[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 세계 최고 권위의 로봇 학술대회인 ICRA 2025에서 열린 시맨틱 세그멘테이션 국제 챌린지에서 세계 2위를 차지했다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 ICRA 2025의 필드 로보틱스 워크숍에서 진행된 ‘Goose 2D 의미론적 분할 챌린지’에 참가해 우수한 성과를 거뒀다고 23일 밝혔다.
해당 챌린지는 필드 로봇이 실제로 마주하게 되는 들판, 산림, 건설 현장 등 비정형 지형에서 촬영된 2D 영상 데이터를 기반으로 수풀, 돌, 나무, 땅 등의 객체를 픽셀 단위로 정확히 구분해 내는 인공지능 기술의 성능을 겨루는 자리다.
참가자들은 제한된 학습 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델을 개발한 후, 공개되지 않은 테스트 데이터셋을 대상으로 시맨틱 분할의 정확도로 겨루게 된다. mIoU(mean Intersection over Union) 수치가 높을수록, 산림·건설현장 등 비정형 지형에서 객체를 정확히 구분해 내는 인공지능 모델의 인식 성능이 우수하다는 것을 의미한다.
이번 챌린지에는 한국, 독일, 대만 등 총 8개 팀이 참가하여 기술을 겨뤘으며 ETRI에서는 대경권연구본부 모빌리티AI융합연구실 안수용 책임연구원, 김원준 석사후연구원이 ‘모빌리티 AI 그룹’이라는 이름으로 팀을 구성해 참여했다.
연구진은 복잡한 비정형 야외 환경에서도 뛰어난 객체 분할 성능을 보이는 인공지능 모델을 구현했으며, 그 결과 대회에서 2위라는 값진 성과를 달성했다.
ETRI의 기술은 비정형 야외 환경에서도 높은 정확도로 객체를 분할할 수 있는 인공지능 모델을 구현해 국제적으로 그 기술력을 인정받았다. 이는 로봇이 보는 시점에서 사람처럼 사물을 더 명확하게 구분하고 이해하는 능력을 획득했다는 의미이기도 하다.
한편 이번 챌린지의 1위는 대만의 국립청쿵대학교 팀이 차지했다.
이번 챌린지에서 제공된 데이터셋은 기존의 도시 기반 시맨틱 세그멘테이션 데이터셋과는 본질적으로 다르다.
일반적인 데이터셋이 구조화된 도로와 명확한 객체들로 구성된 것과 달리 이번 챌린지의 데이터셋은 산림, 들판, 미개발지 등 비정형 야외 환경에서 촬영된 영상으로 이뤄져 있다.
여기에는 광량 변화, 불규칙한 구조물, 시야 방해 요소 등 현실적인 환경 요소가 포함되어 있으며, 객체 간 시각적 유사성 역시 모델의 일반화 능력을 시험하는 중요한 요소다. 이러한 특성은 실질적인 필드 로봇 기술의 성숙도를 평가하는 데 있어 매우 높은 기준으로 작용한다.
대경권연구본부 변우진 본부장은 “이번 수상은 우리 연구진의 기술력과 연구 성과가 세계 최고 권위의 로봇 학회에서 국제적으로 공인받았다는 점에서 매우 큰 의미가 있다"며 "특히 영상 기반 시맨틱 세그멘테이션 기술은 자율주행, 물류, 산업용 로봇 등 다양한 모빌리티 애플리케이션에 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.
이번 성과를 바탕으로 연구진은 비정형 지형에서의 자율주행 기술 고도화를 핵심 연구 방향으로 삼고 있다. 기존 자율주행 기술로는 인식 정확도와 주행 안정성을 확보하기 어려운 산림, 농지, 건설 현장, 재난 대응 지역 등에서도 안정적으로 동작할 수 있도록, 강건한 시맨틱 인식 기반 객체 분할 기술을 지속적으로 개발할 계획이다.
