동국대학교 AI소프트웨어융합학부 이강만 교수 연구팀 (김동연 박사과정, 간예진 박사과정)이 Artificial Intelligence분야 top conference인 AAAI 2025에 발표한 논문이 최종 채택 되었다.

AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 Artificial Intelligence 분야에서 최고 권위의 학회이다. AAAI 2025는 내년 2월 27일부터 3월 4일까지 미국 필라델피아 펜실베니아 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.

논문 제목은 ‘T-MDML: Triplet-based Multiple Distance Metric Learning for Multi-Instance Multi-Label Classification with Label Correlation’으로, 연구팀은 multi-instance multi-label (MIML) 데이터 분류에 사용되는 유사성 기반 분류 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 거리 메트릭 학습 방법을 제안하였다. 이 기법은 복잡한 데이터에 존재하는 label correlation을 추출하고, 각 레이블에 특화된 거리 메트릭을 최적화하여 다양한 데이터셋에서 분류 모델의 성능 향상을 달성하였다.

그림1. 논문에서 제안한 프레임 워크 구조