Machine Intelligence
포항공과대학교 전자전기공학과
오태현 교수
Multi-modal Learning
Deep Learning
Multimodal Learning
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Machine Intelligence
전자전기공학과
오태현
Machine Intelligence 연구실은 전자전기공학과에서 딥러닝, 컴퓨터 비전, 다중 모달 학습 분야에서 활발히 연구하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 깊이 인식 비디오 파놉틱 세그멘테이션, 반대적 반지도 이미지 캡셔닝, 텍스트 기반 4D 인간 아바타 생성 등 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 또한, 혼란스러운 클래스에 대한 딥 베이지안 액티브 러닝, 페더레이티드 러닝에서의 클라이언트 데이터 부족 문제 해결 등 다수의 논문을 발표하였습니다. 이러한 연구 결과는 여러 국제 학회에서 인정받고 있으며, 다양한 기업과의 연구 협력을 통해 실제 산업에 적용되고 있습니다.
Multi-modal Learning
Deep Learning
Multimodal Learning
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
텍스트 주도 4D 인간 아바타 생성
이 연구 분야는 텍스트와 이미지를 결합하여 4D 인간 아바타를 생성하는 기술을 다룹니다. 텍스트 기반의 인간 아바타 생성은 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 가상 현실이나 증강 현실에 사용될 수 있으며, 영화나 게임 제작에도 활용될 수 있습니다. 이 연구는 텍스트와 영상 데이터를 결합하여 자연스럽고 현실감 있는 아바타를 생성하는 방법을 탐구합니다. 텍스트를 통한 세밀한 제어와 최적화를 통해 고품질의 아바타를 생성하며, 이를 위해 딥러닝과 최적화 기법을 활용합니다.
주요 논문
111
발행물 전체보기
1
A unified framework for unsupervised action learning via global-to-local motion transformer
Kim, B, Kim, J, Chang, HJ, Oh, TH
Pattern Recognition, 2025
2
The Devil in the Details: Simple and Effective Optical Flow Synthetic Data Generation
BYUNGKI, K, KIM, S, OH, TH
Visual Computer, 2024
3
Overcoming Client Data Deficiency in Federated Learning by Exploiting Unlabeled Data on the Server
Park, J.-M., Jang, W.-J., Oh, T.-H., Lee, S.-H.
IEEE Access, 2024