MLVC 연구실은 효율적인 머신러닝 및 딥러닝 모델의 경량화와 최적화에 중점을 두고 있습니다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 대규모 신경망 모델이 활용되고 있지만, 실제 환경에서는 연산 자원과 메모리의 한계로 인해 경량화된 모델의 필요성이 커지고 있습니다. 이를 위해 연구실에서는 모델의 성능 저하 없이 파라미터 수와 연산량을 줄이는 다양한 기법을 개발하고 있습니다. 대표적으로, 프루닝(pruning), 양자화(quantization), 필터 분해(filter decomposition), 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 등 다양한 모델 압축 및 최적화 기법을 연구하고 있습니다. 이러한 기술들은 모바일, 엣지 디바이스, 임베디드 시스템 등 자원이 제한된 환경에서도 고성능 인공지능 모델을 실시간으로 적용할 수 있도록 해줍니다. 또한, 뉴로모픽 시스템과 데이터셋 응축(dataset condensation) 등 차세대 하드웨어 및 데이터 효율성 향상 연구도 함께 진행되고 있습니다. 이러한 연구를 통해 MLVC 연구실은 실제 산업 현장과 다양한 응용 분야에서 활용 가능한 경량화된 인공지능 솔루션을 제공하고 있습니다. 연구실의 경량화 기술은 국제 학술대회 및 저널에서 다수의 논문으로 발표되었으며, 특허와 기술이전 등 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. 앞으로도 MLVC 연구실은 효율성과 성능을 모두 만족시키는 차세대 인공지능 모델 개발에 앞장설 것입니다.

MLVC 연구실은 비주얼 컴퓨팅 분야에서 영상 및 비디오의 복원, 생성, 압축, 3D 장면 재구성 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 영상 복원(Image Restoration) 분야에서는 노이즈 제거, 초해상화, 손상 복구 등 저화질 이미지를 고품질로 변환하는 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 이미지 및 비디오 생성(Image/Video Generation) 연구를 통해 GAN, Diffusion Model 등 최신 생성 모델을 활용하여 현실감 있는 영상 데이터를 생성하고 있습니다. 영상 및 비디오 압축(Image/Video Compression) 분야에서는 딥러닝 기반의 효율적인 압축 알고리즘을 연구하여, 제한된 대역폭 환경에서도 고품질 영상을 전송할 수 있도록 지원합니다. 특히, 기계 학습 기반의 비디오 부호화, 특징맵 압축, 엔트로피 부호화 최적화 등 다양한 신기술을 도입하고 있습니다. 3D 장면 재구성(3D Scene Reconstruction) 연구에서는 LiDAR, 멀티뷰 이미지 등 다양한 센서 데이터를 활용하여 실제 환경의 3차원 구조를 정밀하게 복원하는 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 비주얼 컴퓨팅 연구는 자율주행, 의료 영상, 방송 미디어, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. MLVC 연구실은 국제 저명 학술대회 및 저널에 다수의 논문을 게재하며, 특허 및 산학협력 프로젝트를 통해 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 MLVC 연구실은 첨단 비주얼 컴퓨팅 기술을 선도하며, 인공지능 기반 영상 처리의 새로운 패러다임을 제시할 것입니다.

MLVC 연구실은 딥러닝의 이론적 기반 연구와 실제 응용에 대한 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 신경망의 수학적 이론, 최적화 기법, 다양한 딥러닝 아키텍처(CNN, GAN, RL 등)에 대한 연구를 통해 모델의 성능과 신뢰성을 높이고 있습니다. 특히, 배치 정규화, 내부 공변량 변화, 적대적 공격 및 강건성 등 신경망의 근본적인 동작 원리와 한계에 대한 분석을 통해, 보다 견고하고 해석 가능한 인공지능 모델을 개발하고 있습니다. 실전 응용 측면에서는 세미슈퍼바이즈드 러닝, 데이터 증강, 오토인코더, 강화학습 기반 신경망 구조 탐색 등 다양한 최신 기법을 실제 문제에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 소량의 라벨 데이터만으로도 높은 성능을 내는 반지도 학습, 클래스별 오토인코더를 통한 데이터 다양성 증대, 강화학습을 활용한 하드웨어 친화적 신경망 구조 탐색 등은 실제 산업 현장에서 요구되는 문제 해결에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한, 모델 해석 및 시각화, 적대적 공격에 대한 방어, 신경망의 일반화 성능 향상 등 인공지능의 신뢰성과 투명성을 높이기 위한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. MLVC 연구실은 이론과 실전, 기초와 응용을 아우르는 연구를 통해 인공지능 분야의 학문적 발전과 산업적 혁신을 동시에 추구하고 있습니다.