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KAIST 윤성의 교수 연구팀이 유리창에 비친 모습과 창 너머의 풍경을 명확히 구분하며 투명 물체를 인식하는 피지컬 AI 핵심 기술을 확보했습니다.

빛과 물질의 상호작용을 이용한 공간 인식

한국과학기술원(KAIST) 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 빛과 물질의 상호작용을 기반으로 한 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 개발했다고 6일 밝혔습니다. 이번 연구는 인공지능이 단순히 이미지를 분석하는 수준을 넘어, 실제 물리적 환경의 특성을 이해하도록 설계되었습니다.

기존의 시각 지능은 유리나 물처럼 투명한 물체를 마주했을 때, 표면에 반사된 이미지와 투과된 이미지를 혼동하는 한계가 있었습니다. 연구팀이 개발한 기술은 이러한 물리적 간섭을 계산하여 투명한 물체의 존재를 정확히 파악하고, 공간의 깊이감을 인지합니다.

물리적 환경 이해를 위한 4대 핵심 요소

연구팀은 피지컬 AI의 완성도를 높이기 위해 다음과 같은 네 가지 핵심 기술 요소를 통합적으로 구현했습니다.

• 빛과 물질의 상호작용: 빛이 투명하거나 반사되는 물체에 닿을 때 발생하는 물리적 변화 분석
• 공간 인식: 반사와 투과가 섞인 환경에서 사물 간의 거리와 위치 파악
• 미래 상황 예측: 물리 법칙에 기반하여 사물의 움직임과 환경 변화 예측
• 행동 계획: 인식된 물리 정보를 바탕으로 로봇 등이 수행할 최적의 동작 설계

자율주행 및 로봇 산업으로의 확장성

이번 기술은 자율주행 자동차와 서비스 로봇 분야에서 혁신적인 성능 향상을 가져올 것으로 전망됩니다. 자율주행 차량이 비 오는 날의 유리창 반사나 유리 벽면을 정확히 인식함으로써 사고 위험을 줄일 수 있기 때문입니다.

또한, 물체가 가득한 복잡한 실내 환경에서 작업하는 로봇이 투명한 유리컵이나 수조 같은 장애물을 정확히 인지하고 조작할 수 있는 토대를 마련했습니다. 연구팀은 물리적 법칙을 학습한 AI가 현실 세계의 불확실성을 극복하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 보고 있습니다.