[서울=뉴스핌] 송주원 기자 = 숭실대학교는 기계공학부 이동훈 교수 연구팀의 심층 강화학습 기반 로봇 탐색 기술 연구 논문이 국제학술지 Engineering Applications of Artificial Intelligence(EAAI)에 게재됐다고 14일 밝혔다.

이번 논문은 전하늘 박사, 김태호 석사, 석사과정 민동규 학생과 이동훈 교수가 참여한 연구로, 제목은 'A study on deep reinforcement learning-based exploration intelligence for occluded object search'다.

연구는 선반처럼 여러 물체가 놓인 환경에서 목표 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않을 때 로봇이 이를 스스로 찾아내는 기술에 초점을 맞췄다. 가려진 물체 탐색은 이동 경로를 예측하기 어렵고 공간 구조가 복잡해 로봇 분야에서 난도가 높은 과제로 꼽힌다.

연구팀은 사람이 보이지 않는 물체를 찾을 때 보이는 행동 방식에 주목했다. 유사한 물건이 모여 있을 가능성이 큰 곳을 먼저 살피거나 물체가 가려져 있을 만한 구역을 집중적으로 확인하는 탐색 전략을 인공지능(AI) 모델에 반영했다.

이를 바탕으로 연구팀은 심층 강화학습 기반 탐색 프레임워크를 제안했다. 해당 기술은 기존 최고 수준 기법과 비교해 탐색 성공률을 33% 이상 높였고, 탐색에 필요한 단계 수는 37% 이상 줄인 것으로 나타났다. 성능 면에서도 인간 수준에 가까운 결과를 보였다는 설명이다.

논문이 게재된 EAAI는 엔지니어링·인공지능 분야의 상위권 국제학술지로, 연구팀의 성과는 학술적 완성도와 기술적 우수성을 국제적으로 인정받은 사례로 평가된다.

연구팀은 같은 주제로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관한 'ICT 챌린지 2025'에서도 상위 5개 팀에 주어지는 장관상을 받은 바 있다.

전하늘 박사는 "이번 연구는 가려진 물체를 스스로 탐색하는 로봇 지능을 구현해 물류·유통·가정 서비스 분야의 자율화에 기여할 수 있다는 점에서 의미가 있다"며 "국제학술지 게재까지 이어질 수 있도록 지도해 주신 이동훈 교수님께 감사드린다"고 밝혔다.

이어 "앞으로 실제 로봇 시스템에 적용하고, 더 복잡한 환경으로 연구를 확장해 기술을 고도화하겠다"고 강조했다.

jane94@newspim.com