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[IT뉴스]“복잡한 케이블도 척척 풀어낸다” 로봇 조작능력 높이는 ‘AI’ 등장

온카뱅크관리자

2025-08-21 08:17:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KAIST 전산학부 박대형 교수 연구팀</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WczzT4tsXl">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8c0b3cd3c5e54cbec90f8147d001d10293e117608c724dc79137e536c048a0e4" dmcf-pid="YQWWAFIiXh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박대형(오른쪽) KAIST 교수와 (왼쪽부터) 송민석 석사과정이 이 기술이 적용된 로봇팔을 점검하고 있다.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/ned/20250821081118532ptvx.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4zgg2wRu1G" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/ned/20250821081118532ptvx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박대형(오른쪽) KAIST 교수와 (왼쪽부터) 송민석 석사과정이 이 기술이 적용된 로봇팔을 점검하고 있다.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f905b1277efaa80aeb2513f4d3698727bebaea2a3ce91d0c801f92243d77f794" dmcf-pid="GxYYc3Cn1C" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체의 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업 및 서비스 분야 지능형 자동화에 기여할 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="084a7f949bf9ce86cbbc299437aa30ca65cc9fca203029e882a6ccb1987724b6" dmcf-pid="HMGGk0hLtI" dmcf-ptype="general">KAIST는 전산학부 박대형 교수 연구팀이 탄성 밴드처럼 형태가 연속적으로 변하고, 시각적으로 형태를 구별하기 어려운 물체도 로봇이 능숙하게 다룰 수 있게 하는 인공지능(AI) 기술인‘INR-DOM(아이엔알-돔)을 개발했다고 21일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b6d7e5f79a40a7b9711103be952f9a88f112e2c07cb58709c72dce35c6aaa366" dmcf-pid="XRHHEploYO" dmcf-ptype="general">박 교수 연구팀은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보만으로 변형 가능한 물체의 전체 형상을 완전하게 복원하고, 이를 바탕으로 로봇의 조작 방식을 학습하는 기술을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="49df14f0630c2826c67a049ee95ffcf07f6d7110ca0c7d72ed346efbdaaeeb8d" dmcf-pid="ZeXXDUSgts" dmcf-ptype="general">또한 로봇이 특정 과제를 효율적으로 학습할 수 있도록 강화학습과 대조학습을 결합한 새로운 2단계 학습 구조를 도입했다. 학습된 제어기는 시뮬레이션 환경에서 기존 기술 대비 월등히 높은 과제 성공률을 달성했으며, 실제 로봇 실험에서도 복잡하게 얽힌 고무줄을 풀어내는 등 높은 수준의 조작 능력을 선보여 변형 물체를 다루는 로봇의 적용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="27a0be39096990398b4ae1d1df415eccb8709d640b999a0d27542a582bb75d62" dmcf-pid="5dZZwuvaZm" dmcf-ptype="general">변형 물체 조작(Deformable Object Manipulation, DOM)은 로봇 공학의 오랜 난제 중 하나다. 변형 물체는 무한한 자유도를 가져 움직임을 예측하기 어렵고, 스스로 일부를 가리는 자기-가림 현상으로 인해 로봇이 전체적인 상태를 파악하기 어렵기 때문이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c90ec6d37390bf5fa73a3d37e2ba5baa6cdc637e70805313e8fe246bc487c06c" dmcf-pid="1J55r7TNHr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="2단계 학습 과정을 거치는 INR-DOM 모식도.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/ned/20250821081118767qttw.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="yR33IbGk1S" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/ned/20250821081118767qttw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            2단계 학습 과정을 거치는 INR-DOM 모식도.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cfb89ae6bbb57964efa41152927c74f2208f7fa1aa47ca60e7a690697a228e9c" dmcf-pid="ti11mzyj1w" dmcf-ptype="general">연구팀은 ‘잠재 신경 표현(Implicit Neural Representation)’을 활용했다. 이 기술은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보(점 구름)를 입력받아, 보이지 않는 부분을 포함한 물체의 전체 형상을 연속적인 곡면으로 재구성한다. 이를 통해 로봇은 마치 사람처럼 물체의 전체적인 모습을 상상하고 이해할 수 있게 된다.</p>
          <p contents-hash="fd8f7cc1ef7f803556d8ed60f045d2b749a8f6d68c27b49ebf9bce41f42d737a" dmcf-pid="FnttsqWAtD" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 INR-DOM 기술을 로봇에 탑재해 실험한 결과, 시뮬레이션 환경에서 고무링을 홈에 끼우거나, O링을 부품에 설치하거나, 꼬인 고무줄을 푸는 세 가지 복잡한 과제에서 모두 기존 최고 성능의 기술들보다 월등히 높은 성공률을 보였다. 특히 가장 어려운 과제였던 풀기 작업에서는 성공률이 75%에 달해, 기존 최고 기술(ACID, 26%)보다 약 49% 높은 성과를 거뒀다.</p>
          <p contents-hash="3825a64ec117ee163a7107ba61836bd76ea78afdc9638ae0cbf08c8bf697db60" dmcf-pid="3LFFOBYcGE" dmcf-ptype="general">송민석 연구원은 “이번 연구는 로봇이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다”라며 ”제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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