Introduction



본 연구실은 딥러닝 구조 및 최적화, LLM(Large Language Model) 기반 자연어처리, SNS 텍스트 분석 및 시각화, 이미지 및 동영상 처리, Multi-Modal AI 등 인공지능 분야의 다양한 최신 연구를 수행하고 있음. 특히, 본 연구실은 인공지능 및 기계학습의 고전 이론에 대한 명확한 이해를 토대로 한 최신 딥러닝 기법의 심도있는 연구에 중점을 두고 있음. 또한, 대부분의 연구원(석사과정 포함)이 SCI 급 학술대회 및 저널에 논문을 게재하고 유수 기업 및 대학/연구소에 진출함.

주요 연구분야

LLM(Large Language Model) based NLP

  • Text Summarization & Generation
  • Sentence embedding
  • Conversational Question Answering
  • Prompt-based Transfer Learning
  • Mitigating Hallucination & Bias in Generative LLM

Visual and Multimodal AI

  • Image/Video Classification & Super-resolution
  • Visual Question Answering
  • Image/Video Captioning
  • Compositional Zero-shot Learning
  • SNS data Analysis & Visualization

Deep Learning & Optimization Algorithm

  • Semi & Self-Supervised Learning
  • Active/Continual Learning
  • Domain Adaptation & Generalization
  • Adversarial & Contrastive Learning
  • Optimization for Model Robustness


*위 분야에 관심과 열정이 있는 연구원을 상시 모집하고 있습니다. (과제 수행시 석박통합과정 및 박사과정 등록금 전액지원, 문의 02-2220-4139)
모집대상: 석사과정, 석박통합과정, 박사과정, 인턴연구원(학사졸, 학부 4학년생)