광운대, 로봇 상용화 걸림돌 '동작 끊김' 해법 내놨다

박수한 광운대 교수, 21일 로스콘코리아서 프레임워크 '리포' 소개

광운대학교 연구진이 로봇 학습 과정에서 발생하는 동작 끊김과 진동 문제를 해결할 수 있는 경량 제어 프레임워크를 개발했다.

박수한 광운대 교수는 21일 판교 글로벌비즈센터에서 열린 '로스콘 코리아 2026'에서 '리포(LiPo)'라는 후처리 기술을 통해 작업 안정성과 성공률을 크게 높일 수 있음을 입증했다고 밝혔다.

최근 로봇 학습 분야에서는 전문가의 행동을 모방하는 모방학습과 이를 기반으로 한 액션 청크 방식이 널리 활용되고 있다. 하지만 액션 청크 간 전환 과정에서 발생하는 불연속과 진동은 공 던지기나 물체 들어 올리기 같은 동적 작업에서 실패율을 높였다.

박수한 광운대 교수가 21일 판교 글로벌비즈센터에서 열린 '로스콘코리아 2026' 컨퍼런스에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아 신영빈 기자)

박 교수는 "실제 로봇을 운용해 보면 이런 진동이 누적돼 데모 품질 저하와 장비 수명 단축으로 이어진다"며 "이 문제가 로봇 학습 기술의 현장 적용을 가로막는 요인 중 하나"라고 설명했다.

리포의 핵심은 기존 학습 정책을 건드리지 않는 '후처리' 방식이다. 연구팀은 정책 추론 과정에서 발생하는 시간 지연을 고려해 액션 청크를 미리 겹쳐 실행하고, 이 겹치는 구간에서 액션을 선형 블렌딩해 전환을 부드럽게 만들었다. 여기에 가속도 변화율을 최소화하는 궤적 최적화를 적용해 물리적으로 안정적인 움직임을 구현했다.

연구팀은 "복잡한 동역학 모델링이나 추가 학습 없이도 적용할 수 있어 현장 적용성이 높다는 점이 장점"이라고 강조했다.

실험 결과 리포를 적용한 로봇은 기존 방식 대비 진동과 지터링이 크게 감소했으며, 공 던지기 같은 난도가 높은 동적 매니퓰레이션 작업에서도 약 90% 성공률을 기록했다. 아이스크림 퍼내기, 빨래 접기 등 일상적인 조작 작업에서도 동작 연속성이 눈에 띄게 개선됐다는 설명이다.

이번 연구는 로봇 정책을 재학습하지 않아도 된다는 점에서 산업적 활용 가능성이 높다는 평가를 받는다. 박 교수는 "로봇을 오래, 안정적으로 쓰는 것이 중요한 상용 환경에서는 제어의 부드러움과 내구성이 핵심"이라며 "리포는 휴머노이드와 산업용 매니퓰레이터 등 다양한 로봇 플랫폼에 적용할 수 있다"고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지에 게재됐다. 연구팀은 ROS2 기반 소프트웨어와 코드도 공개해 산업계와 연구자들이 손쉽게 활용할 수 있도록 했다.