MLALab 연구실은 딥러닝의 일반화 능력 향상과 불확실성 탐구를 중심으로 첨단 인공지능 기술을 연구하는 서울시립대학교 소속 연구실입니다. 본 연구실은 딥러닝 모델이 학습 데이터에만 국한되지 않고, 실제 환경의 다양한 데이터 분포에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 일반화 및 도메인 일반화 기술을 개발하고 있습니다. 이를 위해 액티브 러닝, 데이터 증강, OOD 탐지 등 최신 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한, 인공지능의 불확실성에 대한 체계적인 분석을 통해 신뢰성 있는 AI 시스템 구축에 앞장서고 있습니다. 베이지안 접근법, PAC-Bayes 이론 등 수학적 기반의 연구를 바탕으로, 모델의 예측 신뢰도를 정량화하고, 불확실성이 높은 상황에서의 대응 전략을 제시합니다. 이러한 연구는 의료, 국방, 자율주행 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. MLALab은 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구합니다. 필터링 및 타겟 추적, 객체 탐지, 시맨틱 세그멘테이션 등 다양한 실제 문제에 인공지능 알고리즘을 적용하여, 복잡하고 불확실한 환경에서도 신뢰할 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다. 국방 AI 적용을 위한 데이터 증강 기술 개발 등 다양한 산학협력 및 국책과제를 수행하며, 사회적 파급력이 큰 연구를 이어가고 있습니다. 연구실은 다양한 학제 간 협력과 국제 학술대회 발표를 통해, 세계적인 연구 성과를 지속적으로 창출하고 있습니다. 최신 논문 발표와 특허, 프로젝트 수행을 통해 연구실의 기술력을 입증하고 있으며, 우수한 연구 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. MLALab은 앞으로도 인공지능의 이론적 한계와 가능성을 탐구하고, 실제 사회에 기여할 수 있는 혁신적인 AI 기술 개발에 매진할 것입니다. 신뢰성과 적응력을 갖춘 차세대 인공지능 시스템을 통해, 다양한 산업과 사회 문제 해결에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.