컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026 'VLNVerse 챌린지'
ETRI 필드로보틱스연구실-명현 카이스트 전기및전자공학부 교수 연구팀
ETRI(한국전자통신연구원)와 KAIST(카이스트)가 로봇 AI(인공지능) 기술을 겨루는 국제대회에서 세계 1위를 차지했다.
ETRI는 ETRI 필드로보틱스연구실과 명현 카이스트 전기및전자공학부 교수 연구팀의 연합팀 'URL-FRRS'가 지난 9일(현지 시각) 스웨덴 말뫼에서 열린 세계적 컴퓨터비전 학술대회(ECCV 2026)의 'VLNVerse 챌린지'에서 전 세계 112개 참가팀 가운데 1위를 차지했다고 16일 밝혔다.
'시각-언어 내비게이션'의 축약어인 VLN은 로봇이 사람의 자연어 명령을 이해하고 카메라로 주변 환경을 살펴 스스로 목적지까지 이동하는 기술을 말한다. 일일이 이동 경로를 입력하거나 정밀한 지도를 만들어 주지 않아도 로봇이 '사람의 말'과 '눈앞의 공간'을 동시에 이해해 길을 찾는 게 핵심이다.
이번 대회는 △목표물 탐색 △세부 주행 등 두 가지 과제를 평가했다. 목표물 탐색은 "거실에 있는 파란 소파를 찾아라"는 명령어를 주면 로봇이 스스로 이동 경로를 정하는 과제다. 세부 주행은 "복도 끝에서 오른쪽으로 돌아 두 번째 문으로 들어간 뒤 창가에서 멈춰라" 와 같은 여러 단계에 걸친 지시를 순서대로 이해하고 수행하는 과제다.
연합팀은 두 과제를 종합한 평가에서 평균 성공률 90.7%를 기록했다. 2위 팀과 성공률은 같았지만, 대회 규정에 따라 제출 시각에서 앞서며 최종 1위에 올랐다.
연합팀은 "대회 준비 과정에서 흥미로운 사실을 발견했다"고 밝히기도 했다. 로봇이 길 자체를 찾지 못한다기보다는, 목적지가 아닌 곳에서 '도착했다'고 잘못 판단하는 데서 VLN의 기술적 한계가 발생한다는 것이다. 그러면서 "로봇 이동지능의 성능을 높이기 위해서는 '어떻게 갈 것인가' 뿐 아니라 '언제, 어디서 멈출 것인가'를 정확히 판단하는 능력이 중요하다"고 했다.
이를 위해 연구팀은 약 80억개 매개변수 규모의 비전·언어 모델(VLM)을 로봇 내비게이션에 맞게 파인튜닝했다. 목적지 도착 여부를 정확히 판단할 수 있도록 정지(stop)데이터를 확대하고, 학습률을 주기적으로 재조정해 언제 어디서 멈출지 판단하는 능력을 높였다는 설명이다.
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아울러 잘못된 장소에 멈춘 경우 스스로 이를 확인하고 다시 탐색할 수 있는 '코어(CoRE)-VLN' 기술을 개발했다. 로봇이 목적지라고 판단해 멈춰도 곧바로 임무를 끝내지 않고, 정말 제대로 도착했는지 한 번 더 확인하는 기술이다.
ETRI는 이번 대회로 검증한 기술을 시각장애인을 위한 길 안내 로봇인 '가이드 독(Guide Dog)' 연구에 적용할 계획이다. 아울러 기술을 국산 AI 반도체에서 실시간으로 구동할 수 있도록 AI 모델을 경량화하는 데 집중할 계획이다.
한편 ETRI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원의 '첨단 GPU 활용 지원 사업'을 통해 엔비디아 H200 GPU(그래픽처리장치) 32장을 12개월간 지원 받아 이번 대회에 활용했다고 밝혔다.
윤대섭 ETRI AI로봇·모빌리티연구본부장은 "첨단 GPU 지원과 카이스트와의 긴밀한 협력으로 세계 1위를 달성할 수 있었다"며 "국산 로봇 이동지능 기술이 세계 시장을 선도할 수 있도록 연구개발에 더 힘쓰겠다"고 했다.
