로봇이 선반 속 숨은 물건 찾는다..숭실대 로봇탐색 AI 기술 개발

인간 탐색 전략 모사한 심층 강화학습 기반 로봇 탐색 기술
기존 기법보다 성공률 33%↑·탐색 단계 37%↓
전하늘 "물류·유통·가정 서비스 분야 자율화 기여"

왼쪽부터 전하늘 박사, 김태호 석사, 석사과정 민동규 학생, 이동훈 교수. 숭실대 제공

[파이낸셜뉴스] 숭실대 연구진이 선반 위 여러 물체 사이에 가려진 목표 물체를 로봇이 스스로 찾아내는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

숭실대학교는 기계공학부 이동훈 교수 연구팀이 심층 강화학습을 기반으로 한 로봇 탐색 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구에는 전하늘 박사, 김태호 석사, 민동규 석사과정생이 참여했다.

연구팀이 다룬 문제는 선반이나 수납공간처럼 여러 물체가 놓인 환경에서 목표 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않을 때, 로봇이 이를 어떻게 찾아낼 것인가이다. 물체의 위치를 바로 확인할 수 없는 데다 물건을 움직이는 순서와 탐색 경로에 따라 결과가 달라져 로봇 분야에서는 난도가 높은 과제로 꼽힌다.

연구팀은 심층 강화학습 기반 탐색 프레임워크를 제안했다.

심층 강화학습은 AI가 시행착오를 거치며 더 나은 행동 전략을 학습하는 방식이다. 연구팀은 여기에 사람이 가려진 물건을 찾을 때 보이는 행동 패턴을 반영했다. 비슷한 물건이 모여 있는 구역을 먼저 살피거나, 물체가 가려졌을 가능성이 큰 공간을 집중적으로 확인하는 식이다.

그 결과 제안된 방식은 기존 최고 수준 기법보다 탐색 성공률을 33% 이상 높이고, 탐색에 필요한 단계 수는 37% 이상 줄인 것으로 나타났다고 연구팀이 설명했다.

연구팀은 같은 주제로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관한 'ICT 챌린지 2025'에서 상위 5개 팀에 수여되는 장관상을 받은 바 있다.

전하늘 박사는 "이번 연구는 가려진 물체를 스스로 탐색하는 로봇 지능을 구현해 물류·유통·가정 서비스 분야의 자율화에 기여할 수 있다는 점에서 의미가 있다"며 "향후 실제 로봇 시스템 적용과 더 복잡한 환경으로의 확장을 통해 기술을 고도화해 나갈 계획"이라고 말했다.

spring@fnnews.com 이보미 기자