The Human-centered Artificial Intelligence (HAI) Lab, within the Department of Artificial Intelligence at Chung-Ang University, develops AI systems to augment human capabilities. Research areas include machine learning, edge computing, human-AI interaction, edge AI, embodied AI, and multimodal AI. The lab emphasizes efficiency, privacy, and safety in AI development and aims to educate multidisciplinary engineers and researchers capable of integrating AI into diverse practical applications.

중앙대학교 인공지능학과 소속 인간 중심 인공지능(HAI) 연구실은 인간의 역량을 강화하는 AI 시스템 개발에 집중한다. 주요 연구 분야는 머신러닝, 엣지 컴퓨팅, 인간-AI 상호작용, 엣지 AI, Embodied AI, 멀티모달 AI이며, 효율성, 개인 정보 보호, 안전성을 강조한다. 다양한 실제 환경에 AI를 통합할 수 있는 다학제적 엔지니어와 연구자 양성을 목표로 한다.

FEAT: Fashion Editing and Try-On from Any Design

SSDi8: Accurate and Efficient 8-bit Quantization for State Space Duality

Leveraging Dynamic Feature Fusion of Self & Cross-Attention for Robust Multimodal Emotion Recognition

Efficient AI

Multimodal AI

AI safety (unlearning)

AI safety (steganography)

Efficient & Multimodal AI

Responsible AI (harmless)

Efficient AI (test-time adaptation & diffusion)

Efficient AI (test-time adaptation)

Reinforcement learning (imitation learning)

Continual test-time adaptation in semantic segmentation via confidence-guided adaptive learning

Self-supervised learning-aided ultrasonic testing for overcoming long-tail problems in stress–strain curve prediction

LIBERO-Para: A Diagnostic Benchmark and Metrics for Paraphrase Robustness in VLA Models

Balancing Saliency and Coverage: Semantic Prominence-Aware Budgeting for Visual Token Compression in VLMs

Know 

Disentangled Motion Modeling for Video Frame Interpolation

Diffusion-Stego: Training-free diffusion generative steganography via message projection

Harnessing Consistency for Improved Test-Time Adaptation

EntUn: Mitigating the forget-retain dilemma in unlearning via entropy

Textual Training for the Hassle-Free Removal of Unwanted Visual Data

Efficient Diffusion-Driven Corruption Editor for Test-Time Adaptation

Normality Addition via Normality Detection in Industrial Image Anomaly Detection Models

Entropy is not Enough for Test-time Adaptation: From the Perspective of Disentangled Factors

Sample-efficient Adversarial Imitation Learning

PUCA: Patch-Unshuffle and Channel Attention for Enhanced Self-Supervised Image Denoising

On the Powerfulness of Textual Outliers for Visual OoD Detection

CLeAR: Continual Learning on Algorithmic Reasoning for Human-like Intelligence

Generating Instance-level Prompts for Rehearsal-free Continual Learning

Probabilistic Concept Bottleneck Models

Improving Visual Prompt Tuning for Self-supervised Vision Transformers

New Insights for the Stability-Plasticity Dilemma in Online Continual Learning

Real-world Prediction of Preclinical Alzheimer’s Disease with a Deep Generative Model

PixelSteganalysis: Pixel-wise Hidden Information Removal with Low Visual Degradation

Diffusion-Stego: Training-free Diffusion Generative Steganography via Message Projection

FedClassAvg: Local representation learning for personalized federated learning on heterogeneous neural networks

Confidence Score for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation

Stein Latent Optimization for Generative Adversarial Networks

Imbalanced Data Classification via Cooperative Interaction between Classifier and Generator

Security and Privacy Issues in Deep Learning

AnomiGAN: Generative Adversarial Networks for Anonymizing Private Medical Data

iCaps: An Interpretable Classifier via Disentangled Capsule Networks

HexaGAN: Generative Adversarial Nets for Real World Classification

Know "No" Better: A Data-Driven Approach for Enhancing Negation Awareness in CLIP

LLaMA 모델에서 Outlier Suppression+의 성능 향상을 위한 Scaling Vector 탐색알고리즘 최적화

Performance-Driven Optimizing Scaling Vector Search Algorithm for Outlier Suppression+ in LLaMA

멀티모달 감정 인식 모델의 성능 향상을 위한 손실 함수 개선 및 하이퍼파라미터 최적화 연구

온디바이스 모델의 이미지 캡셔닝 성능 향상을 위한 객체 속성 기반 시각 피드백 및 캡션 재작성 프레임워크

PiF의 LLM Jailbreaking 성능 향상을 위한 평가 템플릿 개선 및 다양한 LLM에 대한 적용 연구

Vision-Language-Action 모델의 Pre-Planning LLM 모델에 따른 성능 및 평가 효율

LoRA를 적용한 Qwen2-Audio 모델의 멀티모달 감정 분류 성능 향상

LLaMA 모델에서 Outlier Suppression+의 성능 향상을 위한 Scaling parameter 탐색 알고리즘 최적화 연구

Task에 종속적이지 않은 Vision-Language Pruning에서 활성화 함수에 따른 pruning 성능 개선 연구

자연 이미지로 사전학습된 VMamba의 미세조정을 통한 다중 레이블 의료 도메인 전이 연구

Smoothing 기법을 통한 Mamba Quantization의 활성화 이상치 탐색 연구

경량화 이미지 분할모델 SlimSAM의 Distillation 성능 향상을 위한 동적 하이퍼파라미터 조정 기법에 관한 연구

다양한 이미지 스케줄러를 적용한 Graph Diffusion Transformer 모델의 생성 성능 향상 및 비교

SAM 기반 마스킹을 활용한 1인칭 주행 이미지 배경 생성 모델 연구

LLM 기반 전략 에이전트의 이중 수준 탐색 구조 비교 및 사회적 추론 게임 응용 분석

강화학습에 기반한 LLM 프롬프트 조정 기법에 대한 최신연구동향분석

HAI Lab

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