피지컬 AI가 공장과 물류센터에서 움직이려면 로봇의 제어 모델만큼 현실 공간을 학습할 데이터가 필요하다. 설비와 작업 동선, 장애물, 객체의 형태를 가상환경에 정확히 옮겨야 실제 장비를 투입하기 전에 반복적인 학습과 검증을 진행할 수 있다. 이 과정에서 현실을 시뮬레이션용 3D 데이터로 바꾸는 Real-to-Sim 기술이 제조·로보틱스의 기반으로 떠오르고 있다. 딥인사이트가 정부 연구개발 지원을 바탕으로 산업 현장의 3D 데이터 수집부터 AI 학습·검증까지 연결하는 플랫폼을 개발한다.
AI 비전 및 3D 공간 데이터 전문기업 딥인사이트는 중소벤처기업부가 주관하고 중소기업기술정보진흥원이 전담하는 ‘글로벌 팁스(Global TIPS) R&D’ 과제의 최종 협약을 체결했다. 딥인사이트는 앞으로 48개월간 총 50억원의 정부 연구개발비를 지원받아 피지컬 AI용 Real-to-Sim 데이터 플랫폼을 고도화하고 해외 사업화를 추진한다.
딥인사이트가 중소벤처기업부의 글로벌 팁스 R&D 과제 최종 협약을 체결했다. (자료 제공: 딥인사이트)
글로벌 팁스는 해외 투자와 정부 연구개발을 연계해 기술기업의 해외 진출과 성장을 지원하는 프로그램이다. 중기부는 2026년 글로벌 팁스 R&D를 신설하고 100개 과제에 747억원을 투입하는 지원체계를 마련했다. 기업별 지원 규모는 4년간 50억~60억원이다.
글로벌 팁스는 해외 투자 유치 등을 통해 글로벌 진출 가능성을 확인한 기업을 대상으로 한다. 민간의 15억원 이상 선행 투자와 연계해 연구개발비를 지원하며 기술 개발이 해외 고객 확보와 사업 확장으로 이어지는지를 중점적으로 본다.
3D 스캔부터 디지털 트윈·시뮬레이션까지 연결
딥인사이트가 개발할 Real-to-Sim 데이터 파운데이션 플랫폼은 실제 산업 현장을 AI 학습과 시뮬레이션에 활용할 수 있는 ‘Sim-ready 3D 데이터’로 전환한다. 현실 공간을 촬영하거나 스캔한 원본 데이터를 수집하는 데서 끝내지 않고 가상환경에서 바로 사용할 수 있도록 구조화하고 가공하는 것이 핵심이다.
회사는 자체 개발한 산업용 고정밀 3D 스캐너 ‘DIMENVUE(디멘뷰)’와 3D 센싱·공간 데이터 처리 기술을 활용한다. 디멘뷰로 공장이나 물류센터, 플랜트의 설비와 공간을 정밀하게 스캔한 뒤 객체와 공간의 형태를 3D 데이터로 재구성한다.
이 데이터는 디지털 트윈과 시뮬레이션 환경을 만드는 데 활용된다. 기업은 실제 생산시설의 운영을 중단하거나 로봇을 현장에 바로 투입하지 않고도 가상공간에서 이동 경로와 작업 방식, 장애물 대응 능력 등을 반복적으로 시험할 수 있다.
적용 대상은 자율이동로봇(AMR)과 무인운반차(AGV), 휴머노이드 등이다. 산업 현장을 디지털 환경으로 구현하고 로봇이 실제 공간에서 마주할 수 있는 다양한 상황을 학습시키면 현장 투입 전 검증에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다.
딥인사이트는 3D 데이터 수집부터 재구성(Reconstruction), 디지털 트윈, 시뮬레이션, AI 학습·검증으로 이어지는 엔드투엔드 데이터 파이프라인을 구축할 계획이다. 각각 분리돼 있던 데이터 처리 과정을 연결해 제조·물류·로보틱스 기업이 필요한 산업 현장 데이터를 일관된 방식으로 확보하고 활용할 수 있도록 한다.
글로벌 3D·시뮬레이션 생태계와의 호환성도 개발 과제에 포함된다. 딥인사이트는 유니티(Unity)를 비롯한 여러 3D·시뮬레이션 플랫폼에서 디멘뷰로 확보한 데이터를 활용할 수 있도록 기술적 연계 가능성을 검토한다. 보도자료에서 언급한 유니티는 확정된 협업사라기보다 호환성과 기술 연계를 고려하는 대상이다.
딥인사이트는 연구개발 과정에서 국내외 제조·로보틱스 기업을 대상으로 산업 현장 데이터 실증(PoC)을 확대한다. 실증 결과를 플랫폼 개발에 반영하고 글로벌 기술 생태계와 연결해 해외 고객과 사업 기회를 발굴한다는 계획이다.
회사는 3D 공간 데이터와 AI 기술을 차량과 의료 분야에도 적용해왔다. 주요 제품으로 차량 실내 모니터링 시스템 ‘CAMOSYS(카모시스)’와 의료용 AI 카메라 ‘Lumino Imager(루미노 이미저)’를 보유하고 있다. 이번 과제를 통해 개별 제품 중심의 기술을 산업용 3D 데이터 플랫폼으로 확장하는 구상이다.
글로벌 팁스 수행과 함께 후속 투자 유치와 기업공개를 위한 예비기술성평가 준비도 진행한다. 4년간 축적할 연구개발 성과와 산업 현장 실증 실적을 기술 경쟁력과 사업성을 입증하는 자료로 활용할 계획이다.
오은송 딥인사이트 대표는 “피지컬 AI 시대에는 현실 공간을 얼마나 정밀하고 효율적으로 디지털 데이터로 전환하고 이를 AI와 시뮬레이션 환경에 연결할 수 있는지가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 될 것”이라며 “Real-to-Sim 데이터 플랫폼을 고도화해 제조·로보틱스 산업의 피지컬 AI 전환을 지원하는 글로벌 기술기업으로 성장하겠다”고 말했다.
딥인사이트의 다음 과제는 높은 정밀도의 3D 데이터를 얼마나 빠르고 경제적으로 수집·가공하고 서로 다른 시뮬레이션과 로봇 플랫폼에서 재사용할 수 있게 하느냐다. 실증 프로젝트가 표준화된 데이터 제품과 반복 매출로 이어지고 글로벌 고객사의 실제 학습·검증 공정에 채택될 때 Real-to-Sim 플랫폼의 사업성도 분명해질 전망이다.
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