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[IT뉴스]“동료 고장나도 임무 완수”…UNIST, AI 군집 로봇 ‘팀플’ 유지 기술 개발

온카뱅크관리자

2026-06-24 09:47:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 한승열 교수팀, 다중 에이전트 강화학습 ‘IBAL’ 개발 고의로 협력 깨뜨리는 극한 훈련으로 위기 대응력 극대화 스타2 실험서 승률 87%…자율 드론·스마트 공장 적용 
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 AI 에이전트 간 상호작용을 끊는 관측 공격과 행동 공격. 연구그림=UNIST
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 자율 드론이나 스마트 공장 로봇 등 다수의 인공지능(AI)이 협력하는 상황에서, 기기 일부가 고장 나거나 통신이 끊겨도 남은 기기들이 스스로 역할을 재분배해 임무를 완수하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 한승열 교수팀은 AI 에이전트 간의 협력 고리를 의도적으로 끊어보며 훈련하는 멀티에이전트 강화학습 기술인 ‘상호작용 차단 적대 학습(IBAL·Interaction-Breaking Adversarial Learning)’을 개발했다고 24일 밝혔다.
 연구팀이 고안한 IBAL은 축구 경기에 비유할 수 있다. 경기 중 한 선수가 퇴장당했을 때 기존 전술만 고집하는 것이 아니라, 남은 선수들이 즉각적으로 빈 공간을 메우고 공격과 수비 역할을 다시 나누도록 훈련하는 원리다.
 기존의 다중 에이전트 강화학습은 주로 센서 정보에 의도적으로 잡음을 넣거나, 개별 AI가 임무에 불리한 행동을 하도록 유도하는 방식을 썼다. 반면, IBAL은 AI 집단을 두 그룹으로 나누고 이들 간의 협력에 가장 중요한 ‘상호정보량(Mutual Information)’을 분석해 이를 집중적으로 교란한다.
 학습 과정에서 AI들이 서로를 파악하는 데 필수적인 ‘정보’를 가리거나, 협력을 깨뜨리는 ‘행동’을 유도하는 방식이다. 또한 매 학습 단계마다 그룹 구성을 무작위로 바꾸고, 공격 강도를 자동으로 조절해 AI가 다양한 형태의 협력 붕괴 상황을 폭넓게 경험하고 대응력을 키우도록 설계됐다.
 연구팀은 유명 전략 게임 ‘스타크래프트 II’ 기반의 실험 환경(SMAC)에서 이 기술의 성능을 검증했다.
 아군 유닛 일부가 갑자기 작동을 멈추는 돌발 상황을 가정한 결과, 기존 AI 모델들은 전체 협력 체계가 도미노처럼 무너지며 승률이 13.3%까지 급락했다. 반면 IBAL로 학습한 AI는 체력이 떨어진 유닛을 후방으로 빼고 건강한 유닛을 전면에 내세우는 등 즉시 진형을 재구축하며 87.0%라는 압도적인 승률을 기록했다.
 제1저자인 이선우 연구원은 “IBAL은 개별 AI의 판단을 방해하는 데 그치지 않고 AI들의 협력 관계 자체를 흔들게 된다”며 “이를 통해 일부 AI가 고장 나거나 통신이 끊긴 상황에서도 남은 AI들이 새로운 협력 방식을 찾아 임무를 이어가도록 훈련할 수 있다”고 설명했다.
 한승열 교수는 “자율 드론과 군집 로봇, 스마트 팩토리처럼 여러 AI가 함께 움직이는 시스템은 일부 장비가 고장 나거나 통신이 끊기면 치명적인 문제가 발생한다”며 “이번 기술은 다수의 AI가 함께 작동하는 시스템의 전반적인 안전성과 신뢰성을 높이는 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 강조했다.
 한편, 이번 연구 결과는 세계 3대 인공지능 학회 중 하나인 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에 채택됐다. 올해 ICML은 오는 7월 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 개최된다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단(NRF) 등의 지원을 받아 수행됐다.
 울산=장지승 기자 jjs@sedaily.com
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