Research Topic

본 연구실은 Data Analysis & Machine Intelligence를 포괄하는 세 가지 핵심 연구 주제를 설정하여 연구를 진행합니다.

Trustworthy AI

공정성(Fairness), 견고성(Robustness), 프라이버시·보안(Privacy & Security), 해석 가능성(Interpretability) 등 실제 현장에서 안전하고 윤리적인 AI를 구현하는 기반

Developing reliable, fair, and robust AI systems that generalize well under real-world uncertainties.

전이학습(Transfer Learning), 도메인 적응(Domain Adaptation), 멀티모달 학습(Multimodal Learning) 등을 통해 한정된 데이터 환경에서도 일반화 가능한 모델을 개발하고, 서로 다른 데이터 소스를 통합

Advancing transfer and multimodal learning methods to capture meaningful representations across domains and data modalities.

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연구된 알고리즘과 방법론을 환경, 의료, 스포츠 등 다양한 사회·산업 도메인에 적용하여 실제 문제 해결에 기여할 수 있는 실용적인 시스템을 설계

Applying AI techniques to practical domains such as healthcare, sports analytics, recruitment, and video understanding.

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