GIST, AI·로봇 기반 기술 공개…"배터리 분리·랜선꽂기 마치 사람처럼"

로봇과 인공지능(AI)이 하루가 다르게 진화하고 있다.

기계적인 로봇에 AI기술이 결합되며 에이전틱을 지나 피지컬AI를 눈앞에 뒀다. 사람과 공존하는 휴머노이드 로봇 세상도 조만간 영화 속 얘기만은 아닌 현실이 될 전망이다.

GIST AI융합학과(지도교수 이규빈)가 오는 2일까지 코엑스 1층에서 과학기술정보통신부 주최로 열리는 AI페스타에서 첨단 로봇 기술과 AI 기술을 선보여 관객들의 발길을 붙들었다.

최첨단 기술은 아니어도, 소소한 관심을 끌기에 충분하다. 이를 모아 소개한다.

▲로봇액션 데이터 수집을 위한 압전(Hand held) 시스템

햅틱 글로브처럼 사람이 장갑 같은 기기를 손에 끼고, 조작하는 정밀한 로봇 팔이다. 일반적으로 쓰는 카메라를 이용한 이미지 데이터에 힘 데이터까지 수집, 정교한 조작이 가능하도록 했다.

기어조립이나 랜선 꽂기, 배터리 분해, 커넥터 조립 등 정교한 6개 기능을 마치 사람 손이 움직이듯 조작한다. 로봇 손가락의 접촉면을 늘려 실수를 크게 줄였다.

이건협 박사과정생은 "공차 1mm 이하까지 작업할 수 있다"며 "산업자원부의 알키미스트 사업의 지원을 받아 개발 중"이라고 설명했다.

▲큐버(Quber)

오류 추정에 기반한 인스턴스(객체) 분할 개선 방법을 제시한 모델이다. 데이터 셋 구축 과정에서 필수적으로 '정제 과정'을 거치게 되어 있다. 그런데 정제 과정에서 객체를 인식시키는 작업이 쉽지 않다. 특히, 객체의 경계 분류가 어렵다. 연구진이 이 문제를 해결했다.

이상범 박사과정생은 "4자 경계 오류 정정 모델로 이해하면 될 것"이라며 "기존 모델은 경제 부분만 정제하거나 속도가 느린 단점이 있다. 그러나 'Cuber'는 오류 측정 후 바로 마스크 출력을 하기 때문에 속도가 빠르다"고 말했다.

객체분할 범용 모델인 HQ-SAM이나 BPR 대비 정확도가 83.3으로 정확도는 5% 정도, 분할 속도는 20배 가까이 개선했다.

최근 열린 국제로봇학술대회인 ICRA(이크라)에 논문을 발표하기도 했다.

▲인공지능 자가진단 및 데이터 불확실성 자각 기술

추론 결과의 불확실성을 진단하는 AI 기술이다. 신뢰 교정 모델 학습을 통해 신뢰도가 정확히 반영되도록 학습한다. 손실함수를 사용해 모델 정확도를 평가할 수 있다.

모델이 생성해 준 것을 기반으로 사람이 검수할 때 불확실성 데이터를 선별, 진단한다. 개나 고양이 등을 구별할 때 오류를 알아서 정정할 수 있다.

혀윤재 박사과정생은 "기술 개발 4년 차"라며 "상용화는 아직 생각해 보지 않았다. 그러나 기술성숙도(TRL)가 점차 올라 일정 수준에 도달한다면, 지도교수님과 상의도 가능할 것"이라고 설명했다.

▲3D 플로우 디퓨전 폴리시(Polish)

연구팀이 액션 출력 정책 학습기법을 제안했다. 3D 플로우(액션)를 예측하고, 예측된 플로우를 바탕으로 로봇 정책 모델을 학습하는 기술이다.

예를 들어, 로봇이 망치질을 할 경우 로봇은 못이 어떻게 박히는 지 예측하지 못했다. 그러나 이 기술은 못이 들어가는 상황을 예측, 그에 맞는 행동이 가능하다.

관련기사