DGIST 박대희 교수팀, AI 내부의 ‘자원 다툼(스킬 충돌)’ 현상 규명

AI 요약

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 박대희 교수 연구팀이 KAIST 연구팀과 공동으로 주변 사람들의 움직임 예측과 로봇의 안전한 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서 성능 저하를 줄이는 ‘분리형 파라미터 학습(DPT)’ 기술을 개발했다고 12일 밝혔습니다. JRDB와 JTA 등 데이터로 검증한 결과 기존 방식보다 사람 움직임 예측이 더 정확하고 로봇의 이동 경로 오차와 충돌 가능성이 낮아졌으며 이 성과는 ECCV 2026에 채택되어 스웨덴 말뫼 학회에서 발표됐고 연구팀은 실제 로봇 적용으로 활용 가능성을 검증할 계획이라고 밝혔습니다. 이번 연구에는 DGIST 서태원 석사과정생과 전선애 학부연구생이 참여했으며 논문은 ‘Unified Prediction and Planning via Conflict-Aware Disjoint Parameter Training’으로 NVIDIA Academic Hardware Grant Program의 지원을 받아 수행됐습니다.