사람과 협업하는 세계 최고 성능 'AI 로봇 파지 모델' 개발 작성일 04-29 115 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BCLd0zP3R4"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1dceec2ba22b1069841513ea3a0f1d3844f5f47412b56da3df438eeae9fbd450" dmcf-pid="bhoJpqQ0Rf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 기반 로봇 파지 모델 ‘GraspSAM’을 개발한 광주과학기술원(GIST) 연구진. 이규빈 AI융합학과 교수, 노상준 박사과정생, 김종원·강래영·남동우 석박사통합과정(박사과정), 백승혁 한국기계연구원 선임연구원. 광주과학기술원(GIST) 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/dongascience/20250429121218091mlry.png" data-org-width="680" dmcf-mid="qoTheLrRe8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/29/dongascience/20250429121218091mlry.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 기반 로봇 파지 모델 ‘GraspSAM’을 개발한 광주과학기술원(GIST) 연구진. 이규빈 AI융합학과 교수, 노상준 박사과정생, 김종원·강래영·남동우 석박사통합과정(박사과정), 백승혁 한국기계연구원 선임연구원. 광주과학기술원(GIST) 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="cfd9918258a9d4d2ddafc339f6463f9fd4ee6899781fcb3abcec8c58e9693e49" dmcf-pid="KzyldomeRV" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 다양한 형태의 프롬프트(명령어) 입력 지원으로 작업자의 의도에 따라 복잡한 환경에서 학습하지 않은 물체도 정확하게 파지하는 기술을 개발했다. 작업자 시선을 추적해 파지하는 기능까지 갖췄다. 가정용 로봇 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="2622a45045748a311329b1ee2f3a1e2cb4e9ced8459e01b91ae206b684fe7bfb" dmcf-pid="9qWSJgsdL2" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST)은 이규빈 AI융합학과 교수 연구팀이 작업자와의 협업을 고려한 로봇 파지 모델 ‘GraspSAM’을 개발했다고 29일 밝혔다. </p> <p contents-hash="8546a55b28ed829db88075b56a73e564a48c3f6e070494a91db7302a9e0a0614" dmcf-pid="2BYviaOJR9" dmcf-ptype="general">산업 현장에서 로봇이 물체를 정확하고 안정적으로 잡기 위해서는 정교한 파지 기술이 필수적이다. 기존 파지 기술은 물체의 종류나 환경 변화에 따라 새로운 모델 학습이 필요하며 제한된 데이터세트에 의존하는 한계가 있다.</p> <p contents-hash="e6609921b7cb78bb9d476600044b65c7b1f4ad7d86f33c81ba6857e8c34a8748" dmcf-pid="VbGTnNIiLK" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 인공지능(AI) 기반 로봇 파지 모델 GraspSAM은 점, 박스, 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트 입력을 지원한다. 한 번의 추론만으로 물체의 파지점을 정확히 예측할 수 있도록 설계됐다. 학습되지 않은 물체라도 복잡한 환경에서 안정적으로 파지할 수 있는 능력을 갖췄다.</p> <p contents-hash="a0a4d87adb4506f88d7f8b42d0f94d7a8922e01671affcdbf0ed3023955f6bb2" dmcf-pid="fKHyLjCneb" dmcf-ptype="general">연구팀은 페이스북 모회사 메타가 개발한 범용 이미지 분할 모델인 ‘SAM(Segment Anything Model)’을 최초로 로봇 파지 출력에 도입했다. GraspSAM은 SAM의 강력한 객체 분할 능력을 활용해 최소한의 미세 조정만으로 물체의 파지점을 예측한다.</p> <p contents-hash="451df6c8fd5bc4b7ac1c9a03bbe0d007c86b6322dd1d685eeb731ec43f7435bd" dmcf-pid="49XWoAhLRB" dmcf-ptype="general">연구팀은 SAM을 파지점 추론에 최적화할 수 있게 ‘어댑터(Adapter) 기법’과 ‘학습 가능한 토큰(Learnable Tokens) 기법’을 적용했다. 어댑터 기법과 학습 가능한 토큰 기법은 최대한 적은 자원으로 성능을 높이는 대형 모델 조정 방법이다. </p> <p contents-hash="0d59b05c2b9c0fb6856bdd7b009ff5f3881ae7df7f2f70fee80d037469db640e" dmcf-pid="82ZYgclonq" dmcf-ptype="general">이렇게 개발된 GraspSAM은 프롬프트 기반 입력을 지원하며 사용자가 제공하는 간단한 점, 박스, 텍스트 입력을 통해 다양한 환경·물체·상황에 즉각적으로 적응할 수 있도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="959f30c9cbb1f0a8eceffa44cd4cc862c1814440f5913f729f7e1c14fa998a81" dmcf-pid="6V5GakSgLz" dmcf-ptype="general">GraspSAM을 적용한 로봇은 보다 다양한 물체를 손쉽게 잡을 수 있다. 단 한 번의 연산만으로 파지점을 예측해 산업 현장에서의 적용 범위를 획기적으로 확장했다.</p> <p contents-hash="7fa82951a6db270251f8284ee5b87f05060f29d858c7da511180b5920805414b" dmcf-pid="Pf1HNEvae7" dmcf-ptype="general">우수한 성능도 입증됐다. 파지 벤치마크 데이터세트인 ‘Grasp-anything’과 ‘Jacquard’에서 최고 수준(SOTA)*의 성능을 달성했다. 실험 결과 복잡한 실제 환경에서도 로봇이 안정적으로 파지 작업을 수행할 수 있다는 것이 확인됐다. 특히 눈동자 추적 기술과 결합해 작업자의 시선에 맞춰 파지 작업을 수행하는 기능까지 성공적으로 구현했다. </p> <p contents-hash="e6c78fe2815df93f7548028500bbb86566c31cceec7a71db98b1d1761097a9c3" dmcf-pid="Q4tXjDTNdu" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 이규빈 교수는 “GraspSAM 모델은 로봇과 사용자의 직관적인 상호작용을 가능하게 한다”며 “복잡한 환경에서도 탁월한 파지 능력을 발휘해 산업 현장뿐만 아니라 가정용 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 연구 결과는 5월 국제로봇 자동화 학술대회(IEEE ICRA)에서 발표될 예정이다. 자세한 관련 정보는 GraspSAM 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.</p> <p contents-hash="8e205a6d60d267494b75b38f6f19b5f640001b87050eab2cda6e74566dd913e8" dmcf-pid="x8FZAwyjMU" dmcf-ptype="general"><참고 자료></p> <p contents-hash="c06196f29355da22eae6125939116c4d7568287cfc288c0d402eaa31aa3cf0b4" dmcf-pid="ylgiUBxpep" dmcf-ptype="general">- doi.org/10.48550/arXiv.2409.12521</p> <p contents-hash="5e2e7cb82b889f60e3790b9f15142bfb4514e31caaeb02d86141c74bed95ec09" dmcf-pid="WSanubMUJ0" dmcf-ptype="general">[박정연 기자 hesse@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘갱스 오브 런던3’ 김홍선 감독 “신승환·임주환 출연, 원래 韓캐릭터 NO” [인터뷰②] 04-29 다음 비즈니스에 바로 적용할 글로벌 시니어 트렌드 3선...이보람 써드에이지 대표 “돌봄 수요·예방 건강·에이지테크” 04-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
