“로봇이 처음 보는 물체도 정확히 인식”

광주과학기술원(GIST)은 14일 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 미학습 물체를 정확하게 인식할 수 있는 AI 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 실시간으로 오탐지된 물체를 삭제하거나 추가하는 기능을 탑재해, 로봇의 시각 인지 능력을 크게 향상시킬 것으로 예상된다.

현재 널리 사용되는 AI 비전 기술에는 몇 가지 한계가 있다. 기존 모델은 사전에 학습된 물체만 인식할 수 있어 새로운 물체를 구별하는 데 어려움을 겪고, 또 다른 모델은 사용자의 입력을 기반으로 물체를 탐지할 수 있지만, 복잡한 환경에서는 정확도가 떨어지는 문제를 안고 있다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 이미지와 초기 예측 데이터를 활용해 오류를 정정하는 기술을 개발했다. 그러나 기존 기술은 세부적인 수정이나 잘못된 인식을 정정할 수 있지만, 속도가 느려 실시간 처리에 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하고자, 빠르고 정확한 오류 정정 기술을 적용한 ‘QuBER’ 모델을 개발했다. 이 모델은 이미지와 초기 예측 데이터를 바탕으로 ‘4자 경계 오류’를 분석해 물체 인식의 정확도를 높이며, 처음 보는 미학습 물체도 실시간으로 빠르고 정확하게 인식할 수 있다.

‘QuBER’ 모델은 가려진 물체가 많은 상황에서도 뛰어난 분할 능력을 발휘, 기존 기술을 능가하는 세계 최고 수준의 정확도를 기록했다.

이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며 “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼, 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 산업통상자원부와 과학기술정보통신부의 지원을 받았으며, 5월에 열리는 IEEE 국제 로봇 자동화 학술대회(ICRA)에서 발표될 예정이다.