인물
< 왼쪽부터 김대범 박사과정(팀장), 이승재 박사과정, 장서연 박사과정, 공제이 석사과정, 명현 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실의 어반 로보틱스 랩(Team Urban Robotics Lab)이 5월 19일부터 23일까지 미국 애틀랜타에서 열린 세계 최고 귄위의 로봇 학술대회인 2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 개최된 NSS 챌린지(Nothing Stands Still Challenge) 2025에서 종합 1위를 차지하는 쾌거를 달성했다.
NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적의 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)사와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹(Gradient Spaces Group)이 공동 주최하였고, 2021년도부터 개최되던 힐티 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)* 챌린지의 확장 버전으로 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 꼽힌다.
*SLAM: 동시적 위치 추정 및 지도작성을 의미하며, 로봇이나 드론, 자율주행차 등이 자신의 위치를 파악하고 주변 환경의 지도를 동시에 생성하는 기술
< 우승 수상팀 기술에 대한 구두 강연 장면(연사 이승재, 장서연 박사과정) >
이번 챌린지는 건설 및 산업 환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황에서, 다양한 시간대에 수집된 라이다 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 특히 단일 시점 정합 정확도만을 보는 것이 아니라 다수의 시간대에 걸쳐 발생하는 구조 변화에도 대응하는 다중 세션 위치추정 및 지도작성(Multi-session SLAM) 기술을 다루어, 기술적 수준이 매우 높은 대회로 손꼽힌다.
어반 로보틱스랩팀은 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간의 정합 문제를 해결하는 독자적인 위치 추정 및 지도작성 기술로 3위 대만국립대학교와 2위인 중국 서북 이공대를 큰 점수 차이로 제치고 전체 1위를 차지했다. 수상팀에게는 상금 4,000달러가 수여될 예정이다.
< 다수의 스캔을 정합하는 다중 정합(multiway-registration)의 예시 >
어반 로보틱스랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수의 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 다중 정합(multiway-registration) 프레임워크를 자체 개발하였다. 이 프레임워크는 스캔 내의 특징점을 요약하고 대응점을 찾아내는 알고리즘(CubicFeat), 찾아낸 대응점을 기반으로 전역 정합을 수행하는 알고리즘(Quatro), 그리고 변화 감지 기반 결과 정제를 위한 알고리즘(Chamelion)으로 구성된다. 이러한 기술 조합을 통해 변화가 심한 산업 환경에서도 고정 구조물 기반으로 정합 성능이 안정적으로 구현하도록 하였다.
< Chamelion 알고리즘을 활용한 변화 감지 예시 >
라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템에서의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)의 핵심 요소다.
명현 전기및전자공학부 교수는 “이번 수상 기술은 복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화했다는 점에서 학문적 가치와 산업 응용 가능성을 동시에 입증한 사례로 평가된다.”라며 “난이도가 높아 많은 팀들이 포기한 상황에서도 끝까지 포기하지 않고 도전해 준 학생들에게 감사하다”고 밝혔다.
< 대회 결과 보드, 오차(RMSE)가 적을 수록 높은 점수임. (단위: 미터) >
한편, 어반 로보틱스랩팀은 2022년에 처음 SLAM 챌린지에 출전하여 학계 2위를 수상하고, 2023년에는 라이다 부문 전체 1위, 비전 부문 학계 1위를 수상한 바 있다.
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연구 “뇌로 로봇 움직이고 느끼는”세계 최초 Brain-to-Robot 기술 개발 나서
우리 대학 연구진이 사람의 뇌 신호로 외골격 로봇을 실시간 제어하고, 로봇이 감지한 촉각·힘 정보를 다시 뇌에 전달하는 차세대 뇌-로봇 인터페이스 플랫폼 개발을 시작했다. 우리 대학은 기계공학과 공경철·김정 교수 연구팀이 ㈜엔젤로보틱스와 함께 범부처 첨단 의료기기 연구개발사업 플래그십 과제로 세계 최초 양방향 ‘Brain-to-Robot’ 시스템 개발에 착수했다고 25일 밝혔다. 이 과제는 2026년 04월부터 2032년 12월까지다. 공경철 교수는 보행 보조 외골격 로봇 기업 엔젤로보틱스를 창업하고 국제 사이배슬론(Cybathlon·장애인 보조기술 국제대회)에서 2회 연속 금메달을 이끈 웨어러블 로봇 분야의 세계적 연구자다. 김정 교수는 로봇 피부 기술 연구로 ‘이달의 과학기술인상’을 수상한 세계적 연구자로, 두 연구팀은 컨소시엄을 구성해 뇌신경 인터페이스와 외골격 로봇을 결합한 Brain-to
2026-06-25 -
연구 적은 데이터로도 정밀 동작 구현하는 로봇 AI 개발
좁은 틈에 부품을 끼우고 작은 버튼을 누르는 사람의 손재주를 로봇이 적은 데이터만으로도 배울 수 있게 됐다. 우리 대학 연구진이 작업 상황에 따라 스스로 움직임의 정밀도를 조절하는 로봇 인공지능 기술을 개발했다. 기존 최고 성능 모델보다 작업 성공률을 최대 81% 높인 이번 기술은 정밀 제조와 의료 분야 로봇의 활용 범위를 크게 넓힐 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 박대형 교수 연구팀이 적은 양의 동작 데이터만으로도 사용자가 원하는 정밀도에 맞춰 움직임을 세밀하게 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 ‘디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다. 기존의 로봇 인공지능은 사람이 움직이는 모습을 매우 짧은 시간 간격으로 기록한 방대한 양의 데이터를 학습해야 정밀한 작업을 수행할 수 있었다. 예를 들어 나사를 조이거나 좁은 틈에 부품을 끼워 넣는 작업을 배우려면 수많은 동작 데이터를 세밀하게 수집해야 했기 때문에 시간과 비용이 많이 들었다. 연구팀은 이러한
2026-06-24 -
연구 유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상
세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다. RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다. 동일 연구팀의 RA-
2026-06-22 -
인물 명현 교수팀, 세계 최고 권위 로보틱스·컴퓨터비전 국제챌린지 나란히 우승
세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 열린 국제 챌린지에서 우리 대학 연구팀이 잇달아 정상에 올랐다. 우리 대학은 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 세계 최고 권위의 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026, IEEE International Conference on Robotics and Automation)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 워크숍 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 19일 밝혔다. 같은 연구실 소속 두 연구팀이 서로 다른 분야의 세계적 챌린지에서 연이어 우승하며 KAIST의 공간인지(주변 환경을 인식하고 위치를 파악하는 기술) 기술 경쟁력을 입증했다. ACDC-K팀은 지난 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 비엔나에서 열린 ICRA 2026의 OCRAIM
2026-06-19 -
연구 적은 메모리로도 휴머노이드 로봇의 눈 밝힌다
스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(
2026-06-17