거대행동모델(LBM)이 피지컬 AI의 핵심적인 뇌로 급부상한 배경
거대행동모델(Large Behavior Model, LBM)은 로봇이 현실 세계의 다양한 물리적 자극을 스스로 인지하고 그에 맞는 움직임을 즉각 계산해 실행하도록 돕는 물리 인공지능(Physical AI)의 핵심 인공신경망이다. LBM은 텍스트 정보를 처리하여 문장을 생성하는 거대언어모델(LLM)의 설계 사상을 로봇의 동작 제어 영역으로 확장하여 수많은 센서 데이터를 바탕으로 최적의 행동 시퀀스를 실시간으로 예측해 출력한다.
최근 인공지능 학계와 산업계는 물리적 신체를 지닌 에이전트가 현실 환경과 자연스럽게 상호작용하도록 만드는 기술에 연구 역량을 집중하고 있다. 가상 공간의 인공지능이 실제 물리 공간으로 나와 활동하기 위해서는 시각, 촉각, 균형 감각 같은 다양한 차원의 센서 입력 정보를 끊임없이 해석하고 그에 적합한 물리력을 관절 모터에 전달해야 한다. 기존의 단순 인지형 모델은 카메라로 사물을 파악하는 작업에는 능숙했으나 이를 어떻게 손으로 쥐고 들어 올려 옮길 것인지의 구체적인 행동 단계에서는 심각한 성능 지연을 겪었다.
이 시점에 등장한 거대행동모델은 물리적 입력 데이터와 모터 구동을 직결하는 파운데이션 모델로서 로봇공학 패러다임을 혁신적으로 바꾸고 있다. LBM은 정형화한 규칙 대신 대규모 행동 시연 데이터셋을 기반으로 학습하여 로봇이 맞닥뜨린 상황에서 취해야 할 다음 행동을 확률적으로 계산한다. 이러한 유연한 대처 방식 덕분에 업계는 LBM을 피지컬 AI의 진정한 뇌로 일컬으며 연구 개발 속도를 경쟁적으로 높이고 있다.
참고 출처: Toyota Research Institute
기존 로봇 제어 방식의 한계와 LBM이 지닌 구조적 차별점
| 비교 기준 | 기존 로봇 제어 | LBM 기반 제어 |
|---|---|---|
| 제어 구조 | 팔, 다리, 몸통 등 개별 부위를 나누어 제어 | 전신을 하나의 통합된 제어 문제로 처리 |
| 입력 정보 | 정해진 센서와 규칙 중심 | 시각과 고유수용감각 등 다중 감각을 함께 활용 |
| 행동 생성 | 사전에 정의된 동작과 제어 규칙을 조합 | 환경과 목표에 맞는 연속 행동을 직접 생성 |
| 환경 대응 | 예상하지 못한 상황에서 규칙 재설계가 필요 | 상황 변화에 맞춰 전신 동작을 유연하게 조정 |
| 핵심 한계 또는 강점 | 복잡한 전신 협응과 일반화에 한계 | 통합 전신 제어로 복잡한 물리 행동을 학습 |
기존 로봇 제어 시스템은 보행, 균형 유지, 사물 조작 같은 개별 동작을 수학적으로 정밀하게 설계한 제어 알고리즘으로 분할 제어했기 때문에 예상하지 못한 환경 변화에 실시간으로 대처하기 곤란했다. 반면 LBM은 시각 정보를 비롯해 모터의 토크나 관절 상태 같은 고유수용감각(Proprioception)을 단 하나의 대규모 신경망으로 묶어 처리함으로써 로봇의 전신을 통합 제어하는 구조를 구현한다.
전통적인 로봇 제어학에서는 로봇이 걷는 행위와 물건을 들어 올리는 행위를 서로 다른 프로그래밍 모듈로 나누어 다루었다. 이로 인해 다리가 흔들릴 때 손끝의 힘을 정밀하게 보정하는 동기화 작업이 매우 복잡했고 아주 작은 지면 불균형조차 로봇의 전도를 초래하는 원인이 되었다. 또한 단순히 거대언어모델에 로봇 카메라를 연결한 초기 Embodied AI 모델의 경우 명령어 해석은 가능했으나 구체적으로 관절을 몇 도로 꺾고 손가락에 얼마큼의 힘을 가해야 하는지의 실시간 운동 계산을 직접 수행하지는 못했다.
LBM은 이러한 다층적 한계를 전신 통합 제어(Unified Full-Body Control) 구조로 간단히 해소한다. 입력된 시각 데이터와 토크 센서의 실시간 흐름을 통째로 받아들인 뒤 전체 모터에 하달할 구동 신호를 한 번에 동시 다발적으로 추론해낸다. 다리가 삐끗하는 순간 발목 관절을 바로잡으면서도 손에 쥔 유리가 깨지지 않도록 움켜쥐는 힘을 본능적으로 감쇄하는 동작이 단일 모델 내부에서 유기적으로 수행된다.
참고 출처: Boston Dynamics
시뮬레이션 환경 설계와 LBM 학습 데이터 병목을 해결하는 방법
- 1가상 환경 설계
물리 법칙, 센서 조건, 로봇과 주변 사물을 실제 환경에 가깝게 구성한다.
- 2다양한 상황 생성
현실에서 반복 수집하기 어려운 동작과 실패 상황을 시뮬레이션에서 대량으로 만든다.
- 3LBM 행동 학습
가상 환경에서 축적한 감각과 행동 데이터를 이용해 로봇의 정책을 학습한다.
- 4Sim-to-Real 전이
시뮬레이션에서 학습한 행동을 실제 로봇에 적용해 현실 성능을 확인한다.
- 5현실 피드백 반영
실제 환경에서 발견된 차이와 실패 사례를 환경 설계와 학습 데이터에 다시 반영한다.
LBM을 정교하게 학습시키기 위해서는 사람의 숙련된 시연이나 물리적 접촉 이력을 담은 대규모 데이터가 필수적이지만 이를 현실 세계에서 직접 수집하는 작업은 시간과 공간의 제약으로 심각한 데이터 병목을 낳는다. 이 난관을 극복하기 위해 설계자는 실제 물리 법칙을 사실적으로 모사하는 고정밀 가상 시뮬레이션 환경을 구축하고 물리 파라미터를 인위적으로 뒤흔드는 도메인 랜덤화 기법을 활용하여 대량의 합성 데이터를 확보해야 한다.
로봇에게 특정 물건을 상자에서 꺼내는 단순한 행동 하나를 가르치기 위해서도 수만 번의 반복 시도가 필요하다. 현실에서 실제 하드웨어 로봇을 수천 대씩 배치하여 학습을 진행하면 막대한 장비 비용이 발생할 뿐만 아니라 충돌과 마찰로 장비가 파손되어 연구 진행이 자주 중단된다. 따라서 가상 공간에 로봇과 작업장을 그대로 옮겨 놓은 디지털 트윈 환경에서 연산 장치를 활용해 초당 수천 번의 가상 시도를 병렬 처리하는 방식이 정석으로 자리 잡았다.
이 과정에서 가상 시뮬레이션 환경 설계(Simulation Environment Design) 기술력이 매우 중대하다. 가상의 충돌 처리 정확도, 마찰력 상수, 강체 및 유체 역학 모델의 정합성에 따라 가상 환경에서 도출한 행동 데이터의 품질이 결정된다. Tecnologolilla 기술 블로그 운영자 관점에서는 정교한 물리 환경을 설계하고 환경 내 시각적 텍스트와 오브젝트의 재질 속성값을 다양하게 변환하는 게임 월드 빌딩 기법이 심투리얼(Sim-to-Real) 전환율을 극대화하는 직접적인 해법으로 기능한다. 물리적 한계를 완전히 극복한 가상 학습 데이터에 도메인 랜덤화를 섞어 모터 토크 노이즈와 센서 지연 등을 가변적으로 훈련하면 실제 세계로 이식한 LBM이 추가 튜닝 과정 없이 바로 원활하게 구동된다.
참고 출처: NVIDIA
디퓨전 트랜스포머와 결합한 LBM의 핵심 동작 원리
기사에서 소개한 TRI의 Atlas 제어 모델 규모로, 약 4억 5천만 개 파라미터를 사용한다.
전신 제어 동작을 초당 30회 생성하는 것으로 기사에 제시된 수치다.
여러 가능한 행동 후보에서 노이즈를 제거하며 적절한 연속 행동을 생성한다.
기사에서 더 빠른 학습과 효율적인 행동 생성을 위한 접근으로 설명한다.
최근의 고도화된 LBM은 모터의 연속적인 움직임 궤적을 단계적으로 디노이징하여 최종 동작을 부드럽게 생성하는 디퓨전 트랜스포머(Diffusion Transformer) 기반 아키텍처를 도입하여 동작 실행 시 발생하는 급작스러운 진동과 오차를 효과적으로 제어한다. 2026년 7월 기준 보스턴 다이내믹스와 도요타 리서치 인스티튜트(TRI) 공동 연구팀이 공개한 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas) 구동 시연은 4억 5천만 개(450M)의 매개변수를 갖춘 대형 모델을 적용하여 30Hz 빈도로 전신 제어 명령을 실시간 연산하는 성능을 직접 입증했다.
행동 모델 설계에서 단순한 회귀(Regression) 연산만을 적용하면 로봇이 특정 대상을 향해 팔을 뻗을 때 발생 가능한 여러 행동 선택지의 중간 평균값으로 수렴해 허공에서 멈칫거리는 현상이 발생한다. 디퓨전 트랜스포머 기술은 이러한 다중 양상(Multimodal)의 행동 결정 경로를 확률 분포로 정밀하게 정의하고 노이즈를 걷어내는 방식으로 매끄러운 궤적을 도출한다.
실제 아틀라스 로봇에 탑재한 이 디퓨전 폴리시(Diffusion Policy) 아키텍처는 주변 상황의 변동을 실시간으로 감지하여 행동을 보정한다. 작업자가 로봇이 잡으려던 물건의 위치를 갑자기 바꾸어 놓거나 몸체를 밀치는 외력이 가해져도, 입력되는 이미지 변화와 내장 관절 토크 신호를 Flow-matching 수식으로 정밀 대조하여 밀리초 단위로 궤적을 재구성해 본래 목적한 물리 작업을 차질 없이 마친다.
참고 출처: arXiv: Diffusion Policy for Robot Learning
클래식 제어와 LBM 도입 사이에서 고민하는 이들을 위한 판단 기준
로봇 공정을 도입하려는 기획자나 현장 운영진은 정밀도 중심의 고전적 수학 제어와 유연성 중심의 학습 기반 LBM 제어 중 어떠한 기술 노선을 선택할지 해당 환경의 작업 다양성과 허용 오차 한계를 기준으로 정형화해 결정해야 한다. 고정된 위치에서 서브밀리미터 수준의 극도로 예리한 반복 정밀도로 부품을 장착하는 기존 스마트 공정 라인이라면 고가의 연산 비용이 따르는 LBM보다 모델 예측 제어(MPC) 같은 클래식 기구학 제어가 훨씬 합리적이다.
그러나 처리 대상 물체의 형상이 수시로 바뀌거나 배치 형태가 일정치 않은 물류 이송 현장, 서비스 산업 분야라면 LBM이 필수적이다. 비정형 물체를 제어할 때 발생하는 예외 상황을 일일이 제어 규칙 코딩으로 방어하려면 막대한 시간과 유지 보수 비용이 들기 때문이다. LBM은 물체가 뒤섞여 있거나 일부가 가려진 비정형 공간에서도 시각 입력 정보를 유연하게 독해하여 대상을 파손 없이 쥐어 드는 순응 제어(Compliant Control) 성능을 제공한다.
2026년 7월 기준 LBM 도입 비용은 파운데이션 모델의 지속적 공유와 시뮬레이션 기반 데이터 저작 도구의 대중화로 점진적으로 내려가는 흐름을 보인다. 하지만 초기 개발 단계에서 가상 데이터셋을 만들 시뮬레이터 설계 비용과 실제 하드웨어의 미세 오차 캘리브레이션 비용을 장기적인 유지 보수 절감 비용과 면밀히 대조하여 종합적인 ROI(투자 대비 수익)를 도출한 후 적용 범위를 선정해야 한다.
참고 출처: Toyota Research Institute
자주 묻는 질문
Q1. 거대언어모델(LLM)과 거대행동모델(LBM)의 기술적인 연결 방식은 어떻게 되나요?
LLM이 인간의 자연어 명령을 받아서 이를 단계별 작업 계획으로 상세히 분류하면 LBM은 그 분류된 단위 작업별로 실제 필요한 관절 토크와 궤적 계산을 전담하여 구동합니다. 식탁을 정리하라는 지시를 받았을 때 상위 추론 뇌인 LLM이 접시 수거, 식탁 닦기 순서의 흐름을 지시하고 하위 제어 뇌인 LBM은 접시의 무늬와 위치를 파악하여 미끄러지지 않게 들어 올리는 손가락 힘의 세기를 실시간 연산하는 이원화 체계를 구축합니다.
Q2. 가상 시뮬레이션에서 얻은 데이터로 학습한 LBM을 실물 로봇에 적용할 때 발생하는 물리 오차는 어떻게 최소화합니까?
마찰력과 관성 모멘트가 실제와 다르게 작동하는 심투리얼 격차 문제는 가상 환경 내부의 물리 상수를 의도적으로 수만 가지 조건으로 일그려 훈련하는 도메인 랜덤화 기법으로 해결합니다. 훈련 과정에서 극단적인 물성 변화를 학습한 LBM은 실제 하드웨어에 탑재되었을 때 예측 범위를 벗어난 바닥의 미끄러움이나 부품의 유격 등도 신속하게 흡수하여 안착합니다.
Q3. 제조 중소기업이나 로봇 신생 기업도 대기업처럼 독자적인 LBM을 처음부터 구축하여 실무에 적용하는 일이 가능한가요?
자체적인 연산 인프라가 부족한 중소 규모 기업이 수억 개 매개변수 규모의 기초 LBM을 바닥부터 학습시키는 설계 방식은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 대안으로 이미 검증된 글로벌 제조사나 학계의 오픈소스 파운데이션 LBM을 확보한 후 특정 공정 라인에 맞춤화한 소량의 특수 행동 데이터만을 가상 공간에서 합성해 파인 튜닝하는 방안을 채택해야 합니다.
Q4. LBM 적용 로봇이 연산 오류나 센서 교란으로 돌발 행동을 일으킬 때 인간 작업자의 안전을 확보할 안전장치는 어떻게 설계하나요?
LBM의 결과물이 관절 모터 구동 모듈로 가기 전 물리 법칙상 허용 범위를 넘어서는 가속도와 토크 출력을 강제로 필터링하는 실시간 안전 가드레일 제어 레이어를 하드웨어 수준에서 이중으로 배치합니다. 인공지능이 추론 도중 기이한 신호를 내보내더라도 물리 제어기 측면에서 설계한 절대 속도 한계치와 충돌 감지 긴급 차단 메커니즘이 LBM의 판단보다 무조건 최우선하여 전원을 안전하게 차단합니다.
LBM 도입과 기술 운영을 위해 기억해야 할 핵심 기준
LBM은 피지컬 AI가 단순한 자동화 기계를 넘어 스스로 판단하여 다기능을 수행하는 에이전트로 도약하기 위해 반드시 요구되는 물리 뇌 아키텍처다. 완전무결한 LBM 제어를 구현하기 위해서는 수준 높은 로봇 하드웨어뿐만 아니라 현실 세계의 복합적인 환경 특성을 선제적으로 예측하고 이를 가상 시뮬레이션 공간에 매끄럽게 재현할 수 있는 고급 시뮬레이션 환경 설계 능력이 수반되어야 한다. 기술 관리자는 해결하려는 작업 목표의 불확실성 강도를 정확히 평가하여 기존의 고전적인 룰 베이스 제어로 해소 불가능한 영역에 한해 LBM 기술을 도입하고 단계별 모듈 이식을 통한 캘리브레이션 테스트 주기를 엄밀히 수립해야 한다.
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