■ 네이처와 '2025 Nature Conference' 공동 개최
■ 박경준 교수팀, 피지컬 AI 기반 다중 로봇 자율주행 시스템 개발
[프라임경제] DGIST(총장 이건우)는 오는 12월9일부터 11일까지 3일간 DGIST 컨벤션홀에서 세계적인 학술지 네이처(Nature)가 공동으로 '2025 Nature Conference'를 개최한다.
이번 학술대회는 '건강한 뇌 노화(Healthy Brain Aging)'를 주제로 △뇌 노화 및 신경퇴행 분야의 최신 연구 동향 △전신 생리학 및 생활습관 요인이 뇌 건강에 미치는 영향 △분자·세포 수준의 매커니즘과 바이오마커 기반 진단, 치료 전략 등을 심층적으로 다룰 예정이다.
최근 네이처에 발표된 연구에 따르면 일반적인 뇌 영상만으로도 개인의 뇌 노화 속도를 예측할 수 있으며, 코로나19 팬데믹 기간 동안 평균 5.5개월의 뇌 노화 가속 현상이 보고된 바 있다. 이번 컨퍼런스에서는 이러한 최신 연구 성과를 토대로 뇌 구조 변화와 인지 건강의 연계에 대한 폭넓은 논의가 이뤄질 예정이다.
행사 첫날 기조강연은 알버트 아인슈타인 노화연구소의 애나 마리아 쿠에르보 소장이 맡는다. 쿠에르보 소장은 '선택적 자가포식' 분야를 개척한 세계적 석학으로, 단백질 조절 메커니즘을 통한 뇌 건강 회복 가능성을 제시하며 국제적으로 권위를 인정받고 있다.
이번 강연에서는 단백질 단위의 세밀한 연구를 기반으로 한 노화 및 신경퇴행성 질환 대응 전략을 소개할 예정이다.
또한, 스탠퍼드 의과대학의 토니 와이스 코레이 교수도 기조강연을 진행한다. 코레이 교수는 젊은 개체의 혈액 성분이 노화된 뇌 기능을 회복시킬 수 있음을 규명한 연구로 세계적 주목을 받았으며, 타임지 선정 '헬스케어 혁신을 이끄는 50인'에 이름을 올린 인물이다. 이번 강연에서는 뇌 건강 회복의 혁신적 전략과 최신 연구 성과를 공유할 예정이다.
이번 학술대회에는 Nature Aging, Nature Neuroscience, Nature Metabolism 등 네이처 주요 저널의 핵심 편집장들도 참석한다. 이들은 최신 연구 동향과 학문적 비전을 공유하고, 국내외 연구자들과 심도 있는 학술 교류의 장을 마련할 예정이다.
컨퍼런스 기간 동안 16명의 분야 석학들의 초청발표와 논문 초록 접수를 통해 선정된 연구자들의 포스터 세션과 구두 발표가 진행된다. 모든 포스터 발표자에게는 DGIST와 네이처 명의의 공식 인증서가 수여되며, 우수 연구자에게는 특별 강연 및 연구 협력 기회가 제공된다.
이건우 총장은 "이번 컨퍼런스를 통해 세계적인 석학들이 대구에 모여 뇌 건강과 슬로우 에이징 분야의 학문적 교류와 협력을 심화하게 될 것"이라며, "DGIST가 국제적인 연구 허브로 자리매김하는 중요한 계기가 될 것"이라고 말했다.
■ 박경준 교수팀, 피지컬 AI 기반 다중 로봇 자율주행 시스템 개발
물류센터·스마트팩토리서 생산성 18%↑ 주행시간 30%↓…산업현장 적용 가능성 높아
DGIST 전기전자컴퓨터공학과·피지컬AI센터 박경준 교수 연구팀이 사회적 이슈의 확산과 망각 현상을 모사해 다중 로봇의 자율주행 효율을 높이는 새로운 '피지컬 AI' 기술을 개발했다.
이번 성과는 물류센터, 대형 창고, 스마트팩토리 등에서 자율주행 로봇의 생산성을 높일 수 있는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다.
자율주행로봇(AMR)은 물류와 제조 현장에서 자동화의 중심 역할을 한다. 하지만 실제 주행에서는 지게차, 작업용 리프트, 갑작스럽게 쌓인 화물처럼 예기치 못한 장애물이 자주 등장해 원활한 이동을 방해한다.
지금까지의 로봇은 눈앞의 상황에만 즉각 반응하며 경로를 수정했기 때문에 불필요한 우회와 지연이 잦았고, 이는 생산성 저하로 이어졌다.
박경준 교수 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 인간 사회 고유의 독특한 현상을 로봇에 적용했다. 특정 사건이나 이슈가 빠르게 확산됐다가 시간이 지나면 서서히 잊히는 현상에 주목한 것이다.
연구팀은 이를 수학적으로 모델링해 로봇의 집단 지능 알고리즘에 적용했다. 그 결과 로봇들은 불필요한 정보는 자연스럽게 망각하고, 중요한 정보만 빠르게 공유하면서 효율적인 협력 주행이 가능해졌다.
실제 실험에서는 물류센터 환경을 모사한 '가제보 시뮬레이터'를 이용했다. 그 결과 이번 기술은 기존 ROS 2 네비게이션 대비 작업 처리량이 최대 18.0% 늘고, 평균 주행시간은 최대 30.1% 줄어드는 성능 개선 효과를 보였다. 로봇이 단순히 장애물을 피하는 기계가 아니라, 사회적 원리를 배워 스스로 판단하고 움직이는 피지컬 AI로 진화함을 보여준다.
또 하나의 강점은 적용이 쉽다는 점이다. 이 기술은 추가 센서 없이 2D LiDAR만으로 구현 가능하고, ROS 2 네비게이션 스택과 호환되는 플러그인 형태로 만들어져 있다. 즉, 별도의 복잡한 장치 없이 기존 자율주행 시스템에 바로 적용할 수 있어 군집 드론, 자율주행차, 물류 로봇 등 산업 현장에서도 빠르게 활용할 수 있다.
특히 스마트시티 교통 관리나 대규모 탐사·구조 현장에서 협력 기반 자율주행 시스템을 구현하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
박경준 교수는 "필요 없는 정보를 잊고 중요한 정보만 남겨 효율적으로 움직이는 사회적 원리를 모방했다"며 "이번 연구는 피지컬 AI가 인간을 닮아가는 과정을 보여주는 점에서 의미가 크다"고 말했다.
한편, 이번 연구는 DGIST 채지영·이상훈 석박사 통합과정생이 제1저자로 참여했으며, 교신저자인 박경준 교수는 피지컬AI 스타트업 에스이노베이션스의 CTO로 활동하는 등 산업현장에 자율주행로봇 도입 시 요구되는 비용장벽 해소를 위해 활발히 노력하고 있다.
