"Physical AI" 태그로 연결된 4개 게시물개의 게시물이 있습니다.

AI는 언제 현실에 개입할 수 있을까?​

산업 현장에서 사고는 예고 없이 발생합니다. 사람이 쓰러지고, 팔이 설비에 끼이며, 화재가 발생하는 순간은 대부분 아주 짧은 시간 안에 일어납니다.

Physical AI는 이 순간을 인식하는 것에서 멈추지 않고, 현장의 물리적인 동작으로 이어질 수 있어야 합니다.

이번 글에서는 레고 기반 시뮬레이션을 통해 EVA가 사고를 어떻게 탐지하고, 그 판단이 실제 설비 동작으로 어떻게 연결되는지를 하나의 흐름으로 살펴봅니다.

---

레고로 단순화한 산업 현장 시뮬레이션​

복잡한 산업 현장을 그대로 재현하는 대신, 레고를 활용해 사고 상황을 단순하게 구성했습니다.

사람이 쓰러지는 상황, 팔이 설비에 끼이는 상황, 화재가 발생하는 상황을 각각 독립적인 시나리오로 구성했습니다.

---

EVA: 상황을 이벤트로 해석하는 AI​

이 시뮬레이션에서 중요한 것은 단순히 사람이 보이거나 불꽃이 감지되는 것이 아닙니다.

EVA는 각 상황을 사전에 정의된 탐지 시나리오로 해석하고, 이를 하나의 의미 있는 이벤트로 판단합니다.

아래는 EVA에서 탐지 시나리오를 구성하는 화면입니다.

탐지는 곧 다음 행동을 결정하는 트리거 조건이 됩니다.

---

Physical Action Trigger: AI 판단이 현실을 움직일 때​

이벤트가 발생하면 EVA의 역할은 단순한 탐지에서 끝나지 않습니다.

EVA는 탐지된 이벤트를 Physical Action Trigger로 변환하여, 현장의 설비와 장치가 즉시 반응할 수 있도록 연결합니다.

이때 중요한 것은 각 사고 상황에 맞는 물리적 대응이 사전에 정의된 구조 안에서 실행된다는 점입니다. 사람의 개입을 기다리지 않고, AI의 판단이 곧바로 현실의 동작으로 이어집니다.

이러한 구조를 통해 AI의 판단은 화면 속 알림이나 로그로 남는 것이 아니라, 현장의 상태를 실제로 변화시키는 행동이 됩니다.

Physical Action Trigger는 AI가 ‘무엇을 보았는가’를 넘어, ‘현장에서 무엇이 달라져야 하는가’를 실행하는 지점입니다.

---

EVA → n8n → 설비 제어 워크플로우​

이러한 Physical Action은 하드코딩된 로직이 아니라 워크플로우 기반으로 구성됩니다.

EVA에서 발생한 탐지 이벤트는 Webhook을 통해 n8n으로 전달되고, n8n은 이벤트의 중요도에 따라 Agent가 해당하는 설비 제어 시그널을 전송합니다.

이 구조를 통해 설비가 변경되거나 시나리오가 확장되더라도 워크플로우를 유연하게 재사용할 수 있습니다.

---

Physical AI를 상상하게 만드는 구조​

이번 레고 시뮬레이션은 실제 산업 현장을 그대로 재현한 것은 아닙니다.

하지만 사고가 발생하고, AI가 이를 인지하며, 판단이 물리적인 동작으로 이어지는 구조는 현장과 동일합니다.

EVA는 AI를 화면 속 결과로 남겨두지 않고, 현실 세계에 직접 개입하는 Physical AI를 실현합니다.

EVA가 앞당긴 화재 대응의 골든타임  ​

제조 현장에서 화재 발생 시 ‘골든타임’을 확보하는 것은 인명과 자산을 보호하기 위한 가장 중요한 요소입니다. 기존의 화재 감지 시스템은 물리적인 센서에 의존해 왔지만, 이제는 카메라 기반의 지능형 감지 기술이 그 역할을 빠르게 대체하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 LG전자 사업장에서 진행된 실증 테스트를 통해 EVA의 연기 감지 성능을 분석하고, 그 기술적 의미를 살펴보고자 합니다.

---

사업장 실증 테스트: 8초 vs 38초의 차이​

LG전자 사업장에서 실제 화재 상황을 가정한 연기 감지 테스트가 진행되었습니다. 이번 테스트의 핵심은 기존에 설치된 연기감지기와 새롭게 도입된 EVA 간의 감지 속도를 비교하는 것이었습니다.

테스트 결과는 매우 고무적이었습니다. 화재 발생으로 연기가 피어오르기 시작한 시점을 기준으로, 각 시스템의 평균 반응 속도는 다음과 같았습니다.

EVA : 연기 발생 약 8초 후 감지

기존 연기감지기: 연기 발생 약 38초 후 감지

결과적으로 EVA가 기존 연기감지기 대비 약 4배 이상 빠른 속도로 위험 상황을 인지하고 전파했습니다. 이 30초의 차이는 초기 화재 진압의 성패를 가를 수 있는 결정적인 시간입니다.

단순한 ‘관찰’을 넘어 ‘개입’하는 AI로​

오늘날 AI의 핵심 과제는 단순히 데이터를 분석하거나 장면을 설명하는 것에 그치지 않습니다.

진정한 지능형 시스템은 분석을 바탕으로 물리 세계나 기업 운영 시스템에서 유의미한 액션(Action)을 끌어낼 수 있어야 합니다.

EVA는 이제 시각 정보를 이해하고 상황을 판단하는 '눈'과 '뇌'의 역할을 넘어, Workflow Builder라는 '손'과 결합하고 있습니다.

이는 단순한 알림 중심의 수동적 모니터링을 넘어, 현장의 상황을 스스로 판단하고 문제 해결까지 이어지는 엔드투엔드(End-to-End) 자동화 구조의 완성을 의미합니다.

로봇 AI를 넘어...​

Physical AI라는 개념은 흔히 로봇 기술과 동일시됩니다. 많은 분들이 로봇이라는 물리적 폼팩터가 공간을 자유롭게 이동하고, 인간의 일을 대신 수행하는 미래를 상상하지만, 현실의 기술 발전 속도는 이러한 상상을 구현하기까지 아직 상당한 시간이 필요합니다. 그럼에도 많은 논의가 로봇 중심의 시각에 머물러 있는 것은 아쉬운 일입니다. Physical AI는 로봇이라는 형태로만 구현될 필요가 없으며, 이미 우리 주변에는 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 훨씬 다양한 인터페이스가 존재합니다.