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영어

Physical AI is a next-generation field of artificial intelligence that aims to develop intelligent systems capable of directly interacting with real-world physical environments based on the theory of embodied cognition. This study proposed an educational model for undergraduate Physical AI talent development and structured the curriculum into four core domains: Basic AI, LLM, Robot Systems, and Simulation. To ensure the empirical validity of the study, a triangulation method combining literature review, curriculum analysis of major universities, and job posting analysis was applied. Based on these findings, this study presented a undergraduate curriculum based on the four domains, simulation-centered practical training environments, and an L1~L4 industry academia collaboration model. This study is academically significant in that it proposed an undergraduate education framework for Physical AI education and provides practical guidelines that universities and educational policymakers can use to design and operate Physical AI talent development programs.

한국어

피지컬 AI는 체화된 인지 이론을 기반으로 실제 물리 환경과 직접 상호작용하는 지능형 시스템 을 구현하는 차세대 인공지능 기술 분야이다. 본 연구에서는 피지컬 AI 학부 인재 양성을 위한 교육 모형을 제안하고, 교육과정을 기본 AI, LLM, 로봇 시스템, 시뮬레이션의 네 가지 핵심 영역으로 구 조화하였다. 연구의 실증적 타당성을 확보하기 위해 문헌 고찰, 주요 대학 교육과정 분석, 채용 공고 분석을 결합한 삼각검증법을 적용하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 4개 영역 기반의 학부 커리큘 럼, 시뮬레이션 중심 실습 환경, 그리고 L1~L4 단계의 산학협력 모델을 제시하였다. 본 연구는 피지 컬 AI 교육을 위한 대학 학부 교육 프레임워크를 제안하였다는 점에서 학문적 의의를 가지며, 대학과 교육 정책 담당자가 피지컬 AI 인재 양성 프로그램을 설계하고 운영하는 데 활용할 수 있는 실질적 가이드라인을 제공한다.