사진 넣자 로봇 가상훈련장 '뚝딱'…카네기멜론·칭화대 연구팀, 3D 공간 구축 AI 개발 작성일 10-14 61 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">전선·종이·방석 등 물리 특성까지 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="POeVmiFYaq"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e363a197c857944f8e304781a6c2f45bac6dec87acc70a036219af6388e920e3" dmcf-pid="QIdfsn3Gkz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="코딤리콘 작동 방식. (사진=깃허브 프로젝트 페이지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552809-WkUXVfQ/20261014141102224zlce.jpg" data-org-width="875" dmcf-mid="6BTrzYiPaB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552809-WkUXVfQ/20261014141102224zlce.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 코딤리콘 작동 방식. (사진=깃허브 프로젝트 페이지) </figcaption> </figure> <p contents-hash="806c8e6ed35323873ed8ca701a7e1a8d8e4bd35bd6ac906bcf1ef20f0522f925" dmcf-pid="xCJ4OL0Ho7" dmcf-ptype="general">[더구루=홍성일 기자] 미국 카네기멜론대학교와 중국 칭화대학교, 로봇 인공지능(AI) 기업 제네시스 AI(Genesis AI) 공동연구팀이 이미지 데이터만으로 물리 법칙이 적용된 3차원(3D) 가상공간을 자동 구축하는 AI 기술을 개발했다. 단단한 물체는 물론 형태가 변하는 전선과 종이, 쿠션 등의 물리적 특성까지 정밀하게 구현할 수 있어 시뮬레이션 기반 로봇 학습 성능을 대폭 끌어올릴 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="a61cd25a9275717fbf6e3d95dca8c6578621a9deda55d3943d0940d25eeb1fd1" dmcf-pid="yfXh21Ndcu" dmcf-ptype="general">14일 논문 사전 공개 사이트 아카이브(arXiv)에 따르면 카네기멜론대·칭화대·제네시스 AI 공동연구팀은 최근 이미지만으로 물리법칙이 적용된 심레디(Sim-Ready) 3D 환경을 생성하는 에이전트 기반 프레임워크 '코딤리콘(CoDimRecon)' 기술을 선보였다. 연구팀은 관련 내용을 아카이브뿐만 아니라 글로벌 최대 오픈소스 플랫폼인 깃허브(GitHub) 기반 프로젝트 페이지를 통해서도 공개했다. </p> <p contents-hash="68d83395e010acbf600ecca906a3352778d965c5dbf076b7ac06d0926681a37b" dmcf-pid="W4ZlVtjJaU" dmcf-ptype="general">코딤리콘은 다중 시점 RGB(적녹청) 이미지나 영상을 기반으로 물리 시뮬레이션이 가능한 3D 디지털 공간을 자동 생성하는 AI 기술이다. AI 에이전트는 크게 3단계에 걸쳐 시뮬레이션 공간을 구축한다. </p> <p contents-hash="20e05c7aaa24cc8b58ed315d1fa7b0c05bb80e9e536a508ccb206a4b2c758ca9" dmcf-pid="Y85SfFAiap" dmcf-ptype="general">우선 1단계에서는 입력된 이미지 데이터를 분석해 3D 기본 도형으로 방 구조와 물체들의 외형을 조립한다. 이어 2단계에서는 AI가 자체 구축한 3D 공간과 원본 이미지 데이터를 비교하며 조명과 색감, 물체 위치를 정교하게 다듬고, 서랍장이나 키보드처럼 움직임이 필요한 물체에 관절(Joint) 구조를 부여한다. 또한 중력 효과를 적용해 공중에 떠 있는 물체들이 바닥이나 가구 위에 안정적으로 놓이도록 조정한다. </p> <p contents-hash="1b039ee6f8f9175e4bc8b1fcda9d9fafd7efbab5116872599d520e8eb7d921a5" dmcf-pid="G1woZs4qA0" dmcf-ptype="general">마지막 3단계는 코딤리콘의 핵심 공정으로, 변형체에 실제 물리 특성을 입히고 검증하는 과정이다. 먼저 AI는 전화기 줄, 종이·비닐, 방석 등 형태가 바뀌는 물체들을 외력에 따라 휘어지거나 눌릴 수 있는 구조로 변환하고 초기 물리 데이터를 부여한다. 이후 시뮬레이션 공간에 가상 로봇 팔을 투입해 물체들을 직접 조작하는 행동 테스트를 진행한다. 테스트 과정에서 도출된 물리 데이터를 분석해 물체가 현실과 같은 특성을 보이면 최종 통과시키고, 오류가 감지되면 AI가 스스로 물리 설정을 수정해 공간을 완성한다. </p> <p contents-hash="470eee76b0acb211e6f4bf20dda3ac3112242e766d77b388165828559b80f84b" dmcf-pid="Htrg5O8BA3" dmcf-ptype="general">예컨대 AI 에이전트가 가상 로봇 팔로 종이를 접었다가 손을 뗐을 때 종이가 고무판처럼 다시 펴지면 초기 입력된 탄성 특성이 잘못됐다고 진단하고, 접힌 모양이 유지되는 소성 특성으로 재조정하는 식이다. </p> <p contents-hash="f41ddabfdae2f12bcd977fbb8a7ee567b6b4fd2ac6199de838c22545b87f7c3f" dmcf-pid="XFma1I6bAF" dmcf-ptype="general">연구팀은 코딤리콘이 실내 3D 데이터셋 성능 테스트에서 기존 에이전트 AI 모델들보다 한층 현실에 가까운 고품질 가상공간을 구현해냈다며 관련 실증 데이터도 함께 게재했다. </p> <p contents-hash="6b97dd001dee8e7417aa8b79d199fa5bec2a2caafded470861981585f9ad828a" dmcf-pid="Z3sNtCPKAt" dmcf-ptype="general">연구팀은 "코딤리콘은 시각적 관찰로부터 물체를 복원하는 단계부터 실제 후속 시뮬레이션이 요구하는 형태의 변형체 자산을 구축하고 행동 테스트로 검증하는 과정까지의 루프(Loop)를 완성했다"며 "실제 환경을 재사용 가능한 디지털 월드로 전환함으로써 로봇 학습과 컴퓨터 게임, 몰입형 콘텐츠 제작 등 다양한 애플리케이션을 뒷받침할 수 있을 것"이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © THE GURU의 모든 콘텐츠(영상·기사·사진)는 저작권법의 보호를 받은바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.</p> 관련자료 이전 카톡 5000만명 품은 '모두의 AI'…카카오, 연내 승부수 10-14 다음 [단독] KISA 전산시스템 절반 낡았는데…유지보수비는 감소 10-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
