AI 요약
DGIST 김기섭 교수 연구팀이 로봇이 과거에 봤던 물체의 위치와 이동 이력을 기억하는 장기 메모리 기술 'LT-Mem'을 개발해, IEEE/RSJ IROS 2026에서 제출 논문 1,933편 중 단독 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다. LT-Mem은 자체 개발한 영상 기반 지도 구축 기술 'MR.ScaleMaster'를 기반으로, 고가의 라이다 센서 없이 로봇 촬영 비디오를 활용해 서로 다른 시점의 관측 정보를 일관된 3차원 좌표에 연결한다. 기존 대규모 언어모델(LLM) 기반 방식 대비 약 16분의 1 수준의 토큰을 사용하면서도 더 높은 추론 성능을 달성했다. 연구팀은 로봇 장기 기억 능력 평가 체계 'LT-VQA'도 함께 제시했다.
핵심 포인트
- DGIST 김기섭 교수팀, IROS 2026에서 논문 1,933편 중 단독 최우수 논문상 수상
- 장기 메모리 시스템 'LT-Mem' 및 영상 기반 지도 구축 기술 'MR.ScaleMaster' 개발
- 기존 LLM 기반 방식 대비 약 16분의 1 토큰 사용, 더 높은 추론 성능 달성
- 이유민 석사과정생 제1저자, 주효석 석박사통합과정생 공동저자 참여, 과기정통부·한국연구재단·IITP 지원
향후 전망
- 가정용 서비스 로봇, 물류·시설 관리 로봇 등 복잡 환경에서 장기 자율 활동 로봇 분야 발전에 기여할 전망
- 로봇 장기 기억 평가 체계 'LT-VQA'가 관련 연구 표준으로 활용될 가능성