로봇의 물체 배치 능력 향상을 위해, 인간이 수용 가능한 물체 배치를 이해하는 데 초점을 맞춘 연구입니다. 공간 내 객체 간의 상대적 위치를 설명하기 위해 영역 연결 계산(RCC)을 기반으로 하는 형식 논리 프레임워크인 위치 기반 보강 RCC(PARCC)를 제안합니다. 또한, 시연을 통해 PARCC 사양을 학습하기 위한 추론 알고리즘을 소개합니다. 마지막으로, 인간 연구 결과를 제시하여, 제안된 프레임워크가 인간의 의도된 사양을 포착하고 시연 기반 학습의 이점을 보여줍니다.
