디클록브레인 PriviSphere 로보틱스

AI 로봇이 공장, 병원, 공공장소에서 활동하려면 주변 사람들의 영상을 인식해야 하는데, 개인 프라이버시 침해 우려가 큽니다. 또한 개별 로봇이 제각기 정보를 수집할 뿐 서로 공유하지 못해 협업 효율이 낮고 중앙통제가 어려운 문제가 있었습니다. 기존 로봇 비전 시스템은 대부분 클라우드로 데이터를 보내 AI처리 하므로 네트워크 단절 시 지능 저하 및 보안 위험도 존재했습니다.

PriviSphere Robotics 플랫폼은 로컬 엣지에서 개인영상 데이터를 비식별화 처리(실시간 영상에서 개인 얼굴/식별정보 삭제)하며, 연합학습을 통해 각 로봇이 학습한 모델 파라미터만 공유하고 원본 데이터는 공유하지 않아 프라이버시를 지킵니다. 이를 통해 여러 로봇이 중앙 클라우드 없이도 서로 학습결과를 통합해 팀으로 공간을 인지하고 임무를 분담합니다.

예: 공장 내 다수 로봇이 서로의 카메라 시야를 합쳐 사각지대 없이 사람/장애물 위치를 파악하고 중앙관제소는 개인정보 없이 상황을 총괄 모니터링합니다. 또한 AI 개인 정보 보호 에이전트(AipA)와 시각-언어-행동 통합(VLA) 기능으로 로봇이 상황에 맞게 자연어 지시를 이해하고 행동하면서도, 개인정보는 유출하지 않습니다.

요약하면 다수 로봇의 눈과 뇌를 안전하게 하나로 묶어주는 플랫폼이란 점에서 기존 단독 로봇대비 차별화됩니다.

스마트 공장, 의료기관, 보안업체 등(B2B/B2G)이 이 플랫폼을 도입해 여러 로봇을 운영할 수 있습니다. 예컨대 병원에서 환자 개인정보 보호가 중요한 환경에서 로봇 간 병실 순찰, 공장 내 작업자 프라이버시를 지키며 로봇이 공동 작업 등.

로봇 제조사들이 이 기술을 자사 로봇에 탑재하기 위해 라이선스 형태로 도입할 수도 있습니다.

개인정보보호 규제가 강화되는 전 세계 모든 로봇 활용 분야에 적용할 수 있어 글로벌 확장성이 높습니다. 현재 대만, 홍콩 등 아시아 시장 중심으로 전개하나, 유럽 등 GDPR 엄격한 시장에서도 수요가 있을 전망입니다.

또한 스마트시티 관제, 자율주행 차량 군집주행 등 다중 기기가 협업하는 분야로도 확장 가능합니다. 다만 로봇 개별 제조사와의 협업, 현장 검증에 시간이 필요하여 빠른 대중화보다는 특정 산업부터 차근차근 확산될 것으로 보입니다.

프라이버시-보안 이슈를 정면 해결한 로봇 AI로서, CES에서 Honoree로 선정되며 “앞으로 로봇 배치에 필수적인 기술”이라는 평가를 받았습니다. 데이터 보안 우려로 로봇 도입에 소극적이었던 기업들에게 새로운 가능성을 열었다는 점에서 시장 기대도 있습니다.

한편 실제 현장 테스트와 안정성 증명이 아직 초기 단계이므로, 일부 전문가들은 “아이디어는 뛰어나나 구체적 성능 검증이 추가로 필요”하다고 언급했습니다. 전반적으로 긍정적 시선이 우세하며, 과소평가되었다기보다는 아직 시장 검증이 미진한 단계로 보는 견해가 많습니다.