유제혁 연구실은 (산업)디자인학과를 기반으로 전자전기공학, 인공지능, 기계학습, 그리고 지식처리 분야의 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 다양한 형태의 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 실제 산업 및 사회 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용하여 복잡한 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 기계학습 및 지식처리, 거대언어모델(LLM), 멀티모달 인공지능, 그리고 인공지능의 해석 가능성(Explainability)입니다. 최근에는 그래프 신경망, 앙상블 학습, UNet++ 등 최신 딥러닝 기법을 활용하여 이상 탐지, 분류, 예측, 이미지 분석 등 다양한 문제에 대한 솔루션을 개발하고 있습니다. 또한, SHAP 분석, Vision-Language Model 등 해석 가능한 인공지능 모델을 통해 인공지능의 신뢰성과 투명성을 높이는 연구도 병행하고 있습니다. 거대언어모델과 멀티모달 인공지능을 활용한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, Retrieval-Augmented Generation 기반의 챗봇 개발, Visual Saliency 기반의 딥페이크 이미지 탐지, 언어와 비전 정보를 결합한 감시 시스템 개발 등 다양한 실제 응용 사례를 통해 인공지능의 실용적 가치를 높이고 있습니다. 또한, 안면 색상 데이터 분석을 통한 퍼스널 컬러 진단, 가상 메이크업 애플리케이션 개발 등 디자인과 인공지능의 융합 연구도 진행 중입니다. 이외에도, 본 연구실은 산업 현장에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 적극적으로 적용하고 있습니다. 예를 들어, 주차 공간 및 번호판 인식 기반의 개인 주차 공간 관리 시스템 개발, 리튬 이온 배터리 잔존 수명 예측, 단기 전력 수요 예측 등 다양한 프로젝트를 통해 사회적, 산업적 가치를 창출하고 있습니다. 유제혁 연구실은 앞으로도 인공지능, 기계학습, 멀티모달 데이터 처리 등 첨단 기술을 바탕으로 창의적이고 실용적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 이를 통해 학문적 성과뿐만 아니라 산업 및 사회 전반에 걸친 혁신을 이끌어 나갈 것입니다.