플로버(Flover) 임동현 대표가 2026년 10월 28일(수) 서울 코엑스 2층 스타트업 브랜치에서 열린 ‘NVIDIA Cosmos Developer Meetup’에서 발표했습니다. 발표 주제는 ‘Physical AI를 도로 위로: 자율주행 AI 검증의 실제’로, NVIDIA NuRec과 Alpamayo를 활용한 검증 사례와 Edge AI를 SIL·HIL 검증 환경에 연결하는 방법을 소개했습니다.
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이번 밋업은 NVIDIA의 Embedded Solution, Cosmos, Metropolis 업데이트로 문을 열었고, 이어서 생태계 기업들이 실제 적용 사례를 나누는 Ecosystem Demo 세션이 진행되었습니다. Ecosystem Demo 1에서는 LG전자가 로보틱스(Robotics) 분야를, Ecosystem Demo 2에서는 노타(Nota AI)가 비전 AI 플랫폼인 Metropolis 분야를 소개했고, 플로버는 Ecosystem Demo 3 ‘Edge AV’ 세션을 맡아 자율주행 AI 검증 사례를 발표했습니다. 로보틱스와 비전 AI, 자율주행까지 Physical AI가 쓰이는 여러 현장의 이야기를 한자리에서 들을 수 있어 플로버에게도 배울 점이 많은 시간이었습니다.
AI가 스스로 보고 판단해 차량과 로봇을 움직이는 Physical AI가 빠르게 확산되면서, AI가 내린 판단을 얼마나 믿을 수 있는지 확인하는 일도 함께 어려워지고 있습니다. 발표에서는 현장에서 반복해서 마주치는 네 가지 과제, 즉 현실감 있는 검증 데이터의 부족, 드물고 복잡한 주행 상황(Long-tail), AI 판단 근거 분석의 어려움, 가상 환경과 실제 시스템 사이의 차이(Sim-to-Real)를 짚었습니다. 이를 해결하려면 데이터와 시뮬레이션, 실제 하드웨어를 하나로 잇는 반복 가능한 검증 환경이 필요하다는 점을 공유했습니다.
NuRec은 실제 도로에서 수집한 카메라 데이터를 AI로 학습해 사진처럼 사실적인 3D 가상 환경을 만드는 기술입니다. 플로버는 하나의 주행 기록에서 재구성한 장면에 날씨나 교통 상황 등의 변화를 더해 다양한 시나리오를 만들고, 같은 조건에서 AI의 주행 행동을 반복해서 비교·평가한 사례를 소개했습니다. 또 재구성한 환경을 차량 동역학 모델(ASM)과 가상 LiDAR 센서(AURELION), 실시간 하드웨어와 연결해 Open-loop에서 Closed-loop까지 확장한 구조도 함께 설명했습니다.
NVIDIA Alpamayo 공개 이후 플로버가 진행해 온 검증 연구를 여섯 가지 사례로 나누어 소개했습니다.
마지막으로 실제 적용 사례 두 가지를 공유했습니다. 하나는 재구성한 장면에서 AI 주행 행동을 평가하는 AI 모델 검증이고, 다른 하나는 카메라·LiDAR·차량 네트워크를 연결해 NVIDIA Thor에서의 인지 처리와 NVIDIA Orin에서의 제어까지 이어지는 Edge AI 시스템 검증입니다. 두 사례 모두 AI 모델을 실제 시스템과 연결하고, 반복해서 실행할 수 있는 실용적인 검증 과정을 만드는 데 초점을 두었습니다.
최근 NVIDIA Halos SAFE가 소개되면서 Physical AI를 안전하게 배치하는 데 검증 도구와 프레임워크가 어떤 역할을 하는지에 대한 관심도 커지고 있습니다. 플로버가 이 일을 하는 이유도 여기에 있습니다. 앞으로도 고객이 AI 모델을 실제 시스템과 연결해 믿을 수 있는 검증 결과를 얻을 수 있도록 꾸준히 배우며 한 걸음씩 나아가겠습니다.
발표 기회를 주신 NVIDIA Korea와 함께 발표해 주신 LG전자·노타, 그리고 자리를 함께해 주시고 좋은 질문을 나눠 주신 모든 분들께 감사드립니다.
관련 소식: 플로버, 서남권 M.AX 포럼 자율주행 검증 기술 발표
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