Omni-Task AI with Self-Reconfigurable I/O Structures for New Task Adaptation in Autonomous Driving
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113992
과학기술정보통신부
한국연구재단
경희대학교산학협력단
김정욱
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
6,419만원
6,419만원
기초연구
대학
경기도 용인시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 연구의 최종 목표는 자율주행 환경에서 사용자 요구, 주행 상황 변화, 센서 활용 방식 변화 등에 따라 새롭게 정의되는 신규 태스크를 모델이 스스로 이해하고 적응할 수 있는 옴니태스크 인공지능 기술을 개발하는 것이다. 기존 자율주행 인공지능은 객체 검출, 영상 분할, 이미지 캡셔닝 등 사전에 정의된 고정 태스크와 고정된 입출력 구조를 전제로 학습되기 때문에, 새로운 안전 요구나 ...
... 태스크를 단순히 추가적으로 수행하는 데 그치지 않고, 신규 태스크를 통해 얻은 출력 구조, 태스크 의도, 모달 활용 가중치 등의 정보를 기존 태스크 학습에 역방향으로 반영함으로써 전체 자율주행 인공지능의 성능을 향상시키는 구조를 제안한다. (2) 추가로, 실제 자율주행 환경에서는 새로운 태스크가 지속적으로 추가되고 기존 태스크의 조건도 변화할 수 있으므로, 태스크 간 관계와 모달 ...
1. 연구개발성과 활용계획 - 본 연구를 통해 개발되는 옴니태스크 인공지능 기술은 자율주행 시스템에서 새로운 안전 태스크 추가, 주행 정책 변화, 센서 활용 방식 변화 등이 발생할 ... 수 있다. - 또한 본 기술은 자율주행 분야에 국한되지 않고, 로봇, 스마트 모빌리티, 지능형 감시, 산업 자동화 등 사용자 요구에 따라 새로운 태스크가 지속적으로 등장하는 다양한 자율 ...