학연 말고 모두연! 진짜 하고 싶은 연구를 하는 연구실
모두의연구소 LAB은 집단 지성의 힘으로 함께 연구하며 결과물을 만드는 연구 모임이에요.
해내고 싶은 연구 주제가 있다면 누구나 필요한 랩을 만들 수 있어요.
진행중인 LAB 알아보기
1. HRS LAB
HRS(High Resolution Spectrogram,고해상도 스펙트로그램) Lab은 단시간 푸리에 변환의 해상도 한계를 해결한 고해상도 스펙트로그램 추출 방법을 이용하여 딥러닝 기반의 소음 제거, 음원 분리, 감성 검출, 화자인식, 음성인식 등의 분야에서 SOTA를 넘어서는 방법을 연구하고 구현하는 모임입니다. 고해상도 스펙트로그램을 사용하여 노이즈 제거, 음원 분리 등 다양한 음성 분야에서 State-of-the-Art를 넘어서는 결과를 얻기 위한 방법들을 연구합니다.
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논문 발표자
속성
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2. HIT LAB
HIT (Human In The loop) Lab은 Deep Learning 모델의 다양한 application에 사람의 상호작용을 섞어 효용성을 증가하는 것을 연구 주제로 삼고 있습니다. 특히, Interactive Segmentation과 같이 직접적인 결과물에 사람의 상호작용을 섞을 수 있는 방안 혹은 Active Learning과 같이 사람과 모델이 소통하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 방안에 집중하여 연구를 진행하고 싶습니다.
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HIT LAB 진행 현황 및 결과
Open
3/3/2022, 9:53:00 AM

이영석

이주호

KJ JEONG

이준호
Soyoun Son

Hyunwoo Cho
HITLAB
MODULAB
https://github.com/HITLAB-DeepIGeoS/DeepIGeoS
3. Robotics AI LAB
유니티와 같은 엔진은 학습을 위한 MLAgent와 같은 라이브러리를 제공하고 있어 환경 구축과 학습이 쉬워 지고 있습니다. 그리고 로봇이 다양한 산업분야에 쓰임이 늘어 나고 있는데 로봇의 학습을 가상환경에서 하고 사용을 리얼월드에서 사용하는 분야를 연구 하고자 하는 모임입니다.
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4. All about GBRS LAB
GBRS LAB(그래프 기반 추천시스템 랩)은 '그래프 기반으로 멋진 추천시스템 알고리즘'을 만드는 것을 목표로 합니다. GNN이나 Knowledge Graph 기반의 다양한 추천시스템 논문을 리뷰하며 깊게 생각해보고 새로운 연구를 설계하고 진행하는 과정을 나눕니다.
GBRS(Graph Based Recommender Systems) LAB 바로가기 
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주차별 내용
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날짜
대분류
발표자
세분류
연도
자료
주차
학회
Sequential Recommendation with Graph Neural Networks
Open
2022/02/26
GCN
변호윤
Sequential
2021
https://arxiv.org/pdf/2106.14226.pdf
SURGE.pdf
8주차
SIGIR
Learning Multi-granularity Consecutive User Intent Unit for Session-based Recommendation
Open
2022/03/26
김상원
Session
2022
https://arxiv.org/abs/2112.13197
12주차
WSDM
Neural Graph Matching based Collaborative Filtering
Open
2022/02/19
강석우
2021
https://arxiv.org/pdf/2105.04067.pdf
7주차
SIGIR
Knowledge Graph Convolution Networks for Recommendation systems
Open
2022/02/05
KnowledgeGraph
조아
알고리즘
2019
Knowledge_Graph_Convolutional_Networks_for_Recommender_Systems.pdf
KGCN.pptx
5주차
WWW
Self-supervised graph learning for recommendation
Open
2022/02/26
GCN
김현우
Self-Supervised Learning
Self-supervised graph learning for recommendation.pdf
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3404835.3462862
8주차
SIGIR
Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional Network Approach
Open
2022/01/22
GCN
변호윤
Applications
2020
https://arxiv.org/pdf/2001.10167.pdf
LR-GCCF_변호윤.pdf
3주차
AAAI
UltraGCN: Ultra Simplification of Graph Convolutional
Networks for Recommendation
Open
2022/03/26
GCN
이영수
경량화
UltraGCN Ultra Simplification of Graph Convolutional Networks for Recommendation.pdf
Ultra-GCN 이영수.pdf
12주차
CIKM
Price-aware Recommendation with Graph Convolution Networks
Open
2022/03/19
강석우
2020
Pup.pdf
PUP_리뷰_강석우.pdf
11주차
ICDE
Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation
Open
2022/03/12
KnowledgeGraph
김정규
2021
https://arxiv.org/pdf/2102.07057.pdf
10주차
WWW
Inductive Matrix Completion
Based on Graph Neural Networks
Open
2022/02/12
Graph-level GNN
이영수
알고리즘
2021
IGMC.pdf
6주차
CIKM
Knowledge Graph Attention for Sequential Recommendations
Open
2022/03/05
KnowledgeGraph
이은경
Sequential
2021
Knowledge Graph Attention for Sequential Recommendations.pdf
9주차
ACM
DGCN: Diversified Recommendation with Graph Convolutional Networks
Open
2022/03/19
조아
2021
DGCN.pdf
11주차
WWW
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
Open
2022/02/05
KnowledgeGraph
김주연
알고리즘
2019
https://arxiv.org/abs/1811.04540
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation_김주연.pdf
5주차
AAAI
Alleviating Cold-Start Problems in Recommendation through Pseudo-Labelling over Knowledge Graph
Open
2022/03/05
KnowledgeGraph
김주연
Self-Supervised Learning
2021
Alleviating Cold-Start Problems in Recommendation through Pseudo-Labelling over Knowledge Graph_김주연.pdf
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3437963.3441773
9주차
WSDM
KGAT: Knowledge Graph Attention Network for
Recommendation
Open
2022/01/22
KnowledgeGraph
임진수
알고리즘
2019
https://arxiv.org/pdf/2001.10167.pdf
KGAT.pdf
3주차
KDD
Self-Supervised Graph Co-Training for Session-based
Recommendation
Open
2022/03/12
임진수
Session
2021
CoTREC.pdf
https://arxiv.org/pdf/2108.10560.pdf
10주차
CIKM
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
Open
2022/02/12
KnowledgeGraph
김정규
Graph Embedding
2019
MKR_0212.pdf
6주차
WWW
5. OAI LAB
Ophthalmology AI Lab (OAI Lab)은 의료영상을 활용해 안과 질환의 치료 예후 예측 AI 모델을 연구하는 모임입니다.
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6. NFT LAB
NFT, DeFi의 기술적인 (코드 레벨)의 리뷰를 진행하며, NFT를 기초 자산으로한 금융 시스템 (스마트 컨트랙트) 를 개발합니다. 이미 존재하는 오픈 소스 (스마트 컨트랙트)를 실제로 하나하나 분석해가면서 현존하는 DeFi 서비스를 직접 구현해보는 것부터 시작해서, 점진적으로 새로운 아이디어를 통해 새로운 플랫폼을 만들어볼 계획입니다.
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7. Tech & Social Justice LAB
'기술의 평등한 접근과 기회'라는 주제는 누구나 한번쯤 고민해 보았을 주제입니다. 이에 대해 함께 연구하고 국제학술지에 결과물을 공유하는 랩입니다. 사회과학과 데이터엔지니어링을 함께하고 싶기에 사회과학, 인공지능, 엔지니어링, 데이터 분석, 기술 사회의 공정한 가치등이 어우러진 융복합영역에 진지한 흥미를 가진 연구원이라면 모두 환영합니다.
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주차별 내용
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사회자
자료
주차
8. Rubato LAB
Rubato Lab은 인공지능과 다양한 기술들을 이용해 음악과 관련된 재미있는 연구를 하는 LAB입니다.
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종료된 LAB 알아보기
1. DeepLAB논문반
딥랩논문반은 다양한 분야의 딥러닝 관련 논문을 매주 2편 읽고, 연구원들이 돌아가며 세미나하는 형식으로 진행되는 LAB입니다.
DeepLAB논문반 블로그 바로가기 
2. BRS LAB
BRS LAB은 추천시스템에서 bandit이 어떤 문제를 해결하고, 어떻게 적용되는지 공부합니다. 나아가 이런 추천시스템을 평가하는 방법과, 서빙하는 과정을 함께 연구합니다.
BRS LAB (Bandits for Recommender System)블로그 바로가기 
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3. PRDL
PRDL은 자연어처리에서 upstream task 중 하나인 Pre-trained Language Model을 연구하는 LAB입니다. 초기에는 기존에 널리 사용되고 있는 Pre-trained Langauge Model을 편리하게 학습할 수 있는 파이프라인을 구축하고, 해당 파이프라인을 이용해서 추후 PLM 자체를 연구할 예정입니다.
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1. Introduction
기존에 제안된 ELMo / GPT / BERT / XLM / XLNET 등이 놀라운 성과를 보였지만, 모델의 어떤 측면이 가장 기여했는가에 대해서는 Challenging 하였음
BERT를 통해 하이퍼파라미터 튜닝 및 Training data size 를 변경하며 여러 시도를 해본 결과, BERT가 덜 학습(Significantly undertrained) 되어 있으며 성능을 개선할 수 있었음
이 방법론은 “RoBERTa” 로 명명하며, 기존 BERT의 방법론을 뛰어넘는 결과를 보임
How?
RoBERTa는 간단한(?) 다음 방법론을 이용해 모델을 개선함
성과
2. Backgroud (BERT)
RoBERTa의 대부분 방법론은 BERT를 기반으로 하고 있어 BERT의 주요 접근법과 유사함
2.1 Setup
BERT input representation (BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)
BERT에서 제안된 input Sequence
RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach
RoBERTA
BERT
inje.ryu
논문리뷰
4. Visual AI LAB
Visual AI LAB은 컴퓨터 그래픽 시각효과 분야에서 '효율성과 정확함'을 추구하는 머신러닝 연구를 합니다. 이에 관련한 트렌드를 조사하고 논문을 함께 분석하는 LAB입니다.
Visual AI LAB 블로그 바로가기 
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5. Rocket UP LAB
스타트업 대표님들은 정말 해야할 일도 배워야 할 일도 너무 많습니다. 각 대표님들이 모두 자기가 좌충우돌하면서 회사를 꾸려가지만 그게 맞는 방법인지 더 좋은 방법은 없는 지 고민하게 되죠. 그래서 서로의 방법에 대해 서로 토론해서 더 좋은 방법을 찾기 위해 모임입니다.
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6. DAT-A LAB
DAT-A는 Deep Algorithm Trading (Advanced)의 약어로, 말 그대로 알고리즘 트레이딩에 딥러닝 등 머신러닝 기법을 적용하고, 수익나는 모델을 만들기 위해 노력하는 LAB으로 회원들 모두 안정적인 수익을 거둘 수 있도록 머리를 맞대어 고민하고 있는 모임입니다.
DAT-A LAB (Deep Algorithm Trading (Advanced)유튜브 바로가기 
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7. iNFT LAB
iNFT 랩은 기본적인 NFT 이론들을 바탕으로 현재 다양한 NFT 분야들을 학습하는 것 뿐만 아니라, AI와 결합이라는 새로운 시도를 통해 NFT의 새로운 방향을 탐구하는 LAB입니다.
iNFT LAB 블로그 바로가기 
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8. DAT-I LAB
강화학습 및 증권사 OpenAPI를 활용한 주식투자 플랫폼을 구현하는 모임입니다.
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ⓒ 2022. MODULABS Inc.