휴머노이드 로봇 스타트업 홀리데이로보틱스가 세계 최고 권위의 로보틱스 학회로 꼽히는 RSS(Robotics: Science and Systems) 2026에서 국내 최초로 최우수 논문상(Outstanding Paper Award)을 수상했다. 국내 연구진이 RSS 최고 논문상을 받은 것도 처음이며, 스타트업이 연구를 주도해 성과를 거뒀다는 점에서 의미를 더했다.
홀리데이로보틱스는 자사 연구진이 주도한 논문 'FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control'이 RSS 2026 최우수 논문상에 선정됐다고 21일 밝혔다.
RSS는 로보틱스 분야에서 국제적으로 권위를 인정받는 학술대회 가운데 하나다. 매년 단일 세션(single-track) 방식으로 논문을 엄선해 발표하며, 최우수 논문상(Outstanding Paper Award), 최우수 시스템 논문상(Outstanding Systems Paper), 최우수 학생 논문상(Outstanding Student Paper) 등을 시상한다.
국내에서는 2023년 KAIST 연구팀이 시스템 논문상을 받은 사례가 있었지만, 최우수 논문상 수상은 이번이 처음이다. 대학이나 정부출연연구기관이 아닌 스타트업 연구진이 연구를 주도했다는 점도 이번 성과의 특징으로 꼽힌다.
수상 논문은 'FlashSAC'라는 강화학습 알고리즘을 제안했다. 이 기술은 관절 수가 많은 휴머노이드와 같은 고차원 로봇을 보다 빠르고 안정적으로 학습시키기 위해 개발됐다. 기존 강화학습 방식이 학습 속도와 안정성 사이에서 균형을 맞춰야 했던 한계를 개선해 휴머노이드 보행 학습 시간을 기존 수 시간에서 수 분 수준으로 줄였다는 것이 회사의 설명이다.
연구진은 FlashSAC를 10종의 시뮬레이터와 60여 개의 로봇 제어 과제에서 검증했다. 이어 시뮬레이션에서 학습한 제어 정책을 실제 휴머노이드 로봇에 적용해 보행과 회전, 계단 이동 등을 구현하며 실제 환경에서도 기술 적용 가능성을 확인했다고 밝혔다.
이번 연구 성과는 홀리데이로보틱스가 개발 중인 휴머노이드 로봇 '프라이데이(FRIDAY)'에도 적용되고 있다. 산업 현장에서 휴머노이드 로봇을 활용하기 위해서는 다양한 작업 환경에 맞춰 새로운 동작을 빠르게 학습하고 적용하는 기술이 핵심 과제로 꼽힌다. FlashSAC는 로봇 제어 정책 개발과 검증 시간을 단축해 제품 개발 효율을 높이는 데 활용될 것으로 회사는 기대하고 있다.
홀리데이로보틱스는 이번 연구가 논문 발표에 머무르지 않고 실제 제품 개발 과정에 적용되고 있다는 점을 강조했다. 회사 관계자는 "FlashSAC는 연구실 수준의 알고리즘이 아니라 실제 휴머노이드 제품 개발에 적용 중인 기술"이라며 "연구 성과를 제품 경쟁력으로 연결하는 것이 회사의 강점"이라고 설명했다.
논문에는 홀리데이로보틱스 소속 김동후(Donghu Kim), 이호준(Hojoon Lee) 연구원이 주요 저자로 참여했으며, 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra)와 민세희(Sehee Min) 연구원이 공동 저자로 이름을 올렸다. 공동 연구에는 강화학습과 로보틱스 분야의 석학인 얀 페터스(Jan Peters) 독일 TU 다름슈타트 교수, 다니카 크라기치(Danica Kragic) 스웨덴 KTH 교수, 주재걸 KAIST 교수도 참여했다.
송기영 홀리데이로보틱스 대표는 "이번 수상은 회사가 개발해 온 핵심 로보틱스 기술의 독창성과 연구 경쟁력을 국제 무대에서 인정받은 결과"라며 "앞으로도 연구 성과를 실제 제품으로 빠르게 연결하고, 휴머노이드가 산업 현장에서 실질적인 가치를 창출할 수 있도록 기술 개발을 이어가겠다"고 말했다.
휴머노이드 로봇 시장은 제조와 물류, 서비스 산업을 중심으로 글로벌 기업들의 투자 경쟁이 이어지고 있다. 업계에서는 하드웨어 성능뿐 아니라 실제 환경에서 로봇이 새로운 작업을 얼마나 빠르고 안정적으로 학습할 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 요소로 보고 있다. 이번 RSS 수상은 국내 스타트업의 연구 역량을 국제 학계가 인정한 사례라는 점에서 의미가 있지만, 산업 현장에서 기술의 경제성과 확장성을 입증하는 과정은 앞으로의 과제로 남아 있다.
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