시민행정신문 이존영 기자 | 경상국립대학교 IT공과대학 컴퓨터공학부 증강인지 및 확장경험(APEX, Augmented Perception · Extended eXperience) 연구실(지도교수 이수원)의 논문이 로봇 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA, IEEE International Conference on Robotics and Automation) 2026’에 채택됐다.

 

ICRA는 전기전자공학자협회인 IEEE가 주관하는 대표적인 국제 학술대회로, 로봇공학, 자동화, 자율주행, 지능형 시스템 분야에서 가장 권위 있는 학회로 평가받고 있으며, 구글, 아마존, 엔비디아 등 글로벌 선도 기업들이 활발히 참여하고 있다.

 

또한 ICRA는 컴퓨터과학(CS, Computer Science) 분야에서도 그 가치를 인정받아 한국연구재단의 CS 분야 우수학회 목록 및 한국정보과학회의 소프트웨어 분야 우수학회 목록에도 등재되어 있다.

 

채택된 논문은 ‘동적 물체 분할에서의 이종 라이다 센서 사이의 일반화 프레임워크(X-MOS: A Heterogeneous Cross-LiDAR Generalization Framework for Moving Object Segmentation)’라는 제목으로 이민재(석사과정생, 제1저자), 하일환(학부생), 최상민(교수), 김건우(교수), 이수원(교수, 교신저자) 등 경상국립대학교 컴퓨터공학부 소속 5명의 저자가 참여했다.

 

기존 자율주행 시스템은 도로 위 보행자, 자전거, 차량 등 위험 요소를 파악하기 위해 딥러닝 모델을 활용한다.

 

하지만 제조사마다 LiDAR 센서의 성능과 탐지 범위가 제각각인 탓에, 특정 센서에 맞춰 학습된 모델을 다른 환경에 적용하기 어렵다는 기술적 한계가 존재해 왔다.

 

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 센서 기종에 종속되지 않는 일반화된 대응 방안을 제안했다.

 

이번 연구는 서로 다른 제조사의 센서를 사용하더라도 신뢰도 높은 자율주행 환경을 조성할 수 있다는 점에서 해당 분야의 혁신적인 기여로 평가받고 있다.

 

연구팀은 “이번 성과는 구조가 간단하면서도 여러 딥러닝 모델에 손쉽게 이식할 수 있는 효과적인 프레임워크라는 점에서 의미가 크다.”라고 강조했다.

 

한편, IEEE ICRA 2026은 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 비엔나에서 개최될 예정이다.