"가상에서 현실로, 공간 배우는 로봇의 진화"

명현 KAIST 교수 "심투리얼 차이 줄이는 게 핵심"

"로봇이 세상을 이해하려면 공간을 배워야 합니다."

명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 로봇이 실제 세계에서 자율적으로 움직이기 위해서는 "가상과 현실의 격차(심투리얼 갭)를 줄이는 것이 핵심"이라고 강조했다.

명 교수는 먼저 최근 로봇 지능의 구조적 변화를 설명했다. 그는 "예전에는 로봇이 인식-계획-행동을 순서대로 처리했다면, 피지컬 AI는 이 세 과정을 엔드투엔드로 통합해 학습하는 방식으로 진화하고 있다"고 말했다.

명현 KAIST 교수가 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)

그는 이를 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'이라고 부르며 "영상 입력을 받아 제어까지 한 번에 수행하는 범용 모델이 등장하고 있다"고 덧붙였다.

명 교수는 "로보틱스 파운데이션 모델을 제대로 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하다"며 "문제는 가상 세계에서 학습한 모델이 현실에 오면 잘 작동하지 않는다는 점"이라고 지적했다.

그는 "이 격차를 줄이는 기술이 바로 공간 AI"라며 "현실의 데이터를 이용해 3차원 공간을 정밀하게 구성하고 이를 기반으로 로봇이 세상을 인식하게 하는 것"이라고 설명했다.

명 교수는 이를 심투리얼 문제의 해결책으로 제시하며 "가상공간에서의 학습과 현실공간에서의 적응을 연결하는 기술이 로봇 자율성의 핵심"이라고 강조했다.

명현 KAIST 교수가 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)

명 교수 연구팀은 동시적 위치 추적 및 지도 작성(SLAM) 기술을 중심으로 연구를 이어가고 있다. 그는 "역동적 환경에서도 안정적으로 작동하는 SLAM 알고리즘을 개발했다"고 밝혔다.

명 교수는 실제 공사 현장과 야지 지형, 복도·계단 구간 등 복잡한 환경에서 SLAM을 테스트한 사례를 소개했다.

그는 "포인트 클라우드가 희소한 환경에서도 발산하지 않고 안정적으로 추적이 가능하다"면서 "이 라이다 기술 기반으로 국제대회에서도 우승을 거뒀다"고 말했다.

명 교수는 공간 AI가 단순한 지도 제작 기술을 넘어 자율 로봇의 눈과 귀가 되는 기술이라고 했다.

그는 "드론에 공간 AI를 적용해 여수 거북선대교와 춘천 등선교 같은 교량 밑을 자율 점검했다"며 "GPS가 닿지 않는 환경에서도 3D 포인트클라우드를 생성하고 균열의 위치를 정확히 파악할 수 있었다"고 말했다.

또 "보행 로봇에는 비전, 라이더, 관성 센서, 관절 센서를 융합해 진동이 큰 환경에서도 안정적인 위치 추정이 가능하도록 했다"고 덧붙였다.