네이버, 차세대 로봇 뇌 ‘디바인’ 공개…경량화·범용성 잡았다

[한국금융신문 정채윤 기자] 네이버가 차세대 로봇용 인공지능(AI) 모델 ‘디바인(DIVINE)’을 공개했다. 네이버랩스 유럽이 개발한 디바인은 개별적으로 구동되던 AI 인코더를 하나로 통합한 범용 모델로, 연산 부담을 줄여 고성능 장비 없이도 소형 로봇에 탑재할 수 있는 것이 특징이다.

네이버는 네이버랩스 유럽이 산업과 일상 환경에서 자율주행 로봇의 작업을 한층 수월하게 해줄 범용 인코더 디바인을 공개했다고 23일 밝혔다.

자율주행 로봇은 주변 환경을 인식하고 다양한 작업을 처리하기 위해 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 여러 AI 모델을 함께 사용한다. 이 과정에서 동일한 데이터를 중촉 처리하거나 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 증가하는 문제가 있었다.

디바인은 각각 따로 움직이던 AI 인코더를 하나로 통합한 범용 인코더다. 2D 이미지 이해부터 3D 공간 재구성, 사람 인식까지 하나의 모델로 처리할 수 있도록 설계됐다.

특히 사람과 로봇이 공존하는 환경에서는 주변 상황을 빠르게 인식하고 즉각적으로 대응하는 것이 중요한데, 디바인은 하나의 인코더로 다양한 AI 작업을 처리할 수 있게 해 제한된 컴퓨팅 자원으로도 로봇이 주변 환경을 빠르게 인식할 수 있도록 돕는다.

실제 실험 환경에서 디바인을 동작시킨 결과 연산 부담은 줄어드는 반면 성능은 극대화됐다. 여러 개 인코더를 탑재했을 때 대비 인코더 메모리 사용량은 90%가량 절감됐으며, 인코딩 처리 속도는 최대 12배 향상된 것으로 나타났다. 로봇 전반적인 메모리 사용량은 약 62% 감소하고, 시스템 처리 속도는 최대 4배까지 향상됐다.

네이버랩스 유럽은 각 전문 인코더가 학습한 정보 처리 능력의 핵심을 하나의 인코더에 통합하는 ‘다중 교사 증류(multi-teacher distillation)’ 방식을 활용해 이 문제를 해결했다. 여러 전문가 모델이 가진 지식 중 핵심만 추출해 하나의 학생 모델에 이식하는 방식이다.

기존 로봇용 AI 모델은 방대한 연산량으로 인해 주로 서버 환경이나 고성능 컴퓨팅 장비에서 구동돼 왔다. 하지만 디바인은 적은 메모리와 연산량으로도 다양한 AI 기능을 실행할 수 있어 소형 로봇에도 탑재할 수 있을 전망이다.

또한 새로운 AI 기능도 쉽게 추가할 수 있도록 설계돼 AI 모델이 업그레이드될 때마다 새로운 로봇을 도입하지 않더라도, 기존 로봇에 탑재된 디바인을 업데이트하는 방식으로 성능을 높일 수 있다.

이동환 네이버랩스 비전그룹 리더는 “전 세계적으로 피지컬 AI의 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 주요 화두로 떠오르고 있다”며 “디바인은 일상 및 산업 현장 전반에 걸쳐 AI 로봇 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것”이라고 말했다.

한편 이번 기술 공개는 로봇의 하드웨어 제조 경쟁력에 대응해 소프트웨어와 로봇 운영체제(OS) 중심의 ‘피지컬 AI 표준’을 선점하겠다는 네이버의 전략적 행보로 풀이된다. 특히 클라우드 기반 로봇 제어 시스템(ARC)과의 시너지를 통해, 향후 글로벌 스마트시티 인프라 수출 사업에서 고부가가치 AI 솔루션 수주 경쟁력을 한층 강화할 것으로 전망된다.

정채윤 한국금융신문 기자 chaeyun@fntimes.com