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AI 시뮬레이션 혁신, 사회적 로봇 개발에 인간 실험 불필요하게 만들어

서리 대학교와 함부르크 대학교 연구진이 인간 참가자 없이 사회적 로봇을 훈련할 수 있는 새로운 시뮬레이션 방법을 개발했다. 2025년 5월 19일 발표된 이번 연구는 로봇이 사회적 상황에서 인간의 시선 패턴을 예측할 수 있도록 하는 동적 스캔패스 예측 모델을 도입했다. 이 혁신은 의료, 교육, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 사회적 지능을 갖춘 로봇 개발 주기를 획기적으로 단축시킬 것으로 기대된다.
AI 시뮬레이션 혁신, 사회적 로봇 개발에 인간 실험 불필요하게 만들어

서리 대학교와 함부르크 대학교의 연구진이 사회적 로봇의 초기 개발 단계에서 인간 참가자의 필요성을 없앤 혁신적인 훈련 방식을 공개했다. 올해 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 발표될 이 연구는 사회적 로봇의 개발 및 테스트 방식에 있어 중요한 진전을 의미한다.

연구팀은 휴머노이드 로봇이 사회적 상호작용에서 인간이 어디를 바라볼지 예측할 수 있도록 하는 동적 스캔패스 예측 모델을 개발했다. 두 개의 공개 데이터셋을 활용해, 로봇이 실제 인간의 감독 없이도 인간과 유사한 시선 움직임을 효과적으로 모방할 수 있음을 입증했다. 특히 이 모델은 예측이 어려운 환경에서도 정확도를 유지해, 실제 환경에서의 활용 가능성을 높였다.

"초기 단계의 인간 실험 대신 로봇 시뮬레이션을 사용하는 것은 사회적 로봇공학 분야에서 큰 도약입니다."라고 이번 연구의 공동 책임자이자 서리 대학교 인지신경과학 강사인 Dr. Di Fu는 설명했다. "이제 우리는 대규모로 사회적 상호작용 모델을 테스트하고 개선할 수 있게 되어, 로봇이 사람을 더 잘 이해하고 반응할 수 있도록 만들 수 있습니다."

이번 연구의 파급 효과는 실험실을 넘어선다. 인간 실험이라는 병목을 제거함으로써, 개발자들은 사회적 역량을 갖춘 로봇의 창출과 개선을 훨씬 빠르게 진행할 수 있다. 이는 환자 돌봄 및 의료진 지원에 사회적 로봇이 점점 더 활용되는 의료 분야에서의 신속한 도입으로 이어질 수 있다. 교육 분야에서는 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 고객 서비스에서는 더욱 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.

연구진은 앞으로 이 접근법을 로봇 구현체의 사회적 인식 탐구로 확장하고, 다양한 유형의 로봇과 복잡한 사회적 환경에서 그 효과를 검증할 계획이다. 시뮬레이션 기술이 계속 발전함에 따라, 일상에서 인간과 의미 있게 소통할 수 있는 로봇 개발의 효율성은 더욱 높아질 전망이다.

이번 혁신은 보다 자율적인 AI 개발 프로세스로의 중요한 진전을 의미하며, 다양한 산업에서 사회적 로봇의 설계 및 구현 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있다.

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