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[IT뉴스]“세계 최강 입증” KAIST 명현 교수팀…로보틱스·컴퓨터비전 국제대회 동시 석권
온카뱅크관리자
조회:
5
2026-06-19 09:07:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 세계 최고 로보틱스·컴퓨터비전 학술대회 워크숍 국제 챌린지 1위</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qto4TzztXh"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="46a335d9fdb27ff57c742a25b38b94e745b96b54a61da1e4f062858d5e4fb5c5" dmcf-pid="BFg8yqqFXC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="로보틱스 및 컴퓨터비전 학술대회서 1위를 차지한 명현(가운데) KAIST 교수 연구팀.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/ned/20260619090159364dpbk.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="z6bZgSSrHl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/ned/20260619090159364dpbk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 로보틱스 및 컴퓨터비전 학술대회서 1위를 차지한 명현(가운데) KAIST 교수 연구팀.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="0d0aa536b6d6004081aa7247e7b5f2eb9004d5aa04a3ad998c2e635f40099906" dmcf-pid="b3a6WBB3GI" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] KAIST 연구진이 세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 열린 국제 챌린지를 동시에 석권하면서 기술력을 입증했다.</p> <p contents-hash="fcdbe065082608baed6946f00f4f7748d53017b4d871b39fb213fb7ce5380f6d" dmcf-pid="K0NPYbb0ZO" dmcf-ptype="general">KAIST는 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026) 워크숍 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 19일 밝혔다.</p> <p contents-hash="b03a790fee2045f4c7874b647a4e7c7a5c1244f21849a283dc8b4479d9e1411a" dmcf-pid="9pjQGKKpHs" dmcf-ptype="general">ACDC-K팀은 ICRA 2026의 ‘힐티×트림블 SLAM 챌린지 2026’의 동시 위치추정 및 지도작성 부문에서 60여 개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.</p> <p contents-hash="a6371029adfdd0ef5a0cd7f79a032d7d00833bf81b8f42c464c9175f322226e7" dmcf-pid="2UAxH99UZm" dmcf-ptype="general">이번 챌린지는 실제 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇의 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가하는 국제 대회다.</p> <p contents-hash="d97ddb46a8c34501957e3f722eddb56995cc67f9b7c3b63ae9065b819fb44fad" dmcf-pid="VucMX22utr" dmcf-ptype="general">ACDC-K팀은 전방·후방 어안 카메라와 관성 센서를 융합해 다양한 난제가 존재하는 실제 건설 환경에서도 안정적으로 동작하는 비전-관성 SLAM 시스템을 개발했다. 환경 변화에 따라 적응적으로 제약 및 보정 모델을 적용해 복잡한 건설 환경에서도 안정적인 위치 추정과 지도 작성 성능을 구현하며 최고 성적을 거뒀다.</p> <p contents-hash="1526d33a891d953c376c35815b1fae3ff013a65b88d7dbf9b9c5e96c9683278b" dmcf-pid="fHdKC00HHw" dmcf-ptype="general">이 기술은 건설 현장에서 동작하는 로봇, 실내 점검 로봇, 지하 및 협소 공간 탐사 장비 등 다양한 현장형 로봇 시스템에 적용될 수 있다.</p> <p contents-hash="a8c155567bf5d23152b2f934b8c229e8dfbbf2c761a561080a23ce776a211be5" dmcf-pid="4XJ9hppXYD" dmcf-ptype="general">Curaytor팀은 CVPR 2026의 ‘NSS 챌린지 2026’에서 8개 출전팀 가운데 1위를 차지했다.</p> <p contents-hash="467576625f48938a492b49c2a828aafe88448482aa2e7ec2ca0d7ed485dac10a" dmcf-pid="8Zi2lUUZZE" dmcf-ptype="general">이번 챌린지는 시간에 따라 변화하는 건설·산업 환경에서의 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud, 공간을 점들의 집합으로 표현한 3차원 데이터) 정합(registration, 서로 다른 시점에서 획득한 데이터를 동일한 좌표계로 맞추는 과정) 기술을 평가한다.</p> <p contents-hash="0b4a0f5bac75f1369ea4a211c325cbef82309da2da4ec8fbdf316f5ca3ce2ce2" dmcf-pid="65nVSuu5Yk" dmcf-ptype="general">Curaytor팀은 서로 다른 시간과 공간에서 수집된 다수의 라이다(LiDAR, 레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형상을 측정하는 센서) 스캔 데이터를 정합하는 독자적인 다중 정합 기술을 개발했다. 구조 변화와 동적 객체가 존재하는 환경에서도 안정적인 정합 성능을 달성하며 최고 성능을 입증했다.</p> <p contents-hash="d4a9da651517e99d43d3c0e673feb4c3dbf46c1b42df6df250672f45e9e5dc8b" dmcf-pid="P1Lfv771Gc" dmcf-ptype="general">연구팀은 로봇 기반 장기 지도작성 시스템, 변화 감지 시스템, 디지털 트윈 플랫폼과 연계해 실제 현장 적용 가능성을 높일 계획이다.</p> <p contents-hash="8b6d29c5278f1385da2fec52d907c6cc0fd206b0c10d5f84ad9cdb477a4cca4a" dmcf-pid="Qto4Tzzt1A" dmcf-ptype="general">명현 교수는 “이번 성과는 실제 건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 상황에서도 비전·관성 기반 SLAM 기술과 3차원 라이다 정합 기술의 우수성을 입증한 결과”라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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