“복잡한 인파 속 로봇 주행, '소형 AI' 하나면 충분”…디지스트 연구팀, ECCV서 성과 발표

AI 요약

디지스트(DGIST)는 박대희 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 KAIST 연구팀과 공동으로 주변 사람들의 움직임 예측과 로봇의 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서 발생하는 스킬 충돌을 완화하는 분리형 파라미터 학습(DPT) 기법을 개발했다고 11일 밝혔습니다. JRDB와 JTA 등 대표 데이터로 검증한 결과 기존 방식보다 사람 움직임 예측 정확도가 높아지고 로봇의 이동 경로 오차와 충돌 가능성이 낮아졌으며 자율주행 AI에 대한 추가 실험에서도 성능이 향상되어 로봇과 자율주행 등 다양한 피지컬 AI 분야에 활용될 가능성을 확인했습니다. 이번 연구에는 DGIST 석사과정생 서태원과 학부연구생 전선애가 참여했고 박대희 교수가 교신저자를 맡았으며 엔비디아 Academic Hardware Grant Program의 지원을 받아 수행됐으며 연구성과는 ECCV 2026에 채택돼 10일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 발표됩니다.