An Agentic AI-Based Distributed Autonomous Negotiation Framework for Cooperative Decision-Making of Trucks, Drones, and Robots in Unstructured Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113157
과학기술정보통신부
한국연구재단
국민대학교
이상환
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,406만원
6,406만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 사물인터넷 응용서비스
본 연구는 Agentic AI 기반의 자율 협업 의사결정 및 검증 프레임워크를 개발하여, 트럭·드론·로봇이 비정형 환경에서도 중앙 서버 없이 협업할 수 있는 지능형 물류 운영 구조의 가능성을 제시한다. 하드웨어 개발보다 지능형 소프트웨어 원천기술 확보에 집중하며, 세부 산출물은 다음과 같다.1) (산출물 A) VLM 기반 의미론적 추론 모델: 비정형 환경을...
(1) 1차년도(2026): VLM 기반 상황 인지, 디지털 트윈 구축 및 협업 시나리오 설정① VLM 기반 비정형 환경 상태 추상화 모델 개발 (각 기능을 Agentic AI의 한 Agent가 담당)- 장면 그래프 생성(Scene Graph): 비정형 이미지(장애물, 침수 등)에서 객체·관계 정보를 구조화하여 온톨로지 기반 JSON Scene Graph ...
1) 연구과제의 활용방안본 연구는 VLM 기반 환경 인지, 분산 협상 알고리즘, 디지털 트윈 기반 협업 모델 등 소프트웨어 중심 원천기술을 확보하며, 결과물은 산업·공공·교육 분야로 폭넓게 활용될 수 있다.- 물류 분야: VLM·협상 알고리즘·시뮬레이션 모델을 기반으로 AI 물류 운영전략 시뮬레이션 엔진을 구축하여, 드론·로봇 투입 전략과 에너지 절감 효과...