이 연구실은 자연어 처리 및 다중 모달 학습 기술을 활용하여 로봇의 공간 인식, 상황 이해 및 자율 주행 능력을 향상시키는 것을 핵심으로 합니다. 특히 언어 조건을 통한 정밀한 공간 매핑 (Grounding), 그래프 기반 충돌 거리 추정 및 경로 최적화, 그리고 시각·촉각 데이터를 활용한 조작 학습 등 지능형 로봇의 인지 및 계획 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다.
FWCI(Field-Weighted Citation Impact)는 같은 분야·연도·논문 유형의 세계 평균을 1.0으로 놓고 비교한 값입니다. 분야 보정이 되어 있어 학회 논문과 저널 논문, 전산학과 재료공학을 같은 잣대로 볼 수 있습니다. 논문 23편 중 21편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
학회 논문 15저널 논문 6프리프린트 2
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2026년 · 주도 6편 · 참여 1편
연구 계통도
모든 분야가 2025년 이후로도 이어지고 있습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2025년 전에 끊긴 줄기입니다. 논문 2편 이하인 분야 1개(1편)는 단발성 협업으로 보아 그리지 않았습니다.
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