< CVPR 주관 SoccerNet Challenge 2024 우승 결과 발표 및 시연 영상 >

< News >

• 이현욱 박사과정생이 1저자로 참여한 논문 "RTF-Skip-GANomaly: A Novel Deep Learning Framework for Anomaly Detection in Run-to-Failure Data Using Skip-GANomaly Backbone"이 IEEE Signal Processing Letters (IF 3.9, JCR Q2) 학술지에 게재 승인되었습니다.

• 공무경, 김강우, 박상재 석사과정생, AI Frontier Challenge 2025 장려상 수상! (링크)

• 강재모 교수님, 스탠포드(Stanford) 대학 및 엘스비어(Elsevier)사 선정 생애 기준 및 2024년 기준 전 세계 상위 2% 연구자 선정 (링크)

• 성민규 박사과정생이 MIT 대학 Song Han 교수팀과 NVIDIA 개발진이 이끄는 차세대 CUDA 기반 이미지 생성 가속 엔진인 'Nunchaku' 오픈소스 프로젝트에 참여하여 핵심적인 기여를 하고 있습니다. (https://github.com/nunchaku-tech/nunchaku, ICLR 2025 Spotlight, 3.3k star) (링크)

• 강재모 교수님께서 저자로 참여한 논문 "How Much Training is Required for Channel Estimation in Fluid Antenna System?"이 세계 최고 권위 학술지인 IEEE Journal on Selected Areas in Communications (IF 17.2,  JCR 상위 1%) 학술지에 게재되었습니다. (링크)

• 강재모 교수님께서 저자로 참여한 논문 "NormFit: A Lightweight Solution for Few-Shot Federated Learning with Non-IID Data"이 인공지능 분야 최우수 학술대회인 NeurIPS 2025에 Spotlight 논문으로 채택되었습니다. (링크)

• 성민규 박사과정생 및 공무경, 함승재 석사과정생이 저자로 참여한 논문 "A Novel VLM-Guided Diffusion Model for Remote Sensing Image Super-Resolution"이 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (IF 4.4, JCR 상위 9.5%) 학술지에 게재되었습니다. (링크)

• Furkat Sultonov 박사과정생이 1저자로 참여한 논문 "DASK-Net: A Lightweight Dual Attention Selective Kernel Network for Efficient Dense Prediction in Remote Sensing Imagery"이 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IF 7.5, JCR 상위 5% 이내) 학술지에 게재되었습니다.

• 성민규 박사과정생이 1저자로 참여한 논문 "DeCo-MeSC: Deep Compression-Based Memory-Constrained Split Computing Framework for Cooperative Inference of Neural Network"이 IEEE Transactions on Vehicular Technology (IF 6.1, JCR 상위 12.2%) 학술지에 게재되었습니다.

• 하상준 석사졸업생 및 성민규 박사과정생이 1저자로 참여한 논문 "Generative Diffusion Model-Based Deep Learning Framework for Remaining Useful Life Prediction"이 IEEE Internet of Things Journal (IF 8.2, JCR 상위 5% 이내) 학술지에 게재되었습니다. (링크)

• 강재모 교수님께서 저자로 참여한 논문 "Beyond Clean Training Data: A Versatile and Model-Agnostic Framework for Out-of-Distribution Detection with Contaminated Training Data"이 인공지능 분야 최우수 학술대회인 CVPR 2025에 게재되었습니다. (링크)

• 강재모 교수팀(팀명: DeLTA Lab), CVPR 주관 SoccerNet Challenge 2024 - Dense Video Captioning 경진대회 우승! (링크) [논문]

• Jamshid Tursunboev 박사과정생이 1저자로 참여한 논문 "Multi-Objective Evolutionary Hybrid Deep Learning for energy theft detection"이 Applied Energy (IF 11.6, JCR Q1 상위 6% 이내) 학술지에 게재되었습니다. (링크)

• 박채원 석사졸업생이 1저자로 참여한 논문 "OCR-Diff: A Two-Stage Deep Learning Framework for Optical Character Recognition Using Diffusion Model in Industrial Internet-of-Things"이 IEEE Internet of Things Journal (IF 10.6, JCR 상위 3% 이내) 학술지에 게재되었습니다. (링크)

• 신요섭 석사졸업생이 1저자로 참여한 논문 "RandMixAugment: A Novel Unified Technique for Region- and Image-Level Data Augmentations"이 IEEE Access (IF 3.9, JCR Q2) 학술지에 게재되었습니다.

• Hasnain Ali Shah 석사과정생이 1저자로 참여한 논문 "An Optimized Multi-Organ Cancer Cells Segmentation for Histopathological Images Based on CBAM-Residual U-Net"이 IEEE Access (IF 3.9, JCR Q2) 학술지에 게재되었습니다.

• Hasnain Ali Shah 석사과정생이 1저자로 참여한 논문 "ECG-TransCovNet: A Hybrid Transformer Model for Accurate Arrhythmia Detection using ECG Signals"이 CAAI Transactions on Intelligence Technology (IF 5.1, JCR Q2) 학술지에 게재 승인되었습니다.

• Hasnain Ali Shah 석사과정생이 1저자로 참여한 논문 "A Robust Approach for Brain Tumor Detection in Magnetic Resonance Images Using Finetuned EfficientNet"이 IEEE Access (IF 3.9, JCR Q2) 학술지에 게재되었습니다.

< 연구실 안내사항 >

본 연구실에서는 LLM, VLM, 생성형 AI 모델, 컴퓨터 비전 등 최신 딥러닝 기법에 대한 네트워크 구조 설계, 학습 이론 및 응용 기술에 대한 전반적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 본 연구실에서는 인공지능 관련 다수의 국책 과제 및 산학연 협력 과제를 수행하고 있습니다. 

관련 연구 과제의 수행에 관심이 있는 성실한 학부 연구생, 석박사 대학원생, 박사후연구원을 모집합니다. 문의사항은 연구실로 연락주시기 바랍니다. 

※ 연구분야

■ 본 연구실에서는 딥러닝 모델의 구조 설계와 학습 이론·알고리즘 개발, 그리고 이를 여러 도메인으로 응용하는 기술들을 주로 연구합니다. 본 연구실의 주력 연구분야는 다음과 같습니다.

• LLM, LMM, VLM 파운데이션 모델 (추론 성능의 이론·실험적 분석, 검색증강생성(RAG), 프롬프트 기반 guidance 방법론 개발 및 도메인 응용 연구 등)

• Generative AI (VAE, GAN, Diffusion, Flow Matching 모델 성능 향상 기법 연구, Data Augmentation, h-space 제어 및 최적화 등)

• Computer Vision (이미지 초해상화, OCR, object detection, segmentation, video understanding 등)

• Trustworthy & Efficient AI (Anomaly Detection, OOD Detection, Federated Learning, Split Computing, Lightweight Networks, 딥러닝 모델 경량화, Test-Time Domain Adaptation 등)

■ 본 연구실에서 달성한 대표적 성과는 아래와 같습니다.

• CVPR 주관 SoccerNet Challenge 2024 Dense Video Captioning 우승

• AI Frontier Challenge 2025 장려상 수상

• Stanford·Elsevier 선정 세계 상위 2% 연구자에 강재모 교수님 등재 (생애 기준 및 2024년 기준)

※ 연구실 혜택

• 장학금 제공

• 연구과제 참여에 따른 인건비 + 연구실적에 따른 인센티브

• 딥러닝용 고성능 연구장치(GPU 등) 지원 

• AI 탑티어 학회 논문 작성 및 참가 경비 지원

• SCI 논문 및 AI 탑티어 학회 논문 작성 지원

• 최신 AI 분야 연구 수행 (학술대회, 세미나 등)

• 해외 교환 학생/연구원/인턴십 기회 제공 (선발을 통해 캐나다 토론토대학교, 퀸즈대학교, 코펜하겐대학교, KTH, MIT 등 국외 대학교 방문 기회 제공 및 경비 지원)

※ 졸업 후 진로

• 교수 및 학계(정부출연연구소, 국방과학연구소, 공무원, 공기업, 병역특례연구원 등) 진출

• AI 관련 기업체(구글, NVIDIA, Microsoft, 네이버, 삼성, 현대, LG, SK, 한화 등) 취업 

< About Our LAB >

For foreign students, only integrated M.S/Ph.D, Ph.D,  and postdocs positions are open. For foreign Ph.D students and postdocs, we only recruit applicants who published at least one paper in top-tier AI conferences (AAAI, CVPR, ICML, NeurIPS, ICCV, ECCV, etc.). If you are interested, please feel free to contact Prof. Kang with your CV.

※ Benefits

• Admission and tuition fees + salary + incentive

• Opportunity to use high-performance GPU for deep learning 

• Opportunity to attend AI top-tier conferences

• Opportunity to write SCI & AI top-tier conference papers

• Researching the state-of-the-art AI technologies

※ Careers after graduation

• Faculty or academic positions (Government-funded research institutes, public officials, public corporations, military service research institutes, etc)

• Working at AI-related companies (Google, NVIDIA, Microsoft, Naver, Samsung, Hyundai, LG, SK, Hanwha, etc)