|
세부 연구과제 |
성명 |
연구실 (해당연구실은 연구실명 클릭) |
연구분야 |
Mega AI 연구내용 |
|
제1그룹 Multi-modal Intelligence |
고영중 |
지능형 자연어 처리 |
Deep Neural Networks, Machine Learning 기반 자연어 처리 및 분석 |
|
| 김광수 |
영상, 사운드, 이미지 패턴 분석과 활용 |
컴퓨터 비전 분야를 포함한 다양한 분야에 적용하기 위한 ML algorithm개발 및 활용 | ||
| 박진영 |
Natural Language Processing |
생성된 자연어 텍스트의 주제 일관성 평가 모델 | ||
| 박현진 | 의료영상처리연구실 | 기계학습 기반 의료 영상처리 | 빅데이터 통합 분석 기반 상황 인지 및 분석 | |
| 정윤경 | Inglab | 스토리 생성, 자연어 분석 | 빅데이터 통합 분석 기반의 Contextual Understanding & Modeling | |
|
허재필 |
컴퓨터 비전 |
Integrated Multi-view Learning 프레임워크 |
||
|
제2그룹 Expeditive Intelligence |
고종환 |
Deep learning acceleration
|
딥러닝 기반 음성/영상 처리 IoT 시스템 설계 |
|
| 공배선 | 집적시스템 Lab |
IC design, neuromorphic HW설계 |
Hybrid Programmable, Reconfigurable AI Accelerator 구조 연구 및 구현 | |
| 김정래 | Scalable Architecture Lab |
AI Processor |
AI 컴퓨팅 및 클라우드 /IoT 플랫을 위한 연구 | |
| 신동군 | Embedded Software Lab |
Intelligent IoT & Mobile Platform |
IoT 및 모바일 장체에서의 머신러닝 응용 실행을 위한 딥러닝 모델 압축 및 가속 기법 연구 | |
| 이강윤 |
IC design, neuromorphic HW설계 |
AGI실현을 위한 에너지 고효율 Neuromorphic PIM의 최적화 | ||
| 조형민 |
컴퓨터 아키텍처 |
Computing Platforms for Machine Learning/ Processor Architecture |
||
|
한태희 |
Intelligent Data- |
인공지능 기반 차세대 시스템 반도체 구조 및 설계 기법 |
HW, SW간의 co-simulation, co-verification, transaction level modeling 연구 |
|
|
제3그룹 Generative Intelligence |
박호건 |
Machine Learning |
다양한 상호작용 데이터에 적합한 차세대 딥러닝 모델 및 설명 가능 AI 기술 개발 |
|
|
이종욱 |
추천 시스템, 자연어처리, 기계학습 |
대규모 데이터에서 사용자가 원하는 소량의 정보를 효과적으로 찾을 수 있도록 하는 초개인화 기술 연구 |
||
| 이준호 | Computer Vision Lab |
컴퓨터비전 |
Deep learning based image computing |
|
|
이지형 |
딥러닝, 강화학습, 확률기반 방법론 |
자가 발전이 가능한 비지도 학습 모델 및 메커니즘 설계 |
||
| 이한국 | Machine/Deep Learning Representation Learning, Self-supervised Learning |
데이터가 부족한 상황에서 효율적으로 모델을 학습할 수 있는 기계학습 방법론 연구
|
||
| 전일용 |
계산영상학, 컴퓨터비젼 자율주행, 인공지능이론 |
확산모델, 자가지도학습,반복신경망 |
||
|
제4그룹 Actionable Intelligence |
김유성 |
기계학습,강화학습 시스템최적화 |
지능형 시스템 설계 및 최적화 (예: 주식 자동 주문 집행, 공정 최적화, 머신 정밀 제어) |
|
|
우사이먼 |
Data Science Applications |
데이터 기반 이상징후 탐지 및 머신러닝과 보안, Human Factor 연구 |
||
|
이석한 |
유사 Category의 무경험 Task에도 적응할 수 있도록 스스로 학습할 수 있는 Self-Supervised Reinforcement Learning |
|||
| 이승원 | 의료빅데이터연구실 |
의료 인공지능, 의료 시계열처리, 디지털 헬스/스마트 의료기기 |
의료이용 데이터를 이용한 글로벌 빅데이터 분석
|
|
|
이주상 |
Biological Big Data Analysis
|
Advancing precision cancer medicine through artificial intelligence-based genetic interactions |
||
|
추현승 |
데이터 딥러닝, 지능형 네트워킹 |
객체/환경의 총체적 상황인지를 위한 Ontology-based Semantic/Geometric Understanding |