ETRI·KAIST, 로봇 길찾기 AI 국제대회 세계 1위

Google 우선 소스기사입력2026.09.16 09:17


ECCV 2026 VLNVerse 챌린지 112개 팀 중 성공률 90.7% 기록

ETRI와 KAIST가 공동 개발한 로봇 시각-언어 내비게이션(VLN) 기술이 국제 대회에서 세계 최고 성적을 거뒀다. 이번에 검증된 기술은 기존 로봇 이동 시스템에 추가 학습 없이 결합할 수 있어, 시각장애인 안내로봇부터 제조·물류 로봇까지 다양한 서비스 로봇에 적용될 것으로 전해진다.
 
한국전자통신연구원(ETRI)은 KAIST와 연합팀을 구성해 스웨덴 말뫼에서 열린 세계적 컴퓨터비전 학술대회 ‘ECCV 2026’의 VLNVerse 챌린지에서 112개 참가팀 중 평균 성공률 90.7%로 1위를 차지했다고 16일 밝혔다.

ETRI 필드로보틱스연구실과 KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀이 ‘URL-FRRS’ 연합팀으로 출전했으며, 2위 팀과 성공률이 같았으나 제출 시각에서 앞서 최종 1위로 확정됐다.
 
연구진은 기존 로봇의 주요 실패 원인이 경로 탐색 실패보다 목적지가 아닌 곳에서 ‘도착했다’고 잘못 판단해 멈추는 데 있다는 점에 주목했다.

이를 해결하기 위해 약 80억 개(8B) 매개변수 규모의 비전·언어 모델(VLM)을 로봇 내비게이션에 맞게 파인튜닝하고, 정지 데이터를 증강하는 코사인 어닐링 재시작 전략을 적용했다.

여기에 더해 ‘CoRe-VLN(Coverage-based Recovery for VLN)’ 기술을 개발했다.

로봇이 목적지라고 판단해 멈추면 곧바로 임무를 종료하지 않고, 전후좌우 네 방향 영상과 거리정보를 활용해 △지시 장소 일치 여부 △목표물 색상·재질 △목표물 실제 거리를 단계적으로 재확인한다.

목적지가 아니라고 판단되면 새로운 탐색 경로를 생성해 후보 장소를 순차적으로 확인하는 과정을 자율적으로 수행한다.
 
이번 성과에는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘첨단 GPU 활용 지원 사업’을 통해 지원받은 엔비디아 H200 GPU 32장(4노드)이 활용됐다.

연구진은 이를 기반으로 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 학습하고, 환경추론 5만 건·이동궤적 10만 건 규모의 학습데이터 구축을 추진할 계획이다.

ETRI는 이번 기술을 시각장애인 안내로봇 ‘에디’ 연구에 우선 적용하고, 오는 2029년까지 국산 AI 반도체(K-NPU)에서 VLM을 구동해 정밀지도 없이 제조·물류 현장을 자율 이동하는 온디바이스 이동지능 기술 개발로 확대할 방침이다.
 
ETRI 최승민 필드로보틱스연구실장은 “국제 무대에서 검증한 기술을 국산 AI 반도체에서 실시간으로 동작하는 온디바이스 이동지능으로 발전시켜 실제 현장에 적용하겠다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘가이드 독: 시각장애인 길 안내 로봇 이동지능 기술 개발’ 과제와 ‘자율행동체 온디바이스 응용지원 핵심기술개발 사업’의 지원을 받아 수행됐다.


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배종인 기자
배종인 기자

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