LoRa-MOS: Density-Decay-Robust LiDAR Moving Object Segmentation via Logarithmic Spatial Representation and Range-Balanced Learning. Minjae Lee, et al. IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), under review, 2026.
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LoRa-MOS: 로그 공간 표현과 거리 균형 학습 기반의 밀도 감쇠 강건 LiDAR 이동 객체 분할. 이민재 외. IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 심사 중, 2026.
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X-MOS: A Heterogeneous Cross-LiDAR Generalization Framework for Moving Object Segmentation. Minjae Lee, I. Ha, S. M. Choi, G. W. Kim, and S. Lee. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026.
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X-MOS: 이종 LiDAR 간 일반화를 위한 이동 객체 분할 프레임워크. 이민재, 하일환, 최상민, 김광원, 이수원. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026.
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SwiftMOS: A Fast and Lightweight Moving Object Segmentation via Feature Flowing Direct View Transformation. Minjae Lee, U. Kim, G. W. Kim, and S. Lee. IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026.
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SwiftMOS: 특징 흐름 직접 뷰 변환 기반의 빠르고 가벼운 이동 객체 분할. 이민재, 김웅식, 김광원, 이수원. IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026.
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Shrunken Reality: Augmenting Real-World Contexts in Real-Time on Realistic Miniature Dioramas. Minjae Lee, J. Bae, U. Kim, S. M. Choi, and S. Lee. SIGGRAPH Asia 2024.
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Shrunken Reality: 실제 축소 모형 위에 현실 세계의 맥락을 실시간으로 증강. 이민재, 배지호, 김웅식, 최상민, 이수원. SIGGRAPH Asia 2024.
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