최태종 교수님의 ARO연구실은 인공지능 분야의 세계적인 학회인 AAAI 2025에 논문 게재 승인을 받았습니다.

해당 논문은 "HiGDA: Hierarchical Graph of Nodes to Learn Local-to-Global Topology for Semi-Supervised Domain Adaptation"

주제로, 2025년 2월 미국 필라델피아에서 발표될 예정입니다.

논문 “HiGDA: Hierarchical Graph of Nodes to Learn Local-to-Global Topology for Semi-Supervised Domain Adaptation”은 Ba Hung Ngo(전남대학교), Doanh C. Bui(고려대학교), Nhat-Tuong Do-Tran(국립양밍자오퉁대학교), 그리고 최태종(전남대학교)이 저자로 참여하였습니다.

논문에서 제안하는 새로운 반지도 도메인 적응(SSDA) 접근법인 계층적 노드 그래프(Hierarchical Graph of Nodes, HiGDA)는 로컬 및 글로벌 수준의 특징 표현을 통합함으로써 기존 방법들의 한계를 보완합니다. 로컬 그래프는 이미지 내 핵심 패치를 식별하여 풍부한 지역 표현을 포착하고, 글로벌 그래프는 동일 카테고리 내 샘플들의 특징을 집약해 전역적 의미를 반영합니다. 이를 통해 HiGDA는 로컬-글로벌 융합 시너지를 극대화하여 도메인 격차를 줄이고, 반지도 환경에서 의사 라벨 품질을 개선합니다. 이러한 접근법을 바탕으로 HiGDA는 다양한 SSDA 벤치마크 데이터셋에서 새로운 최고 수준의 성능을 달성했습니다.

탁월한 연구성과로 대학원의 명성을 더 빛내 주신 최태종 교수 및 ARO Lab 연구원 분들께 다시 한번 감사인사드립니다.

※ ARO Lab?

- ARO Lab은 최태종 교수의 지도 아래, 연속 및 조합 최적화 / 신경망 구조 탐색 / 초매개변수 최적화 등 다양한 연구를 수행하고 있는 연구실입니다.