"작업 성공률 최대 81% 향상"…로봇 동작 정밀도 높였다

대전=정일웅 기자

입력 2026.06.24 08:08

미세한 틈 사이로 부품을 끼우고, 사람이 손끝으로 스마트폰의 작은 자판을 누르는 것처럼 작업 상황에 따라 스스로 행동의 정밀도를 조절하는 로봇 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 현존 최고 성능의 로봇 AI보다 작업 성공률을 최대 81%까지 끌어올려 정밀제조, 의료 분야 로봇의 활용 범위도 넓어질 것으로 보인다.

박대형 교수. KAIST

KAIST는 전산학부 박대형 교수 연구팀이 사용자가 바라는 정밀도에 맞춰 움직임을 세밀하게 생성하는 다중 정밀도 조작 모델 '디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다.

로봇이 정밀 작업을 수행하기 위해선 사람의 행동을 짧은 간격으로 기록, 방대한 양의 데이터를 축적·학습하는 게 일반적이다. 로봇이 나사를 조이거나 좁은 틈새에 부품을 끼워 넣는 작업을 배우기 위해선 수많은 동작 데이터를 수집해야 했다. 문제는 이 과정에서 발생하는 시간·비용 부담이다.

연구팀은 이 같은 부담을 줄이기 위해 로봇이 스스로 움직임의 변화를 예측, 다양한 행동을 할 수 있도록 돕는 AI 기술을 개발했다. 적은 양의 데이터만으로도 예측을 통해 동작의 정밀도를 높인 게 특징이다.

특히 작업 상황에 따라 동작을 보다 세밀하게 나누거나 범위를 넓히는 등의 조절 기능을 새롭게 도입했다. 이 기능은 시간에 따른 변화를 효율적으로 학습하는 상태공간모델 '맘바(Mamba)'와 다양한 행동을 생성하는 '확산모델(Diffusion Model)'을 결합해 구현됐다.

이를 통해 디스포는 적은 양의 데이터로도 실제 작업을 수행할 때 움직임을 작은 단위로 나눠 정교한 동작을 할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 사각링 통과, 버튼 터치, 벨트 체결, 실끼우기 등 정밀 조작 작업의 정성평가를 수행해 디포스가 사람 수준의 정밀 조작을 학습 및 수행할 수 있음을 확인했다. KAIST

디스포는 시뮬레이션 환경에서 기존 최고 성능의 로봇 모델보다 최대 81% 향상된 작업 성공률을 보이기도 했다. 실례로 협동 로봇을 이용한 실험에서 디스포는 반경 2.5㎜에 불과한 좁은 틈 사이로 부품을 끼워 넣고, 스마트폰의 작은 셔터 버튼을 정확히 누르는 고난도 작업을 안정적으로 수행했다.

연구팀이 개발한 AI 기술은 정밀 부품 조립, 케이블 연결, 의료 수술, 정밀 가공 등 고난도 정확성이 요구되는 산업 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

무엇보다 적은 데이터만으로도 고정밀 로봇을 학습시킬 수 있는 점은, 로봇 개발 현장에서 비용을 낮추는 계기가 될 것으로 보인다. 또 제조·의료·서비스 산업의 자동화를 앞당기는 데도 기여할 전망이다.

박 교수는 "이번 연구는 로봇이 방대한 양의 데이터를 축적·학습하지 않고도, 작업 여건에 맞춰 스스로 정밀도를 조절해 정교한 동작을 수행할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다"며 "연구팀은 앞으로 데이터 수집 비용을 획기적으로 줄이면서 정밀 제조와 의료 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 범용 로봇 학습 기술 개발에 나설 것"이라고 말했다.