Artificial Intelligence in Finance Laboratory
인하대학교 본교(제1캠퍼스)김도국 교수 인공지능공학과
Artificial Intelligence
인공지능
연구실 소개
인공지능공학과의 Artificial Intelligence in Finance Laboratory는 신경망 아키텍처 검색, 이미지 포렌식, 인증된 강건성과 같은 연구 분야에서 뛰어난 성과를 거두고 있습니다. 특히, 2022년에는 'Proxyless Neural Architecture Adaptation at Once' 논문을 통해 신경망 아키텍처 검색 분야에서 높은 평가를 받았습니다. 또한, 이미지 포렌식 분야에서는 'Learning Deep Features for Source Color Laser Printer Identification based on Cascaded Learning' 논문을 통해 깊이 있는 연구를 수행하였습니다. 최근 3년간 다양한 프로젝트와 특허를 통해 연구 성과를 상용화하고 있으며, 기업과의 협력을 통해 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다.
신경망 아키텍처 검색
이미지 포렌식
인증된 강건성
연구 분야
신경망 구조 최적화 기술인공지능공학과의 Artificial Intelligence in Finance Laboratory는 최신 신경망 구조 최적화 기술을 연구하고 있습니다. 본 연구는 신경망의 효율성과 성능을 개선하기 위해 차별 가능한 신경망 구조 변환 방법을 포함하여 구조 및 연산 샘플링을 통한 효율적인 독립적 신경망 구조 검색을 다루고 있습니다. 또한, 다양한 신경망 구조를 한번에 적응시키는 기술을 개발하여, 더 신속하고 효율적인 최적화를 가능하게 합니다. 이와 같은 연구 결과는 금융 데이터 분석 및 예측 모델링에 적용될 수 있으며, 기업의 AI 기반 금융 솔루션 개발에 중요한 기여를 할 수 있습니다.
주요 논문
1
Proxyless Neural Architecture Adaptation at Once
Do-Guk Kim, Heung-Chang Lee
IEEE Access
2022
2
SmoothMix: Training Confidence-calibrated Smoothed Classifiers for Certified Robustness
Jongheon Jeong, Sejun Park, Minkyu Kim, Heung-Chang Lee, Do-Guk Kim, Jinwoo Shin
Neural Information Processing Systems
2021
3
Differentiable Neural Architecture Transformation for Reproducible Architecture Improvement
Do-Guk Kim, Heung-Chang Lee
CVPR
2020
4
Efficient Decoupled Neural Architecture Search by Structure and Operation Sampling
Heung-Chang Lee, Do-Guk Kim, Bohyung Han
ICASSP
2020
5
Investment Universe Construction based on the Theme Keyword Search
Do-Guk Kim, Bong-Gyun Ko
IEEE Access
2019
Artificial Intelligence in Finance Laboratory
인하대학교 본교(제1캠퍼스) 인공지능공학과
김도국 교수
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