기계전자공학부-정보시스템트랙은 이미지 캡셔닝 분야에서 딥러닝 기술을 활용한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 특히, 이미지의 각 모듈에 대한 성분 기반 비교 분석을 통해 이미지 인식 및 설명 생성의 정확도를 높이는 방법을 개발하고 있습니다. 이를 통해 다양한 이미지 데이터를 효과적으로 처리하고, 산업 현장에서의 응용 가능성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다.

본 연구실은 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 이미지 생성 및 변형 기술을 연구하고 있습니다. 프레임워크의 학습 안정성을 높이고 생성 이미지의 다양성을 증진시키기 위해 클래스 판별망 구조를 도입한 새로운 기법을 제안하였습니다. 이러한 연구는 새로운 이미지 생성 및 변형 기술을 통해 다양한 멀티미디어 응용 분야에서의 혁신을 도모하고 있습니다.