이 연구실은 영상과 오디오 등 다양한 감각 정보를 통합하여 처리하는 교차 모달 (Cross-Modal) 학습 및 기억 기반 (Memory-based) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히 음성 인식, 입술 읽기, 보행자 탐지 등 실제 환경의 노이즈나 제한된 데이터 조건에서도 견고한 성능을 확보하기 위해 다중 스펙트럼 분석과 신뢰성 평가 기법을 적용하는 것을 주요 목표로 합니다.
학과 페이지에 적힌 연구 분야
멀티모달 학습, AI를 위한 시각, 음성 및 언어 통합, 컴퓨터 비전 및 멀티미디어
33
논문
20
주도 (교신·마지막저자)
0
분야 상위 10% 논문
—
FWCI 중앙값
71
총 인용
2002–2020
수집 범위
FWCI(Field-Weighted Citation Impact)는 같은 분야·연도·논문 유형의 세계 평균을 1.0으로 놓고 비교한 값입니다. 분야 보정이 되어 있어 학회 논문과 저널 논문, 전산학과 재료공학을 같은 잣대로 볼 수 있습니다. 논문 33편 중 0편에 대해 산출됐습니다.
논문 유형
저널 논문 33
연도별 논문
주도 (교신·마지막저자)참여
2020년 · 주도 1편 · 참여 0편
연구 계통도
모든 분야가 2019년 이후로도 이어지고 있습니다.
가로축은 연도, 점 크기는 그 해 논문 수입니다. 실선은 지금도 이어지는 줄기, 점선과 빈 동그라미는 2019년 전에 끊긴 줄기입니다.
전국 대학 · 전 분야