권도현Dohyun Kwon
PDE & AI Lab
편미분방정식과 최적수송·경사흐름 이론을 바탕으로 머신러닝 문제의 수학적 기초를 연구하며, 생성모델 분석과 이층·최소최대 최적화 등 학습 알고리즘 개선에 응용합니다.
- 논문
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- 2
- 졸업생
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PDE & AI Lab
편미분방정식과 최적수송·경사흐름 이론을 바탕으로 머신러닝 문제의 수학적 기초를 연구하며, 생성모델 분석과 이층·최소최대 최적화 등 학습 알고리즘 개선에 응용합니다.
AI Security Lab
인공지능 보안, 적대적 머신러닝, 딥페이크 탐지, 소프트웨어 취약점 분석과 퍼징, 정보보호 및 프라이버시 연구
EASY Lab
대규모 언어모델·비전 모델 등 다양한 AI 모델을 위한 에너지 효율적 AI 반도체 칩과 가속기를 설계하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 모델 경량화, 칩 기반 응용 시스템을 연구합니다.
CIPLab
컴퓨터 비전, 계산 이미징, 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝 연구
HPCP Lab
고성능 컴퓨팅 플랫폼, GPU 아키텍처, Processing-in-Memory, AI 가속기, 시스템 소프트웨어 연구
ML3 Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, LLM 정렬 및 적응
로봇 지능 및 상호작용 연구실
인간 중심의 체화 지능(embodied intelligence)과 로봇 제어 기술을 연구하며, 시각장애인 보조 등을 위한 지능형 로봇 안내견의 강건한 내비게이션과 상황 인지 제어에 중점을 둡니다.
MLCF Lab
멀티모달 학습, 로봇·체화 인공지능, 금융 인공지능, 인간-컴퓨터 상호작용, 의료 인공지능과 데이터 마이닝 연구
LESSON Lab
방사선치료를 위한 의료영상 처리, 자동 분할, 치료계획 최적화, 치료 결과 예측과 학습 기반 의료물리 연구
BIIL
머신러닝·딥러닝 기반 신약개발과 생물정보학을 연구하며, 저분자·항균 펩타이드 생성, 약물-표적 상호작용 및 ADMET 예측, 해석 가능한 AI 모델을 다룹니다.
AI-ISL
정보이론, 확산모델, 프라이버시 보존 머신러닝, 양자화, 언러닝
BDAI
빅데이터 시스템, AI를 위한 시스템, 시스템을 위한 AI, AI 모델/아키텍처 혁신, 하드웨어-소프트웨어 공동설계
DELAB
데이터마이닝, 자연어처리, 멀티모달 딥러닝, AI 기반 신약 설계, DBMS 최적화 연구
MAIS Lab
모바일·엣지 기기에서 AI와 AR/VR/XR 서비스를 가능하게 하는 모바일 시스템을 연구하며, 온디바이스 AI, 몰입형 모바일 컴퓨팅, 에너지 최적화, 크로스 디바이스 컴퓨팅을 다룹니다.
V-Lab
컴퓨터 비전, 3D 비전, 생성 모델, 장면 표현
ITML Lab
파운데이션 모델의 표현학습·적응·추론·평가에 관한 이론, 정보이론, 효율적이고 신뢰할 수 있는 머신러닝 연구
MLAI Lab
생성모델과 파운데이션 모델, 에이전틱 AI, 신뢰할 수 있는 AI, 인과 표현학습, 베이지안 학습과 메커니스틱 해석 연구
Visual Intelligence Lab
확산 생성모델, 3차원 장면 표현과 NeRF, 표현학습, 생성모델 평가를 중심으로 한 컴퓨터 비전 연구
Language & AGI Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, 대화 시스템, AI 에이전트
OMAEL
실제 임상 데이터에 일반화 가능한 의료영상 분석 AI를 연구하며, 이론 기반의 공정·견고 학습과 종양 치료계획 지원을 위한 멀티모달·에이전틱 AI를 다룹니다.
DCLab
임베디드 시스템 신뢰성, 웨어러블 센서 시스템, 소프트 에러 대응 연구
ICL
지식그래프, 추천시스템, 대화형 AI, 온톨로지
Machine Learning Lab
분포 변화에 강건한 딥러닝, 파운데이션 모델의 신뢰성·일반화, 표현학습, 지속학습, 테스트타임 적응 및 모델 평가 연구
DLI Lab
대규모 언어 모델, 정보 검색, 추천 시스템, 사용자 모델링 연구
YESLAB
휴먼-컴퓨터 인터랙션, 이스포츠, 사용자 행동 모델링
Multi-dimensional Insight Lab
인간 지각 기반 영상·비디오 화질 평가와 3D 가우시안 스플래팅 기반 휴먼 아바타 생성, 오디오-비주얼 합성, 딥페이크 탐지 등 컴퓨터 비전·멀티미디어 AI를 연구합니다.
RoPhi Lab
물리·기하·제어 이론의 사전지식을 학습과 결합하여 데이터 효율적이고 강건한 범용 로봇 지능(피지컬 AI)을 연구하며, 기하학적 머신러닝, 모션 매니폴드 학습, 촉각 기반 반응형 조작 제어를 다룹니다.
DIL Lab
강화학습, 의사결정, 오프라인 RL
MCML Group
설명 가능하고 책임감 있으며 효율적인 AI, 안전한 이미지 생성과 머신 언러닝, 학습 기반 영상압축, 뇌-컴퓨터 인터페이스와 멀티모달 딥러닝 연구
ANDLab
빅데이터 분석과 프라이버시, 자연어처리와 대규모 언어모델, 정보검색·RAG, 에이전틱·멀티모달·피지컬 AI 연구
Visual AI Lab
시각인공지능, 3D 비전, 비디오 예측, 깊이 추정
SCLAB
신경망, 패턴인식, 진화연산, 딥러닝, 지속학습, 신경-기호 AI
MOBED
온디바이스 AI 시스템, 모바일 임베디드 시스템, 에너지 최적화 컴퓨팅, 스마트 센서 시스템
MLCS Lab
머신러닝과 시스템·제어 이론을 결합하여 대칭성 인지(등변) 학습, 심층 강화학습, 베이지안 방법을 연구하고 로보틱스, 자율주행, 인간-로봇 상호작용, 의료 AI에 응용합니다.
Edge AI Lab
연합학습, 엣지 AI, 분산 학습, LLM 효율화
TOC Lab
계산이론, 오토마타 이론, 자연어처리, 신경-기호 모델 연구
MICV Lab
의료영상분석, 컴퓨터 비전, 딥러닝