이미지와 정형 데이터로 예측 모델의 일반화 성능과 판단 근거를 연구하고, 외부 검증과 오류 분석으로 결과를 확인합니다.
문제를 데이터·모델·평가 단계로 나누고, 검증할 수 있는 가설로 정리합니다.
가설을 빠르게 실험으로 옮기고, 결과를 보고 다음 방향을 정합니다.
외부 검증과 오류 분석, 문서화까지 마무리합니다.
Computer Vision Robustness · Computational pathology · Multiple Instance Learning · Vision-Language & Clinical LLMs
모델이 대상을 생김새가 아닌 이미지 속 위치로 알아보는 지름길을 정의하고, task에 맞는 spatial augmentation으로 줄인 연구.
특징 추출기와 MIL 조합 중 무엇이 외부 데이터 일반화를 좌우하는지 체계적으로 평가한 석사 학위논문.
범용 LLM이 구조화 EHR만으로 ICU 조기 사망을 예측하고 근거를 설명할 수 있는지 검증. KoSAIM 2025 최우수 포스터상.
VLM의 개념 임베딩으로 MIL attention을 정렬해 기관 간 일반화를 높이는 프레임워크.
한국·미국·유럽 특허 데이터로 생성형 AI가 스마트폰·TV·가전·IoT에 접목되는 흐름을 분석한 연구.
특허 데이터로 생성형 AI 기술 동향을 분석하고 특허전략을 수립. 한국공학한림원회장상.
지표투과레이더(GPR) 신호를 이미지로 바꿔 CNN·ResNet으로 매설물을 분류.
B2B 영업 데이터로 영업기회 창출 여부를 예측.
청각장애 반려인을 위한 IoT 훈련벨과 알림 앱. 기획·프로토타입 제작.
판결문 요약을 TF-IDF로 벡터화해 사건 유형을 분류.
상품 리뷰 텍스트로 추천 여부를 예측하는 분류 모델.
모두에게 안전한 야간 귀가길을 위한 고조도 길 찾기 서비스 제안.
고립·은둔 청년의 사회성 향상을 위한 미션 보상형 애플리케이션.
혈액 투석환자를 대상으로 한 약물복용 이행도 향상 활동 기획.
협업·연구 관련 문의는 언제든 환영합니다.
