(Korean) 우리 연구실은 기계학습의 난제를 해결하는 새로운 방식의 인공지능 구조 그리고 기계학습 알고리즘을 개발하는 연구에 집중하고 있습니다. 최신 인공지능/딥러닝 기술은 다음과 같은 네 가지 난제를 가지고 있습니다: i) 막대한 학습 데이터에 대한 의존성, ii) 새로운 학습 상황/태스크에서 성능이 크게 저하되는 부족한 일반화 성능, iii) 중앙 집중된 데이터/모델 그리고 연산 능력에 의존하는 신경만 구조 및 학습 알고리즘, iv) 실험실이 아닌 차세대 분산/무선 네트워크에서 알고리즘을 구동하기 어려운 한계점. 우리 연구실은 이러한 난제를 해결하기 위해, Data-efficient lifelong learning & meta-learning, Decentralized & federated learning framework, 6G Intelligent communications 주제를 연구합니다.

(English) The main research goal of our group is to develop novel machine learning algorithms which tackle daunting challenges of existing machine learning frameworks. The current deep learning algorithms/frameworks are i) dependent on a massive amount of training data, ii) hard to generalize to unseen tasks and expand the past knowledge in a time stream, iii) dependent on centralized train datasets and computing resources in a massive server facilities, iv) not easy to be deployed in a real networks such as 5G and 6G environments.

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