상세정보
Physical AI : 데이터의 새로운 법칙
- 저자
- 이준하
- 출판사
- 바른북스
- 출판일
- 2026-09-21
- 등록일
- 2026-10-13
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 5MB
- 공급사
- 교보문고
- 지원기기
-
PC
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책소개
"이 책은 챗GPT로 대변되는 언어 모델을 넘어, 이제 막 시작된 “몸을 가진 지능(Physical AI)”의 시대를 정면으로 조망합니다. 저자는 안전한 데이터 센터에 갇혀 있던 AI가 거친 물리 세계로 걸어 나올 때, 기존의 데이터 법칙이 어떻게 붕괴하고 재편되는지를 날카롭게 파헤칩니다.
단순히 데이터를 쌓아두기만 했던 ‘테라바이트 시대’는 끝났습니다. 저자는 폭발적으로 증가하는 물리 데이터를 댐처럼 가두는 것이 아니라 강물처럼 흐르게 만들 때, 비로소 기계가 스스로 학습하고 진화할 수 있음을 역설합니다.
기술의 변곡점에 선 지금, 이 책은 막연한 미래 예측이 아닌 치열한 현장의 고민과 해법을 담고 있습니다. AI가 어떻게 현실 세계와 호흡하며 성장하는지, 그 거대한 변화 속에서 우리가 준비해야 할 것은 무엇인지 궁금한 독자들에게 단단한 확신과 통찰을 선사할 것입니다."
저자소개
"● 주식회사 파트리지시스템즈, 대표이사
● 국민대학교, 소프트웨어 융합대학원, 겸임교수
● General Motors (USA), Sr. Software Engineer
● Magna (USA), Data Management and Processing Team, Technical Project Lead
● 서강대학교, 컴퓨터공학과, 공학박사"
목차
"머리말. 데이터의 홍수 속에서, 방주를 짓는 마음으로
프롤로그: 세상은 어떻게 여기까지 왔는가 - 유비쿼터스에서 Physical AI까지 40년의 흐름
1. 보이지 않는 혁명은 느리게, 그러나 거대하게 다가온다
2. 1단계: 유비쿼터스(Ubiquitous) - ‘모든 장소에 컴퓨터가 있다’
3. 2단계: IoT - ‘모든 사물이 인터넷에 연결된다’
4. 3단계: AI 시대 - ‘데이터가 지능을 만든다’
5. 4단계: Physical AI 시대 - ‘사물이 지능을 가진다’
6. 5단계: Self-Evolving Physical AI 시대와 DataBahn Loop
Chapter 1. TB(테라바이트) 시대는 끝났다: 왜 TB 방식은 더 못 버티는가 - 인프라 붕괴
1.1 TB(테라바이트) 시대의 전제와 사고방식: ‘쌓아 두면 된다’는 신화
1.2 폭발의 물리학: 왜 데이터는 기하급수적으로 늘어나는가
1.3 클라우드 기반 후처리의 몰락: 왜 나중에는 통하지 않는가
1.4 TB(테라바이트) 시대 데이터 철학의 자연사
Chapter 1 Key Summary: 인프라의 물리학이 바뀌었다
Chapter 2. PB(페타바이트) 시대의 정의와 질서
2.1 데이터의 양적 팽창이 만든 질적 전환
2.2 PB 시대를 지탱하는 3대 핵심 가치: 흐름, 선별, 맥락
2.3 인프라와 비용의 물리학: 왜 저장은 병목이 되는가
2.4 새로운 기술 아키텍처: Edge-First와 Continuous Loop
2.5 새로운 조직 아키텍처: 모델 중심에서 데이터 중심으로
Chapter 2 Key Summary: PB 시대의 새로운 질서
Chapter 3. 뇌를 넘어 몸으로: Physical AI의 탄생
3.0 디지털 거인, 물리 세계의 난쟁이
3.1 SW AI의 태생적 한계: 박제된 지능의 비극
3.2 Physical AI란 무엇인가: 감각과 행동의 루프
3.3 패러다임의 전환: 기억에서 경험으로
3.4 결론: 준비된 엔진, 부족한 연료
Chapter 3 Key Summary: 새로운 종(Species)의 탄생
Chapter 4. Physical AI의 벽: No Silver Bullet
4.0 은탄환은 없다(No Silver Bullet): ‘우리는 괴물을 잘못 상상해 왔다’
4.1 Real Data의 한계: 현실은 너무 비싸고 위험하다
4.2 Synthetic Data의 한계: 가상은 현실을 모른다
4.3 시간의 저주: 세상은 멈추지 않고 흐른다(Drift)
4.4 확장성(Scalability)의 붕괴: 여기서는 되는데 저기서는 안 된다
4.5 결론: 은탄환이 없다면, 무엇이 필요한가?
Chapter 4 Key Summary: No Silver Bullet
Chapter 5. DataBahn Loop - Physical AI를 위한 무한 데이터 순환계
5.0 직선의 시대가 끝나고, 순환의 시대가 열리다
5.1 Hierarchical Data Funnel: 중복과의 전쟁, 그리고 희소성의 승리
5.2 Cloud Core: 선별과 합성의 상호 보완 메커니즘
5.3 지속적 학습과 검증: 끝없는 시험(Continuous Training & Validation)
5.4 Closing the Loop: 커버리지 공백(Gap), 다음 진화를 위한 트리거
Chapter 5 Key Summary: 지능의 영구 기관
Chapter 6. 페타바이트(PB) 데이터 로지스틱스(Data Logistics)
6.0 데이터에도 질량(Mass)이 있다
6.1 찰나의 동기화: 1ms가 만드는 유령 데이터(Time Synchronization & PTP)
6.2 비트 하나도 잃지 않는 압축: Physical AI 시대의 도메인 특화 Lossless 전략
법적 의무로서의 무손실 데이터: 규제, 인증, 그리고 리콜
6.3 스토리지 계층화: 핫(Hot)과 콜드(Cold)의 경제학(Tiering)
6.4 무게 중심의 이동: On-Demand Upload 아키텍처
6.5 검증의 병목을 뚫어라: SIL과 HIL의 이원화된 파이프라인
6.6 레거시와의 전쟁: 벙어리 기계에 말문 틔우기(Digital Retrofit)
6.7 흐르는 데이터에 잠금장치를: 보안과 거버넌스
Chapter 6 Key Summary: 인프라의 최종 병기
Chapter 7. 현실을 넘어서는 데이터(Synthetic Data & Generative AI): 상상이 아닌 증폭(Amplification)의 기술
7.0 가짜를 만드는 것이 아니다. 현실을 확장하는 것이다
7.1 순수 시뮬레이션의 함정과 Seed Data
7.2 Real-to-Sim: 현실을 디지털로 가져오다(Scene Reconstruction)
7.3 The Multiverse of Data: 하나의 사건, 천 개의 시나리오
7.4 Sim-to-Real Gap과 하이브리드 전략
NVIDIA Cosmos & Omniverse: 물리적 한계를 넘는 시뮬레이션 기술
Chapter 7 Key Summary: 데이터의 연금술
Chapter 8. 데이터 품질이 곧 안전이다(Data-Centric V&V): 확률의 세계에서 안전을 증명하는 법
8.1 Ground Truth의 딜레마와 ‘Golden Standard’
8.2 ODD(운행 설계 영역)와 데이터 커버리지 분석
8.3 Data-Centric V&V(데이터 중심 검증)
Chapter 8 Key Summary: 데이터가 증거다
Chapter 9. Data-First 조직과 미래
9.1 Software 2.0 시대의 조직론(Conways Law)
9.2 Physical AI의 미래: 파운데이션 모델(Foundation Models & World Models)
9.2 실행 가이드: 내일부터 당장 시작하는 3단계 로드맵
9.3 맺음말: 멈추지 않는 바퀴(The Infinite Loop)
Chapter 9 Key Summary: Data-First 미래 전략
맺음말. 보이지 않는 안전, 그리고 스스로 진화하는 지능"
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