인공지능학과 노영민 교수
연구분야 : 인공지능, 컴퓨터비전
대표연구성과
- 단일 헤드 기반의 SHViT 구조를 통해 메모리 효율성과 추론 속도를 크게 향상하며 복잡한 ViT 구조의 경량화와 안정적 학습을 동시에 달성하였음.
- 또한 인스턴스 특성을 반영한 멀티라벨 노이즈 생성 기법을 제안하여 원격탐사 이미지의 라벨 불확실성을 현실적으로 재현하고, 다양한 노이즈 환경에서도 높은 강건성과 일반화 성능을 확보하였음대표논문
- The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026, “SHViT: Single-Head Vision Transformer with Memory Efficient Macro Design”
- IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, “Instance-Dependent Multilabel Noise Generation for Multilabel Remote Sensing Image Classification”
- IEEE Access, “ Arbitrary-Scale Downscaling of Tidal Current Data Using Implicit Continuous Representation”
- COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING, “Adversarial deep energy method for solving saddle point problems involving dielectric elastomers”