상세 설명

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.

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