Confidence-Aware Incremental Open-Vocabulary 3D Functional Scene Graph Learning in Dynamic Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113011
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교산학협력단
강병근
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,289만원
6,289만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 소프트웨어 > 달리 분류되지 않는 소프트웨어
- 본 연구의 최종 목표는 동적 RGB-D 환경에서 새로운 객체, 공간 관계, 기능적 관계를 지속적으로 수용할 수 있는 신뢰도 기반 점진적 오픈 어휘 3차원 기능적 장면 그래프 학습 프레임워크를 개발하는 것임.- 이를 위해 시각-언어 모델 기반 2차원 특징과 깊이 맵·3차원 점 구름 기반 구조 특징을 신뢰도 기반으로 융합하고, 순차 입력에 따라 노드와 에지...
[세부연구 1] 오픈 어휘 기반 3차원 장면 그래프 표현 학습 기술- 다중 시점 RGB-D 입력으로부터 사전학습된 시각-언어 모델의 공통 임베딩 특징을 추출하고, 이를 3차원 점 구름, 객체 마스크, 객체 단위 표현으로 투영·정합하여 자연어로 표현 가능한 객체와 관계를 추론하는 3차원 장면 그래프 표현을 학습함.- 또한 깊이 맵 및 3차원 점 구름 기반 3...
[연구과제의 활용방안]- 본 연구에서 목표로 하는 신뢰도 기반 점진적 오픈 어휘 3차원 기능적 장면 그래프 학습 기술은 기존 장면 표현을 유지하면서 새로운 객체, 상호작용 요소, 복합적 관계 개념을 선택적으로 추가·갱신할 수 있어, 변화하는 실제 가정·산업 환경에서 데이터 구축 및 모델 유지·보수 비용을 절감할 수 있음.- 오픈 어휘 기반 3차원 장면 그래...