16. 로봇이 해석할 수 있는 표현
4장 파운데이션 모델이 여는 로봇의 새로운 가능성
이전까지는 로봇이 어떻게 인식하고 계획하며 제어하는지를 살펴봤습니다. 이제는 로봇을 바꾸는 핵심 기술로서 파운데이션 모델(Foundation Model)이 실제로 어떤 구조와 원리를 갖고 있는지, 그리고 어떤 종류가 존재하는지를 구체적으로 알아봅시다.
파운데이션 모델은 언어, 이미지, 음성, 3D포인트클라우드 등 다양한 모달리티(Modality, 정보 형태)를 다룰 수 있습니다. 특히 파운데이션 모델이 실세계 로봇 시스템에 어떻게 응용되는지를 살펴봅시다.
⑴ 파운데이션 모델의 조합
로봇에 파운데이션 모델을 적용할 때, 가장 중요한 것은 그 로봇이 어떤 모달리티를 가지고 있는가입니다. 센서가 없다면 어떤 파운데이션 모델도 제대로 작동할 수 없습니다.
예를 들어,
카메라를 가진 로봇은 시각정보(이미지) 파운데이션 모델,
마이크를 가진 로봇은 음성 인식 파운데이션 모델,
LiDAR나 깊이 카메라를 가진 로봇은 공간 이해 파운데이션 모델과 잘 맞습니다.
즉, 로봇이 가진 센서 구조가 곧 사용할 수 있는 파운데이션 모델의 범위를 결정합니다.
또한, 로봇이 실제로 행동하려면 각 모달리티 간 정보 변환(Transformation)이 필요합니다. 이미지로부터 깊이를 추정하거나, 언어 명령을 행동 벡터로 변환하는 것처럼 로봇은 항상 "고차원적 정보"를 "자신이 이해 가능한 형태"로 압축해야 합니다.
이 과정에서 여러 파운데이션 모델을 조합(Composition) 하게 됩니다. 하나의 모델이 모든 모달리티를 처리하는 경우는 드물기 때문에 예를 들어,
A → B 변환 (이미지 → 텍스트)을 수행하는 모델과
B → C 변환 (텍스트 → 행동)을 수행하는 모델을 연결하면, 결과적으로 A → C(이미지 → 행동) 변환이 가능해 집니다.
이처럼 파운데이션 모델을 로봇에 적용하는 일은 모달리티 간 관계를 설계하고 적절한 모델을 조합하는 퍼즐 맞추기 작업과 같습니다.
⑵ 로봇이 해석할 수 있는 표현
로봇이 파운데이션 모델로부터 얻은 정보를 실제 행동에 활용하려면 결국 로봇이 해석 가능한 형태로 변환되어야 합니다.
인간에게 이미지를 보여주는 것은 "시각적 정보 전달"에 그치지만, 로봇에서 이미지를 보여주는 것은 그 이미지 속 의미를 저차원 수치나 행동 파라미터로 해석하게 하는 것입니다.
예를 들어,
로봇의 관절 제어는 연속값(Continuous Value)으로 표현되고,
사과, 오렌지, 바나나 중 하나를 선택하는 분류 문제는 이산값(Discrete Value)으로 표현됩니다.
이처럼 로봇이 다루는 데이터는 상황에 따라 연속적이거나 이산적인 형태로 표현되며, 복잡한 언어나 이미지 정보는 반드시 이 두 형태 중 하나로 변환되어야 실제 행동 제어에 연결될 수 있습니다.
즉, 로봇이 의미를 수치화해 이해할 수 있는 수준까지 변환하는 과정이 파운데이션 모델 응용의 핵심입니다.
앞으로 다룰 내용은,
딥러닝에서 파운데이션 모델로의 기술적 진화: 신경망 구조의 발전과 데이터 학습 방식의 변화
파운데이션 모델의 내부 구조와 특성: 대규모 데이터 학습으로 일반화된 표현 학습이 가능한 이유
모달리티 간 변환과 연결 방식: 이미지 ↔ 텍스트, 음성 ↔ 행동 등 변환 구조의 이해
파운데이션 모델의 분류와 응용사례: 각 모달리티에 특화된 파운데이션 모델이 어떻게 실제 로봇시스템을 구성하는가
이런 파운데이션 모델들이 단순히 딥러닝의 확장판이 아니라, 로봇이 세계를 해석하고 스스로 행동하도록 만드는 핵심 기술임을 중심으로 다룰 것입니다.
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