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네이버랩스 유럽, 로봇용 범용 인코더 '디바인' 공개 [경제일보] 네이버랩스 유럽이 자율주행 로봇의 인공지능(AI) 처리 부담을 줄이는 범용 인코더 ‘디바인(DIVINE)’을 공개했다. 로봇이 이미지, 공간, 사람을 인식하기 위해 각각의 AI 모델을 따로 구동하던 구조를 하나로 통합해 소형 로봇에서도 고성능 AI 기능을 구현할 수 있도록 한 기술이다. 네이버랩스 유럽은 23일 로봇용 범용 인코더 디바인을 공개했다고 밝혔다. 인코더는 로봇이 카메라와 라이다 등 센서로 수집한 데이터를 AI 모델이 처리할 수 있는 형태로 바꾸는 핵심 구성 요소다. 로봇이 주변 환경을 이해하고 이동 경로를 판단하며 사람과 상호작용하려면 먼저 센서 데이터를 정확히 해석해야 한다. 기존 로봇 AI는 이미지 이해, 3차원 공간 인식, 사람 인식 등 기능별로 별도 인코더를 사용하는 경우가 많았다. 이 방식은 기능별 성능을 높이는 데는 유리하지만 로봇에 탑재되는 모델 수가 늘어나 메모리 사용량과 연산 부담이 커지는 한계가 있다. 특히 소형 자율주행 로봇이나 산업 현장 로봇처럼 전력과 하드웨어 자원이 제한된 환경에서는 상용화의 걸림돌이 될 수 있다. 디바인은 여러 전문 인코더의 핵심 기능을 하나의 모델에 통합한 범용 인코더다. 이미지 이해부터 3D 공간 인식, 사람 인식까지 다양한 시각 AI 작업을 하나의 인코더로 수행할 수 있다. 네이버랩스 유럽은 이를 위해 여러 전문가 모델의 지식을 하나의 학생 모델에 압축하는 ‘다중 교사 증류’ 방식을 적용했다. 다중 교사 증류는 각 분야에 특화된 교사 모델이 가진 핵심 정보를 추출해 하나의 학생 모델에 옮기는 기술이다. 이를 통해 디바인은 여러 대형 전문 모델을 각각 탑재하지 않고도 다양한 정보를 처리할 수 있다. 로봇 입장에서는 더 적은 자원으로 더 많은 AI 기능을 수행할 수 있는 구조가 되는 셈이다. 성능 개선 효과도 제시됐다. 네이버랩스 유럽에 따르면 디바인을 적용했을 때 인코더 메모리 사용량은 약 90% 줄었고 인코딩 처리 속도는 최대 12배 빨라졌다. 로봇 전체 메모리 사용량도 약 62% 감소했으며 시스템 처리 속도는 최대 4배 향상됐다. 이는 로봇의 실시간 판단과 동작 속도를 높이는 데 직접적인 영향을 줄 수 있다. 확장성도 강점으로 꼽힌다. 디바인은 새로운 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있도록 설계됐다. 기존 로봇에 탑재된 디바인을 업데이트하는 방식으로 기능과 성능을 개선할 수 있어, 하드웨어를 매번 교체하지 않고도 로봇의 지능을 높일 수 있다. 이번 기술은 네이버랩스가 추진해온 피지컬 AI 전략과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 디지털 공간의 AI가 실제 물리 공간에서 움직이는 로봇과 결합하는 흐름을 뜻한다. 이를 위해서는 로봇이 공간을 이해하고 사람을 인식하며 환경 변화에 빠르게 대응해야 한다. 디바인은 이 과정에서 필요한 AI 연산 부담을 낮추는 기반 기술로 볼 수 있다. 이동환 네이버랩스 비전그룹 리더는 “전세계적으로 피지컬 AI의 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 주요 화두로 떠오르고 있다”며 “디바인이 일상과 산업 현장 전반에서 AI 로봇의 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것”이라고 말했다. 이번 로봇 상용화의 핵심은 더 많은 기능을 넣는 데만 있지 않다. 제한된 하드웨어 안에서 얼마나 빠르고 안정적으로 판단하느냐가 실제 현장 적용을 가른다. 네이버랩스 유럽의 디바인은 로봇의 두뇌를 가볍게 만들면서도 시각 AI 기능을 넓히려는 시도다. 피지컬 AI 경쟁이 본격화될수록 이런 경량화·통합 기술은 로봇 산업의 보이지 않는 승부처가 될 것으로 전망된다.2026-06-23 14:10:52
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