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로봇이 주변 환경을 기억하고, 필요한 순간에 스스로 정보를 찾아 활용할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 불확실한 정보를 추측하기보다 저장된 기억을 확인해 행동을 계획할 수 있어 향후 가정이나 돌봄 등에 활용할 수 있을 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 광주과학기술원(GIST)과 공동으로 주변 환경을 직접 관측하는 과정과 저장된 기억을 능동적으로 조회하는 과정을 결합한 AI 에이전트 '씬쿼리플래너'를 개발했다고 26일 밝혔다. 최근 로봇은 대형언어모델(LLM)을 활용하면서 사람의 말을 이해하고 여러 작업을 수행할 수 있게 됐다. 하지만 로봇이 구체적인 지시를 수행하려면 물체의 이름과 재질, 상태, 위치까지 파악해야 한다. 언어모델에 관련 정보가 없으면 잘못 추측하는 문제도 생긴다. 연구팀은 로봇이 관측한 주변 환경 정보를 '3차원 장면 그래프' 형태로 저장하는 기술을 개발했다. 정글북릴게임 주변 환경을 입체 지도처럼 기억하고, 새로운 정보를 관측할 때마다 관련 정보가 갱신된다. 씬쿼리플래너는 로봇이 직접 움직이며 주변 환경을 확인하는 '환경 그라운딩'과 저장된 기억에서 필요한 정보만 골라 찾아보는 '메모리 그라운딩'을 함께 사용한다. 작업에 필요한 물체의 속성이나 위치관계 등을 선택적으로 찾아 행동을 스스로 계획하는 방식이다. 예를 들어 "식탁 위 유리컵은 선반에, 플라스틱 컵은 캐비닛에 정리해줘"라는 명령을 받으면 로봇은 먼저 식탁 위에 있는 컵들을 확인한 뒤 기억에서 각 컵의 재질 정보를 조회한다. 이후 유리컵과 플라스틱 컵을 구분해 각각 지정된 장소로 옮긴다. 확인된 정보에 따라 행동을 스스로 하도록 구현한 것이라고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 성능 검증을 위해 복잡한 가정 환경에서 여러 방을 이동하며 물건을 옮기고, 음식 조리와 청소, 불을 켜고 끄는 등 10가지 유형의 작업을 수행하는 능력을 평가했다 바다이야기슬롯 . 그 결과, 메타의 라마 AI 3.1 모델은 46.8%에서 69.6%로, 알리바바의 큐원 2.5 모델은 44.0%에서 68.0%로 모두 임무 성공률이 향상됐다. 오픈AI의 GPT-4o를 활용한 실험에서도 기존 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 물체의 재질과 상태 등을 파악해야 하는 복합작업 성공률은 17.2%포인트 높아졌다. 최재우 ETRI 선임연구원은 "로봇이 관측한 환경 정보를 체계적으로 기억하고 필요한 순간에 스스로 찾아 활용하도록 한 것이 핵심"이라며 "실제 생활환경에서 로봇이 불확실한 정보를 추측하기보다 자신의 경험과 기억을 확인하며 안정적으로 행동하도록 기술을 고도화하겠다"고 말했다. 김의환 GIST 교수는 "로봇의 기억을 단순히 저장하는 데 그치지 않고 필요한 정보를 스스로 질의해 꺼내 쓰는 능동적 메모리로 발전시켰다는 데 의미가 있다"고 평가했다. 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제학술대회 'EMNLP 2026 파인딩스'에서 발표됐다. Dotum, Ta