베스텔라랩이 스케일업 팁스 지원을 받아 공장 공간과 설비·작업자·자재·로봇 정보를 통합하는 ‘팩토리 월드모델’을 개발한다. (자료 제공: 베스텔라랩)

자율제조가 고도화될수록 로봇과 제조 시스템에는 공장 내부를 좌표가 아닌 의미 단위로 이해하는 공간정보가 필요하다. 설비와 작업자, 자재의 위치가 계속 달라지는 현장에서는 각각의 데이터를 하나의 모델로 연결하는 기술이 중요하다. CCTV와 실내 측위 정보를 결합하면 AI가 이동 경로와 작업 상태를 파악해 로봇의 판단에 활용할 수 있다. 베스텔라랩이 실제 공장을 AI가 이해할 수 있는 디지털 공간으로 구현하는 ‘팩토리 월드모델’ 개발에 나선다. 피지컬 AI 기반 공간 지능화 기술기업 베스텔라랩은 중소벤처기업부의 민간투자 연계 기술개발 사업인 ‘스케일업 팁스’에 선정됐다. 스케일업 팁스는 성장 단계에 진입한 기술집약형 중소벤처기업을 대상으로 민간 운영사의 투자와 정부 연구개발을 연계하는 프로그램이다. 기술 고도화와 사업 확장에 필요한 연구개발 자금을 지원한다. 이번 과제에는 삼호그린인베스트먼트가 운영사로 참여한다. 베스텔라랩은 2026년 8월부터 2029년 7월까지 3년간 ‘피지컬 AI 기반 자율제조를 위한 팩토리 월드모델 플랫폼 개발’을 수행하며 정부 연구개발비 20억 원을 지원받는다.

사물주소로 좌표에 의미 부여…로봇·제조 시스템 연결
팩토리 월드모델은 공장 내부의 공간과 설비, 작업자, 자재, 로봇 등의 위치·상태·이동 관계를 하나의 디지털 모델로 통합하는 플랫폼이다. AI가 공장의 현재 상황과 사물 간 관계를 이해하고 제조 및 로봇 시스템의 판단에 활용하도록 설계한다. 핵심은 사물주소를 기반으로 한 공간 참조체계다. 공장 안의 설비와 사물에 위치정보를 부여하고 단순한 좌표를 ‘설비 A 앞’이나 ‘작업구역 B’처럼 AI가 맥락과 함께 이해할 수 있는 공간정보로 변환한다. 베스텔라랩은 CCTV와 실내 위치정보 등 서로 다른 공간 데이터를 연계해 공장 내 사물의 위치와 상태를 종합적으로 파악할 수 있도록 할 계획이다. 기존 제조·물류 시스템 및 로봇 시스템과 연결할 수 있는 구조도 개발한다. 축적한 공간 상태정보는 공장 안의 이동과 작업 흐름을 분석하는 데 활용한다. 자율이동로봇(AMR)과 무인운반차(AGV) 등은 필요한 위치와 상태정보를 실시간으로 받아 이동 경로와 작업을 결정할 수 있다. 개발 기술은 자동차와 배터리, 전자 분야의 제조 현장을 시작으로 물류센터와 AI 데이터센터 등 다양한 산업 공간에 적용할 예정이다. GPS 신호가 닿지 않는 실내와 지하 공간에서 축적한 실내 측위 및 공간 인식 기술도 활용한다. 베스텔라랩은 영상 AI와 실내 측위, 공간 인식 기술을 기반으로 실제 공간의 위치·상태·이동 정보를 AI가 이해할 수 있는 데이터로 변환해 왔다. 실내 주차 내비게이션 ‘워치마일’을 상용화했으며 모빌리티와 제조, 물류, 건설·인프라, 데이터센터 분야로 피지컬 AI 기술을 적용하고 있다. 정상수 베스텔라랩 대표는 “이번 선정을 통해 축적해 온 공간 AI와 실내 측위 기술을 제조 현장으로 확장하고 AI와 로봇이 실제 공장의 위치와 상태를 이해하는 기술을 고도화하게 됐다”며 “사물주소와 팩토리 월드모델을 기반으로 공장을 AI가 이해하는 디지털 공간으로 구현해 자율제조 분야의 새로운 사업 기회를 만들겠다”고 말했다.