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[IT뉴스]꼬인 고무줄까지 푸는 피지컬AI… "로봇이 빨래 개주는 시대 앞당긴다"

온카뱅크관리자

2025-08-21 16:17:36

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">물체 변형돼도 전체 형태 유추하는 AI<br>로봇팔 장착하니 고무줄 풀고 끼우고<br>"물류·의료 정교한 일 인간 대신할 것"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QOGmzTj4LT">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="792b9d50d4401d370aabae097cf25bf0720f70491e499007ad5172eb217274d2" dmcf-pid="xIHsqyA8Jv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI)을 탑재한 로봇팔이 고리 모양 홈에 고무줄 넣기(맨 윗줄), 원기둥 구조물에 고무줄 끼우기(가운데 줄), 꼬인 채 걸려 있는 고무줄 풀어서 걸기 작업을 하고 있다. 맨 왼쪽이 작업 시작, 맨 오른쪽이 종료 순간이다. 카이스트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/hankooki/20250821161512921kndl.png" data-org-width="640" dmcf-mid="PNwiYcP3Jy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/hankooki/20250821161512921kndl.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인공지능(AI)을 탑재한 로봇팔이 고리 모양 홈에 고무줄 넣기(맨 윗줄), 원기둥 구조물에 고무줄 끼우기(가운데 줄), 꼬인 채 걸려 있는 고무줄 풀어서 걸기 작업을 하고 있다. 맨 왼쪽이 작업 시작, 맨 오른쪽이 종료 순간이다. 카이스트 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b80b10bf9ba72b62564fd64734ae53c1e17ae712ba23a0db570cf31fe3d9a25c" dmcf-pid="yVd9DxUlnS" dmcf-ptype="general">로봇이 의류나 전선처럼 쉽게 꼬이고 형태가 변하는 물체를 능숙하게 다루게 만드는 피지컬(물리적) 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 산업 현장의 로봇에 이 기술이 적용되면 작은 부품이나 복잡한 도구도 사람처럼 정교하게 다룰 수 있게 될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="e93e1d6ca78a5bcaf3923d1eb2acc08bc0132b3c46cbbc525c1faa2fbe690228" dmcf-pid="WfJ2wMuSLl" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST·카이스트)은 박대형 전산학부 교수 연구진이 쉽게 변형되는 물체의 일부만 보고도 전체 형태를 유추해 능숙하게 조작하는 AI 기반 로봇 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="f9a8a0b65080077b8a9c20c4b0a8c2e50c7fd9a22a03b03082c25a62884396ec" dmcf-pid="Y4iVrR7vRh" dmcf-ptype="general">현재 대부분의 로봇은 물체가 단단하면 잘 다루지만, 형태가 수시로 바뀌면 조작에 한계가 있다. 물체가 변형됐다는 건 로봇에겐 일부가 가려져 안 보이는 것과 같아 전체 형태를 인식하기 어렵기 때문이다. 연구진은 이를 해결하기 위해 '잠재 신경 표현' 기법을 적용했다. 일부 데이터만으로 보이지 않는 부분을 추측해 전체 형상을 유추해내는 방식이다. 로봇이 그간 인식한 물체 데이터를 토대로 새로운 물체의 전체 형태를 '상상'하는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="80ca356f9e5ce9b4d76b027ac059cf423039bf16160720b683cf892523aaa38b" dmcf-pid="G8nfmezTRC" dmcf-ptype="general">물론 학습이 필요했다. 연구진은 학습 첫 단계에선 물체의 일부를 보고 전체 모양을 완성하는 과정을 반복시켰다. 다음 단계 땐 고무줄을 이용했다. 로봇이 직접 고무줄을 꼬았다 풀었다 하며 목표 상태와 현재 상태의 차이를 파악하고 일에 필요한 행동을 찾는 과정을 계속하게 했다. </p>
          <p contents-hash="4d4a77a9fbbd363fcb21dd098991c6ea46a6cd3301ff21e6744aa28bf20fde92" dmcf-pid="H6L4sdqynI" dmcf-ptype="general">연구진은 학습을 마친 AI를 로봇팔에 탑재하고 △고리 모양 홈에 고무줄 넣기 △원기둥 구조물에 고무줄 끼우기 △꼬인 채 걸려 있는 고무줄 풀어서 걸기의 3가지 고난도 작업을 시켜봤다. 사용된 고무줄이 지름 10~20cm, 두께 0.5~0.7cm의 고리 형태였는데, 로봇은 세 작업 모두 각각 5초도 안돼 완료했다. 성공률은 90% 이상이었다.</p>
          <p contents-hash="65aa5dbed2b53bc9316e4ba8b16b78944131989ddb9f98380f591970d283ef54" dmcf-pid="XPo8OJBWMO" dmcf-ptype="general">로봇팔은 내장된 카메라가 촬영한 고무줄의 영상 데이터를 토대로, 조작이나 변형에 따른 다음 형태를 유추하며 순간순간 행동을 결정했다고 연구진은 설명했다. 사람이 고무줄을 조작하는 것과 비슷하다. 박 교수는 "가령 배관 유지·보수를 할 때 고무 고리를 끼우고 빼는 작업까지 로봇이 할 수 있는 기술 기반을 마련한 것"이라고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="f37a83e2f3c9b687a39aacd0930fa43846e2b111202449bc78f97e11fe53d88a" dmcf-pid="ZQg6IibYds" dmcf-ptype="general">현실 세계의 개체와 상호작용을 하며 물리적 작업을 수행하는 피지컬 AI가 인간 동작의 섬세함을 빠르게 따라잡고 있다. 앞으로 전선 조립, 빨래 정리, 수술 봉합 등 인간을 대신할 수 있는 일도 늘 거라고 연구진은 내다보고 있다. 연구에 참여한 송민석 석사과정생은 "제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 정교한 작업을 하는 로봇 기술 향상에 기여할 것"이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="16b9afb2150853f0828795dd361193ce943f5af7c6813696a773ca08e278376b" dmcf-pid="5xaPCnKGem" dmcf-ptype="general">이번 연구는 지난 6월 미국 로스엔젤레스에서 열린 로봇공학 국제 학술대회 '로보틱스 사이언스 앤 시스템즈' 때 학계에 공개됐다.</p>
          <p contents-hash="6ea75d4a903f34ed48912a75d8688bfe7ec660c308e145677904a07c40a8bf41" dmcf-pid="1MNQhL9HMr" dmcf-ptype="general">김태연 기자 tykim@hankookilbo.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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