제목

로봇 인지 아키텍처를 위한 자기지도 표현 학습 프레임워크 개발

상세 설명

본 프로젝트는 라벨 없이 환경 정보를 스스로 인식하고 행동 판단에 활용할 수 있는 인지 아키텍처를 구축하였습니다. 특히 Representation Learning을 기반으로 한 이 프레임워크는 불확실한 환경에서도 의미 있는 표현을 생성하고 활용하는 능력을 부여합니다. 시뮬레이션과 현실 실험 간 일관성을 확보해 학습의 일반화 성능을 높였으며, 이는 서비스 로봇과 산업용 로봇 모두에 적용될 수 있는 확장성을 보장합니다. Cognitive Architecture 기반 연구는 학계에서 높은 인용도를 보이고 있으며, 향후 자율 로봇의 기본 프레임워크로 자리잡을 수 있습니다. 실시간 의사결정과 학습이 결합된 구조는 제조, 물류, 건설 현장 등 다양한 분야에 실용화 가능성이 높습니다.

기관명

한국연구재단

예산

4.2억원

키워드

프로젝트 기간

2023년 06월 - 진행 중

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