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<청취 후기>
제목: 데이터 기반 물류창고 설계를 위한 의사결정 지원 모델
본 연구는 물류창고에 AMR을 도입할 때 필요한 로봇 수량, 이동 동선, 재고 배치, 투자 경제성을 통합적으로 고려하는 의사결정 모델을 제안하였다. 기존 연구들이 처리량 산정, ABC Slotting, ROI 분석을 각각 분리해서 다루었다면, 본 발표는 이를 하나의 프레임워크로 연결했다는 점이 인상적이었다. 특히 로봇 도입 자체보다 적정 대수 산정과 과잉투자 방지가 중요하다는 관점이 실무적으로 의미 있었다. 물류 자동화 연구에서 기술 성능뿐 아니라 운영 효율성과 경제성까지 함께 고려해야 한다는 점을 배울 수 있었다.

<발표 후기>
제목 : Semi-Supervised Domain Adaptation for Pallet 6D Pose Estimation
이번 한국물류과학기술학회에서 물류 환경에서 단안 카메라만으로 학습에 포함되지 않은 파렛트에 대해 별도의 레이블 작업 없이 6D pose estimation을 수행하는 방법을 발표했다. 기하학적 필터를 기반으로 신뢰도가 높은 pseudo label을 선별하고 이를 활용해 self-training을 반복하는 파이프라인을 제안했다. 서로 다른 도메인 사이의 차이를 극복하는 것이 핵심 주제였다. 실험 결과 baseline 대비 약 3.2배의 성능 향상을 확인할 수 있었고 제안한 방법의 효과를 정량적으로 보여줄 수 있어 의미 있는 결과였다고 생각한다. 학부연구생 신분으로 학회에서 첫 발표를 하게 된 것 자체가 흔치 않은 기회였던 만큼 매우 뜻깊은 경험이었고, 이러한 자리를 마련해주신 교수님께 진심으로 감사한 마음이 들었다.