연구실소개
의료인공지능 연구실
담당교수: 감태의 / 연락처: 02-3290-4681
의료인공지능 연구실은 기계학습/딥러닝 방법을 통해 다양한 형태의 의료데이터를 분석하고 이를 통해 질병 진단 시스템 개발을 위한 연구를 진행하고 있습니다.
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주요 연구분야
- Machine/deep learning for big data analysis
- analysis Brain disease diagnosis
- Brain Computer Interface
- Cell image analysis
- Reinforcement learning for neuroimaging
Data Mining and Information Systems Lab (데이터마이닝 및 인포메이션시스템 랩)
담당교수: 강재우 / 연락처: 02-3290-3566
Data science has advanced to the point where it is changing our world. It is now the center of exploring and uncovering knowledge in different domains and acts as a bridge to connect them. With ever growing amount of data and opportunity to explore, DMIS lab aims to drive the data science revolution.
DMIS (Data Mining and Information Systems) Lab seeks to develop explainable AI in the following areas: Drug Discovery, Bioinformatics Analysis, Biomedical Image Processing, Recommender Systems, Question and Answering, Search, Financial Data Analysis, and much more. We focus on finding models, algorithms, and systems for any kinds of data analysis with applications on prediction, knowledge discovery, representation learning and anomaly detection. DMIS Lab is also participating various data science competitions such as DREAM Challenges to solve difficult real-world problems and facilitate knowledge sharing with other research teams around the world.
데이터 과학은 세계를 변화시키고있는 시점까지 발전했습니다. 이제는 다양한 영역에서 지식과 가치를 발굴하고 그들을 연결하는 다리 역할을 합니다. DMIS (Data Mining and Information Systems) 연구실은 데이터 과학을 과학과 산업의 다양한 분야에 적용하고 발전시키는 것을 목표로 합니다.
DMIS 연구실은 신약개발, 생물 정보학 분석, 생명의료 이미지 처리, 추천 시스템, 질의응답, 재무 데이터 분석 등의 기술을 개발하고 구현하는 연구를 하고 있습니다. 우리는 다양한 데이터의 분석을 위한 모델, 알고리즘 및 시스템을 구현하며 이를 예측, 지식 발굴, 표현형 학습 및 이상 탐지 등의 응용에 적용하고 있습니다. DMIS 연구실은 어려운 실제 문제를 해결하고 전 세계의 다른 연구 팀과 지식을 공유하기 위해 DREAM Challenge와 같은 다양한 데이터 과학 국제 경시 대회에 참여하고 있습니다.
Computer System Architecture Lab.(컴퓨터 시스템 구조 연구실)
담당교수 : 구건재 / 연락처 : 02-3290-4607
The Computer System Architecture Lab (CSArch) at Korea University focuses on the broad range of computer system architecture research. CSArch’s research spans processor architecture, memory and storage systems, FPGA and accelerator design, and secure processor architecture.
컴퓨터 시스템 구조 연구실은 컴퓨터 시스템 및 구조에 대한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 구체적으로 본 연구실은 CPU/GPU와 같은 프로세서 구조, 메모리 및 스토리지 시스템, FPGA 및 가속기 디자인과 프로세서 보안에 대해서 연구를 진행하고 있습니다.
Brain Lab.
담당교수: 김동주 / 연락처: 02-3290-3847
의료 인공지능은, 떠오르는 첨단 인공지능 기술을 의료 데이터에 접목, 환자의 상태를 종합적으로 분석해 환자 맞춤형 최적 치료 방법을 제안하고, 의료진의 진단을 보조하는 차세대 유망 기술이다. 이는 인공지능 기술의 다양한 활용 분야 중 가장 주목받는 분야로, 진단 분야를 넘어 로봇 수술, 지능형 건강관리(헬스케어) 등 의료 영역 전반으로 발전하고 있다.
본 연구실은 의료 인공지능 중에서도, 임상에서 바로 사용할 수 있는 인간 수준 이상의 다목적 임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)을 최종 목표로 다양한 기술들을 개발하고 있다. 본 기술의 실현을 위해서는 멀티모달 생체신호(Physiological Signal) 분석, 정량적 의료영상(Medical Imaging) 분석, 비정형 의 료 데이터(Electronic Health Record) 분석 등 다양한 인공지능 기술이 요구된다. 이 외에도 본 연구실에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뇌신경질환 시뮬레이션, 채무자 접촉 시스템, 가상 피팅 솔루션 등 다양한 분야에 활용 가능한 인공지능 어플리케이션 연구가 진행되고 있다.
Universal Transfer Learning Lab (범용 전이 학습 연구실)
담당교수: 김동현 / 연락처: 02-3290-4687
본 연구실은 다양한 도메인과 애플리케이션 걸쳐 효율적인 전이학습(Transfer Learning) 알고리즘 연구를 진행하고 있다. 특히 인공지능(AI) 모델들의 Transferability, Generalization 및 Adaptation 능력을 높이는데 초점을 맞추며 컴퓨터 비전, 멀티 모달(Language-Vision), 자연어 처리 등 다양한 AI 분야에 탐구하는 것을 중점을 두고 있다. 최종적으로 다양한 도메인과 모달리티의 경계를 원활하게 넘어서며, 다양한 Task들을 탐구하며, 실제 AI 애플리케이션에 특별히 맞춤화된 전이 학습 알고리즘의 개척을 목표로 하고 있다. 최근에는 위의 목표들을 이루기 위해 Foundation 모델들을 활용한 전이학습 방법 개발에 중점을 두고 있다.
컴퓨터비전연구실
담당교수: 김상필 / 연락처 : 02-3290-4724
정서인지연구실(Affective Cognition)
담당교수: 김상희 / 연락처: 02-3290-3538
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연구 분야 및 내용
- Affective cognition lab at Korea University pursues research in the area of emotion and emotion regulation. We combine behavioral and neuroscientific techniques (fMRI, rTMS/tCS, EEG/ERP) to understand the complex nature of emotional processes and the reciprocal interaction between emotion and cognition. Our recent research focuses on the development of cognitive strategies that successfully modulate maladaptive emotional responses, with emphasis on the distinction between explicit and implicit strategies and the role of brain stimulation as a potentiator. Our research is expanded into the domain of emotional intelligence, healthy emotional coping, treatment of emotional disorders, and emotional change with aging.
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최근 연구(사업) 성과
- Patent: 충동적 행동조절을 위한 통합장치 개발 (2018)
- Research: Examination of emotion reappraisal performance in association with attention bias to emotional faces (2016)
- Research: Successful demonstration of how music influences complex economic decision-making processes (2016)
- Research: Successful demonstration of how emotional traits are predicting brain activation during reward and avoidance learning (2015)
Artificial General Intelligence Lab (범용 인공지능 연구실)
담당교수: 김성웅 / 연락처: 02-3290-4686
본 연구실은 기존의 단순 인식을 넘어 범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 구현하기 위한 Next-Level 인공지능 연구를 수행합니다. 특히, 범용 인공지능에서 요구되는 두가지 핵심 기능인 task-generalization과 self-learning의 실현에 초점을 맞춥니다. 이를 위해, 최근 AGI 연구 방향성에 있어 두가지 큰 카테고리인 에이전트 학습과 대규모 생성 AI를 결합한 차세대 융합 연구를 수행합니다. 또한, 대규모 언어 모델위에서 인간과 상호작용하는 다양한 형태의 멀티모달 에이전트를 구현합니다. 이를 통해, 실생활에서 인간과 직접 소통하고, 스스로 진화하며, 다양한 역할들을 수행할 수 있는 실제적 인공지능 에이전트를 개발합니다.
컴퓨터비전연구실 (CVLAB)
담당교수 : 김승룡 / 연락처 : 02-3290-3869
고려대학교 컴퓨터비전연구실(CVLAB)은 인간의 가치를 높이는 인공지능(Artificial Intelligence) 개발을 목표로, 인공지능의 핵심 분야인 컴퓨터비전(Computer Vision) 및 기계학습(Machine Intelligence)에 관한 연구를 폭넓게 수행하고 있습니다. 인공지능이 인간의 수준으로 시각의(Visual) 세상을 인지하고 의사 결정을 내리며 인간과 협업하는 기술 개발을 목표로, 3D Computer Vision, Visual Correspondence, Visual Understanding, Multi-modal Learning, Deep Representation Learning, Image Generation, Image Restoration 등의 주제를 연구하고 있습니다. 또한 이를 위한 그래픽스, 로보틱스, 자연어처리, 음성처리, 뇌과학 및 인지과학 등과 융합 연구도 활발하게 수행하고 있습니다.
컴퓨터구조 및 시스템 소프트웨어연구실
담당교수: 김영근 / 연락처 : 02-3290-4609
디지털체험연구실
담당교수 : 김정현 / 연락처 : 02-3290-3579
디지털체험 연구실에서는 인간 중심의 차세대 HCI, 모바일 인터액션, 혼합 가상 현실 기술 등을 연구 개발하고 있고, 특히 단순 기능적인 인터페이스를 Rich-Experiential 인터액션으로 승화하기 위한 방법론 및 기반 기술에 초점을 두고 있습니다.
비전 및 인공지능 연구실(Vision and AI lab)
담당교수 : 김진규 / 연락처 : 02-3290-3195
비전 및 인공지능 연구실 (Vision and AI lab)은 인간과 인공지능 시스템의 상호협력을 기반으로 인간 수준의 지능 및 이를 뛰어넘을 수 있는 초지능 구현을 목표로 합니다. 관련 핵심 분야인 컴퓨터비전, 기계학습, 자연어처리, 인공지능에 관한 연구를 수행 중입니다. 특히, UC Berkeley 인공지능연구소 등 해외 선도 연구팀과의 협업을 통해, 빠르게 발전하고 있는 딥러닝 모델을 설명 가능한 모델 및 사용자 조언 가능한 모델로 만들기 위한 연구를 진행 중입니다. 또한, 최근 상용서비스가 시작하는 등 빠르게 성장하는 완전 자율주행차에 필수적인 객체 인식, 예측 및 모션 제어 등 데이터 기반 모델들도 연구하고 있습니다.
기계학습 및 비전 연구실(MLV Lab)
담당교수 : 김현우 / 연락처 : 02-3290-3644
We are tackling fundamental open problems in machine learning and computer vision research to achieve deep understanding of visual world. High-level visual perception involves automated image and video analysis, computational geometry, and visual reasoning. Our curiosity on highly structured knowledge, images and videos lead us to study the underlying non-Euclidean space and generalize models, including deep neural networks, to manifolds, and graphs.
지능인포매틱스 연구실(Intelligence aNd Informatics Lab)
담당교수: 김현철 / 연락처: 02-3290-4438
INI 연구실은 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과 김현철 교수의 연구실입니다. 기계학습(Machine Learning) 알고리즘을 기반으로 하여 다양한 도메인에서의 분석 혹은 예측 모델을 만드는 연구를 진행하고 있습니다. 특히 신경망 모델이 학습한 지식을 추론하고, 모델을 해석하여 사람이 이해할 수 있는 형태로 표현하는 방식(Interpretable machine learning)에 초점을 맞춘 연구를 진행하고 있습니다.
무선데이터통신 연구실
담당교수: 김효곤 / 연락처: 02-3290-3569
무선데이터통신 연구실의 연구분야는 5G 통신/네트워크, 자율주행, IoT, 그리고 모바일 컴퓨팅입니다. 차세대 이동통신 표준인 5G 기술을 연구하고, 그 응용을 개발합니다. 관련하여 5G의 주요 응용인 자율주행 자동차의 핵심 기술인 V2X (vehicle-to-everything) 통신을 연구하고, 인공지능을 활용한 자율주행 지능의 개발에 관심을 두고 연구하고 있습니다. IoT 분야에서는 통신과 센싱을 결합하여 새로운 응용을 창출하는 연구를 수행합니다. 모바일 컴퓨팅 분야에서는 스마트폰을 기반으로 한 혁신적 서비스 개발을 목표로 연구합니다.
Min Lab
담당교수: 민병경 / 연락처: 02-3290-3518
저희 연구실은 인간 뇌파(EEG, MEG, fMRI)를 분석하여, 인간의 고차원적인 인지 기능 및 의식에 관한 연구를 하고 있습니다. 인간의 다양한 의도를 뇌파를 통해 정밀하게 파악하여, 인지적 뇌-기계 접속 장치(cognitive BCI: brain-computer interface)에서 사용할 수 있도록 하는 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 두개골을 비침습적으로 투과하여 뇌 기능을 제어하는 경두개 전류 자극(tCS)이나 저강도 집속 초음파(LIFU) 자극 방법을 통해서, 뇌 속으로의 신호 전달 및 신경/인지 기능의 선택적 제어 연구도 병행하고 있습니다. 최근에는 인간 인지 기능의 중심인 의식에 대한 연구를 진행하고 있습니다.
We have investigated human intentional mental properties (e.g. top-down cognitive processing). We have tried to find its neurophysiological correlates(EEG, MEG, fMRI), which can be consequently employed as potent brain signals to cognitively control the brain-machine interface (BMI). We have also investigated how to modulate neural and cognitive activities in a noninvasive manner(tCS or Ultrasound), leading to changes in cognitive and behavioural responses. Recently, we focus on the study of Consciousness.
고속통신연구실
담당교수: 민성기 / 연락처: 02-3290-3640
고속통신연구실은 Basic Network(IEEE Std 802.11/802.15.4, Routing, QoS, Mobility, Internet Security, Management), Wireless&Mobile Network(IoT, VANET, 5G, TSN), Future Network(SDN, ICN, LISP, NFV) 등의 네트워크 분야를 연구합니다. 최근에는 Machine Learning을 네트워크에 적용하는 연구에 초점을 두고 있습니다.
하이퍼미디어연구실
담당교수: 박성빈 / 연락처 : 02-3290-2656
효율적추론및학습연구실
담당교수: 박세준 / 연락처 : 02-3290-4685
프로그래밍 언어 연구실 (Programming Language Research Group)
담당교수: 박지혁 / 연락처: 02-3290-4602
프로그래밍 언어 연구실은 개발자들이 고품질의 소프트웨어를 설계 및 구현할 수 있도록 지원해주는 다방면의 프로그래밍 언어 기술을 연구합니다.
- 테스트 자동화: 개발자를 대신하여 자동으로 테스트를 생성하여 소프트웨어의 품질을 보장해주는 기술입니다.
지능시스템 연구실 (System Intelligence Group)
담당교수: 백승준 / 연락처: 02-3290-4847
지능시스템 연구실은 딥러닝, 모바일 컴퓨팅, 데이터 기반 최적화를 통한 지능시스템의 설계 연구에 주력하고 있습니다. 우리 연구실은 딥러닝 아키텍처/응용 및 원리, 의료인공지능, 모바일 엣지 컴퓨팅, 자율주행시스템 분야에서 다양한 연구와 프로젝트를 수행하고 있습니다. The main research area of our lab, System INtelligence Group (SING), is deep learning, mobile computing and data-driven optimization. We are interested in and working on various projects on intelligent systems focusing on deep learning architectures and principles, computer vision, medical AI, mobile edge computing and autonomous vehicle systems.
임베디드컴퓨팅 연구실
담당교수: 서태원 / 연락처: 02-3290-2685
본 연구실은 CPU 뿐만 아니라 FPGA를 활용하여 하드웨어기반 보안 및 가속화 연구를 수행합니다. FPGA를 이용하여 하드웨어 기반 빅데이터 처리 가속 및 보안성 향상 연구를 진행하였고, AI 가속기를 디자인해 SoC에 통합하는 연구 또한 진행하고 있습니다. 최근에는 Spectre 및 Meltdown과 같이 CPU자체 보안 결함 및 대응방법에 대해서 다양한 테스트베드를 두고 연구 중입니다.
Multimodal Interactive Intelligence Laboratory (MIIL)
담당교수: 서홍석 / 연락처: 02-3290-3191
In MIIL, we are dedicated to creating intelligent systems that can comprehend and engage in meaningful, context-aware conversations while seamlessly interacting with their surroundings. To this end, we recognize the significance of multimodal AI, which combines speech, vision, gesture, and touch, to enable natural understanding of our world. Moreover, we understand the critical role of conversational and embodied AI in realizing Artificial General Intelligence, the ultimate goal of creating machines that possess comprehensive intelligence and interact back with the world in a human-like manner.
Machine Intelligence Lab. (기계지능 연구실)
담당교수: 석흥일 / 연락처: 02-3290-3738
- 연구 분야: 인공지능, 기계학습, 딥러닝, 뇌/의료 데이터 분석
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연구 내용:
- (1) 인공지능 기술 고도화를 위한 기계학습(딥러닝), 컴퓨터비전, 최적화 기술 개발
- (2) 뇌 및 의료 데이터 분석을 위한 기계학습/딥러닝 알고리즘 개발
- (3) 사용자 친화적인 설명/해석 가능한 인공지능 기술 개발
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시스템 소프트웨어 연구실 (System Software Lab)
담당교수: 양경식 / 연락처: g_yang@korea.ac.kr
시스템 소프트웨어 연구실은 개별 데스크탑/서버부터 대규모 클라우드 데이터센터, planet-scale의 클러스터까지 컴퓨팅 인프라를 제어하는 시스템 소프트웨어의 핵심 challenge를 찾고 극복하고자 합니다.구체적으로, 본 연구실은 운영체제 및 시스템 소프트웨어 기술을 기반으로 1) AI 시스템 소프트웨어 (systems for AI), 2) 지능형 운영체제 (AI for systems), 3) 네트워크 시스템 소프트웨어 등을 연구하고 세계적인 연구성과를 산출하고 있습니다. -
소프트웨어 분석 연구실
담당교수: 오학주 / 연락처: 02-3290-3679
소프트웨어 분석 연구실은 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 기술을 연구합니다. 본 연구실은 프로그래밍 언어에 대한 이해를 바탕으로 SW 자동 분석 기술, SW 자동 패치 기술, SW 자동 합성 기술을 연구하고 있으며 학술적으로는 소프트웨어 분야 최상위 학술대회 및 학술지에 연구 성과를 발표함과 동시에 국내외 기업과 연계하여 실제 문제 해결에 이바지하고 있습니다.
소프트웨어 보안 연구실 (Software Security and Privacy Laboratory)
담당교수: 우승훈 / 연락처: 02-3290-3192
고려대학교 소프트웨어 보안 연구실은 소프트웨어에 내재된 보안 위협을 탐지 및 해결하여, 안전한 소프트웨어 생태계를 만들어내는 연구들을 수행하기 위해 2023년에 설립되었습니다. 본 연구실은 취약점 탐지, 취약점 검증, 오픈소스 소프트웨어 보안, 공급망 보안, 보안 패치에 대한 분석, 공개 취약점 데이터베이스 정보에 대한 품질 검증 등 소프트웨어 보안에 관한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구들은 보안 및 소프트웨어 공학 분야 국제 최우수 학술대회에서 논문으로 발표되었습니다.
분산&클라우드컴퓨팅 연구실(Distributed & Cloud Computing Lab)
담당교수: 유헌창 / 연락처 : 02-3290-2682
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클라우드 컴퓨팅: 네트워크 기반 컴퓨팅 인프라의 가상 자원 관리 기술
- 가상머신의 QoS(Quality Of Service)와 SLA(Service Level Agreement)를 고 려한 자원 관리 기술 연구
- 클라우드 서비스의 신뢰성 향상을 위한 가상자원 및 가상머신 결함포용 기술 연 구
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GPU 가상화: 클라우드 환경에서 고성능 연산을 지원하는 GPU 관리 기술
- 클라우드 환경에서 대규모 병렬처리기술 지원을 위한 GPU 다중화 및 가상 GPU 메모리 관리 기술 연구
- 병렬 쓰레드 동기화 대기시간 감소를 위한 GPU 병렬처리 작업 스케줄링 기술 연구
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엣지 컴퓨팅: 실시간성을 지원하는 엣지 클라우드 기술
- 실시간성 지원 모바일 자원의 효율적 사용을 위한 엣지 기술 연구
- 모바일 엣지에서 결함 탐지 및 복구 기술 연구
운영체제 연구실 (Operating Systems Lab)
담당교수: 유혁 / 연락처: 02-3290-3639
운영체제 연구실은 소프트웨어 연구의 탁월성을 인정받아, 대한민국 정부가 지정 및 지원하는 "SW StarLab"으로 선정되었습니다. 주요 연구 주제는 지능형 클라우드 및 네트워크 가상화 시스템입니다. 지능형 클라우드는 1) 딥러닝 연산을 위한 지능형 시스템 기술, 2) scalable 빅데이터 처리를 위한 성능 보장, 3) 블록 체인 기반 보안 기술을 포함합니다. 네트워크 가상화 시스템은 5G/6G 및 차세대 네트워크 시스템에 필수적인 테넌트별 네트워크 초저지연성(ultra-low latency), 트래픽 고립(isolation), Programmability 등을 제공하는 SDN 가상화 기술을 연구합니다.
Operating Systems Lab has been selected as one of the national "SW StarLabs" that are designated and supported by Korea Government for its excellence in software research. Key research themes are intelligent clouds and network virtualization system. Intelligent clouds include followings: 1) intelligent processing of deep learning, 2) performance guarantees for scalable big data processing, and 3) blockchain-based security. Network virtualization system builds virtualized SDN technology that provides ultra-low latency, isolation of traffics, and programmability to tenants, that are in critically needed of 5G/6G services and beyond.
인공지능 연구실
담당교수: 육동석 / 연락처 : 02-3290-3641
We are working on spoken language based human and machine interface technologies to provide convenient access to computers. Artificial intelligence, machine learning, and deep learning are our main research interests. We are developing state-of-the-art applications for speech understanding, speech recognition, speech synthesis, speaker recognition, and voice conversion using deep learning. One of our research results is a “large vocabulary speaker independent continuous speech recognizer” that shows robustness under noisy environments. It uses an “unsupervised online adaptation algorithm” that improves the performance of the speech recognition system as it is used in real environments. This will make it possible to efficiently use the speech recognizer for many real life applications.
데이터 및 적응형 지능 시스템 연구실
담당교수: 윤수식 / 연락처 :
데이터 및 적응형 지능 시스템 연구실의 미션은 데이터 기반 통찰을 통해 혁신을 이끌어내는 것입니다. 이를 위해 데이터 과학 방법론과 인공 지능 모델을 활용하여 실제 세계의 문제와 도전 과제들을 해결하는 최신 연구를 수행합니다. 특히 저희 연구실에서는 점점 더 풍부해지지만 통찰과 지식을 도출하기 어려운 비정형 데이터 및 시간에 따라 변화하는 데이터 분석에 관심을 가지고 있습니다. 저희 연구실의 궁극적인 목표는 인간, 환경 및 지능 에이전트 간의 원활한 상호 작용을 지원하는 적응형 지능 시스템을 개발하는 것입니다.
의사결정연구실
담당교수: 이병준 / 연락처 : 02-3290-4684
데이터 인텔리전스
담당교수: 이상근 / 연락처 : 02-927-9737
데이터 인텔리전스 연구실은 “Towards R&D Excellence”라는 비전을 가지고, 딥러닝, 인공지능, 자연어처리 분야를 연구합니다. 주요 연구내용은 딥러닝 기반 자연어처리, 온디바이스 인공지능, 차세대 지능형 서비스 개발입니다.
패턴인식 및 머신러닝 연구실
담당교수: 이성환 / 연락처: 02-3290-3799
본 연구실은 인공지능의 핵심인 패턴인식 및 머신러닝 기법을 개발하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 연구를 진행.
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AI 분야 연구
- 인공지능의 의사 결정을 설명할 수 있는 Explainable AI 기술, 인간 뇌의 작동 원리를 모방한 Brain-inspired AI 기술, 사람 얼굴 분석을 통한 AI 스킨케어 솔루션 기술, 음성 합성을 이용한 AI 에이전트 기술
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Brain-computer interface 분야 연구
- 뇌 신호 분석을 통해 생각만으로 외부 장치를 제어 및 사용자 의도를 정확히 인 식할 수 있는 Brain-Computer Interface 기술
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Computer vision 분야 연구
- 카메라 영상 분석을 통해 사람의 행동 분석 및 예측이 가능한 Cognitive Computer Vision 기술, 항공 영상의 객체 검출, 위치 추정, 변화 탐지를 위한 Aerial Image Analysis 기술
정보·컴퓨팅 연구실
담당교수: 이원규 / 연락처 : 02-3290-4437
정보·컴퓨팅 연구실은 정보학을 기반으로 통계, 데이터 마이닝, 기계학습 등 관련 기술을 활용하여 교육과정분석 시스템, 교육평가 지원 시스템 개발 등에 관한 연구를 진행해 오고 있습니다. 컴퓨팅 분야의 기본 지식과 컴퓨팅 기술의 응용 지식 등 컴퓨터과학에 대한 지식체계를 구성하여 컴퓨터과학 분야의 인력을 양성하는데 기여하고자 노력하고 있습니다.
광초고주파시스템 연구실
담당교수: 이재훈 / 연락처 : 02-3290-4846
광초고주파시스템 연구실에서는 사물인터넷 시스템, 초고속 디지털 신호 전송 시스템, 통신 시스템등에 활용이 가능한 광초고주파 센서 및 통신소자, Signal/Power Integrity, Software Defined Radio, Open Source Hardware 등에 대한 연구를 진행하고 있습니다.
뇌신호처리연구실 (BSPL)
담당교수: 이종환 / 연락처: 02-3290-3667
Our goal is to investigate brain functions measured via various neuroimaging modalities including MRI (MRI) and electroencephalography (EEG) employing various signal processing techniques, machine learning, and deep learning approaches. We have done some interesting works including the fMRI data analyses using novel analytical methods such as independent vector analysis (IVA), iterative dual-regression of group independent component analysis (ICA) with a sparse prior to better estimate true neuronal activity, recursive principal component analysis (PCA) to EEG-segments of simultaneous EEG-fMRI data, and deep neural network (DNN) to fMRI data. The developed methods would gainfully be applied to the neuroimaging data including fMRI, simultaneous EEG-fMRI, and real-time fMRI based neurofeedback method. Based on the correct understanding of human brain functions, we would like to focus on the basic neuroscientific researches as well as brain engineering applications including the BCI/BMI and ultimately on preclinical applications to develop an option to diagnose and treat the various neuropsychiatric illnesses such as depression, schizophrenia, and substance abuse. We believe that the proper analytical methods to exploit the hidden information of the neuroimaging data would lead to a better understanding of the human brain and to better engineer the brain and ultimately toward the enhancement of quality of life.
Microwave/Millimeter-Wave Laboratory
담당교수: 이주섭 / 연락처 : 02-3290-4848
본 연구실에서는 인공위성, 레이다, 무선통신 시스템에 적용 가능한 초고주파 무선회로에 관한 연구를 집중적으로 수행하고 있으며, 관련분야 저명 국제전문학술지 및 학술대회에 게재 및 발표하고 있다.
컴퓨터보안연구실[Computer & Communication Security Laboratory (CCS Lab)]
담당교수: 이희조 / 연락처: Tel) +82-2-3290-3638 Fax) +82-2-3290-3638
지능형 블록체인 공학 연구실(Intelligent Blockchain Engineering Lab.)
담당교수: 인호 / 연락처 : 02-3290-3570
IBEL에서는 신뢰성 있는 인공지능 학습 모델과 데이터 관리를 지원하기 위한 효과적인 블록체인 플랫폼 및 기반 기술 연구를 수행하고 있습니다. 이를 위해 블록체인 및 스마트 컨트랙트와 IoT, 핀테크, GIS, 헬스케어 와 같은 다양한 도메인에 대한 Decentralized Application을 연구하고 있습니다.
자연어처리 & 인공지능 연구실(NLP&AI Lab)
담당교수: 임희석 / 연락처: 02-3290-2684
NLP&AI 연구실은 통계기반과 딥러닝 기반의 자연어처리, 기계학습, 그리고 인공지능을 연구를 진행하고 있다. 본 연구실은 형태소 분석기에서부터 대화시스템까지 자연어처리의 전과정에 해당하는 요소 기술과 분석 기술을 확보하고 있다. 국내·외의 우수한 논문지 및 해외 최우수학술대회에도 매년 많은 논문을 발표하며, 대한민국에서 자연어처리 분야의 최고의 연구실로 자리 매김 하고 있다. 최근 국가 대학ICT연구센터의 지원을 받은 Human-inspired AI & Computing 연구센터를 설립하여 인간의 정보처리 원리를 반영한 인공지능 기술 연구를 진행하고 있다.
SMRL (SoC and Microprocessor Research Lab.)
담당교수: 정성우 / 연락처: 02-3290-3571
SMRL은 컴퓨터의 전력과 발열을 하드웨어와 소프트웨어 방식으로 관리하는 기법을 연구합니다. 현재 컴퓨터 중에서도 3D die stacking과 클라우드 환경에서 연구에 집중하고 있습니다. 특히 발열 관리 기법에 있어서는 국내 뿐 아니라 국제적으로도 탁월한 업적을 인정받고 있습니다.
지능공학 연구실(Intelligence Engineering Lab)
담당교수: 정순영 / 연락처: 02-3290-2683
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Audio Processing with Deep Learning
- Music Source Separation
- Audio Manipulation with Textual Queries
- Speech Enhancement/Denoising
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Generative Modeling
- Diffusion Probabilistic Models
- Score Matching
데이터베이스 연구실
담당교수: 정연돈 / 연락처: 02-3290-3580
데이터베이스 시스템, 빅데이터 처리 기술에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 세부적으로 다차원 배열 형태의 대용량 데이터를 처리하는 '배열 데이터베이스', 자율주행자동차, 스마트폰 사용자, IoT 장비들의 실시간 시공간 데이터를 처리하는 '시공간 데이터베이스', 데이터로 부터 개인의 사생활 침해가 발생하지 않도록 하는 '데이터 프라이버시 및 보안' 분야를 중점적으로 연구합니다. 그밖에 데이터를 분석한 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 '데이터 시각화', 데이터 집합에 내재되어 있는 규칙이나 지식을 발견하는 '인공지능-데이터 융합연구'도 진행합니다.
고성능비주얼컴퓨팅 연구실
담당교수: 정원기 / 연락처 : 02-3290-4725
High-performance Visual Computing Lab (HVCL) at Korea University is conducting interdisciplinary research on visual computing and visualization for novel scientific discoveries. Specifically, our research focuses on machine learning-based image processing and visualization algorithms for extracting useful information from various visual data (e.g., images, videos, 3D objects). We are also developing GPU and distributed computing systems for user-friendly and efficient large-scale data visual analysis. We expect the results of our research will contribute to various biomedical and scientific applications, such as drug discovery, prediction and diagnosis of disease, fast medical imaging, and large-scale scientific simulation.
Statistical Machine Learning Lab
담당교수: 정원주 / 연락처 : 02-3290-3573
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Machine Learning & Neural Information Processing
- Few Shot Learning using Statistical Machine Learning
- Statistical Machine Learning
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Brain Computer Interface
- Developing various Machine Learning algorithms for BCI
- Signal Processing for BCI
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Information Processing for Sensor Networks
- Estimation and Detection in Wireless Sensor Networks
- MIMO Sensor Processing
SLOW 연구실
담당교수: 주창희 / 연락처 : 02-3290-4605
SLOW (Statistical Machine Learning on Wireless Networks) 연구실에서는 강화학습 및 기계학습을 이용한 최적화와 분산 알고리즘에 대한 연구와, 컴퓨터 네트워크와 관련된 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 인공지능, 6G 등으로 대표되는 미래기술에 대해 새로운 기계학습 알고리즘과 네트워크 시스템을 개발하여, 최신 ICT 기술들에 대한 연구와 개발을 진행하고있습니다.
전산학 연구실
담당교수: 차성덕 / 연락처 02-3290-3585
고신뢰 소프트웨어 연구실은 소프트웨어 중심 시대에 발맞춰 안전성 및 신뢰성이 중요한 소프트웨어 시스템을 만드는데 필요한 기술을 연구하며 실제 필드에서 일어나는 문제를 해결할 수 있는 실용적인 솔루션 개발에 가치를 둡니다. 주된 연구 분야는 안전 필수 소프트웨어 신뢰성 검증 및 요구 공학 기술과 네트워크 보안입니다.
미디어 연구실
담당교수: 한정현 / 연락처 : 02-3290-3577
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가상현실
- 2차원 재구성 및 증강 현실
- 딥러닝 + 3차원 응용
- 컴퓨터 그래픽스와 물리 시뮬레이션
광생체전자공학연구실
담당교수: 한재호 / 연락처: 02-3290-3694
- 인공지능 기반의 시신경 영상 분석 및 진단 기술 연구
- 초고해상도 기능성 홀로그래피 이미징 기술 연구
- 차세대 나노전자소자 및 바이오 센서 기술 연구
정보시스템보안연구실 (Information System Security Lab.)
담당교수: 허준범 / 연락처: 02-3290-4603
- 1. 클라우드컴퓨팅 보안 - 클라우드 데이터 프라이버시 보호 기술 및 클라우드 가상화 취약점 탐지 기술 연구
- 2. 네트워크 보안 - TLS 네트워크 보안 프로토콜 취약점 탐지 및 대응방안 연구
- 3. 응용암호 - 검색, 기계학습 등의 연산 가능 암호 알고리즘 및 암호 프로토콜 기술 연구
- 4. 컴퓨터 시스템 취약점 탐지 - 컴퓨터 프로세서 및 가상화 시스템 취약점 탐지 및 대응방안 연구
- 5. 블록체인 보안 - 블록체인 데이터 클러스터링 및 암호화폐 비익명화 기술 연구
Cognitive systems Lab 인지시스템 연구실
담당교수: Christian wallraven / 연락처: 02-3290-5925
In the cognitive Systems Lab, we have two main goals: -our first goal is to enhance our understanding of the algorithms employed by the human cognitive system through the use of cutting-edge methods from machine learning and computer graphics coupled with perceptual and cognitive experiments. -our second goal is to transfer this knowledge to implementations of intelligent, artificial cognitive systems which can be used in robotics, computer vision, computer animation, and even in clinical applications. In the lab, we apply this combined experimental and computational.