DGIST, 물체 위치 변화 이력을 기억하는 로봇 시스템 LT-Mem 개발

한국경제에 따르면 DGIST 연구팀이 로봇의 반복 방문에서 물체 위치 변화 이력을 축적하는 LT-Mem을 개발했다. 이미지·영상만으로 여러 시점의 관찰을 하나의 3차원 공간에 연결해, 물체가 과거 어디에 있었는지 기억한다. DGIST는 10월 7일 해당 연구가 IROS 2026 최우수 논문으로 선정됐다고 밝혔다.

기존 로봇은 지도 갱신 중 과거 정보를 잃거나, 서로 다른 시점에 본 물체를 동일한 대상으로 연결하는 데 한계가 있었다.

LT-Mem에는 연구팀의 영상 기반 지도 구축 기술 MR.ScaleMaster가 적용됐으며, 라이다 같은 별도 센서 없이 관찰 정보를 연결한다.

연구팀은 자주 옮겨지는 물체와 고정된 가구를 구분할 수 있다고 설명했다.

연구팀은 약 16분의 1 수준의 데이터로 높은 추론 성능을 확보했다고 설명했지만, 기사에는 비교 대상과 세부 성능 수치가 제시되지 않았다.

DGIST에 따르면 IROS 2026에 제출된 논문 1933편 가운데 최우수 논문으로 단독 선정됐다.

물체의 이동 이력을 보존하면 서비스 로봇이 현재 위치뿐 아니라 자주 옮겨지는 물건인지도 구분할 수 있다.