AI & Media Lab

Research Topics

Multimodal Learning

combines text, images, audio, and video to accommodate various learning preferences, enhancing overall comprehension

Domain Transfer

adapts an AI model from one domain to another, enhancing its performance on related but different data distributions

Scene Understanding

aims to interpret a visual scene, recognizing objects, their relationships, and the context to interact intelligently with their environment

Parameter-Efficient Fine-Tuning

optimizes an AI model using a small subset of its parameters while minimizing computational costs
and memory usage

3D Vision

refers to the process of extracting spatial information from visual input, enabling machines to perceive and navigate the 3D world

Robot Vision

enables robots to understand visual data from their surroundings using cameras and multiple sensors, enhancing their autonomy and versatility

4

On-going Projects

10

Research Members

20

Journal Publications

32

Conference Publications

Latest News

[Paper] 2024.04 김지윤, 김주호 학생의 "G-TRACE: Grouped Temporal Recalibration for Video Object Segmentation"이 Image and Vision Computing(Q1) 저널에 accept되었습니다.

[Project] 2024.04 조은남 학생의 "추론 시간에 선택적 프롬프트를 통한 객체 검출 및 의미론적 분할 기술"이 한국연구재단(NRF) 석사과정생연구장려금지원사업에 선정되었습니다.

[Paper] 2024.03 홍성은 교수님의 "Elastic Modulus Prediction from Indentation Using Machine Learning: Considering Tip Geometric Imperfection"이 Metals and Materials International(Q1) 저널에 accept되었습니다.

[Member] 2024.03 최소윤,  류휘링 학생의 박사과정 합류와 이승환, 정인영, 조유림, 조은남 학생의 석사과정 합류를 축하합니다.

[Member] 2024.02 김지윤, 이호준 학생의 졸업을 축하합니다.

[Member] 2023.09 김홍엽, 김주호 학생의 석사과정 합류를 축하합니다.

[Member] 2023.08 한경탁 학생의 졸업과 취직을 축하합니다.

[Project] 2023.07 "RGB-X 데이터의 다중-모달 다수-작업 학습을 위한 경로 네트워크 기술" 주제로 AIM Lab 연구실은 한국연구재단(NRF) 최초혁신실험실에 선정되었습니다.

[Paper] 2023.06 석사과정 최소윤, 박사과정 장유지아 학생의 "Intra-inter modal attention blocks for RGB-D semantic segmentation"이 2023 ICMR에 accept되었습니다.

[Project] 2023.02 홍성은 교수님이 참여하는 "RGB-X 데이터의 다중-모달 다수-작업 학습을 위한 경로 네트워크 기술" 과제가 한국연구재단(NRF) 우수신진연구 사업에 선정되었습니다.

[Paper] 2023.02 한경탁, 이호준 학생의 “TL-ADA: Transferable Loss-based Active Domain Adaptation”이 2023 Neural Networks(Q1, JCR 10% 이내) 저널에 accept되었습니.

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