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AI가 단순히 ‘그럴듯하게 그리는 수준’을 넘어, 옷이 왜 흔들리고 주름이 생기는지까지 이해하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 3차원 공간에서의 움직임과 상호작용을 실제 물리 법칙처럼 학습하는 새로운 생성형 AI를 개발했다. 기존 2D 기반 영상 AI의 한계를 뛰어넘은 이번 기술은 영화, 메타버스, 게임 속 아바타의 현실감을 높이고 모션캡처나 3D 그래픽 수작업을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대를 모은다. 우리 대학은 전산학부 김태균 교수 연구팀이 기존 2D 픽셀 기반 영상 생성 기술의 한계를 극복한 공간·물리 기반 생성형 AI 모델 ‘MPMAvatar’를 개발했다고 22일 밝혔다. 연구팀은 기존 2D 기술의 문제를 해결하기 위해, 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)으로 다중 시점 영상을 3차원 공간으로 재구성하고, 여기에 물리 시뮬레이션 기법(Material Point Method, MPM)을 결

인공지능이 물리적 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 ‘Physical AI’ 시대의 흐름을 짚어보는 자리가 마련되었다. 우리 대학 인공지능반도체대학원은 9월 8일(월) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제4회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)’ 조찬 강연회를 개최하였다. 이번 강연회에서는 ㈜로보티즈 표윤석 이사가“Physical AI 연구 동향과 작업형 휴머노이드 AI Worker 개발 히스토리”를 주제로 초청 강연을 진행했다. 표 이사는 글로벌 Physical AI 연구 현황을 소개하며, 로보티즈가 추진 중인 산업 현장 맞춤형 휴머노이드 로봇 개발 전략을 구체적으로 설명하였다. 특히, 모방 학습(Imitation Learning)을 통한 로봇의 작업 습득, 소형·고출력 액추에이터 및 자체 개발 감속기 등 핵심 부품의 기술적 진보는 참가자들에게 실제 산업 현장에서 적용 가능한 로봇 플랫폼