로봇도 '장기 기억'한다…DGIST, 세계 학회 최우수상

1933편 중 최우수 논문 단독 선정

김기섭 DGIST 로봇및기계전자공학과 교수(가운데) 연구팀이 세계적인 로봇학회에서 최우수 논문상을 받는 개가를 올렸다. DGIST는 자율주행과 로봇 인지, 인공지능(AI) 등 로봇 기술 전반을 다루는 국제학술대회 ‘IEEE/RSJ IROS 2026’에서 올해 제출된 논문 1933편 가운데 김 교수팀 연구가 최우수 논문으로 단독 선정됐다고 7일 밝혔다. 김 교수가 교신저자로 참여했으며 이유민 석사과정생(오른쪽)이 제1저자, 주효석 석박사통합과정생이 공동저자로 이름을 올렸다.

연구팀은 로봇이 같은 공간을 여러 차례 방문하며 물체의 위치 변화 이력을 축적·기억하는 장기 메모리 시스템 ‘LT-Mem’을 개발했다. 기존 로봇은 지도를 갱신하는 과정에서 과거 정보를 잃거나 서로 다른 시점에 본 물체를 동일한 대상으로 연결하는 데 한계가 있었다.

LT-Mem에는 연구팀이 개발한 영상 기반 지도 구축 기술 ‘MR.ScaleMaster’가 적용됐다. 라이다(LiDAR) 같은 별도 센서 없이 이미지·영상만으로 여러 시점의 관찰 정보를 하나의 3차원 공간에 연결한다. 이를 통해 로봇은 자주 옮겨지는 물체와 고정된 가구를 구분하고 특정 물체가 과거 어디에 있었는지도 기억할 수 있다.

약 16분의 1 수준의 데이터만 사용하면서도 높은 추론 성능을 확보했다는 게 연구팀의 설명이다. 김 교수는 “향후 가정용 서비스 로봇과 물류·시설 관리 로봇 등 장기간 복잡한 환경에서 활동하는 로봇 기술 발전에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

유지희 기자 keephee@hankyung.com