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- [연구] 우홍욱 교수 연구실(CSI연구실), NeurIPS 2026 논문 게재 승인 (Oral 1편, Spotlight 1편, Poster 2편) NEW
- 우홍욱 교수 연구실(CSI연구실), NeurIPS 2026 논문 게재 승인 (Oral 1편, Spotlight 1편, Poster 2편) CSI연구실(지도교수: 우홍욱, https://csiagentgroup.com)의 연구결과가 인공지능 분야 주요 국제학회인 NeurIPS 2026(The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems)에 총 4편의 논문(Oral 1편, Spotlight 1편 포함)으로 게재 승인(Accept)되었습니다. 논문은 2026년 12월 호주 시드니의 ICC Sydney에서 발표될 예정입니다. 1. [NeurIPS] 논문 “NeSyKC: Neurosymbolic Knowledge Compilation For Lifelong Learning Embodied Agents”는 소프트웨어학과 최원제(박사과정), 김주영(석사과정), 최세라(석박통합과정), 송영욱(석사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. (Spotlight; top 0.95%) 본 연구에서는 새로운 태스크가 지속적으로 주어지는 개방형 환경에서, 체화형 에이전트의 지속학습 프레임워크 Neurosymbolic Knowledge Compilation (NeSyKC)를 제안합니다. NeSyKC는 재사용 가능한 지식을 환경과의 상호작용을 설명하는 명시적 지식과 에이전트의 체화된 능력을 나타내는 절차적 지식의 두 가지 형태로 유지하며, 명시적 지식을 지속적으로 확장하면서 이를 절차적 지식으로 점진적으로 변환합니다. 구체적으로, 태스크 수행 과정에서 얻은 경험을 환경의 일반적인 규칙으로 추상화하고, 검증된 규칙으로부터 행동 절차를 도출하여 모델 추론에 적용 가능한 뉴럴 어댑터로 변환합니다. 이를 통해 에이전트는 경험이 쌓일수록 환경에 대한 지식을 확장하는 동시에, 이전에 학습한 내용을 보다 효율적으로 재사용할 수 있습니다. NeSyKC는 Neurosymbolic Generalization과 Neurosymbolic Proceduralization의 두 과정으로 구성됩니다. 먼저 Neurosymbolic Generalization은 에이전트가 태스크를 수행하며 얻은 경험을 언어 모델(LM)을 이용해 심볼릭 규칙으로 추상화하고, 심볼릭 도구를 통해 해당 규칙이 실제 경험과 일관되는지를 논리적으로 검증하여 심볼릭 규칙 집합을 지속적으로 확장하고 수정합니다. 이렇게 형성된 규칙 집합은 심볼릭 도구를 이용한 느리지만 검증 가능한 행동 계획 수립에 활용됩니다. 이어서 Neurosymbolic Proceduralization은 심볼릭 규칙 집합으로부터 실제 태스크 수행에 필요한 절차를 심볼릭 도구로 도출하고, 이를 LM 내부의 뉴럴 어댑터로 점진적으로 컴파일합니다. 이렇게 축적된 어댑터는 심볼릭 도구를 매번 호출하지 않고도 학습한 행동 절차를 빠르게 재사용할 수 있도록 합니다. 따라서 새로운 경험이 심볼릭 규칙을 개선하고, 개선된 규칙에서 도출된 행동 절차가 다시 모델 내부에 컴파일되는 과정이 반복되면서, 에이전트는 점차 심볼릭 도구 기반 추론 중심에서 효율적인 모델 추론으로 전환됩니다. 실험에서는 VirtualHome, ALFWorld, EB-Habitat, PDDLGym을 기반으로 구성한 네 가지 개방형 환경에서 NeSyKC의 지속학습 성능을 평가했습니다. NeSyKC는 태스크를 연속적으로 수행할수록 성능을 지속적으로 향상시켰으며, 학습에 사용되지 않은 미경험 태스크에서도 높은 일반화 성능을 보였습니다. knowledge compilation이 진행됨에 따라 경험한 태스크의 성공률은 20%에서 84%로, 미경험 태스크는 27%에서 77%로 증가한 반면, 평균 추론 시간은 각각 7.3초에서 0.5초, 7.9초에서 0.6초로 감소하여 지속학습이 진행되면서 성능과 추론 효율이 함께 향상되는 것을 확인했습니다. 또한 FR3와 UR7e를 이용한 실제 로봇 실험에서는 실행 과정에서 얻은 새로운 경험이나 다른 로봇의 시연을 통해 심볼릭 규칙을 수정하고, 이를 행동 절차로 컴파일하여 다양한 태스크 변형에 재사용할 수 있음을 검증했습니다. 2. [NeurIPS] 논문 “Skill-Adaptive Noise Scheduling for Diffusion Policies”는 소프트웨어학과 김우경(박사과정), 유광표(로보로스, 박사), 인공지능학과 박은영(석사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 기존 Diffusion 정책은 모든 행동 차원에 같은 고정 노이즈 스케줄을 적용합니다. 그러나 접촉이 많은 Contact-Rich 조작과 다지 손을 사용한 Dexterous 조작에서는 접촉 제약과 힘의 평형이 행동 차원들을 강하게 결합하고, 그 결합 패턴은 스킬마다 다릅니다. 고정 스케줄은 이 차원 간 의존성을 활용하지 못해 느슨한 ELBO를 낳고, 그 결과 Denoising 스텝을 늘려도 넘을 수 없는 성능 상한이 생깁니다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 Skill-Adaptive Noise Diffusion (SaND) 프레임워크를 제안합니다. SaND는 스킬 임베딩을 조건으로 행동 차원별 노이즈 스케줄을 학습하여, 스킬마다 예측이 쉬운 차원을 먼저 확정하고 접촉에 민감한 차원을 나중에 정제합니다. 학습된 스케줄이 스킬과 무관한 고정 스케줄로 붕괴하지 않도록, SaND는 스케줄 미분의 Legendre 계수로부터 스킬 임베딩을 복원하는 역 스케줄을 함께 학습합니다. 나아가 SaND는 Legendre 계수 공간에서 스킬을 군집화하고 군집별로 필요한 최소 Denoising 스텝 수를 정하는 적응형 Denoising을 통해, 추론 시 정밀한 접촉 스킬에는 더 많은 연산을, 단순한 이동 스킬에는 더 적은 연산을 배분합니다. 실험에서 SaND는 가장 강한 기준선인 SkillDiffuser보다 평균 성공률이 MimicGen 벤치마크에서 11.7%p, DexMimicGen 벤치마크에서 13.0%p 높았고, Bi-DexHands 벤치마크에서도 최고 누적 보상을 기록했습니다. 적응형 Denoising은 성능 저하 0.7%p 이내로 Denoising 스텝을 45.6–63.2% 줄였으며, 스케줄 학습 자체의 추가 비용은 FLOPs 0.31%에 불과했습니다. UR7e와 Robotiq 2F-85 그리퍼를 사용한 실로봇 실험에서도 SaND는 Diffusion Policy(DP)보다 평균 55%p 높은 성공률을 보였습니다. 3. [NeurIPS] 논문 “Reconfiguring Procedural Knowledge for Compositional Robot Skill Adaptation”에는 성균관대학교 소프트웨어학과 이대희(석박통합과정), 안상현(석박통합과정) 연구원과 미국 텍사스대학교 오스틴(UT Austin) 이동수(박사과정), 삼성전자 유민종 박사가 저자로 참여했습니다. 그림 1 제한된 작업 정보로 로봇 스킬을 재구성하는 RecPo 프레임워크의 개념도 본 연구에서는 로봇이 기존에 보유한 행동 기술(스킬)을 재조합하여 새로운 복합 작업에 적응하는 RecPo 프레임워크를 제안합니다. 기존 방법은 저장된 동작을 개별적으로 검색하거나 미리 구성된 연결 구조를 활용하므로, 목표와 일부 중간 상태만 주어지는 상황에서 적절한 실행 순서를 구성하는 데 한계가 있습니다. RecPo는 실행 기록에 담긴 상태 변화와 연결 관계를 활용하여 이러한 문제를 해결합니다. RecPo는 절차 지식베이스(Procedure Knowledge Base)와 작업 구체화(Task Materialization)의 두 부분으로 이루어져 있습니다. 절차 지식베이스는 스킬 실행 기록을 객체 상태 등 서로 다른 정보 요소에 주목하는 ‘절차 뷰’로 나누어 저장합니다. 작업 구체화 과정에서는 새로운 작업에 필요한 상태 변화를 같은 뷰로 해석하고, 저장된 기록의 전이 관계를 연결해 실행 가능한 스킬 시퀀스를 생성합니다. 확장된 Franka Kitchen 시뮬레이션에서 RecPo는 하위 작업을 제시된 순서대로 완료한 비율이 평균 91.3%로, 기존 스킬 검색 및 연결 방식보다 높은 성능을 보였습니다. 실제 Franka 로봇의 커피 따르기 실험에서도 절차 뷰와 실행 기록을 일부 갱신하여 작업별 재학습 없이 실행 절차를 조정할 수 있음을 확인했습니다. 이러한 결과는 기존 경험을 재사용하면서 변화하는 작업과 환경에 효율적으로 적응할 수 있음을 보여줍니다. 4. [NeurIPS] 논문 “HeMeR: Heterogeneous Memory Reconciliation for Embodied Agents via Structured KV Reuse”에는 성균관대학교 소프트웨어학과 천세헌(석박통합과정), 최원제(박사과정), 장진우(석박통합과정) 연구원과 인공지능학과 곽태윤(석사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. (Oral; top 0.36%) 기존 Memory-Augmented Embodied Agent는 Declarative, Procedural, Working Memory를 함께 활용하지만, 각 단계에서 메모리가 갱신되면 전체 Memory Context를 새로운 입력처럼 처리하는 경우가 많습니다. 이 때문에 대부분의 내용이 유지되어도 KV Cache를 다시 계산해야 하며, 반대로 기존 KV를 그대로 재사용하면 위치, 의존 관계, Adapter 변화로 인해 잘못된 상태를 사용할 수 있습니다. 따라서 장기 작업에서는 변경된 메모리와 재사용 가능한 메모리를 구분하는 것이 중요합니다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 HeMeR (Heterogeneous Memory Reconciliation)를 제안합니다. HeMeR는 Memory Context를 Memory Type, Semantic Role, Dependency, KV Range, Adapter 정보를 포함하는 Memory Chunk로 구조화하고, 단계 사이의 삽입, 제거, 재배치를 추적해 변경된 KV Range만 다시 계산합니다. 위치만 바뀐 Chunk는 RoPE Remapping으로 재사용하며, Procedural Memory의 LoRA Adapter 변화도 KV 호환성 조건에 포함해 Adapter 전환 시에도 유효한 KV State를 유지합니다. 실험에서 HEMER는 ALFWorld에서 71.43% 성공률과 0.18초/step, Habitat에서 76.28%와 1.82초/step을 기록해 MemRL보다 높은 성능과 낮은 지연시간을 보였습니다. 실제 UR7e 로봇 환경에서도 83.20% 성공률과 1.87초/step으로 MemRL 대비 성공률을 18.92%p 높이고 지연시간을 2.94초에서 1.87초로 줄였습니다. 또한 50개 Memory Chunk에서 Full Rebuild의 TTFT가 148.59ms인 반면 HeMeR는 73.49ms로, 메모리 변화 상황에서도 높은 KV 재사용 효율을 유지했습니다. CSI연구실은 Embodied AI, Vision-Language-Action Model, Reinforcement Learning 기술을 활용하여 범용 인공지능 에이전트 연구와 로봇 지능 연구 등을 수행하고 있습니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://csiagentgroup.com
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- 작성일 2026-10-08
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- [연구] 허재필 교수 연구팀, 몇 개의 예시 영상만으로도 행동을 인식하는 AI 개발
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- 작성일 2026-08-28
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- [연구] 우홍욱 교수 연구실(CSI연구실), IROS 2026 과 ECCV 2026 논문 게재 승인
- CSI연구실(지도교수: 우홍욱, https://csiagentgroup.com)의 논문이 로봇공학 분야 우수학회인 IROS 2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)과 인공지능 분야 우수학회인 ECCV 2026 (The 19th European Conference on Computer Vision)에 게재 승인(Accept) 되었습니다. IROS 논문은 26년 9월 미국 펜실베이니아주 피츠버그의 David L. Lawrence Convention Center에서 발표될 예정이며, ECCV 논문은 26년 9월 스웨덴 말뫼의 Malmö Arena와 Malmömässan에서 발표될 예정입니다. 1. [IROS] 논문 “ROBOBRIDGE: A Modular Framework for Bridging Policies to Robust Real-World Robotic Agents”는 소프트웨어학과 윤시형(석박통합과정), 유민종(삼성리서치, 박사), 안상현(석사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 Vision-Language-Action(VLA) 모델과 같은 행동 생성 정책을 실제 로봇 환경에서 강건한 에이전트로 확장하는 ROBOBRIDGE 프레임워크를 제안합니다. 기존 VLA 모델은 행동 예측에는 효과적이지만 실패 복구, 장기 작업 수행, 관측·작업·로봇 변화에 대한 강건성 측면에서 한계를 가지고 있습니다. ROBOBRIDGE는 정책 모델을 재학습하지 않고 외부 orchestration 계층으로 감싸 이러한 한계를 보완합니다. ROBOBRIDGE는 Monitor, Perceptor, Planner, Controller, Robot Interface의 다섯 개 모듈로 이루어져 있습니다. Perceptor는 관찰을 객체 중심 상태로 변환하고, Planner는 현재 장면과 언어 지시를 바탕으로 primitive plan을 생성합니다. Controller는 VLA, IK solver, scripted policy 등 실제 동작을 생성하는 정책이 들어가는 부분이며, Robot Interface는 Franka Research 3, UR7e와 같은 서로 다른 로봇 플랫폼의 API와 좌표계를 추상화합니다. Monitor는 실행 결과를 확인하고 retry, regenerate, replan, re-perceive 등 계층적 복구 전략을 선택합니다. 핵심적으로 ROBOBRIDGE는 실패 복구를 위한 two-phase monitoring과 장기 작업 수행을 위한 reactive planning with asynchronous perception을 결합합니다. 실패가 감지되면 원인을 진단해 필요한 복구 단계를 선택하고, 환경이 바뀌면 최신 객체 상태를 반영해 이후 primitive를 다시 생성합니다. VLA를 Controller로 사용할 때에는 primitive skill별 LoRA adapter를 적용하는 primitive skill fine-tuning을 통해 domain shift에 대한 민감도를 완화합니다. LIBERO 및 RoboCasa 시뮬레이션 환경과 실제 Franka Research 3, UR7e 로봇 플랫폼에서의 실험 결과, ROBOBRIDGE는 standalone VLA 및 기존 augmented VLA deployment 대비 일관된 성능 향상을 보였습니다. 이러한 결과는 안정적인 로봇 에이전트가 단순한 action predictor가 아니라 perception, planning, monitoring, recovery가 결합된 실행 구조를 통해 구현될 수 있음을 보여 줍니다. 2. [ECCV]논문 “Multi-scale Mixture of World Models for Embodied Agents in Evolving Environments”은 소프트웨어학과 장진우(석박통합과정), 윤시형(석박통합과정) 연구원과 인공지능학과 노정호(석사과정), 조현석(석박통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 체화형 에이전트(embodied agents)가 지속적으로 변하는 환경에서 관찰 데이터만으로 적응할 수 있게 하는 MuSix(Multi-Scale Mixture of World Models) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 기존 월드 모델에 MoE 구조를 접목하면서 물리적 스케일의 월드 모델과 추상적 스케일의 월드 모델 등 다양한 스케일의 월드 모델을 혼합하는 방법과 이들이 유기적으로 진화하도록 지식을 주입하는 방법을 제안합니다. MuSix는 월드 모델 혼합 부분과 월드 모델 진화 부분으로 이루어져 있습니다. 월드 모델 혼합 부분은 스케일에 따라 라우팅 방식을 조절하는 meta-router와 실제 월드 모델을 라우팅하는 라우터의 2단계 구조로 이루어져 있습니다. 월드 모델 진화 부분에서는 새로운 지식이 스케일 단위로 그룹화된 월드 모델 그룹 각각에 주입되면서 필요하지 않은 기존 지식을 제거하는 intra-scale evolution이 일어나고, 동시에 스케일 간에 지식을 전이하는 inter-scale evolution이 발생합니다. EmbodiedBench 및 실제 Franka 로봇 조작 환경에서의 실험 결과 MuSix는 기존 SayCanPay 대비 평균 14.51% 높은 작업 성공률을 달성했습니다. 이러한 결과는 MuSix가 지속적으로 변하는 환경에서 체화형 에이전트가 스케일 단위로 월드 모델을 혼합하고 진화하게 하여 실시간으로 적응할 수 있게 하며, 이를 통해 지속적인 환경 변화에도 강건하게 추론할 수 있음을 보여 줍니다. CSI 연구실은 Embodied AI, Vision-Language-Action Model, Reinforcement Learning 기술을 활용하여 범용 인공지능 에이전트 연구와 로봇 지능 연구 등을 수행하고 있습니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://csiagentgroup.com
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- 작성일 2026-08-14
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- [연구] 우홍욱 교수 연구실(CSI연구실), ICML 2026 논문 3편 게재 승인
- 우홍욱 교수 연구실(CSI연구실), ICML 2026 논문 3편 게재 승인 CSI연구실(지도교수: 우홍욱, https://csiagentgroup.com)의 논문이 인공지능 분야 우수학회인 ICML 2026 (The Forty-Third International Conference on Machine Learning)에 3편 논문이 게재 승인(Accept) 되었습니다. 논문은 26년 7월 서울 코엑스 컨벤션 센터에서 발표될 예정입니다. 1. 논문 “Functional Cache Grafting: Robust and Rapid Code-Policy Synthesis for Embodied Agents”은 소프트웨어학과 천세헌(석박통합과정), 최원제(박사과정), 최세라(석박통합과정), 안상현(석사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 체화 에이전트(embodied agents)가 자연어 지시와 환경 관찰을 바탕으로 실행 가능한 코드 정책(code policy)을 생성할 때 발생하는 지연 시간과 낮은 안정성 문제를 다루었습니다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 함수 단위로 검증된 코드 구조와 Transformer의 KV cache를 재사용하는 Functional Cache Grafting(FCGRAFT) 프레임워크를 제안합니다. FCGRAFT는 기존에 성공적으로 실행된 코드 정책을 함수 단위로 분해하여 Function-Interface tier와 Function-Code tier로 구성된 two-tier code cache에 저장합니다. 이후 새로운 작업이 주어지면, cache-stitching을 통해 검증된 함수 구조를 조합하고, 실행 중 오류가 발생하면 cache-patching을 통해 문제가 되는 코드 구간만 국소적으로 수정합니다. ALFRED, TEACh, RLBench 및 실제 Franka 로봇 조작 환경에서의 실험 결과, FCGRAFT는 기존 RAGCache 대비 평균 18.31% 높은 작업 성공률과 2.3배 빠른 정책 합성 속도를 달성했습니다. 이러한 결과는 FCGRAFT가 지속적으로 변화하는 개방형 환경에서 코드 기반 정책을 효율적으로 재사용·수정함으로써, 체화 에이전트의 실시간성과 강건성을 동시에 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 2. 논문 “Efficient Skill Grounding via Code Refactoring with Small Language Models”은 소프트웨어학과 최세라(석박통합과정), 최원제(박사과정), 천세헌(석박통합과정), 이대희(석박통합과정), 김주영(석사과정), 시스템경영공학과 이채은(학사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 소형 언어모델(sLM)이 배포 환경의 제약 속에서도 효율적인 스킬 그라운딩(skill grounding)을 수행할 수 있도록 하는 리팩토링 중심(refactoring-centric) 에이전트 프레임워크 RECENT를 제안합니다. 기존 Code-as-Policies(CaP) 방식이 로봇 형태나 환경이 바뀔 때마다 스킬 코드를 처음부터 재생성해야 하는 문제를 해결하여, 소형 언어모델만으로도 안정적인 장기(long-horizon) 로봇 제어를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. RECENT는 스킬 코드를 변하지 않는 의미적 의도(semantic intent)와 배포 환경에 종속적인 실행 바인딩(execution bindings)을 분리하고, 사전에 결정 가능한 임바디먼트(embodiment) 충돌은 온톨로지 기반 추론을 통한 Fill-in-the-Middle 기반의 국소적 코드 편집으로 해결합니다. 실행 시점에 확인 가능한 환경적 요인은 단위 테스트(unit-test)로 문제 발생 가능성을 감지하고, 아직 실행되지 않은 코드 조각만을 FIM 방식으로 패치하여 로봇 실행을 중단시키지 않으면서 실행 중 적응(in-situ adaptation)을 수행합니다. CoppeliaSim과 Genesis에서 로봇 종류와 그리퍼 종류가 달라지는 시나리오를 세팅하여 평가한 결과, RECENT는 동일 크기의 증류(distilled) sLM 기반 CaP-CodeV-R1 대비 과제 성공률을 62.78% 향상시키고 코드 수정에 소요되는 시간을 평균 43.83초에서 2.60초 수준으로 단축했습니다. 이를 통해 RECENT는 소형 언어모델로도 배포 환경의 제약 속에서 안정적이고 효율적인 스킬 재사용이 가능함을 입증했습니다. 3. 논문 “Knothe-Rosenblatt Quantile Regression for Risk-sensitive Multi-objective Reinforcement Learning” 은 소프트웨어학과 유광표(박사과정), 김우경(박사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 다목적 강화학습에도 위험 민감 강화학습을 할 수 있도록 Knothe-Rosenblatt (KR) map을 통한 위험 민감 강화학습 프레임워크를 제시하였습니다. 기존 위험 민감 강화학습은 다목적 환경에서 학습할 수 없는 문제를 가지고 있는데, 본 연구에서는 p은 분위수 함수를 Autoregressive한 map으로 표현하고, 이를 통해 Multivariate Distributional Bellman Equation의 수렴 및 벡터 위험 측도의 적절성을 증명하였습니다. 구현적 측면에서는 1. 인위적 순서 편향성 완화: KR 맵이 태생적으로 유발하는 목적 함수 간의 인위적인 순서 의존성 문제를 해결하기 위해, 위치 인코딩(Positional Encoding)이 생략된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 임베딩 계층에 활용했습니다. 2. MO-TQC를 통한 학습 안정성 확보: 다목적 환경 특유의 과대적합(Overestimation bias)을 방지하고 분포 정밀도를 제어하기 위해, 차원별(dimension-wise) 및 합산(summation) 원자 제거 메커니즘을 포함하는 MO-TQC를 새롭게 고안했습니다. 본 연구는 다목적 강화학습의 표준 벤치마크인 MO-Gymnasium (Cheetah, Hopper 등) 및 실제 데이터 기반의 금융 포트폴리오 관리 환경(FinRL)에서 기장 뛰어난 비교군 대비 평균 29.77%의 전반적인 성능 (EU, HV) 향상을 기록했습니다. 특히 하위 10%의 최악의 상황을 고려하는 위험 민감 지표에서는 (EU_risk, HV_risk) 41.18%의 성능 향상을 달성하였습니다. 금융 환경에서 (unseen 데이터) 결과 수익률(Earnings) 25.40%, Sortino 지수 4.50, Sharpe 지수 2.01이라는 성과를 달성했습니다. (동일 기간 나스닥 100(Nasdaq 100) 벤치마크의 수익률 7.70%). CSI 연구실은 Embodied Agent, Reinforcement Learning, Self-Learning 기술을 활용하여 범용 인공지능 에이전트 연구와 로봇, 드론 자율주행 연구 등을 수행하고 있습니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://csiagentgroup.com
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- 작성일 2026-08-14
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