QuBER, 미학습 물체 실시간 인식
로봇이 처음 보는 물체도 빠르고 정확하게 인식할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 비전 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 미학습 물체의 인식 오류를 실시간으로 정정할 수 있는 AI 모델 ‘QuBER(Quadruple Boundary Error Refiner)’을 개발했다고 14일 밝혔다.
이번 연구는 로봇의 시각 인지 능력을 기존보다 한층 향상시킬 수 있는 기술로 주목받고 있다.
기존 AI 비전 기술은 주로 학습된 물체만 인식 가능하거나, 복잡한 환경에서 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다.
특히 사람의 개입 없이 새로운 환경에서 안정적으로 작동하기에는 무리가 있었다.
연구팀이 개발한 QuBER 모델은 RGB-D 이미지(Red·Green·Blue + Depth)를 활용하고, 여기에 기반한 초기 예측 데이터를 분석해 오탐지를 빠르게 보정한다.
핵심은 ‘4자 경계 오류(Quadruple Boundary Error)’ 분석 알고리즘을 통해 잘못된 인식 결과를 실시간으로 삭제하거나 추가 정정하는 기능이다.
이 기술을 통해 로봇은 처음 접하는 미학습 물체도 실시간으로 빠르게 인식할 수 있으며, 가려진 물체가 많은 복잡한 장면에서도 뛰어난 성능을 발휘한다.
연구팀은 QuBER 모델이 세계 최고 수준의 인식 정확도를 기록했다고 밝혔다.
이규빈 교수는 “이번 연구를 통해 로봇이 처음 보는 물체도 정확하고 효율적으로 인식할 수 있다는 가능성을 확인했다”며, “이 기술이 다양한 로봇 작업에 적용돼 새로운 환경에서도 안정적으로 동작하는 로봇 개발에 큰 역할을 할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 산업통상자원부와 과학기술정보통신부의 지원으로 수행됐으며, 관련 성과는 오는 2025년 5월 로봇 분야 최고 권위의 국제학회인 IEEE 국제 로봇 자동화 학술대회(ICRA)에서 공식 발표될 예정이다.
배동현 (grace8366@sabanamedia.com) 기사제보
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