신진우Jinwoo Shin
ALIN Lab
기계학습
- 논문
- 129
- 구성원
- 39
- 졸업생
- 39
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 이원종 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 25편(T1 12편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 3명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 23명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
6.3 · 48%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 25편
DOS: Directional Object Separation in Text Embeddings for Multi-object Image Generation
Dongnam Byun, Jungwon Park, Jungmin Ko, Choi Chang In, Wonjong Rhee
Progressive Multimodal Search and Reasoning for Knowledge-Intensive Visual Question Answering
Changin Choi, Wonseok Lee, Jungmin Ko, Wonjong Rhee
Soft Head Selection for Injecting ICL-Derived Task Embeddings
Jungwon Park, Jimyeong Kim, Changin Choi, Wonjong Rhee
Cross-Attention Head Position Patterns Can Align with Human Visual Concepts in Text-to-Image Generative Models
Jungwon Park, Jungmin Ko, Dongnam Byun, Jangwon Suh, Wonjong Rhee
Enhancing Retrieval-Augmented Audio Captioning with Generation-Assisted Multimodal Querying and Progressive Learning
Changin Choi, Sungjun Lim, Wonjong Rhee
Harmonizing Visual and Textual Embeddings for Zero-Shot Text-to-Image Customization
Yeji Song, Jimyeong Kim, Wonhark Park, Wonsik Shin, Wonjong Rhee, Nojun Kwak
Improving Forward Compatibility in Class Incremental Learning by Increasing Representation Rank and Feature Richness
Jaeill Kim, Wonseok Lee, Moonjung Eo, Wonjong Rhee
ReFlex: Text-Guided Editing of Real Images in Rectified Flow via Mid-Step Feature Extraction and Attention Adaptation
Jimyeong Kim, Jungwon Park, Yeji Song, Nojun Kwak, Wonjong Rhee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
ALIN Lab
기계학습
UTL Lab
전이학습, 도메인 적응/일반화, 기반모델 적응, 멀티모달 표현 학습 연구
OMAEL
실제 임상 데이터에 일반화 가능한 의료영상 분석 AI를 연구하며, 이론 기반의 공정·견고 학습과 종양 치료계획 지원을 위한 멀티모달·에이전틱 AI를 다룹니다.
VIP Lab
Machine Learning, Computer Vision, Video Understanding, Recommendation Systems