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[IT뉴스]로봇, 반복 노동에서 인류를 자유롭게 할까

온카뱅크관리자

2026-03-12 08:37:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 기계연, 물품과 테이블 정리·물체 조작 등 반복 작업 AI 기반 기술 확보 
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 [아이뉴스24 정종오 기자] 사람과 비슷하게 작업을 학습하고 실행해 일상적 반복 작업을 수행할 수 있는 로봇 작업 인공지능(AI)이 개발됐다. 해당 AI는 사람의 시범을 통해 작업을 학습하고 계층적 작업 수행 구조를 기반으로 복잡한 작업을 단계적으로 실행할 수 있다.
 가정·사무공간은 물론 소매·물류 현장에서 인력이 필요한 반복 작업의 자동화와 작업 부담을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
 한국기계연구원(원장 류석현) AI로봇연구소 인공지능기계연구실 김정중 실장 연구팀이 물품 정리, 테이블 정리, 물품 조작 등 일상 작업을 수행하는 로봇 작업 AI를 선보였다.
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 <img alt="로봇 범용 작업 인공지능(RoGeTA) 프레임워크를 개발한 한국기계연구원 인공지능기계연구실 김정중 실장(왼쪽에서 세 번째) 연구팀. [사진=기계연]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/inews24/20260312083127014hugf.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="GE3h8uMVW7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/12/inews24/20260312083127014hugf.jpg" width="658">
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 로봇 범용 작업 인공지능(RoGeTA) 프레임워크를 개발한 한국기계연구원 인공지능기계연구실 김정중 실장(왼쪽에서 세 번째) 연구팀. [사진=기계연]
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 사람의 작업 시범을 데이터화 하는 작업 추출 기술, 실제 공간을 가상환경으로 재현해 학습과 검증을 수행하는 작업 가상화(시뮬레이션) 기술, 로봇이 단계적으로 작업을 실행하도록 하는 계층적 작업 수행 AI로 구성된 시스템이다.
 이번 로봇 작업 AI는 사람이 작업하는 방식과 비슷하게 시범을 통해 학습한다. 계층적으로 추론하고 수행하는 게 특징이다. 가상화된 환경에서 데이터 생성과 학습·검증이 가능하다.
 이를 통해 다양한 상황에서도 안정적으로 수행 가능한 작업 기술이 생성된다. 이후 로봇은 계층적 작업 수행 구조를 통해 작업을 단계적으로 실행함으로써 복잡한 일상 작업도 순차적으로 처리할 수 있다.
 기존 로봇 작업 기술은 단일 작업 중심의 제한된 데이터셋이나 시뮬레이션 검증에 머무르는 한계가 있었다. 이번 기술은 △다양한 일상 작업을 포함한 데이터셋 구축 △실공간 가상화 △계층적 작업 수행 AI △실제 로봇 시스템 연동과 실환경 검증까지 전 과정을 통합적으로 확보한 점에서 차별성을 갖는다.
 연구팀은 서로 다른 유형의 작업을 안정적으로 처리할 수 있는 계층적 작업 수행 기술을 구현했다. 다양한 작업에서 90% 이상의 성공률을 달성했다. 이를 실제 로봇 시스템과 연동해 현실 공간에서의 운용 가능성을 검증함으로써 현장 적용성을 확인했다.
 반복 작업에 대한 범용성과 환경 변화에 대한 적응성이 높아 다양한 현장으로 확장이 가능하다. 개발된 로봇 작업 AI는 가정과 사무공간의 서비스 업무를 비롯해 소매점 진열 정돈, 물류 현장의 피킹·정리 작업 등 다양한 작업에 폭넓게 활용할 수 있다.
 앞으로 로봇이 수행할 수 있는 작업 범위를 더 확대하고 공간 과 물체 변화에 대한 적응성을 강화해 실제 서비스 환경에서의 활용도를 높일 계획이다.
 김정중 기계연 인공지능기계연구실장은 “이번 로봇 작업 AI는 사람이 작업을 하는 것처럼 시범에서 배우며 계층적으로 사고해 실행하는 것이 특징이고 일상 작업 전반에 적용 가능한 일반화된 작업 능력을 확보한 것이 강점”이라며 “다양한 작업을
 포함한 데이터셋 구축과 실증 공간 확보, 실제 로봇 시스템을 활용해 검증함으로써 반복적 일상 작업을 로봇이 안정적으로 지원할 수 있음을 확인했다”고 말했다.
 이어 “이를 통해 작업 효율을 높이고 사람의 부담을 줄이는 데 크게 이바지할 것”이라고 전했다.
 고두열 책임연구원은 “로봇 작업 AI의 성능을 높이기 위해서는 데이터 수집 단계에서 사람의 실제 작업 데이터를 정확하게 확보하는 것이 무엇보다 중요하다”며 “이를 위해 높은 자유도를 보장하면서도 정밀한 작업 데이터 수집이 가능한 인터페이스를
 구성했다”고 설명했다.
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