우리 연구실은 딥러닝 모델의 일반화 능력을 극대화하는 방법론을 중점적으로 연구합니다. 딥러닝 모델은 학습 데이터에만 최적화될 경우, 실제 환경에서의 예측 성능이 저하되는 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 우리는 액티브 러닝, 데이터 증강, 도메인 일반화 등 다양한 접근법을 활용하여 모델이 훈련 데이터의 분포를 넘어 새로운 환경에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 합니다. 특히 도메인 일반화 연구는 분포 변화가 발생하는 다양한 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이기 위한 핵심 분야입니다. 예를 들어, 의료 영상, 자율주행, 국방 등 다양한 분야에서 데이터의 특성이 다를 수 있는데, 이러한 상황에서도 모델이 안정적으로 동작할 수 있도록 지식 이전 및 적응 기술을 개발합니다. 또한, OOD(Out-of-Distribution) 탐지와 같은 기술을 통해 학습되지 않은 새로운 데이터나 이상치에 대한 대응력을 강화합니다. 이러한 연구는 실제 응용 분야에서 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 우리 연구실은 이론적 분석과 실험적 검증을 병행하여, 딥러닝의 일반화 한계와 가능성을 탐구하고, 이를 바탕으로 실질적인 사회적 가치를 창출하는 인공지능 기술 개발에 앞장서고 있습니다.

딥러닝 모델의 불확실성을 탐구하고 이를 활용하는 것은 신뢰성 있는 인공지능 시스템 개발의 핵심입니다. 우리 연구실은 딥러닝 모델이 예측에 대해 얼마나 확신을 가지는지, 그리고 그 불확실성을 어떻게 정량적으로 측정하고 해석할 수 있는지에 대해 심도 있게 연구합니다. 불확실성 추정은 모델의 한계와 위험을 사전에 파악하여, 실제 환경에서의 오작동을 예방하고, 사용자의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 우리는 베이지안 접근법, PAC-Bayes 이론 등 수학적 기반의 방법론을 적용하여, 딥러닝 모델의 불확실성을 체계적으로 분석합니다. 이를 통해 모델의 예측 신뢰도를 정량화하고, 불확실성이 높은 상황에서는 인간 전문가의 개입이나 추가 데이터 수집 등 보완 조치를 제안할 수 있습니다. 또한, 불확실성 정보를 활용한 액티브 러닝, OOD 탐지, 데이터 증강 등 다양한 응용 연구도 함께 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 의료, 국방, 자율주행 등 고신뢰성이 요구되는 분야에서 특히 중요한 의미를 가집니다. 우리 연구실은 불확실성 기반의 인공지능 기술을 통해, 예측의 신뢰성과 안전성을 높이고, 실제 현장에서 활용 가능한 실질적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

우리 연구실은 이론적 연구에 그치지 않고, 개발한 인공지능 알고리즘을 실제 환경에 적용하는 데에도 큰 비중을 두고 있습니다. 필터링 및 타겟 추적, 객체 탐지, 시맨틱 세그멘테이션 등 다양한 실세계 문제에 인공지능 기술을 접목하여, 복잡하고 불확실한 환경에서도 높은 신뢰성과 정확도를 보장하는 시스템을 개발합니다. 예를 들어, 국방 분야에서는 고속 이동체의 위치 추적, 이상 상황 감지 등에서 인공지능의 역할이 점점 커지고 있습니다. 우리 연구실은 데이터 증강, 강화학습, 신경망 기반의 추론 알고리즘 등을 활용하여, 노이즈가 많은 환경에서도 정확한 추적과 인식이 가능한 기술을 연구합니다. 또한, 자율주행, 영상 분석 등 다양한 산업 분야로 연구 결과를 확장하고 있습니다. 실세계 응용 연구는 알고리즘의 이론적 우수성을 실제 문제 해결로 연결하는 다리 역할을 합니다. 우리 연구실은 다양한 산학협력 및 국책과제를 수행하며, 사회적 파급력이 큰 인공지능 솔루션을 지속적으로 개발하고 있습니다.