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      • 자율주행 (Autonomous Driving)
        • TransFuser(Transformer-based Sensor Fusion, 2022-05-31)
        • UniAD (Unified Autonomous Driving) 계획 중심의 엔드투엔드 자율 주행 프레임워크
        • VAD(Vectorized Autonomous Driving)
        • LMDrive 대형 언어 모델을 활용한 폐루프 E2E 자율 주행 프레임워크 (2023-12-12)
        • AD-H (Autonomous Driving with Hierarchical agents, 2024-06-05)
        • Hydra-MDP (2024-06-11) 및 Hydra-MDP++ (2025-03-17)
        • ETA (Efficiency through Thinking Ahead, 미리 생각하기, 2025-06-09)
        • UniAD v2.0 (2025-10-29)
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        • 테슬라 자율주행
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        • 대조 학습 (Contrastive Learning)
        • 샴 네트워크와 대조 학습 (유사성 기반 표현 학습)
      • 데이터 불균형 문제 (Data Imbalance Problem)
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        • 제어 가능한 이상 생성(Anomaly Synthesis)을 위한 AnomalyControl 프레임워크
        • DualAnoDiff 소수샷 이상 탐지 이미지 생성을 위한 이중 상호연관 확산 모델
        • 퓨샷 러닝(Few-Shot Learning)
        • Few-Shot Learning을 위한 프로토타입 네트워크
        • M3ID (상호 정보량 최대화 디코딩, 지루한 응답 문제)
        • MAGIC 소수샷 이상 생성(Few-Shot Anomaly Generation)을 위한 마스크 기반 디퓨전 인페인팅
        • RLHF (인간 피드백 기반 강화학습) 및 정렬 기술
        • RoboPoint (로보포인트) 공간 어포던스 예측 및 비전-언어 모델의 합성 데이터 파이프라인
        • SFT (Supervised Fine-Tuning, 지도 미세 조정)
        • SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)
        • 샴 네트워크(Siamese Network)
        • 시각 유도 직접 선호도 최적화(V-DPO)에 의한 환각 완화
        • VCD (Visual Contrastive Decoding, 시각적 대조 디코딩)
        • 딥러닝에서의 비정상 데이터 희소성 문제
        • 메트릭 러닝에 대한 고찰
        • 생각의 궤적(Thinking Trajectories)의 허상과 실재
      • 블러 제거 (Deblur)
        • 초해상화 영상 기반 최적 디블러링 기술
      • 인공지능 결정이론 (Decision Theory)
        • 인공지능 시스템의 결정이론
      • 확산 모델 (Diffusion Model)
        • 디퓨전 트랜스포머의 구조적 특성과 열역학적 연산 패러다임 분석
        • 확산 모델
      • 제목: Embodied AI & Modern Control
        • Chapter 1. Embodied AI의 태동: 뇌를 가진 신체
          • 1.1 인터넷 AI에서 엠바디드 AI로 (From Internet AI to Embodied AI)
            • 1.1 인터넷 AI에서 엠바디드 AI로 (From Internet AI to Embodied AI)
            • 1.1.1 구경꾼(Spectator)과 행위자(Actor): 수동적으로 데이터를 소비하는 AI(예: 챗봇, 추천 시스템)와 물리 세계를 능동적으로 변화시키는 AI의 차이점.
            • 1.1.2 정적 데이터셋의 한계: 고정된 이미지/텍스트(Static Data) 학습의 한계와 상호작용(Interaction)을 통한 인과관계 학습의 필요성.
            • 1.1.3 엠바디드 AI의 정의: "지능은 환경과의 상호작용을 통해 발현된다"는 정의와 범위 (가상 에이전트 vs 물리 로봇).
          • 1.2 모라벡의 역설 (Moravec's Paradox): 쉬운 것이 왜 어려운가?
            • 1.2 모라벡의 역설 (Moravec's Paradox): 쉬운 것이 왜 어려운가?
            • 1.2.1 인지 능력의 비대칭성: 체스나 바둑(고수준 추론)은 AI에게 쉽지만, 걷거나 물컵을 잡는 것(저수준 감각운동)은 왜 그토록 어려운가?
            • 1.2.2 진화론적 관점: 수억 년에 걸쳐 최적화된 생물의 감각운동(Sensorimotor) 능력과 수천 년에 불과한 추론 능력의 역사 비교.
            • 1.2.3 로봇 공학의 난제: 불확실성(Uncertainty), 비정형성(Unstructured Environment), 그리고 실시간성(Real-time Constraint).
          • 1.3 신체성 가설 (The Embodiment Hypothesis)
            • 1.3 신체성 가설 (The Embodiment Hypothesis)
            • 1.3.1 심볼 그라운딩 문제 (Symbol Grounding Problem): '사과'라는 단어(Symbol)가 실제 '빨갛고 둥근 과일'(Physical Object)과 어떻게 연결되는가?
            • 1.3.2 감각운동 유관성 (Sensorimotor Contingencies): "보는 것은 곧 행동하는 것이다." 지각(Perception)과 행동(Action)의 불가분의 관계.
            • 1.3.3 지능의 전제 조건: 진정한 일반 인공지능(AGI)으로 가기 위해 왜 신체(Body)가 필수적인가?
          • 1.4 인지-판단-행동 루프 (The Perception-Action-Cognition Loop)
            • 1.4 인지-판단-행동 루프 (The Perception-Action-Cognition Loop)
            • 1.4.1 에이전트와 환경 (Agent & Environment): 상태(State), 행동(Action), 보상(Reward), 전이(Transition)의 기본 구조.
            • 1.4.2 기존 로봇 파이프라인(Sense-Plan-Act)의 한계: 순차적 처리 방식이 갖는 병목 현상과 오류 전파 문제.
            • 1.4.3 엔드투엔드(End-to-End) 접근법의 부상: 픽셀(Pixel)에서 토크(Torque)까지, 신경망 하나로 연결하려는 시도.
          • 1.5 현대 로봇 지능의 세 가지 기둥 (The Three Pillars)
            • 1.5 현대 로봇 지능의 세 가지 기둥 (The Three Pillars)
            • 1.5.1 데이터 (Data): 인터넷 스케일의 비디오 데이터와 로봇 조작 데이터셋의 등장.
            • 1.5.2 시뮬레이션 (Simulation): 물리 엔진의 발전과 GPU 가속을 통한 대규모 병렬 학습.
            • 1.5.3 파운데이션 모델 (Foundation Models): 사전 학습된(Pre-trained) 거대 모델이 로봇에게 제공하는 상식(Common Sense)과 추론 능력.
          • Chapter 1. Embodied AI의 태동: 뇌를 가진 신체
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        • Chapter 10. 심층 강화학습(Deep RL)의 고도화
          • 10.1 연속 제어(Continuous Control)와 표본 효율성 (Sample Efficiency)
            • 10.1 연속 제어(Continuous Control)와 표본 효율성 (Sample Efficiency)
            • 10.1.1 이산 행동 공간(Discrete Action Space)에서 연속 행동 공간으로의 확장
            • 10.1.2 On-Policy(PPO, TRPO)와 Off-Policy(DDPG, TD3) 알고리즘의 장단점 비교
            • 10.1.3 로봇공학에서의 ‘죽음의 3요소(Deadly Triad)’와 학습 불안정성 해결
          • 10.2 최대 엔트로피 강화학습 (Maximum Entropy RL): Soft Actor-Critic (SAC)
            • 10.2 최대 엔트로피 강화학습 (Maximum Entropy RL): Soft Actor-Critic (SAC)
            • 10.2.1 탐험(Exploration)과 이용(Exploitation)의 균형: 엔트로피 정규화
            • 10.2.2 Soft Actor-Critic(SAC)의 이론적 배경과 아키텍처
            • 10.2.3 자동 온도 조절(Automatic Entropy Adjustment)과 하이퍼파라미터 튜닝 전략
          • 10.3 희소 보상(Sparse Reward) 문제의 해결: 목표 기반 RL (Goal-Conditioned RL)
            • 10.3 희소 보상(Sparse Reward) 문제의 해결: 목표 기반 RL (Goal-Conditioned RL)
            • 10.3.1 로봇 조작(Manipulation)에서의 보상 설계 난제
            • 10.3.2 사후 경험 재생(Hindsight Experience Replay, HER): 실패를 성공으로 재해석하기
            • 10.3.3 동적 목표 설정과 커리큘럼 학습(Curriculum Learning)의 결합
          • 10.4 분포 강화학습 (Distributional RL): 기댓값을 넘어서
            • 10.4 분포 강화학습 (Distributional RL): 기댓값을 넘어서
            • 10.4.1 가치 함수의 기댓값(Expected Value) 한계와 분포(Distribution) 모델링의 필요성
            • 10.4.2 C51, QR-DQN에서 IQN(Implicit Quantile Networks)까지의 발전
            • 10.4.3 위험 회피(Risk-Averse) 제어와 불확실성 하에서의 로봇 의사결정
          • 10.5 시각적 강화학습과 데이터 증강 (Data-Regularized Visual RL)
            • 10.5 시각적 강화학습과 데이터 증강 (Data-Regularized Visual RL)
            • 10.5.1 픽셀 입력 기반 RL(Pixel-based RL)의 표본 효율성 문제
            • 10.5.2 DrQ(Data-regularized Q), CURL: 일관성 정규화(Consistency Regularization)와 대조 학습
            • 10.5.3 인코더(Encoder) 학습과 정책(Policy) 학습의 분리 및 융합 전략
          • 10.6 효율적인 탐험 전략 (Advanced Exploration Strategies)
            • 10.6 효율적인 탐험 전략 (Advanced Exploration Strategies)
            • 10.6.1 노이즈 기반 탐험의 한계 (Epsilon-Greedy, Gaussian Noise)
            • 10.6.2 파라미터 공간 노이즈(Parameter Space Noise)와 상태 의존적 탐험
            • 10.6.3 내재적 호기심(Intrinsic Curiosity)과 불확실성 기반 탐험(RND 등)
          • Chapter 10. 심층 강화학습(Deep RL)의 고도화
        • Chapter 11. 세계 모델과 모델 기반 강화학습 (World Models & Model-Based RL)
          • 11.1 모델 기반 제어의 부상: 왜 모델이 필요한가?
            • 11.1 모델 기반 제어의 부상: 왜 모델이 필요한가?
            • 11.1.1 모델 프리(Model-Free) vs. 모델 기반(Model-Based): 샘플 효율성과 일반화 능력 비교
            • 11.1.2 환경 모델링의 정의: 전이 함수(Transition Function)와 보상 함수(Reward Function)의 학습
            • 11.1.3 로봇 공학에서의 의의: 값비싼 현실 데이터 수집 비용 절감과 안전한 탐색
          • 11.2 픽셀에서 잠재 공간으로: Latent Dynamics Models
            • 11.2 픽셀에서 잠재 공간으로: Latent Dynamics Models
            • 11.2.1 고차원 관측의 문제: 픽셀 단위 예측의 한계와 비효율성
            • 11.2.2 VAE와 RNN의 결합: 과거 정보를 요약하고 미래를 생성하는 구조
            • 11.2.3 RSSM (Recurrent State Space Model): 결정론적(Deterministic) 경로와 확률적(Stochastic) 상태의 결합
            • 11.2.4 재구성(Reconstruction) vs. 예측(Prediction): 표현 학습(Representation Learning)의 핵심
          • 11.3 상상 속에서의 학습: The Dreamer Architectures
            • 11.3 상상 속에서의 학습: The Dreamer Architectures
            • 11.3.1 DreamerV1: 잠재 공간에서의 가치 함수 학습과 정책 최적화
            • 11.3.2 DreamerV2: 이산적 잠재 변수(Discrete Latent Variables)를 통한 장기 예측 안정화
            • 11.3.3 DreamerV3: 스케일링을 위한 Symlog 변환과 하이퍼파라미터 튜닝의 자동화
            • 11.3.4 DayDreamer: 물리 로봇을 위한 실시간 온라인 학습 및 배포 전략
          • 11.4 계획(Planning)과 정책 최적화(Policy Optimization)
            • 11.4 계획(Planning)과 정책 최적화(Policy Optimization)
            • 11.4.1 MPC (Model Predictive Control): 학습된 모델을 활용한 실시간 경로 계획 (PETS, POPLIN)
            • 11.4.2 Dyna 스타일 알고리즘: 가상 데이터(Rollout)를 통한 모델 프리 에이전트 학습 (MBPO)
            • 11.4.3 역전파 가능한 계획: 미분 가능한 모델을 통한 직접적인 정책 그라디언트 전파
          • 11.5 차세대 아키텍처: 트랜스포머와 JEPA
            • 11.5 차세대 아키텍처: 트랜스포머와 JEPA
            • 11.5.1 Transformer 기반 세계 모델: IRIS, TransDreamer 등 시퀀스 모델링의 도입
            • 11.5.2 JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture): 픽셀 생성을 넘어서는 추상화된 예측 (I-JEPA, V-JEPA)
            • 11.5.3 객체 중심(Object-Centric) 세계 모델: 슬롯 어텐션(Slot Attention)과 물리적 상호작용 분해
          • 11.6 로봇 적용 사례와 한계 (Case Studies & Challenges)
            • 11.6 로봇 적용 사례와 한계 (Case Studies & Challenges)
            • 11.6.1 사례 연구: 사족 보행, 로봇 팔 조작(Manipulation), 네비게이션에서의 MBRL 적용
            • 11.6.2 모델 편향(Model Bias)과 불일치(Mismatch): 현실과 모델의 괴리(Sim-to-Real Gap) 해결법
            • 11.6.3 불확실성 추정(Uncertainty Estimation): 앙상블(Ensemble) 모델과 인식적 불확실성(Epistemic Uncertainty)
          • Chapter 11. 세계 모델과 모델 기반 강화학습 (World Models & Model-Based RL)
        • Chapter 12. 오프라인 강화학습 (Offline RL): 정적 데이터셋의 가치
          • 12.1 온라인 탐색의 한계와 오프라인 RL의 부상
            • 12.1 온라인 탐색의 한계와 오프라인 RL의 부상
            • 12.1.1 로봇 학습의 딜레마: 데이터 수집 비용과 안전성 문제
            • 12.1.2 오프라인 RL vs 모방 학습: 보상(Reward)을 통한 전문가 초월하기
            • 12.1.3 데이터 중심(Data-Centric) AI로의 전환: 알고리즘보다 데이터셋의 중요성
          • 12.2 핵심 난제: 분포 변화와 외삽 오차 (Distribution Shift)
            • 12.2 핵심 난제: 분포 변화와 외삽 오차 (Distribution Shift)
            • 12.2.1 분포 밖(OOD) 행동과 가치 함수의 과대평가(Overestimation)
            • 12.2.2 치명적인 부트스트래핑 오류 (Deadly Triad)
            • 12.2.3 불확실성 추정(Uncertainty Estimation)의 중요성
          • 12.3 정책 제약 및 정규화 기법 (Policy Constraints & Regularization)
            • 12.3 정책 제약 및 정규화 기법 (Policy Constraints & Regularization)
            • 12.3.1 행동 복제(Behavior Cloning)를 정규화 항으로 사용하기 (TD3+BC)
            • 12.3.2 지원 집합(Support Set) 제약과 밀도 추정
            • 12.3.3 안전한 정책 업데이트를 위한 신뢰 구역(Trust Region) 설정
          • 12.4 보수적 가치 추정과 최신 알고리즘 (Modern Algorithms)
            • 12.4 보수적 가치 추정과 최신 알고리즘 (Modern Algorithms)
            • 12.4.1 보수적 Q-러닝 (Conservative Q-Learning, CQL): 하한(Lower-bound) 최적화
            • 12.4.2 암시적 Q-러닝 (Implicit Q-Learning, IQL): 기대값(Expectile) 회귀를 통한 안정성 확보
            • 12.4.3 가중 회귀 분석(Weighted Regression) 기반 접근법 (AWAC/AWR)
          • 12.5 패러다임의 확장: 시퀀스 모델링으로서의 RL (RL as Sequence Modeling)
            • 12.5 패러다임의 확장: 시퀀스 모델링으로서의 RL (RL as Sequence Modeling)
            • 12.5.1 결정 트랜스포머 (Decision Transformer): 궤적(Trajectory) 생성 문제로의 변환
            • 12.5.2 궤적 트랜스포머 (Trajectory Transformer)와 빔 서치(Beam Search)
            • 12.5.3 확산 모델 기반 정책 (Diffusion Policies)과 오프라인 RL의 결합
          • 12.6 로봇을 위한 대규모 데이터셋과 벤치마크
            • 12.6 로봇을 위한 대규모 데이터셋과 벤치마크
            • 12.6.1 D4RL, Bridge Data V2, Open X-Embodiment: 로봇 데이터셋의 현주소
            • 12.6.2 이질적(Heterogeneous) 데이터와 멀티태스크 오프라인 학습
            • 12.6.3 데이터 품질 평가와 필터링 전략
          • 12.7 오프라인 사전 학습 후 온라인 파인튜닝 (Offline-to-Online)
            • 12.7 오프라인 사전 학습 후 온라인 파인튜닝 (Offline-to-Online)
            • 12.7.1 오프라인 학습 모델의 실세계 배포 시나리오 (Deploying Policies)
            • 12.7.2 샘플 효율적인 온라인 적응 (Fine-tuning) 전략
            • 12.7.3 사례 연구: 로봇 조작(Manipulation) 및 내비게이션에서의 성과
          • Chapter 12. 오프라인 강화학습 (Offline RL): 정적 데이터셋의 가치
        • Chapter 13. 계층적 강화학습과 스킬 발견 (Hierarchical RL & Skill Discovery)
          • 13.1 시간적 추상화와 장기 계획의 난제 (Temporal Abstraction & Long-Horizon Problems)
            • 13.1 시간적 추상화와 장기 계획의 난제 (Temporal Abstraction & Long-Horizon Problems)
            • 13.1.1 차원의 저주와 시간의 저주: 타임 스텝이 길어질수록 기하급수적으로 증가하는 탐색 공간과 신용 할당(Credit Assignment) 문제 분석
            • 13.1.2 희소 보상(Sparse Reward) 환경에서의 한계: 단순 탐험(Epsilon-greedy) 전략의 실패와 구조적 탐험의 필요성
            • 13.1.3 시간적 추상화(Temporal Abstraction): 인간의 사고 방식(단위 행동의 조합)을 모방한 로봇 제어의 계층화 개념
          • 13.2 옵션 프레임워크와 SMDP (The Options Framework & SMDP)
            • 13.2 옵션 프레임워크와 SMDP (The Options Framework & SMDP)
            • 13.2.1 옵션(Options)의 수학적 정의: 시작 집합(Initiation Set), 내부 정책(Intra-option Policy), 종료 조건(Termination Condition)
            • 13.2.2 Semi-Markov Decision Process (SMDP): 가변적인 시간 간격을 다루기 위한 MDP의 확장 이론
            • 13.2.3 Call-and-Return 실행 모델: 상위 정책(Meta-Controller)과 하위 정책(Controller) 간의 제어권 이양 프로세스
          • 13.3 목표 조건부 계층적 강화학습 (Goal-Conditioned HRL)
            • 13.3 목표 조건부 계층적 강화학습 (Goal-Conditioned HRL)
            • 13.3.1 Feudal Networks 구조: 관리자(Manager)와 노동자(Worker) 아키텍처의 현대적 재해석
            • 13.3.2 잠재 목표 공간(Latent Goal Space): 상위 레벨이 하위 레벨에 명령을 내리는 방식 (좌표 기반 vs 임베딩 기반)
            • 13.3.3 HIRO (Hierarchical Reinforcement Learning with Off-Policy Correction): 오프폴리시 데이터를 효율적으로 활용하기 위한 목표 수정 기법
          • 13.4 비지도 스킬 발견 (Unsupervised Skill Discovery)
            • 13.4 비지도 스킬 발견 (Unsupervised Skill Discovery)
            • 13.4.1 보상 없는 학습: 외부 보상 없이 환경과 상호작용하며 유의미한 행동(Skill)을 스스로 학습하는 메커니즘
            • 13.4.2 상호정보량(Mutual Information) 최대화: 상태(State)와 잠재 변수(Latent Variable) 간의 의존성을 이용한 스킬 분화 (DIAYN, VIC 등)
            • 13.4.3 동역학 기반 스킬 학습 (Dynamics-Aware Discovery): DADS(Dynamics-Aware Discovery of Skills)와 모델 기반 접근법
          • 13.5 스킬 임베딩과 동작 프리미티브 (Skill Embeddings & Motor Primitives)
            • 13.5 스킬 임베딩과 동작 프리미티브 (Skill Embeddings & Motor Primitives)
            • 13.5.1 연속적인 동작 공간의 이산화: VQ-VAE 등을 활용한 스킬의 양자화(Quantization) 및 라이브러리 구축
            • 13.5.2 동작 프리미티브(Movement Primitives): DMP(Dynamic Movement Primitives)와 신경망의 결합
            • 13.5.3 재사용 가능한 스킬셋 구축: 다양한 태스크(Multi-task)에 전이 가능한 범용 스킬(General-purpose Skills) 학습
          • 13.6 계층적 학습의 주요 도전 과제와 미래 (Challenges & Future)
            • 13.6 계층적 학습의 주요 도전 과제와 미래 (Challenges & Future)
            • 13.6.1 비정상성(Non-stationarity) 문제: 하위 정책이 변할 때 상위 정책이 겪는 학습 불안정성 해결 (Hindsight Replay 활용 등)
            • 13.6.2 스킬 붕괴(Skill Collapse): 모든 스킬이 유사해지거나 의미 없는 행동으로 수렴하는 현상 방지
            • 13.6.3 LLM과의 연결점: 언어 모델을 최상위 플래너(High-level Planner)로, HRL의 스킬을 하위 실행기(Low-level Executor)로 융합하는 최신 트렌드 소개
          • Chapter 13. 계층적 강화학습과 스킬 발견 (Hierarchical RL & Skill Discovery)
        • Chapter 14. Sim-to-Real: 가상에서 현실로의 도약
          • 14.1 현실 격차(Reality Gap)의 해부
            • 14.1 현실 격차(Reality Gap)의 해부
            • 14.1.1 물리 엔진의 한계: 접촉(Contact), 마찰, 그리고 연체 역학
            • 14.1.2 시각적 불일치: 렌더링 아티팩트와 실제 센서 노이즈
            • 14.1.3 지연 시간(Latency)과 구동기(Actuator) 역학의 모델링
          • 14.2 도메인 랜덤화(Domain Randomization, DR): 다양성으로 불확실성 극복하기
            • 14.2 도메인 랜덤화(Domain Randomization, DR): 다양성으로 불확실성 극복하기
            • 14.2.1 시각적 랜덤화(Visual DR): 텍스처, 조명, 카메라 위치의 변주
            • 14.2.2 역학적 랜덤화(Dynamics DR): 질량, 마찰 계수, 외력의 교란
            • 14.2.3 자동 도메인 랜덤화(Automatic DR, ADR): 커리큘럼 기반의 난이도 조절
          • 14.3 특권 정보 학습과 학생-교사 증류 (Privileged Learning & Teacher-Student Distillation)
            • 14.3 특권 정보 학습과 학생-교사 증류 (Privileged Learning & Teacher-Student Distillation)
            • 14.3.1 비대칭 액터-크리틱(Asymmetric Actor-Critic) 구조
            • 14.3.2 특권 교사(Privileged Teacher): 가상 환경의 전지적 정보 활용
            • 14.3.3 학생 에이전트(Student Policy): 고유 수용 감각(Proprioception)으로의 정보 압축
            • 14.3.4 사례 연구: 보행 로봇(Legged Robot)의 'Blind Walking' 구현
          • 14.4 적응형 제어와 온라인 시스템 식별 (Adaptive Control & Online SysID)
            • 14.4 적응형 제어와 온라인 시스템 식별 (Adaptive Control & Online SysID)
            • 14.4.1 명시적 시스템 식별(Explicit System ID) vs 암시적 잠재 표현(Implicit Latent Representation)
            • 14.4.2 RMA(Rapid Motor Adaptation): 환경 변화에 대한 실시간 적응
            • 14.4.3 문맥 기반 메타 강화학습(Context-Based Meta-RL)의 적용
          • 14.5 시각적 도메인 적응 (Visual Domain Adaptation)
            • 14.5 시각적 도메인 적응 (Visual Domain Adaptation)
            • 14.5.1 픽셀 수준의 변환: CycleGAN과 스타일 전이(Style Transfer)
            • 14.5.2 특징 수준의 정렬(Feature Alignment): 도메인 불변 표현 학습
            • 14.5.3 Canonical Simulation: 현실 이미지를 시뮬레이션 스타일로 변환하기
          • 14.6 안전한 배포와 실제 환경 미세 조정 (Safe Deployment & Real-World Fine-Tuning)
            • 14.6 안전한 배포와 실제 환경 미세 조정 (Safe Deployment & Real-World Fine-Tuning)
            • 14.6.1 Sim-to-Real-to-Sim: 현실 데이터를 이용한 시뮬레이터 보정
            • 14.6.2 안전 제약 조건(Safety Constraints)과 비상 정지 메커니즘
            • 14.6.3 실제 환경에서의 잔차 학습(Residual Learning) 활용
          • Chapter 14. Sim-to-Real: 가상에서 현실로의 도약
        • Chapter 15. 언어 모델, 로봇의 두뇌가 되다 (LLMs as a Reasoning Core)
          • 15.1 로봇 에이전트를 위한 LLM의 역할: 챗봇을 넘어 행동으로
            • 15.1 로봇 에이전트를 위한 LLM의 역할: 챗봇을 넘어 행동으로
            • 15.1.1 텍스트 기반 추론과 물리적 행동의 연결 (Grounding Language in Action)
            • 15.1.2 기호주의 AI(Symbolic AI)의 부활? LLM이 해결하는 상식적 추론
            • 15.1.3 로봇 시스템 아키텍처 내 LLM의 위치: Planner vs. Controller
          • 15.2 프롬프트 엔지니어링과 인-컨텍스트 러닝 (Prompting & In-Context Learning)
            • 15.2 프롬프트 엔지니어링과 인-컨텍스트 러닝 (Prompting & In-Context Learning)
            • 15.2.1 로봇을 위한 생각의 사슬 (Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅
            • 15.2.2 퓨샷(Few-Shot) 예제를 통한 로봇 행동 유도
            • 15.2.3 생각의 나무(Tree of Thoughts)와 경로 탐색 전략
          • 15.3 작업 분해와 장기 계획 수립 (Task Decomposition & Long-Horizon Planning)
            • 15.3 작업 분해와 장기 계획 수립 (Task Decomposition & Long-Horizon Planning)
            • 15.3.1 추상적 명령의 구체화: 고수준 목표에서 저수준 프리미티브(Primitives)로
            • 15.3.2 순차적 계획법과 제약 조건(Constraints) 관리
            • 15.3.3 어포던스(Affordance) 기반의 실행 가능성 평가 (Feasibility Check)
            • 15.3.4 Case Study: SayCan (Do as I Can, Not Just as I Say)
          • 15.4 피드백 루프와 동적 재계획 (Feedback Loops & Dynamic Re-planning)
            • 15.4 피드백 루프와 동적 재계획 (Feedback Loops & Dynamic Re-planning)
            • 15.4.1 개방형 루프(Open-Loop)의 한계와 폐루프(Closed-Loop) 시스템
            • 15.4.2 내면의 독백 (Inner Monologue): 로봇의 상태 모니터링 및 자기 수정
            • 15.4.3 ReAct (Reasoning + Acting): 추론과 행동의 상호작용
            • 15.4.4 환경 변화에 따른 실시간 계획 수정 (Recovery form Failure)
          • 15.5 문맥 기억과 지식 검색 (Context Memory & Retrieval)
            • 15.5 문맥 기억과 지식 검색 (Context Memory & Retrieval)
            • 15.5.1 장기 기억 장치로서의 벡터 데이터베이스(RAG for Robotics) 활용
            • 15.5.2 환경에 대한 의미론적 지도(Semantic Map)와 언어 모델의 결합
            • 15.5.3 다중 턴(Multi-turn) 대화와 사용자 의도 파악
          • 15.6 LLM 기반 제어의 도전 과제와 한계
            • 15.6 LLM 기반 제어의 도전 과제와 한계
            • 15.6.1 물리적 환각 (Physical Hallucination): 불가능한 행동의 생성 방지
            • 15.6.2 실시간성(Real-time) 문제와 추론 지연(Latency) 최적화
            • 15.6.3 토큰 제한과 긴 호흡의 작업(Long-horizon Task) 처리 방안
          • Chapter 15. 언어 모델, 로봇의 두뇌가 되다 (LLMs as a Reasoning Core)
        • Chapter 16. 시각-언어 모델과 개방형 어휘 인식 (VLMs & Open-Vocabulary Perception)
          • 16.1 패러다임의 확장: 폐쇄형(Closed-set)에서 개방형(Open-set) 인식으로
            • 16.1 패러다임의 확장: 폐쇄형(Closed-set)에서 개방형(Open-set) 인식으로
            • 16.1.1 전통적 컴퓨터 비전의 한계: 고정된 클래스(Fixed Categories)와 데이터셋 편향
            • 16.1.2 Open-Vocabulary 인식의 정의: 훈련 데이터에 없는 사물을 텍스트 쿼리로 찾아내기
            • 16.1.3 로봇 공학에서의 의의: 비정형 환경에서의 일반화(Generalization) 능력 확보
          • 16.2 시각-언어 정렬(Vision-Language Alignment)의 핵심 원리
            • 16.2 시각-언어 정렬(Vision-Language Alignment)의 핵심 원리
            • 16.2.1 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)과 그 변형들: SigLIP, ALIGN
            • 16.2.2 이미지 인코더와 텍스트 인코더의 잠재 공간(Latent Space) 매핑
            • 16.2.3 제로샷(Zero-shot) 분류와 검색: 로봇이 처음 본 물체를 분류하는 메커니즘
          • 16.3 텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지 (Open-Vocabulary Object Detection)
            • 16.3 텍스트 프롬프트 기반 객체 탐지 (Open-Vocabulary Object Detection)
            • 16.3.1 ViLD(Vision-Language Distillation)와 OWL-ViT: 텍스트 쿼리로 Bounding Box 추출하기
            • 16.3.2 Grounding DINO: 언어적 맥락을 반영한 고성능 객체 탐지
            • 16.3.3 로봇 매니퓰레이션을 위한 픽(Pick) 대상 식별: "빨간색 머그잔 말고 파란색 텀블러 집어줘"
          • 16.4 픽셀 수준의 이해: 세그멘테이션과 어포던스
            • 16.4 픽셀 수준의 이해: 세그멘테이션과 어포던스
            • 16.4.1 SAM(Segment Anything Model)과 VLM의 결합: Semantic-SAM, SEEM
            • 16.4.2 파트(Part) 레벨 인식: 로봇이 잡아야 할 손잡이(Handle)와 뚜껑(Lid) 구분하기
            • 16.4.3 어포던스(Affordance) 그라운딩: "앉을 수 있는 곳", "열 수 있는 곳"의 시각화
          • 16.5 3D 공간과 의미론적 지도 작성 (Semantic Mapping in 3D)
            • 16.5 3D 공간과 의미론적 지도 작성 (Semantic Mapping in 3D)
            • 16.5.1 2D VLM 지식의 3D 리프팅(Lifting): NeRF와 Gaussian Splatting의 활용
            • 16.5.2 LERF(Language Embedded Radiance Fields)와 ConceptFusion: 3D 공간 쿼리
            • 16.5.3 오픈 보캐블러리 내비게이션(Open-Vocabulary Navigation): "곰 인형이 있는 소파로 이동해"
          • 16.6 로봇 지각을 위한 최신 VLM 아키텍처 및 튜닝
            • 16.6 로봇 지각을 위한 최신 VLM 아키텍처 및 튜닝
            • 16.6.1 대형 멀티모달 모델(LMM)의 등장: GPT-4V, Gemini, Claude의 비전 기능 활용
            • 16.6.2 시각적 프롬프팅(Visual Prompting): 포인트, 박스, 스크리블을 통한 로봇 인터랙션
            • 16.6.3 로봇 데이터셋을 활용한 파인튜닝(Fine-tuning)과 어댑터(Adapter) 기술
          • 16.7 한계와 도전 과제: 환각과 실시간성
            • 16.7 한계와 도전 과제: 환각과 실시간성
            • 16.7.1 시각적 환각(Visual Hallucination): 없는 물체를 있다고 인식하는 오류와 완화법
            • 16.7.2 추론 속도와 엣지 컴퓨팅: 모바일 로봇을 위한 경량화(Distillation) 이슈
            • 16.7.3 공간적 관계(Spatial Relationship) 이해의 난이도: "왼쪽", "아래", "뒤"의 모호성 극복
          • Chapter 16. 시각-언어 모델과 개방형 어휘 인식 (VLMs & Open-Vocabulary Perception)
        • Chapter 17. 시각-언어-행동 모델 (Vision-Language-Action Models, VLA)
          • 17.1 VLM을 넘어 VLA로: 행동하는 파운데이션 모델
            • 17.1 VLM을 넘어 VLA로: 행동하는 파운데이션 모델
            • 17.1.1 VLA의 정의: '보다(See)', '말하다(Speak)'에서 '움직이다(Act)'로의 확장
            • 17.1.2 파이프라인 구조와의 비교: 인지-판단-제어의 통합 (End-to-End)
            • 17.1.3 행동을 언어처럼 다루기: 텍스트 토큰과 행동 토큰의 통합 공간
          • 17.2 행동 토큰화(Action Tokenization)와 아키텍처
            • 17.2 행동 토큰화(Action Tokenization)와 아키텍처
            • 17.2.1 연속적인 로봇 제어 신호의 이산화 (Discretization) 기법
            • 17.2.2 토큰화 전략: Uniform Binning vs. 학습된 토크나이저(VQ-VAE)
            • 17.2.3 VLA 트랜스포머 아키텍처: 비전 인코더와 LLM 백본의 결합
            • 17.2.4 행동 출력의 디코딩(Decoding)과 De-tokenization 프로세스
          • 17.3 대표적인 VLA 모델 사례 분석
            • 17.3 대표적인 VLA 모델 사례 분석
            • 17.3.1 RT-1 (Robotics Transformer 1): 트랜스포머 기반 제어의 가능성 입증
            • 17.3.2 RT-2 (Robotics Transformer 2): VLM(PaLI-X, PaLM-E)의 Fine-tuning과 창발적 능력
            • 17.3.3 Octo & OpenVLA: 오픈 소스 기반의 범용 로봇 정책 모델
            • 17.3.4 멀티모달 입력 처리: 이미지, 자연어 명령, 그리고 로봇 상태(Proprioception)의 융합
          • 17.4 교차 신체(Cross-Embodiment) 데이터와 학습 전략
            • 17.4 교차 신체(Cross-Embodiment) 데이터와 학습 전략
            • 17.4.1 The Open X-Embodiment Dataset: 서로 다른 로봇 데이터의 통합
            • 17.4.2 이종(Heterogeneous) 로봇 간의 행동 공간 매핑과 정규화
            • 17.4.3 인터넷 스케일 데이터(VQA, 캡셔닝)와 로봇 데이터의 Co-training 효과
            • 17.4.4 효율적인 학습을 위한 LoRA(Low-Rank Adaptation) 및 파라미터 효율적 튜닝
          • 17.5 VLA의 추론 능력과 일반화 (Generalization)
            • 17.5 VLA의 추론 능력과 일반화 (Generalization)
            • 17.5.1 시맨틱 추론과 제어의 결합 (예: "멸종된 동물을 집어줘" -> 공룡 인형 파지)
            • 17.5.2 제로샷(Zero-shot) 및 퓨샷(Few-shot) 적응 능력
            • 17.5.3 본 적 없는 물체와 환경에 대한 강건성 (Robustness)
          • 17.6 실시간 제어를 위한 도전 과제와 최적화
            • 17.6 실시간 제어를 위한 도전 과제와 최적화
            • 17.6.1 거대 모델의 추론 지연(Inference Latency)과 제어 주기의 불일치 문제
            • 17.6.2 모델 양자화(Quantization)와 엣지 디바이스 배포
            • 17.6.3 계층적 제어 구조: VLA(고수준)와 기존 제어기(저수준)의 협업
            • 17.6.4 VLA의 한계: 정밀 조작(Fine Manipulation)과 고빈도 제어의 어려움
          • Chapter 17. 시각-언어-행동 모델 (Vision-Language-Action Models, VLA)
        • Chapter 18. 코드로 제어하는 로봇 (Code Generation & Tool Use)
          • 18.1 언어와 행동의 가교: 왜 코드인가? (Why Code?)
            • 18.1 언어와 행동의 가교: 왜 코드인가? (Why Code?)
            • 18.1.1 토큰 예측에서 실행 흐름으로: 연속적인 행동 공간(Action Space)을 이산적인 코드 로직으로 추상화해야 하는 이유
            • 18.1.2 일반화 및 해석 가능성: 블랙박스 신경망 정책 대비 코드 기반 정책이 가지는 명시적 논리 구조와 디버깅 용이성
            • 18.1.3 변수 바인딩과 논리적 추론: 변수 할당, 루프(Loop), 조건문(If-Else)을 통한 장기 계획(Long-horizon Planning) 능력 구현
          • 18.2 정책으로서의 코드 (Code as Policies, CaP)
            • 18.2 정책으로서의 코드 (Code as Policies, CaP)
            • 18.2.1 CaP (Code as Policies) 패러다임: LLM을 사용하여 로봇의 제어 정책을 Python 코드로 직접 합성하는 방법론 *
            • 18.2.2 재귀적 분해와 계층적 코드 생성: 복잡한 명령을 하위 함수로 정의하고 재귀적으로 호출하여 해결하는 전략
            • 18.2.3 프롬프트 엔지니어링과 라이브러리: 로봇 특화 API(예: move_arm(), detect_object())를 LLM에게 인컨텍스트(In-Context)로 학습시키는 기법
            • 18.2.4 사례 연구: Google의 Code as Policies와 ProgPrompt
          • 18.3 도구 사용과 API 오케스트레이션 (Tool Use & API Orchestration)
            • 18.3 도구 사용과 API 오케스트레이션 (Tool Use & API Orchestration)
            • 18.3.1 Function Calling과 에이전트: LLM이 자신의 지식 한계를 인지하고 외부 모듈(계산기, 비전 인식기, 내비게이션 스택)을 호출하는 메커니즘
            • 18.3.2 ReAct (Reason + Act) 패턴의 로봇 적용: 추론(Reasoning)과 행동(Action)을 코드로 번갈아 수행하며 불확실성을 해결하는 과정
            • 18.3.3 비전 API와의 연동: "파란색 컵 찾아줘" → detect('blue_cup') → pick_up(target_loc) 형태의 시각-행동 파이프라인 구축
          • 18.4 보상 함수 설계자와 진화적 최적화 (Reward Design & Evolutionary Optimization)
            • 18.4 보상 함수 설계자와 진화적 최적화 (Reward Design & Evolutionary Optimization)
            • 18.4.1 Eureka: 인간 수준의 보상 함수 생성: 강화학습(RL)에 필요한 복잡한 보상 함수(Reward Function) 코드를 LLM이 직접 작성하고 수정하는 기술 *
            • 18.4.2 진화적 코드 최적화: 시뮬레이션 결과를 피드백(Feedback)으로 받아, LLM이 보상 함수 코드를 반복적으로 개선(Refinement)하는 과정
            • 18.4.3 DrEureka: 시뮬레이션(Sim)에서 생성된 보상 함수를 현실(Real)의 물리적 제약에 맞춰 강건하게 변환하는 방법
          • 18.5 자체 수정 및 디버깅 루프 (Self-Correction & Debugging Loops)
            • 18.5 자체 수정 및 디버깅 루프 (Self-Correction & Debugging Loops)
            • 18.5.1 실행 피드백 기반 수정: 런타임 에러(Syntax Error)나 물리적 실행 실패(Execution Failure) 메시지를 다시 LLM에 입력하여 코드를 실시간으로 수정하는 방법
            • 18.5.2 검증기(Verifier) 모델 활용: 생성된 코드가 안전한지, 논리적으로 타당한지를 사전에 검사하는 보조 모델 활용
            • 18.5.3 VoxPoser: 3D 값 지도(Value Map)를 코드로 생성하여 로봇의 궤적(Trajectory)을 최적화하는 기법
          • 18.6 하드웨어 인터페이스와 안전한 실행 (Implementation & Safety)
            • 18.6 하드웨어 인터페이스와 안전한 실행 (Implementation & Safety)
            • 18.6.1 ROS2 및 미들웨어 통합: 생성된 코드를 ROS(Robot Operating System) 노드나 액션 서버와 매핑하는 실무적 구현
            • 18.6.2 샌드박스(Sandbox)와 제약 조건: 로봇이 생성한 임의의 코드가 하드웨어를 손상시키지 않도록 하는 안전장치 및 해석기(Interpreter) 설계
            • 18.6.3 한계와 미래: 비결정론적(Non-deterministic) 코드 생성 문제와 실시간 제어(Real-time Control) 간의 지연 시간(Latency) 이슈 해결
          • Chapter 18. 코드로 제어하는 로봇 (Code Generation & Tool Use)
        • Chapter 19. 생성형 AI와 시뮬레이션 (Generative AI for Simulation)
          • 19.1 시뮬레이션 패러다임의 변화: 수작업에서 생성형으로
            • 19.1 시뮬레이션 패러다임의 변화: 수작업에서 생성형으로
            • 19.1.1 데이터 부족 문제와 시뮬레이션의 중요성
            • 19.1.2 절차적 생성(Procedural Generation)의 한계와 생성형 AI의 등장
            • 19.1.3 확장 가능한(Scalable) 가상 세계 구축을 위한 새로운 파이프라인
          • 19.2 Text-to-3D: 텍스트로 만드는 3D 에셋과 환경
            • 19.2 Text-to-3D: 텍스트로 만드는 3D 에셋과 환경
            • 19.2.1 3D 에셋 생성 모델 (DreamFusion, Shap-E, Point-E 등)
            • 19.2.2 텍스트 기반 씬(Scene) 구성과 공간 배치 자동화
            • 19.2.3 NeRF와 Gaussian Splatting을 활용한 고해상도 환경 복원
          • 19.3 LLM을 활용한 태스크 및 보상 함수 생성
            • 19.3 LLM을 활용한 태스크 및 보상 함수 생성
            • 19.3.1 코드 생성 LLM을 이용한 시뮬레이션 환경 코딩 (Generating Simulation Code)
            • 19.3.2 자동화된 커리큘럼 설계와 태스크 제안 (Task Proposal)
            • 19.3.3 보상 함수 설계의 자동화 (Eureka 등의 사례 연구)
          • 19.4 생성형 도메인 랜덤화 (Generative Domain Randomization)
            • 19.4 생성형 도메인 랜덤화 (Generative Domain Randomization)
            • 19.4.1 텍스처 합성과 스타일 전이(Style Transfer)를 통한 시각적 다양성 확보
            • 19.4.2 확산 모델(Diffusion Models) 기반의 사실적인 이미지 증강
            • 19.4.3 시뮬레이션과 현실 간의 갭(Sim-to-Real Gap)을 줄이는 시멘틱 수정
          • 19.5 동적 에이전트와 인간 행동 시뮬레이션
            • 19.5 동적 에이전트와 인간 행동 시뮬레이션
            • 19.5.1 텍스트 지시 기반의 아바타/NPC 동작 생성 (Text-to-Motion)
            • 19.5.2 인간-로봇 상호작용(HRI) 학습을 위한 리액티브(Reactive) 인간 모델링
            • 19.5.3 대규모 다중 에이전트 시뮬레이션과 사회적 상호작용
          • 19.6 무한한 학습 데이터: 합성 데이터(Synthetic Data) 팩토리
            • 19.6 무한한 학습 데이터: 합성 데이터(Synthetic Data) 팩토리
            • 19.6.1 파운데이션 모델 학습을 위한 대규모 합성 데이터셋 구축 전략
            • 19.6.2 데이터 품질 검증과 자동화된 피드백 루프
            • 19.6.3 사례 연구: GenSim과 RoboGen 프로젝트
          • Chapter 19. 생성형 AI와 시뮬레이션 (Generative AI for Simulation)
        • Chapter 2. 제어 이론의 역사와 소프트웨어 2.0
          • 2.1 고전 제어와 현대 제어: 수학적 우아함의 시대
            • 2.1 고전 제어와 현대 제어: 수학적 우아함의 시대
            • 2.1.1 피드백 루프와 PID 제어: 산업 현장을 지탱하는 자동화의 뿌리
            • 2.1.2 상태 공간(State-Space) 모델과 현대 제어: 다입력 다출력(MIMO) 시스템의 해석
            • 2.1.3 최적 제어(Optimal Control)와 MPC: 비용 함수(Cost Function)와 제약 조건(Constraints)의 도입
            • 2.1.4 모델 기반 접근의 전제 조건: 정확한 물리 모델과 시스템 식별(System ID)의 필요성
          • 2.2 모델링의 한계와 불확실성의 장벽 (The Modeling Bottleneck)
            • 2.2 모델링의 한계와 불확실성의 장벽 (The Modeling Bottleneck)
            • 2.2.1 비선형성과 접촉 역학(Contact Dynamics): 수식으로 표현하기 힘든 물리 현상들
            • 2.2.2 비정형 환경과 인식의 모호성: 센서 노이즈와 현실 세계의 무한한 변수
            • 2.2.3 "모든 모델은 틀렸다, 일부만 유용할 뿐": 해석적(Analytical) 모델의 현실적 한계
            • 2.2.4 적응 제어(Adaptive Control)에서 학습(Learning)으로의 필연적 이동
          • 2.3 소프트웨어 2.0: 로봇 프로그래밍의 재정의
            • 2.3 소프트웨어 2.0: 로봇 프로그래밍의 재정의
            • 2.3.1 Software 1.0 vs. Software 2.0: 사람이 작성한 코드 대 데이터가 찾아낸 가중치(Weights)
            • 2.3.2 논리(Logic)에서 최적화(Optimization)로: 탐색 공간(Search Space)으로서의 프로그램
            • .3.3 신경망, 보편적 함수 근사기(Universal Function Approximator): 복잡한 제어 정책의 근사
            • 2.3.4 데이터가 곧 소스 코드다: 데이터셋 구축과 라벨링의 중요성
          • 2.4 미분 가능한 프로그래밍 (Differentiable Programming)
            • 2.4 미분 가능한 프로그래밍 (Differentiable Programming)
            • 2.4.1 엔드투엔드(End-to-End) 학습의 부상: 픽셀(Pixel)에서 토크(Torque)까지
            • 2.4.2 역전파(Backpropagation)의 확장: 신경망을 넘어 물리 엔진까지
            • 2.4.3 하이브리드 접근법: 제어 이론의 안정성(Stability)과 딥러닝의 유연성(Flexibility) 결합
            • 2.4.4 계산 그래프(Computational Graph)로서의 로봇 제어 시스템
          • 2.5 로봇 지능의 새로운 지평: Solver에서 Learner로
            • 2.5 로봇 지능의 새로운 지평: Solver에서 Learner로
            • 2.5.1 하드 코딩된 동작 vs. 창발적(Emergent) 행동
            • 2.5.2 일반화(Generalization) 능력: 본 적 없는 환경에서의 적응
            • 2.5.3 제어 엔지니어와 AI 엔지니어의 역할 변화
          • Chapter 2. 제어 이론의 역사와 소프트웨어 2.0
        • Chapter 20. 파운데이션 모델의 경량화와 엣지 배포 (Efficient Deployment)
          • 20.1 온디바이스 로봇 지능의 도전 과제 (Challenges in On-Device Robotic Intelligence)
            • 20.1 온디바이스 로봇 지능의 도전 과제 (Challenges in On-Device Robotic Intelligence)
            • 20.1.1 로봇 시스템의 계산 제약과 지연 시간(Latency) 민감성
            • 20.1.2 전력 소모와 열 관리: 데이터센터와 로봇의 차이
            • 20.1.3 정확도(Accuracy) 대 효율성(Efficiency)의 트레이드오프
          • 20.2 모델 압축 기술: 양자화와 가지치기 (Model Compression: Quantization & Pruning)
            • 20.2 모델 압축 기술: 양자화와 가지치기 (Model Compression: Quantization & Pruning)
            • 20.2.1 양자화 기법의 진화: FP16에서 INT8, INT4, 그리고 1-bit LLM까지
            • 20.2.2 QLoRA와 GPTQ: 거대 모델의 효율적 파인튜닝과 배포
            • 20.2.3 구조적 가지치기(Structured Pruning)와 비구조적 가지치기(Unstructured Pruning)
          • 20.3 지식 증류: 거인의 지혜를 계승하다 (Knowledge Distillation)
            • 20.3 지식 증류: 거인의 지혜를 계승하다 (Knowledge Distillation)
            • 20.3.1 Teacher-Student 아키텍처: LLM의 추론 능력을 소형 모델로 이식하기
            • 20.3.2 단계별 증류(Step-by-step Distillation)와 CoT(Chain-of-Thought) 증류
            • 20.3.3 특화된 로봇 작업을 위한 도메인 특화 증류 전략
          • 20.4 효율적인 아키텍처: SLM과 MoE (Efficient Architectures: SLMs & Mixture of Experts)
            • 20.4 효율적인 아키텍처: SLM과 MoE (Efficient Architectures: SLMs & Mixture of Experts)
            • 20.4.1 SLM(Small Language Models)의 부상: Phi, Gemma, MobileVLM 사례
            • 20.4.2 전문가 혼합 모델(MoE)을 통한 추론 비용 절감
            • 20.4.3 트랜스포머의 대안: 선형 어텐션(Linear Attention)과 SSM(Mamba) 기반 로봇 제어
          • 20.5 추론 가속화와 런타임 최적화 (Inference Acceleration & Runtime Optimization)
            • 20.5 추론 가속화와 런타임 최적화 (Inference Acceleration & Runtime Optimization)
            • 20.5.1 메모리 관리 혁신: PagedAttention과 vLLM
            • 20.5.2 추측 디코딩(Speculative Decoding): 작은 모델로 큰 모델 가속하기
            • 20.5.3 엣지 디바이스를 위한 런타임: TensorRT-LLM, ONNX Runtime, Llama.cpp
          • 20.6 클라우드-엣지 하이브리드 아키텍처 (Cloud-Edge Hybrid Architectures)
            • 20.6 클라우드-엣지 하이브리드 아키텍처 (Cloud-Edge Hybrid Architectures)
            • 20.6.1 계층적 처리: 반사 신경(Edge)과 고위 인지(Cloud)의 분리
            • 20.6.2 통신 단절을 고려한 로컬 폴백(Local Fallback) 메커니즘
            • 20.6.3 대역폭 최적화를 위한 데이터 전송 전략
          • 20.7 하드웨어 가속기와 로봇 전용 칩셋 (Hardware Accelerators for Robotics)
            • 20.7 하드웨어 가속기와 로봇 전용 칩셋 (Hardware Accelerators for Robotics)
            • 20.7.1 임베디드 GPU와 NPU의 활용 (NVIDIA Jetson, Orin 등)
            • 20.7.2 FPGA 기반의 맞춤형 가속기 설계
            • 20.7.3 로봇 폼팩터에 최적화된 컴퓨팅 모듈 선정 가이드
          • Chapter 20. 파운데이션 모델의 경량화와 엣지 배포 (Efficient Deployment)
        • Chapter 21. 학습 기반 모델 예측 제어 (Learning-Augmented MPC)
          • 21.1 MPC와 머신러닝의 만남: 한계와 기회
            • 21.1 MPC와 머신러닝의 만남: 한계와 기회
            • 21.1.1 고전적 MPC의 구조와 한계: 모델 불일치(Model Mismatch)와 연산 비용 문제
            • 21.1.2 데이터 기반 제어(Data-Driven Control)의 부상
            • 21.1.3 왜 End-to-End RL 대신 하이브리드 MPC인가? (해석 가능성과 제약 조건 준수)
          • 21.2 동역학 모델 학습: 데이터로 물리를 보완하다 (Learning Dynamics)
            • 21.2 동역학 모델 학습: 데이터로 물리를 보완하다 (Learning Dynamics)
            • 21.2.1 잔차 동역학 학습 (Residual Dynamics Learning): 물리 엔진(Nominal Model)과 신경망 오차 보정의 결합
            • 21.2.2 가우시안 프로세스 MPC (GP-MPC): 불확실성을 고려한 확률적 모델링과 안전 마진 확보
            • 21.2.3 심층 신경망 동역학 (Deep Neural Dynamics): 고차원 상태 공간과 비선형성의 처리
          • 21.3 샘플링 기반 MPC와 MPPI의 진화
            • 21.3 샘플링 기반 MPC와 MPPI의 진화
            • 21.3.1 MPPI (Model Predictive Path Integral) 제어의 원리와 최신 트렌드
            • 21.3.2 CEM (Cross-Entropy Method)과 인구 기반 최적화
            • 21.3.3 학습된 비용 함수(Learned Cost Function)를 활용한 궤적 최적화
            • 21.3.4 복잡한 지형(Terrains)에서의 내비게이션을 위한 신경망 기반 MPPI
          • 21.4 미분 가능한 MPC (Differentiable MPC)
            • 21.4 미분 가능한 MPC (Differentiable MPC)
            • 21.4.1 최적화 과정을 미분 가능한 레이어(Differentiable Layer)로 변환하기
            • 21.4.2 End-to-End 학습: 센서 입력부터 제어 입력까지의 역전파(Backpropagation)
            • 21.4.3 제어기 튜닝 자동화: 비용 함수 가중치(Cost Weights)와 파라미터의 자동 최적화
          • 21.5 추론 가속화와 정책 증류 (Policy Distillation)
            • 21.5 추론 가속화와 정책 증류 (Policy Distillation)
            • 21.5.1 MPC의 정책 네트워크화 (MPC-to-Policy): 무거운 최적화 솔버를 가벼운 신경망으로 모방 학습
            • 21.5.2 웜 스타트(Warm-start) 기법: 신경망 예측을 통한 솔버 수렴 속도 향상
            • 21.5.3 엣지 디바이스(Edge Device)에서의 실시간 MPC 구현 전략
          • 21.6 안전한 학습 기반 제어 (Safe Learning-based Control)
            • 21.6 안전한 학습 기반 제어 (Safe Learning-based Control)
            • 21.6.1 학습 중 제약 조건 위반 방지: CBF(Control Barrier Functions)와의 통합
            • 21.6.2 분포 외 데이터(OOD)에 대한 강건성 확보
            • 21.6.3 이론적 안정성 보장 하에서의 모델 업데이트 전략
          • 21.7 실전 적용 사례 (Case Studies)
            • 21.7 실전 적용 사례 (Case Studies)
            • 21.7.1 고속 드론 레이싱: 공기역학적 효과의 실시간 학습 및 적응
            • 21.7.2 4족 보행 로봇: 미끄러운 지면과 가변적 부하에 대한 적응형 MPC
            • 21.7.3 자율 주행: 예측 불가능한 보행자와 차량 경로 생성
          • Chapter 21. 학습 기반 모델 예측 제어 (Learning-Augmented MPC)
        • Chapter 22. 잔차 학습과 구조적 정책 (Residual Learning & Structured Policies)
          • 22.1 하이브리드 제어의 철학: 안정성과 유연성의 공존
            • 22.1 하이브리드 제어의 철학: 안정성과 유연성의 공존
            • 22.1.1 고전 제어(Nominal Controller)와 학습 기반 제어(Learned Policy)의 상호보완성
            • 22.1.2 블랙박스(Black-box) 정책의 한계와 구조적 접근(Structured Approach)의 필요성
            • 22.1.3 모델 불일치(Model Mismatch)와 외란 극복을 위한 잔차 항(Residual Term)의 역할
          • 22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크
            • 22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크
            • 22.2.1 기본 구조: $u = \pi_{base}(s) + \pi_{res}(s)$의 formulation과 학습 역학
            • 22.2.2 탐험(Exploration)의 딜레마: 베이스 제어기가 탐험을 방해하는가, 돕는가?
            • 22.2.3 초기 학습 불안정성 해결을 위한 델타 액션(Delta Action) 스케일링 기법
          • 22.3 구조적 정책 1: 학습 가능한 제어 이득과 파라미터 튜닝
            • 22.3 구조적 정책 1: 학습 가능한 제어 이득과 파라미터 튜닝
            • 22.3.1 직접 제어 입력 생성 vs 제어기 파라미터(PID 게인, 임피던스 등) 추론
            • 22.3.2 가변 임피던스 제어(Variable Impedance Control)를 위한 강화학습
            • 22.3.3 자동 튜닝(Auto-tuning)으로서의 RL: 상황 인지형 게인 스케줄링(Context-aware Gain Scheduling)
          • 22.4 구조적 정책 2: 동적 움직임 원형과 신경망의 결합
            • 22.4 구조적 정책 2: 동적 움직임 원형과 신경망의 결합
            • 22.4.1 DMP(Dynamic Movement Primitives)와 CNMP(Conditional Neural MPs)
            • 22.4.2 궤적 생성기(Trajectory Generator)와 잔차 정책의 계층적 결합
            • 22.4.3 주기적 운동(Locomotion)을 위한 CPG(Central Pattern Generator) 기반 잔차 학습
          • 22.5 물리학을 내재한 신경망 구조 (Physics-Informed Architectures)
            • 22.5 물리학을 내재한 신경망 구조 (Physics-Informed Architectures)
            • 22.5.1 해밀토니안(Hamiltonian) 및 라그랑지안(Lagrangian) 신경망을 이용한 제어
            • 22.5.2 에너지 보존 법칙을 따르는 구조적 정책 설계
            • 22.5.3 Deep Lagrangian Networks(DeLaN)를 이용한 역동역학 학습 및 제어
          • 22.6 잔차 학습의 안정성 분석 및 보증
            • 22.6 잔차 학습의 안정성 분석 및 보증
            • 22.6.1 베이스 제어기의 안정성 영역(Stability Region) 보존 문제
            • 22.6.2 잔차 신경망의 출력 제한(Bounded Output)과 리아프노프(Lyapunov) 안정성
            • 22.6.3 안전 필터(Safety Filter)와 잔차 정책의 통합 운용
          • 22.7 사례 연구: 정밀 조립과 고속 비행
            • 22.7 사례 연구: 정밀 조립과 고속 비행
            • 22.7.1 접촉이 많은 조립 작업(Contact-rich Assembly)에서의 잔차 힘 제어
            • 22.7.2 공기역학적 효과(Ground Effect)를 보정하는 드론의 잔차 비행 제어
            • 22.7.3 Sim-to-Real 갭을 줄이기 위한 잔차 학습의 실제 적용 성과
          • Chapter 22. 잔차 학습과 구조적 정책 (Residual Learning & Structured Policies)
        • Chapter 23. 미분 가능한 물리학과 시뮬레이션 (Differentiable Physics & Simulation)
          • 23.1 블랙박스를 열다: 물리학과 딥러닝의 수학적 통합
            • 23.1 블랙박스를 열다: 물리학과 딥러닝의 수학적 통합
            • 23.1.1 모델 프리(Model-Free) RL의 한계와 미분 가능한 모델의 필요성
            • 23.1.2 자동 미분(Automatic Differentiation, AD)과 물리 엔진의 결합 원리
            • 23.1.3 계산 그래프(Computational Graph)로서의 물리 시뮬레이션 단계
          • 23.2 접촉과 불연속성의 처리 (Handling Discontinuities)
            • 23.2 접촉과 불연속성의 처리 (Handling Discontinuities)
            • 23.2.1 강체 역학에서의 미분 불가능성 문제: 충돌과 접촉
            • 23.2.2 부드러운 접촉 모델(Soft Contact Models)과 완화 기법(Relaxation)
            • 23.2.3 LCP(Linear Complementarity Problem)의 미분 가능한 해법
            • 23.2.4 시간 연속성(Time-of-Impact)과 그라디언트 전파
          • 23.3 역문제 해결: 시스템 식별 (System Identification via Gradients)
            • 23.3 역문제 해결: 시스템 식별 (System Identification via Gradients)
            • 23.3.1 관측 데이터로부터 물리 파라미터(마찰, 질량 등) 추론하기
            • 23.3.2 미분 가능한 시뮬레이터를 이용한 온라인 적응(Online Adaptation)
            • 23.3.3 현실과 시뮬레이션 간 격차(Reality Gap)를 줄이는 그라디언트 기반 튜닝
          • 23.4 제어 정책의 직접 최적화 (End-to-End Policy Optimization)
            • 23.4 제어 정책의 직접 최적화 (End-to-End Policy Optimization)
            • 23.4.1 시간 관통 역전파(Backpropagation Through Time, BPTT)를 이용한 제어
            • 23.4.2 해석적 그라디언트(Analytic Gradient)와 궤적 최적화(Trajectory Optimization)
            • 23.4.3 미분 가능한 모델 예측 제어(Differentiable MPC) 구현
            • 23.4.4 카오스(Chaos)와 그라디언트 소실/폭발 문제의 해결 (The Exploding Gradient Problem)
          • 23.5 강체를 넘어선 확장: 변형체와 유체 시뮬레이션
            • 23.5 강체를 넘어선 확장: 변형체와 유체 시뮬레이션
            • 23.5.1 미분 가능한 연체 로봇(Soft Robotics) 시뮬레이션
            • 23.5.2 입자 기반 시뮬레이션(MPM, SPH)과 그라디언트 활용
            • 23.5.3 의복 및 케이블 조작(Deformable Object Manipulation)을 위한 물리 유도 학습
          • 23.6 최신 미분 가능한 시뮬레이터와 프레임워크
            • 23.6 최신 미분 가능한 시뮬레이터와 프레임워크
            • 23.6.1 Brax (Google)와 대규모 병렬 시뮬레이션
            • 23.6.2 NVIDIA Warp와 Isaac Gym: GPU 가속의 힘
            • 23.6.3 DiffTaichi와 ChainQueen: 프로그래밍 언어 레벨의 미분
            • 23.6.4 각 프레임워크의 벤치마크 및 로봇 제어 적용 사례 연구
          • 23.7 미분 가능한 물리학의 미래와 하이브리드 접근
            • 23.7 미분 가능한 물리학의 미래와 하이브리드 접근
            • 23.7.1 신경망(Neural Networks)으로 물리 엔진의 잔차(Residual) 보정하기
            • 23.7.2 렌더링과 물리의 결합: 미분 가능한 렌더링(Differentiable Rendering)과의 시너지
            • 23.7.3 범용 물리 추론 엔진을 향한 도전
          • Chapter 23. 미분 가능한 물리학과 시뮬레이션 (Differentiable Physics & Simulation)
        • Chapter 24. 전신 제어와 볼록 최적화 (Whole-Body Control & Convex Optimization)
          • 24.1 부동 기저 동역학(Floating Base Dynamics)과 제어의 난제
            • 24.1 부동 기저 동역학(Floating Base Dynamics)과 제어의 난제
            • 24.1.1 로봇 동역학 모델링의 기초: 라그랑주 역학(Lagrangian Dynamics)과 운동 방정식
            • 24.1.2 고정 기저(Fixed Base) vs 부동 기저(Floating Base): 휴머노이드와 4족 보행 로봇의 구동 부족(Under-actuated) 특성 이해
            • 24.1.3 작업 공간(Task Space) 제어와 자코비안(Jacobian): 관절 공간(Joint Space)에서 작업 공간으로의 매핑과 특이점(Singularity) 처리
          • 24.2 볼록 최적화와 2차 계획법 (Quadratic Programming, QP)
            • 24.2 볼록 최적화와 2차 계획법 (Quadratic Programming, QP)
            • 24.2.1 로봇 제어에서의 최적화 문제 정식화: 비용 함수(Cost Function)와 제약 조건(Constraints)의 설계
            • 24.2.2 왜 볼록 최적화인가?: 전역 최적해(Global Optimum) 보장과 실시간 솔버(Solver)의 속도 (OSQP, qpOASES 등)
            • 24.2.3 접촉 역학의 선형화: 마찰 원뿔(Friction Cone)의 다면체 근사와 접촉력 제약 조건의 볼록화
          • 24.3 계층적 전신 제어 (Hierarchical Whole-Body Control)
            • 24.3 계층적 전신 제어 (Hierarchical Whole-Body Control)
            • 24.3.1 다중 작업의 우선순위 결정: 균형 유지 vs 손 조작, 무엇이 먼저인가?
            • 24.3.2 영공간 투영(Null-space Projection) 기법: 상위 작업에 영향을 주지 않고 하위 작업 수행하기
            • 24.3.3 HQP (Hierarchical Quadratic Programming): 엄격한 우선순위(Strict Priority)와 가중치 기반(Weighted) 방식의 비교 및 구현
          • 24.4 모델 축소와 볼록 MPC (Convex MPC)
            • 24.4 모델 축소와 볼록 MPC (Convex MPC)
            • 24.4.1 전신 동역학에서 중심 동역학(Centroidal Dynamics)으로: 복잡도 줄이기
            • 24.4.2 단일 강체 동역학(Single Rigid Body Dynamics, SRBD) 모델: MIT Cheetah와 최신 휴머노이드의 제어 핵심
            • 24.4.3 선형 역진자 모드(LIPM)와 오일러 적분: 비선형성을 극복하고 볼록성을 유지하는 MPC 설계 기법
          • 24.5 딥러닝과 최적화의 결합: 미분 가능한 최적화
            • 24.5 딥러닝과 최적화의 결합: 미분 가능한 최적화
            • 24.5.1 최적화 레이어(Optimization Layers): 신경망 내부에 QP 솔버 내장하기 (CvxPyLayers, OptNet)
            • 24.5.2 종단간(End-to-End) 학습에서의 WBC: 정책 네트워크(Policy Network)가 토크 대신 최적화 비용 가중치(Cost Weights)를 출력하는 구조
            • 24.5.3 하이브리드 아키텍처: 강화학습(RL)의 유연함과 WBC의 강건함(Robustness) 결합 사례
          • Chapter 24. 전신 제어와 볼록 최적화 (Whole-Body Control & Convex Optimization)
        • Chapter 25. 안전한 제어와 이론적 보증 (Safe Control & Theoretical Guarantees)
          • 25.1 학습 기반 제어의 안전성 딜레마 (The Safety-Exploration Dilemma)
            • 25.1 학습 기반 제어의 안전성 딜레마 (The Safety-Exploration Dilemma)
            • 25.1.1 성능(Reward)과 안전(Safety)의 상충 관계
            • 25.1.2 소프트 제약(Soft Constraint)과 하드 제약(Hard Constraint)의 차이
            • 25.1.3 학습 과정 중의 안전(Safe Exploration)과 배포 후의 안전(Safe Deployment)
          • 25.2 제어 장벽 함수 (Control Barrier Functions, CBF)
            • 25.2 제어 장벽 함수 (Control Barrier Functions, CBF)
            • 25.2.1 전통적 CBF 이론과 전방 불변 집합(Forward Invariant Set)
            • 25.2.2 학습된 정책을 위한 안전 필터(Safety Filter)로서의 CBF
            • 25.2.3 Neural CBF: 데이터로부터 안전 경계를 학습하는 방법
            • 25.2.4 고차원 시스템에서의 CBF 합성과 적용 한계
          • 25.3 신경망 리야프노프 안정성 (Neural Lyapunov Stability)
            • 25.3 신경망 리야프노프 안정성 (Neural Lyapunov Stability)
            • 25.3.1 비선형 시스템의 안정성 해석과 리야프노프(Lyapunov) 함수
            • 25.3.2 신경망을 이용한 리야프노프 후보 함수 근사 및 검증
            • 25.3.3 안정성 영역(Region of Attraction)의 추정과 최대화
            • 25.3.4 립시츠(Lipschitz) 연속성과 신경망 가중치 정규화
          • 25.4 해밀턴-야코비 도달 가능성 (Hamilton-Jacobi Reachability)
            • 25.4 해밀턴-야코비 도달 가능성 (Hamilton-Jacobi Reachability)
            • 25.4.1 최적 제어와 점성해(Viscosity Solution)
            • 25.4.2 공식적 안전 보장을 위한 도달 가능 집합(Reachable Set) 계산
            • 25.4.3 고차원 상태 공간을 위한 DeepReach 등 최신 근사 기법
            • 25.4.4 오차 한계(Error Bound) 내에서의 최악의 시나리오 대응
          • 25.5 제약 조건이 있는 강화학습 (Constrained MDPs & Safe RL)
            • 25.5 제약 조건이 있는 강화학습 (Constrained MDPs & Safe RL)
            • 25.5.1 CMDP(Constrained Markov Decision Process)의 정식화
            • 25.5.2 라그랑주 이완(Lagrangian Relaxation)과 원초-쌍대(Primal-Dual) 최적화
            • 25.5.3 CPO(Constrained Policy Optimization) 및 신뢰 영역 방법
            • 25.5.4 리워드 쉐이핑(Reward Shaping)의 위험성과 대안
          • 25.6 예측 안전 필터와 런타임 모니터링 (Predictive Safety Filters)
            • 25.6 예측 안전 필터와 런타임 모니터링 (Predictive Safety Filters)
            • 25.6.1 모델 예측 제어(MPC)를 활용한 최소 개입 안전 필터
            • 25.6.2 불확실성 하에서의 강건한 안전 필터 (Robust Safety Filter)
            • 25.6.3 학습된 모델의 불확실성 추정과 오차 전파 제어
            • 25.6.4 비상 정지 및 복구 정책(Recovery Policy)의 자동 전환
          • 25.7 통계적 보증: 컨포멀 예측과 베이지안 접근 (Statistical Guarantees)
            • 25.7 통계적 보증: 컨포멀 예측과 베이지안 접근 (Statistical Guarantees)
            • 25.7.1 엄격한 이론적 보증과 확률적 보증(Probabilistic Guarantees)의 차이
            • 25.7.2 컨포멀 예측(Conformal Prediction): 분포 변화에 강건한 불확실성 정량화
            • 25.7.3 가우시안 프로세스(Gaussian Process) 기반의 안전 탐색
            • 25.7.4 Sim-to-Real 갭을 고려한 안전 마진(Safety Margin) 적응
          • Chapter 25. 안전한 제어와 이론적 보증 (Safe Control & Theoretical Guarantees)
        • Chapter 26. 일반 범용 로봇(Generalist Robot)을 향한 여정
          • 26.1 특수 목적(Specialist)에서 일반 목적(Generalist)으로
            • 26.1 특수 목적(Specialist)에서 일반 목적(Generalist)으로
            • 26.1.1 Physical AGI의 정의: 로봇 공학에서 말하는 '일반성(Generalization)'의 범위와 정의
            • 26.1.2 모라벡의 역설(Moravec's Paradox) 재고: 인지 능력의 성장이 물리적 제어 능력의 성장으로 이어지는가?
            • 26.1.3 다목적(Multi-task)을 넘어 범용(General-purpose)으로: Zero-shot 일반화와 환경 적응성(Adaptability)
          • 26.2 로봇 공학의 'ImageNet 모먼트': Open X-Embodiment
            • 26.2 로봇 공학의 'ImageNet 모먼트': Open X-Embodiment
            • 26.2.1 데이터의 파편화 문제: 각기 다른 로봇, 센서, 환경 데이터의 통합
            • 26.2.2 Open X-Embodiment (OXE) 프로젝트: 이종(Heterogeneous) 로봇 데이터셋의 표준화와 활용
            • 26.2.3 RT-X (Robotics Transformer X) 사례 분석: 다양한 로봇의 데이터를 학습한 단일 모델의 성능
          • 26.3 교차 신체(Cross-Embodiment) 학습과 전이
            • 26.3 교차 신체(Cross-Embodiment) 학습과 전이
            • 26.3.1 형태학적 차이(Morphological Gap) 극복: 서로 다른 관절 구조와 자유도(DoF)를 가진 로봇 간의 지식 전이
            • 26.3.2 통합 행동 공간(Unified Action Space): 이산화된 행동 토큰(Action Tokenization)과 정규화 전략
            • 26.3.3 포지티브 트랜스퍼(Positive Transfer): 내비게이션 로봇의 데이터가 매니퓰레이터 제어에 미치는 영향
          • 26.4 로봇 공학의 스케일링 법칙 (Scaling Laws in Robotics)
            • 26.4 로봇 공학의 스케일링 법칙 (Scaling Laws in Robotics)
            • 26.4.1 데이터-모델 크기-성능의 상관관계: 로봇 제어에서도 '거거익선(The bigger, the better)'이 통하는가?
            • 26.4.2 성능 포화(Saturation)와 병목: 데이터의 양보다 '질(Quality)'과 '다양성(Diversity)'이 중요한 이유
            • 26.4.3 샘플 효율성(Sample Efficiency)의 딜레마: 온라인 상호작용 없이 오프라인 데이터만으로 어디까지 갈 수 있는가?
          • 26.5 휴머노이드: 일반성을 담는 최적의 그릇인가? (The Humanoid Form Factor)
            • 26.5 휴머노이드: 일반성을 담는 최적의 그릇인가? (The Humanoid Form Factor)
            • 26.5.1 인간 중심 환경(Human-Centric Environment)과의 적합성: 계단, 도구, 문 등을 다루기 위한 신체 조건
            • 26.5.2 전신 제어(Whole-body Control)와 양팔 조작(Bi-manual Manipulation)의 난제
            • 26.5.3 범용 하드웨어 플랫폼의 부상: Tesla Optimus, Figure, 1X 등 최신 상용 휴머노이드의 제어 아키텍처 분석
          • 26.6 일반화 성능 평가: 새로운 튜링 테스트
            • 26.6 일반화 성능 평가: 새로운 튜링 테스트
            • 26.6.1 기존 벤치마크의 한계: 특정 태스크 성공률(Success Rate) 측정의 무의미함
            • 26.6.2 오픈 월드 벤치마크(Open-World Benchmark): SIMA, Voyager 등 게임 환경과 물리 환경의 교차 평가
            • 26.6.3 현실 세계(Real-world) 검증 프로토콜: 로봇의 '상식'과 '물리적 추론' 능력을 어떻게 측정할 것인가?
          • Chapter 26. 일반 범용 로봇(Generalist Robot)을 향한 여정
        • Chapter 27. 데이터 중심 AI와 시뮬레이션의 진화
          • 27.1 모델 중심에서 데이터 중심으로 (From Model-Centric to Data-Centric AI)
            • 27.1 모델 중심에서 데이터 중심으로 (From Model-Centric to Data-Centric AI)
            • 27.1.1 로봇 학습의 병목(Bottleneck): 알고리즘이 아닌 데이터 부족 문제
            • 27.1.2 데이터의 양 vs 질(Quality vs Quantity): 큐레이션(Curation)과 프루닝(Pruning)의 중요성
            • 27.1.3 이종 로봇 데이터(Cross-Embodiment Data)의 통합: Open X-Embodiment 데이터셋과 표준화 과제
            • 27.1.4 데이터 플라이휠(Data Flywheel): 배포된 로봇을 통한 지속적인 데이터 수집 및 자가 개선 루프
          • 27.2 생성형 시뮬레이션 (Generative Simulation)
            • 27.2 생성형 시뮬레이션 (Generative Simulation)
            • 27.2.1 절차적 생성(Procedural Generation)의 진화: 규칙 기반에서 생성형 AI 기반으로
            • 27.2.2 Text-to-Sim: 자연어 프롬프트를 통한 3D 환경 및 시나리오 자동 생성
            • 27.2.3 자산(Asset) 생성의 자동화: 생성형 3D 모델링을 이용한 오브젝트 및 텍스처의 무한 확장
            • 27.2.4 물리적 타당성(Physical Plausibility) 확보: 생성된 환경과 물리 엔진의 정합성 문제
          • 27.3 현실의 디지털화: 뉴럴 렌더링과 디지털 트윈 (Neural Rendering & Digital Twins)
            • 27.3 현실의 디지털화: 뉴럴 렌더링과 디지털 트윈 (Neural Rendering & Digital Twins)
            • 27.3.1 NeRF와 3D Gaussian Splatting (3DGS)의 활용: 비디오 한 편으로 시뮬레이션 환경 구축하기
            • 27.3.2 실시간 포토리얼리즘(Real-Time Photorealism): Sim-to-Real 갭을 줄이기 위한 시각적 충실도 향상
            • 27.3.3 동적 장면(Dynamic Scene)의 재구성: 정적 배경을 넘어 움직이는 객체와 상호작용 가능한 디지털 트윈 구현
            • 27.3.4 인더스트리얼 메타버스(Industrial Metaverse): 공장 및 물류 센터의 가상화와 전체 시스템 최적화
          • 27.4 합성 데이터와 자동 라벨링 (Synthetic Data & Auto-Labeling)
            • 27.4 합성 데이터와 자동 라벨링 (Synthetic Data & Auto-Labeling)
            • 27.4.1 무한한 데이터 공장(Infinite Data Factory): 코너 케이스(Corner Case)와 롱테일(Long-tail) 데이터의 합성 생성
            • 27.4.2 완벽한 그라운드 트루스(Perfect Ground Truth): 시맨틱 세그멘테이션, 뎁스(Depth), 포즈(Pose)의 자동 라벨링
            • 27.4.3 VLM을 이용한 시맨틱 주석(Semantic Annotation): 시뮬레이션 데이터에 대한 풍부한 언어적 설명 생성
            • 27.4.4 도메인 랜덤화(Domain Randomization)의 고도화: 단순 텍스처 변경을 넘어선 구조적/물리적 랜덤화
          • 27.5 벤치마크와 평가의 새로운 지평 (New Horizons in Benchmarking)
            • 27.5 벤치마크와 평가의 새로운 지평 (New Horizons in Benchmarking)
            • 27.5.1 시뮬레이션 기반 평가(Simulation-based Evaluation): 정적 데이터셋 테스트를 넘어선 상호작용(Interactive) 평가
            • 27.5.2 행동 수준의 벤치마크: Behavior-1K, Maniskill 등 최신 벤치마크 분석
            • 27.5.3 안전성 및 견고성(Robustness) 테스트: 적대적(Adversarial) 시뮬레이션을 통한 실패 케이스 발굴
          • 27.6 미래 전망: 데이터와 시뮬레이션의 융합 (Future Outlook)
            • 27.6 미래 전망: 데이터와 시뮬레이션의 융합 (Future Outlook)
            • 27.6.1 Sim-to-Real-to-Sim 루프: 현실 데이터를 시뮬레이션으로 다시 가져와 강화하는 순환 구조
            • 27.6.2 파운데이션 시뮬레이터(Foundation Simulator): 범용 로봇 지능을 위한 통합 월드 모델(World Model) 구축
          • Chapter 27. 데이터 중심 AI와 시뮬레이션의 진화
        • Chapter 28. 신뢰할 수 있는 로봇 지능 (Trustworthy Embodied AI)
          • 28.1 설명 가능한 로봇 행동 (Explainability in Embodied AI)
            • 28.1 설명 가능한 로봇 행동 (Explainability in Embodied AI)
            • 28.1.1 의사결정의 시각화: Saliency Map과 Attention Rollout
            • 28.1.2 언어적 설명 생성: "왜 그렇게 행동했니?"에 대한 로봇의 대답
            • 28.1.3 반사실적 설명(Counterfactual Explanations)과 인과 관계 추론
            • 28.1.4 설명 가능성이 인간-로봇 협업(HRI) 신뢰도에 미치는 영향
          • 28.2 불확실성 정량화와 OOD 탐지 (Uncertainty Quantification & OOD Detection)
            • 28.2 불확실성 정량화와 OOD 탐지 (Uncertainty Quantification & OOD Detection)
            • 28.2.1 베이지안 신경망과 앙상블 기법을 이용한 인식 불확실성(Epistemic Uncertainty) 측정
            • 28.2.2 분포 외 데이터(Out-of-Distribution) 탐지: 낯선 환경에서의 멈춤(Fail-safe) 전략
            • 28.2.3 등각 예측(Conformal Prediction)을 통한 로봇 제어의 확률적 보증
            • 28.2.4 "나는 모른다(I don't know)"라고 말할 수 있는 로봇 에이전트 설계
          • 28.3 파운데이션 모델의 환각과 그라운딩 (Hallucination & Grounding)
            • 28.3 파운데이션 모델의 환각과 그라운딩 (Hallucination & Grounding)
            • 28.3.1 로봇 VLA 모델에서의 환각 현상: 없는 물체 인식과 불가능한 행동 계획
            • 28.3.2 물리적 그라운딩(Physical Grounding) 강화를 위한 검증 모듈 설계
            • 28.3.3 폐루프 피드백(Closed-loop Feedback)을 통한 실시간 오류 수정(Self-Correction)
            • 28.3.4 신경망-심볼릭(Neuro-symbolic) 접근을 통한 논리적 일관성 확보
          • 28.4 강건성과 적대적 방어 (Robustness & Adversarial Defense)
            • 28.4 강건성과 적대적 방어 (Robustness & Adversarial Defense)
            • 28.4.1 물리적 적대적 공격(Physical Adversarial Attacks): 센서 기만과 방어
            • 28.4.2 시뮬레이션의 도메인 랜덤화(Domain Randomization)와 강건성 향상
            • 28.4.3 최악의 상황을 가정한 강건한 강화학습(Robust RL)
            • 28.4.4 센서 고장 및 통신 지연에 대응하는 복원력 있는(Resilient) 제어 아키텍처
          • 28.5 로봇을 위한 가치 정렬 (Value Alignment for Robotics)
            • 28.5 로봇을 위한 가치 정렬 (Value Alignment for Robotics)
            • 28.5.1 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)의 로봇 제어 적용
            • 28.5.2 헌법적 AI(Constitutional AI)와 로봇 행동 가이드라인 설정
            • 28.5.3 인터넷 스케일 데이터의 편향(Bias) 제거와 공정한 로봇 행동
            • 28.5.4 안전 제약 조건이 내재된 보상 함수 설계(Safety-Aware Reward Design)
          • Chapter 28. 신뢰할 수 있는 로봇 지능 (Trustworthy Embodied AI)
        • Chapter 29. 하드웨어와 소프트웨어의 공진화 (Co-design)
          • 29.1 고정된 신체의 한계를 넘어서 (Beyond Fixed Morphology)
            • 29.1 고정된 신체의 한계를 넘어서 (Beyond Fixed Morphology)
            • 29.1.1 전통적 로봇 설계의 병목: 하드웨어 선(先)설계, 소프트웨어 후(後)최적화의 한계
            • 29.1.2 Embodied Intelligence의 재정의: 신체 구조가 곧 지능의 일부가 되는 원리
            • 29.1.3 Co-design의 수학적 정식화: 설계 파라미터(Design Parameters)와 제어 정책(Control Policy)의 결합 최적화 문제
          • 29.2 미분 가능한 설계와 시뮬레이션 (Differentiable Design & Simulation)
            • 29.2 미분 가능한 설계와 시뮬레이션 (Differentiable Design & Simulation)
            • 29.2.1 End-to-End 미분 가능 파이프라인: 제어 성능에 대한 그래디언트(Gradient)를 하드웨어 설계 변수까지 역전파(Backpropagation)하기
            • 29.2.2 그래디언트 기반 형상 최적화: 링크 길이, 모터 사양, 질량 분포의 자동 튜닝
            • 29.2.3 DiffSim(Differentiable Physics)의 활용: Brax, Dojo, DiffTaichi 등을 이용한 초고속 설계 탐색
          • 29.3 진화적 알고리즘과 인구 기반 탐색 (Evolutionary & Population-based Search)
            • 29.3 진화적 알고리즘과 인구 기반 탐색 (Evolutionary & Population-based Search)
            • 29.3.1 강화학습을 이용한 형태 진화: 신경진화(Neuroevolution)와 위상 최적화(Topology Optimization)의 결합
            • 29.3.2 다양성 보존과 품질-다양성(Quality-Diversity) 알고리즘: MAP-Elites를 활용한 독창적인 로봇 형태 발견
            • 29.3.3 그래프 신경망(GNN) 기반의 로봇 설계: 모듈형 로봇(Modular Robot)의 자동 조립과 제어 정책 생성
          • 29.4 형태학적 연산과 수동 역학 (Morphological Computation & Passive Dynamics)
            • 29.4 형태학적 연산과 수동 역학 (Morphological Computation & Passive Dynamics)
            • 29.4.1 "신체가 계산한다": 복잡한 제어 루프를 기구적 특성(탄성, 마찰 등)으로 대체하는 기술
            • 29.4.2 소프트 로보틱스(Soft Robotics)의 제어 난제와 Co-design: 비선형적 변형을 고려한 신체-뇌 통합 설계
            • 29.4.3 에너지 효율성과 자연스러운 움직임: 생체모방(Biomimetic) 로봇에서의 형태학적 최적화 사례
          • 29.5 센서 배치와 컴퓨팅 아키텍처의 최적화 (Sensor & Compute Co-optimization)
            • 29.5 센서 배치와 컴퓨팅 아키텍처의 최적화 (Sensor & Compute Co-optimization)
            • 29.5.1 최적 센서 배치(Optimal Sensor Placement): 인지 불확실성(Perceptual Uncertainty)을 최소화하는 카메라 및 라이다 위치 선정
            • 29.5.2 뉴로모픽(Neuromorphic) 하드웨어와 스파이킹 신경망(SNN): 이벤트 기반 비전 센서와 비동기식 처리의 하드웨어 레벨 통합
            • 29.5.3 엣지 AI를 위한 하드웨어 경량화: 모델 압축과 특수 목적 칩(ASIC/FPGA) 설계의 동시 수행
          • 29.6 생성형 AI가 그리는 로봇 하드웨어 (Generative AI for Hardware Design)
            • 29.6 생성형 AI가 그리는 로봇 하드웨어 (Generative AI for Hardware Design)
            • 29.6.1 Text-to-Robot: LLM과 VLM을 활용하여 URDF/MJCF(로봇 기술 파일) 자동 생성하기
            • 29.6.2 3D 생성 모델과 제조 가능성(Manufacturability): NeRF/Gaussian Splatting 기반 설계와 3D 프린팅의 연결
            • 29.6.3 Sim-to-Real-to-Fabrication: 시뮬레이션에서 검증된 설계를 즉시 제조하는 미래의 파이프라인
          • Chapter 29. 하드웨어와 소프트웨어의 공진화 (Co-design)
        • Chapter 3. 로봇을 위한 SOTA 기술 지형도
          • 3.1 로봇 제어 아키텍처의 스펙트럼 (The Spectrum of Architectures)
            • 3.1 로봇 제어 아키텍처의 스펙트럼 (The Spectrum of Architectures)
            • 3.1.1 고전적 모듈형 파이프라인 (Classical Modular Pipeline): 인식(Perception)-계획(Planning)-제어(Control)의 명시적 분리와 그 한계
            • 3.1.2 딥러닝 기반 모듈화 (Deep Learning Augmented Modules): 기존 제어 루프 내에서 신경망이 대체한 구성 요소들
            • 3.1.3 End-to-End 비주모터 제어 (Visuomotor Policy): 픽셀(Pixels)에서 토크(Torques)까지, 완전 학습 기반 접근의 부상과 장단점
          • 3.2 SOTA를 정의하는 핵심 알고리즘 트렌드
            • 3.2 SOTA를 정의하는 핵심 알고리즘 트렌드
            • 3.2.1 트랜스포머, 로봇의 언어가 되다 (Transformers in Control): 시계열 데이터 처리와 Decision Transformer의 등장
            • 3.2.2 생성형 AI와 행동 생성 (Generative Models for Action): 확산 모델(Diffusion Policy)을 이용한 멀티모달 분포 학습과 강건성
            • 3.2.3 표현 학습의 진화 (Evolution of Representation): 2D CNN을 넘어, 3D 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting)과 암시적 표현(Implicit Representation)으로
          • 3.3 파운데이션 모델 시대의 로봇 (Robots in the Era of Foundation Models)
            • 3.3 파운데이션 모델 시대의 로봇 (Robots in the Era of Foundation Models)
            • 3.3.1 스페셜리스트(Specialist)에서 제너럴리스트(Generalist)로: 좁은 태스크 해결사에서 범용 로봇으로의 목표 전환
            • 3.3.2 VLA (Vision-Language-Action) 모델의 개념: 인터넷 규모의 데이터가 로봇의 상식(Common Sense)에 미치는 영향
            • 3.3.3 로봇을 위한 'Scaling Law': 데이터와 모델 크기가 로봇 지능 성능에 미치는 상관관계 분석
          • 3.4 인프라와 평가의 혁신 (Infrastructure & Evaluation)
            • 3.4 인프라와 평가의 혁신 (Infrastructure & Evaluation)
            • 3.4.1 데이터의 민주화: Open X-Embodiment 등 대규모 로봇 데이터셋 프로젝트 현황
            • 3.4.2 시뮬레이션 기술의 도약: Isaac Gym, MuJoCo MJX 등 GPU 병렬 시뮬레이션과 물리 엔진의 발전
            • 3.4.3 새로운 벤치마크: 단순 성공률을 넘어선 일반화(Generalization) 능력 평가 지표
          • Chapter 3. 로봇을 위한 SOTA 기술 지형도
        • Chapter 30. 로봇 윤리와 사회적 통합
          • 30.1 Embodied AI의 윤리적 특수성 (The Distinct Nature of Embodied Ethics)
            • 30.1 Embodied AI의 윤리적 특수성 (The Distinct Nature of Embodied Ethics)
            • 30.1.1 챗봇을 넘어서: 물리적 개입(Physical Intervention)이 초래하는 파급력
            • 30.1.2 아이작 아시모프부터 현대 AI 윤리까지: 로봇 3원칙의 재해석
            • 30.1.3 행위자성(Agency)의 부상: 도구인가, 파트너인가?
          • 30.2 책임 소재와 설명 가능성 (Liability & Explainability)
            • 30.2 책임 소재와 설명 가능성 (Liability & Explainability)
            • 30.2.1 블랙박스 문제: VLA(Vision-Language-Action) 모델의 판단 근거 추적
            • 30.2.2 사고 발생 시 책임의 귀속: 개발자, 사용자, 혹은 AI?
            • 30.2.3 로봇을 위한 설명 가능한 AI (XAI)와 사후 분석(Post-hoc Analysis) 기술
            • 30.2.4 자율주행 레벨에 비추어 본 범용 로봇의 자율성 등급
          • 30.3 데이터 편향과 물리적 차별 (Bias & Fairness in the Physical World)
            • 30.3 데이터 편향과 물리적 차별 (Bias & Fairness in the Physical World)
            • 30.3.1 학습 데이터의 편향이 로봇의 행동(Action)에 미치는 영향
            • 30.3.2 사회적 약자와 로봇: 접근성 및 서비스의 공정성 문제
            • 30.3.3 문화적 맥락 인식(Cultural Context Awareness)과 글로벌 배포의 난제
          • 30.4 인간-로봇 상호작용의 심리적 함정 (Psychological Risks in HRI)
            • 30.4 인간-로봇 상호작용의 심리적 함정 (Psychological Risks in HRI)
            • 30.4.1 의인화(Anthropomorphism)의 양날의 검: 애착과 과도한 신뢰
            • 30.4.2 감정노동을 대체하는 로봇: 돌봄(Care) 윤리와 인간 소외
            • 30.4.3 기만적 기술(Deceptive Tech): 로봇이 감정을 가진 척할 때의 윤리
          • 30.5 프라이버시와 감시 사회 (Privacy & Surveillance)
            • 30.5 프라이버시와 감시 사회 (Privacy & Surveillance)
            • 30.5.1 걸어 다니는 센서: 올웨이즈 온(Always-on) 카메라와 마이크의 위협
            • 30.5.2 로봇이 수집한 공간 데이터(Spatial Data)의 소유권과 보안
            • 30.5.3 엣지 AI(Edge AI)를 통한 프라이버시 보호(Privacy-Preserving) 기술
          • 30.6 노동의 미래와 경제적 재편 (Future of Work & Economics)
            • 30.6 노동의 미래와 경제적 재편 (Future of Work & Economics)
            • 30.6.1 자동화를 넘어선 협업: 코봇(Cobot)과 인간 증강(Human Augmentation)
            • 30.6.2 범용 로봇(Generalist Robot) 도입에 따른 직무 대체와 재교육 시나리오
            • 30.6.3 로봇세(Robot Tax) 논의와 기본 소득
          • 30.7 안전과 보안: 해킹과 오용 (Safety, Security & Dual-Use)
            • 30.7 안전과 보안: 해킹과 오용 (Safety, Security & Dual-Use)
            • 30.7.1 물리적 adversarial attack: 로봇의 눈을 속이는 현실 세계의 패턴들
            • 30.7.2 듀얼 유즈(Dual-Use) 딜레마: 구조 로봇과 자율 무기 시스템(LAWS)의 경계
            • 30.7.3 킬 스위치(Kill Switch)와 원격 제어권 탈취 방지
          • 30.8 거버넌스와 공존을 위한 로드맵 (Governance & Roadmap for Coexistence)
            • 30.8 거버넌스와 공존을 위한 로드맵 (Governance & Roadmap for Coexistence)
            • 30.8.1 글로벌 규제 동향: EU AI Act와 로봇 공학 관련 표준(ISO/IEEE)
            • 30.8.2 신뢰할 수 있는 로봇(Trustworthy Robots) 인증 제도
            • 30.8.3 인간과 AI 로봇이 공존하는 사회를 위한 제언
          • Chapter 30. 로봇 윤리와 사회적 통합
        • Chapter 4. 하드웨어와 AI의 공진화 (Co-Evolution)
          • 4.1 형태학적 연산 (Morphological Computation)
            • 4.1 형태학적 연산 (Morphological Computation)
            • 4.1.1 신체로 계산하기: 복잡한 제어 알고리즘 대신 기구학적 설계와 물성을 이용해 제어 문제를 해결하는 원리
            • 4.1.2 패시브 다이내믹스(Passive Dynamics): 에너지 효율성과 자연스러운 움직임을 만들어내는 하드웨어의 역할
            • 4.1.3 신체와 뇌의 경계: 신경망의 첫 번째 레이어로서의 센서와 액추에이터
          • 4.2 하드웨어 복권 ( The Hardware Lottery)
            • 4.2 하드웨어 복권 ( The Hardware Lottery)
            • 4.2.1 알고리즘과 하드웨어의 적합성: Transformer와 GPU의 관계처럼, 로봇 알고리즘(RL, VSLAM) 승패를 결정짓는 하드웨어 제약
            • 4.2.2 무어의 법칙 그 이후: 범용 프로세서에서 로봇 전용 가속기(FPGA, ASIC)로의 전환
            • 4.2.3 온디바이스 AI와 엣지 컴퓨팅: 대역폭, 지연 시간(Latency), 그리고 프라이버시를 위한 로컬 추론 가속화
          • 4.3 AI를 위한 차세대 센서 (Sensors for AI)
            • 4.3 AI를 위한 차세대 센서 (Sensors for AI)
            • 4.3.1 이벤트 기반 비전 (Event-based Vision): 프레임 단위가 아닌 빛의 변화를 감지하는 뉴로모픽 비전 센서의 활용
            • 4.3.2 고해상도 촉각 센서 (Dense Tactile Sensing): GelSight, Digit 등 시각 기반 촉각 센서와 조작(Manipulation) 지능의 결합
            • 4.3.3 고유수용성 감각(Proprioception)의 정밀화: IMU와 인코더 데이터 융합을 통한 상태 추정의 고도화
          • 4.4 학습에 유리한 액추에이터 (Actuators for Learning)
            • 4.4 학습에 유리한 액추에이터 (Actuators for Learning)
            • 4.4.1 QDD (Quasi-Direct Drive) 액추에이터: 백드라이버빌리티(Back-drivability)와 토크 투명성이 강화학습(RL)에 미치는 영향
            • 4.4.2 소프트 로보틱스 (Soft Robotics): 유연한 소재를 통한 안전성 확보와 비정형 물체 파지(Grasping)
            • 4.4.3 직렬 탄성 구동기 (SEA)와 가변 강성: 물리적 상호작용(Interaction)을 위한 하드웨어적 유연성
          • 4.5 형태와 정책의 동시 최적화 (Co-Design Optimization)
            • 4.5 형태와 정책의 동시 최적화 (Co-Design Optimization)
            • 4.5.1 진화 알고리즘 (Evolutionary Algorithms): 환경에 최적화된 로봇의 다리 길이, 관절 위치, 센서 배치를 AI가 설계
            • 4.5.2 미분 가능한 하드웨어 설계 (Differentiable Hardware Design): 엔드 투 엔드(End-to-End) 학습을 통한 하드웨어 파라미터와 제어 정책의 동시 최적화
            • 4.5.3 가상-현실 간극(Sim-to-Real Gap)을 줄이는 하드웨어: 시뮬레이션 충실도(Fidelity)를 고려한 하드웨어 설계 전략
          • Chapter 4. 하드웨어와 AI의 공진화 (Co-Evolution)
        • Chapter 5. 뉴럴 3D 표현과 렌더링 (Neural 3D Representations)
          • 5.1 표현의 진화: 이산(Discrete)에서 연속(Continuous)으로
            • 5.1 표현의 진화: 이산(Discrete)에서 연속(Continuous)으로
            • 5.1.1 전통적 3D 표현의 한계: 포인트 클라우드, 복셀, 메쉬
            • 5.1.2 좌표 기반 신경망(Coordinate-based Neural Networks)의 개념
            • 5.1.3 암시적 표현(Implicit) vs 명시적 표현(Explicit)의 스펙트럼
          • 5.2 NeRF 혁명: 신경망 복사장 (Neural Radiance Fields)
            • 5.2 NeRF 혁명: 신경망 복사장 (Neural Radiance Fields)
            • 5.2.1 볼륨 렌더링 방정식(Volumetric Rendering Equation)과 밀도(Density)
            • 5.2.2 위치 인코딩(Positional Encoding)과 고주파 세부 묘사
            • 5.2.3 NeRF의 학습 파이프라인과 뷰 합성(View Synthesis)
            • 5.2.4 초기 NeRF의 한계와 고속화 연구 (Instant-NGP 등)
          • 5.3 기하학적 정밀함: SDF와 점유 네트워크 (Occupancy Networks)
            • 5.3 기하학적 정밀함: SDF와 점유 네트워크 (Occupancy Networks)
            • 5.3.1 부호 거리 함수(Signed Distance Functions, SDF)의 로봇 공학적 가치
            • 5.3.2 VolSDF와 NeuS: 표면 재구성의 정밀도 향상
            • 5.3.3 충돌 감지(Collision Detection)와 물리 시뮬레이션을 위한 암시적 기하학
          • 5.4 실시간 렌더링의 게임 체인저: 3D Gaussian Splatting (3DGS)
            • 5.4 실시간 렌더링의 게임 체인저: 3D Gaussian Splatting (3DGS)
            • 5.4.1 NeRF를 넘어: 가우시안 타원체를 이용한 명시적 표현
            • 5.4.2 미분 가능한 래스터라이제이션(Differentiable Rasterization)과 초고속 렌더링
            • 5.4.3 3DGS의 학습 과정: 초기화, 분할(Splitting), 가지치기(Pruning)
            • 5.4.4 로봇 탑재를 위한 경량화 및 SLAM 적용 가능성
          • 5.5 Neural SLAM: 밀도 높은 지도의 실시간 작성
            • 5.5 Neural SLAM: 밀도 높은 지도의 실시간 작성
            • 5.5.1 희소(Sparse) 특징점 SLAM에서 밀도(Dense) 뉴럴 SLAM으로
            • 5.5.2 iMAP과 NICE-SLAM: 계층적 특징 그리드의 활용
            • 5.5.3 SplatAM: 3D Gaussian Splatting 기반의 실시간 SLAM
            • 5.5.4 지속 학습(Continual Learning)과 망각(Forgetting) 문제 해결
          • 5.6 동적 환경과 4D 재구성 (Dynamic Scene Reconstruction)
            • 5.6 동적 환경과 4D 재구성 (Dynamic Scene Reconstruction)
            • 5.6.1 시간 차원(Time)의 통합: 변형 가능한(Deformable) NeRF
            • 5.6.2 로봇과 객체의 상호작용 모델링
            • 5.6.3 동적 물체와 정적 배경의 분리 및 추적
          • 5.7 로봇 제어와 행동을 위한 뉴럴 표현
            • 5.7 로봇 제어와 행동을 위한 뉴럴 표현
            • 5.7.1 비주얼 서보잉(Visual Servoing)을 위한 미분 가능한 렌더링 활용
            • 5.7.2 NeRF-Navigation: 불확실성(Uncertainty) 기반의 경로 계획
            • 5.7.3 3D 표현 상의 시맨틱 라벨링(Semantic Labeling)과 쿼리
          • Chapter 5. 뉴럴 3D 표현과 렌더링 (Neural 3D Representations)
        • Chapter 6. 오픈 보캐블러리와 시맨틱 이해 (Open-Vocabulary & Semantic Understanding)
          • 6.1 폐쇄형 집합(Closed-set)의 종말과 개방형 어휘(Open-Vocabulary)의 부상
            • 6.1 폐쇄형 집합(Closed-set)의 종말과 개방형 어휘(Open-Vocabulary)의 부상
            • 6.1.1 기존 객체 탐지(Object Detection)의 한계: COCO, ImageNet 등 고정된 데이터셋 클래스의 제약과 로봇 현장 적용 시 발생하는 도메인 격차(Domain Gap).
            • 6.1.2 제로샷(Zero-shot) 인식의 정의: 훈련 데이터에 없는 객체를 언어적 설명을 통해 즉시 인식하는 능력.
            • 6.1.3 로봇 지각의 패러다임 변화: '분류(Classification)'에서 '정렬(Alignment)'로의 이동.
          • 6.2 시각과 언어의 연결: 멀티모달 임베딩 (Multimodal Embeddings)
            • 6.2 시각과 언어의 연결: 멀티모달 임베딩 (Multimodal Embeddings)
            • 6.2.1 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)의 원리: 이미지와 텍스트를 동일한 잠재 공간(Latent Space)에 매핑하기.
            • 6.2.2 Contrastive Learning과 데이터 규모의 힘: 웹 스케일 데이터 학습이 가져온 일반화 성능과 강건성(Robustness).
            • 6.2.3 로봇을 위한 경량화 및 미세 조정(Fine-tuning): 실시간 추론을 위한 Distillation 기법과 도메인 적응 전략.
          • 6.3 무엇이든 분할한다: SAM과 Grounding
            • 6.3 무엇이든 분할한다: SAM과 Grounding
            • 6.3.1 SAM (Segment Anything Model) 아키텍처: 프롬프트 가능한(Promptable) 세그멘테이션과 마스크 생성의 혁신.
            • 6.3.2 Grounding DINO와 검출의 결합: 텍스트 쿼리를 통한 객체 위치 특정(Bounding Box)과 세그멘테이션의 연동.
            • 6.3.3 Open-Vocabulary Panoptic Segmentation: 배경(Stuff)과 객체(Thing)를 모두 아우르는 전역적 의미 이해.
          • 6.4 2D 시맨틱을 3D 공간으로: 공간 지능의 확장 (Spatial AI)
            • 6.4 2D 시맨틱을 3D 공간으로: 공간 지능의 확장 (Spatial AI)
            • 6.4.1 2D-to-3D Lifting: 2D 비전 모델의 의미론적 특징(Feature)을 3D 포인트 클라우드나 복셀(Voxel)에 투영하는 방법.
            • 6.4.2 언어 기반 3D 맵핑 (Language-Driven Semantic Mapping): VL-Maps, ConceptFusion 등의 사례 연구.
            • 6.4.3 3D 장면 그래프 (3D Scene Graphs): 객체 간의 관계(Relation)와 속성(Attribute)을 포함한 계층적 공간 이해.
          • 6.5 동적 환경과 시간적 일관성 (Temporal Consistency)
            • 6.5 동적 환경과 시간적 일관성 (Temporal Consistency)
            • 6.5.1 프레임 간 추적과 의미 유지: 로봇이 이동할 때 인식된 객체의 ID와 의미를 유지하는 기술 (Video Object Segmentation).
            • 6.5.2 모호성 해결 (Ambiguity Resolution): "저 컵"이 아닌 "왼쪽에 있는 빨간 컵"을 구별하기 위한 문맥 인식.
            • 6.5.3 실시간 처리의 도전 과제: 대형 모델의 추론 속도 문제와 엣지 컴퓨팅 최적화.
          • 6.6 사례 연구: 자연어 명령 기반 내비게이션 (Object Goal Navigation)
            • 6.6 사례 연구: 자연어 명령 기반 내비게이션 (Object Goal Navigation)
            • 6.6.1 Semantic Goal Navigation: "주방으로 가서 냉장고 찾아" – 지도를 생성하며 목표물을 탐색하는 과정.
            • 6.6.2 불확실성 하에서의 의사결정: 인식 신뢰도(Confidence Score)를 활용한 탐험 전략.
          • Chapter 6. 오픈 보캐블러리와 시맨틱 이해 (Open-Vocabulary & Semantic Understanding)
        • Chapter 7. 행동을 위한 지각: 어포던스와 포즈 (Perception for Action: Affordance & Pose)
          • 7.1 수동적 관찰에서 능동적 상호작용으로 (From Observation to Interaction)
            • 7.1 수동적 관찰에서 능동적 상호작용으로 (From Observation to Interaction)
            • 7.1.1 깁슨(Gibson)의 어포던스 이론과 현대적 재해석: 인지 심리학적 배경과 로봇 공학적 적용
            • 7.1.2 의미론적 분할(Semantic Segmentation) vs. 상호작용 가능한 영역(Interactable Regions): 무엇인지(What)보다 어디를 어떻게(Where & How) 다룰 것인가
            • 7.1.3 행동 중심의 시각 표현(Action-Centric Visual Representations): 픽셀에서 접촉(Contact) 정보로의 매핑
          • 7.2 6D 물체 포즈 추정의 진화 (Evolution of 6D Object Pose Estimation)
            • 7.2 6D 물체 포즈 추정의 진화 (Evolution of 6D Object Pose Estimation)
            • 7.2.1 인스턴스 레벨(Instance-Level) 포즈 추정: 키포인트(Keypoint) 기반 방식과 PVNet
            • 7.2.2 Sim-to-Real 포즈 추정: 합성 데이터 활용과 도메인 무작위화(Domain Randomization)
            • 7.2.3 고밀도 대응점(Dense Correspondence)과 좌표 회귀: 표면 매핑을 통한 정밀 추정
            • 7.2.4 파운데이션 포즈 모델(FoundationPose): 제로샷(Zero-shot) 추정과 추적(Tracking)의 통합
          • 7.3 범주 수준의 일반화와 NOCS (Category-Level Generalization & NOCS)
            • 7.3 범주 수준의 일반화와 NOCS (Category-Level Generalization & NOCS)
            • 7.3.1 보지 못한 물체(Unseen Objects) 다루기: 기하학적 유사성과 위상적 불변성
            • 7.3.2 정규화된 물체 좌표 공간(NOCS): 범주 내 형태 변형(Shape Variation) 극복하기
            • 7.3.3 카테고리 레벨 포즈 추정 네트워크: DualPoseNet과 Shape-Prior의 활용
            • 7.3.4 관절체(Articulated Objects)의 포즈와 상태 추정: 서랍, 문, 로봇 팔 등 움직이는 파트 인식
          • 7.4 시각적 어포던스 학습 (Visual Affordance Learning)
            • 7.4 시각적 어포던스 학습 (Visual Affordance Learning)
            • 7.4.1 픽셀 단위 어포던스 맵(Pixel-wise Affordance Maps): 히트맵(Heatmap)을 통한 상호작용 위치 예측
            • 7.4.2 3D 어포던스와 접촉 예측(Contact Prediction): 포인트 클라우드와 임플리싯 함수(Implicit Functions) 기반 접근
            • 7.4.3 인간 비디오로부터의 어포던스 추출: HOI(Human-Object Interaction) 분석과 전이
            • 7.4.4 도구 사용을 위한 어포던스(Tool Affordance): 기능적 부위(Functional Part) 식별과 그립 방향
          • 7.5 파지 검출과 생성 (Grasp Detection & Generation)
            • 7.5 파지 검출과 생성 (Grasp Detection & Generation)
            • 7.5.1 2D 평면 파지에서 6-DoF 파지로: DexNet부터 6-DOF GraspNet까지
            • 7.5.2 씬(Scene) 레벨의 파지 생성: 복잡하고 정돈되지 않은 환경(Cluttered Scene)에서의 충돌 회피
            • 7.5.3 어포던스 기반 파지(Affordance-guided Grasping): "잡을 수 있는 곳" vs "잡아야 하는 곳" (Task-Oriented)
            • 7.5.4 촉각(Tactile) 정보를 예상하는 시각 지능: 미끄러짐과 재질 추정
          • 7.6 능동적 지각과 다음 최적 시점 (Active Perception & Next Best View)
            • 7.6 능동적 지각과 다음 최적 시점 (Active Perception & Next Best View)
            • 7.6.1 불확실성 추정(Uncertainty Estimation): 로봇은 자신이 무엇을 모르는지 아는가?
            • 7.6.2 다음 최적 시점(Next Best View, NBV) 계획: 가려진 영역(Occlusion) 해소를 위한 카메라 이동
            • 7.6.3 인터랙티브 퍼셉션(Interactive Perception): 물체를 밀어서(Pushing) 정보를 획득하는 전략
          • Chapter 7. 행동을 위한 지각: 어포던스와 포즈 (Perception for Action: Affordance & Pose)
        • Chapter 8. 시각을 넘어서: 멀티모달 센서 융합 (Beyond Vision: Multimodal Fusion)
          • 8.1 시각 정보의 한계와 체화된 감각의 필요성 (The Limits of Vision & Need for Embodied Senses)
            • 8.1 시각 정보의 한계와 체화된 감각의 필요성 (The Limits of Vision & Need for Embodied Senses)
            • 8.1.1 오클루전(Occlusion), 조명 변화, 투명 물체 등 비전 중심 인식의 실패 사례 분석
            • 8.1.2 로봇 조작(Manipulation)과 내비게이션에서 비시각적 데이터가 갖는 결정적 역할
            • 8.1.3 이종(Heterogeneous) 데이터 처리의 난제: 샘플링 속도, 차원, 동기화 문제
          • 8.2 촉각 인공지능: 시각-촉각 융합 학습 (Tactile AI: Visuo-Tactile Learning)
            • 8.2 촉각 인공지능: 시각-촉각 융합 학습 (Tactile AI: Visuo-Tactile Learning)
            • 8.2.1 고해상도 촉각 센서: GelSight, Digit 등 광학식 촉각 센서의 원리와 데이터 처리
            • 8.2.2 물성 추정(Physical Property Estimation): 마찰력, 질량, 탄성, 질감의 실시간 추론
            • 8.2.3 미끄러짐 감지 및 파지 안정화: 시각 정보 없이 촉각 피드백 루프를 통한 반응형 제어
          • 8.3 소리로 보는 세상: 오디오-비주얼 학습 (Audio-Visual Learning)
            • 8.3 소리로 보는 세상: 오디오-비주얼 학습 (Audio-Visual Learning)
            • 8.3.1 오디오 이벤트 감지: 모터 소리, 충돌음, 환경음 등을 이용한 이상 감지(Fault Detection) 및 상태 추정
            • 8.3.2 소리 기반 내비게이션: 음원 위치 추적(Sound Source Localization)과 음향 공간 매핑
            • 8.3.3 교차 모달 생성: 비디오를 통한 오디오 예측 혹은 그 반대의 자기지도학습(Self-Supervised Learning)
          • 8.4 트랜스포머 기반의 센서 융합 아키텍처 (Transformer-based Sensor Fusion)
            • 8.4 트랜스포머 기반의 센서 융합 아키텍처 (Transformer-based Sensor Fusion)
            • 8.4.1 센서 토큰화(Sensor Tokenization): 라이다(LiDAR), IMU, 관절 토크 데이터를 토큰 시퀀스로 변환하는 법
            • 8.4.2 크로스 어텐션(Cross-Attention) 메커니즘: 서로 다른 모달리티 간의 상관관계 학습 및 중요도 가중치 할당
            • 8.4.3 Perceiver & Perceiver IO: 모달리티 불가지론적(Modality-Agnostic) 아키텍처의 적용
          • 8.5 통합된 표현 학습: ImageBind와 그 너머 (Unified Representation Learning)
            • 8.5 통합된 표현 학습: ImageBind와 그 너머 (Unified Representation Learning)
            • 8.5.1 공동 임베딩 공간(Joint Embedding Space): 텍스트, 이미지, 오디오, 깊이(Depth), 열화상(Thermal), IMU를 하나의 벡터 공간으로 정렬
            • 8.5.2 Cross-Modal Retrieval: 하나의 감각 데이터로 누락된 다른 감각 정보를 추론하거나 검색하는 기술
            • 8.5.3 Any-to-Any Generation: 멀티모달 입력에 기반한 로봇 행동 생성의 기초
          • 8.6 이벤트 카메라와 뉴로모픽 비전 (Event Cameras & Neuromorphic Vision)
            • 8.6 이벤트 카메라와 뉴로모픽 비전 (Event Cameras & Neuromorphic Vision)
            • 8.6.1 이벤트 기반 센싱의 원리: 높은 동적 범위(HDR)와 마이크로초 단위의 시간 해상도
            • 8.6.2 비동기 데이터 처리: 기존 CNN/ViT와 다른 스파이킹 신경망(SNN) 및 이벤트 처리 전용 네트워크
            • 8.6.3 고속 기동 로봇 적용: 드론 및 고속 매니퓰레이터를 위한 저지연(Low-latency) 인식
          • Chapter 8. 시각을 넘어서: 멀티모달 센서 융합 (Beyond Vision: Multimodal Fusion)
        • Chapter 9. 모방 학습 (Imitation Learning): 전문가의 행동 복제
          • 9.1 모방 학습의 기초와 행동 복제 (Behavioral Cloning, BC)
            • 9.1 모방 학습의 기초와 행동 복제 (Behavioral Cloning, BC)
            • 9.1.1 지도 학습(Supervised Learning) 관점에서의 로봇 제어
            • 9.1.2 공변량 변화(Covariate Shift)와 오차 누적 문제 (Compounding Errors)
            • 9.1.3 상태-행동 매핑(State-Action Mapping)의 한계와 도전 과제
          • 9.2 양질의 데모 데이터 확보 전략 (Demonstration Collection)
            • 9.2 양질의 데모 데이터 확보 전략 (Demonstration Collection)
            • 9.2.1 원격 조작(Teleoperation) 시스템과 VR/햅틱 인터페이스
            • 9.2.2 키네스테틱 티칭(Kinesthetic Teaching)과 교시 장치
            • 9.2.3 저가형 로봇 팔을 활용한 데이터 수집 혁명 (예: ALOHA 시스템)
          • 9.3 상호작용과 데이터 증강: DAgger와 그 변형들
            • 9.3 상호작용과 데이터 증강: DAgger와 그 변형들
            • 9.3.1 데이터셋 집계(Dataset Aggregation, DAgger) 알고리즘의 원리
            • 9.3.2 인간 개입(Human-in-the-loop)과 교정(Correction) 기법
            • 9.3.3 시뮬레이션 기반 데모 생성과 노이즈 주입
          • 9.4 트랜스포머 기반 제어와 행동 청킹 (Action Chunking)
            • 9.4 트랜스포머 기반 제어와 행동 청킹 (Action Chunking)
            • 9.4.1 시계열 데이터 처리와 어텐션 메커니즘의 적용
            • 9.4.2 ACT (Action Chunking with Transformers): 불확실성 제어와 부드러운 동작 생성
            • 9.4.3 시간적 앙상블(Temporal Ensembling)을 통한 동작 떨림(Jittering) 방지
          • 9.5 생성 모델의 혁명: 디퓨전 정책 (Diffusion Policy)
            • 9.5 생성 모델의 혁명: 디퓨전 정책 (Diffusion Policy)
            • 9.5.1 멀티모달 행동 분포(Multimodal Action Distribution)의 이해와 중요성
            • 9.5.2 이미지-행동 변환을 위한 조건부 디퓨전 모델 (Conditional Diffusion)
            • 9.5.3 명시적 정책(Explicit Policy) 대비 디퓨전 정책의 강건성(Robustness) 분석
          • 9.6 의도를 학습하다: 역강화학습 (Inverse RL)과 GAIL
            • 9.6 의도를 학습하다: 역강화학습 (Inverse RL)과 GAIL
            • 9.6.1 행동이 아닌 보상 함수(Reward Function)의 추론
            • 9.6.2 생성적 적대 모방 학습(GAIL)의 아키텍처
            • 9.6.3 판별기(Discriminator)를 활용한 전문가 행동과 에이전트 행동의 정렬
          • 9.7 관찰을 통한 학습 (Learning from Observation)
            • 9.7 관찰을 통한 학습 (Learning from Observation)
            • 9.7.1 3인칭 시점 비디오(YouTube 등) 활용하기
            • 9.7.2 신체 불일치(Embodiment Gap) 문제와 도메인 적응
            • 9.7.3 인간의 비디오를 로봇의 조인트 명령으로 변환하는 SOTA 기법
          • Chapter 9. 모방 학습 (Imitation Learning): 전문가의 행동 복제
        • index.png
      • 인코더 (Encoders)
        • U-Net 모델
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      • 인공지능 기업 (AI Enterprises)
        • Google의 인공지능
          • 제미나이 딥리서치 (Gemini Deep Research) 기술
          • Google Gemini 2.5
          • 구글 제미나이 2.5 딥 리서치의 작동 원리 및 기술
          • 구글의 수직 통합 AI 생태계
        • HuggingFace
          • Hugging Face 사용법 및 비용
          • 허깅페이스 넥서스 오픈소스 AI의 사실상 표준 플랫폼
        • OpenAI의 인공지능 사업
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          • OpenAI의 미래 계획 (2025-10-09)
          • GPT-4o 해부
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          • OpenAI Whisper 심층 고찰
        • Suno AI
          • Suno AI
      • 얼굴인식 문제 (Face Recognitions)
        • DeepFace (Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification, CVPR 2014)
        • Google FaceNet (A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering, CVPR 2015)
        • SphereFace (Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition, CVPR 2017)
        • CosFace (각도 공간에서의 대규모 마진을 통한 심층 얼굴 인식 특징 학습, CVPR 2018)
        • ArcFace (Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, arXiv 2018, CVPR 2019)
        • MagFace (A Universal Representation for Face Recognition and Quality Assessment, IEEE/CVF 2021)
        • AdaFace (저품질 얼굴 인식을 위한 품질 적응형 마진의 원리와 의의, CVPR 2022)
        • Vision Transformer 기반 얼굴 인식 기술
      • 인공지능 근본 원리 (Fundamental of AI)
        • UWSH (Universal Weight Subspace Hypothesis, 보편적 가중치 부분공간 가설)
        • 온톨로지(Ontology)
        • 지식 그래프(Knowledge Graph)
        • 택소노미
      • 적대적 생성 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)
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      • 가우시안 믹스처 모델 (GMM)
        • 가우시안 믹스처 모델(GMM)안내서
      • 그래프 신경망(GNN)
        • 그래프 신경망(GNN)
      • 생성적 학습 (Generative Modeling)
        • 생성적 학습(Generative Modeling)
      • 이미지 분류 (Image Classifications)
        • GoogLeNet (2014)
        • ResNet (Deep Residual Learning, 2015)
      • 이미지 복원 (Image Restorations)
        • TAMambaIR - Texture-Aware Mamba for Efficient Image Restoration
      • 이미지 분할 (Image Segmentations)
        • DeepLabV3+ (2018) Atrous Separable Convolution을 이용한 인코더-디코더 구조의 Semantic Segmentation
        • TensorMask (2019)
        • Hybrid Task Cascade (2019) Instance Segmentation의 상호보완적 융합
        • Panoptic-FPN (2019-01-08)
        • UPSNet - 단일 네트워크 기반 통합적 파놉틱 분할 (2019-01-12)
        • Mask Scoring R-CNN 예측 품질 자가 인지를 통한 Instance Segmentation
        • YOLACT (You Only Look At CoefficienTs, 2019-04-04)
        • Panoptic-DeepLab (2019-10-10)
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        • Segment Anything Model (SAM, 프롬프트 기반 분할, 2023-04)
        • SAM 2 - Segment Anything in Images and Videos
        • 영상 분할 (Image Segmentation) 모델
      • 거대 언어 모델 (LLM, Large Language Models)
        • Gemma 3 인공지능 기술 - 아키텍처, 학습, 그리고 구현의 원리
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        • Meta Llama 1 (2023-02-24)
        • Meta Llama 2 (2023-07-18)
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        • Meta Llama 3.2 (2024-09-25)
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        • Meta Llama (Large Language Model Meta AI)
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        • 대규모 언어 모델
        • 대규모 언어 모델을 위한 모델 융합 기술
      • 딥러닝 레이어 (Layers)
        • 완전 컨볼루션 네트워크(Fully Convolutional Network, FCN, 2015)
        • 잔차 연결(Residual Connection, 2015)
        • Darknet-19 (2016)
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        • FPN (Feature Pyramid Network, 2016)
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        • PANet (Path Aggregation Network)
        • CSPDarknet (2020)
        • SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast, 2021)
        • CMT (Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers)
        • YOLOv8 핵심 아키텍처 C2f 모듈
        • Dragon Hatchling (BDH) 아키텍처 포스트-트랜스포머 패러다임
        • Cross-Image Encoder
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        • InceptionV3-LSTM 심층 신경망을 통한 시각적 특징 추출과 시퀀스 모델링
        • 최대 풀링(Max Pooling) 계층
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        • Vision Mamba 아키텍처
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      • 상태 공간 모델 (Mamba)
        • 상태 공간 모델(Mamba)
      • MAMBA - 포스트 트랜스포머 시대의 도래
        • 1.1 어텐션 메커니즘의 제곱($O(N^2)$) 복잡도와 연산 비용
        • 2 KV 캐시(Key-Value Cache) 증가와 메모리 대역폭 한계
        • 1.3 긴 문맥(Long Context) 처리의 효율성 저하와 추론 속도 문제
        • 10.1 무한 문맥(Infinite Context) 에이전트와 RAG의 대체 가능성
        • 10.2 배포와 서빙 - vLLM의 Mamba 지원 현황 및 ONNX/TensorRT 변환 이슈
        • 10.3 결론 - 상호보완적 이원성(Duality)과 통합 아키텍처의 미래
        • 2.1 연속 시간 시스템의 이산화(Discretization)와 순환 신경망(RNN)
        • 2.2 장기 의존성 문제(Long-Range Dependency)와 HiPPO 이론
        • 2.3 S4(Structured State Spaces) 대각화와 컨볼루션 기반 학습 가속
        • 3.1 선형 시간 불변(LTI) 시스템의 한계와 입력 의존적(Input-Dependent) 파라미터
        • 3.2 선택적 스캔(Selective Scan) 알고리즘과 정보의 압축 및 선별
        • 3.3 하드웨어 인식(Hardware-Aware) 알고리즘과 GPU 메모리 계층 최적화
        • 4.1 병렬 스캔(Parallel Scan)을 통한 학습 효율성 확보
        • 2 Mamba 블록 구조 - MLP와 Attention의 통합 및 간소화
        • .3 수치적 안정성과 재계산(Recomputation) 전략
        • 5.1 SSM과 선형 어텐션(Linear Attention)의 수학적 연결 (SSD 프레임워크)
        • 5.2 행렬 믹서(Matrix Mixer) 이론과 블록 분해 알고리즘
        • 5.3 텐서 병렬화(Tensor Parallelism) 지원과 대규모 클러스터 학습
        • 6.1 [Vision] Vision Mamba (Vim) & VSSD - 시각적 상태 공간 쌍대성과 양방향 처리
        • 6.2 [Video] VideoMamba & Dual Branch - 시공간 모델링과 게이트 클래스 토큰 퓨전(GCTF)
        • 6.3 Caduceus & PlantCaduceus - DNA 서열의 상보적 등변성 및 단일 세포 분석(SC-MAMBA2)
        • 6.4 Mamba4Cast & Affirm - 파운데이션 모델과 적응형 푸리에 필터
        • 6.5 MKL 아키텍처 - UAV 위협 탐지를 위한 Mamba-KAN-Liquid 결합 모델
        • 7.1 복사(Copying) 작업과 회상(Recall) 능력의 한계 - Mamba vs Transformer
        • 7.2 Needle-in-a-Haystack (NIAH) 성능 - 하이브리드 모델의 우위
        • 7.3 Jamba & Granite 4.0 - Attention-SSM 하이브리드 비율과 성능 최적화
        • 7.4 MambaFormer - 희소 패리티(Sparse Parity) 학습을 위한 결합 구조
        • .1 테스트 타임 특징 학습(Test-Time Feature Learning) - Mamba의 ICL 메커니즘 규명
        • .2 단일 인덱스 모델(Single-Index Model) 학습과 비선형 게이팅의 역할
        • 8.3 MambaExtend & LongMamba - 훈련 없는(Training-Free) 컨텍스트 확장과 글로벌 채널 필터링
        • 9.1 BlackMamba - 전문가 믹스(MoE)를 통한 추론 속도 및 비용 최적화
        • 9.2 양자화(Quantization)의 난제 - 아웃라이어(Outlier) 문제와 수치 정밀도 민감성
        • 9.3 최신 경량화 기법 - 분리형 스케일 양자화(DSQ)와 효율적 선택적 재구성(ESG)
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      • 학습의 학습 (Meta Learning)
        • Meta-Learning (학습의 학습)
      • 모달리티 (Modality)
        • Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP, 다중모달 융합의 초석)
        • Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처
        • Mixture-of-Transformers (MoT) 아키텍처
        • 네이티브 멀티모달 AI
        • 멀티모달 AI
        • 멀티모달에서 옴니모달까지 전략적 분석
        • 옴니모달 AI의 작동 원리
      • 객체 탐지 (Object Detection)
        • YOLO 객체 탐지 모델
          • Fast YOLO (2015)
          • YOLOv1 (2015)
          • YOLOv2 (2016)
          • YOLOv3 (2018)
          • YOLOv4 (2020)
          • YOLOv5 (2020)
          • YOLOX (2021)
          • YOLOv6 (2022)
          • YOLOv7 (2022)
          • YOLOv8 (2023)
          • Drone-YOLO (2023-08-11) 항공 감시를 위한 딥러닝 객체 탐지
          • YOLO-World (2024)
          • YOLOv10 (2024)
          • YOLOv11 (2024)
          • YOLOv9 (2024)
          • YOLO-DroneMS - 드론 비전을 위한 다중 스케일 객체 탐지 (2024-10-24)
          • YOLO v1부터 v12까지
          • YOLO 객체 탐지 프레임워크에 대한 비판적 고찰
          • YOLO 버전별 라이선스 정책
          • YOLO 버전별 비교
          • YOLO의 비판적 연대기
          • YOLO의 역설 왜 비전문가들은 '상업적 성능' 이상의 가치를 보는가
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        • Fast R-CNN 통합된 고속 객체 탐지 프레임워크
        • Faster R-CNN (Region Proposal Network를 통한 실시간 객체 탐지, 2015)
        • SSD (Single Shot MultiBox Detector, 2016) 단일 샷 객체 탐지기
        • Cascade R-CNN (2017) 고품질 객체 탐지를 위한 다단계 아키텍처
        • Mask R-CNN (2017)
        • RetinaNet 조밀한 객체 탐지 (2017)
        • DSSD (Deconvolutional Single Shot Detectorm 2017-01-23)
        • FSSD (Feature Fusion Single Shot Detector, 2017-12-04)
        • CenterNet (2019) 객체 탐지의 새로운 지평을 연 Anchor-Free 패러다임
        • FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection, 2019)
        • MMDetection (2019-06-17)
        • Detectron2 (2019-10)
        • DETR (DEtection TRansformer, 2020-05)
        • Deformable DETR (2020-10-08)
        • Sparse R-CNN (2020-11-25) 학습 가능한 프로포절을 통한 End-to-End 객체 탐지
        • Deformable DETR (2021-01-12)
        • Detectron2Go
        • GLIP과 Grounding DINO (2021-12) 개방형 어휘 객체 탐지
        • DINO (2022-03) 대조적 노이즈 제거를 통한 End-to-End 객체 탐지
        • Co-DETR (2022-11-19) 협력적 하이브리드 할당을 통한 DETR 기반 객체 탐지기의 훈련 최적화
        • RTMDet (Real-Time Models for Object Detection, 2022-12-14)
        • Real-Time Detection Transformer (RT-DETR, 2023-04)
        • MM-Grounding-DINO (2024-01) 통합 객체 그라운딩 및 탐지를 위한 개방형 파이프라인
        • RT-DETRv2 (2024-07-24) 실시간 객체 탐지를 위한 Bag-of-Freebies 기반 Transformer
        • RF-DETR 실시간 Transformer 객체 탐지 모델 안내서
        • YOLOv8, YOLOv9, RF-DETR 비교
        • 객체 탐지(Object Detection)
        • 객체 탐지 모델의 성능 상충 관계(Trade-off) 및 최적 선택
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      • 오픈 소스 AI 모델
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        • Meta의 개방형 AI 생태계
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        • OpenMMLab (컴퓨터 비전 연구와 개발을 위한 통합 알고리즘 시스템)
        • 고성능 오픈 소스 비전 모델의 현주소
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      • 물리정보신경망 (Physics-Informed Neural Networks, PINNs)
        • 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)
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      • 인공지능 프로토콜 (Protocols)
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        • Meta의 Faiss 고차원 벡터 유사도 검색 라이브러리
        • PyTorch TorchScript에 대한 심층 고찰
        • PyTorch torch.distributed
        • PyTorch 2.x 모델 배포 표준 torch.export
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        • PyTorch
      • 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval-Augmented Generation)
        • 차세대 컨텍스트 인식 RAG 시스템 아키텍처 설계
        • RAG 지능화를 위한 온톨로지 구축 방법론과 현황
        • RAG와 온톨로지 - 대규모 언어 모델의 패러다임 전환
        • RAG와 온톨로지에 의한 인공지능의 현재 수준과 미래 전망
        • RAG의 한계와 온톨로지의 부흥
        • 검색 증강 생성(RAG) 및 온톨로지 기반 접근법
      • 정규화 (Regularizations)
        • 배치 정규화 (Batch Normalization, 2015)
        • 인스턴스 정규화 (Instance Normalization, 2016)
        • 레이어 정규화(Layer Normalization, 트랜스포머에서의 활용, 2016)
        • 그룹 정규화 (Group Normalization, 2018)
        • Root Mean Square Normalization (RMSNorm, 2019)
        • 내부 공변량 이동(ICS)의 심층 분석과 정규화 기법의 재조명
      • 강화 학습 (Reinforcement Learning)
        • 오프라인 강화학습 (Offline RL)
          • 오프라인 강화학습 (Offline RL)
        • 최대 엔트로피 강화학습 (Maximum Entropy Reinforcement Learning)
          • SAC (Soft Actor-Critic, 2018)
        • Q-Learning
          • Q-러닝
          • Q-테이블
        • Meta의 ReAgent
        • 강화학습 안내서
        • 볼츠만 머신 (2025-10-07)
      • 로봇 인공지능 (Robot AI)
        • 정교한 파지 (Dexterous Grasping)
          • ClutterDexGrasp (2025-06-17)
      • 장면인식 인공지능 (Scene Recognition AIs)
        • FVV 자유시점 비디오를 위한 깊이 인식 장면 표현 방식
      • 자기지도학습(Self-Supervised Learning)
        • 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)
      • 시계열 모델 (Sequences)
        • Meta의 Fairseq 시퀀스 모델링 연구를 위한 고성능 툴킷
      • Speech to Text
        • Wav2vec 2.0 (자기 지도 학습 기반 음성 표현)
      • 스테레오 매칭 (Stereo Matchings)
        • DSMNet 안내서
      • 작업 계획 (Task Planning) + VLA
        • MCOUT 멀티 모달 연속적 CoT VLA (2025-08-18)
        • dVLA 멀티모달 CoT VLA 모델 (2025-09-30)
        • CoT4AD 자율주행 CoT VLA 모델 (2025-11-27)
        • 비전-언어-액션(VLA) 모델의 아키텍처적 완결성, 설명 가능성 및 런타임 제어 보증 (2025-12-12)
      • 작업 계획 (Task Planning)
        • CoT (Chain-of-Thought, 연쇄 사고 추론, 2022-01-28)
        • Few-Shot CoT (Chain-of-Thought, 연쇄사고추론, 2022-01-28)
        • Zero-Shot Cot (Chain-of-Thought, 연쇄사고추론, 2022-05-24)
        • ReAct 대규모 언어 모델의 추론(Reasoning)과 행동(Acting) (2022-10-06)
        • Auto-CoT (Chain-of-Thought, 연쇄사고추론, 2022-10-07)
        • LangChain 생태계와 에이전트 오케스트레이션 아키텍처 (2022-10-24)
        • 언어적 강화학습(Verbal Reinforcement Learning) 기반 Reflexion 프레임워크 (2023-03-20)
        • ToT (Tree of Thoughts, 사고의 나무, 2023-05-17)
        • SoT Skeleton-of-Thought 병렬 생성을 위한 프롬프팅 전략 (2023-07-28)
        • GoT (Graph-of-Thoughts, 사고의 그래프, 2023-08-18)
        • LangGraph LLM 기반 상태 유지형 멀티 에이전트 오케스트레이션 (2024-01-17)
        • Lot (Logic-of-Thought, 2024-09-26)
        • CLIMB (반복적 모델 구축을 위한 지속 학습, 2024-10-17)
        • Coconut (Chain of Continuous Thought, 연속적 잠재 공간 기반의 차세대 거대 언어 모델 추론, 2024-12-09)
        • KGoT (Knowledge Graph of Thoughts, 사고의 지식 그래프, 2025-05-03)
        • EGoT (Embodied Graph-of-Thought, 체화된 사고 그래프, 2025-11-03)
        • CLaRa (Bridging Retrieval and Generation with Continuous Latent Reasoning, 2025-11-24)
        • 대규모 언어 모델 기반 태스크 플래닝
      • Terms 용어
        • 추론(Inference)가 이성적 사고(Reasoning)
      • Text-to-Image 생성 기술
        • DALL·E (OpenAI 2021)
        • Stable Diffusion (2021)
        • Text-to-Image 생성 기술
      • Text-to-Video 생성 기술
        • Text-to-Video 생성 기술
      • 토큰화 (Tokenizations)
        • 바이트 페어 인코딩(BPE) 토크나이저
        • Meta FastText에 대한 심층 분석 보고서
        • 회전 위치 임베딩(RoPE)
        • iRoPE
        • 모달리티 비디오 토큰화 기술의 패러다임 진화와 미래 전망
        • 비디오 토큰화 기술의 패러다임 진화와 미래 전망
      • 전이학습 (Transfer Learning)
        • 전이 학습
      • 오디오 (Audio) 트랜스포머
        • 신경망 오디오 코덱과 토큰화
      • 트랜스포머 기반 확산 모델 (Diffusion Models)
        • 트랜스포머 기반 DiT 확장 모델 (Advanced DiT Models)
          • DiMSUM 모델
          • 3D 형상 생성을 위한 확산 트랜스포머 아키텍처
          • 확산 트랜스포머와 전문가 혼합의 융합(DiT-MoE)
          • 3D 표면 생성을 위한 트랜스포머 기반 확산 모델 DiffSurf
          • FiTv2 모델
          • 멀티모달 확산 트랜스포머(MMDiT) 아키텍처 및 생태계
          • Skip-DiT 모델
        • DiT (Diffusion Transformer)
          • 이미지 편집을 위한 어텐션 기반 확산 트랜스포머(ADiT)
          • ADiT 모델
          • 확산 트랜스포머(DiT)
          • U자형 Diffusion Transformer(U-DiT)
      • 번역 (Translations) 문제
        • Meta의 SeamlessM4T 통합적 다중양식 번역 모델
      • Vision-Language-Action(VLA) 모델
        • Vision-Language-Action(VLA) 모델 (2025-10-08)
        • RT-2 Vision-Language-Action 모델 (2023-07-28)
        • TinyVLA 로봇 조작을 위한 고속·데이터 효율적 시각-언어-행동 모델
        • CoA-VLA (Chain-of-Affordance VLA)
        • FAST - VLA 모델을 위한 효율적 행동 토큰화
        • Hi Robot 계층적 시각-언어-행동 모델을 통한 개방형 명령 수행
        • Hierarchical Vision-Language-Action (Hierarchical VLA, 계층적 시각-언어-행동) 모델
        • OpenVLA-OFT (Optimized Fine-Tuning)
        • Visualizing Thought (시각적 사고)
        • ReFineVLA
        • Gemini Robotics 1.5 (2025-09-25)
        • Gemini Robotics-ER 1.5 (2025-10-08)
        • VAMOS 능력 조절 및 제어 가능한 내비게이션을 위한 Hierarchical VLA model (2025-02-26)
        • EGoT (Embodied Graph-of-Thought) 및 ET-VLA 프레임워크
        • Embodiment Transfer Learning (신체 전이 학습, ET) for VLA
        • Compressor-VLA 효율적 로봇 조작을 위한 명령어 유도 시각 토큰 압축 프레임워크
        • VINE 성공 및 실패 데모를 활용한 Hierarchiical VLA 모델 (2025-12-03)
        • VINE 실패 데이터를 활용해 로봇의 강건성을 향상시킨 VLA 모델
        • GoT (Graph of Thoughts)와 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 융합
        • OpenVLA
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      • VLM (Vision Language Model, 시각 언어 모델)
        • LLaVA-NeXT (Large Language and Vision Assistant - Next)
        • Qwen2.5-VL 멀티모달 비전 언어 모델
        • Q-Former (Querying Transformer) 시각-언어 정렬을 위한 정보 병목 아키텍처 및 파생 모델
        • VLM (Vision-Language Models, 시각-언어 모델)
      • VLP (Vision-Language Pre-training)
        • BLIP-2 (Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models)
      • 비전 기반 깊이 추정 (Vision Based Dept)
        • et 다중 모달 융합을 통한 시맨틱 장면 이해 및 영상 처리 기술
        • Selective-Stereo 적응형 주파수 정보 선택 스테레오 매칭 (Adaptive Frequency Information Selection)
        • Depth Anything V2 데이터 중심 단안 깊이 추정
        • LoS (Local Structure-Guided Stereo Matching)
        • MonSter 단안 깊이 추정과 스테레오 매칭 (Marry Monodepth to Stereo Unleashes Power)
        • ZeroStereo 단일 이미지 기반 제로샷 스테레오 매칭 (Zero-shot Stereo Matching from Single Images)
        • BridgeDepth 잠재 정렬(Latent Alignment)을 통한 단안 및 스테레오 추론
        • NVIDIA FoundationStereo 제로샷 스테레오 매칭
        • ereoVGGT와 시각 기하학 기반 트랜스포머(VGGT)
        • S2M2 확장형 스테레오 매칭 모델 (Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation)
        • 컴퓨터 비전 기술의 진화와 FAMNet 아키텍처 (A Lightweight Stereo Matching Network)
        • Lite Any Stereo 고효율 제로샷 스테레오 매칭
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        • 비전 기반 깊이 추정 기술 동향 (2025-09-26)
        • 2025 스테레오 깊이 추정 기술 동향
      • 비전 파운데이션 모델 (Vision Foundation Model)
        • 비전 파운데이션 모델 (Vision Foundation Model)
        • 비전 파운데이션 모델 (Vision Foundation Model)
      • 시각적 지시 튜닝 (Visual Instruction Tuning)
        • LLaVA Large Language-and-Vision Assistant (2023-04-17)
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        • 내비게이션 세계 모델(Navigation World Models, NWM)
        • 내비게이션 세계 모델(Navigation World Models, NWM)
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        • NVIDIA Cosmos Transfer-2 기술 (물리 AI 훈련을 위한 합성 데이터 생성의 혁신)
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      • 머신러닝 기초 원리부터 인공지능의 최전선까지 키워드 로드맵
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      • 데이터 분석의 정수
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        • 1.1.1 CPU 기반 매핑(Voxblox, OctoMap)의 한계와 병목 현상
        • 1.1.2 GPU 가속의 필요성 - 대규모 데이터 처리와 실시간성 확보
        • 1.2 NvBlox 개요
        • 1.2.1 정의 - CUDA 기반의 실시간 밀집 볼륨 재구성(Dense Volumetric Reconstruction) 라이브러리
        • 1.2.2 핵심 성능 지표 - Voxblox 대비 최대 177배 빠른 표면 통합 속도 분석
        • 1.2.3 Isaac ROS 생태계 내에서의 역할과 포지셔닝
        • 제2장 핵심 데이터 구조와 알고리즘
        • 2.1.1 희소(Sparse) 복셀 그리드 구조의 이해
        • 2.1.2 GPU 친화적 데이터 구조 - 해시 테이블과 메모리 접근 최적화
        • 2.1.2 GPU 친화적 데이터 구조 -해시 테이블과 메모리 접근 최적화
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        • 2020년 5월 AI 및 로봇 연구 동향
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        • 2022년 2월 AI 및 로봇 연구 동향
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        • 2022년 6월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 7월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 8월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 9월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 10월 인공지능 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 11월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2022년 12월 AI 및 로봇 연구 동향
      • 2023년 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2023년 1월 AI 및 로봇 분야 연구 동향
        • 2023년 2월 AI 및 로봇 동향
        • 2023년 3월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2023년 4월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2023년 5월 AI 및 로봇 연구 동향
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        • 2023년 8월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2023년 9월 AI 및 로봇 연구 동향
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        • 2023년 11월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2023년 12월 AI 및 로봇 연구 동향
      • 2024년 AI 및 로봇 연구 동향
        • 엔비디아 Run AI 인수 2024년 4월 (2025-08-28)
        • 2024년 드론 기술 (2025-10-03)
        • 2024년 1월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2024년 2월 인공지능 및 로봇 분야 연구 동향
        • 2024년 3월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2024년 4월 AI 및 로봇 분야 연구 동향
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        • 2024년 6월 AI 및 로봇 연구 동향
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        • 2024년 10월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2024년 11월 AI 및 로봇 주요 연구 동향
        • 2024년 12월 AI 및 로봇 연구 동향
      • 2025년 AI 및 로봇 연구 동향
        • 스스로 임무를 결정하는 AI 드론 기술 시장 및 미래 전망
        • 산업용 드론 및 무인 격납고 솔루션 매출 증대 전략
        • 자율 임무 드론과 자율 비행 드론의 기술적 비교
        • 차량 탑재형 드론 격납고 기술 및 시장 동향
        • AI 시대를 위한 열역학적 컴퓨팅 시스템
        • AI 자율 임무 드론 현황과 전망 (2025-09-23)
        • 군사용 AI 자율 임무 드론의 현황과 전망 (2025-09-23)
        • 자율 드론 기술의 최신 동향 분석 (2023-2025)
        • 자율 임무 드론 기술 현황 및 산업 지형 분석
        • AI 자율 임무 드론의 핵심 기술 현황과 전망 (2025-09-23)
        • 소버린 AI의 당위성과 반론 (2025-09-28)
        • 로봇, 드론 시장의 자율 임무 패러다임 전환과 기회
        • 2025년 휴머노이드 로봇 기술 현황 및 미래 전망 (2025-10-11)
        • AI 생산성 역설
        • AMD Instinct와 NVIDIA Blackwell의 AI 컴퓨팅 패권 경쟁
        • 메타의 AI 쟁탈전 재편과 실리콘밸리 인재 전쟁
        • 삼성 3나노 파운드리 공정과 전략적 과제
        • 드론 산업 가치사슬 경쟁 구도 그리고 미래 전략
        • 드론 산업의 야별 진입 장벽과 부가가치 (2025-10-24)
        • 중국의 저고도 경제(低空经济) 국가 전략
        • 기계가 인간의 일을 대체하기 허들(Hurdle)
        • 온톨로지, 피지컬 AI, 인과 추론의 융합과 미래
        • 2025년 인공지능 시대 소프트웨어 엔지니어링 역량의 재정의와 기술적 진화 (2025-11-29)
        • 인공지능 시대의 증강(Augmentation)과 공진화(Co-evolution)를 위한 인간 자본의 재정의 (2025-11-29)
        • 테슬라 자율주행 전략의 구조적 모순과 위기
        • 현대자동차그룹의 자율주행 전략 대전환
        • 아이로봇(iRobot)의 파산
        • 2025년 12월 샌프란시스코 대정전과 자율주행 시스템의 구조적 취약성
        • 거대 단일 모델의 종말과 메타 학습 에이전트 사회의 도래
        • 얀 르쿤과 데미스 하사비스의 기술적 대립과 2025년 인공지능
        • 2025년 1월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 2월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 3월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 4월 AI 및 로봇 연구
        • 2025년 5월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 6월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 7월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 8월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 9월 AI 및 로봇 연구 동향
        • 2025년 11월 AI 연구 현황
        • 2025년 6월 AI 연구 현황
        • 2025년 7월 AI 연구 현황
        • 2025년 8월 AI 연구 현황
        • 2025년 9월 AI 연구 현황
        • # 2025년 10월 AI 연구 현황
        • 2025년 10월 글로벌 드론 산업 동향
        • 2025년 6월 로봇 연구 동향
        • 2025년 7월 로봇 연구 동향
        • 2025년 8월 로봇 연구 동향
        • 2025년 9월 로봇 연구 동향
        • 2025년 10월 글로벌 로보틱스 산업 동향 분석 보고서
        • 2025년 11월 로봇 연구 동향
        • 2025 미국 농기계 시장 현황 및 미래 전망
        • 양자 컴퓨팅 동향 (2025-10-20)
        • 한국 AI 동향 2025-09-28
        • 한국 농기계 산업 현황
        • 항공모빌리티 산업 2025-10-20
      • 실전 논문 작성 가이드
        • 1.1. 내 연구는 어디에 속하는가?
        • 1.2. 로봇 vs AI 커뮤니티의 기대치 차이
        • 1.3. 기여점(Contribution) 3줄 요약하기
        • 2.1. LaTeX 환경 구축
        • # 1. 참고문헌 관리
        • 3.1. 1페이지 그림(Teaser Figure)의 법칙
        • 3.2. 시스템 아키텍처 다이어그램 그리기
        • 3.3. 그래프 작성의 도(道)
        • 4.1. 방법론 (Methodology)
        • 4.2. 실험 설계 (Experimental Setup)
        • 4.3. 결과 분석 (Results)
        • 4.4. 실패 케이스(Failure Cases) 공개
        • 5.1. 서론(Introduction)의 5단 구성
        • 5.2. 관련 연구 (Related Work)
        • 5.3. 결론 (Conclusion)
        • 6.1. 검색에 걸리는 제목(Title) 짓기
        • 6.2. 4문장 초록(Abstract) 공식
        • 7.1. 논리적 흐름 점검
        • 7.2. 영어 표현 다듬기
        • ### 0.0.1 형식(Formatting) 준수
        • 8.1. 보충 자료 (Supplementary Material)
        • 8.2. 리뷰 대응(Rebuttal)의 기술
        • 8.3. 카메라 레디(Camera Ready) 및 발표 준비
        • index.png
      • 2024년 심층기사
        • 앱과 웹 서비스 시대는 끝났다
      • 2025년 심층기사
        • AI시대 소프트웨어 개발 도구 트렌드
        • AI시대 소프트웨어 개발 트렌드
        • AI시대 소프트웨어 개발자 채용 트렌드
        • 소프트웨어 개발자 채용의 혁신 경력의 양을 넘어선 다기능 역량의 시대
        • 동일가치노동 동일임금 원칙
        • 서부간선도로 평면화 사업에 대한 종합 분석 안내서
        • 신뢰의 균열 - 중국산 기술 생태계의 리스크 분석 및 전략
        • Religion과 종교(宗敎)의 엄밀한 비교
        • 민주 평화론
        • 트럼프의 '위대한 미국'
        • 조지아주 한국인 근로자 구금 사태에 대한 법적 및 지정학적 분석 보고서
        • 대한민국 과로사(過勞死) 실태 및 정책적 대응 방안
        • 2025-09-10 정치인 무보수 및 선거비용 미보전 주장에 대한 고찰
        • 백종원 논란
        • 트럼프 반이민 정책 지지층의 정서 구조
        • LK-99 상온 초전도체 주장의 전말과 과학적 검증의 기록
        • 조지아 급습 사건 미국 이민 정책, 노동력 부족, 외국인 투자의 충돌에 대한 케이스 스터디
        • 조지아 사태 기술자의 귀환과 미국의 숙련 인력 딜레마
        • AI 시대 소프트웨어 개발자 채용 트렌드 및 전망
        • 기득권 엘리트와 '이단아' 대통령 노무현의 전면전
        • 네팔 시위 현황과 전망
        • 바이브 코딩 현황과 미래 전망
        • 왜 한국 기득권은 이재명을 거부하는가
        • 중국 암호화폐 전면 퇴출 동인 과정 그리고 지정학적 파장
        • 한미 FTA 그리고 조약 파기 권한에 대한 분석 보고서
        • 한미 FTA 파기에 대한 다층적 파급 효과 분석 및 국가 전략 전망
        • 미국의 제조업 르네상스 - 신화인가, 현실인가?
        • 아이폰과 갤럭시, 스마트폰 패권의 현주소와 미래 전망
        • 주한미군 철수의 전방위적 파급 효과
        • 트럼프 행정부의 대미 투자 요구 거부 및 25% 관세 수용의 경제적 파급 효과
        • 한국과 미국 협상에서 트럼프 행정부의 신뢰도 분석
        • 한미 통화 스와프 논쟁
        • 한미상호방위조약 파기 시나리오
        • 주한미군 철수의 전방위적 파급 효과
        • 러시아-우크라이나 전쟁 (2025-09-26)
        • MAGA의 시선 위기의 미국 (2025-09-27)
        • 2025년 9월 26일 국가기간전산망 화재 (2025-09-27)
        • 신 애치슨 라인 (2025-09-27)
        • 지구온난화 과학적 주장과 반론
        • 트럼프의 반도체 관세 폭탄 (2025-09-27)
        • 2025년 9월 카카오톡 업데이트 논란 및 개인 활동 유출 사태 분석 보고서
        • 나락으로 향하는 제국 미국 쇠퇴의 해부 (2025-09-29)
        • 미국의 감세 및 자유무역 정책 최대 수혜자 (2025-09-30)
        • 한국의 배임죄 폐지 논란 (2025-10-02)
        • 중국인 무비자 입국과 범죄 가능성에 대한 논란
        • 제국의 쇠퇴 모델 (2025-10-03)
        • 트럼프 행정부의 신(新)통상 질서 - EU·일본과의 이면 합의 및 '한국 패싱' 현황
        • 해남 솔라시도
        • 한미 동맹 경제적 강압과 전략적 재편
        • 영국의 퇴보 - 해가 지지 않는 나라의 황혼
        • 유럽의 우경화 - 심층 분석 보고서
        • 일본 퇴보의 다층적 분석 - 잃어버린 시대의 경제, 사회, 그리고 산업 구조 변화
        • 캄보디아 초국경 범죄조직 실태 및 단속 현황
        • 프랑스는 퇴보하고 있는가 - 쇠퇴론(Déclinisme) 의 신화와 실체
        • 나주시 농촌공간정비사업
        • 대한민국 장기 빈집 강제 철거 제도
        • 한국의 노동생산성 현황 진단과 미래 전략
        • 트럼프의 AUKUS 재확인과 미국 군사력 우위론
        • 2025년 10월 코스피 급등 현상
        • 미국의 대러시아 에너지 제재 압박에 대한 일본의 전략적 대응 - 국익과 동맹 사이의 균형
        • 전동 킥보드 추방
        • 미국-베네수엘라 갈등의 다층적 원인과 전개
        • 2025 한미정상회담 신라 금관 선물의 다층적 의미
        • 한미 핵잠수함 거래의 실체
        • 한국 청년층의 정치적 단층과 그 심층적 원인
        • 희토류 패권 - 중국은 어떻게 세계 공급망을 장악했는가
        • 국민의힘의 우경화 메커니즘
        • 석탄 보조금의 구조적 실체와 파급효과
        • 사법적 진실, 정치적 역학 및 사회적 파장
        • 트럼프의 '황금 함대(Golden Fleet)'
        • 2025 글로벌 모빌리티 패권 전쟁과 한국 산업의 생존
        • 2025년 이재명 정부의 김성식 국민경제자문회의 부의장 지명과 통합정부론
        • 이재명 정부의 이혜훈 기획예산처 장관 지명
        • 이재명 정부의 초대 기획예산처 장관 이혜훈 지명과 재정 거버넌스의 구조적 전환
      • 영향력 기준 위대한 연구
      • 영향력 기준 위대한 발견 - 인류 문명의 이정표
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      • 지난 50년간 인공지능 및 로보틱스 발전사 (1975-2024년)
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          • VDBFusion
          • VDBFusion과 OpenVDB에 대한 비교
        • 포인트 클라우드 고속 스트리밍 기술
        • 포인트 클라우드 데이터 구조의 종합적 분석
      • 레이더
        • 4D 이미징 레이더 기술 및 제품 스펙 최신 현황
        • 능동형 전자주사식 위상배열(AESA) 레이더
        • FMCW 4D 이미징 레이더
      • 신호 처리
        • 고속 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform, FFT)
      • 스테레오 카메라 (Stereo Camera)
        • 아고스비전 광시야 3D 비전 센서
        • Intel RealSense D435 심층 고찰
        • Orbbec Femto Bolt 3D 카메라에 대한 기술적 고찰
        • 구면 스테레오 매칭
      • 촉각센서 (tactile sensors)
        • 에이딘로보틱스 촉각 센서 기술 (2025-10-03)
        • 촉각 센서 기술 모노그래프
      • 열영상 카메라
        • 열영상 카메라의 작동 원리에 대한 심층 분석
      • 센서 타이머
        • 센서 측정 시간 동기화 기술
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    • 서비스 (Services)
      • 데이터 분산 서비스 DDS
        • eProsima Fast DDS
          • Fast DDS의 Rust 지원 래퍼 개발
          • Fast-DDS-Gen에 대한 심층 분석 및 활용 가이드
          • eProsima Fast DDS Monitor
          • eProsima Fast DDS Spy 전문가용 컴펜디움
          • eProsima Fast DDS Statistics Backend
          • eProsima Fast DDS 실시간 분산 시스템을 위한 고성능 미들웨어
          • eProsima Integration Service 시스템 아키텍처 및 통합
          • eProsima Integration Service를 활용한 Fast DDS와 WebSocket 브리지
          • 실시간 드론 통신을 위한 Fast DDS와 DJI Mobile SDK의 안드로이드 통합
        • RTI Connext DDS
          • # 1. 서론
          • RTI Web Integration Service
          • 실시간 분산 시스템을 위한 RTI Connext DDS
        • DDS 보안
          • DDS 보안
        • DDS 게이트웨이 & 라우터
          • DDS 라우터 아키텍처 및 구현
          • DDS와 CAN 버스 게이트웨이의 아키텍처
          • DDS와 웹소켓 통합을 위한 포괄적인 아키텍처 가이드
          • UDP 기반 DDS와 외부 큐 연동을 위한 최종 가이드
        • DDS 언어 지원
          • Dust-DDS
          • RustDDS
        • DDS와 마이크로서비스
          • 보안 DDS 통신을 결합한 서비스당 데이터베이스 패턴
          • 실시간 시스템의 DDS와 마이크로서비스의 통신 패러다임
        • DDS 현황
          • 2025년 데이터 분산 기술 현황
        • 1.1 통신 미들웨어의 진화와 OMG 표준화
        • 1.2 데이터 중심(Data-Centric) 통신의 패러다임 변화
        • 1.3 다른 통신 모델과의 비교 (MQTT, AMQP, REST vs DDS)
        • 2.1 게시-구독(Publish-Subscribe) 패턴의 이해
        • 2.2 글로벌 데이터 공간(Global Data Space) 개념
        • 2.3 전체 시스템 구조도 - 도메인, 참여자, 토픽
        • 3.1 IDL(Interface Definition Language) 문법 기초
        • 3.2 기본 타입과 구조체(Struct), 시퀀스(Sequence)
        • 3.3 키(Key) 설정을 통한 데이터 인스턴스(Instance) 구분 전략
        • 4.1 토픽의 이름 짓기 및 구조화
        • 4.2 토픽의 일관성 검사 (Topic Coherence Check)
        • 5.1 DataWriter와 Publisher의 생성 및 설정
        • 5.2 인스턴스 등록(Register)과 해제(Dispose)의 차이
        • 6.1 비동기(Asynchronous) 이벤트 처리의 개념
        • 6.2 on_data_available 콜백(Callback) 함수의 활용
        • 6.3 리스너 실행 컨텍스트와 교착 상태(Deadlock) 방지 가이드
        • 7.1 동기(Synchronous) 대기 모델과 WaitSet의 구조
        • DDS WaitSet 메커니즘과 동시성 모델
        • DDS 데이터 분산 서비스를 위한 체계적 토픽 설계 원칙 및 성능 최적화
        • DDS 리스너(Listener) 아키텍처
        • DDS 통합 서비스에 대한 종합적 분석 및 구현 가이드
        • Micro-XRCE-DDS 심층 분석 및 활용 가이드
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            • ERPNext 안내서
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          • Docker Compose와 외부 Nginx 리버스 프록시를 활용한 Nextcloud AIO 설치 안내서
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이상 행동 탐지 (Anomaly Behaviour Detection)

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이상 행동 탐지 (Anomaly Behaviour Detection)

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