선도 연구 주제

고차원 생성 파운데이션 모델

이 연구는 영상, 시계열, 분자 구조처럼 복잡한 고차원 데이터를 다루는 생성 파운데이션 모델에 필요한 원천 기술을 개발합니다. 단순한 통계적 상관을 넘어 현실의 물리·생물학 법칙을 따르도록 하는 것이 핵심입니다. 이러한 충실한 AI 원칙 아래, 의료 영상부터 소재 과학, 산업 검사에 이르는 분야에서 초고해상도 이미지와 영상 생성을 구현합니다.

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COD-VAE — class-conditioned 3D shape generation (chair, car) vs VecSet baselines — “Representing 3D Shapes with 64 Latent Vectors for 3D Diffusion Models” · ICCV 2025

연구논문 목록

고차원 생성 파운데이션 모델

# High-dimensional Generative Foundation Models

Confidence-Aware Adaptive Semi-Supervised Approach for Reliable EEG-Based Emotion Recognition

Songha Kim, Soyeon Bak, Jun-Mo Kim, Woohyeok Choi, Yebin Choi, Tae-Eui Kam · ICASSP · 2026

# High-dimensional Generative Foundation Models

Open Your Model’s Eyes: Video and Context-Aware Multimodal Backchannel Prediction

Min-Jae Kim, Jun-Yeong Moon, Mujeen Sung, Gyeong-Moon Park · ACL · 2026

# High-dimensional Generative Foundation Models

Deep Language Model-based Early Recognition of Out-of-Hospital Cardiac Arrest from Real-Time Emergency Calls

Hong-Jae Choi, Minyoung Hwang, Sangyeon Cho, Hyunsoo Kim, Junyeong Kim, Woori Bae, Changhee Lee · npj Digital Medicine · 2026

# High-dimensional Generative Foundation Models

CHIMERA: Controllable High-quality Image-Mask Extraction for Reliable Diffusion-Based Anomaly Synthesis

JoungBin Lee, Hyunkoo Lee, Jini Yang, Chaehyun Kim, Jung Yi, Seok Hwangbo, Hyeoncheol Lee, Minho Chun, Eunjo Jeong, Seungryong Kim · AAAI · 2026

# High-dimensional Generative Foundation Models

Vid-CamEdit: Video Camera Trajectory Editing with Generative Rendering from Estimated Geometry

Junyoung Seo, Jisang Han, Jaewoo Jung, Siyoon Jin, Joungbin Lee, Takuya Narihira, Kazumi Fukuda, Takashi Shibuya, Donghoon Ahn, Shoukang Hu, Seungryong Kim, Yuki Mitsufuji · AAAI · 2026

# High-dimensional Generative Foundation Models

Posterior Label Smoothing for Node Classification

Jaeseung Heo, Moonjeong Park, Dongwoo Kim · AAAI · 2026

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