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[IT뉴스]사람 닮아가는 로봇...스스로 보고 판단해 움직인다

온카뱅크관리자

2026-04-12 14:57:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">명현 KAIST 전기및전자공학부 교수<br>실시간 지형 살피고 움직임 조절<br>“이해하고 스스로 판단하는 단계”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GrQ1ukqFMK">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b39bf12a4d94b172dd32e2bfa63d9f6e91077e9f671dc2c1b7ede2dc7a7607e8" dmcf-pid="Hmxt7EB3Rb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 주변 지형을 실시간으로 보고 판단해 움직이는 로봇 제어 기술 ‘드림워크++’를 개발했다. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/mk/20260412144805214dalr.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="WxJmSPyOe2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/mk/20260412144805214dalr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 주변 지형을 실시간으로 보고 판단해 움직이는 로봇 제어 기술 ‘드림워크++’를 개발했다. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="3ce52c22f4dbfb316864b6fee1d7a667046ec6a062bf01b04af63daa785afac2" dmcf-pid="XsMFzDb0eB" dmcf-ptype="general">
           대형견 크기의 사족보행 로봇이 휘어진 계단을 거침없이 올라간다. 길이 휘어진 정도에 따라 자연스럽게 자신의 방향을 조정한다. 약간 발을 헛디뎌도 금방 균형을 잡는다. 자신이 올라갈 수 없을 정도로 높은 계단은 피하고, 높은 층고를 내려올 때는 폴짝 뛰어서 내려온다.
          </div>
          <p contents-hash="c6875bc9b6d3d50078cf319f1efc793546c6972a07f85d1384a82005783c1321" dmcf-pid="ZfHjrKOcnq" dmcf-ptype="general">이처럼 스스로 주변 환경을 인식하고 판단해 걸을 수 있는 사족보행 로봇이 개발됐다. 동물이 눈으로 주변을 살피며 걷는 것처럼, 이번 로봇은 주변 지형을 보고 실시간으로 보행 전략을 조정할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ca081c95e58f4d451131c81a210000cd2d7485e0d1a3a0d4a676668fdfa1128c" dmcf-pid="54XAm9IkLz" dmcf-ptype="general">명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀은 연구실 창업기업 유로보틱스와 함께 이같은 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++’를 개발했다고 12일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="26a65634fc1ac1f4923e220286df1290d35252fb149b6a9031755007c46d543d" dmcf-pid="18Zcs2CEe7" dmcf-ptype="general">연구진은 2023년에 시각 정보 없이도 지형을 추정하며 걷는 ‘드림워크’ 기술을 개발했는데, 이번 기술은 여기서 한 단계 더 발전했다. 기존에는 촉각 기술만 활용해 로봇 다리가 장애물이 직접 닿은 이후에야 움직임을 조정할 수 있었지만, 이제는 닿기 전에 직접 보고 판단할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="4facfac7d2019963426244e92d708137ac30776c93cb3830d31c18eeaab283ea" dmcf-pid="t65kOVhDMu" dmcf-ptype="general">드림워크++는 이전 버전의 관성 센서와 함께 카메라와 라이다 센서를 모두 달고 있다. 자신의 움직임을 감각할 수 있는 건 물론이고, 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 움직이는 것도 가능해졌다. 자극에 반응할 뿐 아니라 먼저 이해하고 판단하는 사람의 움직임과 유사해졌다.</p>
          <p contents-hash="f0cb217950bb8624e4c411a0bc1b5a6ff2cd9eb5595e4ab071e4fa971c4d798c" dmcf-pid="FP1EIflwJU" dmcf-ptype="general">연구진은 촉각, 시각 정보 등 여러 감각을 동시에 학습할 수 있는 신경망 구조를 설계했고, 경량 연산으로 여러 정보를 동시에 처리할 수 있도록 만들었다. 덕분에 로봇은 실시간으로 환경을 파악하고 움직임을 조절할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="90468b6b46066ddd7a08fcb25a028300d8067d43cde8fd08d012aec19e9ff902" dmcf-pid="3QtDC4SrMp" dmcf-ptype="general">또한 센서에 오류가 생기면 자동으로 다른 감각에 의존해 걸을 수 있도록 했다. 캄캄해서 앞이 안 보일 때 손으로 주변 사물을 더듬으며 걷는 것과 같다.</p>
          <p contents-hash="cccf69f8ac2743dec16f5f20cc214f2dd4615c179576d4979fe6c7963c2dbc12" dmcf-pid="0xFwh8vmR0" dmcf-ptype="general">실험 결과, 드림워크++는 기존 로봇이 어려워하는 다양한 환경에서 안정적인 성능을 보였다. 계단 주행 실험에서는 50개 계단 코스를 단 35초 만에 완주했고, 35도의 가파른 경사면도 안정적으로 등반했다. 정해진 동작 알고리즘이 아니라 스스로 동작을 조절한 덕분에, 경사면 등반에 드는 에너지도 약 1.5배 절감했다.</p>
          <p contents-hash="1b78182b67e094e0b2637689b8c8dd9c2ba51bd847e214d92e9e998ca594c18b" dmcf-pid="pM3rl6TsL3" dmcf-ptype="general">미리 지형을 학습시키지 않아도 다양한 장애물을 잘 헤쳐나왔다. 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 모습도 보였다. 정해진 명령을 반복 수행하는 로봇이 아니라, 살아있는 동물처럼 스스로 관찰하고 탐색하는 모습이 로봇에서도 구현된 것이다.</p>
          <p contents-hash="542aa0c7629fb62e85ba614ec3d74b19bb6a2655a029de8b261f34efe9039d0d" dmcf-pid="UR0mSPyOnF" dmcf-ptype="general">사전에 높이 27cm의 낮은 장애물만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단을 80% 성공률로 올랐다. 새로운 환경에 대한 적응 능력도 뛰어나다는 의미다.</p>
          <p contents-hash="a163273a4347dda391f13383f4e573c3af317f609dae96ec6cc0289bd8fe6316" dmcf-pid="uepsvQWIdt" dmcf-ptype="general">이번 로봇은 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림이나 농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용될 것으로 기대된다. 실험에 따르면, 드림워크++는 2.5kg 탑재물을 싣고도 자신보다 큰 장애물을 뛰어넘었다.</p>
          <p contents-hash="24d9afa0dc3df905226f6dceb31633775083944a273ac6400b7dc5dedf9131d1" dmcf-pid="7dUOTxYCM1" dmcf-ptype="general">명 교수는 “이번 연구는 로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0154055e06fd915a167b4c775971929e6ce46078cbc2fe686a01a7bf04a993c7" dmcf-pid="zJuIyMGhn5" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="명현 KAIST 전기및전자공학부 교수. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/mk/20260412144806488xwfk.jpg" data-org-width="404" dmcf-mid="YZkfMYd8L9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/mk/20260412144806488xwfk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            명현 KAIST 전기및전자공학부 교수. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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