SNU Machine Perception and Reasoning Lab은 효율적이면서도 정확한 멀티모달 인지 모델, 알고리즘 및 시스템 개발을 핵심 연구 목표로 삼고 있습니다. 본 연구실은 시각, 언어, 청각 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 이해하고 해석하는 멀티모달 인지 기술을 통해 인간 수준의 인공지능 구현을 지향합니다. 이를 위해 라벨링 비용 절감, 계산 복잡도 최소화, 경량화된 신경망 구조 설계 등 다양한 혁신적 방법론을 연구하고 있습니다. 특히, 지속적 학습(Continual Learning) 분야에서 두각을 나타내고 있으며, 온라인 환경에서의 연속적 학습, 계층적 라벨 확장, 메모리 관리, 로짓 밸런싱 등 다양한 기법을 개발하여 인공지능 모델이 실제 환경 변화에 유연하게 적응할 수 있도록 지원합니다. 또한, 임베디드 AI 에이전트 연구를 통해 자연어 명령을 이해하고 실제 환경에서 다양한 태스크를 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 구현하고 있습니다. 시각정보처리 및 컴퓨터 비전 분야에서도 얼굴 인식, 객체 검출, 동작 인식, 영상 복원, 이벤트 카메라 기반 영상 처리 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최신 딥러닝 기법과 새로운 센서 데이터를 활용하여, 기존의 한계를 극복하고 실용적인 문제 해결에 집중하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국제 주요 학회 및 저널에 다수 게재되고 있으며, 다양한 특허와 산학협력을 통해 산업 현장에 적용되고 있습니다. 본 연구실은 다양한 정부 및 산업체 프로젝트를 수행하며, 실제 응용 분야에서 요구되는 실시간 처리, 저전력, 저비용 시스템 구현을 목표로 하고 있습니다. 자율주행, 로봇, 스마트 디바이스, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 연구 성과가 활용되고 있으며, 앞으로도 기술의 실용화와 확장성을 지속적으로 검증해 나갈 예정입니다. SNU Machine Perception and Reasoning Lab은 앞으로도 멀티모달 인지, 지속적 학습, 임베디드 AI 에이전트, 시각정보처리 등 인공지능 분야의 핵심 기술 개발에 앞장서며, 세계적인 연구 경쟁력을 유지하고 혁신적인 인공지능 시스템 구현에 매진할 것입니다.