[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 투명 물체 인식부터 미래 예측, 행동 계획까지 가능한 피지컬 AI 핵심기술을 개발했다. 인공지능이 단순히 화면 속 정보를 분석하는 수준을 넘어 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다.
KAIST는 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 인식하는 기술, 빛과 물질의 상호작용을 분석하는 기술, 사진 한 장으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술, 미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 AI가 현실 세계를 인식하고 이해한 뒤 예측과 행동 계획까지 수행하는 흐름을 제시했다. 이는 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현에 활용될 수 있다.
연구팀은 먼저 투명 환경 시각 인식 기술인 ‘글린트’를 개발했다. 기존 AI는 유리에 비친 모습과 유리 너머 풍경을 하나의 영상으로 인식해 투명 물체를 제대로 구분하지 못하는 한계가 있었다. 글린트는 반사된 모습과 유리 뒤 물체를 분리해 분석함으로써 투명한 장면에서도 AI가 공간과 물체를 정확히 이해하도록 했다.
빛과 재질을 이해하는 장면 복원 기술인 ‘라디오GS’도 개발됐다. 이 기술은 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정을 AI가 학습하도록 해 조명 변화에도 물체의 재질과 주변 환경을 안정적으로 인식할 수 있게 한다. 실제 환경에서는 같은 물체라도 햇빛, 실내 조명, 반사광에 따라 다르게 보이기 때문에 이러한 기술은 로봇 비전과 자율주행 인식 성능 향상에 중요하다.
연구팀은 시각 정보를 실제 행동으로 연결하는 ‘비주얼-RRT’ 기술도 선보였다. 기존 로봇은 목적지 좌표가 필요했지만, 이 기술은 현재 로봇이 보는 장면과 목표 사진을 비교해 스스로 이동 경로를 찾는다. 실제 로봇 실험에서도 사진 한 장만으로 목적지에 도달하는 데 성공했다.
미래 예측 기반 행동 계획 기술인 ‘클래드’는 AI가 행동하기 전에 앞으로 벌어질 상황을 예측하고 가장 적절한 행동을 선택하도록 한다. 복잡한 환경에서도 작업 성공률을 높일 수 있어 차세대 자율 로봇과 피지컬 AI 구현의 핵심 기술로 평가된다.
이번 연구 성과는 세계 최고 권위 AI 학회인 ICLR 2026과 CVPR 2026에서 구두 발표 2편, 하이라이트 논문 2편 등 총 4편의 논문으로 발표됐다. 특히 구두 발표는 ICLR과 CVPR에서 각각 약 1.13%, 0.8%만 선정되는 최상위 발표 형식이다.
윤성의 교수는 “이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다”며 “이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다”고 말했다.
