로보시지가 연 국내 최초 바이매뉴얼(양팔) 르로봇 해커톤에서 참가팀이 SO-ARM 키트 조립부터 데이터 수집·학습까지 대회 기간 안에 어디까지 갈 수 있었는지를 봅니다. 우승팀의 비결과 함께, 조립이 왜 힘들었는지·어떤 과제는 왜 안 됐는지도 같이 남깁니다. 8개월 전 첫 해커톤과 비교해 무엇이 표준으로 자리 잡고 무엇이 아직 안 퍼졌는지까지 확인합니다.
sudoremove JB · JC2026-02-1312분YouTube
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로보시지가 한성대학교에서 연 국내 최초 바이매뉴얼(양팔) 르로봇(LeRobot, HuggingFace의 오픈소스 로보틱스 라이브러리) 해커톤 현장기다. SO-ARM 키트를 조립해 3색 공 분류·캐러멜 포장·행주 접기 세 과제 데이터를 모아 학습시킨 결과, 05년생 학부 1·2학년 팀이 데이터 품질만으로 우승했지만 행주 접기는 어느 팀도 끝내지 못했다.
핵심 포인트
과제 셋은 데이터 설계 차이를 보이려 골랐다. 트라이컬러 클래시파이어(공 세 색 분류), 프리시전 패킹(주머니에 캐러멜 넣고 조이기), 파인폴딩(행주 두 번 접기)으로 정형·비정형 작업을 섞었다.
SO-ARM 키트 조립이 첫 관문이었다. 핀으로 결합하는 부품 치수가 안 맞아 망치로 두들겨 끼워야 했고, 대회 상품(1~3등)조차 조립 난도를 낮춘 개선 키트로 준비됐다.
어디까지 되고 어디서 멈췄나
같은 장비로 같은 하루를 썼는데 과제가 결과를 나눴다. 색으로 갈라 담는 일은 학부 1·2학년 팀이 해냈고, 행주를 두 번 접는 일은 어느 팀도 못 끝냈다. 형태가 매번 달라지는 물건이 이 페이지의 다른 카드들에서도 계속 걸리는 자리다.
우승팀 「햇병아리」는 05년생, 학부 1·2학년이었다. 비결로 무거운 모델이 아니라 「데이터를 무식하더라도 꼼꼼하고 튼튼하게 쌓은 것」을 꼽았다.
파인폴딩은 완주한 팀이 없었다. 캐러멜 포장도 주머니에 넣는 데까진 대부분 성공했지만 마지막 포장까지 완벽히 마친 팀은 드물었다.
카메라 셋업은 8개월 전과 달리 표준화됐다. 거의 모든 팀이 탑뷰 1대 + 리스트캠(손목 카메라) 2대, 3캠 구성을 그대로 썼다.
모델은 대부분 ACT(Action Chunking Transformer, 행동을 뭉텅이로 예측하는 모방학습 모델)였다. 8개월 사이 오픈소스 VLA(Vision-Language-Action, 시각·언어·행동 통합 모델)가 여럿 나왔는데도 참가자 대다수가 여전히 구형 모델을 썼다.
주요 숫자
05년생 · 학부 1,2학년
트라이컬러 클래시파이어 부문 우승팀 「햇병아리」
8개월
허깅페이스 첫 국내 르로봇 해커톤 이후 흐른 시간
3캠(탑뷰 1 + 리스트캠 2)
참가팀 대부분이 맞춘 카메라 셋업
0팀
파인폴딩(행주 두 번 접기)을 완주한 팀 수
이렇게 이제 막 세상에 나온 것들을 다들 써보고 있다는게 참 미래가 밝구나 이런 생각이 들었고요.
반론 · 충돌
같은 채널 「행동 데이터는 인터넷에 없다 — 이를 뚫으려는 다섯 경로」그 편은 행동 데이터를 모으는 다섯 경로 가운데 어느 것도 규모 문제를 풀었다고 입증되지 않았다고 닫는다. 이 해커톤은 그 경로 중 커뮤니티 크라우드소싱을 실제로 돌려 본 사례이지만, 참가팀 대다수가 여전히 구형 ACT에 머물고 파인폴딩 과제는 아무도 못 끝낸 결과는 그 회의적 결론을 뒤집지 못한다.
같은 채널 「Sharpa는 로봇 손 회사였다 — 테솔로보다 무겁고 값은 여섯 배 넘게 비쌌다」Sharpa의 손 하나는 5만 달러대다. 이 해커톤의 SO-ARM 키트는 그보다 훨씬 싸지만, 값이 싸다고 조립이 쉬운 것은 아니다 — 핀 결합이 안 맞아 망치로 두들겨야 했다. 값의 폭 양 끝에서 서로 다른 종류의 병목이 나온다.
이 편 자체의 약점표본이 해커톤 한 번뿐이고, 우승팀의 「데이터가 비결」이라는 말은 대조군 없는 자체 증언이다. 카메라 셋업이 표준화됐다거나 업계가 초기 단계라는 해석도 진행자의 관찰일 뿐, 팀별 성공률 같은 수치로 뒷받침되지는 않는다.
유튜브 자동 자막 전문을 요약한 카드입니다. 자동 인식이라 회사·모델 이름이 흔들리는 대목이 있어 영상 설명란과 링크로 맞춰 적었습니다. 숫자는 진행자가 말한 것을 그대로 옮겼고 따로 검증하지 않았습니다. 투자 추천이 아닙니다.