한국전자통신연구원(ETRI)이 글로벌 로봇 학술대회 ‘ICRA 2025’의 필드 로보틱스 워크숍에서 진행된 ‘구스 2D 의미론적 분할 챌린지(Goose 2D Semantic Segmentation Challenge)’에 참가해 로봇의 AI 기반 비정형 지형 영상 인식 기술로 2위를 차지했다고 23일 밝혔다. 

일반적인 데이터셋이 구조화된 도로와 명확한 객체들로 구성된 것과 달리, 이 챌린지는 필드 로봇이 실제로 마주하게 되는 들판, 산림, 건설 현장 등 비정형 지형에서 촬영된 2D 영상 데이터를 기반으로 수풀, 돌, 나무, 땅 등의 객체를 픽셀 단위로 정확히 구분해 내는 AI 기술의 성능을 겨루는 자리다. 

참가자들은 제한된 학습 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델을 개발한 후, 공개되지 않은 테스트 데이터셋을 대상으로 시맨틱 분할의 정확도로 겨루게 된다. 

ETRI 연구진은 복잡한 비정형 야외 환경에서도 뛰어난 객체 분할 성능을 보이는 AI 모델을 구현했다. 이는 로봇이 보는 시점에서 사람처럼 사물을 더 명확하게 구분하고 이해하는 능력을 획득했다는 의미다. 

이번 성과로 연구진은 비정형 지형에서의 자율주행 기술 고도화할 방침이다. 기존 자율주행 기술로는 인식 정확도와 주행 안정성을 확보하기 어려운 산림, 농지, 건설 현장, 재난 대응 지역 등에서도 안정적으로 동작할 수 있도록, 강건한 시맨틱 인식 기반 객체 분할 기술을 지속적으로 개발할 계획이다. 이를 통해 산업용 로봇, 농업용 로봇, 재난 대응 로봇 등 다양한 응용 분야로의 기술 확장을 적극 추진하고 있다.

한편, 이번 챌린지에는 한국, 독일, 대만 등 총 8개 팀이 참가해 기술을 겨뤘으며, 1위는 대만의 국립청쿵대학교(National Cheng Kung University) 팀이 차지했다. 

ETRI 대경권연구본부 변우진 본부장은 “이번 수상은 우리 연구진의 기술력과 연구 성과가 세계 최고 권위의 로봇 학회에서 국제적으로 공인받았다는 점에서 매우 큰 의미가 있다. 특히 영상 기반 시맨틱 세그멘테이션 기술은 자율주행, 물류, 산업용 로봇 등 다양한 모빌리티 애플리케이션에 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.”라고 말했다.