Multi-Agent Cooperative 3D Scene Editing for Large-Scale Floor Plan Environment
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065192
교육부
한국연구재단
고려대학교
노성래
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 플로어플랜 스케일(100~500 객체)의 대규모 3D 환경을 복수의 에이전트가 협력하여 생성·편집하고, 편집 결과의 운용 타당성을 시뮬레이션으로 평가하는 프레임워크를 개발하는 것이다. 기존 3D 장면 편집 연구는 단일 룸 스케일(객체 10~30개)에 한정되어 있으며, 단일 에이전트의 순차적 편집 구조로는 사무실 한 개 층, 병원 한 ...
본 연구는 네 가지 핵심 모듈로 구성된다. 첫째, ConstraintLang을 설계한다. Edit-As-Act의 EditLang을 확장하여 하드 제약(대피로 폭 ≥1.2m 등)과 소프트 제약(공간 효율 최대화)을 구분하고, 룸 내부→룸 간→건물 전체의 3단계 계층적 액션을 정의한다. 소프트 제약은 스코어링 함수로 정의하여 MCTS 기반 탐색으로 최적화한다....
학술적으로, Top-tier 학회 논문 2편을 투고할 계획이다. 다중 에이전트 장면 생성/편집(CVPR/ICCV/ECCV) 1편과 시뮬레이션 기반 평가(ICML/NeurIPS/ICLR) 1편으로 논문화한다. ConstraintLang 명세, 플로어플랜 편집 벤치마크(FP-Edit-Bench), 모델 가중치를 오픈소스로 공개하여 후속 연구의 기반을 제공한다....