[보관함:] 연구 > 연구성과

윤준보 교수 연구실 서민호 박사(올해 2월 KAIST 학위 수여) 와 윤용훈 박사(올해 2월 KAIST 학위 수여)가 한국마이크로나노 시스템 학회에서 주관하며, Nano-/Micro-electromechanical systems (NEMS, MEMS) 분야의 학술행사로서 매년 1회 개최되는 “2018년 제 20회 KMEMS 학술대회”에서 각각 구두 및 포스터 우수 논문 상을 수상 하였습니다.

 

학술행사명: 제 20회 2018년 KMEMS 학술대회

행사 기간: 2018년 4월 5일(목) – 4월 6일(토)

행사 장소: 제주도 KAL 호텔

논문 제목: 건식 식각 가능한 희생층 기반의 기계식 연동 방식을 통한 새로운 나노와이어 전사 방법

상명: 구두 발표 우수 논문상 (총 256편 중 6편 선정)

저자: 서민호, 박상현, 유재영, 임성규, 윤준보

 

학술행사명: 제 20회 2018년 KMEMS 학술대회

행사 기간: 2018년 4월 5일(목) – 4월 6일(토)

행사 장소: 제주도 KAL 호텔

논문 제목: 점착 문제 없이 낮은 동작 전압을 가지는 MEMS 스위치를 만들기 위해 제작이 완료된 후 상/하판 사이 간격을 줄이는 영구 변형 방법에 대한 연구

상명: 포스터 발표 우수 논문상 (총 256편 중 8편 선정)

저자: 윤용훈, 김수본, 윤건욱, 윤준보

 

우리 학부 김탁곤 교수가 “국방 모델링 시뮬레이션”이라는 제목의 책을 올해 3월에 출간하였습니다.

저서에 관련된 정보는 아래에서 확인하실 수 있습니다.

 

책 이름: 국방 모델링 시뮬레이션

출판사: 한티미디어

출간일: 2018-03-02

 

책에 대한 전반적인 소개:

국방 모델링 시뮬레이션(M&S) 기술은 M&S 이론, 국방도메인 지식 및 ICT 기술을 포괄하는 융합 기술로써 국방체계/워 게임 분석, 군사 훈련/연습 및 무기체계 개발에 활용되고 있다. 이 책은 저자가 지난 30여 년 동안 연구해온 M&S 이론과 지난 20여 년 동안 수행한 국방 M&S 연구/개발 과제들로부터 익힌 실무 경험을 바탕으로 국방 M&S 전체 수명주기를 다루었다.

이 책의 특징은 국방 M&S 기술과 관련된 개념을 슬라이드들로 제시하고 이들을 설명하는 형식이다. 슬라이드들은 지난 20 년 동안 군.산.학.연에서 실시한 120 여회의 기술세미나와 지난 8년 동안 KAIST 산학협동공개강좌(강좌명: 국방 M&기술 I, II, III)에서 개발된 것들을 선별 발췌한 것이다. 책에 소개된 모든 사례연구는 본 연구실(시스템 모델링 시뮬레이션 연구실:SMS Lab)에서 개발되어 해군/공군/해병대에 실전 배치(전력화)된 워 게임 개발도구(DEVSimHLA)를 사용하여 구현한 국방 모델들과 이들의 시뮬레이션 결과물들이다. 

책의 내용은 국방 체계를 추상화 수준에 따라 무기체계(공학급이라 부름)와 무기체계의 전술적 운용 방법/교리(교전급이라 부름), 교전을 통한 군사임무 수행 과정(임무급이라 부름)등으로 나누어 모델링하는 방법과 이들을 연동하여 시뮬레이션 하는 방법을 다룬다. 또한 최근에 이슈가 되고 있는 Big Data/AI를 국방 체계 모델링에 활용하는 방법을 소개하였다.

우리 학부 윤찬현 교수가 “Cloud Broker and Cloudlet for Workflow Scheduling”라는 주제로 저서를 출간하였습니다.

중국 Min Chen 교수와 이탈리아 Patrizio Dazzi 교수와 공저작으로 Springer 출판사를 통해 발간되었고, 관련 내용은 아래에서 확인하실 수 있습니다.

 

Title: Cloud Broker and Cloudlet for Workflow Scheduling, Springer, Jul., 2017

Authors: Chan-Hyun Youn, Min Chen, Patrizio Dazzi

Link: http://www.springer.com/us/book/9789811050701

 

Summary:

 In this book, we provide a comprehensive overview of the background and related technologies, challenges and applications of cloud broker system, which is the middleware between the user and the resource provider by providing resource allocation service for satisfying users’ requirements. . Especially, we present detailed implementation of cloud broker system to address the great challenges for providing an optimal resource reservation capacity control management: 1) different objective of user-centric Service Level Agreement (SLA), 2) complexity of resource allocation for workflow jobs, 3) uncertainty of the resource demands, 4) difficulty on data scheduling in geographically distributed cloud applications, 5) different resource types and the leasing costs, and 6) different payment plans and leasing duration. Specifically, cloud broker system plays a critical role as an intermediate negotiator between the user and the service provider, which orchestrates the application policy on the user’s side and the resource policy on the service provider’s side. The broker functions to bridge the user with the service provider while hiding many workflow mapping details so that the user can utilize the vast resource pool within the internet in a transparent and easy way. Moreover, the broker can offer different service levels in according with different users’ requirements and provide corresponding Quality of Service (QoS) guarantees respectively. The broker has both the functionalities of workflow management and the resource management.

우리 학부의 장동의교수가 옥스포드대학의 Anthony L. Caterini와 함께 “Deep Neural Networks in a Mathematical Framework”라는 제목의 딥러닝에 관한 책을 Springer출판사를 통하여 출간하였습니다.책의 자세한 정보는 아래에 있습니다. 책의 eBook은 링크 https://doi.org/10.1007/978-3-319-75304-1 를 통하여 원내에서 다운로드 받으실 수 있고, 제본된 책은 online/offline 서점에서 이용하실 수 있습니다.

Title: Deep Neural Networks in a Mathematical Framework

Authors: Anthony L. Caterini and Dong Eui Chang

Publisher: Springer; 2018

ISBN 978-3-319-75303-4

ISBN 978-3-319-75304-1 (eBook)

https://doi.org/10.1007/978-3-319-75304-1

Book cover and Front Matter: in attachment

 

Summary:

This book describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular, the authors derive gradient descent algorithms in a unified way for several neural network structures, including multilayer perceptrons, convolutional neural networks, deep autoencoders and recurrent neural networks. Furthermore, the authors developed framework is both more concise and mathematically intuitive than previous representations of neural networks.

This book is one-step towards unlocking the black box of Deep Learning. The authors believe that this framework will help catalyze further discoveries regarding the mathematical properties of neural networks. This book is accessible not only to researchers, professionals and students working and studying in the field of deep learning, but also to those outside of the neutral network community.

전기 및 전자공학부 최경철 교수와 전용민 연구원이 서울대 분당병원 박경찬 교수, 최혜령 연구원과 OLED로 웨어러블 광 치료 패치를 개발하는데 성공했습니다.

광 치료는 빛을 쬐어 인체의 생화학 반응을 촉진시키는 치료법으로, 병원 등에 설치된 LED 또는 레이저 기기를 통해 상처를 치유하는 데 널리 사용되고 있습니다. 하지만, 기존의 광치료 기기는 유연하지 못하고 균일하게 빛을 조사하기 어려우며 열이 발생하는 문제가 있어서, 치료효과를 높이고 싶어도 인체에 밀착할 수 없는 한계가 있었습니다.

최경철 교수 연구팀이 개발한 광 치료 패치는 가볍고 유연해 피부에 부착한 채 일상생활을 하면서 고효율 치료를 지속할 수 있습니다. 구성요소인 OLED, 배터리, 과열방지 장치(히트싱크), 패치가 모두 얇은 막의 형태로 디자인되었고, 두께 1㎜ 미만, 무게도 1g 미만입니다. 또한 300시간 이상 장시간 작동되며, 반경 20㎜ 이내로 휘어진 상태에서도 구동될 수 있으므로 다양한 인체 부위에 부착할 수 있습니다. 42℃ 이하에서 구동돼 저온화상의 위험도 없으며, 국제표준화기구(ISO) 기준의 안전성도 검증됐을 뿐만 아니라 세포증식이 58% 향상되고 세포이동이 46% 향상돼 상처 부위가 효과적으로 아물게 되는 뛰어난 치유효과를 보였습니다.

이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단 기초연구사업 (선도연구센터(ERC): 인체부착형 빛치료 공학센터)의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스 테크놀로지(Advanced Materials Technologies) 3월 8일 게재되었습니다. 자세한 내용은 아래 논문과 언론 보도 영상에서 확인하실 수 있습니다.

<논문 정보>

Title: A Wearable Photobiomodulation Patch Using a Flexible Red-Wavelength OLED and Its in Vitro Differential Cell Proliferation Effects

Link: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admt.201700391/full

<언론 보도 영상>

[MBC] ▶ OLED 반창고 

https://www.youtube.com/watch?v=ePbSyaJhcMc 

 [채널A] ▶ 반창고로 ‘레이저 치료’…빛으로 상처 치유한다 

https://www.youtube.com/watch?v=1yXweMt3uX4

[연합뉴스TV] ▶ [핫뉴스] OLED 반창고. 빛 치료로 상처 빠르게 아물어 

https://www.youtube.com/watch?v=Z7kR3_Hvdlo

 

그림1. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 구동 사진

 

그림2. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 상처치유 효과

노용만 교수 연구실 박사과정 김성태 이학민 김학구 학생의 논문이 지난주 미국에서 열린 SPIE Medical Imaging 2018 에서 Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist (Computer-Aided Diagnosis Conference부문 Best Student Paper Award) 를 수상하였습니다.

SPIE Medical Imaging 학회는 의료영상의 세계 최대 규모 학회 중 하나로 의료영상 전분야 9개의 각 conference에서 1등 수상 논문이 Robert F. Wagner Best Student Paper Finalist 에 선정되었습니다.

수상한 논문은 “해석 가능한 딥러닝” 연구결과로  “ICADx: Interpretable computer aided diagnosis of breast masses”입니다.

 

학회: SPIE Medical Imaging (http://spie.org/conferences-and-exhibitions/medical-imaging&nbsp😉

일시: 2018.02.10 – 2018.02.15

수상: Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist (First place in Computer-Aided Diagnosis Conference)

장소: Marriott Marquis Houston, Houston, Texas, United States

논문명: ICADx: interpretable computer aided diagnosis of breast masses

저자: Seong Tae Kim, Hakmin Lee, Hak Gu Kim, and Yong Man Ro

김문철 교수연구실 석사과정 윤성준, 박사과정 김용우 학생이 컴퓨터비전 및 영상처리 분야의 학술행사로서 매년 1회 개최되는 “영상처리 및 이해에 관한 워크숍 (IPIU 2018)” 학술대회에서 우수 논문상 금상(발표 논문 280여편 중 1등상 2편 선정)을 수상하였습니다.

-학술행사명: 영상처리 및 이해에 관한 워크숍 (IPIU 2018)

-행사 기간: 2018년 2월 7일(수) – 2월 9일(금)

-행사 장소: 제주도 메종 글래드 제주 호텔

-논문 제목: 계층구조 콘볼루션 신경망을 이용한 프레임 율 향상에 관한 연구

-저자: 윤성준, 김용우, 김문철

논문 소개:

본 논문에서 계층구조 콘볼루션 신경망을 이용한 프레임 율 향상 기법을 제안한다. 콘볼루션 신경망을 계층적으로 구성하여, 적응적으로 최적의 위치에서 콘볼루션 연산을 수행함으로써 빠른 움직임의 물체의 보간에 강인한 성능을 보였다.

결과적으로 Peak signal-to-noise ratio (PSNR) 관점에서 기존 ICCV 2017 “Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution” 알고리즘과 비교하여 0.41dB 의 향상이 있었으며, 주관적으로도 더 선명한 결과를 보였다.