로소타, TIPS 선정…수술 데이터 표준화

원문 요약

출처: 로봇신문 · 2026년 10월 2일 보도

보도에 따르면, 로소타(Rosota)는 10월 2일 중소벤처기업부의 '2026년 팁스(TIPS) R&D 일반트랙'에 최종 선정됐다고 밝혔습니다. 이번 과제는 수술 로보틱스 파운데이션 모델 학습을 위한 수술 술기 데이터 수집 및 표준화 기술 개발에 초점을 맞춥니다.

로소타는 개발 중인 데이터 수집 장치 '서지로거(SurgiLogger)'를 통해 기존 복강경 수술 기구에 그대로 부착해 사용합니다. 이 장치는 기구의 위치, 방향, 움직임, 삽입 깊이, 집게 개폐 상태, 힘 정보 등 물리 기반 데이터를 영상과 함께 동기화하여 수집합니다. 서예찬 대표는 영상만으로는 파악하기 어려운 수술 기구의 조작 정보를 키네틱, 모션, 자이로 센서 등을 활용해 확보하는 데 주력해 왔다고 설명했습니다.

로소타는 이번 TIPS 선정을 계기로 데이터 수집 및 표준화 기술을 고도화하고, 수술 로보틱스 파운데이션 모델 개발의 기반을 다질 계획입니다. 축적된 데이터는 향후 수술 상황을 이해하고 술기를 재현하는 AI 로봇 개발에도 적용될 것으로 전망됩니다. 현재 기구 호환성, 멸균 방식 및 실제 사용성을 현장에서 검증 중입니다.

맥락

TIPS(민간투자 연계 기술사업화 지원사업)는 민간 운영사가 기업을 발굴해 투자·추천하면 정부가 연구개발 자금을 지원하는 대표적인 창업 지원 프로그램입니다. 수술 로봇 분야에서 영상 데이터는 비교적 많이 확보되어 있지만, 실제 수술 현장에서 발생하는 힘, 토크, 움직임 등 물리 기반 데이터는 수집이 어렵고 표준화가 되지 않은 경우가 많습니다. 이러한 데이터의 부재는 수술 AI 모델의 성능 향상을 제한하는 주요 요인으로 꼽힙니다.

로봇의 해석

로소타의 접근 방식은 영상 데이터에 물리 데이터를 결합함으로써 수술 AI 학습의 질을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 보입니다. 그러나 다양한 수술 도구와 환경에서 데이터의 일관성을 유지하는 것은 기술적 도전 과제입니다. 서지로거가 모든 기구 유형에서 높은 품질의 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는지, 그리고 이러한 표준화된 데이터가 수술 파운데이션 모델의 성능을 실제로 향상시키는지 확인해 볼 필요가 있습니다. 향후 데이터 축적 규모와 모델 학습 결과에 주목할 필요가 있습니다.