Query-Aware Object Graph Framework for VLM Reasoning over Remote Sensing Images
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066433
교육부
한국연구재단
국립창원대학교
손원빈
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
개발연구
대학
경상남도 창원시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 고해상도 원격탐사 이미지에 포함된 복잡한 시각 정보를 효과적으로 구조화하고, 이를 기반으로 질의 중심의 정교한 추론이 가능하도록 하는 “질의 인지 객체-관계 그래프 기반 시각-언어 모델(VLM) 추론 프레임워크”를 구축하는 것이다. 기존의 원격탐사 기반 VLM 접근 방식은 이미지 전체를 직접 입력으로 활용함에 따라, 모델의 입력 크기...
본 연구는 원격탐사 이미지 기반 질의 응답 추론의 성능과 효율성을 동시에 개선하기 위해, 객체 중심 그래프 표현과 시각-언어 모델을 결합한 통합 파이프라인을 설계하고 구현하는 것을 핵심 내용으로 한다. 첫 번째 단계에서는 SAM과 같은 분할 모델을 활용하여 원격탐사 이미지 내 객체들을 식별하고, 각 객체를 개별 노드로 정의한다. 이후 각 객체에 대해 이미지...
본 연구를 통해 개발되는 질의 인지 객체-관계 그래프 기반 추론 프레임워크는 원격탐사 이미지 분석 분야에서 높은 활용 가능성을 가진다. 우선, 객체 간 관계와 공간 구조를 명시적으로 반영하는 그래프 기반 표현을 활용함으로써, 기존의 단순 이미지 기반 접근 방식 대비 보다 정교하고 신뢰성 높은 추론 결과를 제공할 수 있다. 이는 감시 시스템, 재난 탐지, 변...