'낯선 공간도 헤매지 않는 로봇 나온다'...공간 인식 AI 개발
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로봇이 카메라로 주변 공간을 파악하고, 그 안에서 자신의 위치를 알아내게 하는 인공지능(AI) 기술이 새롭게 개발됐다.
주경돈 교수는 "슬램 기술은 로봇이나 자율주행차뿐만 아니라 실시간으로 공간을 복원해야 하는 증강현실(AR) 기술에도 쓸 수 있다"며 "유니심 슬램은 빠른 분석과 정확한 분석의 장점을 하나로 결합함으로써 로봇이나 증강현실, 자율주행 등에서 필요한 정확한 위치 파악과 3차원 공간 복원 성능을 동시에 높일 수 있는 기술"이라고 말했다.
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[파이낸셜뉴스] 로봇이 카메라로 주변 공간을 파악하고, 그 안에서 자신의 위치를 알아내게 하는 인공지능(AI) 기술이 새롭게 개발됐다. 낯선 공간에서도 로봇이 길을 잃지 않고 이동할 수 있게 도움을 주는 기술이다.
울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 정확도와 속도를 동시에 높인 인공지능 슬램 기술인 '유니심 슬램(UniSim-SLAM)'을 개발했다고 16일 밝혔다.
AI 슬램(Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇 등에 달린 카메라 영상을 AI가 시점별로 분석해 3차원 주변 지도를 만들면서 그 안에서 자신의 위치를 파악하게 하는 기술이다. 카메라가 움직일 때 화면 속 물체의 위치와 크기가 달라지는 점을 이용한다.
이는 여러 시점의 화면을 함께 분석하면 더 정확하게 추정할 수 있지만, 처리에 시간이 오래 걸려 이동 중인 로봇이나 자율주행차가 위치를 빠르게 파악하기 어렵게 된다.
개발된 유니심 슬램은 위치 추적에는 두 시점만을 비교하는 방식을, 누적된 오차 보정에는 여러 시점을 함께 분석하는 방식을 적용해 빠른 위치 추적과 정확한 보정을 함께 할 수 있다.
두 장씩 분석한 결과와 여러 장을 분석한 결과는 같은 공간을 서로 다른 축척이나 방향으로 그린 지도처럼 어긋날 수 있는데, 이를 보정할 수 있는 기술을 연구팀이 개발한 덕분이다. 두 분석에 공통으로 들어간 화면의 촬영 위치와, 촬영 순서에 따라 카메라가 이동한 방향·거리를 함께 이용하는 기술이다. 이 정보들이 서로 맞아떨어지도록 3차원 복원도와 이동 경로를 함께 늘리거나 줄이고, 돌리거나 옮겨 두 결과의 차이를 줄이게 된다.
실내 공간을 촬영한 대표적인 벤치마크(7-Scenes)로 성능을 검증했을 때 카메라 이동 경로를 예측하는 오차가 기존 최고 수준 기술보다 최대 45.9% 감소했다. 또한 실제 공간을 3차원 형태로 복원하는 성능도 기존 기술보다 향상됐다. 위치 추정에 필요한 화면이 입력된 뒤 결과를 내놓는 데 걸리는 시간도 줄었다. 여러 화면을 함께 분석하는 기존 기술(VGGT-SLAM)은 3.41초가 걸렸지만, 유니심 슬램은 0.197초가 걸렸다.
주경돈 교수는 "슬램 기술은 로봇이나 자율주행차뿐만 아니라 실시간으로 공간을 복원해야 하는 증강현실(AR) 기술에도 쓸 수 있다"며 "유니심 슬램은 빠른 분석과 정확한 분석의 장점을 하나로 결합함으로써 로봇이나 증강현실, 자율주행 등에서 필요한 정확한 위치 파악과 3차원 공간 복원 성능을 동시에 높일 수 있는 기술"이라고 말했다.
이번 연구는 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 국제학술대회 중 하나인 '유럽 컴퓨터 비전 학술대회(European Conference on Computer Vision, ECCV) 2026'에 채택됐다. 올해 학회는 9월 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열렸다.
jiany@fnnews.com 연지안 기자
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