스마일샤크-클로봇, AI 방역 로봇 개발 지원… 비정형 환경 판별 기술 검증

VLM과 RAG 결합해 모기 유충 발생지 자동 판단… AWS 아마존 베드록 활용해 PoC 성공

열대 지방 건설 현장에서는 뎅기열과 같은 감염병을 옮기는 모기 유충 방역이 매우 중요하다. 하지만 실제 현장은 물웅덩이뿐만 아니라 배수구, 복잡한 구조물 내부 등 유충이 발생하는 장소가 매우 불규칙하고 은폐되어 있다. 기존의 단순한 이미지 인식 기술(Vision AI)만으로는 이러한 비정형적인 환경을 정확히 찾아내는 데 한계가 있었다.

클로봇은 이 문제를 해결하기 위해 AWS의 생성형 AI 플랫폼인 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 도입하였다. 단순히 사물을 인식하는 것을 넘어, 로봇이 현재 보고 있는 상황을 언어로 이해하는 VLM(시각 언어 모델)과 방역 지침 정보를 실시간으로 참고하는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 결합하였다. 이를 통해 로봇은 현장 이미지를 분석한 뒤 “이곳은 방역 지침상 유충 발생 위험이 높다”는 식의 구체적인 판단 근거까지 제시할 수 있게 되었다.

확장 가능한 ‘현장 판단형 AI’ 아키텍처 구축

이번 프로젝트의 성공에는 스마일샤크의 AI PoC(개념 증명) 지원이 큰 역할을 하였다. 스마일샤크는 클로봇이 다양한 AI 파운데이션 모델을 빠르게 실험하고 검증할 수 있는 환경을 설계하였다. 이를 통해 클로봇은 실험 테스트 시간을 대폭 단축하였으며, 클라우드 기반 인프라의 확장성을 확인하였다.

클로봇 로봇 AI 기술팀 권지현 팀장은 “이번 PoC를 통해 유충 위험 환경을 판별하고 방역 지침 준수 여부를 자동으로 분류할 수 있는 가능성을 확인했다”고 밝혔다. 이번에 검증된 기술은 단순히 방역에만 그치지 않고, 산업 현장의 안전 점검, 시설물 유지보수 등 로봇이 직접 상황을 보고 판단해야 하는 다양한 서비스 분야로 확대 적용될 전망이다.