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공간 인식·생성형 AI·피지컬 AI·디지털 트윈이 어떻게 하나의 흐름으로 연결되는지 설명한다. 정보는 화면에서 3차원 공간으로 확장되고, AI는 그 공간을 이해해 판단하고 행동한다. 가상에서 학습한 지능이 현실의 로봇과 산업 시스템으로 돌아오는 새로운 컴퓨팅 구조를 살핀다.
공간 컴퓨팅은 XR을 구성하는 VR, AR, MR처럼 각각의 경험 방식을 가리키는 것이 아니라, 이 기술이 제대로 작동하도록 받쳐 주는 연산 구조를 가지며 데이터를 처리하는 복합 컴퓨팅 구조를 의미한다. 스마트폰이 운영체제와 터치 입력 방식으로 하드웨어와 앱을 다루듯이, 공간 컴퓨팅은 3차원 공간 전체를 화면이자 입력 도구로 활용할 수 있도록 연산을 담당한다. 즉, 공간의 구조를 정밀하게 계산하고 현실 좌표와 디지털 객체를 실시간으로 맞추는 기술인 것이다. 다시 말해, 공간 컴퓨팅은 컴퓨팅의 하드웨어와 소프트웨어 체계를 3차원 공간 중심으로 재편하여 인간과 디지털 세계가 만나는 방식을 근본적으로 바꾸는 차세대 컴퓨팅이다.
－01_“공간 컴퓨팅의 정의와 본질” 중에서
이처럼 공간 컴퓨팅이 ‘현실과 같은 공간’을 만드는 기술이라면, 생성형 AI는 그 공간을 이해하고 반응하게 만드는 기술이다. 3차원 가상 공간에 생성형 AI가 결합하면, 그 공간은 정해진 시나리오를 반복하는 공간을 넘어 사용자의 행동과 질문에 따라 변화하는 지능형 공간으로 발전할 수 있다.앞으로의 공간 컴퓨팅은 단순히 “무엇을 보여 줄 것인가”를 넘어 “공간이 사용자를 어떻게 이해하고, 어떻게 반응할 것인가”라는 새로운 단계로 나아가고 있다. 그리고 그 변화의 중심에 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)이 있다.
－03_“공간 컴퓨팅 기반 실감형 콘텐츠 적용 사례” 중에서
공간 컴퓨팅과 거대언어모델(LLM)이 하나의 시스템처럼 작동하기 위해서는 각 역할이 구분되면서도 서로 정보를 주고받으며 연결되는 새로운 구조, 공간 지능 시스템(spatial intelligence system)이 필요하다. 공간 지능 시스템은 크게 입력 처리 계층, 지능 계층, 행동 실행 계층, 공간 엔진 계층의 네 개의 계층으로 구성할 수 있다. (…) 네 계층은 각각 맡은 역할이 다르지만 서로 긴밀하게 연결되어 있다. 센서에서 수집한 정보는 입력 처리 계층을 거쳐 지능 계층으로 전달되고, 지능 계층에서 AI가 내린 결정은 행동 실행 계층과 공간 엔진을 거쳐 가상 공간에 반영된다. 그리고 공간의 변화는 다시 센서와 입력 처리 계층에서 수집되어 다음 판단에 활용된다. 이 과정이 반복되면서 시스템은 사용자의 행동과 공간의 변화에 실시간으로 대응할 수 있다.
－06_“LLM 기반 AI 가상현실 아키텍처” 중에서
근래 피지컬 AI 분야의 주목할 만한 큰 변화는 무엇보다 AI의 인지 능력과 로봇의 물리적 움직임을 하나의 시스템으로 연결하는 기술의 진화다. 과거의 로봇은 미리 정한 좌표와 동작 순서에 따라 움직이는 경우가 많아 작업 환경의 미세한 변동만으로도 유연한 대응이 어려웠다. 반면 LLM과 멀티모달 AI의 발전으로 로봇은 사람의 말과 주변 환경을 함께 이해하고, 상황에 최적화된 행동을 스스로 선택할 수 있게 되었다.
－09_“현실로 돌아온 AI, 피지컬 AI와 로보틱스” 중에서
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