 점에서도 의미를 더했다.
수상 논문에서 제안한 FlashSAC는 관절이 많은 휴머노이드와 같은 고차원 로봇을 빠르고 안정적으로 학습시키는 강화학습 알고리즘이다.
기존 강화학습이 학습 속도와 안정성 사이에서 균형을 맞춰야 했던 한계를 개선해 휴머노이드 보행 학습 시간을 기존 수 시간에서 수 분 수준으로 줄였다.
연구진은 10종의 시뮬레이터와 60여 개 과제를 통해 알고리즘 성능을 검증했으며, 시뮬레이션에서 학습한 제어 정책을 실제 휴머노이드에 적용해 보행과 회전, 계단 이동까지 구현하며 실환경에서도 기술의 유효성을 확인했다.
FlashSAC는 현재 홀리데이로보틱스가 개발 중인 산업용 휴머노이드 ‘프라이데이(FRIDAY)’에도 적용되고 있다.
회사는 학습 시간을 단축함으로써 새로운 동작을 개발하고 실제 로봇에 적용하는 과정을 크게 줄일 수 있어 산업 현장 맞춤형 휴머노이드 개발 속도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
홀리데이로보틱스 관계자는 “FlashSAC는 논문에 머무는 기술이 아니라 실제 제품 개발에 적용되고 있는 기술”이라며 “세계 최고 수준의 연구 성과를 제품 경쟁력으로 연결하는 것이 회사의 강점”이라고 말했다.
이번 논문에는 홀리데이로보틱스 소속 김동후 연구원과 이호준 연구원이 주요 저자로 참여했으며, 이 마데 아스윈 나렌드라, 민세희 연구원이 공동 저자로 이름을 올렸다. 독일 TU 다름슈타트의 얀 페터스 교수, 스웨덴 KTH의 다니카 크라기치 교수, KAIST 주재걸 교수도 공동 연구에 참여했다.
송기영 홀리데이로보틱스 대표는 “이번 수상은 회사가 개발해 온 핵심 로보틱스 기술의 독창성과 연구 경쟁력을 세계적으로 인정받은 결과”라며 “앞으로도 연구 성과를 실제 제품으로 빠르게 연결해 산업 현장에서 휴머노이드의 가치를 증명해 나가겠다”고 말했다.
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