Optimization of LMM-Driven IoT Orchestration through Vision-Based Environmental Perception
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710111393
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
이웅섭
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2029.08.31
2.5억원
2.5억원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보통신 융합 디바이스 > 사물인터넷 기술
[최종 목표] 본 연구에서는 스마트홈과 같이 다수의 기기들이 상호작용하는 사물인터넷 환경에서 저복잡도 기기를 통해 얻어진 비전 정보를 활용하여 주변 환경을 효율적으로 인지하고, 낮은 복잡도로 이를 공유하여 활용하는, 대형 멀티모달 모델 (Large Multimodal Model, LMM) 기반의 지능형 사물인터넷 오케스트레이션 (AIoT Orchestration)을 ...
▣ 1년차 : 비전 정보를 활용한 주변환경 인지기술 개발■ 기존연구 조사 및 특성 도출- 지능형 사물인터넷을 위한 비전 기반 환경인지 기술에 관한 기존연구 조사 및 한계점 규명- 비전 정보로부터 추출할 수 있는 사물인터넷 관련 특성 도출■ 비전 기반 지능형 사물인터넷 무선환경 추정방안 개발- Transformer 기반 비전 이미지를 활용한 사물인터넷 무선통신 ...
[과학 기술적 기대효과] 비전 기반 환경 인지를 통해 기존 사물인터넷 기술의 성능을 비약적으로 높일 수 있으며 사물인터넷 통신의 새로운 패러다임을 제시할 수 있음. 또한, 인공지능(LLM)과 지능형 사물인터넷의 새로운 융합연구 분야를 개척할 수 있음. 더불어 국제협력 연구를 통해서 국제적 명성이 있는 다양한 해외 연구팀과 공동연구 협력의 기틀을 마련할 수 있음[경제·산업적 ...