[서울=뉴스핌] 박가연 인턴기자 = 첨단산업 무인 자동화 전문기업 케이엔에스가 특허 출원을 통해 피지컬 AI 분야의 기술적 진입장벽 구축에 나선다.

케이엔에스는 피지컬 AI 관련 미래 핵심 기술 5건에 대한 특허를 출원했다고 8일 밝혔다.

이번 특허 출원은 정보통신기획평가원이 주관하는 최고급 AI 해외인재 유치 지원사업의 일환으로 진행됐다. 케이엔에스는 이번 특허를 통해 피지컬 AI 핵심 원천기술을 선점하고 무인 자동화 시장에서의 경쟁력을 강화할 방침이다.

출원된 특허는 ▲로봇 궤적 예측 시스템 ▲배터리 자율 생산 시스템 ▲산업 설비 이상 진단 시스템 ▲로봇 기구학 모델링 시스템 ▲모델 커리큘럼 학습 시스템 등 총 5건이며 모두 피지컬 AI 기술을 기반으로 한다.

'로봇 궤적 예측 시스템'은 물리 법칙을 내재한 신경망을 활용해 로봇의 미래 운동 궤적을 장기간 안정적으로 예측하는 기술이다. 기존 데이터 기반 모델에서 발생하는 오차 누적과 비물리적 궤적 생성 문제를 보완해 물리적 일관성을 유지하는 데 중점을 뒀다.

'배터리 자율 생산 시스템'은 소프트웨어 정의 제조(SDM)와 연계해 제품 사양별 데이터를 기반으로 조립 순서와 좌표계를 자동 생성한다. 신규 제품 생산 시 반복되는 수동 티칭과 설비 재배치 시간을 단축해 공정 효율을 높이는 것이 핵심이다.

'산업 설비 이상 진단 시스템'은 에너지 보존 법칙을 기반으로 한 정상 수치와 실제 데이터 간 물리적 잔차를 분석해 고장 징후를 식별한다. 데이터가 부족한 환경에서도 이상 징후를 조기에 포착하고, 설비 한계 도달 이전 자가 보호를 통해 가동 중단을 예방하는 것을 목표로 한다.

'로봇 기구학 모델링 시스템'은 물리적 기하 구조를 AI 신경망 계층 구조와 결합해 정밀한 기구학 연산과 학습을 가능하게 한다. 데이터 기반 AI 모델의 블랙박스 특성상 발생하는 물리적 왜곡을 줄이고 실시간으로 기구학 해를 도출하는 기술이다.

'모델 커리큘럼 학습 시스템'은 물리 법칙을 반영한 모델이 학습 난이도를 단계적으로 조절해 장기 롤아웃 과정에서의 오차 누적을 억제한다. 예측 구간을 점진적으로 확장해 모델의 장기 안정성과 성능을 극대화하는 것을 목표로 한다.

이번 특허 5종은 피지컬 AI의 ▲제어 정밀도 향상 ▲연산 부하 절감 ▲로봇 적용 범용성 확보 등을 겨냥하고 있다. 케이엔에스는 이를 통해 피지컬 AI 상용화에 필요한 핵심 성능 요건을 선제적으로 확보하겠다는 전략이다.

앞서 케이엔에스는 물리법칙기반 피지컬 AI 개발 과제가 2년 차에 진입했다고 밝힌 바 있다. 해당 과제는 AI의 한계로 지목되는 장기 예측 오차 누적 문제를 억제하는 데 초점을 맞추고 있다. 또 시스템 내부의 미세한 변형을 AI로 계산·예측해 다음 움직임을 최적화함으로써 산업용 장비와 로봇의 운영 안정성을 높이는 기술 개발이 주된 목적이다.

케이엔에스 관계자는 "피지컬 AI는 향후 산업 전반의 자동화 수준을 한 단계 끌어올릴 핵심 기술로 평가된다"며 "관련 기술 도입이 확산될수록 정밀 제어와 장기 안정성을 확보할 수 있는 원천기술 수요가 확대되는 만큼, 이번 특허 출원은 중장기 성장 기반을 강화하는 계기가 될 것"이라고 밝혔다.

eoyn2@newspim.com