02Research

연구 분야

모델을 읽는 데서 끝나지 않습니다. 직접 학습시키고, 배포하고, 수업으로 옮깁니다.

01 · COMPUTER VISION25편

컴퓨터비전

이미지·영상 분석, 객체 인식과 추적, 문자 인식, 의료 영상

연구실의 출발점입니다. 다중 카메라 객체 추적과 군중 행동 분석에서 시작해 한글 문자 인식을 위한 CNN 변형, 자율주행용 카메라 영상 크로핑, 근전도 센서 기반 동작 추정까지 이어졌습니다. 자궁경부 세포핵 추출과 치아 우식 검출처럼 의료 영상에도 같은 방법을 적용했습니다.

지금은지금은 비전 모델을 생성 모델과 하나의 파이프라인으로 잇는 데 집중합니다. 세상을 이해하는 눈을 만드는 일이 새로운 이미지를 만드는 일의 전제입니다.

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02 · GENERATIVE AI4편

생성 AI 모델

이미지·영상 생성과 편집, 확산 모델, GAN, 미디어 합성 파이프라인

오픈소스 생성 모델을 직접 다루고 고칩니다. 피부 조건지도로 얼굴 텍스처를 제어하는 GAN, CycleGAN에 어텐션을 결합한 낮-밤 변환, MMDiT 아키텍처의 픽셀 단위 제어로 추가 학습 없이 이미지를 편집하는 방법을 발표했습니다.

지금은연구실 GPU 서버에 ComfyUI 기반 생성 파이프라인을 두고 텍스트-투-이미지·영상·음성과 립싱크 영상 생성을 실험합니다. 문화콘텐츠 제작 기술을 위한 생성 모델 성능 향상이 현재 과제입니다.

관련 논문 · 4편

03 · LLM · AGENTS · EDUCATION11편

그 외

로컬 LLM과 에이전트, 강화학습 응용, 신호처리, AI 교육

언어모델을 텍스트 밖으로 확장합니다. 한국어 뉴스 요약과 토픽 가이딩, 시계열 변화량을 토큰화해 언어모델로 모션을 예측하는 기법을 연구했고, 강화학습으로 게임 난이도·수질 소독제 투입·스마트폰 배터리 충전을 제어하는 응용을 발표했습니다. 초기 연구인 비콘 신호 필터링과 거리 추정도 여기에 둡니다.

지금은로컬 환경에서 동작하는 언어모델과 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 컴퓨터비전시스템설계 등 교과와 교직원 AI 특강으로 그 과정을 다음 세대에게 가르칩니다.

로컬 LLM · 에이전트 · 6편

신호처리 · 측위 · 4편

AI 교육

Generation,
두 가지 뜻.

모델이 만드는 생성과, 그것을 배우는 세대. 둘 다 이 랩의 일입니다.