전 세계 56개 팀 제치고 야외 비정형 환경 시각 인지 부문 글로벌 정상 등극
메타 최신 모델 결합한 독자 프레임워크 개발… '물리 인공지능(Physical AI)' 핵심 기술 확보
국내 대학 연구팀이 세계 최고 권위의 로봇 학술대회에서 주최한 글로벌 인공지능(AI) 챌린지에서 전 세계 유수 연구팀들을 제치고 최종 우승을 차지하는 쾌거를 이뤘다.
디지스트(DGIST·총장 이건우)는 윤성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수와 MIT 임형태 박사후연구원 공동 연구팀이 '2026 ICRA(국제 로봇공학 및 자동화 학술대회)'의 필드 로봇 워크숍에서 주최한 'GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지'에서 최종 1위를 차지했다고 9일 밝혔다.
총 56개 글로벌 참가팀이 치열한 경쟁을 벌인 이번 챌린지는 필드 로봇이 정제되지 않은 실제 야외 환경에서 마주하는 복잡한 장면을 얼마나 정밀하게 이해하고 분할 인식할 수 있는지를 평가하는 대회다.
특히 이번 대회에 사용된 데이터셋은 잘 정돈된 도심 도로가 아닌, 굴삭기나 4족 보행 로봇 등이 이동하는 예측 불가능한 야외 비정형 환경을 다뤄 난이도가 매우 높았다.
평가 항목 역시 64개 세부 클래스로 크게 확대되어, 현장 출현 빈도가 극히 낮은 '희소 물체(Long-tailed class)'까지 정확하게 찾아내야 하는 고도의 AI 인지 능력이 요구됐다.
DGIST-MIT 공동 연구팀은 메타(Meta)의 최신 자기지도 파운데이션 모델인 'DINOv3'와 영상 분할 모델 'Mask2Former'를 유기적으로 결합한 프레임워크를 독자 개발해 챌린지에 임했다. 연구팀이 개발한 시스템은 광량 변화와 불규칙한 지형 등 야외 현장의 수많은 변수 속에서도 흔들림 없는 시각 인식 성능을 증명해냈다.
특히 데이터 부족으로 AI가 놓치기 쉬운 희소 객체 판별 성능을 극대화함으로써, 인지 오류로 인한 사고와 직결될 수 있는 '치명적 인식 실패(Catastrophic failure)'를 획기적으로 줄여 안전성을 대폭 끌어올렸다는 평가를 받았다.
이번 우승은 대한민국의 AI 기반 영상 인식 기술력이 세계 최고 수준임을 증명했을 뿐만 아니라, 실제 물리 환경과 상호작용하는 피지컬 AI 구현을 위한 핵심 기술을 선점했다는 점에서 의미가 깊다. 향후 자율주행 차량은 물론 재난 대응, 스마트 농업, 건설 현장 등 다양한 필드 로봇 산업 분야로의 전방위적인 기술 확산이 기대된다.
윤성훈 교수는 “예측 불가능한 비정형 야외 환경에서 장면을 정밀하게 이해하는 기술은 필드 로봇의 자율성과 안전성을 보장하기 위한 가장 핵심적인 기술”이라며, “이번 글로벌 무대에서의 성과를 발판 삼아 실제 로봇 시스템 및 다양한 산업 현장에 즉각 적용할 수 있는 강력한 시각 인지 기술 연구를 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 포부를 밝혔다.
이번 성과는 DGIST와 해외 유수 연구기관 간의 긴밀한 글로벌 협력을 통해 도출된 값진 결실로, 향후 DGIST가 글로벌 로봇 및 인공지능 연구의 중심 거점으로 도약하는 데 중요한 발판이 될 것으로 주목받고 있다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
