본 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 비전-언어 모델(VLM)을 활용하여 복잡한 해상 환경에서 향상된 항법 장면 이해를 가능하게 하는 혁신적인 알고리즘을 제안함으로써 자율적인 해상 상황 인식을 달성하고자 한다. 제안된 알고리즘은 해상 맥락에서 탐지된 객체에 대한 다양한 특징과 표식의 의미를 해석한다. 또한 이러한 정보를 레이더 및 카메라 데이터와 결합하여 안전 항행을 위한 비용(cost) 지도를 생성한다. 이 접근법은 두 가지 핵심 이점을 제공한다. (1) 장애물, 해상 표식, 규칙, 선박의 의도를 고려하여 항행 가능한 영역을 식별할 수 있고, (2) 추론에 기반한 의사결정 지원을 제공함으로써 인간 운영자와 지각(perception) 결과 사이의 정보 격차를 연결한다. 제안 접근법의 성능은 실제 환경 데이터셋을 사용하여 입증하였다. 자세한 정보는 다음에서 확인할 수 있다: https://yeongha-shin.github.io/vlmllm-maritime/

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