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우리학부 김창익교수 연구실 석사과정 김정수학생이 대한전자공학회 (11월 26일개최) 추계학술대회에서 우수논문상을 받았습니다.

[김창익교수, 김정수학생, 왼쪽부터]

학회명: 2021 대한전자공학회 추계학술대회

개최기간: 2021.11.26 ~ 2021.11.27

수상명: 우수논문상

저자: 김정수(석사과정), 박병준 (박사과정) 외, 김창익 (지도교수)

논문명: 극트랩 카메라 영상 데이터셋을 활용한 옵티컬 플로우 퓨전 딥러닝 네트워크

 

김창익교수 연구팀은 국립생태원과 우리학교 인류세연구센터 와 협업하여 기후변화시기에 DMZ에 서식하는 멸종위기 동물들을 모니터링하는 기술을 본 논문에서 제안했다. 

멸종위기에 놓인 야생동물 관찰을 위해 사용되는 트랩카메라의 단점인 영상 고유 잡음 문제를 해결하기 위한 네트워크를 제안하고, 딥러닝 정확도를 높일 수 있는 기술을 발표 하였으며,

향후에는 가벼운 전이학습이 가능한 Optical Flow 네트워크를 연구할 예정이다.

[공준진 학회장, 김정수학생, 왼쪽부터]

[심현철교수 사진]

심현철교수 연구팀(팀명 : KI- ROBOTICS) 자율주행차가 29일 서울 상암동 MBC 광장 일대에서 열린 ‘2021 현대차그룹 자율주행 챌린지’에서 우승을 차지했다. 

이번 대회는 예전과 달리 상암동 실제 도로에서 다른 참가팀 차들과 동시에 주행하는 방식으로 진행되어 실제 도로에서의 자율주행 기술에 더욱 다가섰다는데 큰 의의가 있다.
연구팀은 GPS(위성항법장치) 장치 없이 카메라와 라이다 센서만을 활용한 자율주행차로 1위를 기록해 주목을 받았다.

본대회 예선 23개팀 중 본선 6팀이 선발되었으며, 본선 우승한 심현철교수 연구팀에게는 상금 1억원과 북미 견학의 혜택이 주어진다. 

심현철교수는 17개월간 이대규 전기및전자공학부 박사과정학생을 중심으로 대회를 준비하며, 국내 최초의 전기차기반 자율주행 챌린지에서 우승한 팀원들의 노력이 빛을 발했으며, 대회준비 및 우승경험이 향후 관련 기술 발전에 많은 기여를 할 것이라 전했다. 

[2021 현대차그룹 자율주행 챌린지에서 우승을 차지한 KAIST’ 연구팀]

관련 링크 :
데일리카 : http://www.dailycar.co.kr/content/news.html?type=view&autoId=41811
한국경제신문 : https://www.hankyung.com/economy/article/202111291999g

[ (왼쪽부터) 학부 조윤서 박사과정, 박선의 박사과정, 방주은 박사과정]

전기및전자공학부 최재혁 교수 연구실(연구실명: 집적회로 시스템 연구실, Integrated Circuits and System Lab)에서 ‘제22회 대한민국 반도체 설계대전’의 대통령상 수상자를 배출했다. 

‘제22회 대한민국 반도체 설계대전’은 산업통상자원부와 한국반도체산업협회가 공동으로 주관하는 반도체 설계 전문 공모전으로, 반도체 설계분야 대학(원)생들의 설계 능력을 배양하고, 창의적인 아이디어를 발굴하는 것을 목표로 한다. 

대통령상 수상자는 최재혁 교수 연구실의 박선의 박사과정, 조윤서 박사과정, 방주은 박사과정 학생으로 6G 통신에서 통신을 방해하는 잡음(noise)을 획기적으로 낮추는 ‘초 저잡음 신호’를 생성할 수 있는 CMOS(상보형금속산화반도체) 공정 기반의 칩을 개발해 대통령상에 선정됐다. 

[최재혁교수 사진]

6G 통신은 최대 20 기가bps(Gbps)의 전송 속도를 갖는 5G 통신 대비 최대 50배 빠른 1 테라bps(Tbps)를 목표로 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 통신 주파수 대역이 올라갈수록 넓은 통신 대역폭을 사용할 수 있어 데이터 전송 속도를 높일 수 있기 때문에, 6G 통신에서 요구하는 높은 데이터 전송 속도를 위해서는 100 기가헤르츠(GHz) 이상 주파수 대역의 사용이 필수적이다. 

하지만, 이러한 높은 주파수 대역에서 반송파로 사용될 수 있는 정확한 기준 신호를 CMOS 공정을 이용해 만드는 것은 큰 난제였다. CMOS 공정이 초소형, 저전력 디자인에 유리함에도 불구하고, 그 동작 주파수와 고주파 대역 이득(gain)에 한계가 있고, 저잡음 특성이 SiGe, InP 등의 현존하는 다른 공정에 비해 불리하기 때문에 100 기가헤르츠(GHz) 이상의 주파수 대역에서 초 저잡음 성능을 달성하기 어려웠기 때문이다. 

하지만, 최재혁 교수팀 학생들이 개발한 칩에서는 이러한 한계를 극복하고, CMOS 공정을 사용해 처음으로 100 기가헤르츠(GHz) 이상 대역에서 고차 변‧복조 기술을 지원할 수 있는 초 저잡음 신호 생성 기술을 선보였다. 이 기술은 CMOS 공정 기반으로도 6G 통신에서 요구하는 초 저잡음 성능을 달성할 수 있다는 것을 보여줌으로써, 장차 상용화될 6G 통신 칩의 가격 경쟁력과 집적도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

[연구성과도: 측정 진행 사진]

[연구성과도 : 현미경으로 관찰한 칩 사진(더 확대된 사진)]

[연구성과도 : 측정 결과 사진: 위상 잡음 분석기를 사용해 측정된 위상 잡음 결과]

관련언론링크 : 전자신문     https://www.etnews.com/20211122000289

                     파이낸셜뉴스 : https://www.fnnews.com/news/202111221332129349

[왼쪽부터 이성주교수, Maryland대 최은경교수, KAIST졸업생 조현성, 학사과정 최다은, 박사과정 김동휘, 강완주]

CSCW 는 1986년에 시작되었으며 집단과 공동체를 위한 기술을 디자인하고 활용하는 연구 분야에 초점을 맞추고 있으며, HCI (Human Computer Interaction) 와 Social Computing 분야의 최우수 학회 중 하나로 오래동안 각광받고 있다. 올해 340개의 논문이 발표되며, 최우수 논문상은 제출된 논문의 최상위 1% 논문에만 주어진다. 또한, 방법론 우수상은 올해 신설된 상으로, 획기적인 방법론을 제시하고 구현한 논문에게 주어진다.
이번 논문(Reflect, not Regret: Understanding Regretful Smartphone Use with App Feature-Level Analysis)은 조현성 졸업생 (현 미국 CMU 대학 박사과정), 최다은 학사과정, 김동휘 박사과정, 강완주 박사과정, 최은경 미국 Maryland대학 교수가 참여하였다.
연구팀은 스마트폰 화면의 사용자 인터페이스 (User Interface) 배치를 기반으로, 사용자가 모바일 애플리케이션 내의 어떤 feature를 사용하는지 추출하여 분석하는 방법론을 개발하였다. 예를 들면, 인스타그램 앱에서, 팔로잉 포스트, 팔로잉 스토리 보기, 검색, 대화창 등 다양한 feature가 존재하는데, feature별로 세분화된 스마트폰 사용 분석을 가능하게 하였다. 이 기술을 기반으로, 특정 feature 사용 패턴은 후회가 되는 스마트폰 사용에 영향을 준다는 것을 밝혔다.
본 논문은 많은 사람들이 스마트폰을 편리하게 많이 사용하지만, 과도한 사용으로 인해 문제가 제기되고 있고, 앱 안의 다양한 형태(feature)별로 세분화된 사용 분석을 가능하게 한 독창적 방법론이 학문적으로 인정받고 현실적으로 디지털 웰빙에 기여할 수 있다는 점이 높게 평가되었다.

전기및전자공학부 학부장 강준혁교수는 학부 홍보위원장으로 학부구성원의 탁월한 성과를 홍보하기 위해 봉사하고 있는 이성주교수와 학부생이 포함된 연구팀의 세계적 학술대회 수상을 더욱 높이 평가했다.
이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.

[연구성과도 : 앱 feature level 사용 분석 화면과 UI LAYOUT 분석] >

[(왼쪽부터) 김수예학생, 우상현 학생, 이해범학생]

구글 PhD 펠로십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 75명이 선발됐다. 선정된 펠로에게는 1만달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.

전기및전자공학부 김수예, 우상현학생은 “기계 지각, 음성기술 및 컴퓨터 비전(Machine Perception, Speech Technology and Computer Vision)” 분야에서 선정되었는데. 김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선, 우상현 학생은 컴퓨터비전 분야의 탁월한 연구성과를 인정받아 각각 구글 PHD Fellow로 선정되었다. 이해범학생은 머신러닝(Machine learnig) 부분에서 메타학습 분야의 탁월한 연구 성과들을 인정받아 PhD펠로우로 선정되었다.

 김수예 학생은 딥러닝 기반 이미지 및 영상 화질 개선에 대한 연구 성과를 인정받았다. 특히 초해상화와 HDR 영상 복원, 그리고, 초해상화와 프레임 보간을 동시에 처리하는 딥러닝 기반 방법을 각각 최초로 제안하는 등, 관련 연구 성과를 CVPR, ICCV, AAAI 등의 유수 컴퓨터 비전 및 인공지능(AI) 분야 국제학술대회에 발표했다. 또한 연구 인턴십을 통해 구글 리서치 및 어도비 리서치의 연구진과 협력하며 다양한 고품질 영상 변환 연구를 수행하고 있다.

 우상현 학생은 시각적 인식 및 추론 분야의 탁월한 연구 성과들을 인정받아 구글 펠로로 선정됐다. 그가 제안한 인간의 주의 집중 매커니즘 (Attention Mechanism)에 기반한 효과적인 딥러닝 모델 디자인, 자기 지도 및 시뮬레이터를 활용한 효율적인 학습 방법론들이 주목을 받았다. 모델과 학습 방법론에 대한 다양한 연구 성과들은 CVPR, ECCV, NeurIPS 등 유수의 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최고 국제학술대회에서 발표됐다. 특히, 2018년도 ECCV에서 발표되었던 논문 Convolutional Block Attention Module (CBAM)은 여러 컴퓨터비전 응용들에 활용되면서 현재 구글 스칼라기준 피 인용수 2700회를 넘었다. 그는 2020년 마이크로소프트 펠로우십 (Microsoft Reserach Asia Ph.D Fellowship)에도 선발된 바 있다. 

학부장 강준혁 교수는 전문연구요원으로 복무 중 탁월한 성과를 낸 우상현학생과 국제적인 연구진과 협력하며 좋은 성과를 거둔

김수예학생에 대해 따뜻한 격려 인사를 전했다.

시상식은 covid19 상황으로 인해, 8월 31일부터 9월 1일 양일간 가상으로 열린 google phd fellow summit 에서 진행되었으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시되어 있다.
 (홈피주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients/ )

[김수예박사과정 연구성과도: 딥러닝 기반 초해상화 및 HDR 영상 복원 동시 처리 모델]

 

 

2021 KAIST Research day 김문철교수 연구대상 수상 등

지난 5월 25일 개최된 2021 KAIST Research day 행사에서 우리학부 김문철교수가 연구대상을 수상하였고,

R&D 연구성과 10선에 학부 서창호교수, 유회준교수가 선정되는 등 학부교수진의 연구성과가 언론에 소개되었다.

김문철교수는 인공지능(AI)발전이 저품질 영상콘텐츠를 고품질영상으로 변환하는 응용분야에서도 탁월한 성능을 발휘한다는 점에 주목해

AI분야 중 영상 및 화질복원 기술 발전에 크게 기여하였다.

관련 링크 : https://www.etnews.com/20210525000246

 http://www.kyosu.net/news/articleView.html?idxno=67974

 http://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=220028

Professor Munchurl Kim is Awarded Research Grand Award for 2021 KAIST Research Day

On the past 25th of May, our department’s professor Munchurl Kim was awarded the Grand Award for the 2021 KAIST Research Day. Professor Changho Suh and Professor Hoi-Jun Yu were also selected for the top 10 R&D research achievements along with various other achievements being introduced in the press.

Professor Kim’s research was highly recognized for AI based methods of enhancing low resolution video to high resolution quality video and has greatly contributed to video and resolution restoration in the field of AI.

We congratulate our department’s students and professors for their research and awards.

Website link : https://www.etnews.com/20210525000246

 http://www.kyosu.net/news/articleView.html?idxno=67974

 http://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=220028