KAIST 명현 교수 연구팀이 컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026과 로보틱스 학술대회 RSS 2026 국제 챌린지에서 각각 1위와 2위를 차지했다. 연구팀은 로봇이 목적지 도착 후 스스로 재확인하는 'CoRe-VLN' 기술로 112개 팀이 참가한 VLNVerse 챌린지에서 평균 성공률 90.7%를 기록하며 1위에 올랐다. 이어 여러 AI가 역할을 분담해 협력하는 'PRISM-Nav' 기술로는 내비트레이스 챌린지에서 저렴한 '제미나이 3 플래시' 모델을 활용해 고성능 모델보다 뛰어난 효율성을 입증하며 2위를 차지했다. 명현 교수는 향후 길 찾기를 넘어 물건을 집고 옮기는 작업까지 로봇 기능을 확장할 계획이라고 밝혔다.
- •ECCV 2026 VLNVerse 챌린지, 112개 팀 중 1위, 평균 성공률 90.7%
- •RSS 2026 내비트레이스 챌린지에서 PRISM-Nav 기술로 2위
- •CoRe-VLN은 추가 학습 없이 목적지 도착 여부를 스스로 재검증
- •저비용 '제미나이 3 플래시' 다중 협력 구조로 고성능 모델 능가
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KAIST, 말 알아듣고 스스로 길 찾는 로봇으로 국제대회 1·2위 석권
- 1.KAIST 명현 교수팀, ECCV 2026 'VLNVerse 챌린지' 112개팀 중 1위, RSS 2026 '내비트레이스 챌린지' 2위
- 2.목적지 도착 후 스스로 재검증하는 'CoRe-VLN' 기술로 추가 학습 없이 두 과제 평균 성공률 90.7% 달성
- 3.여러 AI 역할분담하는 'PRISM-Nav', 저렴한 제미나이3 플래시 다중협력으로 고성능 제미나이3.1프로 능가
왜 중요한가?
값비싼 고성능 모델 대신 저렴한 모델을 다중 에이전트로 조합해 더 나은 내비게이션 성능을 낸 사례로, 체화 AI·로봇 분야에서 비용 대비 효율적인 멀티에이전트 설계 가능성을 보여준다.
본문 미리보기
처음 들어간 건물에서도 사람의 말을 알아듣고 스스로 길을 찾은 뒤, 도착 여부까지 재확인하는 로봇 기술이 국제 대회에서 잇달아 상위권에 올랐다. 한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 명현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 컴퓨터비전 학술대회 ‘ECCV 2026’과 로보틱스 학술대회 ‘RSS 2026’ 국제 챌린지에서 각각 1위와 2위를 차지했다고 16일 밝혔다. 두 대회는 로봇이 사람 말을 이해하고 카메라로 주변을 살펴 움직이는 체화 인공지능(Embodied AI) 성능을 겨루는 자리다. 명현 교수 연구팀과 한국전자통신연구원(ET
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