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MILab

노영민 교수

Deep Learning

Computer Vision

Pytorch

Tensorflow

Person Re-identification

MILab

노영민

MILab(머신 인텔리전스 연구실)은 서울시립대학교 인공지능학과 소속으로, 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 세계적인 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 이미지 인식, 객체 탐지, 이미지 생성 등 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위한 최신 딥러닝 아키텍처 설계와 효율적인 학습 방법론 개발에 주력하고 있습니다. 특히, Vision Transformer, Dynamic Convolution, Efficient CNN 등 자원 제약 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있는 모델을 연구하며, 멀티라벨 분류, 노이즈 레이블에 강인한 학습, 도메인 일반화 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제에 대응할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 감시 시스템, 의료 영상 분석 등 다양한 산업 및 사회적 응용 분야에 적용되고 있습니다. 연구실은 딥러닝 네트워크의 미세조정 및 일반화 능력 향상을 위한 학습 방법론에도 집중하고 있습니다. 계층별 학습률 자동 조정, 네트워크 가지치기, 롤백 전략, 멀티헤드 앙상블 등 다양한 혁신적 알고리즘을 제안하여, 새로운 데이터나 도메인에 대한 적응력과 견고함을 갖춘 인공지능 모델 개발에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 과학기술정보통신부 등 주요 국가 연구과제와의 협력을 통해 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 딥페이크 탐지 및 프라이버시 보호 생성 모델 연구를 통해 인공지능 기술의 윤리적 활용과 사회적 신뢰성 확보에도 앞장서고 있습니다. 주파수 영역 특이점, 인공 지문 생성, 자기지도학습 기반 탐지 등 다양한 접근법을 통해, 알려지지 않은 위변조 이미지나 영상에 대해서도 높은 탐지 성능을 달성하고 있습니다. 얼굴 비식별화 알고리즘 개발을 통해 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 추구하고 있습니다. 연구실의 연구 성과는 CVPR, AAAI, ECCV 등 세계적인 학회와 저널에 다수 게재되고 있으며, 삼성SDS 등 산업체와의 공동 연구를 통해 기술의 실용화와 상용화에도 힘쓰고 있습니다. 앞으로도 MILab은 인공지능 기술의 한계를 극복하고, 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 혁신적 연구를 지속해 나갈 것입니다.

Deep Learning
Computer Vision
Pytorch
Tensorflow
Person Re-identification
Deep Learning Architecture
Deep Metric Learning (Image Retrieval)
Deepfake detection
Generative model and Privacy
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
학술성과
세계 최고 수준의 AI 비전 연구 역량 입증
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기업협력
삼성SDS가 선택한 AI 기술: 프라이버시 보호 및 딥페이크 탐지
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기술독창성
자원 제약 환경을 위한 초경량/고효율 AI 모델
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기술파급력
알려지지 않은 위협까지 탐지하는 차세대 딥페이크 탐지 기술
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핵심역량
AI 모델 성능 극대화: 혁신적인 미세조정 및 일반화 기술
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미래기술
예측 불가능한 실제 환경을 위한 도메인 일반화 AI
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