고려대학교 정보대학

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연구실소개

Data Mining and Information Systems Lab (데이터마이닝 및 인포메이션시스템 랩)

담당교수: 강재우 / 연락처: 02-3290-3566

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Data science has advanced to the point where it is changing our world. It is now the center of exploring and uncovering knowledge in different domains and acts as a bridge to connect them. With ever growing amount of data and opportunity to explore, DMIS lab aims to drive the data science revolution.

DMIS (Data Mining and Information Systems) Lab seeks to develop explainable AI in the following areas: Drug Discovery, Bioinformatics Analysis, Biomedical Image Processing, Recommender Systems, Question and Answering, Search, Financial Data Analysis, and much more. We focus on finding models, algorithms, and systems for any kinds of data analysis with applications on prediction, knowledge discovery, representation learning and anomaly detection. DMIS Lab is also participating various data science competitions such as DREAM Challenges to solve difficult real-world problems and facilitate knowledge sharing with other research teams around the world.

데이터 과학은 세계를 변화시키고있는 시점까지 발전했습니다. 이제는 다양한 영역에서 지식과 가치를 발굴하고 그들을 연결하는 다리 역할을 합니다. DMIS (Data Mining and Information Systems) 연구실은 데이터 과학을 과학과 산업의 다양한 분야에 적용하고 발전시키는 것을 목표로 합니다.

DMIS 연구실은 신약개발, 생물 정보학 분석, 생명의료 이미지 처리, 추천 시스템, 질의응답, 재무 데이터 분석 등의 기술을 개발하고 구현하는 연구를 하고 있습니다. 우리는 다양한 데이터의 분석을 위한 모델, 알고리즘 및 시스템을 구현하며 이를 예측, 지식 발굴, 표현형 학습 및 이상 탐지 등의 응용에 적용하고 있습니다. DMIS 연구실은 어려운 실제 문제를 해결하고 전 세계의 다른 연구 팀과 지식을 공유하기 위해 DREAM Challenge와 같은 다양한 데이터 과학 국제 경시 대회에 참여하고 있습니다.

신경계산연구실(Neural Computation Laboratory)

담당교수: 곽지현 / 연락처: 02-3290-3768

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본 연구실은 뇌신경망의 구조와 기능을 이해하여 신경망에서의 정보처리 및 기억저장 기전을 밝히는 것을 주 목표로 전기생리학적, 광유전학적 및 행동실험 기법을 사용한 실험 기법과 더불어 신경생물학적 실험 데이타 기반 신경계 모사 뇌의 수리적 모델링 방법을 사용하고 있다. 특히 뇌정보처리에서의 신경계 구조의 역할 연구, 알츠하이머성 치매 질환에서의 정보처리 특성 및 치료 기술 연구, 뇌정보처리 원리 기반의 뉴로모픽 모델링을 통한 인공지능 및 정보처리 시스템 개발 등의 활발한 연구를 진행하고 있으며, 궁극적으로는 뇌 신경 신호에 숨겨져 있는 신경계 언어인 'Neural Code'를 이해하여 신경망에서의 정보 및 기억 저장 기전에 대해서 연구하고자한다.

Clinical Neuro Modeling Lab.

담당교수: 김동주 / 연락처: 02-3290-3847

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의료 인공지능은, 떠오르는 첨단 인공지능 기술을 의료 데이터에 접목, 환자의 상태를 종합적으로 분석해 환자 맞춤형 최적 치료 방법을 제안하고, 의료진의 진단을 보조하는 차세대 유망 기술이다. 이는 인공지능 기술의 다양한 활용 분야 중 가장 주목받는 분야로, 진단 분야를 넘어 로봇 수술, 지능형 건강관리(헬스케어) 등 의료 영역 전반으로 발전하고 있다.

본 연구실은 의료 인공지능 중에서도, 임상에서 바로 사용할 수 있는 인간 수준 이상의 다목적 임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)을 최종 목표로 다양한 기술들을 개발하고 있다. 본 기술의 실현을 위해서는 멀티모달 생체신호(Physiological Signal) 분석, 정량적 의료영상(Medical Imaging) 분석, 비정형 의 료 데이터(Electronic Health Record) 분석 등 다양한 인공지능 기술이 요구된다. 이 외에도 본 연구실에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뇌신경질환 시뮬레이션, 채무자 접촉 시스템, 가상 피팅 솔루션 등 다양한 분야에 활용 가능한 인공지능 어플리케이션 연구가 진행되고 있다.

정서인지연구실(Affective Cognition)

담당교수: 김상희 / 연락처: 02-3290-3538

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  • 연구 분야 및 내용
    • Affective cognition lab at Korea University pursues research in the area of emotion and emotion regulation. We combine behavioral and neuroscientific techniques (fMRI, rTMS/tCS, EEG/ERP) to understand the complex nature of emotional processes and the reciprocal interaction between emotion and cognition. Our recent research focuses on the development of cognitive strategies that successfully modulate maladaptive emotional responses, with emphasis on the distinction between explicit and implicit strategies and the role of brain stimulation as a potentiator. Our research is expanded into the domain of emotional intelligence, healthy emotional coping, treatment of emotional disorders, and emotional change with aging.
  • 최근 연구(사업) 성과
    • Patent: 충동적 행동조절을 위한 통합장치 개발 (2018)
    • Research: Examination of emotion reappraisal performance in association with attention bias to emotional faces (2016)
    • Research: Successful demonstration of how music influences complex economic decision-making processes (2016)
    • Research: Successful demonstration of how emotional traits are predicting brain activation during reward and avoidance learning (2015)

디지털체험연구실

담당교수: 김정현

디지털체험 연구실에서는 인간 중심의 차세대 HCI, 모바일 인터액션, 혼합 가상 현실 기술 등을 연구 개발하고 있고, 특히 단순 기능적인 인터페이스를 Rich-Experiential 인터액션으로 승화하기 위한 방법론 및 기반 기술에 초점을 두고 있습니다.

그래픽스 연구실

담당교수: 김창헌 / 연락처: 02-3290-3574

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고려대 컴퓨터 그래픽스 연구실은 CG/HCI/VR 분야에 관한 세계 최첨단의 연구에 땀을 쏟고 있다. 현재 연구 중인 분야로는 VFX 효과를 위한 물리기반 비쥬얼 시뮬레이션, CG와 AI를 결합한 인공생명체, 빅데이터기반 CG 응용 등을 주 연구 분야로 하고 있다.

본 연구실은 이러한 세계적인 연구성과를 바탕으로, 졸업생들 중 11명이 대학교에서 교수로 재직 중이며 ETRI와 KIST와 같은 정부연구기관과 삼성전자를 비롯한 대기업은 물론이고 벤처 창업을 통한 꿈을 실현하고 있는 등 각 분야에서 활발한 활동을 하고 있다. 소속 대학원생에 대해서는 공부와 연구에 전념할 수 있는 환경을 마련하고자 학비를 전액 지원하고 프로젝트 참여를 통한 생활비 지원도 하고 있다.

기계학습및비전연구실(MLV Lab)

담당교수 : 김현우

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We are tackling fundamental open problems in machine learning and computer vision research to achieve deep understanding of visual world. High-level visual perception involves automated image and video analysis, computational geometry, and visual reasoning. Our curiosity on highly structured knowledge, images and videos lead us to study the underlying non-Euclidean space and generalize models, including deep neural networks, to manifolds, and graphs.

지능인포매틱스 연구실(Intelligence aNd Informatics Lab)

담당교수: 김현철 / 연락처: 02-3290-1338

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INI 연구실은 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 김현철 교수의 연구실입니다. 기계학습(Machine Learning) 알고리즘을 기반으로 하여 다양한 도메인에서의 분석 혹은 예측 모델을 만드는 연구를 진행하고 있습니다. 특히 신경망 모델이 학습한 지식을 추론하고, 모델을 해석하여 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현하는 방식(Interpretable machine learning)에 초점을 맞춘 연구를 진행하고 있습니다.

무선데이터통신 연구실

담당교수: 김효곤 / 연락처: 02-3290-3569

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무선데이터통신 연구실의 연구분야는 5G 통신/네트워크, 자율주행, IoT, 그리고 모바일 컴퓨팅입니다. 차세대 이동통신 표준인 5G 기술을 연구하고, 그 응용을 개발합니다. 관련하여 5G의 주요 응용인 자율주행 자동차의 핵심 기술인 V2X (vehicle-to-everything) 통신을 연구하고, 인공지능을 활용한 자율주행 지능의 개발에 관심을 두고 연구하고 있습니다. IoT 분야에서는 통신과 센싱을 결합하여 새로운 응용을 창출하는 연구를 수행합니다. 모바일 컴퓨팅 분야에서는 스마트폰을 기반으로 한 혁신적 서비스 개발을 목표로 연구합니다.

Min Lab

담당교수: 민병경 / 연락처: 02-3290-3557

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저희 연구실은 인간 뇌파(EEG, MEG, fMRI)를 분석하여, 인간의 고차원적인 인지 기능 및 의식에 관한 연구를 하고 있습니다. 인간의 다양한 의도를 뇌파를 통해 정밀하게 파악하여, 인지적 뇌-기계 접속 장치(cognitive BCI: brain-computer interface)에서 사용할 수 있도록 하는 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 두개골을 비침습적으로 투과하여 뇌 기능을 제어하는 경두개 전류 자극(tCS)이나 저강도 집속 초음파(LIFU) 자극 방법을 통해서, 뇌 속으로의 신호 전달 및 신경/인지 기능의 선택적 제어 연구도 병행하고 있습니다. 최근에는 인간 인지 기능의 중심인 의식에 대한 연구를 진행하고 있습니다.

We have investigated human intentional mental properties (e.g. top-down cognitive processing). We have tried to find its neurophysiological correlates(EEG, MEG, fMRI), which can be consequently employed as potent brain signals to cognitively control the brain-machine interface (BMI). We have also investigated how to modulate neural and cognitive activities in a noninvasive manner(tCS or Ultrasound), leading to changes in cognitive and behavioural responses. Recently, we focus on the study of Consciousness.

고속통신연구실

담당교수: 민성기 / 연락처: 02-3290-3640

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고속통신연구실은 Basic Network(IEEE Std 802.11/802.15.4, Routing, QoS, Mobility, Internet Security, Management), Wireless&Mobile Network(IoT, VANET, 5G, TSN), Future Network(SDN, ICN, LISP, NFV) 등의 네트워크 분야를 연구합니다. 최근에는 Machine Learning을 네트워크에 적용하는 연구에 초점을 두고 있습니다.

하이퍼미디어연구실

담당교수: 박성빈

지능시스템망연구실

담당교수: 백승준 / 연락처: 02-3290-4847

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The research interests include mobile computing, machine learning, deep learning, Internet of Things (IoT) and data-driven optimization. The research lab is System Intelligence & Networking Group (SING), working on various research projects on autonomous driving system, computer vision, mobile edge computing and vehicular networks.

임베디드컴퓨팅 연구실

담당교수: 서태원 / 연락처: 02-3290-2685

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본 연구실은 CPU 뿐만 아니라 FPGA를 활용하여 하드웨어기반 보안 및 가속화 연구를 수행합니다. FPGA를 이용하여 하드웨어 기반 빅데이터 처리 가속 및 보안성 향상 연구를 진행하였고, AI 가속기를 디자인해 SoC에 통합하는 연구 또한 진행하고 있습니다. 최근에는 Spectre 및 Meltdown과 같이 CPU자체 보안 결함 및 대응방법에 대해서 다양한 테스트베드를 두고 연구 중입니다.

Machine Intelligence Lab. (기계지능 연구실)

담당교수: 석흥일 / 연락처: 02-3290-3738

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  • 연구 분야: 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 뇌/의료 데이터 분석
  • 연구 내용:
    • (1) 인공지능 기술 고도화를 위한 기계학습(딥러닝), 컴퓨터비전, 최적화 기술 개발
    • (2) 뇌 및 의료 데이터 분석을 위한 기계학습/딥러닝 알고리즘 개발
    • (3) 사용자 친화적인 설명/해석 가능한 인공지능 기술 개발

소프트웨어 분석 연구실

담당교수: 오학주 / 연락처: 02-3290-4601

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소프트웨어 분석 연구실은 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 기술을 연구합니다. 본 연구실은 프로그래밍 언어에 대한 이해를 바탕으로 SW 자동 분석 기술, SW 자동 패치 기술, SW 자동 합성 기술을 연구하고 있으며 학술적으로는 소프트웨어 분야 최상위 학술대회 및 학술지에 연구 성과를 발표함과 동시에 국내외 기업과 연계하여 실제 문제 해결에 이바지하고 있습니다.

분산&클라우드컴퓨팅 연구실(Distributed & Cloud Computing Lab)

담당교수: 유헌창

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  • 클라우드 컴퓨팅: 네트워크 기반 컴퓨팅 인프라의 가상 자원 관리 기술
    • 가상머신의 QoS(Quality Of Service)와 SLA(Service Level Agreement)를 고 려한 자원 관리 기술 연구
    • 클라우드 서비스의 신뢰성 향상을 위한 가상자원 및 가상머신 결함포용 기술 연 구
  • GPU 가상화: 클라우드 환경에서 고성능 연산을 지원하는 GPU 관리 기술
    • 클라우드 환경에서 대규모 병렬처리기술 지원을 위한 GPU 다중화 및 가상 GPU 메모리 관리 기술 연구
    • 병렬 쓰레드 동기화 대기시간 감소를 위한 GPU 병렬처리 작업 스케줄링 기술 연구
  • 엣지 컴퓨팅: 실시간성을 지원하는 엣지 클라우드 기술
    • 실시간성 지원 모바일 자원의 효율적 사용을 위한 엣지 기술 연구
    • 모바일 엣지에서 결함 탐지 및 복구 기술 연구

운영체제 연구실

담당교수: 유혁 / 연락처: 02-3290-3639

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Operating systems lab is an "SW StarLab", designated and supported by Korea Government for its software research excellence. We research on next-generation computer systems: 1) intelligent clouds and 2) network virtualization system. Intelligent clouds develop new ways of providing performance guarantees for scalable big data processing and blockchain-based IoT security. Network virtualization builds end-to-end SDNbased technologies including ultra-low latency edge computing that are critically needed for 5G services and beyond.

인공지능 연구실

담당교수: 육동석

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인공지능, 기계학습, 딥러닝, 음성처리, 음성인식

고급컴퓨터구조 연구실

담당교수: 이경호

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The overall area of our laboratory is to do research on Micro-Processor Architecture and Software Security. SW hardening tool Architectural Support for software security.

데이터 인텔리전스

담당교수: 이상근

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데이터 인텔리전스 연구실은 “Towards R&D Excellence”라는 비전을 가지고, 딥러닝, 인공지능, 자연어처리 분야를 연구합니다. 주요 연구내용은 딥러닝 기반 자연어처리, 온디바이스 인공지능, 차세대 지능형 서비스 개발입니다. 

패턴인식 및 머신러닝 연구실

담당교수: 이성환 / 연락처: 02-3290-3197

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본 연구실은 인공지능의 핵심인 패턴인식 및 머신러닝 기법을 개발하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 연구를 진행.

  • AI 분야 연구
    • 인공지능의 의사 결정을 설명할 수 있는 Explainable AI 기술, 인간 뇌의 작동 원리를 모방한 Brain-inspired AI 기술, 사람 얼굴 분석을 통한 AI 스킨케어 솔루션 기술, 음성 합성을 이용한 AI 에이전트 기술
  • Brain-computer interface 분야 연구
    • 뇌 신호 분석을 통해 생각만으로 외부 장치를 제어 및 사용자 의도를 정확히 인 식할 수 있는 Brain-Computer Interface 기술
  • Computer vision 분야 연구
    • 카메라 영상 분석을 통해 사람의 행동 분석 및 예측이 가능한 Cognitive Computer Vision 기술, 항공 영상의 객체 검출, 위치 추정, 변화 탐지를 위한 Aerial Image Analysis 기술

정보·컴퓨팅 연구실

담당교수: 이원규

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정보·컴퓨팅 연구실은 정보학을 기반으로 통계, 데이터 마이닝, 기계학습 등 관련 기술을 활용하여 교육과정분석 시스템, 교육평가 지원 시스템 개발 등에 관한 연구를 진행해 오고 있습니다. 컴퓨팅 분야의 기본 지식과 컴퓨팅 기술의 응용 지식 등 컴퓨터과학에 대한 지식체계를 구성하여 컴퓨터과학 분야의 인력을 양성하는데 기여하고자 노력하고 있습니다.

광초고주파시스템 연구실

담당교수: 이재훈

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광초고주파시스템 연구실에서는 사물인터넷 시스템, 초고속 디지털 신호 전송 시스템, 통신 시스템등에 활용이 가능한 광초고주파 센서 및 통신소자, Signal/Power Integrity, Software Defined Radio, Open Source Hardware 등에 대한 연구를 진행하고 있습니다.

뇌신호처리연구실 (BSPL)

담당교수: 이종환 / 연락처: 02-3290-3667, 5922

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BSPL 연구실에서는 뇌영상 방법들 (예, MRI, EEG)을 사용하여 인간 뇌의 기능 및 구조를 연구하고 있습니다. 뇌 기능 및 구조의 연구를 기반으로 인간 뇌의 다양한 기능들을 정확히 이해하고자 합니다. 더 나아가서는, 인간 뇌기능의 분류, 뇌기능 향상을 비롯한 공학적 응용, 뇌질환의 조기 진단 및 예후 예측 등에 응용 가능성을 연구하고 있습니다. BSPL 연구실에서는, 뇌 기능-구조의 이해, 뇌기능의 분류, 뇌기능 향상, 뇌질환의 조기진단 및 예후 예측 등이 뇌영상 방법을 기반으로 가능한지에 대한 궁극적인 질문을 바탕으로 연구하고 있습니다.

이를 위해, BSPL 연구실은 뇌영상 방법들 (MRI, EEG) 등에 다양한 신호처리, 머신러닝, 및 딥러닝 방법들을 접목하여서 인간의 뇌기능을 이해하는 연구를 수행합니다. 대표적인 분석 방법으로는, independent component analysis (ICA), independent vector analysis (IVA), deep neural networks (DNN) 등을 이용하고 있으며 새로운 아이디어를 추가하여 새롭게 개발하고 있습니다. 이러한 분석 방법을 뇌영상 데이터에 접목하여서, 인간의 뇌기능을 이해하고자 하며, 이를 바탕으로 뇌기능의 정량적 측정, 뇌기능 자동분류, 뇌기능 향상, 뇌기능 이상의 조기 진단 및 예후 예측 등의 연구를 수행하고, 이를 바탕으로 궁극적으로 인간의 삶의 질 향상을 위한 목표를 갖고 있습니다.

Our goal is to investigate brain functions measured via various neuroimaging modalities including MRI (MRI) and electroencephalography (EEG) employing various signal processing techniques, machine learning, and deep learning approaches. We have done some interesting works including the fMRI data analyses using novel analytical methods such as independent vector analysis (IVA), iterative dual-regression of group independent component analysis (ICA) with a sparse prior to better estimate true neuronal activity, recursive principal component analysis (PCA) to EEG-segments of simultaneous EEG-fMRI data, and deep neural network (DNN) to fMRI data. The developed methods would gainfully be applied to the neuroimaging data including fMRI, simultaneous EEG-fMRI, and real-time fMRI based neurofeedback method. Based on correct understanding of human brain functions, we would like to focus on the basic neuroscientific researches as well as brain engineering applications including the BCI/BMI and ultimately on preclinical applications to develop an option to diagnose and treat the various neuropsychiatric illnesses such as depression, schizophrenia, and substance abuse. We believe that the proper analytical methods to exploit the hidden information of the neuroimaging data would lead to better understanding of the human brain and to better engineer the brain and ultimately toward enhancement of quality of life.

Microwave/Millimeter-Wave Laboratory

담당교수: 이주섭

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본 연구실에서는 인공위성, 레이다, 무선통신 시스템에 적용 가능한 초고주파 무선회로에 관한 연구를 집중적으로 수행하고 있으며, 관련분야 저명 국제전문학술지 및 학술대회에 게재 및 발표하고 있다.

컴퓨터보안연구실[Computer & Communication Security Laboratory (CCS Lab)]

담당교수: 이희조 / 연락처: Tel) +82-2-3290-3638 Fax) +82-2-3290-3638

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CCSLAB은 보안 문제와 그에 맞는 적절한 대책을 연구하기 위해 2004년에 설립되었습니다. 연구실 구성원들은 소프트웨어 보안 및 네트워크 보안에서 부터, 최신 융합산업 분야인 IoT, 블록체인까지 폭넓은 분야에 관련된 보안 연구를 수행하고 있습니다. 보안취약점을 자동으로 탐지 및 분석해주는 기술, 사용 중인 오픈 소스 분석 및 라이센스 위반 사항 검증 기술, 네트워크 프로토콜 퍼징, DDoS 탐지 및 대응 가능한 싱크홀 연구등을 진행하고 있습니다. 또한 보안 분야의 석학 교수님들과 연구원들과 협력하고 있습니다. 이러한 연구 및 프로젝트의 성과는 IEEE S&P 등 주요 국제 컨퍼런스 및 저널에 지속적으로 발표하고 연구성과 활용에도 노력을 기울이고 있습니다.
 

임베디드소프트웨어공학연구실

담당교수: 인호

자연어처리 & 인공지능 연구실(NLP&AI Lab)

담당교수: 임희석 / 연락처: 02-3290-2684

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NLP&AI 연구실은 통계기반과 딥러닝 기반의 자연어처리, 기계학습, 그리고 인공지능을 연구를 진행하고 있다. 본 연구실은 형태소 분석기에서부터 대화시스템까지 자연어처리의 전과정에 해당하는 요소 기술과 분석 기술을 확보하고 있다. 국내·외의 우수한 논문지 및 해외 최우수학술대회에도 매년 많은 논문을 발표하며, 대한민국에서 자연어처리 분야의 최고의 연구실로 자리 매김 하고 있다. 최근 국가 대학ICT연구센터의 지원을 받은 Human-inspired AI & Computing 연구센터를 설립하여 인간의 정보처리 원리를 반영한 인공지능 기술 연구를 진행하고 있다.

SMRL (SoC and Microprocessor Research Lab.)

담당교수: 정성우 / 연락처: 02-3290-3571

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SMRL은 컴퓨터의 전력과 발열을 하드웨어와 소프트웨어 방식으로 관리하는 기법을 연구합니다. 현재 컴퓨터 중에서도 3D die stacking과 클라우드 환경에서 연구에 집중하고 있습니다. 특히 발열 관리 기법에 있어서는 국내 뿐 아니라 국제적으로도 탁월한 업적을 인정받고 있습니다.

Intelligence Engineering Lab

담당교수: 정순영 / 연락처: 02-3290-2683

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Intelligence Engineering Lab에서는 데이터 분석을 기반으로 Intelligence를 구축하는 방법에 대한 연구를 수행하고 있으며, 주요 세부 연구분야는 다음과 같습니다.

  • 다차원 데이터 마이닝 및 지식 발견 : 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위한 분산 컴퓨팅 빅데이터 분석 플랫폼에 대하여 연구하며, 이러한 플랫폼을 기반으로 새로운 유형의 지식 발견을 위한 데이터 마이닝 알고리즘을 연구/개발을 수행하고 있습니다.
  • 딥러닝 기반 텍스트 마이닝 : 딥러닝을 기반으로 텍스트 마이닝(Text Mining) 연구를 수행하며, 이를 다양한 실생활 문제에 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 주요 실적으로는, 의학 논문에서 주요 개념(단백질, 병명 등) 간의 관계를 추출하여 Graph 형태로 표현해주는 기법(https://withcat.net/#medi)을 개발하는 연구를 수행했으며, RNN(Recurrent Neural Network) 기술을 기반으로 자기소개서 작성 도우미(https://withcat.net/#deep)를 개발하였습니다.

데이터베이스 연구실

담당교수: 정연돈 / 연락처: 02-3290-3580

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데이터베이스 시스템, 빅데이터 처리 기술에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 세부적으로 다차원 배열 형태의 대용량 데이터를 처리하는 '배열 데이터베이스', 자율주행자동차, 스마트폰 사용자, IoT 장비들의 실시간 시공간 데이터를 처리하는 '시공간 데이터베이스', 데이터로 부터 개인의 사생활 침해가 발생하지 않도록 하는 '데이터 프라이버시 및 보안' 분야를 중점적으로 연구합니다. 그밖에 데이터를 분석한 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 '데이터 시각화', 데이터 집합에 내재되어 있는 규칙이나 지식을 발견하는 '인공지능-데이터 융합연구'도 진행합니다.

Statistical Signal Learning Lab

담당교수: 정원주

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  • Machine Learning & Neural Information Processing
    • Developing Algorithms in Deep Neural Networks
    • Stochastic Process Analysis using DNN
  • Brain Computer Interface
    • Deep Learning for BCI
    • Signal Processing for BCI
  • Signal Processing for Communication Systems
    • Classical Communication Systems Problems
    • MIMO Radar Signal Processing

유무선통신광생체신호처리 연구실

담당교수: 정지채

데이터 시각화 연구실 (Data and Visual Analytics Lab)

담당교수: 주재걸 / 연락처: 02-3290-4602

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본 연구실에서는 컴퓨터비젼 (image-to-image translation, image colorization, semantic segmentation 등), 자연어처리 (machine reading comprehension, unsupervised neural machine translation 등), 의료영상 인식, 추천 시스템, 정보 시각화 및 시각화 분석 시스템, 텍스트 및 웹 데이터 마이닝 등에 관한 연구를 폭넓게 수행하고 있습니다.

전산학 연구실

담당교수: 차성덕

광생체전자공학연구실

담당교수: 한재호 / 연락처: 02-3290-5927

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  • 인공지능 기반의 시신경 영상 분석 및 진단 기술 연구
  • 초고해상도 기능성 홀로그래피 이미징 기술 연구
  • 차세대 나노전자소자 및 바이오 센서 기술 연구

정보시스템보안연구실 (Information System Security Lab.)

담당교수: 허준범 / 연락처: 02-3290-4603

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  1. 1. 클라우드컴퓨팅 보안 - 클라우드 데이터 프라이버시 보호 기술 및 클라우드 가상화 취약점 탐지 기술 연구
  2. 2. 네트워크 보안 - TLS 네트워크 보안 프로토콜 취약점 탐지 및 대응방안 연구
  3. 3. 응용암호 - 검색, 기계학습 등의 연산 가능 암호 알고리즘 및 암호 프로토콜 기술 연구
  4. 4. 컴퓨터 시스템 취약점 탐지 - 컴퓨터 프로세서 및 가상화 시스템 취약점 탐지 및 대응방안 연구
  5. 5. 블록체인 보안 - 블록체인 데이터 클러스터링 및 암호화폐 비익명화 기술 연구

Cognitive systems Lab 인지시스템 연구실

담당교수: Christian wallraven / 연락처: 02-3290-5925

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In the cognitive Systems Lab, we have two main goals: -our first goal is to enhance our understanding of the algorithms employed by the human cognitive system through the use of cutting-edge methods from machine learning and computer graphics coupled with perceptual and cognitive experiments. -our second goal is to transfer this knowledge to implementations of intelligent, artificial cognitive systems which can be used in robotics, computer vision, computer animation, and even in clinical applications. In the lab, we apply this combined experimental and computational.