1. 대학원 연구실: 시각 지능 및 인지 연구실 (https://pnu-viplab.github.io/)
2. 상담시간: 4월 4일 이후 대면 or 온라인 가능 (이메일로 상담시간 문의: jspark at pusan dot ac dot kr)
3. 상담장소: Zoom or 자연대연구실험동 307호
4. Python, PyTorch / TensorFlow 사용 필수
5. 졸업과제 최대 3팀 선정 (팀당 2~3인)
6. 졸업과제 주제 (예시)
a) 멀티모달 2D 객체 인식 및 분할 기법 (Multi-modal 2D Detection / Semantic Segmentation)
- RGB 영상 뿐 아니라 적외선, 열화상 영상 등의 다양한 도메인의 영상을 이용한 객체 검출 (Detection) 또는 객체 분할 (Segmentation)
b) 영상 기반 불량 판별 기법 (Defect Classification)
- 영상 데이터로 주어진 생산품의 불량 종류를 판별
- 객체 판별(Classification) 및 오토인코더(AutoEncoder) 기반 비정상 감지(Anomaly Detection) 기법 적용
c) 그래프 신경망(GNN) 기반 추천 알고리즘
- 단순 아이템 추천이 아닌 다양한 외부 요인을 고려한 최적의 저비용/맞춤형 추천 알고리즘 개발
d) 순환 신경망(RNN) 기반 수요 예측 알고리즘 경량화 기법
- 시계열 데이터 기반 미래 수요 예측 알고리즘 개발
- 기존 알고리즘의 정확도를 유지하며, 경량화된 알고리즘 개발을 목표
e) 기타 컴퓨터 비전 / 머신 러닝 관련 자유 주제
- 3차원 정보 추정 알고리즘(Stereo Matching, Depth Completion, Depth Estimation)
- 이미지 초해상화 (Image Super-Resolution)
- 다양한 영상 처리 기법 (Image Inpainting, Image Translation)
- 경량화를 위한 지식 증류 기법 (Knowledge Distillation)