Minwoo Kim
Seoul National University
収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
所属歴（論文より）: Seoul National University（〜2026） ／ Kookmin University（〜2026）
VLM言語指示ナビゲーション/シーン記憶クラウドロボティクス/無線リソース管理VLM/ベンチマーク/エッジ推論VLA/評価ベンチマークVLA
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- FreshLatent: 資源制約下の身体性VLM知覚のためのチャネル適応型潜在アダプテーションVLM2026/9/24
無線通信で劣化した中間特徴に適応する軽量なチャネル認識型潜在アダプタを提案し、VLM本体を凍結したまま省資源でロバストなUAV知覚を実現した。
- FRAME: 属性読み出しによる因子分解型検索を用いたオブジェクト中心シーン記憶言語指示ナビゲーション/シーン記憶2026/9/8
言語指示でロボットが物体を検索する際、複数の永続的属性（カテゴリ、材質、サイズなど）を組み合わせた検索を可能にするFRAMEを提案。属性ごとの証拠を学習し、軽量な行列計算で高精度なマルチ属性検索を実現した。
- LUCID: デジタルツイン・イン・ザ・ループによるQoS保証ロボット制御のためのエージェント型AIフレームワーククラウドロボティクス/無線リソース管理2026/8/28
クラウドロボティクスにおける軌道計画と無線リソース管理を、LLMエージェントが動的に最適化問題として再構成するフレームワークを提案。大規模シーンを無線対応デジタルツインに変換し、QoS違反を回避する。
- 洪水対応のためのエッジ推論セグメンテーションのベンチマークVLM/ベンチマーク/エッジ推論2026/8/15
洪水対応のためのVLM推論セグメンテーションのベンチマークを提案し、実世界のシーンと応答関連ターゲットからなるデータセットを構築。エッジデバイスでの精度、遅延、エネルギー、通信のトレードオフを評価した。
- LIBERO-Para: VLAモデルの言い換え頑健性を評価する診断ベンチマークと指標VLA/評価ベンチマーク2026/3/30
VLAモデルが指示の言い換えに対して脆弱であることを示すベンチマークを構築し、失敗の主因が物体レベルの語彙変化による計画段階の軌道逸脱であることを明らかにした。また、言い換え難易度を定量化する指標PRIDEを提案した。
- RAPID: 逆強化学習を用いた視覚ベースドローン航法のための堅牢で敏捷なプランナVLA2025/2/1
逆強化学習を活用し、複雑な環境でドローンが高速かつ衝突回避しながら飛行する視覚ベースのプランナを提案。シミュレーションのみで学習し実環境に直接適用可能。