"슛 자세 고쳐라"…농구선수에 피드백 준 '코치' 놀라운 정체

작성일 07-24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="02FmMoSgSb">
          <div contents-hash="f2cd3b2ca2483527ef7355fbd1c25fe43086cfe344c286c1bf9c5fe74adc1a28" dmcf-pid="pV3sRgvaCB" dmcf-ptype="general">
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           <p> 진화하는 AI 기술 </p>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67c87b1d9f281fe707ce61b982f78d4f1bab1a020b963268edc8bfca2afb586b" dmcf-pid="Uf0OeaTNlq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글 딥마인드가 21일(현지시간) 공개한 ‘탁구 로봇’ 두 대가 탁구대 양쪽에 설치된 레일을 따라 움직이며 랠리를 이어가고 있다. [사진 구글 딥마인드]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/joongang/20250724050204894apew.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="3bFmMoSgWK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/24/joongang/20250724050204894apew.jpg" width="658"></p>
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            구글 딥마인드가 21일(현지시간) 공개한 ‘탁구 로봇’ 두 대가 탁구대 양쪽에 설치된 레일을 따라 움직이며 랠리를 이어가고 있다. [사진 구글 딥마인드]
           </figcaption>
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          <div contents-hash="63c3873480d02a83e9d61707c55792457ded6f943c6b9bd859c3c39360ae5148" dmcf-pid="u4pIdNyjyz" dmcf-ptype="general">
            문자뿐 아니라 사진·영상도 인식해 처리할 수 있는 인공지능(AI) 모델인 ‘비전언어모델(VLM)’이 주목받고 있다. 스포츠 분야에서 ‘탁구 로봇’을 훈련시키거나 사람의 농구 슛 자세를 즉시 인식해 피드백을 주는 수준까지 진화하면서다. 
          </div>
          <p contents-hash="192bc5f8d328c6f2e2f4c45ed3605f9f2179fb6fa0cbbcc748e2844277a73087" dmcf-pid="7nfXkI0Cy7" dmcf-ptype="general">구글의 인공지능(AI) 조직 구글 딥마인드는 지난 21일(현지시간) 미국 과학기술전문지 ‘전기전자공학회(IEEE) 스펙트럼’을 통해 로봇 팔끼리 탁구공을 받아치며 훈련하는 ‘탁구 로봇’을 공개했다. 공개된 관련 영상에는 탁구대 양쪽에 설치된 레일을 따라 움직이는 두 개의 로봇 팔끼리 공을 받아치며 랠리를 이어가는 장면이 담겼다. 노련한 탁수선수처럼 구석구석 날아오는 공을 여유있게 받아쳤다. </p>
          <p contents-hash="f5e842c38c595908906cd46ccd1f3fb774418bb8da226e4b796285319edee5ed" dmcf-pid="zL4ZECphhu" dmcf-ptype="general">로봇의 실력을 향상 시킨건 코치 역할을 한 VLM이었다. 이 AI 모델은 로봇 동작을 관찰해 개선 방향을 제시했고, 로봇은 이를 통해 성능을 끌어올렸다. 구글은 지난 5월 열린 I/O(연례개발자회의)에선 참가자가 농구하는 장면을 촬영한 뒤 곧바로 피드백을 주는 AI 기술을 선보이기도 했다. 사전에 학습된 좋은 슛 자세 정보를 바탕으로 현장에서 슛을 쏘는 사람의 자세를 바로 분석해주는 것이다. </p>
          <p contents-hash="ea53b9e089208a2d51e7ef1952cd9b70ec63493eb8c5745a0a64aeb3934291b9" dmcf-pid="qo85DhUlCU" dmcf-ptype="general">국내에서도 LG유플러스 등이 VLM으로 축구·야구 중계 영상의 하이라이트 장면을 제작해 서비스한 사례가 있다. 이 프로젝트를 주도했던 신윤호 LG유플러스 비전기술팀 선임은 “VLM은 눈이 달린 거대언어모델(LLM)”이라며 “AI 에이전트(비서)나 휴머노이드 로봇 개발에 기반이 될 수 있는 기술”이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="32b8b3a6ac7fb410e2296389a5d40ea472664d40dbef8511d2fd8a0d9906529f" dmcf-pid="Bg61wluSCp" dmcf-ptype="general">VLM은 기존 AI 모델의 주류였던 LLM에 시각 데이터 처리 능력을 더한 덕분에 그 활용 범위가 넓다. 챗GPT 개발사인 오픈AI는 지난해 ‘GPT-4o’를 활용해 시각장애인이 택시를 부르는 영상을 공개해 화제가 되기도 했다. 이 영상에서는 시각장애인이 도로를 향해 스마트폰 카메라를 비추며 ‘빈 택시를 찾아달라’고 말하자, AI가 ‘택시 한 대가 다가오니 부를 준비하라’고 안내하는 장면이 담겼다. </p>
          <p contents-hash="9c84abe46ef36efa390fd04fe1ec4692c66c375ea666a95646c1ae488e7a4554" dmcf-pid="baPtrS7vW0" dmcf-ptype="general">서비스 활용도가 높아 VLM은 글로벌 빅테크는 물론 국내 AI 업계에서도 개발 경쟁이 치열하다. 네이버클라우드가 지난 4월 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드(SEED) 3B’가 대표적이다. 엔씨(NC) AI가 지난 16일 오픈소스로 공개한 ‘바르코 비전(VARCO-VISION) 2.0’도 이미지와 텍스트를 함께 이해하고 복잡한 문서나 표도 효과적으로 처리할 수 있는 VLM 기반 AI 모델이다. 이 모델들은 각각 VLM 분야에서 글로벌 경쟁 모델과 유사하거나 우수한 성능을 보였다. </p>
          <p contents-hash="dbe4e276abd6b64f10ed5fe00eb6baefcdb314cdb553ebd59f89736e1c0c264f" dmcf-pid="KNQFmvzTC3" dmcf-ptype="general">국내에선 VLM은 산업현장에서 실전에 쓰이고 있기도 하다. 물류 기업에서 수기로 적힌 송장을 인식해 처리하거나 보험 손해 사정에 필요한 처방전과 의료 영수증을 분석하는 식이다. 이 같은 서비스를 제공하고 있는 한국딥러닝 관계자는 “수기로 작성된 문서를 텍스트로 처리하는 광학문자인식(OCR) 기술만으로는 인식 오류율이 높다”며 “여기에 VLM 기술을 더하면 ‘롯데백화점’을 수기로 ‘롯백’이라고 적어도 제대로 인식할 수 있어 오류율을 크게 떨어뜨릴 수 있다”고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="323af186ffcfc3a09bc9093bbab6fabd14283a6c2d3033c65479e90d4d2e516d" dmcf-pid="9jx3sTqylF" dmcf-ptype="general">VLM의 성능 향상은 휴머노이드 개발 속도를 높이는 데도 관건이 될 전망이다. 구글 딥마인드 로보틱스 팀의 수석 엔지니어 파나그 산케티는 “향후 제조업과 가정, 의료 등 다양한 분야에서 자율적이고 적응력 높은 로봇이 등장하는 데 있어 탁구 로봇은 작지만 강력한 출발점이 될 수 있다”고 말했다. </p>
          <p contents-hash="7cfa5c313f9bef346932fb752955d105484904d89dc99f32e1099caf2baa2781" dmcf-pid="2AM0OyBWCt" dmcf-ptype="general">강광우 기자 kang.kwangwoo@joongang.co.kr</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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