DGIST-MIT 연구팀, 로봇 AI 환경인식 챌린지 1위

DGIST 윤성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수와 임형태 미국 MIT 박사후연구원이 공동으로 꾸린 연구팀이 GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지에서 최종 1위에 올랐다고 DGIST가 9일 밝혔다. 이 대회에는 전 세계에서 56개 팀이 출전했다.

GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지는 2026 ICRA 국제 로봇공학 및 자동화 학술대회 필드 로봇 워크숍에서 열렸다. 독일 프라운호퍼 IOSB 연구소, 뮌헨 연방군대학교, 코블렌츠대학교가 공동 주관했으며, 필드 로봇이 정제되지 않은 실제 환경에서 복잡한 장면을 얼마나 정밀하게 이해하는지를 평가하는 대회다.

대회에 쓰인 구스(GOOSE) 데이터셋은 예측 불가능한 야외 비정형 환경에서 모은 필드 로봇 중심 데이터다. 구스는 범용적인 야외 객체 분할 환경을 뜻한다. 이번 데이터셋은 굴삭기와 4족 보행 로봇 등 서로 다른 플랫폼에서 수집된 비정형 야외 데이터를 사용했다.

올해 평가 항목은 64개 세부 클래스로 확대됐다. 현장에서 출현 빈도가 극단적으로 낮은 희소 물체까지 정확히 인식하는 능력이 요구됐다.

공동 연구팀은 메타의 자기지도 파운데이션 모델 DINOv3와 영상 분할 모델 Mask2Former를 결합한 프레임워크를 자체 개발했다. 이 시스템은 광량 변화, 불규칙한 지형, 복잡한 배경 같은 야외 현장 변수 속에서 시각 인식 성능을 내도록 설계됐다.

연구팀은 데이터 부족으로 AI가 놓치기 쉬운 희소 객체 판별 성능을 높였다고 설명했다. 윤성훈 교수는 「향후 자율주행 차량은 물론 재난 대응, 스마트 농업, 건설 현장 등 다양한 필드 로봇 산업 분야로의 전방위적인 확장이 기대된다」며 「실제 로봇 시스템 및 다양한 산업 현장에 즉각적으로 적용할 수 있는 강력한 시각 인지 기술 연구를 지속 발전시켜 나갈 것」이라고 말했다.