DGIST-MIT 공동 연구팀이 로봇 AI 환경인식 성능을 평가하는 세계대회에서 56개 팀을 제치고 1위를 차지했어요. 이번 대회는 예측 불가능한 야외 비정형 환경에서 수집된 ‘구스(GOOSE) 데이터셋’을 사용했으며, 평가 항목이 64개 세부 클래스로 확대됐어요. 연구팀은 메타의 DINOv3와 영상 분할 모델 Mask2Former를 결합한 프레임워크를 자체 개발해 희소 객체 판별 성능을 극대화했어요.