꼬인 고무줄도 정교하게 푸는 로봇, 제조현장 협력 더 쉬워져

작성일 08-21

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">박대형 KAIST 전산학부 교수팀<br>형태 변하는 물체도 움직이는 AI 개발<br>물체의 전체 모습 상상해 움직여<br>꼬여있는 고무줄도 쉽게 풀어</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="yiF0RyA8Sc">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b9aa9e8203b399a888eef31fa477df4335e429e9beb7bf8131edad2319650b6" dmcf-pid="Wn3peWc6vA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박대형 KAIST 전산학부 교수팀이 개발한 로봇이 꼬여있는 고무줄을 풀고 있는 모습. [사진=유튜브 화면 갈무리]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/mk/20250821135403752vswz.png" data-org-width="700" dmcf-mid="PDjcXezTlD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/mk/20250821135403752vswz.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박대형 KAIST 전산학부 교수팀이 개발한 로봇이 꼬여있는 고무줄을 풀고 있는 모습. [사진=유튜브 화면 갈무리]
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          </figure>
          <div contents-hash="a8289d67a72cee363e05dfb372ae64126fc59741b95e4d953e498e32153e6dda" dmcf-pid="YL0UdYkPhj" dmcf-ptype="general">
           고무줄을 집어든 로봇이 막대로 다가가더니 고무줄을 끼운다. 막대 굵기에 맞춰 고무줄을 충분히 늘린 다음 정해진 위치에 딱 맞게 놓는다. 꼬여있는 고무줄도 한 가닥을 잡아 들어올리더니 금방 풀어버린다.
          </div>
          <p contents-hash="1d39ce57454140556a773a16b765dc7693f7c9e26ea5b8487fe6ce5f4d0b5a4a" dmcf-pid="GopuJGEQSN" dmcf-ptype="general">간단한 행동처럼 보여도 로봇에게는 어려운 일이다. 로봇이 음식도 배달하고 공장에서 물건도 만드는 시대이지만, 지금까지 로봇은 항상 딱딱한 물체들만 다뤄왔다.</p>
          <p contents-hash="05f2fc0e17235cc9eec8637bab6163a1a1de73c72120776033bdf126670424d9" dmcf-pid="HgU7iHDxya" dmcf-ptype="general">로봇이 잡아도 형태가 변하지 않고, 항상 같은 모양이라서 카메라로 쉽게 인식할 수 있었다. 만약 수시로 모양이 변한다면 인식하거나 다루는 난이도가 훨씬 올라간다.</p>
          <p contents-hash="8ea16bd9248f601db99eaa18b0b0984dc0220518e3d700db7aa2ff13c1654feb" dmcf-pid="XauznXwMCg" dmcf-ptype="general">이제는 로봇이 꼬인 고무줄을 풀 정도로 정교하게 움직일 수 있게 됐다. 박대형 KAIST 전산학부 교수팀이 고무줄처럼 형태가 변하는 물체도 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="9a82ccb158ff9f7fbd2453c79e0f12229173e036ba683dbf223fd9195f6b7d49" dmcf-pid="ZN7qLZrRCo" dmcf-ptype="general">꼬인 고무줄을 풀어본 사람이라면 누구나 알듯, 이걸 풀기 어려운 건 어디서부터 꼬였는지를 눈으로도 제대로 확인할 수 없기 때문이다. 모양이 자유롭게 변하는 물체는 시각적으로 정확하게 인식할 수 없다.</p>
          <p contents-hash="398c9f738e667ce5b63bc0c5e227f5c91533e275d75d087c244b857d937ac020" dmcf-pid="5GnoT63ISL" dmcf-ptype="general">이 같은 ‘변형 물체 조작’은 로봇 공학의 오랜 난제 중 하나다. 움직임을 예측하기 어렵고, 심지어 물체가 접히거나 꼬이면 스스로 일부를 가려버리기 때문에 로봇이 전체 모습을 파악하기 어렵다.</p>
          <p contents-hash="bf015edc362c7a610abea55fa52a188bd4a444d7444d02dd0d01bc818a4968f2" dmcf-pid="1HLgyP0Cvn" dmcf-ptype="general">사람도 일부 만을 눈으로 본 다음, 가려진 부분과 꼬인 모양을 추론하여 풀어나가게 된다.</p>
          <p contents-hash="d2f881ee3490fb4bd1414ec9a3bea313f79e9ae3bfe1cdb8e123fcf4ef92f8a3" dmcf-pid="tXoaWQphhi" dmcf-ptype="general">연구진이 이번에 개발한 것 역시 같은 원리다. 로봇이 관측한 불완전한 시각 정보만을 갖고 AI를 통해 물체의 전체 형상을 복원한다. 이를 강화학습을 통해 어떻게 움직여야 할지를 알아내 로봇을 움직인다.</p>
          <p contents-hash="531ecafa0578a6afde557c2f569307ec815a0962f3d6852e9b21d2c1c00a3932" dmcf-pid="FZgNYxUlvJ" dmcf-ptype="general">이 기술은 관측한 물체의 부분적인 3차원 정보를 입력받아, 보이지 않는 부분을 포함한 전체 형상을 연속적인 곡면으로 재구성한다. 이를 통해 로봇은 사람처럼 물체의 전체 모습을 상상하고 이해하게 된다.</p>
          <p contents-hash="3b86c4d6be18bd9e1cd5557ccb248edd336b52b30b2ec11ad3cec9ce7670e97a" dmcf-pid="35ajGMuSSd" dmcf-ptype="general">이후 물체의 현재 상태와 목표 상태 간의 차이를 구분하고, 필요한 최적의 행동을 찾아내 물체를 움직인다.</p>
          <p contents-hash="66e1ff63391b6fb3448082db9caa57b3391ff24f4e4cd6867edaa64a37d8b637" dmcf-pid="01NAHR7vye" dmcf-ptype="general">실제 실험 결과, 로봇은 고무줄 끼우기, 풀기 작업을 90% 이상의 성공률로 수행했고, 특히 양방향으로 꼬여있는 고무줄을 푸는 것도 기존 기술 대비 25% 더 높은 성공률을 기록했다.</p>
          <p contents-hash="234af756001376f18c3f55ecc5e236c69afde28355c15985f934796f95a34fd0" dmcf-pid="ptjcXezTlR" dmcf-ptype="general">이번 연구 논문의 제1저자인 송민석 연구원은 “로봇이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 걸 보여줬다”며 “제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d76439bd579fc5decbc71a1f44b7bc615beaae9975717b0dd5c2c112e648f48e" dmcf-pid="UFAkZdqyWM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박대형 KAIST 전산학부 교수(오른쪽)와 논문 제1저자인 송민석 연구원이 로봇이 고무줄을 끼우는 모습을 보고 있다. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/mk/20250821135405118fzob.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="xAiLv8FOSk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/mk/20250821135405118fzob.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박대형 KAIST 전산학부 교수(오른쪽)와 논문 제1저자인 송민석 연구원이 로봇이 고무줄을 끼우는 모습을 보고 있다. [사진=KAIST]
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          </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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