Robot Learning 분야의 최신 연구를 함께 학습하고, 논문으로 발전시킵니다.

주 1회 오프라인 정기 연구 미팅을 기본으로 하며 필요시 주 1~2회 온라인 미팅도 병행하고자 합니다 . 초기에는 Robot Learning의 핵심 개념과 최신 논문을 함께 학습하며, 이후 관심 연구 주제에 따라 연구 방향을 잡아가고자 합니다. 매주 담당자가 논문을 단순 요약하는 것이 아니라 다음 내용을 중심으로 리뷰합니다. 연구가 해결하려는 문제와 기존 방법의 한계 핵심 가정과 제안 방법 실험 설계와 baseline의 적절성 결과가 실제로 주장하는 내용을 뒷받침하는지 연구의 limitation과 개선 가능한 지점 후속 연구로 발전시킬 수 있는 research question 논문 리뷰 이후에는 주요 연구의 코드를 직접 실행하고 reproduction을 수행합니다. 연구 주제가 결정된 이후에는 hypothesis 설정, baseline 구현, 실험, ablation study, 결과 분석을 진행하고자 합니다. 연구 진행 상황은 GitHub와 Notion 등을 이용하여 지속적으로 기록하고 정기 미팅에서 공유합니다. LAB 후반부에는 실험 결과를 기반으로 논문을 작성하고 내부 리뷰를 반복하여 국제 학회 제출을 목표로 합니다.

저희는 단순히 논문을 읽는 것에서 끝나는 스터디가 아니라 실제 연구 결과물을 만드는 것을 목표로 합니다. 따라서 다음과 같은 분들과 함께하고자 합니다. 1. Machine Learning 또는 Deep Learning의 기본적인 개념을 이해하고 계신 분 2. Python 및 PyTorch 기반의 기본적인 모델 구현과 실험이 가능하거나 적극적으로 학습할 의지가 있는 분 3. 영어 논문을 읽고 핵심 내용과 질문을 정리할 수 있는 분 4. Reinforcement Learning, Robot Learning, Computer Vision, VLM/VLA, Embodied AI 중 하나 이상의 분야에 관심이 있는 분 5. 논문 reproduction과 simulation 환경 구축 과정에서 발생하는 시행착오를 함께 해결할 수 있는 분 6. 매주 정기 미팅뿐만 아니라 개인 연구 및 실험에 꾸준히 시간을 투자할 수 있는 분 7. 단순 청강보다 실제 연구, 구현, 실험 또는 논문 작성 과정에 기여하고 싶은 분 Robot Learning 경험이나 실제 로봇 사용 경험이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 관련 경험이 없더라도 새로운 분야를 빠르게 학습하고, 문제를 정의하고, 끝까지 연구 결과물을 만들어보려는 분들과 함께하고 싶습니다.