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“로봇도 사람처럼 공간의 과거를 기억한다”… DGIST, 차세대 자율 로봇 기술 세계 무대 석권
3줄 요약
- DGIST 연구팀이 로봇이 물체의 위치 변화를 기억하는 장기 메모리 시스템 ‘LT-Mem’을 개발했습니다.
- 이 연구는 IROS 2026에 제출된 논문 1,933편 가운데 최우수 논문상에 선정됐습니다.
- 연구팀은 라이다 없이 영상으로 공간 변화를 파악하고, 비교 대상 방식보다 적은 데이터로 추론했다고 설명했습니다.
DGIST 김기섭 교수 연구팀은 로봇이 같은 공간을 여러 번 방문하면서 물체의 위치와 변화 이력을 쌓는 장기 메모리 시스템 LT-Mem을 개발했습니다. 기존 로봇은 지도를 최신 상태로 갱신하는 과정에서 과거 정보를 잃거나, 다른 시점에 본 물체가 같은 대상인지 연결하는 데 어려움이 있었습니다.
연구팀은 자체 영상 지도 구축 기술인 MR.ScaleMaster를 활용해 서로 다른 시점의 비디오를 하나의 3차원 공간 좌표에 연결했습니다. 라이다와 같은 별도 센서 없이 카메라 영상만 사용하며, 자주 움직이는 물체와 오래 고정된 물체를 구분하고 과거 물체 위치에 관한 질문에도 답하도록 설계했습니다.
연구팀에 따르면 이 방식은 방대한 영상을 매번 다시 분석하는 비교 대상 언어모델 방식보다 약 16분의 1 수준의 토큰을 사용하면서 더 높은 추론 성능을 보였습니다. 로봇의 장기 기억을 평가하는 LT-VQA 체계도 함께 제시했습니다. 성능 수치는 연구 평가 조건에서 나온 결과이며 실제 현장 성능을 뜻하지는 않습니다.
연구 결과는 로봇 분야 국제학술대회 IROS 2026에 제출된 논문 1,933편 가운데 단독 최우수 논문상을 받았습니다. 연구팀은 향후 가정용 서비스와 물류·시설 관리 로봇에 적용할 가능성을 제시했습니다.
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