X Fusion Labs 소개: 운이 좋아서 성공할 수 있었다 말할 수 있는 사람이 되기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 올바르게 방향을 설정하고 실행을 지속한다면 그 가운데 운을 잡게 되는 기회를 만날 것이고 그러한 과정이 반복되면 결국 자신이 원하는 목표에 가까워져 있을 것입니다. X Fusion Labs 팀의 공동의 목표는 함께 연구한 결과로 SCI 급의 논문을 게재하는 것입니다. SCI 논문 게재라는 결과물을 각 팀원은 자신의 목표를 위해 활용하게 됩니다. (미국 박사 진학, 취업, 커리어 개발 등) 다시 한번 정리하자면, LAB 활동의 공동 목표는 SCI 급 논문 게재입니다. 부수적으로 공동 목표를 위해 연구를 수행하면서 함께 학회를 참가할 수도 있을 것이고, 뜻이 맞는 사람끼리 사업화를 도모하여 창업에 도전할 수도 있을 것입니다. 우리는 페어플레이 정신으로 공동의 목표를 이루고 자신의 삶을 업그레이드하는 것에 가치를 둡니다. - 연구 분야: Artificial Intelligence, Deep Learning, Medical, Healthcare, Statistical/Machine Learning - 진행중인 연구 컨셉: 4D 의료 이미지 데이터의 시공간 정보를 반영하여 Classification, Regression Tasks를 SOTA와 견줄만큼의 성능으로 수행하는 모델 개발 - 진행중인 세부 연구 주제: Transformer 기반의 모델을 backbone으로 하고, Brain rs-fMRI 데이터 및 Clinical Information을 반영하여 의학 또는 헬스케어 측면에서의 의미를 함께 도출 (Baseline 모델로 CNN 기반 모델도 함께 다룸) - 사용 데이터셋: UK Biobank, OASIS-3, HCP 등 (빅데이터) 팀원 구성: 현재 팀원은 인공지능융합, 간호학, 통계학 대학원 석사과정 재학중인 멤버로 구성되어 있습니다. 이 중 두 명은 창업 관련 활동 및 직장 경력, 경험이 있어 팀플레이가 술술 진행됩니다. 모두연 LAB에서 모델 개발을 수행할 팀원을 추가로 모집하고자 합니다.

RAG를 활용한 Autonomous Agent 제작 LLM을 최적으로 활용하는 최신 AI 기술에 대해 연구하고 인간의 뇌에 대한 인지 구조를 모방해서 구현하고 제작 된 Autonomous Agents를 활용한 Product를 개발하는 LAB 입니다. - 목 표 - 1. 자율적인 에이전트 개발 (Autonomous Agents) 2. 다중 에이전트 시스템(MAS)을 구현하고 연구하며, AI 작업 프로세스를 개발하고 유지관리 3. 기존 자율 에이전트의 메모리 스트림을 개선하여, 적은 리소스로도 추상적이고 인간적인 표현이 가능한 LLM을 구현하는 것을 목표

**Tech for Impact LAB AI 트랙 신청서** 본 LAB은 Tech for Impact LAB AI 트랙으로 카카오임팩트와 모두의연구소가 함께 진행하는 프로젝트에 참여를 희망하는 분들을 위한 것입니다. 이 프로젝트는 24년도 5월에 시작하여 약 4~5개월 동안 진행되며, 실질적인 서비스를 개발하는 과정에서 중도 포기하지 않고 최종까지 함께해 주실 분들을 모집합니다. **DVA LAB 2기 소개** DVA LAB 2기는 DVA LAB(서비스팀)와 DVA LAB(AI 모델개발팀)으로 구성됩니다. **프로젝트 목표** 이 프로젝트의 목표는 제주남방큰돌고래 서식지 보호를 위해 AI를 활용하여 드론 영상을 분석하는 웹 서비스를 개발하는 것입니다. **프로젝트의 필요성** 제주남방큰돌고래 서식지 보호가 왜 필요한지에 대한 관련 기사 링크 : 돌고래 지키는 바다 위 CCTV 나올까…우영우도 환호할 AI기술 : https://news.nate.com/view/20231213n29980 [단독] ‘아주 애매한’ 돌고래 보호…“신고도 적발도 어렵다” : https://v.daum.net/v/20231212163216249?f=p **프로젝트 주제** AI 모델을 서빙하는 드론 영상 분석 웹 서비스 개발 **DVA LAB 1기 활동 톺아보기** 모두콘2023 - DVA LAB 결과 발표 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=IbaIHJfgX1M 커넥트데이23 - DVA LAB 1기 성과 공유회 : https://youtu.be/HFQcZg5kKYY?si=Y0lDEhPZ3duJBBvF **웹 서비스 관련 진행 상황** DVA LAB 1기를 통해 MVP 개발 완료 (FE, BE 포함) 웹 서비스 기획 완료 AI 모델 학습 데이터셋 구축 완료 AI 모델(Detection, tracking, anomaly detection) 학습 및 서비스 API 구축 완료 -> 정확도 고도화 필요

Multi-RL Env LAB은 다양한 시계열 신호와 pettingzoo 라이브러리를 바탕으로 시계열 데이터 환경 기반 멀티에이전트 강화학습 오픈소스 라이브러리를 개발하는 것을 목적으로 하는 랩입니다. 다양한 시계열 데이터 분석 전문가 분들이 모여, 멀티에이전트 강화학습을 공부하고, 파이썬 라이브러리를 개발하여 라이브러리 등록(pip)까지 해보는 것을 목표로 합니다. 고려하고 있는 시계열 데이터와 강화학습 모델 학습 예시는 다음과 같습니다. 1) 생체 신호 - 심전도, 뇌파를 이용한 멀티 에이전트 기반 혈압 예측 / 수면 품질 분류 2) 주식 - 주가 변동성 예측 / 주식 분야별, 포트폴리오 분류 3) 크립토 - 암호화폐 가격 변동성 예측 등 그 외에 적용할 수 있는 시계열 데이터도 저희 랩에서 논의하면서 개발하면 좋겠습니다.

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