로봇이 수건 접고 주스 제조까지… “동작 한번 보여주면 알아서 배워” 작성일 07-24 52 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">中 연구팀, 사이언스 로보틱스 발표<br>어린아이 걸음마 모방학습서 착안<br>적은 학습데이터로도 성능 뛰어나</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZSrXrXGh3E"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b4c07e26bb83d397507070c559de4876f994202bc409b3a18da9aa8ce1d4945d" dmcf-pid="5vmZmZHl7k" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 개발한 로봇 학습 체계 ‘RL-100’을 탑재한 로봇. 7시간 동안 오렌지주스를 만드는 데 성공했다. Kun Lei 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/donga/20260724043546850wdwf.png" data-org-width="1600" dmcf-mid="H2aSNShD0w" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/donga/20260724043546850wdwf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀이 개발한 로봇 학습 체계 ‘RL-100’을 탑재한 로봇. 7시간 동안 오렌지주스를 만드는 데 성공했다. Kun Lei 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="f00baa8cdf12d550c1506bebf6a184087dccd7415d769c032876577436bf594e" dmcf-pid="1DghghIkFc" dmcf-ptype="general"> 사람의 동작을 배운 뒤 스스로 시행착오를 거치며 동작 수행 능력을 높이는 로봇 학습 기술이 개발됐다. 수건 접기와 볼링공 굴리기부터 오렌지주스 만들기까지 다양한 작업을 성공했다. 쇼핑몰에서는 7시간 동안 주스를 제조했다. 적은 규모의 시범 데이터만으로도 실제 현장에 투입할 수 있는 수준의 조작 능력을 구현할 가능성이 제시됐다. </div> <p contents-hash="b28a27d9c5ea2c5a3b62d82d68c3671644f4e890a2e823a07f41b89e9210e78d" dmcf-pid="twalalCEUA" dmcf-ptype="general">중국 상하이교통대·상하이 치즈연구소 연구팀은 모방학습과 강화학습을 결합한 로봇 조직 학습 체계 ‘RL-100’을 개발하고 연구결과를 22일(현지 시간) 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 발표했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="84bb858905efd83bd3806ea8d5a53df6845d89c2909744f3d204047c651ef315" dmcf-pid="FrNSNShD3j" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="휴머노이드 기업 피겨사의 모델 헬릭스. 지난해 8월 헬릭스가 한 시간 동안 수건 개는 작업을 하는 영상이 공개되며 화제를 모았다. 피겨 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/donga/20260724043549302zaiq.png" data-org-width="1575" dmcf-mid="X8tftf2uUD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/24/donga/20260724043549302zaiq.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 휴머노이드 기업 피겨사의 모델 헬릭스. 지난해 8월 헬릭스가 한 시간 동안 수건 개는 작업을 하는 영상이 공개되며 화제를 모았다. 피겨 제공 </figcaption> </figure> <div contents-hash="f3d68dd67dd74fb863a7ca494b8396de3178715211e56e7b5333dd429325ffaf" dmcf-pid="3mjvjvlwUN" dmcf-ptype="general"> ‘모방학습’은 사람이 직접 시범을 보이거나 로봇을 조작하는 모습을 학습시켜 따라 하게 하는 방식이다. 직관적인 학습이 가능하지만 일일이 시범 데이터를 만들어야 해 노동력이 많이 들고 학습 규모를 확대하기 어렵다. ‘강화학습’은 로봇이 다양한 행동을 시도하고 시행착오를 거치며 더 나은 동작을 찾아가는 방식이다. 사람을 흉내 내기보다 탐색을 통해 작업에 더 적합하고 자연스러운 움직임을 생성할 수 있지만 많은 시행착오 과정이 필요하다. </div> <p contents-hash="39ed896adf354cbe0038ec14d82a704f86746877d16e542e724adf6c62483f04" dmcf-pid="0sATATSrza" dmcf-ptype="general">연구팀은 어린아이가 부모의 도움을 받아 걷는 법부터 익힌 뒤 혼자 연습하며 동작을 다듬는 과정에서 착안해 RL-100을 개발했다. RL-100은 먼저 사람이 원격 조종한 시범 데이터를 이용해 모방학습 방식으로 로봇을 사전 학습시킨다. 이후 강화학습을 반복해 작업 속도와 정확도를 높이고 마지막 단계에서는 로봇이 자주 실패하는 상황을 집중적으로 학습해 신뢰성을 향상시킨다.</p> <p contents-hash="51a62fd29562e4badd3bd870b01822b16cadf05d9321073f1d59d84bb04435bf" dmcf-pid="pOcycyvm7g" dmcf-ptype="general">연구팀은 시뮬레이션과 실제 환경에서 RL-100 성능을 검증했다. 단단한 물체와 천처럼 형태가 쉽게 변하는 물체 등을 다루는 8가지 작업을 수행하도록 했다. 검증 결과 RL-100을 탑재한 로봇은 수건 접기, 병뚜껑 돌려 열기, 볼링공 굴리기, 상자 조립하기, 오렌지즙 짜기, 액체 따르기 등 모든 환경 작업을 성공적으로 수행했다. 처음 보는 모양의 천을 접는 것과 같이 학습 과정에서 접하지 않은 작업에도 대응했다. 물건이 어지럽게 놓여 있거나 장애물이 있는 환경에서도 높은 성공률을 유지했다. 로봇이 수건을 접는 도중 사람이 밀어 방해해도 성공적으로 작업을 수행했다.</p> <p contents-hash="dabf462b8c4caba554c66f82f19f0bb75ed8eb435a2eba230c44d60093903b5b" dmcf-pid="UIkWkWTsuo" dmcf-ptype="general">연구팀은 공공 쇼핑몰에서 로봇이 오렌지주스를 만들어 제공하는 실험을 진행했다. 로봇은 휴식 없이 7시간 동안 오렌지를 집어 착즙기에 넣고 즙을 짜는 작업을 반복했다. 단 한 번의 실패도 없었다. 사람이 원격으로 직접 조종하는 경우와 비교한 결과 RL-100을 적용한 로봇은 작업 속도와 완성도에서 사람과 비슷하거나 더 뛰어난 성능을 보였다. 요하네스 스토르크 스웨덴 외레브로대 부교수는 관련 논평에서 “RL-100은 제한된 데이터로도 로봇 조작 능력을 고도화하고 실제 환경에 배치할 수 있다는 가능성을 입증했다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="780aef62913a794ba4fbeee08d8e3f9c2a4714f61837ac3b2605fd346a20c9f3" dmcf-pid="uCEYEYyOzL" dmcf-ptype="general">문혜원 동아사이언스 기자 moony@donga.com </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아일보. All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 공기-소금-땀으로 전기 저장… 리튬이온 대안 찾기 글로벌 경쟁 07-24 다음 AMD “헬리오스 랙스케일 솔루션, 엔비디아 베라 루빈과 정면승부 [AMD AAI 2026] 07-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
