전체 글818 [논문리뷰] 로봇에게 "그 손잡이를 잡아줘"라고 말하면 알아들을 수 있을까? — DexVLG: Dexterous Vision-Language-Grasp Model at Scale ■ 로봇 손은 왜 아직도 서툴까 사람은 컵을 잡을 때 손잡이를 잡고, 칼을 잡을 때 손잡이 쪽을 잡습니다. 너무 당연해서 의식조차 안 하지만, 로봇에게는 엄청나게 어려운 문제입니다. 그동안 로봇 그리퍼 연구는 대부분 두 손가락짜리 단순한 집게로 물체를 "아무 데나 세게" 집는 수준에 머물러 있었습니다. 하지만 사람의 손처럼 다섯 손가락이 달린 다지 로봇 손(dexterous hand)을 쓰면 이야기가 달라집니다. 물체의 어느 부위를, 어떤 자세로 잡을지 훨씬 정교하게 결정해야 하고, 게다가 "머그컵 손잡이를 잡아줘" 같은 사람의 말까지 이해해야 한다면 난이도는 한층 더 올라갑니다. 중국 BAAI, 칭화대, 베이징대, 상하이자오퉁대, 중국과학원 자동화연구소, 로봇 스타트업 Galbot 등이 함께 참여한 이.. 2026. 9. 18. [논문리뷰] 스마트폰 사진에서 조리개를 마음대로 바꿀 수 있다면? — Bokehlicious: Photorealistic Bokeh Rendering with Controllable Apertures ■ 왜 인물사진의 배경 흐림이 이렇게 어려운 문제일까 스마트폰으로 찍은 인물사진에서 배경이 뽀얗게 흐려지는 그 느낌, 이른바 보케(bokeh)는 사실 렌즈의 조리개 크기가 물리적으로 만들어내는 광학 현상입니다. 조리개를 크게 열수록(즉 f값이 작을수록) 초점이 맞지 않는 영역이 크고 부드러운 원반 모양으로 번지죠. 문제는 스마트폰 카메라는 렌즈와 센서가 작아서 이런 얕은 심도를 물리적으로 구현하기 어렵다는 점입니다. 그래서 등장한 것이 소프트웨어로 보케를 합성하는 인물사진 모드인데, 기존 딥러닝 기반 방법들은 두 가지 벽에 부딪혔습니다. 하나는 학습에 쓸 데이터의 한계이고, 다른 하나는 조리개 강도를 자연스럽게 조절하는 능력의 부재입니다. 대표적인 공개 데이터셋인 EBB!는 해상도가 낮고 입력-정답 이미.. 2026. 9. 18. [논문리뷰] 이미지 속 글자, 왜 항상 삐뚤빼뚤할까? — FonTS: Text Rendering with Typography and Style Controls ■ 왜 AI는 아직도 글자를 못 쓸까 이미지 생성 AI에게 "생일 축하해"라는 문구가 적힌 케이크 사진을 그려달라고 하면 어떤 일이 벌어질까요. 열에 아홉은 알파벳처럼 보이는 이상한 기호가 뭉개진 결과물이 나옵니다. Stable Diffusion이나 Flux 같은 최신 확산 모델들도 사람 얼굴이나 풍경은 놀랍도록 잘 그리면서 유독 글자 앞에서는 작아집니다. 왜 그럴까요. 그림을 그리는 것과 글자를 쓰는 것은 근본적으로 다른 작업이기 때문입니다. 그림은 대략적인 형태와 색감만 맞아도 그럴듯해 보이지만, 글자는 획 하나만 삐끗해도 즉시 오타로 인식됩니다. 게다가 폰트를 굵게, 기울임으로, 밑줄로 표현하는 것처럼 단어 하나하나에 세밀한 타이포그래피 제어를 거는 일은 기존 모델들이 아예 학습한 적 없는 영역이었.. 2026. 9. 18. [논문리뷰] AI는 잡초를 왜 못 알아볼까? — AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture ■ 농업 현장에 AI를 데려가면 무슨 일이 벌어질까 스마트폰 카메라로 작물 잎사귀를 찍으면 병충해를 바로 알려주는 앱, 다들 한 번쯤 상상해봤을 겁니다. 요즘 GPT-4o나 Gemini 같은 비전-언어 모델(VLM)은 이미지를 보고 자연스럽게 설명하는 능력이 놀라울 정도로 좋아졌죠. 그런데 정작 "이 잎에 핀 반점이 무슨 병인지", "이 벌레가 어떤 해충인지", "이 풀이 잡초인지 작물인지"를 물어보면 얼마나 정확할까요? 오사카대학교, 교토대학교, 도쿄공업대학교, 일본산업기술종합연구소(AIST), 옥스퍼드대학교 VGG, OMRON SINIC X 소속 연구진이 이 질문에 정면으로 답하기 위해 내놓은 것이 바로 AgroBench입니다. ICCV 2025에 채택된 이 논문은 농업 도메인에서 VLM의 실력을 제.. 2026. 9. 18. [논문리뷰] AI 지팡이가 되어줄 수 있을까? 시각장애인을 위한 걷기 안내 AI, WalkVLM — WalkVLM: Aid Visually Impaired People Walking by Vision Language Model ■ 왜 지금 '걷기 보조 AI'인가 전 세계에는 약 2억 명에 이르는 시각장애인이 있다고 한다. 이들이 매일 겪는 가장 기본적인 어려움 중 하나가 바로 '걷기'다. 계단, 튀어나온 자전거, 갑자기 나타나는 차량, 공사 구간까지 우리가 무심코 지나치는 거리의 위험 요소들이 이들에게는 매 순간의 판단이 필요한 장애물이다. 지팡이나 안내견이 오랫동안 이 역할을 해왔지만, 물리적 접촉이나 훈련된 동물에 의존하는 방식에는 한계가 뚜렷하다. 그래서 등장한 것이 카메라와 인공지능을 결합한 보행 보조 시스템이다. 최근 비전-언어모델(VLM)이 이미지를 보고 자연어로 설명하는 능력이 크게 발전하면서, "지금 앞에 무엇이 있고 어떻게 해야 하는지"를 실시간 음성으로 알려주는 서비스가 현실적인 대안으로 떠오르고 있다. 이번.. 2026. 9. 18. 구리 사상 최고가에 프리포트-맥모란 2.39%↑··· RBC 목표가 85달러로 상향 (9/17) 미국 증시 마감 브리핑2026.09.17 (목) 현지시간마감 리포트 · 소재(구리) · 2026.09.17구리 사상 최고가에 프리포트-맥모란 2.39%↑··· RBC 목표가 85달러로 상향 (9/17)이날 뉴욕증시에서 소재(XLB) 업종은 기술주와 함께 상승을 주도한 몇 안 되는 업종 중 하나였다. 구리 가격이 최근 사상 최고가를 새로 쓴 데 힘입어 세계 최대 구리 생산업체 중 하나인 프리포트-맥모란 주가가 2.39% 올랐고, RBC캐피탈은 목표주가를 큰 폭으로 상향 조정했다.프리포트-맥모란(FCX)+2.39%70.90달러연초 대비 상승률약 +38%2026년 누적 기준RBC 목표주가73달러→85달러+16.4%, 섹터퍼폼 유지오늘 소재(구리) 업종 동향프리포트-맥모란 주가는 이날 뉴욕증권거래소에서 2.39.. 2026. 9. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 137 다음