26년 4월 1일 ~ 3일 제주도 신화월드에서 개최된 항공우주학회 춘계학술대회 참석

총 5편의 발표를 진행하였습니다. 

• 강지은, 김태화, 신유빈  - UAV 영상 기반 강건한 군중 밀도 추정을 위한 어텐션 기반 특징 통합 기법

• 강현준 - 강화학습 기반 월면 로버 탑재 Pick-and-Place 조작 정책의 에너지·안전 지표 평가

• 김유현 - TCN 기반 강화학습을 이용한 월면 로버 속도 추종 및 Nav2 기반 내비게이션

• 김태화 - 강화학습 기반 4족 보행 로봇 보행 제어에서의 초기 상태 무작위화 범위의 영향 분석 및 설계 가이드라인

• 이재영 - 월면 환경에서의 다중 에이전트 강화학습 기반 충돌 회피 자율 내비게이션

또한, 임수현 학생이 우수학생논문상을 수상하였습니다. 수상을 축하합니다 🎉

김은성 석사과정 졸업생이 ROBOTIS 에 취업했습니다. 축하합니다 🎉 

더욱 발전하고 성장해 나가길 바랍니다. 

26년 2월 25일 ~ 27일 Salzbrug, Austria에서 개최된 DAUS 2026 (International Conference on Drones and Unmanned Systems) 참석

2편의 발표를 진행하였습니다.

• J. Koo, E. Pyo - Kalman-Conditioned Action Chunking Transformers for Dynamic Object Grasping Toward Aerial Recovery Systems

• C. Son - Beyond the Ring: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Attack and Defense Intelligence in Drone Soccer

26년 2월 12일, iRASC Lab. 2025년도 전기 졸업식 행사에 참여했습니다. 

연구실 소속 석사과정 학생 5명과 학부연구생 8명이 졸업을 했습니다 🎓

모두 고생 많았습니다! 졸업 축하합니다 👏

26년 2월 4일 ~ 6일 평창 알펜시아 컨벤션센터에서 개최된 한국로봇종합학술대회 참석

총 5편의 발표를 진행하였습니다.

• 구지연 - MARS: 로봇 모방 학습에서 데이터 합성을 위한 행동 모듈 재조합

• 박세훈 - 사족보행 로봇의 계층적 내비게이션을 위한 비용-인지 확산모델 기반 전역 경로 계획

• 서정희 - 3차원 시뮬레이션 환경에서의 LLM기반 하이브리드 경로계획 알고리즘

• 정민규, 김유현, 강현준 - 웹 지식 증강 및 시각-언어 모델 기반의 미지 환경 인지 내비게이션

• 표은섬 - 동적 물체 회수를 위한 Belief-Augmented Action Chuncking Transformer

또한 서정희 학생이 학부생 부문 우수논문상을 수상하였습니다. 수상을 축하합니다! 🎉

가천대학교 인공지능학과 최재용 교수 연구팀이 오는 6월 오스트리아 비엔나(Vienna)에서 개최되는 로보틱스·자동화 분야 국제 학술대회 ICRA 2026(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 직접 참가해 연구 성과를 발표할 예정이다. 연구팀의 논문은 ICRA 2026 발표 논문으로 채택됐다. 이번 연구에는 인공지능학과 석사과정 구지연·조태완 원생(공동 제1저자), 학석사과정 강현준·표은섬·김태량 학생, 오태균 학부연구생과 최재용 교수가 참여했다.

ICRA는 IEEE Robotics and Automation Society가 주관하는 대표 학술대회로, 전 세계 연구자와 산업계가 최신 로봇 기술과 연구 성과를 공유하는 로보틱스 분야 최고 권위의 학회 중 하나다. 매년 수천 편의 논문이 접수되며 엄정한 심사를 통해 채택 논문이 선정된다. ICRA 2025에는 총 4,250편의 논문이 제출돼 이 중 1,606편이 채택됐으며, ICRA 2026은 총 5,088편의 논문이 접수돼 역대 최다 제출 기록을 세웠다.

이번에 채택된 논문의 제목은 ‘RetoVLA: Reusing Register Tokens for Spatial Reasoning in Vision-Language-Action Models(RetoVLA: 비전-언어-행동 모델에서 공간 추론을 위한 레지스터 토큰 재활용)’ 으로, 경량 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 공간 추론 능력을 강화하는 새로운 아키텍처를 제안한다. 이 논문은 지난해 9월 미국 코넬대학교에서 운영하는 arXiv 플랫폼에 먼저 게재돼 연구 내용을 공개한 바 있으며, 이후 국제 학술대회 심사를 거쳐 ICRA 2026 발표 논문으로 채택됐다.

연구팀은 기존 VLA 모델에서 활용도가 낮았던 레지스터 토큰(register token)을 장면의 전역적 공간 문맥(global spatial context)으로 재활용해 Action Expert에 직접 주입하는 방식을 제안했다. 이를 통해 낮은 연산 비용을 유지하면서도 로봇의 3차원 공간 구조 이해 능력을 향상시켰다.

제안 기법은 실제 7-자유도(7-DoF) 로봇 실험에서 기존 모델 대비 성공률을 17.1%포인트 향상시켜, 복잡한 다단계 조작(multi-step manipulation) 작업에서의 실용성을 입증했다. 이번 연구는 경량 모델 기반 로봇 지능의 한계를 보완하고 실제 로봇 환경에서의 적용 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있다.

최재용 교수는 “경량 VLA 모델이 실제 로봇 조작에서 겪는 공간 추론 한계를 개선하기 위해, 기존에 활용되지 않던 레지스터 토큰을 전역 공간 문맥으로 재활용하는 RetoVLA 아키텍처를 제안했다”며 “낮은 연산 비용을 유지하면서도 복잡한 다단계 로봇 조작 작업에서의 실용성을 확인했다”고 밝혔다. 이어 “향후 범용 로봇 에이전트의 현장 적용과 물리적 AI 기반 자동화 기술 확장에 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

• 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2509.21243