2025년 10월 DARPA Triage Challenge 2회 대회가 끝났고, Coordinated Robotics와 DART가 최고 점수를 받았습니다. 3년 계획 중 2년이 지난 지금, 전장과 재난 현장에서 AI가 환자 우선순위를 판단하는 기술이 현실로 다가오고 있습니다. 제가 이 대회를 처음 알게 된 건 작년이었는데, 솔직히 당시엔 "또 실험실 프로젝트겠지" 싶었습니다. 그런데 올해 대회 영상을 보니 생각보다 훨씬 빠르게 구체화되고 있더군요. 드론과 로봇이 연기 자욱한 모의 추락 현장을 누비며 부상자를 찾아내는 장면은, 더 이상 SF가 아니었습니다.
AI가 전장에서 환자를 분류하는 시대
대량 인명사고가 발생하면 의료 자원은 언제나 부족합니다. 누구를 먼저 치료할지 결정하는 트리아지 과정은 생존율을 좌우하지만, 기존 방식은 시간이 오래 걸리고 혼란 속에서 정확도가 떨어집니다. DARPA Triage Challenge는 바로 이 문제를 AI와 로봇으로 해결하려는 시도입니다. 2024년부터 2026년까지 3년간 진행되는 이 대회는 무인 항공기와 지상 로봇을 활용해 환자를 신속하게 찾고, 생체 데이터를 분석해 치료 우선순위를 제시하는 기술을 겨룹니다.
2025년 대회는 조지아주 Guardian Centers에서 열렸습니다. C-130 수송기 추락 사고와 야간 매복 공격 시나리오가 준비됐고, 연기와 어둠 속에서 로봇들이 임무를 수행했습니다. 제가 주목한 건 환경 조건이었습니다. 1회 대회보다 훨씬 복잡하고 시야가 제한된 상황을 설정한 겁니다. 실제 전장이나 대형 사고 현장을 최대한 재현하려는 의도가 분명했습니다.
대회는 Systems 부문과 Data 부문으로 나뉩니다. Systems는 드론과 로봇이 직접 현장을 돌며 환자를 탐지하고 부상 정도를 파악하는 능력을 평가합니다. Data는 실제 외상 환자의 생체 데이터를 분석해 생명을 위협하는 부상을 예측하는 알고리즘 성능을 겨룹니다. 두 부문 모두 Coordinated Robotics가 1위를 차지하며 각각 30만 달러씩 총 60만 달러를 가져갔습니다. DARPA 자체 지원팀인 DART와 MSAI도 우수한 성적을 냈지만, 상금은 자체 예산 없이 참가한 팀에게만 주어졌습니다.
Coordinated Robotics와 DART의 기술력
Coordinated Robotics는 제한된 시야 속에서도 생체 신호를 정확히 감지하고 부상 패턴을 인식하는 플랫폼을 선보였습니다. 연기가 자욱하거나 어두운 환경에서 적외선 센서와 다중 스펙트럼 카메라를 활용해 환자를 찾아냈고, 실시간으로 의료진에게 정보를 전달했습니다. 솔직히 영상을 보면서 "이 정도면 실전 투입도 가능하겠다"는 생각이 들었습니다. 물론 아직 완벽하진 않겠지만, 방향성은 확실해 보였습니다.
DART는 DARPA가 직접 관여한 팀으로, Battelle 연구소 같은 기관이 참여했을 가능성이 큽니다. Systems 부문에서 Coordinated Robotics보다 높은 점수를 받았지만 상금 대상은 아니었습니다. 이 팀은 무인 지상 차량과 드론을 동시에 운용하며 넓은 구역을 빠르게 스캔하는 능력을 보여줬습니다. 특히 야간 시나리오에서 열화상 이미징과 AI 판단을 결합한 방식이 인상적이었습니다.
Data 부문에서는 MSAI가 1위를 차지했습니다. 이 팀은 외상 환자의 생리학적 데이터를 분석해 출혈이나 기도 폐쇄 같은 생명 위협 요소를 예측하는 알고리즘을 개발했습니다. 제 경험상 의료 AI는 데이터 품질에 민감한데, 이번 대회에서 DARPA가 제공한 데이터셋은 익명화된 실제 환자 기록이었습니다. 그만큼 현실성이 높았고, 알고리즘의 실전 적용 가능성도 검증할 수 있었습니다.
한국팀은 어디 있나
2015년 DARPA Robotics Challenge에서 카이스트 휴보팀이 우승하며 한국 로봇 기술의 저력을 보여줬던 기억이 아직 생생합니다. 그런데 이번 Triage Challenge에선 한국팀 이름을 찾을 수 없었습니다. 참가팀 명단을 살펴봐도 미국 중심의 구성이었고, 아시아 팀 자체가 거의 없었습니다.
이건 좀 아쉬운 부분입니다. AI와 로봇을 결합한 국방 기술은 앞으로 더 중요해질 텐데, 한국이 이 분야에서 뒤처지고 있다는 신호로 읽힐 수 있습니다. 물론 국내에서도 관련 연구가 진행되고 있겠지만, 국제무대에서 가시적인 성과를 내는 것과는 다른 문제입니다. 제가 보기엔 참가 자체가 기술력을 검증받고 네트워크를 만드는 기회인데, 그 기회를 놓치고 있는 것 같습니다.
일반적으로 "한국은 로봇 강국"이라고 알려져 있지만, 실제로는 제조업 로봇 분야에 한정된 이야기입니다. 전장이나 재난 현장 같은 복잡한 환경에서 자율적으로 판단하고 움직이는 로봇은 또 다른 차원의 기술입니다. 센서 융합, 실시간 판단, 인간-로봇 협업 같은 요소가 모두 통합돼야 합니다. 이번 대회 결과를 보면서, 한국도 이런 실전형 AI 로봇 기술에 더 많은 투자와 관심이 필요하다는 생각이 들었습니다.
2026년 최종 대회를 앞두고
3년차 마지막 대회는 2026년 9월과 11월에 열립니다. 결과 발표는 11월로 예정돼 있고, 이번엔 모든 팀이 상금 대상입니다. 참가 신청은 2026년 1월 2일까지인데, 아직 시간이 있습니다. 관심 있는 연구팀이라면 지금부터라도 준비할 수 있습니다.
제 생각엔 이 대회가 단순히 기술 경연을 넘어서는 의미가 있습니다. 미국은 이미 AI를 물리적 세계에 적용하는 '피지컬 AI' 단계로 접어들고 있습니다. 자율주행차, 물류 로봇, 그리고 이제 전장 의료 로봇까지. 한국도 이 흐름에 동참하지 않으면, 기술 격차는 더 벌어질 가능성이 큽니다.
실제로 전장에서 로봇이 의료 지원을 하는 시대가 머지않았습니다. 드론이 적진 깊숙이 들어가 부상자를 찾고, 로봇이 응급 처치를 돕는 장면이 조만간 뉴스에 등장할지도 모릅니다. 관련 뉴스를 꾸준히 찾아보며, 기술 발전 방향을 주시할 필요가 있습니다. 저 역시 내년 최종 대회 결과를 기다리며, 한국 관련 소식이 있기를 바라고 있습니다.
참고: https://www.darpa.mil/news/2025/dart-msai-triumph-darpa-triage-challenge ,
https://www.darpa.mil/news/2024/dart-coordinated-robotics
기사: https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=40119
美 DARPA, 대규모 재난 대응 위한 ‘환자 분류 챌린지’ 후끈 - 로봇신문
미 국방부 산하 방위고등연구계획국(DARPA)이 전쟁, 대형 재난 등 비상 사태에 대비해 의료진의 긴급 대응 능력을 키우기 위해 추진하는 ‘환자분류챌린지(DARP
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