“AI는 이제 움직인다”

인공지능 기술은 오랜 시간 동안 데이터 분석, 텍스트 처리, 이미지 분류와 같은 비물리적 영역에서 활약해왔습니다. 그러나 지금, AI는 인간의 언어를 ‘이해’할 뿐 아니라, 시공간을 ‘인식’하고, 실제 물리 공간에서 ‘행동’하는 존재로 진화하고 있습니다. 우리는 이를 Physical AI라 부릅니다.

Physical AI는 더 이상 SF가 아닙니다. 마음AI는 이 개념을 현실에서 구현해온 국내 선도 기업으로, 오픈소스 기반의 기술을 전략적으로 내재화해 실제 산업과 연결하며 ‘움직이는 AI’를 현실에 배치해 왔습니다.

오픈소스는 시작점이자 무기입니다.

마음AI가 Physical AI를 상용화할 수 있었던 배경에는 오픈소스 기술의 철저한 해석과 내재화 전략이 자리하고 있습니다.

처음에는 메이저 카지노된 LLM 모델(LLaMA, BLOOMZ, DeepSeek 등), 음성 인식 모델(Whisper), 자율주행 시뮬레이터(Gazebo, Carla, Duckietown), 그리고 로봇 오퍼레이팅 시스템(ROS2) 등을 학습하고 검증하는 것부터 시작했습니다.

하지만 단순한 활용에 머무르지 않았습니다. 다국어 커스터마이징, 모델 경량화, 임베디드 환경 최적화, API 인터페이싱, 온디바이스 최적화 등 다양한 내부 기술이 쌓이면서, 오픈소스를 기반으로 하되 명확한 제품화 전략을 갖춘 시스템들이 탄생하게 되었습니다.

• 실제 사례:

1. AI 키오스크 ‘마음TOUCH’는 Whisper+Mistral 기반 음성대화 모델을 Jetson AGX Orin에 올려 완전 오프라인 기반 음성응답 키오스크로 제작되었습니다.
2. AI 도슨트 로봇 ‘AIden’은 ROS 기반의 자율이동과 SUDA 기반 대화 인터페이스를 통합하여, 도서관 내에서 스스로 이동하며 설명하는 실물 도슨트로 호주, 국내 대학에 실제 배치되어 운영 중입니다.

세 개의 파운데이션 모델: MAAL, SUDA, WoRV

마음AI는 Physical AI를 구현하기 위해 세 가지 자체 파운데이션 모델을 구축했습니다. 이 모델들은 단순한 기능 모듈이 아니라, 실제 산업 현장에서 지속 운용이 가능한 ‘AI 시스템’의 코어로 작동합니다.

• 1. MAAL (Multilingual Adaptive Augmentation Language-model)
     → 다국어 기반 적응형 언어모델.
     → 산업 현장 중심의 도메인 언어 학습 기능을 탑재, LLaMA 및 Mistral 모델 구조에서 커스터마이징
     → 오픈소스 기반 RAG와 결합해 특정 기업/기관에 최적화된 ‘지식형 AI’를 구현합니다.
     1. 활용 사례 :
     2. 공공기관 다국어 민원 응답 시스템
     3. 대학 취업 면접 AI 시뮬레이터
  2. SUDA (Seamless Uninterrupted Dialogue Agent)
     → STT + LLM + TTS가 통합된 온디바이스 음성모델.
     → GPU 엣지 장비에서 구동되며, 네트워크 불안정 지역에서도 실시간 음성 대화를 수행 가능
     1. 활용 사례 :
     2. 장애인 대응 키오스크 마음TOUCH
     3. AI 자동차 어시스턴트 ‘Carby’
  3. WoRV (World Model for Robotics and Vehicle control)
     → 카메라 기반 자율이동 AI 모델
     → LiDAR 없이 Depth 및 YOLO 파생 모델로 주변 물체 및 경로를 인식하며 이동 경로를 결정
     → Sim2Real 대응 구조로 ROS2 시뮬레이터 연동 가능
     1. 활용 사례 :
     2. AIden 도슨트 로봇
     3. 스마트 경비 로봇 (고스트로보틱스 Vision60 AI 경비견)

기술 통합 아키텍처 : STT – LLM – TTS, 비전 판단, 모달 결합

Physical AI를 실현하기 위해서는 단일 기술을 넘어 다양한 감각과 제어 기술을 통합한 아키텍처가 필요합니다.

• 1. STT → LLM → TTS 통합 파이프라인
     Whisper 기반 STT → MAAL 기반 LLM → TTS로 이어지는 흐름
     → Jetson Xavier/Orin 및 Qualcomm Snapdragon에서 경량화한 컨테이너로 배포
  2. 비전기반 제어 (WoRV)
     YOLOv8 기반 객체 탐지, MiDaS 기반 거리 추정, depth+motion 기반 이동 판단
     → 실내외 자유이동 가능, 사람 추종 모듈 포함
  3. 모달 통합 인터페이스
     음성, 터치, 영상 등 복수 입력을 통합하여 장애인 대응 및 로봇 HCI 향상
     → 마음TOUCH 키오스크는 시각/청각 장애 모두를 대응

기업용 AI에서의 오픈소스 활용: DeepSeek 기반 RAG

오픈소스를 가장 실질적으로 비즈니스에 접목한 사례는 딥시크 기반 기업용 AI ‘LinkBOX’입니다.

• 1. DeepSeek-V2 모델을 기반으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구성
     → 기업 문서 및 지식베이스를 벡터화하고, 자연어 질문에 즉시 반응
  2. 모델 선택 자유도 확보
     → 사용처에 따라 Mistral, LLaMA, DeepSeek 등 선택 가능
  3. 온프레미스 구성
     → GPU 클러스터 직접 구축하여 민감정보 보호
     1. 활용 사례 :
     2. 금융기업 사내 GPT 시스템
     3. 중견 제조기업 업무자동화
     4. 교육기관 학사상담 및 서류작성 AI

기존 딥시크(DeepSeek) 기반 기술이 보안 측면에서 우려를 받아왔다는 점을 인지하고, 기업용 AI에 적용함에 있어 보안 문제를 우선적으로 해결했습니다. 이를 위해 모델 학습과 추론 전 과정에 대해 온프레미스 환경 또는 클로즈드 네트워크 기반의 컨테이너화된 시스템을 구축하였으며, API 호출 시 접속 제어 및 데이터 암호화, 로그 비식별화, 사용자 인증 체계 강화 등의 보안 조치를 병행했습니다. 이러한 보안 대응 체계는 실제 고객사 평가에서도 신뢰성을 입증받았으며, 기업 내 민감 정보와의 연동에도 안전하게 대응할 수 있도록 설계되었습니다.

결론: 오픈소스를 산업과 연결하는 실행력, 그리고 확장성

오픈소스는 그 자체로 위대한 자산입니다. 그러나 그것을 단순히 ‘활용’하는 것과, 비즈니스와 연결해 ‘작동’하게 하는 것 사이에는 명확한 간극이 존재합니다.

마음AI는 이 간극을 메우기 위해 다음의 전략을 일관되게 실행해왔습니다:

• 1. 내재화 전략
     → 외부 LLM·시뮬레이터·음성엔진 등을 내부 개발환경과 MLOps 구조에 통합하여 재학습 가능한 형태로 전환
     → Hugging Face, GitHub 등 외부 생태계의 기술을, 로컬 자산화하여 반복 활용 가능한 내부 모듈로 정착
  2. 최적화 전략
     → 엣지 환경과 공공/산업 환경에서의 요구조건(지연시간, 오프라인 운영, 전력 등)에 맞춰 STT/LLM/TTS, Vision 모델을 경량화 및 컨테이너화
     → Qualcomm, NVIDIA, ARM 아키텍처별로 맞춤형 운영 스택을 확보
  3. 제품화 전략
     → 기술을 그대로 전시용 데모에 머물게 하지 않고, 장애인 키오스크, 도슨트 로봇, 자동차 내비게이션, 공공기관 GPT 등 명확한 고객군을 가진 솔루션으로 고도화
     → 공급계약, 유지보수, 업데이트 주기까지 포함한 SaaS·RaaS 모델로 전환

이를 통해 마음AI는 ‘기술’ 중심 조직에서 ‘고객 가치 실현’ 조직으로 전환하고 있으며, 오픈소스를 통해 한국의 AI 기술 산업이 글로벌 기술과 나란히 설 수 있음을 입증해가고 있습니다.

앞으로의 확장

저희는 현재까지 확보한 기반 위에 다음과 같은 확장을 준비 중입니다:

• 1. 국산 SoC 기반의 LLM+STT+Vision 통합 모듈 : 수입 의존도를 낮추고, 군/공공 영역에서의 주권형 AI 요구에 대응
  2. 개발자 중심의 오픈소스 컨트리뷰션 확대 :저희가 만든 모델 및 최적화 코드 일부를 오픈하고, AI 개발자 생태계에 환원
  3. 아시아 시장(태국, 일본, 호주 등) 수출형 공공 로봇 서비스 확장 : 오픈소스 기반으로 빠르게 커스터마이징 가능한 솔루션 공급

오픈소스는 ‘공공재’이자 ‘기회의 균등’입니다. 그러나 그것을 통해 미래를 만드는 일은 선택받은 기업만이 해낼 수 있습니다. 마음AI는 오픈소스를 통해 기술 주권을 지키고, 산업과 고객이 필요로 하는 AI를 실현하는 실행력 있는 기술기업으로 남겠습니다.

	손병희 연구소장 (現) ㈜마음AI 연구소장 (2023.03 ~ 현재) (現) 중소기업 혁신 네트워크 포럼 AX 분과 위원 (중소벤처기업부) (前) 국민대학교 인공지능학부 교수 (2020.09 ~ 2023.02)