3일 인하대학교에 따르면 조영근 전기전자공학부 교수가 이끄는 SPARO 연구실은 최근 열린 IEEE ICRA 2026에서 공간지능, 로봇 인지, 관성 오도메트리, 의미론적 위치 추정, 주행 가능 영역 추정, 신경망 기반 지도 생성 등을 주제로 정규논문 4편을 발표했다.
이 가운데 ‘KISS-IMU: Self-supervised Inertial Odometry with Motion-balanced Learning and Uncertainty-aware Inference’ 논문은 로봇 인지 분야 최우수 논문상 최종 후보에 이름을 올렸다. 이 상은 로봇이 주변 환경과 자신의 움직임을 인식하는 기술 분야에서 우수한 연구를 선정하는 ICRA 공식 논문상이다.
최지원 학생이 제1저자로 참여한 KISS-IMU는 별도의 정답 궤적 데이터 없이 관성측정장치(IMU) 데이터를 학습해 로봇의 이동 경로를 추정하는 자기지도 관성 오도메트리 기술이다. 연구팀은 LiDAR 기반 ICP 정합과 포즈 그래프 최적화 결과를 학습 신호로 활용하고, 움직임 균형 학습과 불확실성 기반 추론 기법을 결합해 다양한 환경에서도 안정적인 위치 추정 성능을 확보했다.
SPARO 연구실은 실제 산업 현장을 대상으로 한 ‘힐티·트림블 SLAM 챌린지 2026’에서도 두드러진 성과를 냈다. 연구팀은 로봇 기술 기업 Riibotics와 공동으로 360도 시각·관성 SLAM 시스템을 개발해 공식 집계 기준 62개 팀이 참가한 SLAM 부문에서 2위를 차지했으며 총점 2500점 가운데 2393.9점을 기록했다.
이번 챌린지는 힐티와 트림블, 영국 옥스퍼드대학교 Dynamic Robot Systems Group이 공동 운영하는 국제 대회로, 실제 건설 현장에서 취득한 360도 카메라 영상과 IMU 데이터를 활용해 어두운 실내 공간과 반복 구조, 이동 물체 등 복잡한 환경에서 SLAM 시스템의 정확도와 완성도를 평가한다.
연구팀은 제공된 듀얼 어안 카메라 영상과 IMU 정보를 바탕으로 시각·관성 SLAM 시스템을 구축했으며 저조도 영상 개선과 정적·동적 물체 마스킹, 점선 특징 기반 영상 정합, 팩터 그래프 최적화, 전역 궤적 보정 기술을 결합해 복잡한 실내 환경에서도 안정적인 위치 추정 성능을 구현했다.
앞서, SPARO 연구실은 공간지능을 기반으로 자율 이동 로봇의 상황 인식과 협업 기술을 연구해 왔으며 이번 ICRA 2026에서는 로봇 인지와 공간지능, 지도 생성, 위치 추정 등 핵심 분야 연구를 동시에 발표하며 국제 학계의 주목을 받았다. 연구실은 최근 활동을 통해 국제 SLAM 챌린지 입상과 논문상 후보 선정, 학생 논문상 수상 사실을 공식적으로 공개했다.
ICRA는 세계 각국 연구기관과 기업이 최신 로봇 기술을 발표하는 대표 학술대회로, 올해도 자율주행, 로봇 인지, 조작, 의료로봇, 산업 자동화 등 다양한 분야 연구가 소개됐다. 로보틱스 분야에서는 국제 공동연구와 실제 산업 적용 가능성을 함께 평가하는 학술행사로 높은 권위를 인정받고 있다.
한편 인하대학교는 최근 로보틱스와 인공지능, 공간지능 분야 연구를 확대하고 있으며 국제 학술대회와 산업체 협력을 연계한 연구를 통해 실제 산업 환경에서 활용 가능한 자율 로봇 기술과 공간 인식 기술 개발을 지속적으로 추진할 계획이다.
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