"LLM이 로봇 제어코드 직접 생성" 심주용 교수팀, 세계 최대 로봇학회 발표
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- 작성자 커뮤니케이션팀
- 보도일자 2026-06-16
기계시스템학부 심주용 교수 연구팀이 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 로봇 팔 제어 코드를 자동 생성·수정하는 내용을 담은 논문을 발표했다. 연구팀은 6월 1일(월)부터 5일(금)까지 오스트리아 빈에서 열린 국제 로봇·자동화 학회 ICRA 2026(2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation)에서 연구 성과를 발표했다.
연구팀에 따르면 기존 LLM 기반 제어 코드 생성 연구는 주로 고수준 계획 생성에만 머물러, 사전에 정의된 API에 의존하는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 저수준 제어 코드를 자동으로 생성하고 실행하는 프레임워크 'ModuLoop'(모두루프)를 제안했다.
ModuLoop는 모듈 단위 코드 생성기(Modular Code Synthesizer)와 실행 결과를 기반으로 오류를 개선하는 폐루프 디버거(Closed-Loop Debugger)로 구성된다. 시스템이 자동으로 코드를 수정하며 성능을 향상시키는 구조다. 연구팀은 이를 통해 별도의 사전 학습 없이도 다양한 작업 환경에서 높은 정확도로 동작한다는 사실을 확인했다.
연구팀이 로봇 팔과 RGB-D 카메라 간의 핸드-아이 캘리브레이션(hand-eye calibration, 상대적 위치를 정밀하게 맞추는 보정 작업)과 픽 앤드 플레이스(pick-and-place, 물체를 집어 원하는 위치에 옮기는 작업)를 통해 성능을 검증한 결과 코드 생성 성공률과 작업 정확도 모두 기존 방식보다 우수했다. 또한, 반복적인 피드백 기반 디버깅을 통해 빠른 수렴과 높은 안정성을 확보했다.
이 연구는 LLM을 로봇 제어 루프에 직접 참여하는 주체로 확장했다는 점에서 의의가 있다. 또한 별도의 작업별 학습 없이도 다양한 작업에 적용할 수 있어 향후 로봇 자동화와 지능형 제조 시스템 분야에 폭넓게 활용될 기술적 기반을 제시했다.
윤지나 학생은 "자연어 기반으로 시스템이 스스로 코드를 생성하고 수정하는 구조를 통해 더 유연하고 확장성 있는 로봇 제어가 가능함을 확인했다"며 "앞으로는 보다 복잡한 조작 작업과 실제 산업 환경에 적용할 수 있도록 연구를 확장해 나갈 계획"이라고 밝혔다.
한편, 이번 논문은 기계시스템학부 석사과정 윤지나·이수민 학생이 공동 제1저자를 맡았고, 심주용 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 로봇공학 분야 국제학술지 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L, JCR Impact Factor 5.3)에 게재됐다.