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ETRI·GIST, 기억력 갖춘 로봇 AI ‘씬쿼리플래너’ 개발…작업 성공률 대폭 향상
뉴스보이
2026.10.26. 09:54
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간단 요약
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ETRI와 GIST가 로봇이 주변 환경을 기억하고 능동적으로 행동을 계획하는 ‘씬쿼리플래너’를 개발했습니다.
다양한 AI 모델에서 복합 작업 성공률을 최대 24%p까지 끌어올리며 기술적 우수성을 입증했습니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
한국전자통신연구원(ETRI)과 광주과학기술원(GIST)이 로봇이 주변 환경을 기억하고 필요한 정보를 능동적으로 찾아 행동을 계획하는 AI 기술 ‘씬쿼리플래너(SceneQueryPlanner)’를 개발했습니다. 이 기술은 방과 가구, 물체의 위치와 재질, 상태 등을 3차원 장면 그래프 형태로 저장해 로봇이 복잡한 환경에서도 상황을 정확히 인지하도록 돕습니다.
연구진은 기술 성능을 검증하기 위해 10가지 유형의 복합작업을 평가하는 ‘앳플랜 벤치(APlan Bench)’를 활용했습니다. 실험 결과 메타의 ‘라마 3.1’ 모델에서 작업 성공률은 기존 46.8%에서 69.6%로 22.8%p 높아졌고, 알리바바의 ‘큐원 2.5’는 44.0%에서 68.0%로 24.0%p 향상됐습니다. 오픈AI의 GPT-4o를 활용한 실험에서도 물체의 재질과 상태를 파악해야 하는 복합작업 성공률이 17.2%p 개선되는 성과를 거뒀습니다.
씬쿼리플래너는 로봇이 직접 움직이며 주변 환경을 확인하는 ‘환경 그라운딩’과 저장된 기억에서 필요한 정보만 선택적으로 조회하는 ‘메모리 그라운딩’을 결합한 것이 특징입니다. 김의환 GIST 교수는 “로봇의 기억을 단순히 저장하는 데 그치지 않고 필요한 정보를 스스로 질의해 꺼내 쓰는 능동적 메모리로 발전시켰다는 데 의미가 있다”고 설명했습니다.
최재우 ETRI 소셜로보틱스연구실 선임연구원(UST 인공지능 전공 조교수)은 “앞으로 실제 생활환경에서도 로봇이 불확실한 정보를 추측하기보다 자신의 경험과 기억을 확인하며 안정적으로 행동하도록 기술을 고도화하겠다”고 밝혔습니다. 이번 연구 성과는 자연어처리 분야 국제학술대회 ‘EMNLP 2026 Findings’에서 발표됐으며, 향후 가정용·돌봄·서비스 로봇 등 다양한 피지컬 AI 분야에 활용될 전망입니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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