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AI 연구

ETRI, 실내 자율탐사 로봇 알고리즘으로 국제대회 1위

ZDNet Korea·2026-11-06

요약

한국전자통신연구원(ETRI)은 9월 말 미국 피츠버그에서 열린 'IROS 2026' 연계 실내 자율탐사 경진대회 단일 로봇 부문에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 이 대회는 미국 BYU·CMU, 싱가포르 NTU·NUS 연구진이 공동 주최했으며, 로봇이 미지의 공간을 스스로 탐사해 제한 시간 안에 얼마나 많은 정보를 기지로 전달하는지를 겨룬다. ETRI팀은 '기지 정보 확보율' 40.26%를 기록해 종합점수와 소형·대형 지도 그룹에서 모두 최고점을 받았다. 이 알고리즘은 탐사 효율이 높은 지역을 우선 선택하고 귀환 시점을 최적화하며, 별도 학습 데이터나 사전학습 모델 없이 새로운 공간에 바로 적용 가능하다는 설명이다. ETRI는 물류창고·산업시설·지하공간·재난 현장 등에 이 기술을 적용할 계획이라고 밝혔다.

큐레이터 노트

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사전학습 모델 없이 동작한다는 점은 통신이 불안정하거나 지도 데이터가 없는 현장에서의 활용 가능성을 염두에 둔 설계로 보인다.

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사전학습
사전학습은 특정 작업에 맞춰 조정되기 전에, 대량의 텍스트나 데이터로부터 언어와 세계에 대한 일반적인 패턴을 모델이 스스로 학습하는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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