전남대 손형일 교수·GIST InnoCORE 박용현 박사 공동연구팀 ...
전남대 손형일 교수·GIST InnoCORE 박용현 박사 공동연구팀 온실 상황을 이해하는 Physical AI 기반 휴머노이드형 농업로봇 개발 <Physical AI 기반 휴머노이드형 농업로봇 인식-추론-행동 파이프라인> 전남대학교 융합바이오시스템기계공학과 손형일 교수, 김창조(박사과정), 김강민(석사과정)과 GIST InnoCORE ‘극한환경 자율 모빌리티 Physical AI 연구단’ 박용현 박사가 참여한 공동연구팀이 복잡한 온실 상황의 관계를 인식하고, 시각·언어 추론으로 생성한 작업계획을 양팔 로봇 행동으로 변환하는 휴머노이드형 농업로봇을 공동 개발했다. 연구팀은 ▲장면 그래프 생성(Scene Graph Generation, SGG) 기반 시각 장면 이해 ▲SGG에 기반한 시각·언어 모델(VLM) 추론 ▲계획 검증 ▲시각·언어·행동(VLA) 모델 기반 양팔 제어를 하나의 인식-추론-행동 파이프라인으로 결합했으며, AI의 판단을 실제 로봇 행동으로 구현한 농업 분야 Physical AI 연구다. 이번 연구는 손형일 교수와 박용현 박사가 앞서 개발한 SGG 기반 시각 장면 이해(Visual Scene Understanding, VSU) 및 규칙 기반 작업계획 연구를 확장한 것이다. 선행 연구는 과실·잎·줄기의 객체-속성-관계를 장면 그래프로 표현하고, 수확·적엽·적과 작업과 양팔 협업 여부를 결정하는 프레임워크이다. 박용현 박사는 해당 연구를 2026년 6월 오스트리아 비엔나에서 열린 로보틱스 분야 세계 최고 권위 국제학술대회 ‘IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA 2026)’에서 구두 발표하여 큰 주목을 받았다. 이번 후속 연구는 SGG와 VLM 추론을 실제 로봇 행동으로 확장한 것이다. <Physical AI 기반 휴머노이드형 농업로봇 현장 실증> 연구팀이 개발한 기술의 주요 요소 중 하나는 농작업 상황에 특화된 SGG 기반 시각 장면 이해(Visual Scene Understanding, VSU)이다. SGG는 RGB-D 영상에서 과실·잎·줄기를 객체 노드로 검출하고, 익음/미숙과와 유연/강성의 속성, 가려짐(occluded)·연결됨(attached-to)·가까움(near)·앞에 있음(in-front-of)의 관계를 방향성 주어-관계-객체(subject-predicate-x-object) 트리플렛으로 구조화한다. 예를 들어 ‘과실-가려짐-잎’ 관계는 목표 접근 전에 가림물을 처리해야 한다는 작업 선행조건이 된다. 이를 통해 로봇은 객체의 위치뿐 아니라 객체 간 상호작용과 농작업 맥락을 함께 해석한다. 또한 연구팀은 SGG가 인식한 객체-속성-관계를 근거 사실 집합(grounded FACT)으로 변환해, VLM이 장면에서 확인된 정보만으로 작업계획을 생성하도록 했다. VLM은 수확·적엽·적과 중 수행할 작업, 목표 객체, 양팔 협업 여부와 행동 순서를 결정한다. 생성된 계획은 형식 검증, FACT 일관성 검증, 실행 가능성 검토를 순차적으로 거친다. 영상에 없는 대상이나 관계를 만들어내는 AI 환각(hallucination), 또는 로봇이 수행할 수 없는 계획이 발견되면 계획을 수정하거나 실행 전에 차단한다. 마지막으로 검증된 계획을 VLA 기반으로 접근(approach)과 밀기(push) 동작으로 변환하는 인식-추론-행동 파이프라인을 구현했다. 목표 과실이 유연한 잎에 가려진 경우 보조 팔이 잎을 밀어 접근 경로를 확보하고, 주 작업 팔이 목표에 접근한다. 반면 줄기처럼 손상 위험이 있는 구조물은 회피하며, 로봇 관절 자세를 계산하는 역기구학과 충돌 검사에서 도달 불가능하거나 위험한 동작은 중단한다. 이와 같은 다양한 기술의 융합으로 연구팀은 온실 영상 입력부터 장면 그래프 생성, 작업계획, 계획 검증, 휴머노이드의 양팔 행동까지 전 과정을 폐루프(closed-loop)로 연결하고 해당 로봇을 고흥 스마트팜 혁신밸리의 상용 토마토 온실에서 현장 실증했다. 기존 객체 검출 중심 농업로봇이 ‘무엇이 어디에 있는가’를 인식하는 데 주로 집중했다면, 이번 기술은 관계와 속성에 기반해 ‘무엇을, 어떤 순서로, 어느 팔이 수행할 것인가’를 추론하고 검증된 계획을 물리적 행동으로 연결하는 추적·검증 가능한 Physical AI 구조를 제시했다. 추가적으로, 현재 시스템은 목표 접근과 가림물 제거 동작에 초점을 두고 있으나, 연구팀은 현재 파지·절단 등 작업과 촉각·힘 피드백을 결합한 멀티모달·언어·행동(MLA) 모델로 확장 연구하고 있다. 연구 성과는 융복합 농업분야 최고 권위 국제학술지 ‘Computers and Electronics in Agriculture’(JCR 상위 2.6%, IF 10.3)에 게재되었다. 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실사업/중견연구지원사업, 과학기술정보통신부 이노코어사업, 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업, 교육부 글로컬대학30사업, 한국연구재단 BK21 4단계 IT-Bio융합시스템농업교육연구단 등의 지원으로 수행되었다. *논문원제 1. Scene-graph-grounded Vision-Language Reasoning to Action for Autonomous Multipurpose Agricultural Robots. Computers and Electronics in Agriculture, vol. 255, 112347, 2026. DOI: 10.1016/j.compag.2026.112347. * 문의 : (062)530-2152 (전남대학교 바이오사이버네틱스 연구센터, 인간중심 로봇 및 자동화 연구실, http://hralab.jnu.ac.kr)
전남대 수의과대학, 'AI & VET 2026 SEMINAR...
전남대 수의과대학, 'AI & VET 2026 SEMINAR' 개최… AI와 수의학의 접목 모색 전남대학교 수의과대학이 전남대학교 동물병원 대강당(박남용 홀)에서 'AI & VET 2026 SEMINAR: AI와 수의학의 내일과 마주하다'를 개최하고 인공지능(AI) 기술과 수의학의 융합을 통한 교육·연구 발전 방향을 모색했다. 이번 세미나는 수의학과 학부 및 대학원생 100여 명이 참석한 가운데 진행됐으며, '지능형 메디헬스케어를 통한 수의학 혁신 교육과정 개발 및 운영' 세부과제의 일환으로 마련됐다. 김중선 수의해부학 교수와 신인식 수의약리학 교수가 담당해 AI 기술을 수의학 교육과 연구에 접목하는 방안을 중심으로 프로그램을 구성했다. 특히 디자인 병리 디지털 병리·영상 분야에서 AI 융합 연구에 대한 수요가 확대되는 가운데, 수의학 연구에 필요한 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육의 필요성을 공유했다. 세포 계수, 병변 정량화, 장기 구조 분할 등 형태학 연구와 연계되는 오브젝트 검출 및 이미지 세그멘테이션 기술을 중심으로 3D·2D 해부영상과 디지털 조직 슬라이드를 활용한 실습형 교육의 방향도 제시했다. 이날 세미나에는 산업계와 연구기관 전문가 4명이 참여해 AI와 수의학의 접목 사례를 소개했다. 한국한의학연구원 이아영 박사는‘AI를 활용한 약물 탐색’을, 국가독성연구소 오정화 박사는 ‘AI를 이용한 약물 독성예측’을 주제로 발표했다. 이어 미소정보기술 민경일 전무는 ‘Database 기반 해부학적 관찰’을, Soomple 유재훈 대표는 ‘가상현실로 옮겨온 해부실습’을 주제로 강연했다. 참석자들은 AI를 활용한 약물 탐색과 독성예측부터 데이터베이스 기반 해부학 관찰, 가상현실(VR)을 활용한 해부실습까지 다양한 적용 사례를 접하며 AI 기술이 수의학 교육과 연구에 활용될 수 있는 가능성을 살펴봤다. 전남대 수의과대학은 이번 세미나를 계기로 AI 기반 구조물 인식·세그멘테이션 기술을 활용해 해부학·조직학의 정상 구조를 정량적·자동화된 방식으로 분석하는 역량을 강화하고, 이를 질병 진단과 병리 영상 분석 등 응용 연구로 확장할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 또한 전통적인 형태학 교육에 AI 기술을 접목한 융합형 교육 모델을 구축하고 학제 간 공동연구로 연계해 수의학 교육과 연구의 혁신 기반을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.
전남대 수학과 및 LFANT 오규진 박사과정생, 2026 박사과정생 ...
전남대 수학과 및 LFANT 오규진 박사과정생, 2026 박사과정생 연구장려금 지원사업 선정 교육부·한국연구재단 ‘2026 박사과정생 연구장려금 지원사업’ 선정 2년간 총 5천만원 지원… 랭글랜즈 프로그램과 특수 직교군의 유니타리 표현 연구 전남대학교 수학과 및 G-BRL LFANT(랭글랜즈 펑토리얼리티 추측과 해석적 정수론 기초연구실, 연구책임자: 김연수 교수) 소속 오규진 박사과정생이 교육부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2026년도 박사과정생 연구장려금 지원사업’에 선정됐다. 오규진 박사과정생은 이번 선정으로 2년간 매년 2,500만원씩, 총 5,000만원의 연구비를 지원받아 박사학위 연구를 수행한다. 연구는 전남대학교 수학과 권도용 교수와 수학교육과 김연수 교수의 지도를 받아 진행하고 있다. 특히 이번 선정은 전체 지원과제 가운데 순수수학 분야의 선정 사례가 매우 제한적인 상황에서 이루어진 것으로, 전국적으로도 손에 꼽히는 순수수학 분야 박사과정생 연구과제라는 점에서 의미가 크다. 인공지능 및 다양한 응용수학 분야로 연구지원 수요가 확대되고 있는 가운데, 랭글랜즈 프로그램과 표현론과 같은 기초 순수수학 연구가 박사과정생 독립 연구과제로 선정됐다는 점에서도 주목할 만하다. 전남대학교 수학과를 졸업한 오규진 박사과정생은 석사과정을 거쳐 현재 박사과정에 재학하며 대수학 및 표현론 분야의 연구를 이어가고 있다. 특히 전남대학교의 G-BRL LFANT 연구진과 함께 랭글랜즈 프로그램 및 표현론 분야의 연구에 참여하며 전문적인 연구 경험을 쌓아왔다. 선정된 과제의 제목은 ‘랭글랜즈 프로그램에서 특수 직교군 SO(2n)의 특정 유니타리 표현’이다. 이번 연구는 현대 수학의 핵심 연구 분야 가운데 하나인 랭글랜즈 프로그램과 표현론을 바탕으로, 특수 직교군 SO(2n)의 강하게 양인 표현(strongly positive representation)을 연구하는 것을 목표로 한다. 한편 오규진 박사과정생은 최근 김연수 교수와 함께 연구한 논문 「Aubert duals of strongly positive representations for metaplectic groups」를 Glasnik Matematički에 게재했다. 해당 논문은 2026년 제61권 제1호에 수록됐으며, 강하게 양인 표현의 Aubert dual에 관한 연구를 다루고 있다. 이번 연구장려금 선정은 LFANT에서 수행해 온 공동연구 성과를 바탕으로 박사과정생이 자신의 독립적인 연구주제를 확장해 나간 사례라는 점에서도 의미가 있다. G-BRL LFANT는 한국연구재단의 글로벌 기초연구실(Global Basic Research Laboratory) 지원을 바탕으로 랭글랜즈 프로그램, 표현론 및 해석적 정수론을 연구하는 전남대학교의 순수수학 연구그룹이다. 현재 8명의 박사후연구원을 포함한 연구진이 참여하고 있으며, 순수수학 분야에서는 상대적으로 드문 규모의 집단연구 지원을 기반으로 국내외 연구자들과 활발한 공동연구와 학술교류를 수행하고 있다. 특히 대학원생과 신진연구자들이 박사후연구원 및 교수진과 함께 국제적 수준의 연구주제에 직접 참여할 수 있는 연구 환경을 구축하고 있으며, 이를 통해 연구성과 창출과 차세대 순수수학 연구자 양성을 함께 추진하고 있다. 오규진 박사과정생은 이러한 연구 환경 속에서 개인 연구뿐 아니라 대학원생 중심의 학술 활동에도 적극적으로 참여하고 있다. 현재 수학과 이의관 학생과 함께 class field theory(유체론)를 주제로 한 대학원 러닝 세미나를 주도하고 있으며, 김연수·정근영 교수와 오경원 박사가 멘토로, 고연희 학생이 참여자로 함께하고 있다. 교수 및 박사후연구원의 멘토링 아래 대학원생들이 스스로 전문적인 연구 주제를 학습하고 발표·토론하는 방식으로 운영되며, 이를 통해 대학원생들의 연구 역량을 높이고 자율적인 학술문화를 형성하고 있다. 전남대학교 수학과·수학교육과 및 LFANT는 앞으로도 대수학, 표현론, 수론 등 현대 수학의 주요 분야에서 국제적 수준의 연구를 지속하는 한편, 교수진과 박사후연구원, 대학원생이 유기적으로 연계되는 연구체계를 바탕으로 대학원생들이 연구 초기 단계부터 최전선의 연구주제에 참여하고 독립적인 연구자로 성장할 수 있도록 연구와 학술교류를 적극 지원할 계획이다.