Booster Studio 설치와 실측 성능 — 로봇 없이 휴머노이드 6대 축구 돌려보기

한 줄 요약 — Booster Studio는 실물 로봇 없이 PC만으로 휴머노이드 시뮬레이션을 돌릴 수 있고, 대신 Docker Desktop이 반드시 필요합니다. 3v3 축구 시뮬레이션은 Ryzen 5 5600X · 16GB RAM · RTX 2060 환경에서 실시간 대비 평균 0.50배속으로 동작했습니다.

에스브이로보틱스는 Booster Robotics 제품(Booster K1, Booster T2)을 국내에서 취급합니다. 다만 이 글의 수치는 판매 자료가 아니라 저희가 실제로 측정한 값 그대로이며, 불리한 결과도 그대로 실었습니다.

측정 환경 — AMD Ryzen 5 5600X (6코어 12스레드) · 16GB RAM · NVIDIA RTX 2060 · Windows 11 Pro 빌드 26100 · Booster Studio 1.11.4 · Docker Desktop 29.3.1

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Booster Studio란 무엇인가요?

Booster Studio는 휴머노이드 로봇 전문 기업 Booster Robotics가 내놓은 로봇 개발 전용 IDE입니다. "임베디드 AI(Embodied AI)를 위한 최초의 IDE"를 표방하고 2026년 6월 30일에 정식 출시됐습니다.

한 문장으로 줄이면 코드 작성 → 물리 시뮬레이션 검증 → 실제 로봇 배포를 창 하나에서 끝내는 도구입니다. 개발자에게 익숙한 비유로는 VS Code에 로봇 시뮬레이터와 3D 센서 시각화 패널을 통째로 심어놓은 것인데 — 비유가 아니라 정말로 그렇습니다. 근거는 아래에서 보여드립니다.

실물 로봇이 있어야 하나요?

없어도 됩니다. 가상 로봇(Virtual Robot)과 시뮬레이션 씬이 기본 내장돼 있어서 로봇을 한 대도 사지 않고 PC에서 전부 돌려볼 수 있습니다. 이 글의 테스트도 처음부터 끝까지 실물 로봇 없이 진행했습니다.

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Booster Studio에 Docker가 꼭 필요한가요?

필요합니다. Booster Studio는 로봇 코드를 ROS 2 컨테이너 안에서 빌드하고 시뮬레이터도 컨테이너로 띄우기 때문에, Docker Desktop이 설치돼 있고 실행 중이어야 합니다. 그런데 이 조건이 공식 다운로드 페이지에는 안내돼 있지 않습니다.

솔직히 말씀드리면 저희도 설치를 다 하고 프로젝트까지 만든 다음에 막혔습니다. 그래서 이 항목을 맨 앞에 뒀습니다.

Docker Desktop이 꺼져 있으면 프로젝트를 만들어도 이 에러만 반복됩니다.

[error] [activate] Failed to pull image: Docker daemon connection error
[error] [pipeline] failed: Failed to pull image: Docker daemon connection error
[error] [post-open] pipeline failed: Failed to pull image: Docker daemon connection error

화면 우측 상단 상태 표시줄에도 작게 Docker not running이 표시됩니다.

먼저 하세요 — Booster Studio를 설치하기 전에 Docker Desktop부터 설치하고 실행해 두세요. 작업 표시줄 고래 아이콘이 초록색 Running 상태여야 합니다. 저희 PC에서는 Docker Desktop을 켜고 데몬이 실제로 응답하기까지 25.7초가 걸렸습니다. 켜자마자 안 된다고 당황하지 마시고 30초쯤 기다려 주세요.

시작 전 체크리스트

• OS — Windows 10 또는 11. macOS(Apple Silicon), Ubuntu 22·24도 지원합니다
• Docker Desktop — 필수. 이게 없으면 아무것도 동작하지 않습니다
• 디스크 여유 공간 — 15GB 이상. 설치 1.56GB에 Docker 이미지 11.87GB가 더 붙습니다
• RAM — 16GB가 최소, 32GB 권장. 이유는 성능 항목에서 설명합니다
• 인터넷 — 첫 실행 때 약 12GB를 내려받습니다

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Booster Studio는 어디서 받고, 파일이 얼마나 큰가요?

공식 사이트 studio.booster.tech에서 Download Booster Studio for Desktop을 누르면 됩니다. 저희가 받은 윈도우용 파일 정보입니다.

파일명   : Booster Studio-Setup-1.11.4-x64.exe
크기     : 758,636,448 바이트 (약 723 MB)
SHA-256  : F0E1DB9C79C4C6656329D1CC91065173A9C203F07849D1B656FE613BF63F1D2D

실행 전에 서명은 꼭 확인하세요

업무용 PC에 외부 실행 파일을 설치하는 것이므로 디지털 서명부터 확인했습니다. PowerShell에 아래 한 줄이면 됩니다.

Get-AuthenticodeSignature "$HOME\Downloads\Booster Studio-Setup-1.11.4-x64.exe" | Format-List Status, SignerCertificate

결과는 이랬습니다.

Status : Valid
Signer : CN="Booster Robotics Technology Co., Ltd"
Issuer : CN=GlobalSign GCC R45 CodeSigning CA 2020, O=GlobalSign nv-sa, C=BE

Status : Valid이고 서명자가 Booster Robotics면 정품이 맞습니다. NotSigned나 HashMismatch가 나오면 실행하지 마세요.

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Booster Studio 설치는 어떻게 하나요?

설치 마법사는 6단계이고 어렵지 않습니다. 다만 눈여겨볼 곳이 두 군데 있습니다.

1단계 — 사용권 계약

라이선스 본문이 MIT License / Copyright (c) 2015 - present Microsoft Corporation으로 시작합니다. Booster Studio가 VS Code(Code-OSS) 기반 포크라는 뜻입니다.

이건 오히려 반가운 소식입니다. VS Code를 쓰던 분이라면 단축키, 확장, 터미널, 명령 팔레트(Ctrl+Shift+P)가 전부 그대로 통합니다. 새로 배울 것이 확 줄어듭니다.

2단계 — 설치 위치 (주의)

기본 경로가 C:\Program Files\...가 아니라 C:\Users\사용자명\BoosterStudio 입니다. 관리자 권한 없이 설치되는 사용자 범위(user-scope) 설치라서 그렇습니다.

주의 — 이 때문에 Booster Studio를 관리자 권한으로 실행하면 자동 업데이트가 꺼집니다. 관리자로 실행하면 "Updates are disabled because you are running the user-scope installation as Administrator" 알림이 표시됩니다. 평소처럼 더블클릭으로 여세요. 그리고 화면 아래 "최소 1.55GB 필요"라는 안내는 그대로 믿으면 안 됩니다. Docker 이미지까지 합치면 실제로는 약 13.4GB가 듭니다.

3단계 — 추가 작업

기본값 그대로 두면 됩니다. 특히 바탕 화면 바로가기와 PATH에 추가는 켜두시길 권합니다. PATH에 넣어두면 터미널에서 booster-studio 명령으로 바로 열 수 있습니다(재부팅 후 적용).

4~6단계 — 설치 진행

설치 로그 기준 파일 복사에 3분 17초가 걸렸습니다. 파일이 28,032개나 풀리기 때문인데, 다른 작업을 같이 돌리면 7분 가까이 걸리기도 했습니다. 설치 후 폴더 용량은 1.56GB입니다.

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처음 실행하면 어떤 화면이 나오나요?

실행 클릭에서 창이 뜨기까지 4.29초였습니다(프로세스 생성 0.76초). Electron 기반이라 프로세스가 10개 뜨고, 유휴 상태에서 메모리를 약 1,880MB 사용합니다. 가벼운 편은 아닙니다.

• 가운데 — Create agent… / New file… / Open file… / Open folder…
• 오른쪽 — AI Assistant 패널. 이 제품이 내세우는 Vibe Coding 기능입니다
• 왼쪽 — VS Code와 동일한 활동 표시줄

알아두세요 — AI 어시스턴트는 로그인이 필요합니다. 패널 아래에 "Sign in to unlock AI assistant"가 표시되며, 계정 없이는 간판 기능인 Vibe Coding을 사용할 수 없습니다. 다만 시뮬레이션 실행과 코드 편집은 로그인 없이 모두 됩니다.

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첫 프로젝트는 어떻게 만드나요?

Create agent…를 누르면 마법사가 뜹니다. 여기가 핵심 진입점입니다.

이름만 바꾸면 Agent id와 저장 경로가 자동으로 따라옵니다.

• Agent name — 프로젝트 이름. 바꾸면 아래 두 항목이 자동으로 따라옵니다
• Agent id — 패키지 ID. 예: com.example.perftest3v3
• Virtual robots — 여기가 핵심입니다. Virtual robot이 기본 선택이며 실물 로봇 없이 진행한다는 뜻입니다
• Simulation scene — Default scene / Soccer field / 3v3 Soccer match 중 선택

어떤 씬을 골라야 하나요?

• 처음이라면 Default scene — 로봇 1대입니다. 가볍고 빠르며, IDE 안의 센서·제어 패널도 전부 살아납니다
• 화려한 쪽은 3v3 Soccer match — 휴머노이드 6대가 실제로 축구합니다. 대신 상당히 무겁습니다

저희는 성능 한계를 재보려고 3v3 Soccer match를 골랐습니다.

Agent가 무엇인가요?

공식 문서 정의를 쉽게 풀면 로봇 위에서 도는 앱 하나입니다. 로봇이 손 흔들기, 악수하기, 공 쫓아가서 차기 같은 역할을 하도록 만드는 파이썬 패키지입니다. 버튼이나 아이콘 같은 UI도 Agent가 정의하면 앱이나 Booster Studio가 자동으로 그려줍니다. 기존 ROS 2 개발보다 진입 장벽을 낮추려고 만든 개념이고, 개발 언어는 파이썬입니다.

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첫 실행에는 시간이 얼마나 걸리나요?

첫 실행은 약 7분, 다운로드 용량은 약 12GB입니다. Docker 이미지 두 개를 내려받기 때문인데, 두 번째 실행부터는 캐시가 남아 1분 안에 뜹니다.

단계별로 측정한 시간입니다.

1. agent-dev 컨테이너 이미지 받기 (2.35GB) — 약 105초
2. 에이전트 빌드와 서명, 패키징 — 약 7초
3. virtual-robot 시뮬레이터 이미지 받기 (9.52GB) — 약 5분
4. 컨테이너 준비와 시뮬레이션 리소스 로드 — 약 1분

각오하세요 — 첫 실행에 약 12GB를 내려받습니다. 다행히 두 번째부터는 캐시가 남아서 바로 뜹니다.

이미지는 제조사가 운영하는 전용 컨테이너 레지스트리에서 내려받습니다. 해외에서 받는 것이라 속도가 걱정이었는데 의외로 잘 나왔습니다 — 평균 11.4MB/s, 빠른 구간에서는 2.35GB를 75초에 받았습니다.

로딩이 끝나면 이 화면이 나옵니다. 여기까지 오면 성공입니다.

시뮬레이터 창을 최대화하면 렌더링 품질을 제대로 볼 수 있습니다. 잔디 결과 광고판, 조명탑까지 구현돼 있습니다.

스코어보드의 Start를 누르면 경기가 시작되고, 로봇 6대(홍팀 3, 청팀 3)가 각자 규정 위치로 걸어갑니다.

심판(GameController)도 실제로 동작합니다. 경기 중 이런 판정 로그가 실시간으로 올라옵니다.

Restart Setup: Placing ball for corner kick.
Ball placement: walking the ball to the restart spot.
Ball placement complete: ready for the restart.
Corner Kick: Challenger takes the corner.
Goal: Challenger scores.

돌려놓고 잠시 다른 일을 하다 돌아왔더니 2점이 나 있었습니다. 코드를 한 줄도 고치지 않았는데 템플릿 전략만으로 골을 넣습니다.

IDE 쪽 Output 패널에는 에이전트 제어 루프가 실시간으로 찍힙니다. dt=0.050이므로 에이전트 제어 주기는 20Hz입니다.

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Booster Studio 3v3 시뮬레이션은 얼마나 빠른가요?

Ryzen 5 5600X(6코어 12스레드) · 16GB RAM · RTX 2060 · Windows 11 환경에서 실시간 대비 0.43~0.60배속(평균 0.50배속), Render 22~32 FPS로 동작했습니다. 병목은 GPU가 아니라 CPU와 메모리였습니다.

시뮬레이터 좌측 하단 성능 오버레이의 숫자를 25초 간격으로 다섯 번씩 읽어 평균을 냈습니다.

한 번만 재고 끝냈으면 큰일 날 뻔했습니다. 측정 조건에 따라 배속이 두 배 넘게 벌어졌습니다. 세 가지 조건을 모두 적어둡니다.

• 배경 앱 정리 후 (권장 조건) — 시뮬레이션 0.43~0.60배속(평균 0.50배속), Render 22~32 FPS, CPU 92.6%, 여유 RAM 약 1,150MB
• 브라우저와 메신저를 켜둔 채 — 시뮬레이션 0.38배속, Render 16 FPS, CPU 98.2%, 여유 RAM 456~664MB
• 시뮬레이터 2개를 동시에 실행(실수) — 시뮬레이션 0.22~0.30배속, Render 10~17 FPS, CPU 99.3%, 여유 RAM 약 730MB

Simulation speed 0.50x는 시뮬레이션 속 1초가 현실의 2초라는 뜻입니다. 강화학습 데이터를 뽑는다면 이 배속이 그대로 학습 시간에 곱해지므로, 그냥 넘길 숫자가 아닙니다.

그리고 브라우저와 메신저만 껐는데 0.38배속에서 0.50배속으로 30% 넘게 빨라졌습니다. CPU 사용률은 98%에서 93%로 거의 그대로인데 배속만 오른 것은, 병목이 CPU 연산량뿐 아니라 메모리 여유에도 걸려 있다는 뜻입니다.

꼭 확인하세요 — 실행 버튼을 여러 번 누르면 이전 시뮬레이터 컨테이너가 닫히지 않고 쌓입니다. 저희도 모르고 두 개를 동시에 돌리다가 배속이 0.25배속까지 떨어져 한참 헤맸습니다. 느려졌다 싶으면 터미널에서 docker ps로 확인하고, 안 쓰는 컨테이너는 docker stop 으로 정리하세요.

시뮬레이터 컨테이너 단독 수치는 이렇습니다.

CONTAINER  virtual-robot
CPU        717%   (12스레드 중 약 7.2개)
MEM        3.56 GiB / 7.71 GiB
GPU        38 ~ 46 %

병목은 GPU가 아니라 CPU와 RAM입니다

이것이 저희가 이번 검증에서 얻은 가장 쓸모 있는 결론입니다.

• GPU는 40% 안팎만 사용합니다. 어느 조건에서도 RTX 2060은 여유가 있었습니다
• CPU는 90%대 후반에 붙어 있습니다. 물리 엔진이 CPU 기반 MuJoCo라서 이런 결과가 나옵니다
• RAM 16GB도 부족했습니다. WSL2가 혼자 3~5GB를 점유하고, 배경 앱까지 켜두면 여유 메모리가 456MB까지 떨어집니다

그래서 이 도구를 위해 장비를 구성한다면 우선순위가 이렇게 바뀝니다.

• CPU — 코어 수 최우선(8코어 이상). 물리 연산이 전부 CPU에서 돕니다
• RAM — 32GB. 16GB는 WSL2 때문에 빠듯합니다
• GPU — 중급이면 충분합니다. 어차피 40%도 쓰지 않습니다

"그래픽카드 좋은 것을 달면 되겠지"는 여기서는 틀린 답이라는 것이 이번 테스트의 핵심입니다. 3v3가 너무 느리다면 Default scene(로봇 1대)으로 만들어 보세요. 부하가 훨씬 가볍습니다.

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Booster Studio는 어떤 기술로 만들어졌나요?

VS Code(Code-OSS) 1.110.1 포크를 바탕으로, 물리 엔진은 MuJoCo, 3D·센서 시각화는 Foxglove Studio 계열과 Rerun 뷰어, 로봇 통신은 ROS 2 Humble을 사용합니다. 개발 언어는 파이썬입니다.

설치 폴더를 살펴본 근거는 이렇습니다.

• 에디터 본체 — VS Code 포크 1.110.1. product.json과 MIT/Microsoft 라이선스로 확인
• 3D·센서 시각화 — Foxglove Studio 계열. 내부 모듈명이 Foxglove의 suite-base
• 데이터 뷰어 — Rerun 뷰어(WASM). re_viewer_bg 파일 27.1MB가 내장돼 있습니다
• 물리 엔진 — MuJoCo. MJCF 모델 T2_v1p2_simple.xml 포함
• 로봇 통신 — ROS 2 Humble. 컨테이너 태그가 humble
• 네이티브 모듈 — Rust(napi-rs). native-addon.win32-x64-msvc.node 22.2MB

정리하면 Booster Studio는 바닥부터 새로 만든 것이 아니라 검증된 오픈소스를 하나로 잘 엮은 통합 패키지입니다. 저희는 이것이 단점이라고 보지 않습니다. MuJoCo와 ROS 2, Foxglove를 각각 세팅했다면 며칠은 걸렸을 일을 클릭 몇 번으로 끝내주기 때문입니다. 그것이 이 도구의 진짜 가치입니다.

기본 탑재 확장은 101개이고 파이썬 개발용(ms-python.python, Pylance, Pyright, debugpy)과 원격 개발용(open-remote-ssh, open-remote-containers)이 미리 들어 있습니다. 프로젝트 템플릿도 두 개 내장돼 있습니다 — example_agent(손 흔들기·악수)와 soccer_sim(RoboCup 3v3 전략: 상태 머신, 경로 계획, 장애물 회피 포함)입니다.

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IDE 안의 시각화 패널은 어떻게 쓰나요?

에디터 탭의 Virtual robot을 누르면 Foxglove 스타일 패널이 나옵니다.

함정 — 3v3 프로젝트로 이 탭을 열면 모션·헤드 제어 패널이 전부 "This widget is not available in multi-robot mode"로 비활성화됩니다. 로봇이 6대라 멀티 로봇 모드로 잡히기 때문입니다. 답은 간단합니다. Default scene(로봇 1대)으로 열면 전부 살아납니다.

단일 로봇으로 열면 이렇게 바뀝니다.

• Image — 로봇 시점의 카메라 영상이 실시간으로 들어옵니다
• Booster Motion Control — MOVE와 ROTATE 조이스틱. X Y THETA 값이 숫자로 함께 표시됩니다
• Booster Head Control — 고개의 PITCH YAW를 직접 조작합니다
• Terminal - Virtual robot — 로봇 컨테이너 안으로 바로 들어가는 셸입니다
• Publish — ROS 토픽에 메시지를 직접 발행해 볼 수 있습니다
• Notebook — Jupyter 노트북이 IDE 안에 붙어 있습니다

처음 배우는 입장에서는 이쪽이 3v3보다 훨씬 유용합니다. 로봇 한 대를 직접 걷게 하고, 고개를 돌려보고, 카메라에 무엇이 보이는지 확인하는 것이 기본기이기 때문입니다.

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Booster Studio는 누구에게 맞는 도구인가요?

좋았던 점

• 실물 로봇 없이 휴머노이드 시뮬레이션을 바로 돌려볼 수 있습니다. 이것이 가장 큽니다
• VS Code 기반이라 새로 배울 UI가 거의 없습니다
• MuJoCo와 ROS 2, Foxglove 환경 세팅을 건너뛸 수 있습니다
• 렌더링 품질과 심판·경기 규칙 구현 완성도가 기대 이상입니다
• 설치 파일에 정상적인 코드 서명이 되어 있습니다

도입 전 알아두실 점

• Docker가 필수인데 공식 안내가 없습니다. 처음 쓰는 분이 반드시 막히는 지점입니다
• 첫 실행에 약 12GB를 내려받습니다
• 간판 기능인 AI 어시스턴트는 로그인이 필요합니다
• 16GB RAM에서는 3v3가 0.5배속, 배경 앱까지 켜두면 0.38배속까지 떨어집니다
• 실행 버튼을 여러 번 누르면 시뮬레이터 컨테이너가 쌓이는데 경고가 없습니다
• 3v3 씬에서 제어 패널이 비활성화되는 이유를 화면에서 안내하지 않습니다

추천 대상

• 로보틱스·강화학습을 공부하는 학생 — 매우 적합합니다
• RoboCup 등 로봇 대회 준비팀 — 매우 적합합니다
• Booster K1이나 T2 실물 로봇 보유 기업 — 매우 적합합니다
• ROS 2 환경 세팅에 지친 개발자 — 적합합니다
• 관심 있어 둘러보려는 분 — 12GB 다운로드를 감안하세요

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처음 설치한다면 이 순서로 하세요

1. Docker Desktop 먼저 설치하고 실행 (고래 아이콘 초록색 확인)
2. 디스크 15GB 이상 확보
3. studio.booster.tech에서 설치 파일 받기 (약 723MB)
4. 실행 전 디지털 서명 Status : Valid 확인
5. 설치 마법사는 기본값으로 진행 (파일 복사 3~7분)
6. 관리자 권한으로 실행하지 않기 (자동 업데이트가 꺼집니다)
7. Create agent… 선택 후 처음이면 Default scene 고르기
8. 실행 전에 브라우저와 메신저 닫기. 배속이 30% 넘게 차이 납니다
9. 실행 버튼을 누르고 대기. 첫 실행은 12GB 다운로드로 7분쯤 걸립니다
10. 시뮬레이터 창에서 Start를 누르면 완료입니다
11. 느려지면 docker ps로 컨테이너가 쌓였는지 확인하세요

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자주 묻는 질문