기계학습 및 지식처리는 인공지능 분야의 핵심 연구 주제로, 대규모 데이터로부터 의미 있는 패턴과 지식을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 본 연구실은 다양한 형태의 데이터(이미지, 텍스트, 신호 등)를 효과적으로 분석하고, 이를 통해 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 기계학습 알고리즘을 연구하고 있습니다. 특히, 표현학습, 딥러닝, 강화학습 등 최신 기법을 활용하여 데이터의 복잡한 구조를 이해하고, 효율적인 지식처리 방법을 모색합니다. 연구실에서는 데이터의 품질과 신뢰성을 높이기 위한 다양한 방법론도 개발하고 있습니다. 예를 들어, 노이즈가 포함된 데이터나 이상치(outlier) 데이터를 효과적으로 탐지하고 처리하는 기술, 데이터 간의 유사성을 정밀하게 추론하는 딥러닝 모델, 그리고 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 데이터 문제에 대응할 수 있는 강건한 알고리즘을 연구합니다. 이러한 연구는 의료, 뇌과학, 자연어처리 등 다양한 응용 분야에 적용되어, 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 지식처리의 자동화와 효율화에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 대규모 데이터셋의 효율적 관리, 데이터 증강 및 합성, 그리고 지식의 구조화와 추론을 위한 신경망 기반의 혁신적 방법론을 개발함으로써, 인공지능 시스템의 지능적 의사결정 능력을 한층 더 향상시키고 있습니다.

현대 인공지능 모델은 점점 더 복잡해지고 대규모화되고 있으나, 실제 응용에서는 연산 자원과 메모리의 한계로 인해 경량화와 효율적 추론이 필수적입니다. 본 연구실은 신경망의 구조를 최적화하고, 불필요한 연산을 줄이는 다양한 경량화 기법을 연구합니다. 예를 들어, 레이어 프루닝, 동적 계획법 기반의 신경망 깊이 압축, 레이어 병합 등 첨단 기술을 개발하여, 모델의 성능 저하 없이 연산 효율을 극대화하는 방법을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 모바일 기기, 임베디드 시스템, IoT 환경 등 자원이 제한된 환경에서 인공지능 모델을 실용적으로 적용하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 실제로, 본 연구실의 특허와 논문에서는 신경망 경량화 기술이 이미지 인식, 텍스트 분류, 의료 신호 분석 등 다양한 분야에 적용되어 높은 효율성과 실용성을 입증하였습니다. 또한, 효율적 추론을 위한 하드웨어 최적화와 소프트웨어 알고리즘의 통합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 더불어, 본 연구실은 경량화된 신경망이 실제 환경에서 신뢰성 있게 동작할 수 있도록, 강건성(robustness) 확보와 적응적 추론(adaptive inference) 기술 개발에도 집중하고 있습니다. 이를 통해, 인공지능 기술의 대중화와 산업 현장 적용을 가속화하고, 미래 지능형 시스템의 기반을 마련하고 있습니다.

강화학습과 생성모델은 최근 인공지능 분야에서 각광받는 연구 주제입니다. 본 연구실은 실제 환경에서 적용 가능한 강화학습 알고리즘과 생성모델의 신뢰성 확보에 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 쿼리 효율적 컴퓨터 프로그램 취약점 분석, 목적지향 인공지능 생성 및 추론, 선호 관계 데이터를 이용한 인공지능 에이전트 학습 등 다양한 프로젝트를 통해, 실제 문제 해결에 최적화된 강화학습 및 생성모델 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 능동 학습 기반의 쿼리 선택, 분포 외 데이터 탐지, 데이터 응집 및 합성 등 생성모델의 취약점 탐지와 신뢰성 향상에 관한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해, 인공지능 시스템이 예측 불가능한 상황에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 하고, 실제 산업 및 사회 문제에 적용 가능한 신뢰성 높은 AI 솔루션을 제시합니다. 또한, 강화학습과 생성모델의 융합을 통해, 복잡한 환경에서의 의사결정, 데이터 생성, 시뮬레이션 등 다양한 응용 분야에 새로운 가능성을 열고 있습니다. 본 연구실의 연구 성과는 국제적 학회와 특허를 통해 널리 인정받고 있으며, 차세대 인공지능 기술의 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.