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[연예뉴스]장애물 인지해 스스로 걸어···사족보행 로봇 기술 개발

온카뱅크관리자

2026-04-12 12:03:01

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 유로보틱스와 '드림워크++' 개발<br>재난 대응, 산업 시설 점검 등 활용 가능성 제시</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="x3mu1NUZIL">
          <p contents-hash="819baba6092c1feb5be16e2b9ff293ed1e70f921c692bbcebe6a7220f01b3adf" dmcf-pid="yaKcL0Aiwn" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 카메라나 라이다 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는 기능을 갖춘 사족보행 로봇 기술을 개발했다. 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림·농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용할 수 있을 것으로 기대를 모은다.</p>
          <p contents-hash="a891b57eac79de10deca6cf2a91248ef7829c8e0b36f8fe6f5822928211a2749" dmcf-pid="WLqNJtaeEi" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST)은 명현 전기전자공학부 교수 연구팀이 연구실 창업기업인 유로보틱스와 공동 연구를 통해 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간으로 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’를 개발했다고 10일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7b3f38b645e69c4a1ed8c8e6d6c00b4ee3814df3f2bda4c4dfa97b551f4fbe51" dmcf-pid="YoBjiFNdwJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="명현 KAIST 교수.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/Edaily/20260412120303048sasy.jpg" data-org-width="404" dmcf-mid="P26iQGJ6Dg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/Edaily/20260412120303048sasy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            명현 KAIST 교수.(사진=KAIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="88d6f4d27baa4105e8413a56b4d5b2f6ef96de155ba3b54ea3b7ffeb2a942fb5" dmcf-pid="GgbAn3jJwd" dmcf-ptype="general">
           연구팀이 기존에 개발한 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 ‘블라인드 보행’ 기술로, 시각 정보 없이도 이동이 가능한 것이 특징이다. 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적으로 보행할 수 있지만 로봇 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다.
          </div>
          <p contents-hash="5874867d1a4ea83782141a07ace0f5adbdec78ff22000c8e000bd8cab0f77c1b" dmcf-pid="HaKcL0Aise" dmcf-ptype="general">이번에 개발된 기술은 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합해 한계를 극복했다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정해 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 ‘인지 기반 보행’을 구현했다.</p>
          <p contents-hash="b566819eeb89083a25c38c7ab3ccdda0b5a82f40934e90db41d614b7aa4283d0" dmcf-pid="XN9kopcnER" dmcf-ptype="general">연구팀은 다중 감각 강화학습 구조를 설계했고, 경량 연산 기반으로 실시간 제어가 가능하도록 만들었다. 센서 오류 발생 시 자동으로 다른 감각 기반 보행으로 전환하는 안정성과 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성도 확보했다.</p>
          <p contents-hash="acba9f969e265cd724d9634863aa77855f475ea9a34a60fe448f51aa0d79da67" dmcf-pid="Zj2EgUkLDM" dmcf-ptype="general">성능도 실험을 통해 입증했다. 드림워크++를 적용한 로봇은 다양한 도전적 환경에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보였다.</p>
          <p contents-hash="fac1f5bbc8645c5f0fcd45c525a089607494ff6a2750e88e7e3067a8e49532c3" dmcf-pid="5AVDauEoOx" dmcf-ptype="general">계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주하며, 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다.</p>
          <p contents-hash="a409a13964e7cc8c4d37446f18d9aad10458b78ae15ace3ee8c7a2ff82813051" dmcf-pid="1cfwN7DgDQ" dmcf-ptype="general">급경사 환경에서는 훈련 조건(10도)보다 3.5배 가파른 35도 경사면을 안정적으로 등반했으며, 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 줄였다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="797525f1d19cd334bdfaff7394a8cc82e349f15edd9c78cd492b1174f5133438" dmcf-pid="tk4rjzwaDP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="드림워크++로 훈련된 보행 제어기는 사족보행 로봇이 다양한 장애물과 지형에서 민첩하고 강인한 보행을 수행할 수 있게 한다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/Edaily/20260412120304277tryf.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="QBFd6We4Do" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/12/Edaily/20260412120304277tryf.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            드림워크++로 훈련된 보행 제어기는 사족보행 로봇이 다양한 장애물과 지형에서 민첩하고 강인한 보행을 수행할 수 있게 한다.
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="11fac5bce10eab197a0fec057e3038c774ffb618df753893e0b837b4620bdd96" dmcf-pid="FE8mAqrNw6" dmcf-ptype="general">
           다양한 장애물 상황에서 별도의 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력을 보였고, 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 ‘탐색 행동’도 확인됐다.
          </div>
          <p contents-hash="bfc3b4e4b82e712c061df4c1a55a5ccad897087cfda8033ea2a03771390e0423" dmcf-pid="3D6scBmjm8" dmcf-ptype="general">2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 민첩성도 발휘했다. 특히 이 기술은 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다.</p>
          <p contents-hash="a846192fb823351fbc99d591c8882f77f45a77d88a8e6afab6d49accc0a5cd58" dmcf-pid="0wPOkbsAO4" dmcf-ptype="general">명현 교수는 “로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나가겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="9587192a113a2131fc68248b04bc193d08fa056fa148d34a3cbab103c8be4590" dmcf-pid="prQIEKOcOf" dmcf-ptype="general">연구 결과는 로보틱스 분야 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Robotics’에 지난 2월 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="9ce127eb08654b4095d3ecd9ec91f5c9d5ea0a4483530142c9da2e84fc786cdc" dmcf-pid="UmxCD9IksV" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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