[서울=뉴시스]이예인 인턴 기자 = 성균관대학교는 권민혜 전자전기공학부 교수 연구팀이 복잡한 환경에서도 빠르고 정확한 판단을 내릴 수 있는 로봇 제어 인공지능(AI) 프레임워크 '라이트 액터, 딥 크리틱(LAC)'을 개발했다고 29일 밝혔다.

이번 연구는 강구현 석사과정생이 제1저자로 참여했으며, 관련 논문은 컴퓨터 및 정보과학 분야 국제학술대회 '2026 ACM 정보 및 지식관리 콘퍼런스(CIKM)'에 채택됐다.

기존 로봇 분야에서는 축적된 인간 행동 데이터를 바탕으로 한 '오프라인 강화학습'과 정교한 제어를 돕는 '생성형 AI'가 주목받았지만, 로봇 가동 시 수많은 계산이 필요해 동작이 지연되고 배터리 소모가 컸다.

연구팀은 학생을 가르치는 '선생님(비판자·Critic)'과 시험을 치르는 '학생(행위자·Actor)' 관계에 착안해 실마리를 풀었다.

실전에서 움직일 학생(로봇)은 가볍고 민첩하게, 가르치는 선생님 두뇌는 깊고 똑똑하게 만드는 비대칭적 설계를 적용했다.

연구팀은 ▲정보가 막힘없이 흐르는 잔차 연결 구조 ▲향후 결과를 내다보는 예측법 ▲점수 범위를 가두어 두는 분류 방식 등 세 가지 기술을 결합해 신경망을 128층까지 쌓으면서도 안정적으로 학습시키는 데 성공했다.

이를 통해 복잡하고 무거운 생성형 AI 없이도 기존 최고 수준 모델들과 대등하거나 더 높은 성공률을 기록했다. 특히 인간형 로봇 미로 탈출, 로봇 팔 물체 조작 같은 고난도 제어 실험에서 행동 결정 속도를 최대 4배 단축했다.

이번 연구는 AI 의사결정 시간을 획기적으로 줄여, 자율주행 로봇·스마트 가전처럼 두뇌 역할을 하는 컴퓨터의 용량이 작은 기기에서도 고성능 AI가 실시간 민첩하게 동작할 수 있는 길을 열었다.


◎공감언론 뉴시스 yein020528