Our lab strives to perform innovative research on data-driven machine intelligence in emerging frontiers of engineering and science.
The bases that span our research on machine intelligence (MI) and associated areas (x):
multi-modality, explainability, multi-media, and intelligent medicine.
Embedded Files
Key Research Areas
Multimodal & Vision-Language Learning: Developing models that integrate and understand diverse data types including vision, language, and time-series.
Intelligent Medicine (Medical AI): Cutting-edge AI for medical imaging (3D detection), Electronic Medical Records (EMR), and disease progression prediction (e.g., Dementia, Stroke).
Explainable & Trustworthy AI: Enhancing the interpretability and reliability of AI decisions for critical applications.
Advanced Machine Learning: Core algorithms including Continual Learning, Long-tail Learning, GANs, and Causal Inference.
Multimodal & Vision-Language Learning: 시각, 텍스트, 시계열 등 다양한 데이터를 통합적으로 이해하는 멀티모달 모델 및 VLM 연구
Intelligent Medicine (Medical AI): 의료 영상(3D Detection), 전자건강기록(NLP), 질환 예측(Dementia, Stroke 등)을 위한 고정밀 의료 인공지능 기술
Explainable & Trustworthy AI: 인공지능의 결정 근거를 설명하고 신뢰성을 높이는 XAI 및 모델 해석 기법
Advanced Machine Learning: 지속 학습(Continual Learning), 롱테일 학습(Long-tail Learning), 생성형 모델(GANs), 인과 추론(Causal Inference) 등 핵심 알고리즘
Eligibility
Graduate Students (M.S., Ph.D., Integrated):
Background in Computer Science, EE, Math, or related fields.
Strong motivation for conducting high-impact research and publishing in top-tier venues.
Undergraduate Researchers (Interns):
Students interested in gaining research experience and pursuing graduate studies.
Proficiency in Python and deep learning frameworks (e.g., PyTorch).
대학원생 (석사, 박사, 석박통합과정):
컴퓨터공학, 전기전자, 수학 등 관련 전공자
기계학습, 딥러닝 기초 지식을 보유하고 연구 및 SCIE 및 우수 학술대회의 논문 작성에 몰입할 분
학부연구생 (Interns):
AI 연구 프로세스를 경험하고 대학원 진학을 희망하는 학부생 (3, 4학년 우대)
Python/PyTorch 등을 활용한 프로그래밍 역량 보유자
Benefits & Support
Financial Support: Full tuition and competitive monthly stipends.
Conference Support: Full funding for attending and presenting at domestic/international top-tier conferences.
Infrastructure: Access to high-performance GPU servers and a dedicated workspace.
연구 집중 환경: 등록금 (100% 지원) 및 매월 인건비 지급
학술 활동 지원: 국내외 우수 학술대회(Top-tier Conferences) 논문 투고 및 참가 경비 전액 지원
최신 인프라: 연구용 고성능 GPU 서버 및 개인 연구 공간 제공
How to Apply
Documents: CV, Academic Transcript
Contact: choi.hyunsoo (at) seoultech.ac.kr
Location: Room 224, Mirae Hall, SeoulTech.
제출 서류: 자유 양식의 이력서, 성적증명서
문의 및 접수: choi.hyunsoo (at) seoultech.ac.kr
연구실 위치: 서울과학기술대학교 미래관 224호
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