JEONBUK NATIONAL UNIVERSITY · MACS LAB

Medical AI & Computational Science

전북대학교 의료 AI 및 계산과학 연구실

Medical AI · Multimodal Learning · Applied Research

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JEONBUK NATIONAL UNIVERSITY · MACS LAB

Medical AI

의료 데이터와 딥러닝을 바탕으로 진단 지원과 신뢰할 수 있는 AI를 연구합니다.

Diagnosis Support · Clinical Workflow · Trustworthy AI

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Vision-Language Intelligence

의료 영상과 텍스트, 임상 정보를 함께 이해하는 멀티모달 AI를 연구합니다.

Vision-Language · Multimodal Learning · Reasoning

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연구실 소식 · 2026.10.15

이준호 학부연구생 제1저자 논문, WACV 2027 채택

이준호 학부연구생이 제1저자로 수행한 단안 영상 기반 선택적 운동학 보정 연구가 WACV 2027 Main Conference (Application Track)에 채택되었습니다.

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연구실 소식 · 2026.09.22

ACCV 2026 논문 2편 채택

연구실의 논문 두 편이 Top BK/CS 학술대회인 Asian Conference on Computer Vision 2026 (ACCV 2026)에 채택되었습니다.

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연구실 소식 · 2026.06.18

ECCV 2026 논문 채택: Semantic Line Diffusion

논문 「Semantic Line Diffusion: Character-Consistent Line Art from Text-Annotated Storyboards」가 European Conference on Computer Vision 2026 (ECCV 2026)에 채택되었습니다.

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연구실 소식 · 2026.06.11

MICCAI 2026 논문 2편 Early Accept 선정

MACS Lab의 논문 두 편이 Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2026 (MICCAI 2026)에서 전체 투고 논문 중 상위 9%에 해당하는 Early Accept로 선정되었습니다.

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최근 논문 · 2027

Learning When to Correct: Selective Calibration for Monocular Kinematics

기존 관절 각도가 이미 정확하면 유지하고, 보정이 도움이 될 때만 수정하는 방법을 연구합니다. 이준호 학부연구생이 제1저자로 수행한 연구입니다.

WACV2027

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Learning When to Correct: Selective Calibration for Monocular Kinematics 논문 대표 그림

최근 논문 · 2026

Uncertainty-Aware Bayesian Prompt Adaptation of SAM2 for Few-Shot Cross-Modal Segmentation

Medical image segmentation is essential for clinical image analysis, supporting diagnosis, quantitative assessment, treatment planning, and follow-up evaluation. In …

ESWA

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