기본 정보

대학 웹사이트

김

김진규

고려대학교 컴퓨터학과

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비전 및 인공지능 연구실(Vision and AI Lab)

연구실 웹사이트정상 접속

Semantic Scholar

jinkyukim@korea.ac.kr

연구 분야

대학 웹사이트

Autonomous Driving

autonomous systems3D occupancy predictionmultimodal sensor fusionexplainabilityurban navigation

We develop explainable and reliable end-to-end autonomous systems that transcend the limits of simple imitation by integrating human-centric reasoning. Our research focuses on high-fidelity 3D occupancy prediction and multimodal sensor fusion to ensure safe navigation in dense, complex urban environments.

Vision Language Action (VLA)

vision language modelsembodied agentsChain-of-Thoughtscene graphsrobot controllong-horizon planning

We bridge the gap between high-level linguistic reasoning and low-level physical control to create failure-resilient embodied agents. Our work leverages Chain-of-Thought (CoT) processing and structured scene graphs to enable robots to perform long-horizon planning and proactive self-correction in dynamic settings.

Foundation Models

multimodal foundation modelsvision-language modelshallucination mitigationmachine unlearningweakly supervised learningparameter-efficient adaptation

We advance the frontier of multimodal foundation models by prioritizing factuality, label-efficiency, and trustworthiness. Our research develops robust mechanisms for mitigating hallucinations in large vision-language models and introduces innovative techniques for machine unlearning and negation awareness.

출처: 연구실 홈페이지

학생 구성

대학 웹사이트4일 전

현재 재학생

29명

최근 5년 졸업

0명

졸업생 진로 분포는 k≥5 조건을 충족하면 표시됩니다.

재학생 출신대학 (카테고리)

본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 출신대학 카테고리)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 분포는 k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).

최근 논문

OpenAlex1주 전

Toward explainable and advisable model for self‐driving cars

Applied AI LettersJournal (DOAJ)

2021년 11월 24일인용 24

본 연구는 인간의 운전 지식을 활용하여 자율주행 시스템을 학습하는 새로운 접근법을 제안합니다. 시각 관찰을 자연언어로 요약하고 적절한 행동을 예측하며, 의미론적 분할과 객체 중심 RoI 풀링을 통한 세밀한 주의 메커니즘을 도입하여 해석 가능성을 향상시킵니다. BDD-X 데이터셋에서 제어 예측 및 설명 생성 성능이 기존 방법과 동등하거나 우수하며, 객체 중심 주의 맵으로 더욱 해석 가능한 시각적 설명을 제공합니다.

AI 생성원문 보기

논문 트렌드

OpenAlex

연구 키워드

AI 분석

벤치마킹

OpenAlex1주 전

컴퓨터공학 분야 617개 연구실 중

2026

국제 학술지(IF) 논문 수9

Top 23.5%

피인용 수626

Top 5.7%

평균 Impact Factor수집 중

연구실 진화

AI 분석어제

시각 SLAM에서 출발해 멀티모달 학습과 생성 모델로 확장하며 5년간 44편 발표

고려대학교 컴퓨터학과 김진규 교수 연구실은 최근 5년간 총 44편의 논문을 발표하며 꾸준한 연구 활동을 이어왔습니다. 연구 주제는 시각 SLAM과 컴퓨터 비전, 자율주행을 중심으로 출발하여, 3D 객체 검출 및 3D 점유 예측으로 공간 인식의 깊이를 확장하는 방향으로 전개되었습니다. 동시에 비전-언어 모델과 시각-언어 모델, 다중 모달 학습 등 언어와 시각 정보를 통합하는 멀티모달 연구 영역으로 관심이 넓어지고 있음을 확인할 수 있습니다. 궤적 예측, 도메인 적응, 자기 지도 학습, 확산 모델 기반 영상 생성 등의 키워드가 함께 등장하면서, 자율주행 환경 인식이라는 응용 목표 아래 다양한 학습 패러다임을 포괄하는 연구 스펙트럼이 형성되고 있습니다. 전반적으로 이 연구실은 단일 센서 기반의 인식 연구에서 출발하여 멀티모달 융합과 생성 모델을 아우르는 방향으로 연구 범위를 확장해 온 흐름을 보여줍니다.

AI 생성

김진규 연구실

김진규 연구실

김진규

Autonomous Driving

Vision Language Action (VLA)

Foundation Models

재학생 출신대학 (카테고리)

Toward explainable and advisable model for self‐driving cars

연구 키워드

연구실 진화

김진규

Autonomous Driving

Vision Language Action (VLA)

Foundation Models

재학생 출신대학 (카테고리)

Toward explainable and advisable model for self‐driving cars

연구 키워드

연구실 진화

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관련 연구실

김진규 연구실

김진규

Autonomous Driving

Vision Language Action (VLA)

Foundation Models

재학생 출신대학 (카테고리)

Toward explainable and advisable model for self‐driving cars

연구 키워드

연구실 진화

관련 연구실

김진규

Autonomous Driving

Vision Language Action (VLA)

Foundation Models

재학생 출신대학 (카테고리)

Toward explainable and advisable model for self‐driving cars

연구 키워드

연구실 진화