가림 관계 추론 통해 복잡한 로봇 환경서도 미학습 물체 인식 가시·비가시 영역·가림 여부 동시 검출하는 딥러닝 기술 개발 이규빈 교수팀 제안한 알고리즘, 세계 최고 수준의 성능 달성 삼성휴먼테크논문대상 동상 수상…ICRA 2022서 발표 예정 "다양한 환경에 로봇 적용하기 위한 핵심 기술로 활용될 것" 광주과학기술원(지스트‧GIST) 연구진이 학습하지 않은 물체도 인식할 수 있는 로봇 시각 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 이규빈 지스트 융합기술학제학부 교수 연구팀은 최근 '계층적 가림 모델링'을 활용해 로봇이 복잡한 환경에서도 미학습 물체의 가시 영역과 비가시 영역, 가림 여부를 동시에 인지(검출)하는 딥러닝 기술을 개발했다. 로봇이 새로운 환경에서 물체를 조작하려면 사전에 학습하지 않은 물체가 주어지..