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

< News >

• 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)

• 강재모 교수님 및 DeLTA LAB 연구실 학생들이 저자로 참여한 논문 총 8편이 인공지능 분야 최우수 학술대회인 ICLR 2026에 제출되었습니다. 

• 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)

• 강재모 교수님 및 DeLTA LAB 연구실 학생들이 저자로 참여한 논문 총 7편이 인공지능 분야 최우수 학술대회인 NeurIPS 2025에 제출되었습니다. 

• 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, 양자 머신러닝 등 최신 딥러닝 기법에 대한 네트워크 구조 설계, 학습 이론 및 응용 기술에 대한 전반적인 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 지능형 차세대 사물인터넷(AIoT) 및 6G 통신네트워크, 컴퓨터비전에 대한 연구들을 수행하고 있습니다. 

본 연구실에서는 인공지능 관련 다수의 국책 과제(한국연구재단, 과학기술정보통신부, 산업통산자원부) 및 산학연 협력 과제(한국전자통신연구원, 한국전기연구원, 한국철도연구원)를 수행하고 있습니다. 

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

• 연구실 위치: 경북대학교 테크노빌딩 506호

• E-mail: jmkang@knu.ac.kr / rkdwoah@gmail.com (강재모 교수님)
                tnghks9317@knu.ac.kr (임수환 학생, 연구실 랩장)

• Tel: 053) 950-4557 

연구실 혜택

• 연구과제 참여에 따른 인건비 + 연구실적에 따른 인센티브

• 딥러닝용 고성능 연산장치(GPU 등) 제공 

• AI 탑티어 학회 논문 작성 및 참가 경비 지원

• SCI 논문 및 AI 탑티어 학회 논문 작성

• 최신 AI 분야 연구 수행

• 해외 교환 학생/연구원/인턴십 기회 제공 (선발을 통해 캐나다 퀸즈대학교 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 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.

Contact Information

• Location: Room 506, Techno Building, KNU

• E-mail: jmkang@knu.ac.kr / rkdwoah@gmail.com (Prof. Jae-Mo Kang)
          alsrb0351@gmail.com (Min Gyu Sung, Leader of lab members) 

• Tel: +82-53-950-4557 

Benefits

• Free 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)