01 / DATA
데이터에서 질문을 찾고
텍스트·이미지·음성·시공간 데이터의 구조와 맥락을 살펴봅니다.
입력 · 데이터 품질 · 문제 정의
From data to intelligence
데이터에서 시작해, 실제 가치로.
질문을 세우고, 연결하고, 검증하고, 나누는 연구의 흐름입니다.
02 / MODELS
모델과 지식을 연결하고
신경망, 언어 모델, 검색 증강 생성과 에이전트로 문제 해결 방법을 설계합니다.
표현 · 검색 · 추론
03 / EVIDENCE
실험과 근거로 검증하고
벤치마크와 실험을 통해 성능, 한계와 재현 가능성을 확인합니다.
실험 · 평가 · 재현성
04 / IMPACT
실제 가치와 배움으로
논문, 응용 프로젝트와 공개 교육 자료로 연구 결과를 나눕니다.
논문 · 시스템 · 교육
Research Areas
SuanLab explores data science and technologies for superintelligence
Data Science & Big Data
데이터과학 & 빅데이터
Data science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data.
Deep Learning & Machine Learning
딥러닝 & 머신러닝
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning.
Natural Language Processing
자연어처리
Natural language processing is a subfield of linguistics, computer science, and artificial intelligence concerned with the interactions between computers and human language.
Computer Vision
컴퓨터 비전
Computer vision is an interdisciplinary scientific field that deals with how computers can gain high-level understanding from digital images or videos.
Graphs and Tensors
그래프 & 텐서
A graph is an abstract data type that is meant to implement the undirected graph and directed graph concepts from the field of graph theory within mathematics.
Spatio-Temporal
시공간 데이터
Spatiotemporal analysis deals with data that has both spatial and temporal components, enabling understanding of phenomena across space and time.
Audio & Speech Processing
오디오 음성 처리
Audio and speech processing involves the analysis, synthesis, and recognition of audio signals and human speech using deep learning and signal processing techniques.