Continuously Adaptable Large Vision-Language Model with Vision-Language Memory Module and Differential Plasticity Learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113095
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
황인준
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,355만원
6,355만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구에서는 배포된 환경에 능동적으로 적응하며 지식을 지속적으로 축적하고 고도화해 나갈 수 있는 지속 적응형 Large Vision-Language Model (LVLM) 및 학습 방법을 개발하고자 하며, 구체적 내용은 다음과 같다.1. 배포된 환경에서의 인지 정보를 모델 스스로 실시간 압축·저장하여, 과거 인지 정보의 재입력에 의존하지 않고, 인지 정보...
[1차년도] 기억이 증강된 LVLM 아키텍처 연구 및 다중 도메인 연속 학습 데이터셋 구축배포 환경의 입력 영상 및 지시를 실시간 내재화하는 신경망 기반 기억 모듈이 탑재된 LVLM 아키텍처를 개발하고, 이를 검증할 다중 도메인 연속 학습 데이터셋을 구축한다. 기억 모듈은 시각 기억 모듈과 언어 기억 모듈로 구성되며, 시각 기억 모듈은 입력 영상을 메모리 ...
연구과제의 활용방안: 본 연구에서 개발하는 지속 적응형 LVLM 및 학습 기법은 기 수행 작업을 기억하고 배포 현장에 특화된 적응이 가능하여 반도체 공정 검사 시스템에서의 결함 추이 분석 및 품질 보고서 생성, 인프라 점검 시스템에서의 열화 진행 판단 및 보수 우선순위 보고, 로봇 제어 분야에서의 가사 보조 및 자율 주행 배송 등 장기 맥락 인지와 도메인 ...