KAIST, ‘꼬인 고무줄도 풀어내는 로봇 기술’ 개발

KAIST 연구진이 고무줄, 전선, 옷감처럼 형태가 쉽게 변하는 물체를 정교하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 이번 성과는 로봇공학 분야에서 오랫동안 풀리지 않았던 난제를 해결했다는 점에서 주목받고 있다.

불완전한 정보로도 ‘전체 모습’ 파악

박대형 KAIST 전산학부 교수팀은 **‘INR-DOM(Implicit Neural-Representation for Deformable Object Manipulation)’**이라는 인공지능 기반 기술을 선보였다. 이 기술은 카메라로 관찰 가능한 일부 3D 점 데이터만으로도 보이지 않는 영역을 유추해 물체 전체 형태를 복원한다.

사람이 커튼 뒤 의자의 일부를 보고도 전체 모양을 상상하듯, 로봇 역시 ‘잠재 신경 표현(Implicit Neural Representation)’ 방식을 통해 불완전한 정보를 보완하며 작업을 수행한다.

성공률 크게 향상

연구팀은 로봇이 고무링 끼우기, O링 설치, 꼬인 고무줄 풀기 등 다양한 실험을 진행했다.

끼우기·설치·풀기 과제: 90% 이상 성공률 기록

꼬인 고무줄 풀기: 75% 성공률 → 기존 26% 대비 49%p 향상

양방향 꼬임 해제: 기존 방법보다 25% 높은 성과

이는 로봇이 불완전한 관찰만으로도 실제 상태와의 차이를 학습하고 줄여나갈 수 있음을 증명한 결과다.

산업 현장 적용 기대

연구를 이끈 송민석 석사과정 연구원은 “이번 성과는 로봇이 불완전한 정보 속에서도 변형 물체를 인식하고 조작할 수 있다는 가능성을 입증했다”며 “제조, 물류, 의료 등 인간과 협력하거나 인간을 대신하는 정교한 작업에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

해당 연구는 지난 6월 미국 로스앤젤레스에서 열린 국제 로봇학회 ‘로보틱스 사이언스 앤 시스템즈(Robotics: Science and Systems 2025)’에서 발표되며 국제적 관심을 끌었다.

요약하자면, KAIST의 이번 연구는 로봇이 단순히 ‘단단한 물체’만 다루는 수준을 넘어, 고무줄처럼 유연하고 복잡한 대상도 사람처럼 다룰 수 있게 한 기술적 도약이라 할 수 있다.