자율주행과 지능로봇을 위한 인공지능/컴퓨터비전 기반 인지 기법
예) 열악한 조건에서 물체 검출, 도메인 적응, 3차원 공간 인지, 비전 기반 항법, 동적 물체 추적 및 모션 추정 등
비전, 모션, 소리, 이벤트, 열화상 등 다중 센서융합을 통한 자기지도 학습 기법
예) 복잡한 환경에서 비디오와 모션 정보를 통해 동적 물체 검출, 태스크 간 상관관계 해석 등
뉴럴 렌더링 활용 3차원 구조 복원
예) 일상 주행을 통한 복잡한 도심 대규모 3차원 모델링, 동적 물체 3차원 모션 복원 등
확산 모델 기반 기계학습 기법
예) 데이터 생성/증강, 시뮬레이터(GTA, 마인크래프트 등)의 영상 및 비디오 실사화 등
Autonomous Energy Mobility
예) 실차 기반 자율주행 실험, V2X, 지능형교통체계, 운/수송 분야 탄소중립 관련 사업 등
이외에도 다양한 인공지능 기술에 관심을 갖고 있습니다.
연구실에 관심있는 분들은 이메일(slee@kentech.ac.kr)을 보내주시기 바랍니다.
연구실 혜택
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등록금 전액 장학금
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석사 월130만원, 박사 월160만원 지급 보장
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생활비 월30만원 추가 지급
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국내외 학회 참가 지원 및 해외 인턴 장려
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200만원 상당 노트북 지급
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고성능 딥러닝 서버 지원
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자율출퇴근
연구실 서버 현황
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V100 x 3 (96GB) 1대
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RTX 3090 x 4 (96GB) 4대
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RTX A6000 x 4 (192GB) 4대
(’23년 도입 예정)
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DGX A100/H100 (640GB~) 6대
(공용장비, ‘24~26년 도입 예정)
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데이터센터 ‘24년 초 완공
