서강대학교 전자공학과

 류성주 교수 연구팀, Exynos AI Challenger 최우수상 수상 ▲(왼쪽부터) 조교찬, 박정규 학사과정, 김상연 석박통합과정, 류성주 교수 본교 전자공학과 학부과정 조규찬(4학년, 석박사통합과정 입학 예정), 박정규(4학년) 학생과 석박사통합과정 김상연 학생(지도교수 류성주)이 삼성전자 S.LSI 사업부에서 주최한 제 1회 Exynos AI Challenger 공모전에서 최우수상을 수상했다. 본 공모전은 200만 원 상당의 엑시노스 레퍼런스 디바이스(ERD)를 제공받아 ENN SDK(Exynos Neural Network Software Development Kit) 개발 환경에서 온디바이스(On-device) AI/ML 모델을 생성하고 적용하는 대회이며, 2023년 11월부터 2024년 5월까지 진행되었다. 류성주 교수 연구팀 학생들은 엑시노스 온디바이스 환경에서 경량화된 딥러닝 모델을 활용한 키워드 검출(keyword spotting) 시스템을 구현하였다. 김상연 석박사통합과정 학생은 "이번 대회를 통해 엑시노스 에코시스템의 구축 목적과 진행 경과를 알게 되었으며, 현재 진행 중인 저지연 및 저전력을 위한 온디바이스 키워드 검출 시스템을 만들고 검증하는 연구에 큰 도움이 될 것 같다."라고 소감을 전했다.   

2024.09.23

 전자공학과 남창주 교수, 2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정  ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 남창주 교수, 연세대 남석인 교수, 연세대 김민구 교수, 경희대 김상현 교수  본교 전자공학과 남창주 교수, 연세대학교 남석인 교수(사회복지학과), 김민구 교수(의학공학교실), 경희대학교 김상현 교수(기계공학과)로 이루어진 공동연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2024년도 기초연구실 지원사업의 개척형에 신규 선정되었다. 연구 과제명은 「초고령 사회 일자리 혁신 : 노인 맞춤형 다중감각 인터페이스를 통한 로봇 공유제어 기술」로, 연구 기간은 2024년 8월부터 2027년 4월까지 2년 9개월이고 총 13.75억 원(연평균 5억 원)의 연구비를 지원받는다. 우리나라는 2025년부터 초고령 사회로 진입할 정도로 노인 인구가 급증하고 있다. 하지만, 풍부한 현업 경험과 노하우를 가진 “파워 시니어”들에게 양질의 일자리를 제공할 준비는 되어 있지 않다. 대부분의 일자리가 단기·단순 노무직 중심의 저임금 일자리이다. 이런 노인 일자리 문제는 노인 문제로도 이어진다. 심각한 노인 빈곤율과 자살률(모두 OECD 1위)은 우리 사회 불행한 노인의 현실을 단적으로 보여준다. 노령화와 동시에 급감하는 출생률은, 생산인구 부족이라는 시급한 노동 시장의 문제도 야기한다. 이번 연구는 노인의 원격 근로라는 새로운 기술 영역을 개척하는 사회 문제 해결형 R&D이다. 노인 일자리, 노인 우울감, 생산인구 부족이라는 우리 사회의 난제를 로봇·AI 기술로 해결해보고자 하는 연구자들이 뜻을 모았다. 노인 맞춤형 작업 인터페이스를 통해 노인과 협업하여 작업을 계획하고 실행하는 로봇 플래닝 및 제어 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 세부적으로는, 노인의 인지 및 신체적 특징을 바탕으로 한 새로운 사용자 인터페이스, 노인의 언어·행동적 작업 지시 및 작업 관련 정보를 이용해 로봇의 작업 및 모션 계획을 수립하는 플래닝 기술, 노인의 개입을 중재하고 제어 입력의 불안정성과 불연속성을 최소화하는 공유제어 기술, 다양한 작업 정보를 제공하기 위한 로봇의 멀티모달 센싱 기술을 개발한다. 노인의 의견을 주도적으로 반영하여 수요자 중심의 지속 가능한 기술을 개발하기 위해 노인복지 전문가인 남석인 교수와 리빙랩을 운영한다. 기술 수용 과정에서 노인의 심리사회적 변화를 다차원적으로 측정하고, 개발된 기술이 기존 노인 일자리의 대안이 될 수 있는지 확인하는 사회과학 연구도 병행하는 초학제 융합 연구이다.   연구 책임자인 남창주 교수는 “노인을 돌봄의 대상으로만 바라본 기존의 로봇 연구에서 벗어나, 노인을 기술의 주체적인 사용자이자 사회에 기여하는 생산적 집단으로 변모시키는 연구를 통해 노인을 행복한 사회 구성원으로 재탄생시키고자 하는 연구자들의 강한 의지가 모였다”면서, “이번 연구를 통해 보다 다양한 사회 구성원들이 스마트폰을 사용하듯 로봇 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되길 기대하며, 초고령·저출생 사회의 노인·노동력 문제를 완화하는 데 기여하고 싶다”는 포부를 밝혔다. 또한, “우수한 연구 역량을 보유한 연구자들과 함께 공학 기술과 노인 복지 연구가 융합된 초학제 연구를 수행할 수 있게 되어 매우 기쁘다”라는 소감도 밝혔다. 한편, 기초연구실 지원사업은 특정 연구주제 중심의 소규모 기초연구 그룹을 지원하여 국가 기초연구 역량 강화를 도모하는 집단연구사업이다. 특히, 본 과제의 유형인 개척형은 국내에서 거의 시도되지 않은 새로운 분야의 창의적·도전적 연구 지원을 통해 역량 있는 젊은 연구자의 성장을 지원하는 것을 목적으로 한다. 

2024.09.23

 강석주 교수 연구팀, 인공지능 분야 Top Conference ‘ECCV 2024’ 논문 2편 채택 (좌측 상단부터) 강석주 교수, 강병우 석사과정, 문승훈 석박통합과정박준호 석사과정, 유현우 석박통합과정, 조유빈 석사과정, 부산대 공경보 교수  전자공학과 강석주 교수 연구팀은 Hand 영상 데이터 생성 및 Transformer 경량화를 주제로 인공지능 분야 top-tier conference인 ECCV 2024에 논문 2편이 채택되었다.Hand 영상 데이터 생성 분야는 강석주 교수 연구팀의 박준호 석사과정이 참여하였으며, Transformer 경량화는 강석주 교수 연구팀의 유현우 석박통과정, 조유빈 석사과정, 강병우 석사과정, 문승훈 석박통합과정과 부산대학교 공경보 교수팀이 공동으로 참여하였다.European Conference on Computer Vision (ECCV) 학회는 인공지능 관련하여 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야에서 최고 권위의 학회이다. ECCV 2024는 오는 9월 29일부터 10월 4일까지 밀라노 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.Hand 영상 데이터 생성 분야의 논문 제목은 “AttentionHand: Text-driven Controllable Hand Image Generation for 3D Hand Reconstruction in the Wild”으로, 본 연구팀은 텍스트 기반으로 자유롭게 Hand 영상 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 이미지를 통해 3차원 손 복원 분야에 기여하는 생성 모델을 제안하였다.본 논문에서 제안한 방법은 크게 2가지이다. 첫 번째 방법은 주어진 텍스트 프롬프트로부터 손과 관련된 토큰(예를 들어, hand, holding, 또는 grasping)에 집중하여 해당 잠재 임베딩의 특징을 강조하는 Text Attention Stage (TAS)이다. 두 번째 방법은 손에 대한 전역적, 국소적 시각 정보 기반으로 잠재 임베딩을 학습시키는 Visual Attention Stage (VAS)이다. 이 두 방법은 Diffusion 기반으로 설계되었기 때문에 주어진 텍스트 프롬프트와 Hand Mesh 영상에 잘 대응되는 Hand 영상을 끊임없이 생성할 수 있다. 특히, 생성된 이미지를 통해 3차원 Hand 영상 데이터 복원 성능을 크게 개선하여 실내 환경과 실외 환경 사이의 도메인 격차를 완화하는데 기여하였다.  이번 연구에 참여한 박준호 학생은 “석사과정 2년동안 강석주 교수님께서 저를 끝까지 믿고 지도해주셔서 좋은 결과를 달성할 수 있었다. 포기하지 않고 끊임없이 노력한 결과 ECCV에 등재할 수 있게 되어 매우 기쁜 마음이며, 연구실 학생들도 좌절하지 않고 진심을 다해 연구하면 국제 학회에 논문이 등재될 수 있을 것이다.”라고 소감을 전했다. 제안한 프레임워크 세부 구조논문의 방법론을 적용하는 과정 (State-of-the-arts와 제안 모델에 대한 정성적 비교) 기존 attention 구조(좌)와 제안하는 embedding-free attention 구조(우)   제안하는 inference spatial reduction 방법 

2024.07.15

 전자공학과 김홍석 교수 연구팀,국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위 ▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정(아래 왼쪽부터) 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정  본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정, 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정 (지도교수 김홍석)이 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회에서 학생팀 부문 최종 2위를 달성했다. ‘Hybrid Energy Forecasting and Trading Competition’은 전력 및 에너지 분야에서 세계적인 학회인 IEEE Power and Energy Society Working Group에서 개최하고, 세계에서 가장 큰 신재생 에너지 회사 중 하나인 Øred와 유망한 신재생 에너지 스타트업 rebase energy가 지원하는 세계적인 대회이다. 본 대회는 2024년 2월 19일부터 2024년 5월 18일까지 진행되었으며, 총 66개의 팀이 참가해 신재생 에너지 (태양광, 풍력) 발전량 예측과 거래 부문에서 경쟁하였다. 김홍석 교수 연구팀은 ‘NICE_Forecast’ 팀명으로 참가해 딥러닝 기술 기반 신재생 에너지 발전량의 불확실성을 고려한 예측 및 거래 알고리즘을 구현하였고, 이를 통해 학생팀 부문에서 종합 최종 2위를 달성하였다. 송근주 석박사통합과정학생은 “이번 대회를 통해 신재생 에너지의 불확실성 문제가 에너지 시장 및 전력 계통에 어떤 영향을 미치는지 직접적으로 알게 되었으며, 향후 이러한 문제를 다루는 연구를 하고 싶다.”라고 전했다. 

2024.07.09

 김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재 ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 전지훈 석박통합과정, 천호진 석박통합과정  전자공학과 전지훈 석박통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Applied Energy(2024년 기준 JCR Impact Factor 10.1, 상위 6.1%)에 게재 승인되었다. 해당 논문은 실제 운행 중인 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 데이터를 활용해서 전기화학적 모델과 딥러닝 모델을 동시에 고려하여 배터리의 상태를 진단한다. 실제 운행 중인 ESS에 발생하는 화재나 폭발과 같은 사고는 큰 금전적, 인명적 손실을 초래하기에 사전에 문제가 발생하기 전에 ESS 구성요소인 모듈의 이상을 판별하는 것이 매우 중요한 목표이다. 본 논문에서 딥러닝 모델과 전기화학 모델을 활용하여 배터리의 본질적 특성을 포착하고 상호보완적인 관점에서 배터리의 상태를 진단한다. 먼저 디노이징 오토인코더를 활용하여 배터리의 고장 데이터가 없는 환경을 극복하고 잠재 공간 분류 방법으로 이상 모듈을 탐지한다. 둘째로 전통적인 용량 증분 분석을 재해석하여 실시간 ESS 운용에 적합하도록 전압 증분 분석 방법을 제안한다. 이후 앞서 활용된 디노이징 오토인코더와 전압증분 분석을 공동으로 고려하여 ESS의 이상 배터리 모듈을 탐지하고 정량화한다. 구체적으로, 비지도 학습 기반 이상 분류 알고리즘(One Class Support Vector Machine, OCSVM)과 정규화 변환된 표준점수(Transformed Z-score)를 활용하여 이상 배터리 모듈을 판별하고, 이상치를 정량화한다. 제안된 프레임워크는 실제 운행중인 ESS 배터리를 활용하여 두 상보적인 관점에서 배터리를 분석하고 이상 모듈 판별 및 정량화로 안전한 배터리 운용을 가능하게 한다.     ▶ 논문명 : ProADD Practive Battery Anomaly Dual Detection Leveraging Denoising Convolutional Autoencoder and Incremental Voltage Analysis▶ 저널명 : Applied Energy(IF 10.1, JCR 상위 6.1%)▶ 저자명 : 전지훈(서강대학교), 천호진(서강대학교), 정병일(두산에너빌리티), 김홍석(서강대학교)  

2024.06.26

 본교, 삼성디스플레이와‘디스플레이 연구센터를 위한 산학협력’ 협약 체결  서강대학교(총장 심종혁)와 삼성디스플레이(대표 최주선)가 지난 4월 29일(월) 서강대학교 산학협력단 대회의실에서 제3기 산학협력위원회 진행을 위한 ‘서강대학교-삼성디스플레이 산학협력 협약식’을 진행하였다. 이날 협약식에는 서강대학교 송태경 대외부총장, 신관우 산학협력단장, 정옥현 대외교류처장 및 센터 참여 교수와 삼성디스플레이 이관희 부사장, 소병수 상무 등 양 기관의 주요 관계자가 참석하였다. 본 연구센터는 디스플레이 분야의 우수 연구 기술 및 인력 확보를 위해서 2014년부터 진행해오고 있으며, 이번 협약을 통해 디스플레이 분야에서 긴밀히 협업하여 삼성디스플레이에 필요한 우수 기술 확보와 함께 맞춤형 인재를 양성할 계획이다. 송태경 대외부총장은 “디스플레이 분야의 긴밀한 상호 협력을 통해 다양한 기술 연구와 해당 분야 고급인력 양성을 수행할 것으로 기대하며, 본 협약을 통해 연구센터가 성공적으로 진행될 수 있도록 학교 차원의 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. 삼성디스플레이 이관희 부사장은 “최근 디스플레이 분야 기술 경쟁이 심화되면서, 다양한 차세대 기술에 대한 연구와 함께 고급 인력을 양성하는 것은 매우 중요하다”며, “서강대학교와 협력으로 디스플레이 분야의 우수 연구 기술과 함께 글로벌 경쟁력을 갖춘 전문 인재를 확보할 것"이라는 기대를 전했다.  

2024.05.28

 전자공학과 김영욱 교수정보통신기획평가원 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’에 선정  전자공학과 김영욱 교수가 제안한 연구가 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’ 에 선정되었다. 서강대학교가 주관하고 총 5개 대학 (서강대, 서울대, 경희대, 숭실대, UNIST)이 참여하는 “미래 생산성 초고율화를 위한 인공지능 기반 RF 부품 및 시스템 설계기술 개발” 연구는 IITP로부터 최대 5년 총 28.5억원의 연구비를 지원받게 된다. 본 연구에는 전파 분야 기술 생산성 향상을 위한 인공지능기반 전파부품 및 시스템 설계·측정 핵심요소의 개발을 목표로 한다. 전파부품 설계에 인공지능 기술을 활용할 시에 안테나 및 RF 부품 해석의 반복 횟수를 최소화하여 설계에 요구되는 시간을 대폭 감소할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 연구될 기술은 전파 부품 설계뿐만 아니라, 레이다 신호처리, 전자파 측정, 어레이 교정 시스템, 전자파 신호해석 및 EMI/EMC 분석 등의 다양한 분야에 적용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예측된다.  김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 스마트헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다. 

2024.05.28

 한준규 교수, 국제 저명 저널 Nano Letters 표지 논문 게재 ▲시스템반도체공학과/전자공학과 한준규 교수  시스템반도체공학과/전자공학과 한준규 교수가 공동 제1저자로 참여한 논문이, 국제 저명 저널인 Nano Letters(impact factor: 10.8) 2024년 3월 호에 출판 및 표지 논문으로 선정되었다. 본 연구에서는 KAIST와의 공동 연구를 통해, 인간의 뇌에서 발생하는 뇌파의 진동 현상을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발하였다. (논문명: A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network)인공지능 기술은 비약적으로 발전해왔지만, 기존 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 이용해 인공지능 연산을 수행하면 막대한 에너지가 소비된다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 바이리스터(biristor) 소자를 활용해 진동기를 구현하고, 진동기 간 상호작용을 통해 진동 신경망을 구현하였다. 진동 신경망은 신호의 크기가 아닌 위상을 활용하여 정보를 전달하므로 전력 효율 측면에서 강점이 있다. 이를 기반으로 영상 처리에 활용되는 경계선 인식을 구현하였으며, NP-hard 문제 중 하나인 그래프 문제를 해결하였다. 개발된 진동 신경망은 복잡한 문제를 효율적으로 해결함으로써 스케줄링, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계, 인수 분해 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.  

2024.05.28

 김영욱 교수 연구팀,IEEE GRS-Chapter상 수상 및 우수 연구자상 수상 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 김영욱 교수, 김윤수 석사과정  전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 김윤수 석사과정생이 2024년도 한국전자파학회(KIEES) 동계종합학술대회에서 일반 부문 IEEE Geoscience and Remote Sensing (GRS)-Chapter상을 수상하였다. 본 연구는 "FDTD 방법을 이용한 Frequency Diverse Array의 성능 분석"이라는 제목으로 김윤수 학생이 시뮬레이션 및 분석을 주도하였다. Frequency Diverse Array (FDA)는 기존 위상 어레이에 다중 주파수를 이용하여 각도 뿐 아니라 거리 축에서도 빔 집약을 달성하여 원하는 지점에 빔을 집중시킬 수 있다. 본 논문을 통해, FDA 기술의 명확히 해결되지 않은 기술적인 측면들을 FDTD 시뮬레이션을 통해 시간 영역에서 실제 송신 신호가 어떻게 전파되는지 분석하고, 기존의 위상 어레이와 비교하여 빔 집약 성능 등을 비교하였다.한편 김영욱 교수는 전자파학회로부터 ‘우수 연구자상’을 수상했다. 이 상은 매년 우수한 학술 업적과 적극적인 봉사를 통해 전자파학회의 발전 및 전자파 분야의 학술 발전에 기여한 연구자에게 1년에 한 번 수여되는 상이다. 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다.  

2024.05.28

 강석주 교수 연구팀(양창희, 강찬희, 오하니), computer vision 분야 Top conference ‘CVPR 2024’ 논문 채택 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 양창희, 강찬희, 오하니 석사과정, 부산대학교 공경보 교수  전자공학과 강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정, 강찬희 석사과정, 오하니 석사과정)이 부산대학교 공경보 교수팀과 공동으로 computer vision 분야 Top conference인 CVPR 2024에 발표한 논문이 최종 채택되었다.IEEE/CVF에서 주관하는 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition Conference)은 컴퓨터 비전 및 인공지능-패턴인식 분야에서 최고 권위의 학회이다. CVPR 2024는 오는 6월 19일부터 6월 21일까지 시애틀 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 ‘Person in Place: Generating Associative Skeleton-Guidance Maps for Human-Object Interaction Image Editing’으로, 연구팀은 입력 이미지에 맞는 사람의 골격을 자동으로 생성하고, 생성된 골격과 입력 텍스트를 바탕으로 이미지를 편집하는 프레임워크를 최초로 제안하였다. 이 논문에서 제안한 방법은 입력된 배경 이미지에서 물체가 있는 부분을 선택하고 사람이 생성되기 원하는 부분을 선택하면 배경의 물체와 상호작용하는 사람의 골격을 생성한다. 이 생성된 골격을 이용하여 inpainint 모델을 이용하여 이미지를 편집하는 기술을 소개한다. 이 논문에서는 이러한 방법론 뿐만 아니라, associative attention이라는 새로운 방법의 사람의 자세를 생성할 때, 쓰이는 모델을 제안하기도 하였다. 이는 물체의 feature와 사람의 feature를 고려하여 물체와 상호작용하는 사람 생성 시, 관절에 weight를 전파(propagate)하는 방식으로 작동한다. 이번 연구에 참여한 오하니 석사과정생은 “강석주 교수님께서 사려 깊게 지도해주시고 연구실 선배들이 아낌없는 도움을 주셔서 좋은 결실을 맺을 수 있었다. 대학원 첫 학기에 CVPR 등재가 확정되어 매우 기쁜 마음이며, 앞으로도 더 많은 연구실 학생들이 국제 학회에 논문이 등재되는 좋은 결과를 맺기를 기원한다.”라고 소감을 전했다.  논문에서 제안한 프레임워크 구조골격을 생성하고 이를 기반으로 이미지 편집을 하게 된다.   논문의 방법론을 적용하는 과정배경 이미지를 입력으로 하고 순차적으로 물체와 상호작용을 하는 사람을 생성한다. 

2024.05.28