(서울=NSP통신) 이복현 기자 = KAIST의 전기및전자공학부 유창동 교수 연구팀이 소수의 선호 영상만으로 AI가 인간의 판단 기준을 학습하는 기술을 개발했다.

연구팀이 개발한 기술은 ‘VOTP’로, 좋은 사례와 나쁜 사례 영상을 바탕으로 AI가 인간이 선호하는 행동 패턴을 파악하도록 돕는 프레임워크다.

기존 피지컬 AI 개발에서는 로봇 행동이 인간 의도에 맞는지 판단하기 위해 수천~수만 건의 평가 데이터가 필요했다.

VOTP는 적은 수의 영상 평가만으로 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있도록 해 데이터 구축 비용과 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

연구팀은 비디오 AI의 시각적 이해 능력과 전송 기법을 결합해 행동의 미세한 차이를 분석하도록 했다.

해당 기술은 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 스마트팩토리, 드론, 수술 로봇 등에 적용될 수 있다.

컴퓨터 화면을 직접 조작하는 AI 에이전트 분야에도 활용 가능성이 있다.

이번 논문은 7월 서울 코엑스에서 열리는 AI 학회 ICML 2026에 채택됐다. 전체 제출 논문 2만3918편 가운데 상위 0.7%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정됐다.

유창동 교수는 “VOTP는 소수의 영상만으로 인간의 판단 기준을 학습할 수 있어 로봇이 사람처럼 판단하는 시대를 앞당길 핵심 기술”이라고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원과 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다.