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  • 본 연구에서는 최근 부상하고 있는 피지컬 AI의 기술적·산업적 확산에 주목하여, 피지컬 AI의 정의와 특성, 유형 그리고 주요 사례 및 관련 이슈를 살펴보고 정책적 시사점을 제언하고자 하였다. 분석 결과, 피지컬 AI는 AI 기반모델(두뇌), 컴퓨터 비전·센서(감각), 엣지 컴퓨팅 및 네트워크 인프라(연결), 제어 및 액추에이터(행동) 등의 첨단기술 융합을 통해 인간처럼 현실 세계를 인식하고, 자율적으로 판단·행동함으로써 환경과 유기적으로 상호작용할 수 있는 시스템으로 정의된다. 주요 기술 수준과 형태에 따라 △ 휴머노이드형 △ 자율주행차형 △ 드론형 △ AGV & AMR형으로 분류되어 다양한 산업 환경에 특화된 형태로 활용되며, 산업 전반의 자동화·지능화 수요를 중심으로 새로운 융합 생태계를 형성하는 기반으로 작용하고 있었다. 다만, 피지컬 AI는 확산 과정에서 막대한 연산 자원과 개발 비용, 물리 환경 적용의 기술적 제약, 노동시장 구조 변화, 법적 책임과 윤리 기준의 미비 등 복합적인 장애 요인을 동반하고 있는 상황이다. 이를 해결하기 위해 미국, 중국, EU, 일본 등 주요국은 피지컬 AI를 국가 전략기술로 간주하고 다양한 정책을 선제적으로 마련해 경쟁력 확보에 나서고 있으며, 이에 발맞춰 우리나라도 피지컬 AI 경쟁력 강화를 위한 연구개발, 산업 생태계 및 인력양성, 법제 정비 및 국제 협력 차원에서 국가 전략을 수립해야 할 시점이다. Executive Summary This study focuses on the recent emergence and expansion of Physical AI in both technological and industrial contexts. It examines the definition, characteristics, typologies, representative use cases, and associated challenges of Physical AI, ultimately deriving relevant policy implications. The analysis defines Physical AI as an integrated system that combines advanced technologies such as AI foundation models (cognitive control), computer vision and sensors (perception), edge computing and network infrastructure (connectivity), and control systems with actuators (mobility), enabling machines to perceive, reason, and act autonomously in the physical world. Based on key technological configurations and implementation forms, Physical AI can be categorized into humanoid-type, autonomous vehicle-type, drone-type, and AGV & AMR-type systems, each tailored to specific industrial environments and contributing to the formation of a new convergence ecosystem centered on the growing demand for automation and intelligence across industries. However, the diffusion of Physical AI entails a range of complex barriers, including high computational requirements, significant development costs, technical limitations in real-world deployment, structural impacts on the labor market, and a lack of legal accountability frameworks and ethical standards. In response, major countries such as the United States, China, the EU, and Japan are recognizing Physical AI as a strategic national technology and are actively formulating policies to secure technological leadership. In this context, Korea must also develop a national strategy encompassing R&D, industrial ecosystem development, talent cultivation, regulatory reform, and international cooperation to strengthen its competitiveness in the emerging Physical AI landscape.

    • 2018.07.31
    • 24387
    • 자율주행차 상용화를 위해서는 운전자의 인식제고, 자율주행차 수준에 따른 기술 성숙 등 단계적 준비가 필요함
    • 자율주행차 상용화를 위해서는 자동차, 운전자, 도로, IT 관련 법 등 자동차 안전 운행을 위한 법·제도 마련이 선행되어야 함
    • 2018.07.31
    • 21789
    • 기기, 제품, 서비스 등의 구조가 복잡해지고 기능이 많아짐에 따라 시스템 오류나 오동작 으로 인한 사고 발생 빈도가 예전보다 높아지고 있음
    • 미국, 유럽 등 선진국에서는 자동차, 항공, 철도, 의료 등의 분야에서 시스템 안전을 위한 국제 표준 활동을 활발히 수행하고 있음
  • SW Keyword 10은 소프트웨어정책연구소가 SW산업과 시장의 환경 변화에 적기 대응하기 위한 기반자료를 제공하고자, 빅데이터를 이용한 텍스트마이닝 및 연관어 분석을 통하여 선정된 SW관련 10대 키워드이다. (후략)

  • 소프트웨어정책연구소는 빅데이터 분석기법과 설문조사를 통하여 국내 SW전문가들을 대상으로 2017년 SW 10대 이슈를 선정하였다.

  • ■ 자율주행차 시장은 사고 예방 및 감소, 환경문제 해결 등을 위한 혁신적인 분야로 인정되고 있으며, 국가 차원의 지속적 R&D투자 및 정책지원이 이루어지고 있음
    ■ 최근 발생한 자율주행차 운전자 사망사고로 인해 안전성 논란이 부각되고 있으나, 산업 활성화를 저해하는 방향은 바람직하지 않으며 법제도, 국제표준 및 공통지침 등의 정비를 통해 해결할 필요가 있음

    • 2016.08.05
    • 11700
    • 일시 :2016년 8월 23일(화) 오후 6시 30분
    • 장소 :소프트웨어정책연구소 회의실
    • 논의안건 :자율주행차의 제조물책임
    • 2016.07.14
    • 9913

    운전자의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자율주행차의 사고는 설계상의 결함으로인과관계를 증명 가능하여, 면책 가능성이 낮고 제조물 책임으로 볼 여지가 존재함.
    이로인해 자율주행차는 제조사의 법적인 책임 문제로 확산에 걸림돌이 될 가능성이 있음