DGIST 전기전자컴퓨터공학과, 피지컬AI센터 박경준 교수 연구팀이 사회적 이슈의 확산과 망각 현상을 모사해 로봇의 자율주행 효율을 높이는 새로운 '피지컬 AI' 기술을 개발했습니다.

이는 예기치 못한 장애물을 피해 간 다음, 이를 망각함으로써 원래의 동선에 따라 움직일 수 있도록 한 기술로 물류센터, 대형 창고, 스마트 팩토리 등에서 자율주행 로봇의 생산성을 높일 수 있는 기술이 될 것으로 기대됩니다.

자율주행로봇은 물류와 제조 현장에서 자동화의 중심 역할을 하지만 실제 주행에서는 지게차, 작업용 리프트, 갑작스럽게 쌓인 화물처럼 예기치 못한 장애물이 자주 등장해 자율주행로봇의 이동을 방해하는 일이 잦습니다.

지금까지의 로봇은 눈앞의 상황에만 즉각 반응하면서 경로를 수정했기 때문에 불필요한 우회와 지연이 잦았고, 이는 생산성 저하로 이어지는 문제점이 있었습니다.

박경준 교수 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 특정 사건이나 이슈가 빠르게 확산했다가 시간이 지나면 서서히 잊히는 현상에 주목해 인간 사회 고유의 독특한 현상을 로봇에 적용했습니다.

연구팀은 이를 수학적으로 모델링해 로봇의 집단 지능 알고리즘에 적용했고 로봇들은 불필요한 정보는 망각하고, 중요한 정보만 빠르게 공유하면서 효율적인 협력 주행이 가능해졌습니다.

실제 실험에서는 물류센터 환경을 모사한 ‘가제보 시뮬레이터’를 이용했는데, 기존 로봇의 내비게이션 대비 작업 처리량이 최대 18.0% 늘고, 평균 주행시간은 최대 30.1% 줄어드는 성능 개선 효과를 보였습니다.

이는 로봇이 단순히 장애물을 피하는 기계가 아니라, 사회적 원리를 배워 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI로 진화함을 보여줍니다.

또 이 기술은 추가 센서 없이 기존의 2D LiDAR만으로 구현 가능하고, ROS 2 내비게이션 스택과 호환되는 플러그인 형태로 만들어져 있어, 별도의 복잡한 장치 없이 기존 자율주행 시스템에 바로 적용할 수 있습니다.

이에 따라 군집 드론, 자율주행차, 물류 로봇 등 산업 현장에서도 빠르게 활용할 수 있으며 특히 스마트시티 교통 관리나 대규모 탐사, 구조 현장에서 협력 기반 자율주행 시스템을 구현하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

박경준 교수는 "필요 없는 정보를 잊고 중요한 정보만 남겨 효율적으로 움직이는 사회적 원리를 모방했다"라며 "이번 연구는 피지컬 AI가 인간을 닮아가는 과정을 보여주는 점에서 의미가 크다"라고 설명했습니다.

한편, 이번 연구는 DGIST 채지영․이상훈 석․박사 통합과정생이 제1저자로 참여했으며, 교신저자는 박경준 교수로 JCR 산업공학분야 상위 2% 국제학술지 'Journal of Industrial Information Integration'에 9월 10일 온라인 게재되었으며, 과학기술정보통신부가 지원하는 AI 스타펠로우십 연구 과제의 지원을 통해 수행됐습니다.