저희 LAB은 Respiratory Sound Classification을 연구하는 LAB이지만, 도메인을 꼭 여기에 국한하지는 않습니다. 특히 다양한 관점에서 제안하는 Respiratory Sound Classification 방법론을 benchmark인 ICBHI dataset 기준으로 연구 중이며, 서울의대와도 협업 연구 중입니다. RSC LAB에서는 2023년 1년간 총 3편의 산출물이 있습니다. - ICBHI 데이터셋 State-of-the-art 성능을 달성한 연구 결과물을 INTERSPEECH 2023 국제학술대회에 게재 - Diffusion model을 활용하여 폐음 생성 및 synthetic vs original 간 domain adaptation을 제안하여 NeurIPS 2023 Workshop에 게재 - Stethoscope 관점에서 녹음된 폐음을 cross-domain 하여 ICASSP 2024 국제학술대회에 게재 저희는 실제 Respiratory Sound Classification을 다양한 환경, 또는 Practical하게 쓰일 수 있도록 연구하고 있으며 Medical Journal에 논문 게재하는 것을 목표로 합니다.

- 매주 혹은 격주 단위 온라인 미팅 진행을 통해 연구 상황에 대해 공유 (월/화요일 20시) - 시공간적으로 제한 받지 않는 Slack 기반 토론/연구 상황에 대해 공유 - Github 기반 코드 공유

- Paper reading/writing 및 남들에게 review 하는것에 부담 없으신 분 (필수) - Pytorch 코딩에 능숙하신 분 (필수) - 협업 프로젝트에서 self-motivated되어 contribution 하실 수 있으신 분 (필수) - 특히, 직장이 바쁘시더라도 계속 시간내서 연구하실 수 있으신분 (필수) - Medical/bio domain 지식이 있으신분 (우대) - 국제학술대회/학술지에 논문 투고 및 accept 경험 있으신 분 (우대)

Paper reading/writing 및 review에 능숙하신가요? review하신 자료들이 있으면 링크 부탁드립니다

Pytorch 코딩에 능숙하신가요? github 주소 부탁드립니다

논문 작성해보신 경험이 있으실까요? 결과물이 있으시다면 링크 부탁드립니다.

Medical/bio domain 지식이 있으신가요?

협업 프로젝트에서 self-motivated되어 contribution 해주실 수 있으신가요?

연구실/회사 일로 바쁘시더라도 꾸준히 참석이 가능하실까요?