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[IT뉴스][과기원NOW] UNIST, 협동 AI 강화학습법 개발해 스타크래프트II 승률 87% 기록 外

온카뱅크관리자

2026-06-24 18:47:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1458a219d499b7dfe85468191c9575954ef481dc2e70c0de25c904bc20ad0976" dmcf-pid="PGbweTFYdn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 에이전트 간 상호작용을 끊는 관측 공격과 행동 공격. UNIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/24/dongascience/20260624183955260fmqm.png" data-org-width="597" dmcf-mid="84wqYPoMdo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/24/dongascience/20260624183955260fmqm.png" width="658"></p>
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            AI 에이전트 간 상호작용을 끊는 관측 공격과 행동 공격. UNIST 제공
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          <p contents-hash="733fa7e267cd1c7ef3f93d015a60f42419f5b804cf0f2fbb37d165730e05c32c" dmcf-pid="QHKrdy3GMi" dmcf-ptype="general">■ 울산과학기술원(UNIST)는 한승열 인공지능대학원 교수팀이 여러 인공지능(AI) 에이전트가 협력하는 과정에서 일부가 멈추거나 통신이 끊겨도 남은 AI가 임무를 이어가도록 훈련하는 멀티에이전트 강화학습 기술 ‘상호작용 차단 적대 학습(IBAL)’을 개발했다고 24일 밝혔다. 기존 다중 AI 학습은 주로 개별 AI의 센서 정보에 잡음을 넣거나 불리한 행동을 유도하는 방식이지만 IBAL은 AI 간 협력 관계 자체를 일부러 흔들어 다양한 협력 붕괴 상황을 경험하게 한다. 스타크래프트 II 기반 실험 환경에서 아군 유닛 일부가 멈추는 상황을 검증한 결과 기존 모델은 승률이 13.3%까지 떨어졌지만 IBAL로 학습한 모델은 진형을 재구성하며 87.0%의 승률을 기록했다. 연구팀은 자율 드론·군집 로봇·스마트 팩토리 등 다수 AI가 함께 작동하는 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 활용될 것으로 기대했다.</p>
          <p contents-hash="72b19e127662dc6a18f5c93947a96f30a95f90927f650810e231491bc57f3252" dmcf-pid="xX9mJW0HiJ" dmcf-ptype="general"> ■ 포스텍은 김형섭 친환경소재대학원·신소재공학과 교수팀이 3차원(3D) 프린팅으로 기존 초고강도 철계 합금보다 강도와 연성의 조합이 뛰어난 마레이징 중엔트로피 합금을 개발했다고 24일 밝혔다. 초고강도 철계 합금은 항공우주·자동차·방위산업 등 극한 환경 구조 부품에 쓰이지만 강도가 높으면 쉽게 깨지고 잘 늘어나면 강도가 낮아진다. 연구팀은 금속 3D 프린팅 과정에서 자연스럽게 생기는 수백 나노미터 크기의 벌집 모양 ‘셀 구조’를 소재 설계에 활용했다. 철·코발트·니켈·몰리브덴을 조합한 합금 분말을 3D 프린팅한 뒤 열처리 조건을 조절해 단단한 조직 안에 충격을 흡수하는 부드러운 결정립을 고르게 분포시켰다. 그 결과 기존 3D 프린팅 초고강도 철계 합금보다 우수한 강도·연성 조합을 보였다. 김형섭 교수는 “고성능 금속 부품의 3D프린팅 활용 범위를 크게 넓히는 계기가 될 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e71831b6d7b3de95ccda571bfbb2827bcca70d7caf6113da21b08002352757dc" dmcf-pid="yJsKXMNded" dmcf-ptype="general"> ■ KAIST는 박대형 전산학부 교수팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 로봇이 작업 상황에 맞춰 정밀도를 조절할 수 있는 로봇 인공지능(AI) 모델 ‘디스포(DiSPo)’를 개발했다고 24일 밝혔다. 기존 로봇 AI는 좁은 틈에 부품을 끼우거나 작은 버튼을 누르는 정밀 작업을 배우기 위해 짧은 시간 간격으로 기록한 대량의 동작 데이터가 필요했다. 연구팀은 시간에 따른 변화를 효율적으로 학습하는 상태공간모델 ‘맘바’와 다양한 행동을 생성하는 확산모델을 결합해 로봇이 적은 데이터로 학습하더라도 실제 작업에서는 움직임을 더 작은 단위로 나눠 정교하게 수행하도록 했다. 디스포는 시뮬레이션에서 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률이 최대 81% 높았고 실제 협동로봇 실험에서도 반경 2.5㎜의 좁은 틈에 부품을 끼우거나 스마트폰의 작은 셔터 버튼을 누르는 작업을 안정적으로 수행했다. 연구팀은 정밀 부품 조립·케이블 연결·의료 수술 등 고정밀 로봇 작업의 데이터 수집 비용을 낮추는 데 기여할 것으로 기대했다.</p>
          <p contents-hash="6a9e63fab974b61b9b6d91b2cecf6d42d9667071fc2cdd71a03b171c771b1121" dmcf-pid="WiO9ZRjJLe" dmcf-ptype="general"> ■ 광주과학기술원(GIST)은 올해로 11년째를 맞은 학생 중심 교육혁신 프로그램 ‘인재(INGE·Initiative in New GIST Education)’ 사업을 통해 학생의 주도적 탐구·협력·학습 문화를 정착시키고 창의적 융합 인재를 양성해왔다고 24일 밝혔다. INGE는 ‘생각하는 법을 생각하고, 배우는 법을 배운다’를 교육 철학으로 2016년부터 추진된 GIST의 대표 교육혁신 프로그램으로 프로젝트 기반 학습·문제 중심 학습·플립드 러닝 등 학생 참여형 수업 개발을 지원해 왔다. 지난 10년간 총 74개 교과목이 지원을 받아 운영됐으며 학생들이 각종 실생활 문제를 직접 발굴하고 해결책을 설계하도록 초점을 뒀다. 최근에는 지역사회 문제 해결을 위한 서비스러닝 프로젝트와 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 교육 등으로 확대되고 있다. GIST는 앞으로도 INGE 사업을 통해 학생 주도형 학습과 산업·사회 연계 프로젝트를 강화하고 생성형 AI 시대에 필요한 창의적 문제 해결 역량을 키우는 교육혁신을 이어갈 계획이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="931a3de64c4157be2261ad5878b614b1f2afa10c9a122c3efe6d441e3720675c" dmcf-pid="YnI25eAiLR" dmcf-ptype="general">[문혜원 기자 moony@donga.com]</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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