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KAIST는 윤성의 전산학부 교수 연구팀이 △유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 △빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 △사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 △미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 있다. 이를 통해 AI가 보고(인식)부터 물리 이해, 예측, 행동(계획)까지 전 과정을 수행하는 기반을 제시했다.
특히 연구팀은 투명 물체 인식 기술은 ‘글린트(GLINT, 투명 환경 시각 인식 기술)’를 통해 AI가 유리와 같은 투명한 물체도 정확하게 인식하도록 했다.
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사람이 유리창을 볼 때 유리에 비친 모습과 유리 너머의 풍경을 자연스럽게 구분하지만 기존 AI는 두 정보를 하나의 영상으로 인식해 투명한 물체를 제대로 이해하지 못하는 경우가 많았다. 연구팀은 유리에 반사된 모습과 유리 뒤의 물체를 각각 분리해 분석하는 새로운 기술을 개발해 AI가 투명한 환경에서도 장면을 정확하게 이해하게 했다.
이러한 연구를 포함해 연구팀은 총 4편의 논문을 세계적인 AI 학회인 ‘ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)’와 ‘CVPR 2026(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)’에서 발표했다.
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 “자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 기여하기를 기대한다”고 말했다.
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