Multi-object Ranking and Instance-aware Reasoning Segmentation via Large Multimodal Model
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066623
교육부
한국연구재단
전남대학교산학협력단
정소현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
광주광역시 북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 선별하고 동일 범주 내에 존재하는 여러 객체를 개별 인스턴스 단위로 명확히 식별하는 정밀도를 확보할 것입니다. 최종적으로는 LMM의 방대한 사전 지식과 세밀한 시각 정보를 결합하여, 인간의 복합적이고 추상적인 명령까지 완벽히 수행할 수 있는 차세대 지능형 비전 시스템의 핵심 원천 기술 확보를 지향하며, 이를 통해 시각 지능의 새로운 패러다임을 제시하고자 합니다.
본 연구는 LMM의 강력한 추론 능력을 비전 태스크에 효과적으로 이식하기 위해 세 가지 단계로 나누어 진행합니다. 첫째, 다중 객체 랭킹을 위한 텍스트-비전 정렬 및 추론 프레임워크를 구축합니다. 단순히 키워드를 매칭하는 방식에서 벗어나 지시문 속의 형용사나 상황적 맥락을 분석하여 객체 간 우선순위를 산출하는 랭킹 모듈을 설계할 계획입니다. 특히 모델 내부...
... 고차원적인 추론과 판단의 영역으로 확장함으로써, 인공지능이 인간과 유사한 논리 구조로 시각 정보를 처리할 수 있음을 증명할 것입니다. 이러한 연구 성과는 국제 최상위 인공지능 학술대회 발표를 ... 자율주행 로봇이 복잡한 환경에서 위험도가 높은 장애물을 스스로 판단하여 회피하거나, 지능형 보안 시스템이 방대한 영상 속에서 특정 조건에 부합하는 대상을 논리적으로 추론하여 추적하는 등 실질적인 ...