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AI 연구

KAIST, 물리 시뮬레이션 기반 월드 모델 공개

ZDNet Korea·2026-10-06

요약

KAIST가 엄격한 물리 법칙 시뮬레이션에 기반한 월드 파운데이션 모델(WFM)을 서울 코엑스 'AI 페스타 26'에서 소개했다. 핵심 기술인 PhysHanDI는 5초 분량의 짧은 영상만으로 헝겊 등 변형되는 물체의 3D 형상과 물성을 복원해 미래 움직임을 예측한다. MPMAvatar는 옷을 입은 사람의 3D 아바타를 복원하고 옷의 물리적 흔들림과 충돌을 사실적으로 표현하는 기술이다. 로봇을 실제 현장에서 학습시킬 때 드는 비용을 시뮬레이션으로 줄이려는 목적이며, 해당 연구는 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업으로 진행되고 있다.

큐레이터 노트

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로봇이 딱딱한 물체뿐 아니라 옷·헝겊 같은 비정형 물체도 다루려면 실제 데이터 학습 비용이 크게 드는데, 물리 법칙 기반 시뮬레이션은 그 비용 문제를 줄이는 접근으로 제시됐다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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