MILab 연구실은 딥러닝 기술을 기반으로 한 컴퓨터 비전 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 이미지 및 영상 데이터에서의 객체 인식, 분류, 검출, 그리고 복잡한 시각적 패턴의 이해를 목표로 다양한 딥러닝 아키텍처를 개발하고 있습니다. 연구실은 Pytorch, Tensorflow 등 최신 프레임워크를 활용하여 효율적이고 확장성 높은 모델을 설계하며, 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이기 위해 다양한 데이터셋과 실험 환경을 구축하고 있습니다. 딥 메트릭 러닝(Deep Metric Learning)은 이미지 검색, 유사도 측정, 객체 재식별(Person Re-identification) 등에서 핵심적인 역할을 합니다. MILab은 딥 메트릭 러닝의 성능을 극대화하기 위해 새로운 네트워크 구조, 학습 전략, 손실 함수 등을 연구하고 있으며, 특히 소수의 학습 데이터만으로도 높은 일반화 성능을 달성할 수 있는 방법론에 집중하고 있습니다. 최근에는 멀티헤드 앙상블 구조, 레이어별 파라미터 조정, 롤백 학습 전략 등 혁신적인 접근법을 통해 학계와 산업계에서 주목받는 성과를 내고 있습니다. 이러한 연구는 실제로 다양한 국제 학회 및 저널에 다수의 논문으로 발표되고 있으며, 이미지 검색, 영상 감시, 자율주행 등 실질적인 응용 분야에서도 그 효과가 입증되고 있습니다. MILab의 연구는 컴퓨터 비전 분야의 이론적 발전뿐만 아니라, 실제 문제 해결에 기여하는 실용적 연구로 이어지고 있습니다.

최근 인공지능 기술의 발전으로 인해 딥페이크(Deepfake)와 같은 생성 모델이 사회적으로 큰 이슈가 되고 있습니다. MILab은 딥페이크 탐지 및 방지 기술 개발에 집중하여, GAN(Generative Adversarial Network) 기반의 이미지 및 영상 생성물의 진위 여부를 판별하는 알고리즘을 연구하고 있습니다. 특히, 주파수 영역 분석, 자기지도학습(self-supervised learning), 합성 데이터 기반 탐지 등 다양한 접근법을 통해 딥페이크 탐지의 정확도와 범용성을 높이고 있습니다. 또한, MILab은 생성 모델을 활용한 데이터 프라이버시 보호에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 차등 프라이버시(Differential Privacy)를 적용한 데이터 생성, 얼굴 비식별화(Facial De-identification) 알고리즘 개발 등 민감한 개인정보를 안전하게 보호하면서도 데이터의 활용 가치를 극대화하는 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 기술은 의료, 금융, 공공 데이터 등 다양한 분야에서 개인정보 유출 위험을 최소화하면서 인공지능의 활용도를 높이는 데 기여하고 있습니다. MILab의 딥페이크 탐지 및 프라이버시 보호 연구는 삼성SDS 등 산업체와의 협업을 통해 실제 서비스에 적용되고 있으며, 관련 논문들이 AAAI, ECCV 등 세계적 학회에 다수 게재되고 있습니다. 앞으로도 MILab은 생성 모델의 발전과 함께 발생하는 사회적 문제에 적극적으로 대응하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발에 앞장설 것입니다.

MILab은 딥러닝 네트워크의 효율적 학습과 최적화에 관한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 네트워크의 파라미터 수와 연산량을 줄이면서도 성능을 극대화할 수 있는 경량화 및 구조적 최적화 방법론에 주목하고 있습니다. 예를 들어, 레이어별 학습률 자동 조정(AutoLR), 레이어별 프루닝(pruning), 롤백(rollback) 기반 파인튜닝 등 혁신적인 학습 전략을 개발하여, 기존의 딥러닝 모델이 가진 한계를 극복하고 있습니다. 이러한 연구는 실제로 이미지 검색, 객체 인식, 영상 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 과제에서 우수한 성능을 입증하고 있습니다. MILab은 Vision Transformer, Dynamic Convolution, 멀티헤드 앙상블 등 최신 네트워크 구조를 도입하여, 메모리 효율성과 연산 속도를 동시에 개선하는 데 성공하였습니다. 또한, 다양한 하드웨어 환경(서버, 모바일, 임베디드 등)에서의 실시간 처리 및 저전력 구현을 위한 최적화 연구도 활발히 진행 중입니다. MILab의 네트워크 최적화 연구는 학문적 성과뿐만 아니라, 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다. 연구실은 앞으로도 딥러닝 모델의 효율성과 실용성을 극대화하는 새로운 학습 및 최적화 전략을 지속적으로 개발해 나갈 계획입니다.