2026.04.02 AI 관련 뉴스

GIST, 말로 설명하면 로봇이 찾아내는 AI 기술 개발

광주과학기술원(GIST) AI융합학과 김의환 교수 연구팀이 사람이 문장으로 설명한 물체를 3D 공간 속에서 이해하고 정확히 찾아내는 AI 로봇 내비게이션 기술 'Context-Nav' 을 개발했습니다.

핵심 기술 내용

이 기술은 물체의 색·모양 같은 물리적 특징뿐 아니라, 다른 사물과의 상대적 위치 관계까지 함께 분석합니다. 예를 들어 "거실 소파 옆 테이블 위에 있는 빨간 책을 찾아줘"라고 말하면, 로봇이 이 문장을 단순한 물체 정보가 아닌 3차원 공간 속 위치 정보로 해석해 탐색합니다.

작동 방식

RGB 카메라와 깊이 센서로 주변 환경을 인식한 뒤, 설명과 일치할 가능성이 높은 영역을 실시간으로 확인합니다. 후보 공간의 적합도를 계산해 '가치지도(Value Map)'에 점수로 기록하고, 가장 높은 점수의 위치부터 탐색 경로를 결정합니다. 이후 비전언어모델(VLM)을 활용해 물체의 속성과 3D 공간 추론으로 최종 검증합니다.

기존 기술 대비 성능

기존의 강화학습 기반 방식(성공률 8.9%)과 달리, 이 기술은 추가 학습 없이 20.3%의 성공률을 기록해 약 2.3배 높은 성능을 달성했습니다.

의의 및 향후 전망

김의환 교수는 특정 과제에 맞춘 별도 학습 없이 새로운 공간이나 처음 보는 물체에도 바로 적용 가능하다고 밝히며, 실내 서비스 로봇과 지능형 로봇 시스템의 실용화를 위한 핵심 기반 기술이 될 것이라고 강조했습니다.

해당 연구는 오는 6월 미국 덴버에서 열리는 CVPR 2026에서 발표될 예정입니다.

 

 

GIST 연구팀이 말로 설명하면 로봇이 3D 공간에서 물체를 찾아내는 AI 내비게이션 기술
'Context-Nav'를 개발해 기존 강화학습 대비 2.3배 높은 성능을 달성했다.

 

 

 

알리바바, 이미지 생성 AI 모델 '완2.7(Wan2.7 Image)' 출시

알리바바 그룹이 이미지 생성 및 편집 분야를 고도화하기 위한 통합 AI 모델 '완2.7 이미지(Wan2.7 Image)' 를 4월 1일(현지시간) 출시했습니다.

주요 기능

기존 AI 이미지의 획일화된 스타일과 예측하기 어려운 색상 결과물 문제를 개선하고, 크리에이터들이 전문가급 정밀도로 고품질의 개인화된 이미지를 제작할 수 있도록 지원합니다. 

특히 개인화 기능이 강화되어 골격 구조나 눈 모양 등 세부 특징을 정밀하게 조정할 수 있으며, 새로운 컬러 팔레트 기능을 통해 특정 색상 코드와 비율을 입력하는 것만으로 브랜드 고유 색상을 정확히 반영할 수 있습니다. 

텍스트 렌더링 측면에서도 최대 3,000토큰의 텍스트 입력을 지원하며, 12개 언어로 인쇄 품질의 학술 텍스트·수식·표 생성이 가능합니다. 최대 9개의 레퍼런스 이미지를 활용하고 한 번에 최대 12개의 이미지를 생성할 수 있어 스토리보드, 건축 렌더링, 이커머스 캠페인 제작에도 활용할 수 있습니다. 

또한 클릭 편집(click-to-edit) 인터페이스를 통해 이미지의 특정 영역을 선택해 픽셀 단위로 요소를 추가·이동·정렬할 수 있습니다. 

성능 평가

익명으로 진행된 사용자 선호도 테스트에서 뛰어난 시각적 완성도, 정밀한 텍스트 렌더링, 복잡한 시각 개념에 대한 높은 이해도를 바탕으로 업계 주요 모델들을 앞서는 성능을 보였습니다. 

이용 방법

알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델 스튜디오(Model Studio)'와 Wan 공식 웹사이트를 통해 이용 가능하며, 알리바바의 AI 앱 큐웬(Qwen)에도 통합될 예정입니다.

알리바바가 정밀한 개인화·색상 제어·텍스트 렌더링 기능을 갖춘
이미지 생성 AI 모델 '완2.7'을 오픈소스로 공개했다.