연구진은 사회적 로봇의 안전한 내비게이션을 위해 주변 행동 예측과 안전 계획을 동시에 수행하는 통합 모델의 표현 충돌 문제를 해결하기 위해 Skill Conflict 개념을 제시했어요.
Skill Conflict는 파라미터 할당 중복으로 인해 각 작업이 동일한 가중치를 놓고 경쟁하여 개별 기술에 특화되는 것을 방해하는 현상이에요.
Disjoint Parameter Training (DPT)은 모델 병합 기반 프레임워크로, 분산 파라미터 학습을 통해 각 작업의 핵심 파라미터 영역을 분리하면서 핵심 기능을 보존해요.
JRDB 및 JTA 벤치마크 평가 결과, DPT는 우수한 성능을 보여 안전하고 효율적인 로봇 내비게이션에 효과적임을 입증했어요.