728x90 분류 전체보기429 [논문 리뷰] A Causal Approach to Tool Affordance Learning AbstractA Causal Approach to Tool Affordance LearningJake Brawer et al.IROS 2020기존의 머신러닝 기반 로봇 시스템은 다양한 환경에서 문제를 해결하는 데 있어서 인과적 지식(cause-and-effect knowledge)의 부재라는 중요한 한계에 직면해 왔다. 즉, 기존 방법들은 패턴 인식이나 통계적 연관성에 의존하기 때문에 "왜"와 "어떻게"에 대한 깊은 이해 없이 동작하는 경우가 많았다. 이는 로봇이 새로운 환경이나 도구에 직면했을 때 유연하고 적응력 있게 행동하기 어렵게 만드는 주요 원인이 된다.본 연구는 이러한 문제를 근본적으로 해결하고자 explicit causal model을 로봇이 스스로 학습할 수 있는 새로운 접근법을 제안한다... 2025. 5. 8. [논문 리뷰] PLATO: Planning with LLMs and Affordances for Tool Manipulation AbstractPLATO: Planning with LLMs and Affordances for Tool ManipulationArvind et al.arxiv 2024PLATO는 기존 LLM 기반 로봇 시스템의 한계인 환경 사전 지식 필요성 long-horizon task 불가 문제를 해결하기 위해 역할 기반 modular LLM agents로 구성된 아키텍처를 제안한다. Zero-shot 환경 적응성과 affordance reasoning을 통해 도구 조작을 포함한 복잡한 task를 고수준 계획부터 저수준 실행 및 검증까지 통합 처리할 수 있으며 실제 동적 환경에서의 실험을 통해 강인함을 입증하였다. 이는 LLM과 로보틱스 통합의 새로운 design paradigm으로 평가될 수 있다.Introduc.. 2025. 5. 5. [논문 리뷰] Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents AbstractDescribe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large Language Models Enables Open-World Multi-Task AgentsWang, Zihao, et al.NeurIPS 2023이 논문은 오픈 월드 환경에서 multi-task embodied agent를 위한 task planning 문제를 다룬다. 오픈 월드에서는 장기적이고 복잡한 reasoning이 요구되며, vanilla planner는 sub-goal 순서를 설정할 때 agent의 현재 능력을 고려하지 않아 비효율적이라는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해 "Describe, Explain, Plan and Select (DEPS)"라는 L.. 2025. 4. 30. [논문 리뷰] Semantically Safe Robot Manipulation: From Semantic Scene Understanding to Motion Safeguards AbstractLukas Brunke et al. RAL 2025인간 중심 환경에서 안전한 상호작용을 보장하기 위해서는 로봇이 사람이 상식으로 여기는 제약(예: 전자 기기 위로 물이 담긴 컵을 움직이지 않기)을 이해하고 준수해야 한다. 본 연구에서는 로봇 입력에 대해 의미적으로 정의된 제약(공간적 관계, 동작 방식, 자세)과 기하학적으로 정의된 제약(환경 충돌, 로봇 자체 충돌)을 함께 certificate하는 semantic safety filter를 제안한다. 시맨틱 맵을 구성하고 대형 언어 모델을 활용해 의미적으로 안전하지 않은 조건을 추론하며 이를 control barrier certification 기법을 통해 안전한 동작으로 연결한다. 이를 통해 단순한 충돌 회피를 넘어, 사람이 직관적으로 위.. 2025. 3. 4. [논문 리뷰] VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models AbstractVoxPoser는 LMM과 VLM을 결합하여 복잡한 3D 환경에서 로봇이 다양한 조작 작업을 수행할 수 있도록 하는 새로운 계획 및 제어 프레임워크를 제시한다. 기존의 사전 정의된 움직임에 의존하지 않고 Free form 자연어 지시를 받아 즉각적이고 유연한 로봇 궤적을 합성할 수 있도록 하는 점이 핵심이다. 이를 통해 로봇이 동적이고 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있는 가능성을 보여준다.Intro언어는 인간이 세계에 대한 지식과 경험을 압축하여 전달하는 매개체다. LLM은 이러한 추상적 표현을 캡처하며 세계를 언어 공간으로 투영하여 일반화된 지식을 내재화한다. 그러나 모델이 내재한 지식을 실제 물리적 행동으로 전환하는 방법은 여전히 미해결 문제로 남아있다. 본 연구는 추상적인 언.. 2025. 2. 10. [논문 리뷰] ConceptGraphs: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning AbstractICRA 2024 ConceptGraphs는 Open-Vocabulary 3D Scene Graph를 생성하는 시스템으로 다음 세 가지 주요 단계를 통해 구현되었다.1. 객체 기반 매핑 시스템 설계: Class-agnostic Instance Mask를 사용해 객체를 식별하고, 이를 3D 공간으로 결합한다.2. 언어 태그 해석 및 추출: 대규모 Vision-Language models을 활용해 각 객체에 대해 언어 태그를 할당한다.3. 객체 간 공간적 관계 그래프 생성: 대규모 언어 모델의 사전 지식을 활용해 객체 간 관계를 그래프 구조로 표현한다.IntroductionScene Representation은 로봇이 Mobility와 Manipulation 같은 다양한 작업을 계획하는 데 필.. 2025. 1. 9. InfluxDB/Grafana setting InfluxDB 설치아래 블로그를 참고하여 설치하였다.https://yungunaa.tistory.com/318#google_vignette InfluxDB 설치 + Install the influx CLI (환경 변수 설정) - Windows[ 목표 ]윈도우에 시계열 데이터베이스 InfluxDB 설치를 해보려고 한다버전 InfluxDB v2를 설치해보려고 한다 추가로 PowerShell을 통해서 데이터를 다루기 위해서 influx CLI까지 설치해본다공식 문서에yungunaa.tistory.comInitialize InfluxDBinitialize_influxdb.pyimport influxdb_client, os, timefrom influxdb_client import InfluxDBClient, .. 2024. 12. 27. Cryptography Lab (2) X.509 인증서 검증이 작업에서는 프로그램을 사용해 X.509 인증서를 수동으로 검증할 것이다. X.509 인증서는 공개 키에 대한 데이터와 그 데이터에 대한 발급자의 서명을 포함한다. 실제 X.509 인증서를 웹 서버에서 다운로드한 뒤, 발급자의 공개 키를 가져와 이 공개 키로 인증서의 서명을 검증한다.Step 1: 실제 웹 서버에서 인증서 다운로드 받기. 아래 명령어를 사용하거나, 웹 브라우저를 통해서 인증서를 다운받을 수 있다.우선 예시 코드를 따라서 실행해보자.이건 예시 코드이니 이번에는 인하대학교의 인증서를 다운받아보자. 공개키 (e, n)을 issuer 의 인증서로부터 추출하기OpenSSL 을 이용하면 x509 인증서의 특정 값들을 추출할 수 있다. 예를 들면 n 값은 -modulus 를 이.. 2024. 12. 17. Cryptography Lab (1) IntroRSA (Rivest–Shamir–Adleman)암호는 초창기에 개발 된 공개키 암호 중 하나로, 암호화 통신에 널리 사용되고 있다. RSA 알고리즘은 두 개의 큰 소수를 생성하고, 이를 이용하여 공개키와 비밀키를 생성, 암호화, 복호화 및 전자서명과 검증에 사용한다. RSA 는 정수론에 기반하고 있으며, 큰 수를 연산 라이브러리를 통해서 쉽게 구현할 수 있다. 본 과제에서는 직접 RSA 알고리즘을 구현해 보는 것을 목표로 한다. 수업시간에 배운 RSA 알고리즘의 원리를 그대로 구현하는 것이 목표이다. 구현을 통해 RSA 알고리즘을 더 깊이 이해하고 실제로 사용되는 암호문에 적용해 본다. 본 Lab에는 아래의 내용을 포함한다.- 공개키암호 - RSA 알고리즘과 키 생성 - 큰수연산 - R.. 2024. 12. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 48 다음 728x90
