2026년 9월 14일VLAVLA 계보 - 전체 목차로봇 행동을 언어 모델의 출력으로 다루는 시각-언어-행동(VLA) 모델이 RT-1에서 Gemini Robotics까지 어떻게 이어져 왔는지 계보 순으로 정리한 시리즈입니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 전체 목차로봇을 움직이는 AI, 그중에서도 VLA 를 처음 접하는 분을 위한 입문 시리즈입니다. Physical AI 가 무엇인지부터 모델의 내부 구조, 내 로봇에 올리는 방법, 어디서 돌리는지까지 여섯 편으로 따라갑니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 1편 Physical AI 와 로봇의 두뇌화면 밖으로 나온 AI 가 챗봇과 무엇이 다른지, 로봇의 두뇌인 policy 와 VLA 가 어떤 자리에 있는지, 왜 시뮬레이션이 먼저인지를 기본 개념 셋으로 잡습니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 2편 연구 지형 — foundation model · VLA · world model · 시뮬레이션로봇용 foundation model 이 무엇인지, VLA 와 world model 이 어떻게 갈라지는지, 벤치마크와 시뮬레이션이 왜 필요한지, 그리고 시뮬레이션의 함정인 sim-to-real gap 을 두 갭으로 나눠 봅니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 3편 내 로봇에 맞추는 학습 — teleoperation · 모방학습 · LoRA · 강화학습사전학습 → SFT → RFT 세 단계로 범용 모델을 내 로봇에 적응시키는 흐름을 따라갑니다. MDP 를 수식 없이 풀고, 모방학습과 강화학습을 언제 고르는지, PPO 가 왜 조금씩 움직이는지, GRPO 가 왜 critic 을 없앴는지까지 봅니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 4편 모델의 내부 구조 — System 1/2 · action chunk · flow matching · 모방학습의 한계VLA 를 부품 세 개로 분해하고, 행동을 만드는 방법(token · diffusion · flow matching)을 장애물 우회 예제 하나로 설명합니다. 새 로봇에 어댑터만 갈아끼우는 이유, world model 과의 관계, 그리고 loss 가 낮아도 성공률이 안 오르는 covariate shift 까지 봅니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 5편 로봇을 다루는 언어와 아직 안 풀린 문제로봇의 구조를 적는 URDF, 손끝을 움직이는 FK 와 IK, 계층 제어와 제어 주기, 로봇이 보고 느끼는 관측을 정리하고, 이 분야가 아직 풀지 못한 문제 다섯 가지를 정리합니다.
2026년 9월 11일Physical AI 101Physical AI 101 - 6편 실행 환경 — 클라우드 위의 시뮬레이션 · 학습 · 배포시뮬레이션·fine-tuning·엣지 배포 세 워크로드가 왜 GPU 와 스토리지를 많이 쓰는지, 데이터 수집부터 현장 추론까지 도는 flywheel, 규모별 학습 인프라 선택, 그리고 바로 써 볼 수 있는 공개 자산을 정리합니다. AWS 서비스 이름으로 설명하지만 구조는 어느 클라우드에서나 같습니다.
2026년 8월 30일Introduction to Robotics (Craig)Introduction to Robotics (Craig) - 1장 서론 · 2장 공간 기술과 변환매니퓰레이터를 링크와 관절의 사슬로 보는 관점부터, 위치는 위치벡터로 방향은 회전행렬로 적고 둘을 4×4 동차변환행렬로 묶는 공간 기술의 언어까지 직접 그린 도해로 풀어봅니다.
2026년 8월 30일Introduction to Robotics (Craig)Introduction to Robotics (Craig) - 전체 목차Craig의 로보틱스 표준 교재를 장별로 정리하는 시리즈의 목차입니다. 어떤 책인지, 어떤 순서로 읽는지, 각 장 글이 어디에 있는지 한곳에 모았습니다.