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전기및전자공학부 제민규 교수 연구실 이태주 박사과정생이 지난 10월 10일부터 21일까지 개최된 IEEE ISCAS (International Symposium on Circuits and Systems) 2020에서 Biomedical and Life Science Circuits and Systems Track의 Best Paper Award를 수상하였다.

IEEE ISCAS 학회는 IEEE Circuits and Systems Society가 매년 개최하는 Flagship 학회이며, 이태주 박사과정생은 “Double-High-Pass-Filter-Based Electrical-Recording Front-Ends and Fluorescence-Recording Front-Ends for Monitoring Multimodal Neural Activity”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

 

학회명: IEEE 2020 International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Spain, Sevilla

개최기간: 10월 10일 ~ 21일 (Virtual Event)

수상명: Best Paper Award

Track: Biomedical and Life Science Circuits and Systems Track (BioCAS Track)

저자: 이태주(박사과정), 제민규(지도교수)

논문명: Double-High-Pass-Filter-Based Electrical-Recording Front-Ends and Fluorescence-Recording Front-Ends for Monitoring Multimodal Neural Activity

전기및전자공학부 황의종 교수와 서창호 교수  연구팀에서 신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 새로운 학습 기법을 개발했다. 본 연구는 노유지 박사과정(지도교수: 황의종)이 주저자로 참여했고, 위스콘신 매디슨 전기컴퓨터공학부 이강욱 교수와의 공동 연구로 진행되었다.

현대 사회에서 머신러닝 기술은 인간에게 더욱 편리하고 정확한 시스템을 제공하지만, 그 이면에 다양한 신뢰성 문제가 존재함이 최근 드러나고 있다. 이에 따라 단순히 높은 정확도를 가지는 것을 넘어서, 공정성(fairness), 견고성(robustness), 투명성(transparency), 설명가능성(explainability) 등의 요소를 갖춘 인공지능의 필요성이 대두되고 있다.

본 연구팀은 신뢰성의 여러 요소 중 학습 데이터와 직접적인 관련이 있는 공정성(fairness)과 견고성(robustness)을 하나의 프레임워크 내에서 함께 높일 수 있는 학습 기법인 FR-Train을 제안한다. FR-Train은 공정하고 견고한 학습을 동시에 달성하는 첫번째 프레임워크로, 이에 대한 상호정보이론 기반의 해석을 제공하고 실제 어플리케이션에서의 다양한 활용 방안을 논의한다.

연구팀은 해당 기술을 활용하여 공정하고 견고한 인공지능 시스템 구축의 발판을 마련할 수 있을 것이라고 설명했다. 또한 인공지능의 신뢰성 문제에 대한 중요도가 더욱 높아짐에 따라, 해당 학습 기법에 대한 활발한 후속 연구가 진행될 것으로 예상된다. 본 연구 성과는 머신러닝 최고 권위 학회인 ICML (International Conference for Machine Learning) 2020에서 발표되었다.

자세한 연구 내용은 하단의 링크에서 확인할 수 있다.

Figure 1. FR-Train architecture with loan example

 

[Paper information and Links]
Title: FR-Train: A Mutual Information-Based Approach to Fair and Robust Training

Authors: Yuji Roh (KAIST EE), Kangwook Lee (Wisconsin-Madison Electrical & Computer Engineering), Steven Euijong Whang (KAIST EE), and Changho Suh (KAIST EE)

논문 링크: https://proceedings.icml.cc/paper/2020/hash/52c5189391854c93e8a0e1326e56c14f-Abstract.html

학회 발표 영상: https://icml.cc/virtual/2020/poster/6025

전기및전자공학부 신승원 교수의 지도를 받고 있는 나승호 박사과정생이 제 4회 대학생 금융보안원 논문 공모전에서 대상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.

지난 2일 여의도 금융보안교육센터에서 제 4회 금융보안원 논문공모전 및 금융 빅데이터 아이디어 공모전 시상식이 함께 개최되었다.

 

나승호 박사과정생이 수상을 거둔 논문 공모전에는 총 38편의 논문이 출품되었으며, 우수 논문은 총 7편이 선정되었다.

대상(금융위원회 위원장상)은 나승호 박사과정생이 소속된 팀에게 돌아갔으며, 인공지능 보안 강화 방안을 다룬 ‘프라이버시를 보장하는 연합 학습 기법에 관한 연구’로 수상을 거뒀다.

 

전기및전자공학부 김준모 교수의 지도를 받는 AI대학원 재학 홍형권 박사과정 외 1인이 함께 팀을 이뤄 이번 공모전에 참여하였으며, 코로나 19로 인해 나승호 박사과정생이 대표로 해당 시상식에 참석하였다.

부상으로 대상을 수상한 나승호 박사과정생 소속팀에 상금 700만원이 수여되었다.

 

[Link]

https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=92269 (보안뉴스)

https://cm.asiae.co.kr/article/economy-all/2020110214144828546 (아시아경제)

https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=115900 (데일리시큐)

전기및전자공학부 한동수 교수 연구실 김재홍 박사과정생이 주도하여 온라인 학습 기반 고품질 라이브 비디오 스트리밍 시스템을 개발했다. 

본 연구팀은 미디어 서버의 컴퓨팅 자원을 활용하여 딥러닝 기반 초해상화 기술을 통해 스트리머로부터 실시간 수집되는 라이브 비디오의 품질을 향상시켰다. 또한 종래의 기 학습된 신경망 모델을 새로운 라이브 비디오에 적용 시 발생하는 성능한계를 온라인 학습을 통해 개선하였다. 본 시스템에서는 스트리머가 고화질 라이브 비디오 프레임의 일부인 패치(patch)를 라이브 비디오와 전송 대역폭을 나누어 미디어 서버로 각각  전송하고, 서버는 수집한 패치를 이용하여 신경망 모델의 성능을 실시간 수집되는 라이브 비디오에 최적화한다. 

연구팀은 해당 기술을 이용하면 라이브 스트리밍 서비스 제공에 있어 스트리머의 전송 환경 및 단말의 성능적 제약에 대한 의존성을 낮추고, 다양한 해상도의 라이브 비디오를 분배 측의 시청자에게 제공할 수 있다고 밝혔다. 본 기술은 라이브 비디오 스트리밍 시스템의 사용자 QoE를 기존 대비 12-69% 향상시켰다.

한편, 이번 연구 성과는 Computer Networking 분야 최고학회인 ACM SIGCOMM 에 accept 되어 발표되었다. 

자세한 연구 내용은 아래의 링크에서 확인하실 수 있다.

 

[논문정보]

프로젝트 홈페이지: http://ina.kaist.ac.kr/~livenas/

논문 Title: Neural-Enhanced Live Streaming: Improving Live Video Ingest via Online Learning 

저자: 김재홍(공동제1저자), 정영목(공동제1저자), 여현호, 예준철, 한동수(지도교수)

논문 링크: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3387514.3405856

학회 발표 영상: https://youtu.be/1giVlO6Rumg

 

전기및전자공학부 한동수 교수 연구실 여현호 박사과정생이 주도하여 모바일 기기에서의 딥러닝 기반 비디오 초해상화 기술을 개발했다. 본 연구팀은 비디오 종속성을 활용하여 처리속도를 대폭적으로 향상시키고 전력 소모량을 획기적으로 감소시켰다. 매 프레임마다 초해상화를 적용하던 종래의 기술과 다르게, 본 연구에서는 일부 프레임에만 초해상화를 적용하고 나머지 프레임에서는 이 결과를 재활용한다. 또한 초해상화를 적용할 프레임을 신중히 선택하여 단위 컴퓨팅 자원 당 화질 향상을 극대화하였고, 압축된 비디오 내에 탑재되어 있는 비디오 종속성 정보를 활용함으로써 초해상화 결과를 재활용하는 과정을 실시간으로 구현했다.

연구팀은 해당 기술을 이용하면 모바일 유저의 비디오 스트리밍 만족도를 대폭적으로 향상시킬 수 있다고 밝혔다. 또한 해당 기술은 비디오 전송/저장과 관련한 다양한 분야에서 활용될 것으로 예측된다. 한편, 이번 연구 성과는 모바일 최고 권위 학회인 ACM 모비콤 (Annual International Conference on Mobile Computing and Networking)에서 발표되기도 했다.

자세한 연구 내용은 아래의 링크에서 확인할 수 있다.

 

[논문정보]

학회명: The 26th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking

논문명: NEMO: enabling neural-enhanced video streaming on commodity mobile devices

저자: 여현호 박사과정생, 정찬주 학부과정생, 정영목 박사과정생, 예준철 석사과정생

논문 링크: http://ina.kaist.ac.kr/~nemo

KAIST 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 비즈니스와 과학 분야에 사용되는 양자 컴퓨팅을 발전시키기 위해 IBM과 협업하는 포춘 500대 기업, 교육기관, 스타트업, 연구소들의 공동체인 IBM Q 네트워크에 합류했다고 29일 발표했다.

KAIST는 국내 최초의 IBM Q 네트워크 학술 멤버(Academic Member)로서 IBM의 진보된 양자 컴퓨팅 시스템을 활용해 양자 정보 과학의 발전과 초기 애플리케이션 탐구를 위한 연구 프로젝트를 수행할 예정이다.  또한, 과학과 비즈니스 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 양자 컴퓨팅 시대에 대비해 양자 전문 인력 양성을 위한 인재 교육 및 훈련에 IBM 양자 재원을 활용하게 될 것이다. 이를 통해 4차 산업 혁명을 실현하기 위해 반드시 필요한 실행 기술이 될 것으로 기대되는 양자 컴퓨팅의 생태계 육성에 앞장서게 될 것이다.

이 멤버십 체결을 주도한 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터장 이준구(전기및전자공학부) 교수님께서는 양자 컴퓨팅을 “수학적 난제에 해당하는 계산 문제를 아주 빠르고 적은 전력으로 계산할 수 있는 새로운 기술, 미래를 바꿀 기술”이라고 설명하며 “한국은 양자 컴퓨팅에 대한 투자를 비교적 늦게 시작해 현재는 기술 격차가 크지만, KAIST의 IBM Q 네트워크 합류는 국가적 경쟁력 확보에 중요한 밑거름이 될 것”이라는 큰 기대감을 표했다.

우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 IBM 클라우드를 통해 대중에게 제공되는 IBM 퀀텀 익스피리언스(Quantum Experience)를 양자 인공지능, 양자 화학계산 등의 양자 알고리즘 연구 개발과 양자 컴퓨팅 교육에 이미 사용하고 있었다.  KAIST는 IBM Q 네트워크에 합류함으로써 양자 인공지능 기반 질병 진단, 양자 전산화학, 양자 기계학습 기술 등 실용화 연구와 실험을 하는데 IBM의 최상급 양자 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것이다.  또한, IBM Q 네트워크 소속 해외 대학 및 기업과의 교류를 통해 양자 컴퓨팅 분야에 있어 국내 기술의 세계적 입지를 견고히 할 수 있을 것으로 예상된다.

 

※ IBM 퀀텀(Quantum)에 대해

IBM 퀀텀은 비즈니스 및 과학 애플리케이션을 위한 양자 시스템을 구축하고자 하는 업계 최초의 이니셔티브이다. IBM이 양자 컴퓨팅에 쏟고 있는 노력에 대한 자세한 내용은 http://www.ibm.com/ibmq 에서 제공된다.

IBM Q 네트워크에 대한 자세한 정보와 모든 파트너, 회원 및 허브의 전체 목록은 https://www.research.ibm.com/ibm-q/network/ 에서 제공된다.

전기및전자공학부 최경철 교수 연구실 전용민 박사(‘20.8卒)와 박용진 박사과정생이 지난 8월에 열린 SID 2020 (Society for Information Display 2020) 와

IMID 2020 (International Meeting on Information Display)  국제 디스플레이 학회에서 각각 수상하였다. 

금년 8월에 졸업한 전용민 박사는 SID 2020에서 Distinguished Student Paper Award (최우수 학생 논문상)를 수상하였고 박용진 박사과정생은 IMID 2020에서 Outstanding Poster Award를 수상하였다.

SID는 Display분야 세계 최고 학회이며, 전세계에서 575여편 (접수된 논문 800여편) 발표되었으며, 그 중 Distinguished Student Paper Award는 총 6편 선정되었고 전기및전자공학부의 전용민 박사가  수상하였다. 

또한 관련된 논문이 Journal of SID의 표지 논문으로 선정되기도 하여 더욱 의미가 깊다.

한편 IMID 학회는 Display 분야의 두 번째로 큰 학회이며, 역시 526여편의 논문이 발표 되었고 우리 학부의 박용진 박사과정생이 우수포스터 논문상을 수상하였다.

 

 

1. 학회명 : SID 2020 (Society for Information Display 2020 International Symposium – Display week 2020)

일시 : 2020.08.03 – 2020.08.07

수상자 및 수상정보 : 수상자 – 전용민 박사(‘20.8卒)

– 수상 내역 : Distinguished Student Paper Award

– 논문 : Flexible OLED-based Photonic Skin for Attachable Phototherapeutics

– 저자 : Yongmin Jeon, Kyung Cheol Choi (KAIST) / Hye-Ryung Choi, Kyoung-Chan Park (SNUBH)

– 논문 링크 : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/jsid.882

 

2. 학회명 : IMID 2020 (The 20th International Meeting on Information Display)

일시 : 2020.08.25 – 2020.08.28

수상자 및 수상정보 : 수상자 – 박용진 박사과정생

– 수상 내역 : Outstanding Poster Award

– 논문 : Micro-Cavity Tandem NIR OLED for Bio/Medical Applications

– 저자 : Yongjin Park, Yongmin Jeon, Kyung Cheol Choi (KAIST) / Hye-Ryung Choi, Kyoung-Chan Park (SNUBH)

 

KAIST (모든 학과 포함) 가  csrankings.org에서 컴퓨터 시스템 분야 9위를 달성하였다. 

이는 컴퓨터 시스템 분야를 연구하시는 모든 학과 교수님의 10년 누적 성과 기준이다.

다수의 전기및전자공학부의 컴퓨터 디비전 소속 교수들이 연구 실적 기준 상위에 포진해 있으며, 세계 9위를 달성하는 데에 대한 기여도가 매우 큰 것을 볼 수 있다. 

참고로 csrankings.org는 컴퓨터 과학 분야의 top conference 연구 성과를 바탕으로 각 학교를 평가하는 site로서 널리 알려져 있다. 현재 결과에 따르면 UIUC, Carnegie Mellon, MIT, UC Berkeley 등의 학교에 이어 KAIST 9위, 스탠포드 10위, University of Washington 12위, 조지아텍 13위이다. csrankings.org는 Communications of the ACM 지에도 소개된 바가 있다. 

(https://cacm.acm.org/magazines/2019/7/237709-goto-rankings-considered-helpful/fulltext) 

본 자료는 컴퓨터 시스템 (computer systems) 분야를 기준으로 하였으며, 해당 분야는 컴퓨터 과학 전분야 중 4개 대분야 (AI, systems, theory, interdisciplinary) 중 하나로 가장 많은 sub-field를 가진 대분야이다. 

 지난 10년간 컴퓨터 시스템 전분야 (아키텍쳐, 네트워크, 보안, 데이터베이스, 모바일 컴퓨팅, 운영체제 등등)에 걸쳐 누적된 top conference 성적 (분야당 2-3개)로 선정된 결과로 매우 의미가 있는 성과이다. 

자세한 내용 아래의 링크를 참조

[Link]

http://csrankings.org/#/index?arch&comm&sec&mod&hpc&mobile&metrics&ops&plan&soft&da&bed&world

 

전기및전자공학부 김문철 교수 연구실 김수예 박사과정생이 Google Student Researcher로 선정되었다.

김수예 박사과정생은 Google Research Intern 으로 6월 1일부터 15주 간 Google Research (Mountain View, CA) Perception 팀과 Image Inpainting 관련 연구 인턴십를 진행하고 있으며, 인턴십 이후 Student Researcher로서 협력 연구를 이어가게 된다.

Google Student Researcher Program 은 Google 내 우수 연구 인턴들을 지원해주는 프로그램이며, 전기및전자공학부 김수예 박사과정생은 인턴십 기간 중 뛰어난 연구 활동을 인정 받아 아시아태평양(APAC) 지역에서는 최초로 Google Student Researcher 로 선정되었다.