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LG전자 "엔비디아 AI로 세탁기 공정 자동화…휴머노이드 투입"

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2026-11-09 조회 0 댓글 0

LG전자는 미국 테네시 공장에서 약 1년간 세탁기 상판을 코팅용 행거에 거는 작업을 검증했다. 작업자가 반복적으로 상판을 들어 올리는 과정에서 발생하는 피로와 근골격계 부담을 줄이기 위해서다.

이를 위해 숙련 작업자의 동작을 분석하고 원격 조종과 시뮬레이션을 통해 학습 데이터를 확보했다. 수집한 데이터는 엔비디아의 로봇 AI 모델 '아이작아트미출장마사지 광주출장마사지 대전출장마사지 대구출장마사지 부산출장마사지 울산출장마사지 서울출장마사지 인천출장마사지 세종출장마사지 김포출장마사지 안양출장마사지 안성출장마사지 부천출장마사지 남앙주출장마사지 포천출장마사지 수원출장마사지 성남출장마사지 안산출장마사지 용인출장마사지 가평출장마사지 이천출장마사지 일산출장마사지 파주출장마사지 평택출장마사지 화성출장마사지 의정부출장마사지 양평출장마사지 광명출장마사지 동두천출장마사지 고양출장마사지 과천출장마사지 구리출장마사지 오산출장마사지 시흥출장마사지 군포출장마사지 의왕출장마사지 하남출장마사지 양주출장마사지 여주출장마사지 연천출장마사지 동해출장마사지 삼척출장마사지 속초출장마사지 원주출장마사지 강릉출장마사지 춘천출장마사지 태백출장마사지 평창출장마사지 영월출장마사지 정선출장마사지 고성출장마사지 김해출장마사지 밀양출장마사지 사천출장마사지 양산출장마사지 진주출장마사지 창원출장마사지 통영출장마사지 거제출장마사지 김천출장마사지 문경출장마사지 상주출장마사지 안동출장마사지 영천출장마사지 영주출장마사지 포항출장마사지 영덕출장마사지 경산출장마사지 구미출장마사지 경주출장마사지 울진출장마사지 광양출장마사지 나주출장마사지 목포출장마사지 순천출장마사지 함평출장마사지 보성출장마사지 여수출장마사지 익산출장마사지 정읍출장마사지 남원출장마사지 군산출장마사지 전주출장마사지 김제출장마사지 공주출장마사지 논산출장마사지 계룡출장마사지 보령출장마사지 서산출장마사지 아산출장마사지 천안출장마사지 예산출장마사지 청양출장마사지 당진출장마사지 충주출장마사지 제천출장마사지 청주출장마사지 제주출장마사지 서귀포출장마사지 그루트(Isaac GR00T)'에 학습시켰다.

실제 공장과 가상 학습 환경의 차이를 줄이는 데는 영상 생성 모델 '코스모스(Cosmos)'를 활용했다. 다양한 배경의 학습 데이터를 생성해 조명과 주변 환경 변화에 따른 성능 저하를 보완하는 방식이다.

가상 생산 공정 구현에는 '아이작 심(Isaac Sim)'을, 로봇의 동작 결정 시간을 줄이는 데는 '텐서RT(TensorRT)'를 적용했다. 현장에서 작업에 실패하면 해당 상황을 가상공간에서 재현하고 데이터를 보완해 다시 학습시키는 방식으로 성능을 개선하고 있다.

박 팀장은 "연속 동작에 대한 성능을 확보하는 것이 굉장히 중요하다"고 강조했다. 부품의 위치가 조금씩 달라지거나 조명 등 작업 환경이 바뀌더라도 로봇이 작업을 반복 수행할 수 있어야 한다는 설명이다.

이 시니어 솔루션 아키텍트는 로봇이 작업에 실패한 상황을 가상공간에서 재현하고 복구 동작을 다시 학습시키는 데이터 선순환 구조를 소개했다. 성공한 작업뿐 아니라 실패 이후 작업을 이어가는 과정까지 학습해야 실제 제조 현장에 적용할 수 있다는 취지다.

LG전자는 데이터 수집과 생성부터 모델 학습, 현장 검증 및 배포까지 통합한 'LG 데이터 팩토리'를 통해 올해 말까지 누적 50만 시간 분량의 학습 데이터를 확보할 계획이다.

지난 8월에는 미국 테네시 공장에 바퀴로 이동하는 'LG 클로이드'를 투입했다. 엔비디아의 아이작 그루트를 기반으로 개발 중인 차세대 이족보행 휴머노이드 로봇은 내년 1분기 공개할 예정이다.

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