[데일리인천=편집국] 조영근 전기전자공학부 교수가 이끄는 공간지능 및 로보틱스 연구실(SPARO)이 국제 로봇학술대회 ‘IROS 2026’에서 워크숍 최우수논문상을 받았다. 같은 학술대회의 관성센서 기반 이동 추정 경진대회에서는 131개 참가 팀 가운데 2위를 차지했다. 미국 피츠버그에서 열린 이번 학술대회에서 연구팀은 정규논문 1편과 워크숍 논문 3편을 발표했다.

최우수논문상(Best Paper Award)은 정석환 학생과 조영근 교수가 ‘AI Meets Autonomy’ 워크숍에서 받았다. 수상 논문은 ‘객체 단위 시각언어모델 평가를 통한 다양한 환경에서의 라이다·카메라 정렬 오류 탐지’(Cross-Environment LiDAR-Camera Misalignment Detection via Object-Level VLM Assessment)다. 이 논문은 스포트라이트 발표 대상으로도 선정됐다.

경진대회 ‘IMU Odometry Challenge’에는 최지원 학생이 팀장을 맡은 ‘Team SPARO’가 출전했다. 팀에는 최지원·김호균·이정우·양건모·윤승희 학생과 조영근 교수가 참여했다. 대회는 관성측정장치(IMU)의 신호로 이동을 추정하는 기술을 겨뤘다. IMU는 가속도와 회전 움직임 등을 측정하는 장치다.

참가팀에는 차량과 사족보행 로봇, 드론, 휴대형 장치의 서로 다른 움직임을 하나의 학습 모델로 처리하는 과제가 주어졌다. Team SPARO는 여러 시간 범위의 움직임을 함께 분석하고, 센서 신호에서 장치의 특성을 추론해 이동 속도 추정에 반영하는 기술을 제안했다.

정규논문은 김호균 학생이 제1저자로 참여한 ‘RadLoc’이다. 주변 장소를 인식하고 로봇의 평면상 위치와 방향을 추정하는 과정을 통합한 기술로, 5개 데이터셋의 15개 주행 시퀀스에서 위치 추정 성능과 연산 효율을 평가했다. 심태후 학생은 여러 로봇이 각각 만든 3차원 지도를 결합할 때 생기는 오차를 줄이는 ‘Co-GS SLAM’을 발표했다. SLAM은 로봇이 자신의 위치를 추정하면서 주변 지도를 만드는 기술이다.

양건모 학생은 해양 로봇의 인지·항법을 다루는 워크숍에서 ‘PGSPN’을 소개했다. 미국 스티븐스공과대학교(Stevens Institute of Technology)의 Ivana Collado-Gonzalez, Brendan Englot 연구진과 공동으로 수행한 연구다. 수중 영상이 형성되는 물리적 특성을 활용해 부족한 깊이 측정값을 보완하고, 물체의 깊이 정보가 빈 수중 공간으로 잘못 확장되는 현상을 줄였다. 연구팀은 이를 바탕으로 다양한 환경에서 로봇이 안정적으로 공간을 인식하고 움직이는 기술을 국제 연구자들과 논의했다.