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[IT뉴스]기억에서 정보 찾아 명령 수행

온카뱅크관리자

2026-10-26 16:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ETRI·GIST, 씬쿼리플래너 개발 기억해 행동하는 AI 에이전트 기술 
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 <img alt="최재우 전자통신연 선임연구원이 로봇이 씬쿼리플래너 기술로 저장된 기억에서 필요한 정보를 찾아 행동을 결정하는 과정을 설명하고 있다. 한국전자통신연구원 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/daejonilbo/20261026162224027denr.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4BcuPVvmIm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/26/daejonilbo/20261026162224027denr.jpg" width="658">
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 최재우 전자통신연 선임연구원이 로봇이 씬쿼리플래너 기술로 저장된 기억에서 필요한 정보를 찾아 행동을 결정하는 과정을 설명하고 있다. 한국전자통신연구원 제공
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 주변 환경을 기억해 명령을 수행하는 로봇 인공지능(AI)이 개발됐다. 앞으로 가정·서비스 로봇에 활용될 것으로 기대를 모은다.
 한국전자통신연구원(ETRI)·광주과학기술원(GIST) 공동 연구진은 주변 환경을 관측해 저장하고, 명령을 받으면 저장한 기억을 조회해 작업을 수행하는 새로운 AI 에이전트 기술 '씬쿼리플래너(SceneQueryPlanner)'를 개발했다고 26일 밝혔다.
 기존 AI 에이전트는 관측한 환경정보를 긴 문장으로 한꺼번에 전달받는 방식이어서 정보가 쌓일수록 정작 필요한 내용이 묻히는 한계가 있었다.
 공동 연구진이 개발한 '씬쿼리플래너'는 로봇이 관측한 방과 가구, 물체의 위치와 속성 등을 '3차원 장면 그래프(3D Scene Graph)' 형태로 저장하는 기술을 갖췄다.
 이 기술은 주변 환경을 입체 지도처럼 입력해 물체의 재질과 열림·닫힘, 켜짐·꺼짐 등의 상태를 기억하고 새로운 정보를 관측할 때마다 내용이 갱신된다.
 연구진은 저장된 기억을 쓰는 방식도 개선했다.
 씬쿼리플래너는 로봇이 직접 움직이고 살펴보며 주변을 확인하는 '환경 그라운딩(Environment Grounding)'과 저장해 둔 기억에서 지금 필요한 정보만 골라 찾아보는 '메모리 그라운딩(Memory Grounding)'을 함께 사용한다.
 이를 통해 모든 기억을 한꺼번에 읽는 대신 현재 작업에 필요한 물체의 속성이나 위치관계 등을 선택적으로 조회해 '무엇을 할지'뿐 아니라 '무엇을 더 확인할지'도 스스로 계획한다.
 씬쿼리플래너 기술을 장착한 로봇은 '식탁 위 유리컵은 선반에, 플라스틱 컵은 캐비닛에 정리해 줘'라는 명령을 받고 먼저 식탁 위의 컵들을 확인한 뒤 기억에서 각 컵의 재질 정보를 조회하고 유리컵과 플라스틱 컵을 구분해 각각 지정된 장소로 옮겼다.
 연구진은 씬쿼리플래너 기술 성능을 검증하기 위해 복잡한 가정환경에서 AI의 작업 수행능력을 평가하는 '앳플랜-벤치(AttPlan-Bench)'도 개발했다.
 여러 방을 이동하며 물건을 옮기고, 데우거나 식히고, 청소하고, 기기를 켜고 끄는 등 10가지 유형의 복합작업이 포함됐다. 특히 재질과 상태, 위치 관계를 활용해야 하는 속성 기반 작업을 따로 구성했다.
 실험 결과 씬쿼리플래너는 오픈소스와 상용 모델 모두에서 기존 ReAct(리액트) 방식보다 높은 임무 성공률을 보였다. 메타의 라마(LLaMA 3.1)와 알리바바의 큐원(Qwen 2.5) 등 공개 모델에서는 성공률이 각각 46.8%에서 69.6%로, 44.0%에서 68.0%로 각각 높았다.
 김의환 광주과기원 교수는 "3차원 장면 그래프는 로봇이 관측한 공간을 방·가구·물체의 계층과 관계로 정리한 구조화된 기억"이라며 "이번 연구는 이 기억을 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 에이전트가 필요한 정보를 스스로 질의해 꺼내 쓰는 능동적 메모리로 발전시켰다는 데 의미가 있다"고 말했다.
 연구진은 '씬쿼리플래너'와 '앳플랜-벤치'의 코드 및 벤치마크를 공개해 후속 연구에 활용할 수 있도록 했으며, 카메라와 센서에서 들어오는 불완전한 환경정보를 다루는 실제 로봇 환경으로 기술을 확대할 계획이다.
 ETRI 소셜로보틱스연구실 최재우 선임연구원(UST 인공지능 전공 조교수)은 "이번 기술은 로봇이 관측한 환경정보를 체계적으로 기억하고, 필요한 순간에 스스로 찾아 활용하도록 한 것이 핵심"이라며 "앞으로 실제 생활환경에서도 로봇이 불확실한 정보를 추측하기보다 자신의 경험과 기억을 확인하며 안정적으로 행동하도록 기술을 고도화하겠다"고 말했다.
 이 연구는 과기정통부, 정보통신기획평가원, 국가과학기술연구회, 한국연구재단의 지원을 받았으며, 연구 결과는 자연어처리 분야 세계적 국제학술대회 'EMNLP 2026 Findings'에서 지난 25일 발표됐다.
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