유리 인식하고 사진 1장으로 길 찾고…KAIST, 최첨단 피지컬AI 구현 작성일 07-06 26 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ufvhtgWIeh"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d42df0687e76f13ab990c15dd4147cfef1fc5846324d3db79ac9b66f62f32b29" dmcf-pid="74TlFaYCeC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 정앤드류·나영주·이주민·이세빈 KAIST 전산학부 박사과정생, 윤성의 교수. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/dongascience/20260706114719732acef.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="pRhOZnvmLS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/dongascience/20260706114719732acef.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 정앤드류·나영주·이주민·이세빈 KAIST 전산학부 박사과정생, 윤성의 교수. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="4c1bce52e9aeefc1ef508f5136fbaa227e17ae3344d9812e1bc62645922bb00c" dmcf-pid="z8yS3NGhMI" dmcf-ptype="general">빛과 물질의 상호작용을 이해하고 공간을 인지하며 미래 상황을 예측하고 행동하는 피지컬 인공지능(피지털 AI) 기술들이 개발됐다. 자율주행, 휴머노이드 로봇 등 실제 세계에서 작동하는 차세대 자율 시스템을 구현하는 데 참고가 될 것으로 보인다. </p> <p contents-hash="a24c5a3ede4770665fc80e9eb9aa28ea299e8eb21236330634ea2d14f3d01266" dmcf-pid="q6Wv0jHlRO" dmcf-ptype="general">KAIST는 윤성의 전산학부 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 인식하는 기술, 빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술, 사진 한 장으로 목적지를 찾아가는 로봇 기술, 미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발해 4편의 논문으로 발표했다고 6일 밝혔다. 국제표현학습 학술대회(ICLR 2026)와 국제 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR 2026)에서 두 편의 구두 발표와 두 편의 하이라이트 논문으로 발표됐다. </p> <p contents-hash="fc9c48358310f208aa40183f43978eec3ad308e5b0df12a727f6ed5f88eee7fe" dmcf-pid="BPYTpAXSMs" dmcf-ptype="general">연구팀은 투명한 환경을 인식하는 시각 기술인 ‘글린트(GLINT)’를 개발해 AI가 유리와 같은 투명한 물체를 정확하게 인식할 수 있도록 했다. 기존 AI는 유리에 비친 사물과 유리 너머 풍경을 제대로 분리하지 데 어려움이 있다. 연구팀의 글린트 기술은 유리에 반사된 모습과 유리 뒤 물체를 분리해 분석할 수 있다. </p> <p contents-hash="aa6fe381d1bb4d1491d7b636ed134607cd994a104663cf15b3b69edf9ced89f4" dmcf-pid="bQGyUcZvnm" dmcf-ptype="general">빛과 재질을 이해하고 장면을 복원하는 기술인 ‘라디오GS’도 개발됐다. 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정을 AI가 이해하도록 만들어 조명이 달라져도 물체의 재질과 주변 환경을 정확하게 이해할 수 있도록 했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="707bb9f054ab610963802d93e2c7ea86d17e8d31dff4b889103a257c2189c228" dmcf-pid="KxHWuk5Tir" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 개발한 인공지능(AI)이 유리 진열장, 유리병 등 투명 물체를 분석하고 있다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/dongascience/20260706114720993nbsp.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="URYTpAXSLl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/dongascience/20260706114720993nbsp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀이 개발한 인공지능(AI)이 유리 진열장, 유리병 등 투명 물체를 분석하고 있다. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7a70a33337872d358ba489a084885f6fcc4ed36879e49c324023f06e68f72120" dmcf-pid="9FAaC4Eoew" dmcf-ptype="general">연구팀은 이미지 기반으로 로봇 경로를 계획하는 기술인 ‘비주얼-RRT’를 개발해 시각 정보를 실제 행동으로 연결하는 방법도 찾았다. 기존 로봇은 목적지의 좌표 정보가 필요했지만 연구팀 기술은 로봇이 보는 장면과 목표 사진을 비교하며 로봇 스스로 이동 경로를 찾는다.</p> <p contents-hash="b23f694eb28cd75283c8aad551ecc7e399d34cc1f8be460e6bc22ac761cb8903" dmcf-pid="23cNh8DgeD" dmcf-ptype="general">연구팀의 실험에서 사진 한 장만으로 목적지에 성공적으로 도달하는 결과를 보여 서비스 로봇과 자율주행 로봇에서의 활용 가능성이 확인됐다. </p> <p contents-hash="662dca42a7055dc2e4bcfb17e8728e848b21d0e8955042454ec4d7a879833091" dmcf-pid="V0kjl6waME" dmcf-ptype="general">미래를 예측하고 행동을 계획하는 AI인 ‘클래드(CLaD)’도 개발됐다. 클래드는 행동하기 전 미래 상황을 예측하고 가장 적절한 행동을 선택한다. 복잡한 환경에서 높은 성공률로 작업을 수행하도록 만드는 기술로 차세대 자율 로봇 기술로 활용될 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="3f2d8b7201950cb940cee6ce8de4ce3d91d9292749a54365e2f4d8fba114b702" dmcf-pid="fpEASPrNnk" dmcf-ptype="general">연구팀의 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에 의미가 있다. </p> <p contents-hash="bf31b81c596842ec158bfb9c7e527dc37fefc6970fb32a350369e0100e9c2bc7" dmcf-pid="4UDcvQmjLc" dmcf-ptype="general">윤 교수는 "이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다"며 "이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="0794c5a91ae7b5e29a1979d6bc61ef82a1d14107e3989a1db4346509478f5766" dmcf-pid="8uwkTxsAdA" dmcf-ptype="general"><참고 자료><br> doi.org/10.48550/arXiv.2603.26181<br> doi.org/10.48550/arXiv.2603.01491<br> doi.org/10.48550/arXiv.2604.16388<br> doi.org/10.48550/arXiv.2603.29409</p> <p contents-hash="745ec117b826f571fd3e7e5073e9ea207d90d07dc3d97ea7a71d8a996b59019a" dmcf-pid="67rEyMOcdj" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 수사 지원부터 제조업·K-팝까지…일상 스며든 K-AI 07-06 다음 전국 20개팀 150여명 학생 한자리에…'제1회 꿈돌이 전국 태그럭비대회' 성황리에 막 내려 07-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
