로봇이 시간에 따라 달라지는 주변 환경과 물체의 위치 변화를 장기간 기억하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.DGIST는 로봇및기계전자공학과 김기섭 교수 연구팀이 국제학술대회 ‘IEEE/RSJ IROS 2026’에서 최우수 논문상을 수상했다고 7일 밝혔다.IROS는 자율주행과 로봇 인지, 인공지능 등 로봇 기술 전반을 다루는 국제학술대회다. 올해 제출된 논문 1933편 가운데 김 교수팀의 연구가 최우수 논문으로 단독 선정됐다.연구팀이 개발한 ‘LT-Mem’은 로봇이 같은 공간을 여러 차례 이동하면서 물체의 위치가 어떻게 변했는지를 축적해 기억하는 장기 메모리 시스템이다.기존 로봇은 지도를 최신 상태로 갱신하는 과정에서 과거 정보를 잃거나, 서로 다른 시점에 관찰한 물체를 같은 대상으로 연결하는 데 한계가 있었다. LT-Mem은 현재 공간 정보뿐 아니라 과거 물체의 위치와 이동 이력까지 함께 관리하도록 설계됐다.핵심에는 연구팀이 자체 개발한 영상 기반 지도 구축 기술 ‘MR.ScaleMaster’가 활용됐다. 라이다(LiDAR) 등 별도 센서 없이 비디오 영상만으로 여러 시점의 관찰 정보를 동일한 3차원 공간 좌표에 연결한다.이를 통해 로봇은 자주 위치가 바뀌는 의자와 장기간 같은 자리에 있는 가구를 구별하고, 특정 물체가 과거 어느 위치에 있었는지와 같은 질문에도 축적된 정보를 토대로 답할 수 있다.데이터 처리량도 줄였다. 연구팀은 방대한 영상 기록을 매번 다시 분석하는 대규모 언어모델 기반 방식과 비교해 약 16분의 1 수준의 데이터(토큰)를 사용하면서도 높은 추론 성능을 확인했다. 로봇의 장기 기억 능력을 평가하기 위한 체계인 ‘LT-VQA’도 함께 제시했다.김기섭 교수는 “로봇이 현재 공간만 인식하는 데서 벗어나 시간에 따른 변화를 경험으로 축적하고 이해할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “가정용 서비스 로봇과 물류·시설관리 로봇처럼 복잡한 환경에서 장기간 활동하는 로봇 기술에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.한편 이번 논문은 김 교수가 교신저자, 이유민 석사과정생이 제1저자, 주효석 석박사통합과정생이 공동저자로 참여했다. 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 우수신진 연구사업·기초연구사업, 정보통신기획평가원(IITP)의 AI스타펠로우십 지원을 받아 수행됐다.
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