ETRI-KAIST, 코어VLN 기술 개발…로봇 길찾기 챌린지서 세계 1위
ETRI와 KAIST 공동팀이 '로봇 길 찾기 AI 챌린지'에서 '숨막히는' 경쟁 끝에 세계 1위를 차지했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 필드로보틱스연구실과 KAIST 미래도시 로봇연구실이 연합으로 'URL-FRRS' 팀을 구성해 컴퓨터비전 학술대회(ECCV 2026)의 EMR(물리적 환경에서의 체화된 멀티모달 추론) 워크숍에서 온라인으로 진행된 'VLNVerse(시각-언어 내비게이션) 챌린지'에 나서 1위를 차지했다고 16일 밝혔다. 시각-언어 내비게이션(VLN)은 로봇이 사람의 자연어 명령을 이해하고, 카메라로 주변 환경을 살펴 스스로 목적지까지 이동하는 기술이다. 사람이 일일이 이동경로를 입력하거나 정밀지도를 미리 만들어 주지 않아도 로봇이 '사람의 말'과 '눈앞의 공간'을 함께 이해해 길을 찾는 것이 핵심이다. 이번 챌린지에는 총 112개 팀이 경쟁했다. ETRI 이우주 연구원과 KAIST 성창기 박사(팀장), 박주혜·홍다솔 박사과정생, 공제이·이찬혁 석사과정생이 'URL-FRRS'팀으로 참여했다. 이우주 ETRI 필드로보틱스연구실 연구원은 "2위를 차지한 중국 창첸산66팀과는 점수가 같은 90.7점인데, 답안 제출 시간이 대략 15분 정도 더 빨랐던 것으로 안다"며 "1시간을 남겨놓고, 1위와 3위 순위가 바뀌는 등 박진감있는 챌린지다. 서로 성능과 전략 노출을 방어하며, 경기를 진행한다"고 말했다. 3위를 차지한 베타-VLN팀과 4위인 루반 저장대(LuBan ZJUb(89.7점)팀도 같은 89.7점을 기록했다. 팀장을 맡았던 성창기 박사는 "과제는 2개 였다. 거실 파란 소파 찾는 것과 복도 끝 두 번째 문으로 들어가, 창가에서 멈추라는 미션이 주어졌다"며 "사전 훈련 과정에서 로봇이 도착지 인식을 제대로 못하는 문제가 있다는 것을 알게됐다. 이를 해결하기 위해 360도 이미지 확인, 목적지 3m내 데이터 추가 확인 등의 알고리즘을 새로 설계했다"고 말했다. 이우주 연구원은 " 비게이션 AI가 잘못 멈춘 경우 스스로 이를 확인하고 다시 탐색할 수 있도록 '코어 브이엘엔(CoRe-VLN)' 기술을 개발했다"며 "로봇이 목적지라고 판단해 멈췄을 때 곧바로 임무를 끝내지 않고 '정말 제대로 도착했는지'를 AI가 한 번 더 확인하는 것"이라고 덧붙였다. ETRI는 이번 성과를 위해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원으로부터 최신 AI 가속기인 엔비디아 H200 GPU 32장(4노드)을 12개월 간 지원받았다. 한편 ETRI는 이번 대회에서 검증한 기술을 시각장애인을 위한 길 안내 로봇인 '가이드 독(Guide Dog)' 연구에 적용할 계획이다. '에디(EDDY)'라는 이름을 붙여놓은 시각장애 안내로봇은 현재 개발이 진행 중으로, 예를 들어 “입구를 찾아줘”라고 말하면 주변 환경을 살펴 안전하게 이동할 경로를 찾아 안내한다. 또 ETRI가 주관하고 KAIST 명현 교수 연구팀을 포함한 6개 기관이 참여하는 '자율행동체 온디바이스 응용 지원 핵심기술 개발 사업'을 통해 이번에 선행연구 개념으로 개발한 '코어 VLN'을 경량화, 오는 2029년까지 국산 AI 반도체(K-NPU)로 시각-언어 모델(VLM)을 구동하도록 할 계획이다. 최승민 ETRI 필드로보틱스연구실장은 “로봇이 스스로 '제대로 도착했는가'를 확인하고, 잘못 찾아갔다면 다시 목적지를 찾는 능력은 안내견 로봇이 시각장애인의 말을 안전한 이동으로 연결하는 데 꼭 필요한 기술”이라며 “이번에 1위한 기술을 바탕으로 국산 AI 반도체에서 실시간으로 동작하는 온디바이스 이동지능으로 발전시켜 실제 현장에 적용해 나갈 것"이라고 말했다. 명현 KAIST 교수는 “향후 사람과 공간을 함께 사용하는 배송·안내 등 다양한 서비스 로봇의 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 명현 교수 연구실은 지난 7월 호주에서 열린 로보틱스 학술대회 'RSS 2026' OWN 워크숍의 '내비트레이스 챌린지'에서 2위를 차지했다.
