불필요한 정보는 자연스럽게 잊고, 중요한 정보만 공유하면서 효율적인 협력 주행이 가능한 '자율주행로봇(Autonomous Moblie Robot·AMR)'을 위한 '피지컬AI' 기술이 개발됐다.

대구경북과학기술원(DGIST)은 22일 박경준 전기전자컴퓨터공학과(피지컬AI센터) 교수 연구팀이 사회적 이슈의 확산과 망각 현상을 모사해 다중 로봇의 자율주행 효율을 높이는 새로운 피지컬 AI 기술을 개발했다고 밝혔다.

박경준 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수(왼쪽), 채지영 석박사통합과정생. DGIST 제공

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AMR이 물류·제조 현장에서 주행할 때는 지게차·작업용 리프트·갑작스럽게 쌓인 화물 등 예기치 못한 장애물이 등장해 원활한 이동을 방해한다. 이 경우 로봇은 눈앞의 상황에만 반응해 경로를 수정하기 때문에 불필요한 우회와 지연이 잦아 생산성 저하의 요인이 됐다.

연구팀은 인간 사회 고유의 독특한 현상인 특정 사건이나 이슈가 빠르게 확산했다가 시간이 지나면서 서서히 잊히는 현상을 수학적으로 모델링해 로봇의 집단 지능 알고리즘에 적용했다. 로봇들이 불필요한 정보는 자연스레 망각하고, 중요 정보만 습득·공유해 효율적 협력 주행이 가능하도록 한 것이다.

실제 물류센터 환경을 모사한 '가제보(Gazebo) 시뮬레이터'를 이용한 주행 시험에서 로봇들은 기존 자율주행로봇 제어 알고리즘인 'ROS 2 내비게이션' 대비 작업 처리량이 최대 18.0% 늘고, 평균 주행시간은 최대 30.1% 줄어드는 성능 개선 효과를 보였다. 로봇이 단순히 장애물을 피하는 기계가 아니라, 사회적 원리를 배워 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI로 진화하고 있음을 보여준다.

현장 적용이 쉽다는 점도 강점이다. 이 기술은 추가 센서 없이 2D 라이다(LiDAR)만으로 구현할 수 있고, ROS 2 내비게이션 스택과 호환되는 플러그인 형태로 만들어져 있다. 별도의 복잡한 장치 없이 기존 자율주행 시스템에 바로 적용할 수 있어 군집 드론, 자율주행차, 물류 로봇 등 산업 현장에서도 빠르게 활용할 수 있다. 특히 스마트시티 교통 관리나 대규모 탐사·구조 현장에서 협력 기반 자율주행 시스템을 구현하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

박경준 교수는 "이번 연구는 피지컬 AI가 인간을 닮아가는 과정을 보여주는 점에서 의미가 크다"면서 "이번 성과는 물류센터, 대형 창고, 스마트팩토리 등에서 자율주행 로봇의 생산성을 높일 수 있는 핵심 기술이 될 것"이라고 기대했다.

이번 연구는 DGIST 채지영·이상훈 석박사 통합과정생이 제1저자로, 박 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 평가지표인 'JCR'의 산업공학분야 상위 2% 국제학술지인 '산업정보저널(Journal of Industrial Information Integration)'에 지난 10일 온라인 게재됐다.

김종화 기자 justin@asiae.co.kr
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