Investigation of Topological-Geometric Feature-Internalized Attention Mechanisms for Part-Aware Panoptic Segmentation of 3D Spatial Data under Extreme Noise and Density Imbalance
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114167
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립목포해양대학교산학협력단
이동건
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,453만원
4,453만원
기초연구
대학
전라남도 목포시
기계 > 조선/해양시스템 > 조선/해양시스템 관련 S/W
본 연구의 최종 목표는 대규모 비정형 산업 현장에서 계측된 3차원 공간 데이터가 필연적으로 수반하는 극한의 노이즈 및 밀도 불균형을 극복하기 위해 데이터의 위상-기하학적 불변성을 딥러닝 어텐션(Attention) 메커니즘에 내재화하는 원천 기술을 규명하는 것입니다. 이를 통해 단순히 객체를 인식하는 수준을 넘어 공간 전체의 맥락과 객체의 세부 부품을 동시에...
... 최종 목표를 달성하기 위해 '위상-기하 어텐션 메커니즘 설계 - 극한 환경 모사 및 통합 - 시스템 규명'으로 이어지는 3단계 연차별 연구개발을 수행합니다.1차년도에는 3차원 포인트 클라우드에서 밀도 불균형과 무관하게 객체의 구조적 특징을 강건하게 추출하기 위한 '위상-기하 특징 추출 및 어텐션 메커니즘 내재화' 구조를 설계합니다. TDA(Topological Data Analysis)의 ...
본 연구를 통해 도출된 '위상-기하 특징 내재화 어텐션 메커니즘' 및 '다층적 물리 왜곡 환경 모사 기술'은 학술적 패러다임의 전환을 이끄는 동시에 조선해양공학 및 첨단 로보틱스 산업 현장에 즉각적으로 적용 가능한 파급효과를 지닙니다.[학술 및 과학기술적 측면] 본 연구는 기존 3차원 컴퓨터 비전이 가진 데이터 양 의존성의 근본적 한계를 극복하고 물리적·수...