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제목[기사] 조영근교수 연구팀, 세계 최고 로보틱스 학술대회 ‘ICRA 2026’서 잇단 성과2026-07-08 10:11
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KISS-IMU 논문, 로봇 인지 분야 최우수 논문상 최종 후보 선정

학생 논문상·국제 SLAM 챌린지 2위로 공간지능 연구역량 인증


IEEE ICRA에서 우수한 연구 성과를 거둔 조영근 전기전자공학부 교수가 이끄는 공간지능·로보틱스 연구실(Spatial AI and Robotics Lab· SPARO Lab)

▲ IEEE ICRA에서 우수한 연구 성과를 거둔 조영근 전기전자공학부 교수가 

이끄는 공간지능·로보틱스 연구실(Spatial AI and Robotics Lab· SPARO Lab)



조영근 전기전자공학부 교수가 이끄는 공간지능·로보틱스 연구실(Spatial AI and Robotics Lab· SPARO Lab)이 최근 열린 세계 최고 권위의 로보틱스 학술대회 ‘IEEE ICRA(International Conference on Robotics and Automation) 2026’에서 우수한 연구 성과를 거뒀다. 


SPARO 연구실은 이번 학술대회에서 공간지능, 로봇 인지, 관성 오도메트리, 의미론적 위치 추정, 주행 가능 영역 추정, 신경망 기반 지도 생성 등에 관한 정규논문 4편을 발표했다. 특히 최우수 논문상 최종 후보 선정, 학생 논문상 수상, 국제 SLAM 챌린지 2위 등 여러 성과를 거두며 로보틱스와 공간지능 분야의 국제 경쟁력을 입증했다. 


먼저 ‘KISS-IMU: Self-supervised Inertial Odometry with Motion-balanced Learning and Uncertainty-aware Inference’ 논문은 ICRA 2026의 ‘로봇 인지 분야 최우수 논문상’ 최종 후보(Finalist)로 선정됐다. 이 상은 로봇이 주변 환경과 자신의 움직임을 인식하는 로봇 인지 분야의 우수 연구를 선정하는 ICRA의 공식 논문상이다. 


최지원 학생이 제1저자로 참여한 KISS-IMU는 별도의 정답 궤적 데이터 없이도 관성측정장치(IMU) 데이터를 학습해 로봇의 이동 궤적을 추정하는 자기지도 관성 오도메트리 기술이다. 


연구팀은 LiDAR 기반 ICP 정합과 포즈 그래프 최적화 결과를 학습 신호로 활용했다. 여기에 다양한 움직임을 균형 있게 학습하는 방법과 추론 결과의 불확실성에 따라 센서 신뢰도를 조절하는 기법을 결합했다. 이를 통해 학습 환경과 다른 움직임이나 센서 잡음이 발생하는 상황에서도 안정적인 위치 추정이 가능하도록 했다. 


최지원 학생은 같은 연구로 IEEE Robotics and Automation Society(RAS) 산하 WiRA 위원회가 수여하는 ‘우수 여성 로봇공학 학생논문상’ 수상자로도 선정됐다. 이 상은 ICRA에 논문을 발표한 여성 학생 연구자 가운데 연구의 독창성, 기술적 기여도, 연구 영향력이 뛰어난 연구자를 선정해 수여한다. 


SPARO 연구실은 산업 현장의 실제 로봇 위치 추정 성능을 겨루는 ‘힐티·트림블 SLAM 챌린지 2026’에서도 우수한 성적을 거뒀다.


연구팀은 로봇 기술 기업 Riibotics와 협력해 ‘360도 시각·관성 SLAM 시스템’을 개발했으며, 공식 집계 기준 62개 팀이 참가한 SLAM 부문에서 2위를 차지했다. 해당 챌린지에는 1천800건 이상의 결과가 제출됐으며, SPARO Inha University 팀은 총점 2천500점에서 2천393.9점을 기록했다. 


힐티·트림블 SLAM 챌린지는 힐티, 트림블, 영국 옥스퍼드대학교 Dynamic Robot Systems Group이 공동으로 운영하는 국제 챌린지다. 


실제 건설 현장에서 취득한 360도 카메라 영상과 IMU 데이터 등을 활용해 어두운 실내 공간, 반복적인 복도 구조, 움직이는 물체 등 어려운 조건에서 SLAM 시스템의 정확도와 완성도를 평가한다. 


SLAM은 로봇이 스스로 위치를 추정하면서 동시에 주변 지도를 작성하는 핵심 로봇 기술이다. 


연구팀은 제공된 듀얼 어안 카메라 영상과 IMU 정보를 기반으로 시각·관성 SLAM 시스템을 구축했다. 저조도 영상 개선, 정적·동적 물체 마스킹, 점선 특징 기반 영상 정합, 팩터 그래프 최적화, 전역 궤적 보정 기술을 결합해 복잡한 실내 환경에서도 안정적인 위치 추정 성능을 확보했다. 


조영근 전기전자공학부 교수는 “이번 성과는 학생들이 정규논문 발표를 넘어 국제 논문상과 실제 산업 환경을 반영한 SLAM 챌린지에서도 연구 역량을 인정받았다는 점에서 더욱 뜻깊다”며 “꾸준히 연구해 온 학생들과 공저자, 협력기관인 Riibotics에 감사드리며 앞으로도 실제 로봇 현장에 적용할 수 있는 공간지능과 로봇 인지 기술을 지속적으로 연구하겠다”고 말했다.



IEEE ICRA에서 우수한 연구 성과를 거둔 조영근 전기전자공학부 교수가 이끄는 공간지능·로보틱스 연구실(Spatial AI and Robotics Lab· SPARO Lab)

▲ IEEE ICRA에서 우수한 연구 성과를 거둔 조영근 전기전자공학부 교수가 

이끄는 공간지능·로보틱스 연구실(Spatial AI and Robotics Lab· SPARO Lab)



기사출처 [인하뉴스][베리타스알파][대학저널][뉴시스]