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UNIST, 로봇 거리 오차 32% 줄이는 기술 개발

2026.09.03
UNIST, 로봇 거리 오차 32% 줄이는 기술 개발
로봇 · 인공지능

UNIST, 로봇 거리 추정 오차 32% 줄이는 연합학습 기술 개발

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17:49 발행
  • UNIST 주경돈 교수팀이 로봇 간 데이터 이질성을 줄이는 새로운 연합학습 기술인 '페뎁스'(FeDepth)를 개발했습니다.
  • 페뎁스는 촬영 영상 특성이 비슷한 로봇끼리 유연하게 묶는 소프트 클러스터링을 적용해 일반 연합학습보다 거리 추정 오차를 최대 32% 줄였습니다.
  • 이번 연구 결과는 유럽 컴퓨터 비전 학술대회 2026에 채택되어 8일부터 12일까지 스웨덴 말뫼에서 열리는 학회에서 공개될 예정입니다.
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