zeus0317 님의 블로그

전시장에 들어서자마자 로봇이 바닥을 가로지르고 있었어요. 사람들 사이를 요리조리 피하면서 짐을 옮기는 AMR(자율이동로봇), 컨베이어 위에서 쉴 새 없이 상자를 분류하는 로봇 팔, 천장에서 레일을 타고 이동하는 셔틀 시스템. KOREA MAT 2026 현장은 말 그대로 물류 로봇의 축제였어요.📦 KOREA MAT 2026, 어떤 전시회인가요?KOREA MAT는 한국물류협회가 주관하는 국내 최대 물류·자동화 전시회예요. 2026년에는 4월 8일부터 11일까지 킨텍스에서 열렸고, 약 350개 기업이 참가했어요. 올해의 핵심 키워드는 단연 'AI'였어요. 단순 자동화를 넘어 AI가 판단하고 스스로 경로를 최적화하는 '자율 물류' 시스템이 전시의 절반 이상을 차지했죠.물류신문과 헬로티의 현장 보도에 따르면, ..

로봇에게 걷는 법을 가르치려면 얼마나 걸릴까요? 실제 로봇으로 하면 몇 달은 걸리겠지만, 시뮬레이션에서는 몇 시간이면 돼요. NVIDIA Isaac Lab이 바로 그걸 가능하게 해주는 도구예요. 가상 세계에서 수천 대의 로봇을 동시에 훈련시키고, 그 결과를 실제 로봇에 옮기는 과정을 처음부터 따라해볼게요.🧪 Isaac Lab이 뭔가요? Isaac Sim과 뭐가 다른가요?Isaac Lab은 NVIDIA가 2024년에 공개한 로봇 강화학습 전용 프레임워크예요. Isaac Sim(시뮬레이터) 위에서 동작하는 연구용 도구라고 보면 돼요. 이전에 Orbit이라는 이름으로 알려져 있었는데, 2024년에 NVIDIA가 공식 인수해서 Isaac Lab으로 통합됐어요.Isaac Sim이 시뮬레이션 '엔진'이라면, Is..

로봇 AI를 학습시키는데 데이터가 부족해서 막힌 적 있으세요? 저도 그랬어요. 물류 로봇 프로젝트에서 다양한 크기의 상자를 인식시켜야 하는데, 실물 상자를 수천 개 준비하는 건 현실적으로 불가능했죠. 그때 NVIDIA Cosmos를 발견했고, 합성 데이터로 문제를 풀었어요.🛠️ 사전 준비: Cosmos 환경 설정하기NVIDIA Cosmos를 사용하려면 먼저 환경을 세팅해야 해요. 필수 사양은 NVIDIA GPU(최소 RTX 3090, 24GB VRAM 권장), CUDA 12.0 이상, Python 3.10 이상이에요. GPU가 없으면 NVIDIA의 API 서비스를 통해 클라우드로 사용할 수도 있어요. 클라우드는 build.nvidia.com에서 API 키를 발급받으면 돼요.로컬 설치는 GitHub에서 ..

로봇 센서에서 쏟아지는 데이터를 터미널 숫자 대신 3D 화면으로 보고 싶지 않으세요? Rerun.io를 사용하면 설치부터 첫 시각화까지 딱 10분이면 돼요. 카메라 영상, LiDAR 포인트 클라우드, 로봇 관절 상태를 하나의 타임라인에서 동시에 볼 수 있는 환경을 만들어볼게요.📦 1단계: Rerun.io 설치와 기본 설정 (3분)먼저 Python 가상 환경을 만들고 Rerun SDK를 설치해요. Python 3.8 이상이면 되고, pip install rerun-sdk 한 줄이면 끝이에요. 설치 용량은 약 150MB예요. 추가로 numpy와 opencv-python도 설치해주세요. Rerun은 자체 뷰어를 내장하고 있어서 별도의 GUI 설정이 필요 없어요.설치 확인은 터미널에서 rerun 명령어를 입력..

지난달에 연구실에서 재밌는 실험을 했어요. 라즈베리파이에 마이크와 스피커를 연결하고, Gemma 3 모델을 올려서 음성으로 대화하는 로봇을 만들었거든요. "앞으로 가"라고 말하면 로봇이 진짜 앞으로 갔어요. 이 시스템을 처음부터 따라 만들 수 있도록 정리해봤어요.🎯 Gemma 3 로봇 음성 대화 시스템, 전체 구조부터 봅시다이 시스템은 세 가지 모듈로 구성돼요. 첫째, STT(Speech-to-Text) — 사람의 음성을 텍스트로 변환. 둘째, LLM 추론 — Gemma 3가 텍스트를 이해하고 로봇 명령을 생성. 셋째, TTS(Text-to-Speech) — 로봇의 응답을 음성으로 출력. 이 세 모듈이 파이프라인으로 연결돼요.필요한 하드웨어는 라즈베리파이 5(8GB 권장), USB 마이크, 3.5mm ..

로봇에 LLM을 올리고 싶은데 클라우드 연결 없이 가능할까요? 이 질문을 구글에 던졌더니 답이 나왔어요. 2025년 3월에 공개된 Gemma 3. 구글이 만든 오픈소스 경량 AI 모델인데, 로봇 개발자에게 Gemma 3가 왜 적합한지 4가지 이유를 직접 사용한 경험과 함께 풀어볼게요.1️⃣ 첫 번째 이유: 라즈베리파이에서도 돌아가는 경량성Gemma 3는 1B, 4B, 12B, 27B 네 가지 사이즈로 나와요. 여기서 1B 모델은 파라미터가 10억 개밖에 안 돼서 라즈베리파이 5(8GB)에서도 구동이 가능해요. 4B 모델은 NVIDIA Jetson Orin Nano에서 초당 약 15토큰을 생성할 수 있죠. 로봇에 GPU 서버를 달 수 없는 현실에서, 이 정도 경량성은 엄청난 장점이에요.비교해볼까요? Met..

로봇 AI를 학습시키려면 데이터가 필요해요. 그것도 엄청나게 많이. 그런데 실제 로봇으로 데이터를 모으려면 시간도, 돈도, 공간도 부족하죠. 만약 컴퓨터가 진짜 같은 가상 세계를 만들어서 로봇 학습 데이터를 무한으로 찍어낸다면요? 그게 바로 NVIDIA Cosmos가 하는 일이에요.🌌 NVIDIA Cosmos, 정확히 어떤 도구인가요?NVIDIA Cosmos는 2025년 CES에서 젠슨 황 CEO가 직접 공개한 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model) 플랫폼이에요. 쉽게 말하면, 텍스트나 이미지를 입력하면 물리 법칙이 적용된 사실적인 가상 환경 영상을 생성해주는 AI예요. 2026년 3월에 오픈소스로 공개되면서 누구나 무료로 사용할 수 있게 됐죠.기존의 합성 데이터 생성 방식은 ..

"RViz2 말고 다른 거 없어?" 로봇 동아리 후배가 던진 이 질문에 제가 추천한 도구가 Foxglove예요. 그런데 막상 둘 다 써보니 단순히 하나가 더 좋다고 말하기 어렵더라고요. 상황에 따라 답이 달라져요. 그래서 오늘은 Foxglove와 RViz2를 7가지 기준으로 직접 비교해봤어요.🦊 Foxglove 로봇 모니터링 도구, 먼저 소개할게요Foxglove는 2021년에 설립된 미국 샌프란시스코 스타트업이 만든 로봇 데이터 시각화 플랫폼이에요. 2025년에 시리즈 B 라운드로 3,200만 달러를 유치했고, 웹 브라우저에서도 돌아가는 것이 최대 강점이에요. ROS1, ROS2, MCAP, PX4 등 다양한 로봇 미들웨어를 지원하죠.반면 RViz2는 ROS2에 기본 탑재된 시각화 도구예요. 2018년..

로봇 개발하면서 가장 스트레스받는 순간이 언제인지 아세요? 센서 데이터가 쏟아지는데 뭐가 문제인지 눈에 안 보일 때예요. LiDAR 포인트 클라우드, 카메라 영상, IMU 자이로 값이 터미널에 숫자로만 쏟아지는 거 보고 있으면 정말 멘붕이 오거든요. 그러다 Rerun.io를 발견했는데, 세상이 달라졌어요.📊 Rerun.io가 뭔데 이렇게 좋은 건가요?Rerun.io는 멀티모달 데이터를 실시간으로 시각화해주는 오픈소스 도구예요. 2023년에 스웨덴 스타트업 Rerun이 출시했고, 2025년에 시리즈 A로 1,200만 달러를 투자받았어요. GitHub 스타가 2026년 4월 기준 약 8,000개를 넘겼고, NVIDIA, 보스턴 다이내믹스, Waymo 같은 기업들이 내부적으로 사용하고 있다고 알려져 있어요...

대학원 시절, 교수님이 "다음 주까지 관련 논문 50편 읽어와"라고 했을 때의 막막함을 기억해요. 지금은 NotebookLM 덕분에 그 고통이 많이 줄었거든요. 최근 3개월 동안 로봇 공학 논문 100편 넘게 이 도구로 분석했는데, 제 리서치 속도가 체감상 3배는 빨라졌어요.📚 NotebookLM이 로봇 논문 리서치에 적합한 이유NotebookLM은 구글이 2023년에 출시한 AI 리서치 어시스턴트예요. 2025년 말 대규모 업데이트를 거쳐서 지금은 Gemini 2.0 모델을 기반으로 동작하죠. 핵심 기능은 내가 업로드한 문서만을 소스로 사용해서 답변한다는 거예요. 인터넷 전체를 긁어오는 ChatGPT와는 근본적으로 다른 접근이에요.로봇 논문 리서치에 이게 왜 중요하냐면, 할루시네이션 리스크가 거의 없..