RAMO Lab’s AI-RAN-Based Physical AI Research Featured in Seoul Economic Daily’s Print Edition

2026년 10월 15일 | 서울경제 지면 보도 (온라인 기사: 10월 14일)

연세대학교 로보틱 및 무선네트워크 연구실(RAMO, 지도교수 김성륜)의 AI-RAN 기반 피지컬 AI(Physical AI) 연구가 2026년 10월 15일자 서울경제 A14면에 소개되었습니다. 해당 보도는 10월 14일 온라인에도 게재되었습니다.

서울경제는 연세대학교 연구실의 실증 현장을 찾아, 로봇의 영상 데이터를 가까운 NVIDIA GPU 기반 AI-RAN 시험망으로 전송하고 AI 추론 결과를 다시 로봇의 동작에 반영하는 과정을 조명했습니다. 이를 통해 피지컬 AI 구현에서 무선 네트워크와 엣지 컴퓨팅이 담당하는 역할을 소개했습니다.

• GPU 기반 엣지 AI 추론 실증: RAMO 연구실은 로봇이 수집한 데이터를 인근 GPU 연산 자원에서 처리하고, 추론 결과를 통신망을 통해 로봇에 전달하는 실증 환경을 구축했습니다. 먼 데이터센터 대신 현장 가까이에서 AI 연산을 수행하는 방식을 보여주었습니다.

• LG유플러스와의 AI-RAN 망 연동 검증: LG유플러스와의 공동 연구를 통해 상용 5G망과 연구실의 GPU 기반 AI-RAN 시험망 간 연동 및 서비스 연속성을 검증했습니다. 로봇·드론 등 이동형 기기의 안정적인 연결을 지원하기 위한 연구입니다.

• 피지컬 AI를 위한 네트워크 생태계: 김성륜 교수는 다수 로봇이 협력하는 환경에서 지연을 줄이고 안정적으로 연결하는 네트워크의 중요성을 설명하며, 로보틱스·AI 모델·통신 분야의 협력을 강조했습니다.

이번 지면 보도는 RAMO 연구실이 추진해 온 AI-RAN, 엣지 AI 및 무선 로보틱스 연구가 피지컬 AI의 실제 구현과 어떻게 연결되는지를 보여줍니다.

원문 기사: 서울경제 | 「“피지컬 AI 핵심은 네트워크”…현장서 GPU 연결해 즉시 추론」 (2026.10.14)

RAMO Lab’s AI-RAN-Based Physical AI Research Featured in Seoul Economic Daily’s Print Edition

October 15, 2026 | Print Media Coverage: Seoul Economic Daily (Online: October 14, 2026)

The AI-RAN-based Physical AI research of the Robotic and Mobile Networks Laboratory (RAMO), led by Professor Seong-Lyun Kim at Yonsei University, was featured on page A14 of the October 15, 2026 print edition of Seoul Economic Daily. The article was also published online on October 14.

The report visited RAMO Lab’s experimental setup, highlighting how visual data collected by a robot is transmitted to a nearby NVIDIA GPU-based AI-RAN testbed and how the resulting AI inference is delivered back to guide the robot’s actions. It explored the role of wireless networking and edge computing in enabling Physical AI applications.

Key Highlights

• GPU-Based Edge AI Inference: RAMO Lab demonstrated an experimental setup that processes robot-generated data using nearby GPU computing resources and returns inference results over the wireless network. This approach illustrates AI processing near the robot rather than relying on a distant data center.

• AI-RAN Network Interoperability with LG Uplus: In collaboration with LG Uplus, the lab verified interoperability and service continuity between a commercial 5G network and its GPU-based AI-RAN testbed. The research addresses reliable connectivity for mobile systems such as robots and drones.

• A Network Ecosystem for Physical AI: Professor Seong-Lyun Kim highlighted the importance of low-latency, reliable connectivity in environments where multiple robots operate together, and emphasized cooperation across robotics, AI models, and telecommunications.

The print coverage illustrates how RAMO Lab’s ongoing research in AI-RAN, edge AI, and wireless robotics contributes to the practical development of Physical AI systems.

Original Article (Korean): Seoul Economic Daily | “Networks Are Key to Physical AI: Real-Time Inference Through On-Site GPUs” (October 14, 2026)