함유진 이  "Training compression artifacts reduction network with domain adaptation" 논문을 온라인으로 개최한 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) 학회에서 구두 발표를 진행했습니다. 본 논문은 비디오 압축 잡음 제거를 위해 domain adaptation 연구를 적용한 최초의 연구입니다.

우리 연구실에 김현지, 조서영, 김지원, 오혜진 학생이 석사 과정에 합류하여 함께 연구를 하게 되었습니다. 모두 인턴 기간 동안에 보여준 실력으로 앞으로가 더 기대됩니다. 새로운 멤버들 모두 축하합니다!

우리 연구실에서  2020 Apsipa conference에 참여하여 논문을 발표했습니다. 김나영 연구원이 'Attention Feature Encoding for Video Captioning' 논문을 발표하였고 김희재 연구원이 'Super-resolution of Multi-view ERP 360-Degree Images with Two-Stage Disparity Refinement'를 발표해 많은 관심을 받았습니다. 

이화여자대학교 전자전기공학과와 휴먼기계바이오공학부의 스마트팩토리 융합팀이 BK (Brain Kora) 21의 지원을 받게 되었습니다. BK 21은 대학원 연구 및 교육에서 우수한 연구 그룹을 선정하여 지원하는 국가 과제로 우리 연구실은 물리가상환경에서의 인공지능 연구 분야를 담당합니다.      

이정경 학생의 딥러닝 기반 비디오 압축에 관한 연구가 IEEE ACCESS 지에 게재되었습니다. 딥러닝을 이용하여 압축효율을 개선하는 방식은 최근 비디오 압축 전문가 그룹 (MPEG)에서 초미의 관심사가 되고 있으며 우리 연구실은 국내외적으로 이러한 연구에 선도적인 연구 결과를 내고 있습니다. 본 연구에서는 인공지능으로 비디오를 예측 및 합성하여 시간적 중복성을 제거하여 압축 효율을 개선하는 최초의 연구 입니다.