서강대학교 전자공학과

 홍아민 학부생 (지도교수 김영욱),국제 저명 저널 IEEE Sensors Journal에 제1저자로 논문 게재 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 김영욱 교수, 홍아민 학부생  본교 인공지능 레이다/RF 연구실 (지도교수 김영욱)의 홍아민 학부생이 제1저자로 국제 저명 저널 IEEE Sensors Journal (SCI Impact Factor 4.3, JCR 상위 15%)에 논문을 게재하였다. 발표된 논문 제목은 “Human activity classification based on cognitive Doppler radar to optimize carrier frequency and sampling rate using reinforcement learning”으로, 홍아민 학생은 본 연구를 주도하였다. 인지레이다는 기존 레이더 기술에 인공지능 및 기계 학습 기술을 통합하여 레이더 시스템 성능을 향상시킨 시스템이다. 인지레이다는 환경 변화에 대응하고 학습하여 레이더 파라미터를 조정함으로써 더 효율적으로 대상을 탐지하고 추적할 수 있다. 본 논문에서는 사람 모션 분류 향상을 위해 인지레이다가 Q-learning을 통해 사전 학습되어 레이더 파라미터를 변화시킬 수 있는 레이더 시스템을 개발하였다. 이를 통해 사람 모션에 따라 레이더 파라미터가 최적화되어 분류 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 해당 연구는 사람의 움직임을 더 정확하게 감지함으로써 보안, 의료, 국방 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 더불어 미래의 레이더 기술 및 인공지능 기반의 센싱 시스템에 적용될 것으로 기대된다. 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.  

2024.01.28

 윤광석 교수 연구팀,국제 저명 저널 IEEE Transactions on Industrial Electronics 논문 게재 ▲(상단) 전자공학과 윤광석 교수, 이은혁 석사과정 졸업생  (하단) 김기홍 박사과정 졸업생, 한재호 석박사통합과정 전자공학과 이은혁 석사과정 졸업생, 김기홍 박사과정 졸업생, 한재호 석박사통합과정생(지도교수 윤광석)의 논문이 국제 저명 저널인 IEEE Transactions on Industrial Electronics(2022년 기준 JCR Impact Factor 7.7, 상위 6.3%)에 게재 승인되었다.해당 논문은 압저항, 압전, 슈퍼커패시터 스레드로 구성된 섬유 구조의 자가발전형 센서 시스템에 관한 것이다. 제안한 시스템은 에너지 생성을 위한 다기능 압전 에너지 하베스터, 압저항 변형률, 동작 감지를 위한 정전용량형 촉각 센서, 에너지 저장을 위한 슈퍼커패시터로 구현된다. 이는 직조 구조나 섬유 형태로 제작되므로 다양한 웨어러블 어플리케이션에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.   ▲시스템 개략도 - 논문명: Flexible Textile Structures Composed of Various Functional Threads and Managing Circuitry for Self-Powered Wearable Sensor System- 저널명: IEEE Transactions on Industrial Electronics (IF 7.7, JCR 상위 6.3%) 

2024.01.28

  구본혁 석박통합과정(지도교수 박형민),2023 한국음성학회 가을 학술대회 우수 논문 발표상 수상 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 박형민 교수, 구본혁 석박통합과정 2023년 11월 25일 서울대학교 인문정보연구소에서 개최된 한국음성학회 가을 학술대회에서 전자공학과 구본혁 석박통합과정이 포스터 발표 분야 우수 논문 발표상을 수상하였다. 이번 가을 학술대회에서는 ‘Unmerging the Sibilant Merger in Taiwan Mandarin: Phonetic, Phonological, and Social Factors’, ‘인공지능기술 산업에서의 음성공학의 현황과 성과’, ‘말소리 운율변화에 따른 인공와우 이식 성인의 구어 이해’와 같은 흥미로운 주제를 다루는 3편의 특강, 12편의 구두 발표 및 16편의 포스터 발표가 진행되었다. - 논문제목: Deep Neural Network-Based Efficient Monaural Speech Enhancement for Embedded Device   

2024.01.28

 박형민 교수 연구팀,‘2023 한국어 AI 경진대회’ 제1분야 일반부 최우수상 및 제2분야 우수상 수상 ▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 박형민 교수, 박정균 석사과정생(아래 왼쪽부터) 박영후, 정원, 김장연 석사과정생 2023 한국어 AI 경진대회에서 전자공학과 박정균 석사과정생(지도교수 박형민)은 과학기술정보통신부 장관상인 제1분야(음성인식 성능평가 부문) 일반부 최우수상을, IIP팀(박영후, 정원, 김장연 석사과정생)은 제2분야(기업현안 문제해결: 더존비즈온)에서 우수상을 수상하였다.  ▲ 제1분야 일반부 최우수상을 수상한 박정균 석사과정생 ▲ 제2분야 우수상을 수상한 IIP팀 과학기술정보통신부, NIA 한국지능정보사회진흥원이 주최·주관한 2023 한국어 인공지능 경진대회(부제:인공지능, 모두의 소리에 귀를 열다)는 인공지능(AI) 허브에 개방된 인공지능 학습용 데이터를 활용해 한국어 인공지능 기술 고도화와 신규 서비스 창출을 유도하고, 대학생․청소년 등이 인공지능 인재로 성장할 수 있도록 지원하기 위해 개최된 대회이다. 이번 대회는 제1분야(음성인식 성능평가 부문)와 제2분야(기업현안 문제해결)로 나누어 진행되었으며, 이 중 제2분야는 금융분야 및 비대면 진료를 위한 상담 분야에서 현장의 문제를 해결할 수 있는 AI 솔루션에 대해 평가를 진행하였다. 2개 분야를 통틀어 학생, 스타트업 등 총 302개 팀이 참여하여 약 15대1의 경쟁률을 보였다. 대회는 리더보드 방식(온라인 실시간 순위 기록)으로 진행되었고, 그 결과 21개 팀, 42명이 수상의 영예를 안았다. 한편, 시상식은 11월 17일(금) 열렸으며, 박정균 학생은 상과 함께 부상으로 1,000만 원을, IIP팀은 700만 원을 받았다.  ▲ 2023 한국어 AI 경진대회 수상자 단체 기념 사진 

2023.12.12

Prof. Changjoo Nam received Young Scientist Award from KROS  ▲ Prof. Changjoo  Professor Changjoo Nam of the Department of Electronic Engineering at our university was selected as the recipient of the Young Scientist Award, presented by the Korea Robotics Society. The award ceremony took place on December 1st at the Seoul SC Convention during the regular meeting of the society. This award is designed to recognize the capabilities of outstanding young scientists under the age of 40 who show promise in the field of robotics-related academic or technological research.  Professor Nam, who directs the AI Robotics Lab. (https://airobotics.sogang.ac.kr), is engaged in research on task and motion planning algorithms, as well as reinforcement learning for robots to formulate plans necessary to achieve goals assigned to robots. In particular, he is actively conducting research on multiple robots collaborating to perform diverse tasks and enhance the efficiency of task execution.

2023.12.04

 서강대학교 LINC사업단, 교원창업 기업 ‘CES 2024‘ 혁신상 2개 부문 수상  -교원창업 기업의 글로벌 역량 강화 추진- 서강대학교 전자공학과 박형민교수(엠피웨이브대표) 서강대학교 LINC사업단 (단장 송태경 대외부총장)은 대학 내 교원창업 기업인 ㈜엠피웨이브가 세계 최대 전자·IT전시회 ‘CES 2024’에서 ‘Mobile Devices, Accessories&Apps’와 ‘Digital Health’ 2개 부문에서 혁신상을 수상하였다고 22일 밝혔다.매년 미국소비자기술협회(The Consumer Technology Association, CTA)가 주관하는 'CES 혁신상(CES Innovation Award)'은 현지시간 15일 발표됐으며, 전문가 심사위원단이 기술과 기능, 디자인, 기술의 독창성이나 혁신성, 인류의 시급한 문제에 도움이 되는 기술 여부 등을 평가하여 수여한다. 또한 CES 2024는 내년 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 개최된다. 혁신적 기업들의 기술경연장으로서 2024년에는 13만 명의 관람객과 전 세계 150여 개국에서 3500개 이상의 혁신기업들이 참여할 것으로 예상하고 있다.㈜엠피웨이브는 음성향상 및 음성인식 분야에서 25년 이상 풍부한 연구 경험을 쌓아온 본교 전자공학과의 박형민 교수(대표이사) 및 관련 연구진이 실세계 복잡한 잡음 환경에서 사용가능한 수준의 음성향상 및 음성인식 관련 핵심 원천 기술 개발에 성공하여 이를 제품화하고자 설립한 교원창업 기업이다. 특히, 다채널 음향에코 제거 및 빔포밍, 신호분리 그리고 강인음성인식 기술 등을 바탕으로 스마트홈, 스마트카, 가전, 로봇, 키오스크 및 음성채팅을 포함한 각종 회의 시스템 등 다양한 음성 인터페이스 관련 하드웨어 및 소프트웨어 종합 솔루션을 제공하고 있다.이번 전시회에서 엠피웨이브는 ‘ClearSense Audio’를 적극 소개할 예정이다. 이 제품은 난청자의 청력 저하 문제를 완화하기 위한 단순 보청기 기능을 대체하는 수준을 넘어, 본인 소유의 스마트폰과 이어폰을 이용해 난청자, 일반인 누구든 시끄러운 상황에서 원하는 소리를 선명하게 들을 수 있게 해주는 혁신적인 기술이다. 특히, 소리 증폭의 불편함, 눈에 띄는 착용 모습과 함께 기존 고가의 전문 보청기가 갖고 있는 주요 문제점들을 극복함과 동시에, 간편한 조작으로 듣고자 하는 소리의 왜곡 없이 뛰어난 잡음제거 성능을 갖는 독보적인 기술로 사용자에게 편안하고 선명한 소리를 제공할 수 있다.엠피웨이브 박형민 대표는 "이번 수상은 엠피웨이브의 기술과 사회적 가치실현 정신이 세계적으로 인정받은 결과로 큰 의미를 가지고 있으며, 앞으로도 사회적 가치와 사용자의 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 제품과 서비스를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.서강대학교 LINC사업단은 관내 12개 기관과의 업무협약을 통해 CES 2024 서울통합관 공동운영을 추진하고 있으며, 서강 가족회사 5개 사와 참여기관 최대인 25명의 대학생 서포터즈를 선발하여 참여하고 있다. 아울러 이번 CES 2024 서울통합관은 지난 2020년 서울시의 첫 CES 참가 이후 전시 면적, 참여 기업 수, 참여 서포터즈 수 모두 최대 규모로 운영된다. 13개의 기관이 협업하여 참가하는 서울통합관의 참여기관은 ▲서강대학교 ▲서울경제진흥원 ▲서울바이오허브 ▲캠퍼스타운 ▲AI양재허브 ▲관악구 ▲건국대학교 ▲경희대학교 ▲고려대학교 ▲국민대학교 ▲연세대학교 ▲중앙대학교 ▲한양대학교 이다.[출처] https://www.hani.co.kr/arti/economy/biznews/1117707.html  

2023.11.27

  Winner of the ‘Young Investigator Award’ at the 19th World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress ▲ Department of Electronic Engineering, advised by Prof. Yangmo Yoo, Hyunwoo Cho  Hyunwoo Cho (Department of Electronic Engineering, advised by Prof. Yangmo Yoo), received the Young Investigator Award (YIA) at the 19th World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress, held in Muscat, Oman, from November 4th to 7th.   At the conference, young researchers from medical ultrasound societies across each continent were nominated, and awards were determined through research presentations. Cho participated as a selected nominee by the Asian Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology (AFSUMB).   The title of Cho's research presentation was 'An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging.' This study proposed a novel method of unsupervised learning to dramatically improve the signal quality of plane wave ultrasound imaging.   Although plane wave ultrasound imaging enables exceptionally high frame rates and has been widely used for various clinical applications such as shear wave elastography and ultrafast perfusion imaging, it suffers from artifacts, noise, and low contrast caused by the characteristics of unfocused plane wave signals. Recent studies have highlighted deep learning-based image reconstruction as a promising solution to mitigate these limitations. However, most existing deep learning-based ultrasound image reconstruction techniques rely on supervised learning. Acquiring high-quality target data for supervised learning in the medical ultrasound field is extremely challenging, and the imperfect target data has been a significant hindrance to the performance of deep learning models.   This study proposed a new unsupervised learning method that can be trained with low-quality signals alone and showed significantly better performance in suppressing artifacts and noise and in improving contrast and resolution compared to existing supervised and self-supervised learning methods. The study also demonstrated that the deep learning model trained with this unsupervised learning method could be applied to advanced medical ultrasound applications like ultrafast perfusion imaging. This research is expected to be a foundational technology easily applicable to existing medical ultrasound imaging systems and to yield additional research outcomes in various medical ultrasound applications.   Cho expressed his gratitude: “I would like to thank my advisor Prof. Yangmo Yoo, as well as my lab seniors and colleagues who have supported and cheered me on. I will continue to work hard to conduct good research in the future.“   □ Organized by: World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB)□ Award: The Young Investigator Prize□ Presentation Title: An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging    

2023.11.21

 Publishes a Paper at the Top Conference 'ICCV 2023' in the Field of Artificial Intelligence ▲ (from left) Professor Kang Suk-ju of the Department of Electronic Engineering, Yang Chang-hee in the master’s course, and Professor Kong Kyeong-bo of Pukyong National University (Sogang graduate) A research team led by Professor Kang Suk-ju of the Department of Electronic Engineering (Yang Chang-hee in the master’s course and Professor Kong Kyeong-bo of Pukyong National University) conducted collaborative research with the NAVER Cloud team and published a paper at ICCV 2023, a top conference in the field of artificial intelligence. ICCV (International Conference on Computer Vision), organized by IEEE/CVF, is one of the top conferences in the field of computer science and is a prestigious conference on computer vision and artificial intelligence-pattern recognition. ICCV 2023 will be hosted from October 2 to October 6 at the Paris Convention Center. The team’s paper is titled SEFD: Learning to Distill Complex Poses and Occlusions, and the research was conducted in collaboration with NAVER Cloud. In this paper, the research team proposed SMPL Edge Feature Distillation (SEFD) to resolve difficulties in measuring occlusion and complex poses. The results were shown to be efficient and competitive with other technologies. The paper was also highly recognized for its novel approach to the concept of existing knowledge distillation techniques and for its design which showed efficient results in the practical testing phase. “I’m very honored that my paper is listed in the ICCV during my graduate studies, and I hope it will motivate other graduate students and researchers at Sogang University,” said Yang Chang-hee in the master’s course. “I hope that more of our students will submit papers to top-tier international conferences and achieve success in their work.”▲ (a) How to create the SMPL edge map and how it works in the input stage(b) How to distill fringe noise in the SMPL edge map ▲ Comparison photos of existing Stage-Of-The-Art (SOTA) and proposed methods▶ Title of the paper: SEFD: Learning to Distill Complex Poses and Occlusions▶ Author information: Yang Chang-hee (co-first author), Professor Kong Kyeong-bo (co-first author, Pukyong National University), Min Seong-jun (co-first author, Samsung Electronics), Cha Gun-ho (co-second author, NAVER Cloud), Jang Ho-deok (co-second author, NAVER Cloud), Wee Dong-yoon (co-second author, NAVER Cloud), Professor Kang Suk-ju (corresponding author, Sogang University) 

2023.08.04

 전자공학과 2023 대학 ICT연구센터사업 'AI 반도체' 분야 선정 서강대학교가 주관하고 총 4개 대학 (서강대, 고려대, 서울시립대, 단국대) 10인의 교수 및 18개 기업이 참여하는 “대규모데이터센터용 인공지능시스템반도체 연구센터 (센터장: 서강대학교 전자공학과 강석주 교수)” 가 대학ICT연구센터 (ITRC)사업에 최종 선정되어 최대 8년 총 75억원의 연구비를 지원받게 되었다. 대학ICT연구센터사업은 고급 연구인재를 양성하여 국가의 기술경쟁력을 강화하고 디지털 경제의 성장을 촉진하기 위해 대학의 ICT 핵심기술 분야에서 첨단 연구 프로젝트를 지원하는 프로그램이다. 과기정통부는 대학ICT연구센터사업으로 총 12개의 과제를 선정하였고, 본교에서는 두 분야에서 연구과제가 선정되었다. 이로써 과제별로 최대 8년간(2+4+2년) 연 10억 원 수준(총 75억 원)의 지원을 받아 연 40명 이상의 인재 양성에 나선다. 특히 서강대학교 전자공학과에서는 반도체 분야에서 지난 10년간 두 차례의 ITRC 사업을 운영했던 것에 이어 또 다시 ITRC 사업에 선정된 쾌거이다. 본 연구센터는 초거대 AI를 위한 대규모데이터센터에 활용될 수 있는 초고효율·초저전력 인공지능 반도체 핵심 기술 개발 및 고급 인력 양성을 목표로 하며, 이를 위해 1) 대규모 멀티모달 네트워크 시스템 경량화 설계 및 최적화, 2) 대규모서버용 Storage 메모리 소자 개발, 3) 고효율 전력변환회로/고속 ADC 및 Interface 설계, 4) 저전력 고효율 시냅스 소자/어레이 개발 등의 연구를 진행할 예정이다. 강석주 교수는 “인공지능 시스템반도체 연구센터의 선정에 대해서 저희 전자공학과의 반도체 분야 참여교수님들의 역량을 인정받아서 선정된 것으로 생각하며, 매우 기쁘게 생각합니다. 본 연구센터를 통해서 최근 많이 이슈가 되고 있는 대규모 데이터센터에 필요한 인공지능 반도체 분야의 핵심적인 원천 기술 개발과 관련 학생들이 많이 배출될 수 있도록 노력하겠습니다. 또한 향후 참여 교수님들과 여러 참여 기업들과 긴밀하게 협력하여 새로운 인공지능시스템 반도체용 소프트웨어, 회로, 소자 등의 핵심 기술을 개발하여 향후 대규모 인공지능 시스템의 성능을 향상시킬 수 있도록 노력하겠습니다.”라고 전했다.   

2023.07.05

 전자공학과 2023 부처 협업형 인재양성사업  선정(단장: 윤광석 교수) 본교 전자공학과가 ‘2023 부처 협업형 인재양성사업’의 일환으로 교육부와 산업통상자원부가 주관하는 ‘반도체 전공트랙 사업’에 선정됐다. 반도체 전공트랙 사업은 반도체 분야 산업경쟁력 강화를 위해 산업계 수요 기반의 학부 전공트랙 개발 및 운영을 통한 기술 인력양성 및 공급을 목적으로 하는 사업으로서, 본교는 이번 사업 선정으로 2년간 18억의 예산을 지원받아 사업을 진행한다. 본 사업에는 전자공학과를 비롯하여 시스템반도체공학과 및 경영전문대학원 등에서 총 14명의 교수진이 참여하여 반도체 전공트랙을 개설하며, 11개의 국내 반도체 회사 및 협회 (SK하이닉스, LG전자, 사피온코리아, LX세미콘, 텔레칩스, 픽셀플러스, 넥스트칩, 미연구소, 네메시스, Cadence Korea, 시높시스, 실리콘마이터스, 한국팹리스산업협회) 들과 함께 컨소시엄을 구성하여 산업체 수요를 반영한 교육과정 및 인프라를 구축하여 운영한다. 반도체 전공트랙은 소자 공정, 회로설계 및 시스템 등 반도체 핵심 기술분야의 교육과정을 모두 포함하고 있다. 전공트랙을 이수하는 학부생들은 반도체 기술의 전반에 대한 학습이 가능하며, 학생 개인의 선택에 따라 특정 분야에 대한 깊이 있는 학습 또한 가능하도록 하였다. 또한, 본교의 반도체 전공트랙은 교과목 이수와는 별개로 설계-툴교육-실험실습 (DTL) 교육 등 비교과 실무교육 프로그램을 개설하며, 이를 통하여 트랙 이수 학생들이 반도체 현장에서 즉시 활용가능한 높은 수준의 실무역량을 익힐 수 있도록 할 예정이다. 사업 총괄책임자인 전자공학과 윤광석 교수는 “이번 사업 선정으로 반도체 교육 인프라를 구축하고 학부생들의 실무역량 강화를 통해 경쟁력 있는 핵심인력을 육성할 기반을 마련하였다”고 말했다. 또한 “본 사업을 시작으로, 학부 및 대학원을 아우르는 반도체 연구 교육 프로그램으로의 확장이 필요하다”고 덧붙였다. 본 사업을 통하여 매년 60명의 트랙 이수 학생을 선발하여 교육할 예정이며, 트랙 이수 학생들에게는 장학금 (생활비보조), 현장실습 및 인턴쉽, DTL 및 학술행사 참가비지원, 학술대회 참석, 취업설명회 등 다양한 혜택이 주어질 예정이다. 

2023.06.30