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[IT뉴스]문장으로 설명한 물체, 3D 공간서 찾아낸다…AI 로봇 내비게이션 개발

온카뱅크관리자

2026-04-02 17:17:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - GIST AI융합학과 김의환 교수팀 
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 <img alt="긴 문장 설명을 활용한 3차원 문맥 기반 로봇 탐색 과정.[GIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/ned/20260402171501001tyup.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="2SiXMcV7Xz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/ned/20260402171501001tyup.jpg" width="658">
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 긴 문장 설명을 활용한 3차원 문맥 기반 로봇 탐색 과정.[GIST 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 김의환 교수 연구팀이 사람이 문장으로 설명한 물체를 3D 공간 속에서 이해하고 정확히 찾아내는 ‘인공지능(AI) 로봇 내비게이션 기술(Context-Nav)’를 개발했다고 밝혔다.
 이 기술은 물체의 색과 모양 같은 물리적 특징을 포함해 다른 사물과의 상대적인 위치까지 함께 분석해 다양한 서비스 로봇 분야로의 확장 가능성을 보여준다.
 실내 환경에서 청소·배달·안내 등 다양한 작업을 수행하는 자율 로봇(서비스 로봇)이 사람의 언어 지시를 이해하고 정확히 수행하기 위해서는 주변 사물과 위치 관계를 종합적으로 파악해야 한다.
 기존 연구에서는 로봇이 행동 전략을 스스로 배우도록 시도와 실패를 반복하며 최적의 행동을 찾는 ‘강화학습’ 방식을 주로 사용했지만, 방대한 데이터와 높은 학습 비용이 필요했다.
 특히 공간 관계(왼쪽·오른쪽·앞·뒤)는 관찰자의 시점이나 위치에 따라 달라지기 때문에 기존 방법에서는 로봇이 실제 목표 물체가 아닌 잘못된 후보를 목표로 오인할 가능성이 높다.
 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 사람이 제공하는 긴 문장 설명 전체를 로봇의 탐색 과정에 활용해 목표 물체의 특징과 주변 사물 간 3차원 공간 관계를 함께 이해하도록 하는 방법을 제시했다.
 예를 들어 사람이 “거실 소파 옆 테이블 위에 있는 빨간 책을 찾아줘”라고 설명하면, 로봇은 이 문장을 단순한 물체 정보가 아니라 3차원 공간 속 위치 정보로 해석한다.
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 <img alt="김의환 (왼쪽부터) AI융합학과 교수, 장원식 석박통합과정생.[GIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/ned/20260402171501242dnfw.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="VOl4sXAiX7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/ned/20260402171501242dnfw.jpg" width="658">
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 김의환 (왼쪽부터) AI융합학과 교수, 장원식 석박통합과정생.[GIST 제공]
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 먼저 RGB 카메라와 깊이 센서를 이용해 주변 환경을 인식한 뒤, 설명과 일치할 가능성이 높은 영역을 실시간으로 확인한다. 그리고 후보 공간이 목표와 얼마나 잘 맞는지 적합도를 계산해 ‘가치지도(Value Map)’에 점수로 기록한다.
 이후 가장 높은 점수가 매겨진 곳을 중심으로 효율적인 탐색 경로를 결정한다. 후보 물체를 발견하면 이미지와 텍스트 정보를 함께 이해하는 비전언어모델을 활용해 속성을 확인하며 3차원 공간 추론을 통해 주변 물체와의 위치 관계(위·아래·왼쪽·오른쪽·앞·뒤)를 정밀하게 검증한다.
 연구팀의 기술은 로봇이 사물과의 관계, 색, 모양 등 세부적인 속성이 포함된 긴 문장의 이해도를 평가하는 ‘목표 찾기 시험(CoIN‑Bench)’ 에서도 높은 성과를 나타냈다.
 로봇이 목표를 찾는 최적 행동을 반복적인 시도와 실패를 통해 스스로 배우게 되는 기존의 일반적인 강화학습과 달리 연구팀의 기술은 추가 학습 없이도 20.3%의 성공률을 기록해, 기존 강화학습 기반 방법(8.9%) 대비 약 2.3배 높은 성능을 달성했다.
 나아가 긴 문장 설명 전체를 탐색 과정에 충분히 반영할수록 불필요한 이동이 줄어들고, 여러 시점에서 3차원으로 위치 관계를 확인하는 과정을 통해 목표를 잘못 인식하는 경우도 감소하는 것으로 확인됐다.
 김의환 교수는 “이번 연구는 로봇이 물체 자체의 특징만 보는 수준을 넘어, 주변 맥락과 3차원 공간 관계까지 함께 이해하도록 정밀한 기술을 제시한 것”이라며 “특정 과제에 맞춘 별도의 학습이나 조정 없이 새로운 공간이나 처음 보는 물체에 대한 설명에도 바로 적용이 가능해 향후 실내 서비스 로봇과 지능형 로봇 시스템의 실제 활용 가능성을 높이는 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 밝혔다.
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