숭실대 연구진, 로봇 탐색 기술 개발…국제 학술지 'EAAI' 게재

인간 탐색 전략 모사한 심층 강화학습 연구

탐색 성공률 33% 향상…물류·서비스 로봇 자율화 기여

[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 숭실대 기계공학부 전하늘 박사, 김태호 석사, 석사과정 민동규 학생, 이동훈 교수. (사진=숭실대 제공) 2026.05.15. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 숭실대학교는 기계공학부 이동훈 교수 연구팀의 논문이 국제학술지 '인공지능의 공학적 응용(EAAI)'에 게재됐다고 15일 밝혔다.

EAAI(Engineering Applications of Artificial Intelligence)는 엔지니어링·인공지능 분야 상위권 국제학술지로, 이번 논문 게재는 연구의 학술적 완성도와 기술적 우수성을 국제적으로 인정받은 성과로 평가된다.

연구는 선반 환경에서 다른 물체에 가려진 목표 물체를 로봇이 자율적으로 탐색하는 기술에 관한 내용이다. 이는 탐색 경로의 불확실성과 공간 구조의 복잡성으로 인해 로봇 분야에서 난제로 여겨져 왔다.

연구진은 인간이 가려진 물체를 찾을 때 사용하는 탐색 전략에 착안해 심층 강화학습 기반 탐색 프레임워크를 제안했다. 특히 유사한 물건이 모여 있는 위치를 우선 탐색하고, 물체가 가려질 가능성이 높은 구역을 집중적으로 확인하는 인간의 행동 패턴을 인공지능(AI) 모델에 반영했다.

제안된 방법은 기존 최고 수준 기법 대비 탐색 성공률을 33% 이상 향상하고, 탐색 단계 수를 37% 이상 줄이며 인간 수준에 근접한 성능을 달성했다.

연구에 참여한 전하늘 박사는 "이번 연구는 가려진 물체를 스스로 탐색하는 로봇 지능을 구현함으로써 물류·유통·가정 서비스 분야의 자율화에 기여할 수 있다는 점에서 의미가 있다"면서 "향후 실제 로봇 시스템 적용과 보다 복잡한 환경으로의 확장을 통해 기술을 고도화해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

김태호 석사와 민동규 석사과정생이 참여한 이번 연구 논문은 '가려진 객체 탐색을 위한 심층 강화 학습 기반 탐색 지능에 대한 연구(A study on deep reinforcement learning-based exploration intelligence for occluded object search)라는 제목으로 게재됐다.

한편 연구팀은 동일 주제로 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP) 주관 'ICT 챌린지 2025'에서 상위 5개 팀에게 수여되는 장관상을 수상한 바 있다.


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