KAIST 윤성의 교수팀, 유리창 안쪽과 바깥쪽 구분하는 AI 논문발표

KAIST가 투명 유리를 기하적, 광학적으로 분리해 빛의 상호작용을 역추정하는 원리를 활용해 AI가 유리를 인식하는 기술을 개발했다고 밝혔다.  (사진=KAIST 제공)

한국과학기술원(KAIST) 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 인식해 유리 표면과 그 뒤에 있는 물체를 구분하는 '피지컬 AI' 중요 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

최근 인공지능(AI)은 이미지와 텍스트를 이해하는 능력에서 큰 발전을 이뤘지만 유리창과 진열장, 쇼윈도와 같은 투명 물체가 포함된 환경에서는 빛의 반사라는 물리적 현상을 이해하고 이를 행동으로 연결하는 데에는 여전히 한계가 있었다. 윤 교수 연구팀은 RadioGS 기술을 통해 AI가 물체의 색이나 형태만 보는 것이 아니라 빛이 물체에 닿아 반사되고 퍼지는 과정까지 함께 이해할 수 있도록 했다. 반사와 굴절, 그림자, 투명체와 같은 복잡한 광학 현상을 AI가 이해할 수 있는 형태로 모델링 했다. 연구팀은 또 AI가 현재 상태만 보고 즉시 행동하는 것이 아니라 특정 행동을 했을 때 앞으로 어떤 상황이 펼쳐질지를 예측한 뒤 행동을 선택할 수 있도록 계획하는 기술을 함께 개발했다. '이렇게 움직이면 다음에 어떻게 될까'를 생각하듯 이번 기술은 로봇이 행동에 따른 장면 변화와 작업 진행 상황을 내부적으로 예측하게 한다. 이를 통해 시각 인식과 물리적 세계 이해, 미래 예측, 행동 계획을 하나의 흐름으로 연결했다는 점에서 피지컬 AI(Physical AI) 구현에 필요한 기반 기술을 제시했다는 평가를 받는다. 이번 연구 성과는 정앤드류, 나영주, 이주민, 이세빈 박사과정 학생의 공동 노력으로 AI 학회인 'ICLR 2026'과 'CVPR 2026'에 4편의 논문으로 발표됐다.

윤성의 교수는 "로봇이 유리문이나 유리 진열장과 같은 복잡한 환경을 보다 정확하게 인식하고 안전하게 이동할 수 있는 실용화 기술"이라고 설명했다.
임병안 기자