인식→이해→예측→행동하는 AI 外 [과학게시판]

[아이뉴스24 정종오 기자] 한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식) 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술, 빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술, 사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술, 미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다.

‘피지컬 AI’ 핵심기술 개발

이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 AI가 ‘보고(인식)→이해하고(물리 이해)→예측하고(미래 예측)→행동하는(계획)’ 전 과정을 수행하는 기반을 제시했다. 다양한 자율 시스템의 성능과 활용 범위를 한층 넓힐 것으로 기대된다.

윤성의 교수는 “이번 연구는 AI가 단순히 눈으로 보는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 앞으로 일어날 상황까지 예측해 스스로 행동을 결정하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다”며 “이번 성과가 자율주행차와 휴머노이드 로봇 등 실제 환경에서 작동하는 다양한 피지컬 AI 기술의 발전에 이바지하기를 기대한다”고 말했다.

사회적 고립, 외로움 관련 정신질환 치료의 새로운 약물 표적 제시

한국뇌연구원(KBRI, 원장 이승복)은 정서·인지질환 연구그룹 김정연 박사와 강원대 채세현 교수 공동연구팀이 단 하루의 사회적 고립만으로도 뇌 속 특정 세로토닌 수용체가 증가하고 이 변화가 사회적 대상에 대한 가치 판단을 바꿔 익숙한 개체를 더 선호하게 만든다는 사실을 규명했다.

이번 연구는 짧은 기간의 사회적 고립만으로도 뇌의 세로토닌 수용체가 변화하고 이러한 변화가 사회적 가치 판단 체계를 재구성할 수 있음을 처음으로 알아냈다.

김정연 박사는 “사람은 누구나 짧은 기간의 고립만으로도 사회적 관계를 바라보는 방식이 달라질 수 있다”며 “이번 연구가 외로움과 사회적 고립으로 인한 정신건강 문제를 이해하고 치료하는 데 새로운 실마리를 제공하길 기대한다”고 말했다.

이노스페이스, 다목적 준궤도 로켓 ‘세빛(SEBIT)’ 발사장 사용 계약 체결

이노스페이스(대표 김수종)는 브라질 알칸타라 우주센터(Alcântara Space Center)에서 다목적 준궤도 로켓 ‘세빛(SEBIT)’의 시험비행을 수행하기 위한 발사장 사용 계약을 브라질 정부 산하 국영기업 알라다(ALADA, Empresa de Projetos Aeroespaciais do Brasil S.A.)와 체결했다.

이번 계약에 따라 이노스페이스는 올해 하반기 브라질 알칸타라 우주센터에서 ‘세빛’의 첫 시험비행을 수행할 예정이다. 로켓의 비행 성능과 운용 안정성을 종합적으로 검증하고, 비행 데이터를 바탕으로 기술적 완성도를 높이기 위해 추진한다.

양자컴퓨팅→‘강인한 AI’ 학습 부담 최대 80%↓

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 윤성환 교수팀과 고려대 전기전자공학부 김중헌 교수팀은 양자 알고리즘을 이용한 ‘강인한 강화학습’의 계산 비용을 획기적으로 줄인 학습 기법인 ‘QRIM(Quantum Robust Inner Minimization)’을 개발했다.

윤성환 교수는 “이번 연구는 양자 컴퓨팅이 기존 인공지능의 한계를 어떻게 보완할 수 있는지를 구체적으로 보여준 사례”라며 “환경 변화에 대한 적응이 필수적인 로보틱스, 자율주행 등 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

재료연, 다색 전기변색 스마트 윈도우 핵심 소재 국산화 개발

한국재료연구원(KIMS, 원장 최철진) 에너지·환경재료연구본부 김소연, 임동찬 박사 연구팀이 하나의 소재로 노랑·초록·파랑 세 가지 색을 빠르고 안정적으로 구현하는 용액 공정 기반의 다색 전기변색 소자를 국내 최초로 개발했다.

이번 기술은 기존의 ‘어둡게만 변하던 창문’을 ‘색을 조절하는 스마트 유리’로 진화시킨 성과로 스마트 윈도우와 저전력 컬러 디스플레이 상용화를 앞당길 핵심 소재 기술로 주목된다.

드론과 AI로 철도 선로 위험요소 빠르게 점검

한국철도기술연구원(원장 사공명)은 초소형 드론과 AI 기반의 선로 지장물 점검 자동화의 가능성을 확인하고, 이를 바탕으로 ‘드론 기반 선로 지장물(장애물) 점검 자동화 핵심기술 개발’에 착수한다.

이번 연구는 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고 드론 영상과 AI 분석을 시행하여 선로 위 장애물·위험요소(지장물)를 확인하는 기술이다.