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“모르면 추측 대신 기억을 확인한다”…ETRI·GIST, 스스로 판단하고 행동하는 로봇 AI 플랫폼 공개 (원문, 새 창)
한국어 요약
Claude · 2026-10-26ETRI와 GIST가 로봇이 환경을 직접 관찰하고 과거 기억을 능동적으로 검색해 행동을 결정하는 AI 에이전트 '씬쿼리플래너'를 개발했다. 3차원 장면 그래프에 공간·사물·상태 정보를 저장하고 필요한 정보만 선택적으로 검색하는 '기억·환경 이중 그라운딩' 방식으로, 기존 리액트 방식보다 라마 3.1에서 22.8%p, 큐웬 2.5에서 24.0%p 복합작업 성공률을 높였다. 언어모델의 사전지식에만 의존해 발생하는 환각과 판단 오류를 줄이는 것이 핵심이며, 연구진은 코드와 평가 벤치마크 '앳플랜-벤치'를 깃허브에 공개했다. 가정·돌봄·산업용 로봇 등 피지컬 AI 분야로 확장이 기대된다.
- ETRI·GIST가 공동 개발한 '씬쿼리플래너'는 3차원 장면 그래프에 공간·사물·상태를 저장해 로봇이 능동적으로 정보를 검색하게 한다
- 라마 3.1 기반 실험에서 복합작업 성공률이 46.8%→69.6%(22.8%p↑), 큐웬 2.5는 44.0%→68.0%(24.0%p↑) 개선됐다
- 연구진은 평가체계 '앳플랜-벤치'를 함께 개발해 10가지 유형의 복합작업으로 성능을 검증했다
- 연구 결과는 EMNLP 2026에서 발표됐으며 소스코드와 벤치마크를 깃허브에 공개했다
AI 인사이트
- ETRI·GIST, 환경관측과 능동적 기억검색을 결합한 로봇 AI '씬쿼리플래너' 개발
- 3차원 장면 그래프로 공간·사물·상태를 저장, 필요한 정보만 검색해 환각 감소
- 라마3.1 적용 시 성공률 46.8%→69.6%, 큐웬2.5는 44.0%→68.0%로 개선
- 평가용 '앳플랜-벤치'와 코드를 깃허브에 공개, EMNLP 2026에서 발표
왜 중요한가
로봇 AI가 사전지식 추측 대신 과거 관측 기억을 능동적으로 검증해 판단하도록 해, 모델 교체 없이도 복합작업 성공률을 큰 폭으로 끌어올릴 수 있음을 실증했다.
본문 미리보기
로봇이 주변 환경을 직접 관찰하고, 과거에 확인한 정보를 기억에서 찾아 검증한 뒤 행동하는 새로운 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 기존 로봇 AI가 불확실한 상황에서 언어모델의 사전 지식에 의존해 잘못 판단하는 문제를 줄이고, 실제 관측한 사실을 바탕으로 복잡한 작업을 수행하도록 하는 기술이다.한국전자통신연구원(ETRI)은 광주과학기술원(GIST)과 공동으로 환경 관측과 능동적 기억 검색을 결합한 로봇 AI 에이전트 '씬쿼리플래너(SceneQueryPlanner)'를 개발했다고 26일 밝혔다.연구진은 로봇이 공간과 사물의 위치,
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