윤성훈(왼쪽부터) DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수, 이상진, 최효빈, 박재일 연구원.[DGIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과 미국 공동연구팀이 세계 최고 권위 로봇 학술대회에서 전 세계 56개 팀을 제치고 우승을 차지했다.

DGIST(대구경북과학기술원)는 전기전자컴퓨터공학과 윤성훈 교수와 미국 메사추세츠공과대학(MIT) 임형태 박사후연구원 공동 연구팀이 ‘2026 ICRA(국제 로봇공학 및 자동화 학술대회)’의 필드 로봇 워크숍에서 주최한 ‘GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지’에서 1위에 올랐다고 9일 밝혔다.

독일 프라운호퍼 IOSB 연구소, 뮌헨 연방군대학교, 코블렌츠대학교가 공동 주관한 이번 챌린지는 필드 로봇이 정제되지 않은 실제 환경에서 마주하는 복잡한 장면을 얼마나 정밀하게 이해할 수 있는지를 평가하는 대회다. 도심의 잘 정돈된 도로 중심으로 수집된 기존 자율주행 데이터셋과 달리, 이번 대회에 사용된 ‘GOOSE 데이터셋’은 예측 불가능한 야외 비정형 환경에서 수집된 필드 로봇 중심의 데이터라는 점이 가장 큰 특징이다.

사용된 데이터셋은 굴삭기, 4족 보행 로봇 등 서로 다른 플랫폼에서 수집된 비정형 야외 데이터로 기존 도심 도로 환경보다 까다롭다. 특히 올해는 평가 항목이 64개 세부 클래스로 대폭 확대, 현장에서 출현 빈도가 극단적으로 낮은 ‘희소 물체’까지 정확하게 인식해내는 고도의 능력이 요구됐다.

공동 연구팀은 메타의 최신 자기지도 파운데이션 모델인 ‘DINOv3’와 영상 분할 모델 ‘Mask2Former’를 유기적으로 결합한 프레임워크를 독자 개발했다. 이 시스템은 광량 변화, 불규칙한 지형, 복잡한 배경 등 실제 도심 환경과 숲과 같은 험난한 비정형 환경에서 흔들림 없이 안정적인 시각 인식 성능을 발휘했다.

특히 데이터 부족으로 AI가 놓치기 쉬운 희소 객체 판별 성능을 극대화, 사고로 직결될 수 있는 치명적 인식 실패를 획기적으로 줄여 안전성을 높였다. 이를 활용하면 향후 자율주행 차량은 물론 재난 대응, 스마트 농업, 건설 현장 등 다양한 필드 로봇 산업 분야로의 전방위적인 확장이 기대된다.

윤성훈 교수는 “이번 성과는 AI 기반 영상 인식 기술의 우수성을 세계 무대에 증명하고 피지컬 AI 구현 가능성을 입증한 것”이라고 말했다.