LG CNS 홍진헌 전략담당 상무(왼쪽부터), 현신균 대표이사 사장(CEO), 이준호 스마트물류&시티사업부장(전무), 박상엽 CTO(상무)가 5월7일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 'RX 미디어데이'를 열고 취재진 질의에 답하고 있다. [사진=김보민 기자]

[디지털데일리 김보민기자] LG CNS가 로봇전환(RX) 브랜드 '피지컬웍스'를 선보인 가운데, 시중 로봇 플랫폼과 경쟁 관계가 아니라고 선을 그었다. 로봇 시장 특성상 엔비디아와 같은 대표 기업의 기술력을 차용하는 것이 경쟁력인 만큼, 협업 관계로 보는 것이 적합하다는 취지다.

다음은 LG CNS 현신균 대표이사 사장(CEO), 이준호 스마트물류&시티사업부장(전무), 박상엽 CTO(상무), 홍진헌 전략담당 상무(왼쪽부터)와의 일문일답.

Q. 업계에서 엔비디아 '아이작' 등 로봇 플랫폼이 나오고 있다. LG CNS '피지컬웍스' 플랫폼 만의 차별점은.

A. (박상엽 CTO) LG CNS가 만들고 있는 피지컬 로봇 플랫폼은 엔드투엔드(End-to-end)다. 로봇 데이터를 획득하고 로봇을 학습시킨 뒤, 로봇을 현장에 운영하는 기능까지 제공한다. 물론 엔비디아도 소프트웨어(SW) 스택을 많이 제공하고 있다.

그렇지만 엔비디아 SW 스택은 주로 로봇을 학습하는 데 집중돼 있는 부분이 많다. 피지컬웍스에서도 엔비디아가 만들어낸 기술을 대단히 많이 차용하고 있다. 그래서 LG CNS는 엔비디아 기술뿐만 아니라 다양한 기업들의 훌륭한 기술이 있다면 제휴를 통해 피지컬웍스에 포함시켜 가장 좋은 플랫폼이 되도록 준비하고 있고 실제 그렇게 진행하고 있다.

(현신균 대표) 로봇을 학습하기 위해서는 학습 데이터를 만드는 플랫폼이 필요하다. 피지컬웍스는 그러한 플랫폼과 경쟁하는 것이 아닌 코웍(협업)을 한다. 시중에서 나오는 플랫폼과 경쟁이라기 보다 협업이라고 할 수 있다.

Q. 기존 경쟁사 대비 LG CNS표 RX 만의 차별점은.

A. (현신균 대표) LG CNS가 하지 않을 영역이 있다. 우리는 로봇 하드웨어를 만들지 않는다. 다만 잘 만들어진 로봇 하드웨어, 이족이든 사족이든 휠베이스든 현장에 가장 적합한 로봇을 소싱해서 현장에 데이터와 업무 레이어를 학습시키고 일할 준비가 된 로봇에게 상위 단에서 떨어지는 여러 워크로드를 던져주는 역할을 하겠다. 그 로봇이 워크로드를 잘 처리했는지 모니터링하고, 만약 못했다면 이를 관리하고 대응하는 관점에서 역할을 하고자 한다.

로봇 데이터를 학습시키기 위해 가장 필요한 건 두 가지다. 현장(생산)에 대한 이해와 만들어진 데이터에 대한 학습이다. LG CNS는 지난 40년 동안 가장 잘할 수 있다고 자신하는 영역이 바로 생산 IT 시스템이다. 생산 IT 시스템을 잘한다고 하는 것은, 생산에 대한 이해가 굉장히 높다는 것이다. 국내 기준뿐만 아니라 전 세계에서 생산 IT 시스템에 대해 누가 '넘버원'이냐고 한다면 감히 LG CNS라고 말씀드리겠다.

로봇에게 일을 시키고 관리하는 영역에서는 상위 단에 있는 IT 시스템과 연계가 굉장히 중요하다. 전사적자원관리(ERP)라든지 제조실행시스템(MES) 등 레거시 시스템들과의 인터페이스가 중요하다. 이러한 부분에 있어서 상위 단의 레거시 시스템을 누가 만들었냐고 한다면 LG CNS라고 답하겠다. 분명히 장점이 있다고 생각한다.

Q. 그간 LG CNS가 진행해온 스마트 물류 및 팩토리 자동화 사업과 피지컬 AI 사업의 가장 큰 차이점은.

A. (이준호 전무) 가장 큰 차이점은 자동화에서 지능화와 자율화로 넘어가고 있다는 부분이다. 기존에는 미리 정의된 작업을 반복 수행하는 자동화 중심이었지만 피지컬 AI는 스스로 상황을 인식하고 판단해 작업을 자율적으로 수행하는 것이 가장 큰 특징이다. 이것이 지능화와 자율화의 핵심이라고 할 수 있겠다.

그동안 자동화되지 못했던 것들이 지능화와 자율화를 통해 스마트 물류와 팩토리에 적용된다면 자동화율이 많이 높아질 것이고, 자율형 물류 제조 운영을 구현할 수 있을 것이다.

Q. 제조 현장에서 '개념검증(PoC)의 늪'에 빠졌다는 목소리도 나온다. 가장 큰 장벽과 극복 전략은 무엇인가.

A. (이준호 전무) 맞다. PoC가 굉장히 많이 진행되고 있지만 현장 도입은 늦어지고 있다. 그리고 기간도 길어지고 있다. 가장 중요한 건 '양질의 데이터'다. 빠르게 양질의 데이터를 수집해야만 로봇을 교육 및 훈련시키고 학습할 수가 있다. 그 장벽만 해결된다면 현장 적용 속도는 상당히 빨라질 것이라고 생각하고 있다.

Q. 피지컬웍스 포지의 경우 20곳 이상 고객사와 로봇 PoC를 진행 중인데, 실제 적용 사례는.

A. (이준호 전무) 아직은 진행 중인 사례다. 정확히 말씀드리면 10개 정도는 협의를 진행 중이다. 점차적으로 완성이 되면 공식적으로 이런 사례에 대해 말씀드리겠다.

Q. RX 분야에 추가 인수·협상(M&A)이나 투자 계획은 없나.

A. (홍진헌 상무) 2025년도에 미국 로봇 브레인 개발기업 '스킬드AI'에 대한 투자를 했고, 올해 미국에 있는 하드웨어 기업 덱스메이트에도 투자를 했다. 현재 투자 논의를 진행 중인 게 하나가 있다. 아마 한 달 이내로 투자 결과가 발표가 될 것 같다. M&A는 투자와 별개로 말씀드려야 할 것 같다. M&A의 경우, 제조업에 대한 피지컬AI를 비롯해 LG CNS가 보유하고 있는 역량 강화를 계속 모색하고 있다. 어느 정도 가시화된다면 다시 한번 말씀드리겠다.

Q. 로봇파운데이션모델(RFM) 측면에서 글로벌 오픈소스 모델과 상용 모델을 사용 중인 것으로 안다. 이러한 최신 모델을 신속 도입하고 기술 제휴를 하는 것도 좋지만 데이터 유출이나 비용 인상 같은 위험(리스크)에 대해서는 어떻게 생각하나. LG '엑사원'을 활용해 자체 모델로 개발할 계획도 있나.

A. (현신균 대표) RFM은 보통 두 가지로 나눠서 이야기한다. 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동모델(VLA)가 대표적이다. LG CNS 또한 이를 두 개로 나눠서 접근하고 있다. 데이터 유출에 대한 고민이 있을 텐데, VLA의 경우 온프레미스로 되는 경우가 굉장히 많다. 그 다음에 포스트 트레이닝을 할 때, 예를 들어 구글 로보틱스와 같이 일을 같이 한다고 하면 이를 우리만의 공간에 데이터를 가지고 학습을 하는 환경으로 돼 있다. 여러 데이터에 대한 부분은 준비가 돼 있다.

LG그룹 차원에서 RFM이 나온다는 부분은 굉장히 조심스럽게 접근하고 있다. 전략 방향을 바꿔 우리만의 RFM을 가지고 커머셜, 혹은 시장으로 진출할 거냐는 부분은 그렇게 할 수 있고 안 할 수도 있다. 그 부분은 결정되지 않았다.