[보관함:] 연구 > 연구성과

전기및전자공학부 이우찬 박사과정(지도교수: 유승협)학생이 지난 미국 샌프란시스코에서 열린 OSA Advanced Photonics Congress 2019에서 Best Student Paper Award 1st Prize를 수상하였다.

OSA Advanced Photonics Congress 학회는 OSA에서 주최하는 학회로 photonic device에 관한 다양한 연구 등을 발표하는 학회이다.

본 연구에서는 down-conversion 방법을 이용하여 근적외선을 발광하는 OLED를 제작하였다. 근적외선 OLED는 주로 소재의 제한 때문에 높은 효율과 안정성을 구현하는 것이 매우 어려웠다. 본 연구에서는 down-conversion 방식을 이용하여 오렌지색을 근적외선으로 변환하는 형광체와 높은 효율과 안정성을 가지는 오렌지색 OLED를 결합하는 방법을 취하였으며, down-conversion 과정에 들어가는 광학적 분석과 최적화를 통해, 최종적으로 약 14%의 높은 근적외선 외부양자효율을 갖는 근적외선 OLED를 구현하였다. 개발된 광원은 OLED 의 유연성 등의 장점과 다양한 응용성을 갖는 근적외선의 장점을 지녀, 웨어러블 헬스케어 등의 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 

 

학회명	OSA Advanced Photonics Congress 2019
일시	2019.07.29~2019.08.01
장소	Hyatt Regency San Francisco Airport, 샌프란시스코, 캘리포니아, 미국
수상자	박사과정 이우찬(Woochan Lee) (지도교수: 유승협교수님)
수상내역	Best Student Paper Award 1st Prize
수상논문	Down-conversion Based Near-infrared Organic Light-emitting Diodes with High Efficiency and Low Roll-off

 

지난 7월 26일에 개최된 2019 히타치-LG 데이터 스토리지 근거리 LiDAR 응용 경진대회에서 우리 학부 명현 교수 연구실의 임형태 석사과정 학생이 최우수상(대상)을 수상하였다.

부상으로 상금 5백만원이 수여되는 이 대회의 총 시상규모는 1천만원이다. 이번 대회는 자율 주행 및 사물 인식 핵심기술인 LIDAR 기술을 응용하여 젊은 인재들의 창의적인 기술을 펼칠 수 있는 기회의 자리였다. 여기서 LiDAR란 빛을 이용해 거리 또는 형상을 측정하는 기술을 의미한다. Arduino 등을 활용한 근거리 LiDAR 응용하여 S/W개발, 지능형 자율주행 Robot 개발 등 기타 응용분야에 적용하여 참가자들의 창의성을 보았다.

1차예선에서 20개팀을 선출하여 본선에는 총 8개의 팀이 진출하였다. 그 가운데 명현 교수 연구실에서 쟁쟁한 경쟁을 뚫고 8개의 팀 중 최고 영예인 최우수상(대상)을 수상하였다.  

 

김이섭 교수 연구실 석사 졸업생 김현호 씨가 2019 IDEC Congress Chip Design Contest 에서 Best Design Award를 수상하였다.

또한, 박사과정 최승규 학생이 Best Poster Award를,  김이섭 교수가  2018년 우수참여교수상을 수상하였다.

 

수상자 : 김현호      

제목: An Area-Efficient Reconfigurable CNN-LSTM Architecture for Automatic Speech Recognition System

수상내역: Best Design Award

 

수상자: 최승규      

제목: A Deep Convolutional Network Training Processor for Personalization on Smart Devices

수상내역: Best Poster Award

 

수상자: 김이섭 교수

수상내역: 2018년 우수참여교수상

카이스트 전기및전자공학부는 활발한 컴퓨터비전 및 인공지능 연구 성과로, 이 분야 세계 최고의 학회로 인정받는 CVPR 2019(http://cvpr2019.thecvf.com/)에 총 12편의 논문(주저자 소속 기준)을 게재 및 발표하는 훌륭한 성과를 거두었다. 발표된 논문의 목록은 다음과 같다.  

 

Deep Blind Video Decaptioning by Temporal Aggregation and Recurrence

Dahun Kim, Sanghyun Woo, Joon-Young Lee, In So Kweon

---

Deep Video Inpainting

Dahun Kim, Sanghyun Woo, Joon-Young Lee, In So Kweon

---

Dense Relational Captioning: Triple-Stream Networks for Relationship-Based Captioning

Dong-Jin Kim, Jinsoo Choi, Tae-Hyun Oh, In So Kweon

---

Learning Loss for Active Learning

Donggeun Yoo, In So Kweon

---

Variational Prototyping-Encoder: One-Shot Learning with Prototypical Images

Junsik Kim, Tae-Hyun Oh, Seokju Lee, Fei Pan, In So Kweon

---

dge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning 

Jongmin Kim, Taesup Kim, Sungwoong Kim, Chang D. Yoo

---

Progressive Attention Memory Network for Movie Story Question Answering

Junyeong Kim, Minuk Ma, Kyungsu Kim, Sungjin Kim, Chang D. Yoo

---

Diversify and Match: A Domain Adaptive Representation Learning Paradigm for Object Detection 

Taekyung Kim, Minki Jeong, Seunghyeon Kim, Seokeon Choi, Changick Kim

---

Learning Not to Learn: Training Deep Neural Networks with Biased Data

Byungju Kim, Hyunwoo Kim, Kyungsu Kim, Sungjin Kim, Junmo Kim

---

RL-GAN-Net: A Reinforcement Learning Agent Controlled GAN Network for Real-Time Point Cloud Shape Completion 

Muhammad Sarmad, Hyunjoo Jenny Lee, Young Min Kim

---

Efficient Neural Network Compression 

Hyeji Kim, Muhammad Umar Karim Khan, Chong-Min Kyung

---

Variational Information Distillation for Knowledge Transfer 

Sungsoo Ahn, Shell Xu Hu, Andreas Damianou, Neil D. Lawrence, Zhenwen Dai

카이스트 전기및전자공학부는 활발한 인공지능 및 머신러닝 연구와 그 성과로, 인공지능 및 머신러닝 TOP Conferecne인 ICML 2019에 인공지능 및 머신러닝의 다양한 분야에서 9편의 논문을 게재 및 발표하는 훌륭한 성과를 거두었다. 발표된 논문의 목록은 다음과 같다.

 

TapNet: Neural Network Augmented with Task-Adaptive Projection for Few-Shot Learning

Sung Whan Yoon, Jun Seo and Jaekyun Moon 

---

Dimension-Wise Importance Sampling Weight Clipping for Sample-Efficient Reinforcement Learning

Seungyul Han and Youngchul Sung

---

Weak Detection of Signal in the Spiked Wigner Model

Hye Won Chung and Ji Oon Lee

---

QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Kyunghwan Son, Daewoo Kim, Wan Ju Kang, David Earl Hostallero and Yung Yi

---

Learning What and Where to Transfer

Yunhun Jang, Hankook Lee, Sung Ju Hwang and Jinwoo Shin

---

Training CNNs with Selective Allocation of Channels

Jongheon Jeong and Jinwoo Shin

---

Robust Inference via Generative Classifiers for Handling Noisy Labels

Kimin Lee , Sukmin Yun, Kibok Lee, Honglak Lee, Bo Li and Jinwoo Shin 

---

Using Pre-Training Can Improve Model Robustness and Uncertainty

Dan Hendrycks, Kimin Lee and Mantas Mazeika

---

Spectral Approximate Inference

Sejun Park, Eunho Yang, Se-Young Yun and Jinwoo Shin

4월 23일 학술문화관 5층 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2019 KAIST Research Day’를 개최했다. 

연구부문 우수교원과 대표 연구성과 10선을 선정했고, 전기및전자공학부에서는 다섯 명의 교수들이 수상하였다.   

연구부문 수상자
연구대상	조병진교수님
연구상	박인철교수님
이노베이션상	김문철교수님
융합연구상	최성율교수님

대표 연구성과 10선

윤준보교수님

 

최성필 박사과정 학생은 2019년 3월 18일부터 20일까지 진행된 AICAS 2019 (IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and System) 학회에서 논문 “CNNP-v2: An Energy Efficient Memory-Centric Convolutional Neural Network Processor Architecture” (저자:최성필,봉경렬,한동현,유회준)을 발표했다.

기존의 연산기 중심의 CNN 아키텍쳐가 아닌 메모리 중심 아키텍쳐를 통해 높은 병렬(1024-way) 프로세싱에서 91.5%의 MAC유닛의 활용률을 달성하였으며, 0.46V의 Near-threshold동작을 통해 3.1TOPS/W의 높은 에너지 효율을 보여주었다. 이를 통해 IoT나 웨어러블 장치에 얼굴인식 시스템을 세계최고 수준인 9.4mW의 전력으로 실시간 처리할 수 있는 우수한 칩을 개발해 논문을 발표하였다.

문건우 교수 연구실의 임천용 박사과정 학생이 IEEE International Applied Power Electronics Conference (IEEE APEC 2019)에서 Outstanding Presentation Award를 수상하였다.

‘New Phase-Shifted Full-Bridge Converter Using Center-Tapped Clamp Circuit in On-Board Charger for Electric-Vehicle’라는 제목의 논문 (저자: 임천용, 한정규, 박무현, 김건우, 문건우)을 발표했다. 전기 자동차 찹재형 충전기에 사용되는 새로운 회로를 제안하여 상용화 제품 대비 효율 1.4% 향상, 전력 밀도 10% 향상, 비용 40% 절감이라는 우수한 성능을 보여주었다.

지난 2월 13일, 삼성전자 휴먼테크논문대상 시상식이 개최되었으며 전기및전자공학부는 최다 제출 및 최다 수상 학과로 선정되었다.

제25회 대상을 포함한 14편이 수상하였으며 대상 1편, 금상 1편, 은상 3편, 동상 6편, 장려상 3편이다. 

수상자 명단과 논문의 제목은 아래와 같다. 

제25회 삼성전자 휴먼테크 논문대상 수상자
성명	지도교수	상격	논문 제목
박진석, 이승찬	홍성철	대상	A 28GHz 20.3% Transmitter Efficiency Beamforming Front-End IC with Dual-Vector Variable Gain Phase Shifters
박정훈	유경식	금상	Integration of Metasurface and Photodetectors for Electrical Analysis of Circular Polarized Light
Wissam J. Baddar	노용만	은상	Mode Variational LSTM Robust to Unseen Modes of Variation: Application to Facial Expression Recognition
김관태, 김민서, 이용수, 김지훈	유회준	은상	A 0.5V, 9.26 μW, 15.28 mΩ/√Hz Bio-Impedance Sensor IC with 0.55º Overall Phase Error
정진환, 홍준기	이  융	은상	On Self-configuring Dual Radios for IoT: A Cross-Layer Approach
이재신, 최광욱, 유재영, 조민승	윤준보	은상	Palladium Nanowire with Stress-Engineered Structure for Wide Range of H2 detection with High Durability
권기남	박현욱	동상	Unsupervised Learning for Metal Artifacts Correction in MRI using Dual-Polarity Readout Gradients
모상우	신진우	동상	InstaGAN: Instance-aware Image-to-Image Translation
임천용, 한정규, 박무현, 김건우	문건우	동상	전기자동차용 배터리 충전기를 위한 고효율 위상천이 풀-브릿지 컨터버 토폴로지 개발
김대우, 문상우, 강완주, David Hostallero	이  융	동상	Learning to Schedule Communication in Multi-agent Reinforcement Learning
권혁윤, 하재원	유승협	동상	Organic vertical phototransistor for highly responsive and power efficient photodetectors
구남일	조성환	동상	A Biopotential Amplifier Tolerant to 30Vpp Common-Mode Interference for Two-electrode ECG Recording
김영동, 임준호, 윤주승	김준모	장려상	Negative Learning: Indirect Learning: Indirect Learning Method for Uncertain Data
이진수, 이주형, 한동현, 박광태	유희준	장려상	LNPU: A Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-grained Mixed Precision of FP8-FP16
김우준, 조명식	성영철	장려상	Message-Dropout: An Efficient Training Method for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

전기및전자공학부 최경철 교수 연구실팀이 전남대 의류학과 조석호 교수님과 함께 세탁가능한 웨어러블 디스플레이를 개발하는 데 성공했다.

기존 섬유형 웨어러블 디바이스의 경우 디스플레이 소자 구현에만 초점을 두어 별도의 외부 전원이 필요하고 내구성도 약했던 반면, 최경철 교수 연구실팀은 태양 에너지를 전기에너지로 변환하는 고분자 태양전지(PSC)를 활용해 외부전원 없이 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이 출력을 옷감 위에 구현했다.

또한, PSC와 디스플레이 소자 보호를 위해 투습 방지에 탁월한 ‘원자층 증착(ALD) 박막’과 고분자 기능층을 봉지막에 교차 증착한 특수 봉지막도 고안했다. 이 봉지막은 습기에 쉽게 보호 특성을 잃어버리는 기존 봉지막과 달리, 내부를 원천 보호시킬 수 있다. 이를 통해 최경철 교수 연구실팀은 새 봉지막을 적용한 옷감을 일주일마다 세탁하고 기계 스트레스를 줘도 큰 성능하락이 없는 것(PSC는 초기 대비 96%, OLED는 94%로 특성 유지)을 확인했다.

이 연구는 국제 학술지인 ‘Energy and Environmental Science’의 뒤표지 논문으로 게재되었다.

 

<링크>

https://news.v.daum.net/v/20190321145004321