| 제목 | 여자대화 추천 최고의 아이템을 만나보세요!▲ 로봇팔이 고무링을 홈에 끼우는 실링 작업, O링을 실린더에 장착하는 설치 작업, 두 기둥 사이에 꼬인 고무줄을 푸는 분리 작업. INR-DOM은 부분적인 관측 정보만으로 물체의 꼬인 상태를 정확히 파악하고 과제를 성공적으로 수행했다.  © 특허뉴스 | 등록일 | 25-09-17 03:17 |
| 글쓴이 | 김주선 | 조회 | 281 |
https://rxa.mtdb.top [192] http://coirheaven.com/gnuboard4/bbs/logout.php?url=https://rxa.mtdb.to… [190]로봇이 고무줄을 풀고, 전선을 끼우고, 의류를 정리하는 일은 이제 더 이상 인간의 전유물이 아니다. KAIST 연구진이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 형상을 추론하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 인공지능 기술을 개발해, 산업 자동화의 새 장을 열었다.
KAIST는 전산학부 박대형 교수 연구팀이 INR-DOM 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 로봇이 부분적으로 관측한 3차원 정보만으로 보이지 않는 부분까지 포함한 물체의 전체 모습을 복원하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 학습하도록 한다.
변형 물체는 형태가 무한히 바뀌고 스스로 일부를 가려 로봇이 인식하기 어려워, 그동안 로봇공학의 난제로 꼽혀왔다. 하지만 연구팀은 ‘잠재 신경 표현’을 활용해 로봇이 마치 사람처럼 전체 형상을 상상할 수 있도록 했고, 강화학습과 대조학습을 결합한 2단계 학습 구조를 적용해 정밀한 조작 능력을 확보했다.
실험 결과, INR-DOM을 적용한 로봇은 시뮬레이션에서 고무링 끼우기, O링 설치, 꼬인 고무줄 풀기 같은 복잡한 과제에서 기존 최고 수준을 뛰어넘는 성과를 보였다. 특히 ‘풀기’ 과제에서 75%의 성공률을 기록, 기존 기술 대비 약 49% 높은 성능을 달성했다. 실제 로봇 실험에서도 전선 끼우기와 꼬임 풀기 작업을 90% 이상 성공률로 수행했으며, 기존 방법보다 25% 향상된 성과를 보여 시각적으로 모호한 상황에서도 강인한 조작 능력을 입증했다.
제1 저자인 송민석 연구원은 "이번 연구는 로봇이 불완전한 정보만으로도 변형 물체의 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다”라며, "제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
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KAIST 전산학부 송민석 석사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21~25일 LA USC에서 개최된 로봇 공학 분야 최상위 국제 학술대회인 ‘로보틱스: 사이언스 앤 시스템즈 2025’에서 발표됐으며, 로봇이 부드럽고 불규칙한 물체를 다룰 수 있는 지능형 자동화 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가받고 있다.
논문명은 Implicit Neural-Representation Learning for Elastic Deformable-Object Manipulations이다.
이재명 대표의 고개가 상황에 따라서 춤을 추는 고무줄 고개인 것으로 나타났다. 필요할 때는 고개를 숙이고, 필요하지 않을 때는 고개를 치켜드는 고무줄 고개였다.
이재명 대표가 대선후보로 선출된 뒤 첫 일정으로 지난 4월 28일 국립서울현충원을 찾아 이승만 박정희 전 대통령 묘역을 참배하면서 고개를 숙였다.
이 후보는 "정치는 현실이고 민생을 개선하는 게 정치의 가장 큰 몫이기 때문에 가급적 지나간 이야기와 이념, 진영 등은 잠깐 곁으로 미뤄두면 어떨까"라며 자신의 행보는 국민통합을 위한 것이라고 했다. 이 후보는 대통령의 사전적 의미는 "‘국민을 크게 통합하는 우두머리’라는 의미가 있더라"라고 소개하면서 고개를 숙여 참배했다.
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그는 이전에 이승만 대통령에 대해서 친일 매국 세력의 아버지이고, 박정희 대통령에 대해서는 군사 쿠데타로 국정을 파괴하고 인권을 침해했던 그야말로 독재자였다고 하면서 친일매국 세력의 아버지, 인권침해 독재자에게 고개를 숙일 수는 없다고 했다.
그러나 지금의 상황은 다르다. 대통령에 당선되기 위해서 이제까지 살아왔던 자신의 철학을 팽개치고 두 대통령의 묘지 앞에서 고개를 숙였던 것이다. 그야말로 고무줄 고개였다.
만일 그가 대통령에 당선된다면 그의 고개는 다시 춤을 출 것이다. 그는 박근혜 대통령에 대해서 존경하는 대통령이라고 하니 진짜 존경하는 줄 알았다고 한 적이 있듯이 고개 숙여 두 대통령을 참배하니 국민은 진짜 국민통합을 하는 자세로 참배하는 줄 알았다고 할 것이다.
이재명의 고무줄 고개의 행보가 언제까지 이어질지 모른다. 그의 고무줄 고개가 지속되지 않기 위해서는 대법원이 움직여야 한다.
대법원은 원심에 대한 결론을 평가하기 위하여 조속한 시일 내에 판단하기로 하고 급속하게 심리를 하고 있다. 지금의 행보로서는 6.3 대선전에 결론을 낼 것이라고 하고 있다. 1심과 2심이 판사의 성향에 따라 춤을 추는 고무줄 판결을 했기 때문에 고무줄 판결을 이제는 속히 끊을 필요가 있다.
대법원은 반만년의 역사를 가진 이 나라가 임기 5년의 대통령이라는 지위를 움켜쥐기 위하여 역사, 원칙, 철학, 법을 깡그리 무시하고 상황에 따라 춤을 추는 것을 멈출 필요가 있다. 그러기 위해서 정치와 사법의 백년대계를 바라보면서 고무줄 고개와 고무줄 판결을 끝내야 할 것이다. 헌법재판소도 불행하게도 정치적, 이념적 판단에 따라, 대통령에 따라 달리 판결하는 고무줄 판결에서 벗어나지 못하여 국민의 희망을 져버렸다.
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이제 대법원은 고무줄 행보와 고무줄 판결을 끊어버릴 국민의 마지막 희망의 보루가 되었다. 5년의 대통령 임기보다 반만년 동안 면면히 흘러온 대한민국의 역사가 더 중요하기 때문이다. 즉 대법원은 영원히 이어질 대한민국의 임기를 중시하여 고무줄 행보와 결정을 끊어버려야 할 것이다.
KAIST AI를 적용한 로봇팔이 다양한 작업을 수행하는 모습
한국과학기술원이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업·서비스 분야 지능형 자동화에 기여할 것으로 기대된다.
KAIST는 박대형 전산학부 교수팀이 이와 같은 인공지능 'INR-DOM'을 개발했다고 21일 밝혔다.
연구팀은 '잠재 신경 표현'을 활용했다. 이 기술은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보를 입력받아, 보이지 않는 부분을 포함한 물체의 전체 형상을 연속적인 곡면으로 재구성한다. 로봇은 마치 사람처럼 전체 물체 모습을 상상하고 이해할 수 있다.
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나아가 연구팀은 2단계 학습 프레임워크를 도입했다. 1단계 사전학습에서는 불완전한 점 구름으로부터 완전한 형상을 복원하는 모델을 학습시켜, 늘어나는 물체 표면을 잘 나타내는 상태 표현 모듈을 확보한다. 2단계 미세조정에서는 강화학습과 대조학습을 이용해, 로봇이 현재 상태와 목표 상태 간 미묘한 차이를 구분하고 최적의 행동을 찾아내도록 제어 정책과 상태 표현 모듈을 최적화한다.
2단계 학습 과정을 거치는 INR-DOM 모식도
INR-DOM 기술을 로봇에 탑재해 시뮬레이션한 결과 고무링을 홈에 끼우거나, O링을 부품에 설치하거나, 꼬인 고무줄을 푸는 세 가지 복잡한 과제에서 모두 기존 최고 성능 기술들보다 월등한 성공률을 보였다. 특히 가장 어려운 풀기 작업에서는 성공률이 75%에 달해 기존 최고 기술보다 약 49% 높은 성과를 거뒀다.
실환경 강화학습 수행 결과에서도 끼우기, 설치, 풀기 작업을 90% 이상 성공률을 보였고, 특히 시각적으로 구별이 어려운 양방향 꼬임 풀기 작업에서 기존 이미지 기반 강화학습 기법 대비 25% 더 높은 성공률을 기록했다.
송민석 연구원은 “이번 연구는 로봇이 불완전한 정보만으로 변형 물체 전체 모습을 이해하고, 이를 바탕으로 복잡한 조작을 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다”며 ”제조, 물류, 의료 등 다양한 분야에서 인간과 협력하거나 인간을 대신해 정교한 작업을 수행하는 로봇 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
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KAIST 전산학부의 송민석 석사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21~25일 LA USC에서 개최된 로봇 공학 분야 최상위 국제 학술대회인 '로보틱스: 사이언스 앤 시스템즈 2025'에서 발표됐다.