Multimedia Signal Processing

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멀티미디어 신호 처리

연구 목표 및 비전

KAIST 전기 및 전자공학부의 멀티미디어 신호 처리 연구는 음성, 영상, 이미지 및 기타 멀티미디어 데이터를 효과적으로 분석, 처리 및 응용하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 디지털 신호 처리와 AI 모델을 기반으로, 이를 응용하여 다양한 멀티미디어 시스템의 성능을 극대화하고 현실적인 멀티미디어 데이터를 생성하는 것을 지향합니다. 특히, 영상 및 음성 처리, 멀티모달 신호 처리, 바이오메디컬 신호 처리 분야에서의 혁신적인 연구 결과는 스마트 기기, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에 응용되고 있습니다.

주요 연구 분야

영상, 비전 및 3D 그래픽스

Image, Vision, and 3D Graphics

영상 및 이미지 처리 : 고해상도 이미지 및 영상 데이터의 처리와 분석 기술을 개발합니다. 주요 연구 주제로는 영상 압축, 잡음 제거, 화질 개선, 객체 인식 및 추적, 딥러닝 기반 영상 분석 등이 있습니다.
3D 그래픽스 : 3D 모델링, 렌더링 기술을 연구하여 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 시스템의 성능을 향상시킵니다.
멀티미디어 대규모 언어 모델 (LLM) : 대규모 언어 모델을 활용하여 인공지능 모델의 멀티미디어 데이터의 학습 능력을 향상시키고 언어기반 이해도를 높입니다.

관련교수

FACULTIES

오디오 및 음성 처리

Audio and Speech Processing

음성 신호 처리 : 음성 인식 및 음성 합성 등을 위한 신호 처리 기술을 연구합니다. 이를 통해 음성 비서, 자동 통역 시스템, 음성 제어 인터페이스 등의 응용을 지원합니다.
오디오 신호 처리 : 오디오 신호의 분석 및 처리 기술을 개발하여, 음향 이벤트 탐지, 오디오 효과 생성 등을 연구합니다. 이를 통해 음악 추천 시스템, 음향 감지 시스템 등의 기술 발전을 도모합니다.

관련교수

FACULTIES

멀티모달 신호 처리

Multimodal Signal Processing

멀티모달 데이터 융합 : 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합하여 처리하는 기술을 연구합니다. 주요 연구 주제로는 멀티모달 데이터 융합, 크로스모달 검색, 멀티모달 인터페이스 개발 등이 포함됩니다.
멀티모달 표현형 학습 : 서로 다른 모달리티 간의 정보를 학습하고 연결하는 기술을 연구하여 더 나은 데이터 이해 및 응용을 도모합니다.

관련교수

FACULTIES

바이오메디컬 신호 처리

Biomedical Signal Processing

생체 신호 분석 : 심전도(ECG), 뇌파(EEG) 등 다양한 생체 신호의 분석을 통해 질병 진단 및 모니터링 기술을 개발합니다.
의료 영상 처리 : MRI, CT 등 의료 영상 데이터를 분석하여 부상 탐지, 영상 분할, 3D 재구성 등의 기술을 연구합니다.
웨어러블 의료 기기 : 실시간 생체 신호 모니터링을 위한 웨어러블 디바이스의 신호 처리 기술을 개발합니다.

관련교수

FACULTIES

멀티미디어 신호 처리의 최근 관련 활동

KAIST EE의 멀티미디어 신호 처리에 관련된 자세한 연구 성과는 아래를 참조하세요.

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