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[IT뉴스]韓 연구진, 길 찾고 도착 확인하는 AI 로봇 국제대회 휩쓸었다
온카뱅크관리자
조회:
7
2026-09-16 10:57:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 명현 교수 연구팀, ETRI 연구진과 ‘쾌거’</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6mEOUKpXMK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="95f0799a4b663218170453848296a2e296f6fd12cf30b77723c318fcc0132064" dmcf-pid="PsDIu9UZRb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="VLNVerse 챌린지 우승팀‘URL-FRRS’. 왼쪽부터 명현 교수, 박주혜 박사과정,공제이 석사과정, 이찬혁 석사과정, 성창기 박사(팀장), 홍다솔 박사과정(이상 KAIST 미래도시 로봇연구실),이우주 박사, 최승민 실장(이상 ETRI 필)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105349909peki.jpg" data-org-width="470" dmcf-mid="f516whDgeV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105349909peki.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> VLNVerse 챌린지 우승팀‘URL-FRRS’. 왼쪽부터 명현 교수, 박주혜 박사과정,공제이 석사과정, 이찬혁 석사과정, 성창기 박사(팀장), 홍다솔 박사과정(이상 KAIST 미래도시 로봇연구실),이우주 박사, 최승민 실장(이상 ETRI 필) </figcaption> </figure> <p contents-hash="da690aaada82e2513181d1dc8ae353ab9055fabaf8c5a0a021bd5b518fa97398" dmcf-pid="QOwC72u5dB" dmcf-ptype="general">‘파란 소파를 찾아가’라는 사람의 말을 알아들은 로봇이 스스로 길을 찾고 제대로 도착했는지까지 확인했다. 길을 찾는 데 그치지 않고 주변 상황을 이해하고 자신의 판단이 맞는지 스스로 확인하는 기술이다. 국내 연구진이 이같은 기술을 겨루는 국제 챌린지에서 잇따라 1, 2위를 차지하는 쾌거를 거뒀다.</p> <p contents-hash="7388d01371516bb427666ba366cb9fe959175d1df920a222f82dd41f18604997" dmcf-pid="xIrhzV71eq" dmcf-ptype="general">KAIST는 명현 전기및전자공학부 교수가 이끄는 미래도시 로봇연구실 연구팀이 세계적인 컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026과 로보틱스 학술대회 RSS 2026에서 열린 국제 챌린지에서 각각 1위와 2위를 차지했다고 16일 밝혔다.</p> <p contents-hash="95d165aef56b3e73aaf727a2c29aa5654aee3c67f3295386689d6bce19654501" dmcf-pid="yzpBgEoMRz" dmcf-ptype="general">두 대회는 모두 로봇이 사람의 말을 이해하고 카메라로 주변을 살펴 스스로 판단해 움직이는 ‘체화 인공지능(Embodied AI)’ 능력을 겨룬다. 체화 인공지능은 질문에 답하는 AI에서 한발 더 나아가, 로봇이 실제 공간을 보고 판단해 직접 움직이는 기술이다.</p> <p contents-hash="647bc4d31f129f4fb426ed0e21704319e551a5f15ccf0515b568e6a8fef53360" dmcf-pid="WqUbaDgRR7" dmcf-ptype="general">먼저 명현 교수 연구팀과 한국전자통신연구원(ETRI) 필드로봇연구실이 구성한 ‘URL-FRRS’ 팀은 지난 9월 9일 스웨덴 말뫼에서 열린 ECCV 2026 EMR 워크숍의 ‘VLNVerse 챌린지(Vision-Language Navigation Challenge)’에서 전세계 112개 팀 가운데 1위를 차지했다.</p> <p contents-hash="f2bf501e30340957ffb79cd238da7691fc41805dece3af344261fb2124a25c33" dmcf-pid="YBuKNwaeRu" dmcf-ptype="general">이 대회는 “거실에 있는 파란 소파를 찾아가라”처럼 목적지만 알려주거나, “복도 끝에서 오른쪽으로 돌아 두 번째 문으로 들어가라”처럼 여러 단계의 지시를 주고 로봇이 제대로 목적지를 찾아가는지를 평가한다.</p> <p contents-hash="f39567915e0039c73b801811078bf97996b828aa35094f8e86682fbf39dd4db4" dmcf-pid="Gb79jrNdJU" dmcf-ptype="general">연구팀이 기존 로봇의 실패 원인을 분석한 결과 의외로 길을 못 찾는 것보다 엉뚱한 곳에서 ‘도착했다’고 판단하는 경우가 많았다. 목적지를 지나치거나 비슷하게 생긴 다른 방을 목적지로 착각하는 식이다.</p> <p contents-hash="f9f546ce423a106fab8fce60aac08722c8f3342fda623a9a87faccde4b753737" dmcf-pid="HKz2AmjJip" dmcf-ptype="general">연구팀은 로봇이 멈출 때 ‘여기가 정말 맞나?’라고 스스로 다시 확인하는 ‘CoRe-VLN’ 기술을 개발했다. 로봇이 목적지라고 판단하면 주변을 다시 둘러보고 글과 사진을 함께 이해하는 AI를 이용해 지시받은 장소가 맞는지, 찾던 물건의 색과 모양이 맞는지, 실제로 가까이 있는지를 확인한다. 사람이 약속 장소에 도착한 뒤 간판이나 주변 모습을 다시 살펴보는 것과 비슷하다.</p> <p contents-hash="0fd5991f366d3fd9b71a4dca3ce255abf6dc17a503692f2745087dd340fe4fa1" dmcf-pid="X9qVcsAie0" dmcf-ptype="general">목적지가 아니라고 판단하면 로봇은 새로운 길을 찾아 다시 움직인다. 별도의 추가 학습도 필요하지 않아 기존 로봇의 길 찾기 기술에 ‘스스로 확인하고 다시 찾는 능력’을 더한 셈이다.</p> <p contents-hash="6fbdd1a1fe3b7581264484b2d00ad578bf48f48d6847294a8091b93a74d39eba" dmcf-pid="Z2BfkOcne3" dmcf-ptype="general">그 결과 연구팀은 두 과제 평균 성공률 90.7%를 기록했다. 2위 팀과 성공률은 같았지만 제출 시각이 앞서 최종 1위를 차지했다.</p> <p contents-hash="460ef413bb9b9a7dfd21c4049ccb5c1e24d925f5b7fd05ef0462cc5498861acf" dmcf-pid="5Vb4EIkLLF" dmcf-ptype="general">KAIST 연구팀은 지난 7월 호주 시드니에서 열린 RSS 2026 OWN 워크숍의 ‘내비트레이스 챌린지(NaviTrace Challenge)’에서도 2위를 차지했다.</p> <p contents-hash="8dd4fa67ca002309bf81fae10870abfe8e001424f757116a870cd70600fa9414" dmcf-pid="1fK8DCEont" dmcf-ptype="general"> 이 대회에서는 로봇에게 사진 한 장과 ‘주차장 안으로 들어가라’ 같은 짧은 명령만 주고 어느 길로 가야 하는지를 판단하게 한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="90af7b1fd8495a7904943754a2fedc14bccf6e60c0c7f88dbaf026d999ec4912" dmcf-pid="t496whDgi1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="VLNVerse Challenge 2026 최종 순위. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105351173rbrf.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="4zNW2Q9UJ2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105351173rbrf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> VLNVerse Challenge 2026 최종 순위. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a7d8b7143cb6da40673a6fabe0b0e72f45c5c1716f9f3f5b5da50f083bce1227" dmcf-pid="F82Prlwae5" dmcf-ptype="general">사람은 주차장에 들어갈 때 노면 표시나 차량의 이동 방향을 보고 자연스럽게 입구와 출구를 구별한다. 하지만 명령에는 이런 설명이 없다. 로봇이 사람과 같은 공간에서 움직이려면 사람에게는 당연한 ‘보이지 않는 규칙’까지 주변을 보고 알아내야 한다.</p> <p contents-hash="4ed5077f23712fc16f19a19f44c9ca41a790c3544c4178ab327d262e511a435a" dmcf-pid="36VQmSrNdZ" dmcf-ptype="general">연구팀은 하나의 AI에 모든 판단을 맡기는 대신 여러 AI가 역할을 나눠 협력하는 ‘PRISM-Nav’를 개발했다. 한 AI는 목적지를 찾고, 다른 AI는 계단이나 턱 같은 위험 요소를 살핀다. 또 다른 AI는 인도나 횡단보도처럼 사람이 지켜야 할 공간의 규칙을 파악한다. 마지막 AI가 이 정보를 모아 어느 길로 갈지를 결정한다. 마치 길을 찾는 사람, 위험을 살피는 사람, 교통규칙을 확인하는 사람이 함께 지도를 보고 가장 안전한 길을 정하는 것과 비슷하다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0011dc559250da06eb88385344c943b6aaca175fb08c662d420906758e7cb67a" dmcf-pid="06VQmSrNMX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="PRISM-Nav 결과 예시, KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105352415kayq.jpg" data-org-width="400" dmcf-mid="8XaE1u5TM9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/dongascience/20260916105352415kayq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> PRISM-Nav 결과 예시, KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="160a370bcb8febc84cadd6aeb0c31737755e90ad72e0e62ff325cc3ab46ede12" dmcf-pid="pPfxsvmjdH" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 대회에서 53점을 기록해 난징대·파이브에이지스(FiveAges) 공동팀에 이어 2위에 올랐다.</p> <p contents-hash="bcb96ef11bb771edeaa4092a06bfc35ca62e6aa1fdfe12a30095d7efa8113437" dmcf-pid="UQ4MOTsAnG" dmcf-ptype="general">명현 교수는 “세계 연구진과 경쟁해 우리 기술의 가능성을 인정받아 기쁘다”며 “이번 성과는 별도의 추가 학습 없이도 AI가 낯선 환경에서 스스로 판단하고 움직일 수 있음을 보여준 것”이라고 말했다. 또 “배송·안내 로봇뿐 아니라 물류·공장·병원 등 사람과 로봇이 함께 생활하고 일하는 다양한 공간에 활용될 것으로 기대된다”고 했다. </p> <p contents-hash="e35edbb3173a35c3671ee2b80b28519d96ace90038f54193d94ece81f2956ded" dmcf-pid="ux8RIyOciY" dmcf-ptype="general">명현 교수 연구실은 지난 6월 로봇 분야 최고 학회인 ICRA 2026과 컴퓨터비전 분야 최고 학회인 CVPR 2026 국제 챌린지에서도 각각 1위를 차지했다. <br> </p> <p contents-hash="fced1250a5fcd0e36be946ed0d4523d786bd73f8cdfb66c1a93f334bd4f79ded" dmcf-pid="7M6eCWIkLW" dmcf-ptype="general">[김민수 기자 reborn@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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