서강대학교 전자공학과

 강석주 교수 연구팀,인공지능 분야 Top Conference 'AAAI 2023' Accept  ▲(왼쪽부터) 강석주 교수, 심재헌 석사과정, 우현우 석사과정, 공경보 부경대 교수  전자공학과 강석주 교수 연구팀(심재헌, 유현우, 공경보 교수)이 인공지능 분야 top conference 인AAAI 2023에 논문을 발표하게 되었다. 논문은 최근 딥러닝 분야에서 높은 성능을 이룩하고 있는 Transformer의 Decoder를 재구성하여 효율적인 semantic segmentation 모델 구조를 제시한다. Transformer를 비전에 적용한 Vision Transformer가 등장함으로 인해 많은 컴퓨터 비전의 많은 task들에서 높은 성능 향상을 이뤄냈다. 하지만 컴퓨터 비전, 그 중 특히 semantic segmentation 분야에서 Transformer의 Decoder를 탐구하는 연구는 아직 미흡하다. 기존 semantic segmentation 논문들은 class-wise learnable query를 사용하는 classical 한 방법을 사용함으로 인해 encoder의 multi-scale feature를 충분히 활용할 수 없거나 추가적인 pixel decoder를 필요로 함으로써 효율성이 낮아진다. 논문은 encoder의 lowest-level feature를 바로 transformer decoder의 query로 적용하는 방식으로 boundary detail 정보를 higher-level feature들에 충당시키며, 추가적인 decoder 모듈을 필요로 하지 않는 효율적인 semantic segmentation 모델을 설계한다. 이를 통해 기존 semantic segmentation 모델들 대비 높은 성능과 효율성을 달성하였다. □ 논문명, 저자정보- 논문제목: FeedFormer: Revisiting Transformer Decoder for Efficient Semantic Segmentation- 저자 정보 : 심재헌(공동 제 1저자), 유현우(공동 제 1저자), 공경보 교수(공동 제 1저자, 부경대), 강석주 교수(교신저자, 서강대)  

2022.12.30

 '젊은 로봇 공학자' (59) 서강대 남창주 교수 '젊은 로봇 공학자(Young Robot Engineer)' 코너는 한국로봇학회와 로봇신문이 공동으로 기획한 시리즈물로 미래 한국 로봇산업을 이끌어 갈 젊은 로봇 공학자를 발굴해 소개하는데 있다.59번째 인터뷰는 서강대 인공지능 로봇 연구실 남창주 교수다. 남 교수는 1984년생으로 고려대학교 전기전자전파공학부에서 2009년 2월 학사, 2011년 2월 석사를 마치고 미국 텍사스A&M대학교에서 컴퓨터 사이언스로 2016년 8월 박사 학위를 받았다. 이후 미국 카네기멜론대학교의 로보틱스 연구소에서 2016년 9월부터 2017년 8월까지 1년간, 또 2017년 11월부터 2018년 6월까지 박사후 연구원으로 근무하다 귀국하여 2018년 7월부터 2021년 2월까지 2년 7개월간 한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단 선임연구원으로 근무하였다. 2021년 3월부터 2022년 2월까지 인하대 정보통신학과 조교수룰 거쳐, 올해 3월부터 서강대 전자공학과 조교수로 재직하고 있다.2020년부터 ICRA, IROS 부편집장(Associate Editor), 2022년부터 IEEE 멀티로봇시스템 기술위원회 공동위원장과 AAAI 시니어 프로그램위원(Senior Program Committee)으로 활동하고 있으며 2019년 6월 지능서비스 로봇 최우수 논문상 등을 수상했다.주요 연구 및 관심 분야는 다수 로봇의 협업, 작업 및 모션 플래닝, 인간-로봇 상호작용, 매니퓰레이션, 네비게이션 등이다.서강대 남창주 교수[기사내용 전체보기]http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=30106&fbclid=IwAR2t5ma4Nd4OXrMZXXrD4qnCT-UhajjknMiHLpZg8EpMe7VURuasK_HwAuw  

2022.11.24

  Prof. Kang Suk-ju of Dept. of Electronics Engineering Wins Merck Young Scientist Award  - Developing technology for creating images based on deep learning in a virtual reality wearable display - - Numerous outstanding research achievements in display systems and artificial intelligence -     Professor Kang Suk-ju of the Department of Electronics Engineering was selected for the “Merck Young Scientist Award” at the International Meeting on Information Display (IMID) 2022, held at BEXCO in Busan from August 23 (Tue.) to 26 (Fri.). The Merck Award is an award for technical papers, given out by IMID and organized by the Korean Information Display Society (KIDS). It was established in 2004, for the 100th anniversary of Merck’s liquid crystal research, to honor outstanding scientific achievements in display technology. Since 2006, the award has been extended to the Merck Young Scientist Award. Professor Kang Suk-ju, who was selected as this year’s winner, is an expert in image and video signal processing in displays and artificial intelligence. He graduated with a bachelor’s degree in Electronics Engineering from Sogang University, received a doctor’s degree in Electrical Engineering from Pohang University of Science and Technology, and became a professor in the Department of Electronics Engineering at Sogang in 2015 after working at LG Display. With a wide range of experience in the field, Professor Kang has been innovating the areas of display enhancement, restoration systems, next-generation display systems, artificial intelligence lightweight technologies, and real-time processing hardware implementation. One of Professor Kang’s major achievements in the next-generation display system is the “development of technology for creating images based on deep learning in a virtual reality wearable display.” The virtual reality wearable display system requires high-resolution images but has limited bandwidth and high energy consumption. Its image quality also presents problems with distortion of the lens and low resolution. To solve this problem, Professor Kang proposed a lightweight, integrated deep learning system based on a new algorithm, along with a hardware structure that considers cognitive image quality. Additionally, he has worked with a display company to develop the world’s first commercially available system related to the relevant source technology. For more than a decade, Professor Kang has demonstrated distinguished research capabilities and results related to display systems and artificial intelligence. Having been internationally recognized, he has published 73 papers in SCI-rated international journals, including the best journals in the field, applied for 42 patents, and received more than 1,700 citations. He has also attended various conferences, including IMID, and presented the results of this study at several guest lectures. In particular, he is working with multiple industries to improve display performance and increase system efficiency with new artificial intelligence technologies. Recently, he is leading the Innovative Graduate Program for Future Brain-Inspired Intelligence System Semiconductors as part of the BK21 FOUR Project to develop new technologies through convergence with intelligent semiconductor technology. ▲ Prof. Kang Suk-ju of the Dept. of Electronics Engineering (middle) ▲ Prof. Kang Suk-ju selected for the Merck Young Scientist Award ▲ Photo from the Merck Young Scientist Award 

2022.10.14

 나송주 석사과정(지도교수 강석주)대한전자공학회 제32회 신호처리합동학술대회 최우수 논문상 수상 ▲ (왼쪽부터)나송주 석사과정, 강석주 교수  전자공학과 재학 중인 나송주 석사과정(지도교수 강석주)이 대한전자공학회 제32회 신호처리합동학술대회에서 최우수 논문상을 수상하였다. 본 학술대회는 대한전자공학회, 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 국내 최고 학술 행사로서, 다양한 신호처리 분야 연구자들의 학술 교류의 장이다. 나송주 석사과정의 논문 제목은 'Feature Adaptation을 사용한 범용적인 Anomaly Detection 구현'이며 논문과 발표에 대한 심사를 거쳐 1등 상인 최우수 논문상을 수상했다. 본 논문에서는 pre-trained 네트워크를 anomaly detection task에 fine-tuning하는 방법론과 이를 기존에 정립된 baseline 모델에 적용한 범용적인 anomaly detection 프레임 워크를 제안한다. 또한, 제안된 방법론이 anomaly segmentation과 one-class novelty detection 모두에서 높은 성능을 가지는 것을 실험을 통해 검증했다.   ▲ 나송주 석사과정이 제안한 feature adaptation 방법의 개념도  나송주 석사과정은 “강석주 교수님의 사려 깊은 지도와 공동저자인 선배들의 도움 덕에 좋은 논문을 작성할 수 있었으며, 이번 학술대회에서 배운 내용을 기억하여 앞으로 석사과정 동안 좋은 연구를 이어가고 싶다.”고 전했다. 한편 강석주 교수 연구팀은 작년에 이어서 2년 연속해서 최우수 논문상을 수상하여, 영상 및 신호처리 분야의 우수한 연구 기술 결과를 인정받았다. 

2022.10.13

 ㈜DB하이텍과 반도체 인력양성 위한 협약식 진행- 전자공학과 내 ‘DBH 인력양성 프로그램’ 설치 -- 매년 10명 내외의 학·석 박사급 인력 선발하여 반도체 분야 전문인력 양성 -  ▲ (왼쪽부터) 심종혁 총장, ㈜DB하이텍 황규철 사장 지난 9월 20일(화), 본관 접견실에서 ㈜DB하이텍과 반도체 전문기술인력양성을 위한 협약식을 진행하였다. 협약식에는 심종혁 총장, 송태경 교학부총장, 김순기 대외부총장, 최정우 공학부학장과 ㈜DB하이텍의 황규철 사장, 이상기 부사장, 하주찬 상무 등 양측의 주요 관계자가 참석하였다. 본 협약을 통해 양 기관은 본교 전자공학과 내 ‘DBH 인력양성 프로그램’을 설치·운영하며 매년 10명 내외의 학·석·박사급 인력 선발을 통해 반도체 분야(회로설계, 공정, 소자) 전문인력을 육성할 것을 약속하였다. 서강대-DB하이텍 반도체 인력양성프로그램 Course는 반도체 전공자를 위한 학사 1년, 석사 2년을 합한 3년간의 반도체 소자/설계 전문가 양성 코스이다. 이를 위해 DB하이텍은 5년간의 협약 기간 동안 매년 본교 전자공학과 학사 및 석·박사생 10여 명을 선정하여 등록금 전액과 학업장려금을 지급할 예정이다. 학업장려금은 학부생 월 50만 원, 석·박사과정은 월 150만 원이다. 선정된 학생들은 본교 교수진의 연구분야 전공적합도 심사와 ㈜DB하이텍 소속 반도체 전문가 심사를 거쳐 본인의 지원 분야에 따른 DB하이텍 소자개발/회로설계 부문 채용이 확정되거나 석사과정이 연계된다. 심종혁 총장은 “국내 최초의 시스템 반도체 전문회사인 ㈜DB하이텍과의 협력을 통해 서강의 우수한 전자공학과 학생들이 반도체 전문가로서 성장할 기회가 되길 바란다.” 라고 전했다. 이에 ㈜DB하이텍 황규철 사장은 협약에 격려와 도움 주신 분들께 감사의 뜻을 표하며, “반도체는 국가 안보와 발전을 견인할 중요한 분야로, 창의적이면서도 글로벌 교양과 실력을 갖춘 서강대 인재들과 함께 지속적인 기업문화 발전과 성장을 통해 반도체 분야의 기술혁신을 이끌어나갈 것”이라고 화답하였다. 

2022.09.22

 김홍석 교수 연구팀세계 최우수 인공지능 학회 ‘NeurIPS 2022’ 논문 게재 승인 -베이지언 추론의 일반적인 방법론에 관한 마코프 체인 몬테카를로 기반 연구-  ▲전자공학과 김홍석 교수  전자공학과 김홍석 교수와 김규래, 오지수 학생이 인공지능 분야 최우수 학회 중 하나인 NeurIPS 2022에 논문 게재 승인을 받았다. 최근 인공지능에서 확률의 중요성은 점점 더 커지고 있는데, 그에 따라 데이터와 통계에 기반한 베이시언 추론이 학계의 큰 관심을 받고 있다. 본 논문은 추론 대상에 대해 관찰한 후 posterior distribution을 얻는 방법에 관한 것으로서, 해당 문제의 복잡도가 매우 큰 경우 근사함수를 사용하여 추론하는 variational inference에 관한 것이다. 확률기계학습은 인공지능 분야에서 매우 중요한 연구 분야 중 하나이며, 그에 따라 김홍석 교수는 올해 1학기에 확률기계학습 강의(대학원)를 서강대에서 처음으로 개설한 바 있다.   본 논문이 발표되는 NeurIPS는 ICML, ICLR과 더불어 세계 3대 인공지능 학회로 평가받고 있는데, 인공지능의 활용 및 응용에 관한 연구보다는 인공지능 원천기술 자체에 관한 연구를 주로 발표한다. 김홍석 교수는 앞으로도 세계 3대 인공지능 학회에 2호, 3호 논문이 서강대에서 계속 나올 수 있기를 희망한다고 말했으며, 이를 위해 연구자들을 장려하기 위한 제도적 보완이 있으면 좋을 것이라고 밝혔다.   한편, 1저자인 김규래 학생은 서강대 전자공학과 졸업 후 현재 UPenn CS 박사과정에, 2저자인 오지수 학생은 서강대 수학과를 졸업하고 NCSU 통계학 박사과정에 각각 입학하였다.     □ 논문명, 저자정보- 논문제목: Markov Chain Score Ascent: A Unifying Framework of Variational Inference with Markovian Gradients- 저자 정보 : 김규래, 오지수, Jacob R Gardner (UPenn), Adji Bousso Dieng (Princeton University), 김홍석 교수(교신저자, 서강대)  

2022.09.22

 전자공학과 강석주 교수,'머크 젊은 과학자상' 수상- 가상 현실 착용형 디스플레이 딥러닝 기반 영상 생성 기술 개발 -- 디스플레이 시스템 및 인공지능 기술 관련 수많은 우수한 연구 업정 이뤄내-▲ (가운데) 서강대학교 전자공학과 강석주 교수 및 연구팀전자공학과 강석주 교수가 지난 8월 23일(화)부터 26일(금)까지 부산 벡스코에서 열린 ‘국제정보디스플레이학회(이하 IMID) 2022’에서 ‘머크 젊은 과학자상’ 수상자로 선정되었다. 머크 어워드는 한국정보디스플레이학회(Korean Information Display Society·KIDS)가 주관하는 IMID에서 제정된 기술논문상으로, 디스플레이 기술 분야의 뛰어난 과학적 업적을 기리기 위해 머크의 액정 연구 100주년인 2004년부터 시상된 상이다. 2006년부터는 머크 젊은 과학자상까지 수여 범위를 확대하였다. 올해 수상자로 선정된 강석주 교수는 디스플레이의 영상 및 비디오 신호 처리와 인공지능 분야 전문가이다. 본교 전자공학과에서 학사를 마치고, 포항공과대학교 전자전기공학과에서 박사 학위를 받은 후, LG디스플레이를 거쳐 지난 2015년 본교 전자공학과에 부임하였다. 관련 분야의 다양한 경험을 바탕으로 디스플레이 화질 향상 및 복원 시스템, 차세대 디스플레이 시스템, 인공지능 경량화 기술 및 실시간 처리 하드웨어 구현 분야에서 혁신을 추구해왔다.강석주 교수의 차세대 디스플레이 시스템 분야에서의 대표적인 업적으로는 ‘가상 현실 착용형 디스플레이에서의 딥러닝 기반 영상 생성 기술 개발‘을 들 수 있다. 가상 현실 착용형 디스플레이 시스템에서는 고해상도의 영상 생성이 필요하지만, 제한된 대역폭 및 많은 에너지 소모 등의 문제가 존재한다. 또한, 화질에 있어서도 렌즈에 의한 왜곡 및 저해상도 등의 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 강 교수는 인지적 화질을 고려한 새로운 알고리즘과 하드웨어 구조를 기반으로 경량화된 통합 딥러닝 시스템을 제안하였다. 아울러 관련 원천 기술을 디스플레이 산업체와 함께 상용화 가능한 수준의 시스템을 세계 최초로 개발하였다.강석주 교수는 10년이 넘는 기간 동안 디스플레이 시스템 및 인공지능 기술과 관련하여 우수한 연구 역량과 결과물을 보였다. 해당 분야 최고 저널을 포함한 73편의 SCI급 국제 학술지에 논문을 게재하였고, 42건의 특허를 출원하였으며, 논문 인용 횟수가 1,700여 회에 이르는 등 대외적으로도 그 성과를 인정받았다. 또한, IMID를 포함한 다양한 학회에 참석하였고, 여러 번의 초청 강연을 통해 해당 연구 결과를 발표하였다. 특히 새로운 인공지능 기술을 적용하며 다양한 산업체와 함께 디스플레이 성능 향상 및 시스템 효율성을 높이기 위한 많은 공동 연구를 진행하고 있다. 최근에는 BK21 Four 사업의 미래 두뇌 모방 지능형 시스템반도체 혁신인재 양성 사업단을 이끌며, 지능형 반도체 기술과 융합을 통한 새로운 기술 개발을 위해 노력하고 있다. 

2022.09.22

 강석주 교수 연구팀, 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최우수 컨퍼런스 'ECCV 2022' 논문 발표 승인  ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 송주원, 박예인 석사과정, 공경보 교수(부경대), 곽재호 석사과정  - High dynamic range 영상 복원에 있어 ghost artifact 해결을 위한 transformer 기반 선택적 HDR 이미징 제시 전자공학과 강석주 교수와 부경대 공경보 교수 공동 연구팀(송주원, 박예인, 부경대 공경보 교수, 곽재호)이 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최우수 컨퍼런스 ECCV 2022에 논문을 발표하게 되었다. 논문에서는 HDR 영상 복원에 있어 ghost artifact 해결을 위한 transformer 기반 선택적 HDR 이미징을 제시한다. 기존 논문들에서는 대부분 CNN 기반 방법을 사용하여 ghost artifact를 억제한다. 그러나 큰 움직임이 있는 영역에서는 필요한 feature가 로컬 영역에 존재하지 않기 때문에 로컬 특징 추출에 특화된 CNN 기반 방법으로는 만족스러운 결과를 얻을 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 'Selective TransHDR: Transformer-based selective HDR Imaging using Ghost Region Mask' 논문에서 ghost region mask를 사용하는 transformer 기반 선택적 HDR 영상 복원 네트워크를 제안한다. 제안 방법은 주어진 영상을 ghost region과 non-ghost region으로 분리한 후 transformer 또는 CNN을 선택적으로 적용한다. 이를 통해 각 region에 대한 feature를 효과적으로 추출함으로써 ghost artifact 완화 측면에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였다. ECCV는 격년제로 개최되는 관련 분야 최고 수준의 학회로 컴퓨터 비전/인공지능 분야에서 IEEE CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), International Conference on Computer Vision (ICCV)와 함께 최고 권위의 학회이다. □ 논문명, 저자정보- 논문제목: Selective TransHDR: Transformer-based selective HDR Imaging using Ghost Region Mask- 저자 정보 : 송주원, 박예인(공동 제 1저자), 공경보 교수(제 2저자, 부경대), 곽재호(제 3저자), 강석주 교수(교신저자, 서강대) 

2022.07.08

 [서강앤솔로지]강석주 교수, 세계 최초 AI기반 VR용 신기술 공동개발  서강대가 다시 한 번 세계 최초의 역사를 기록했습니다.세계 최초로 인공지능 기반가상현실 관련 고해상도 콘텐츠 생성기술을 개발한 것입니다. 강석주 교수는 새로움을 만들어내는 원동력은 문제를 지나치지 않고 해결하기 위해 끝까지 연구를 놓지 않고 완성해내는 열정에서 비롯된다고 답했습니다.신기술과 혁신을 주도하는 신진연구자로 주목받고 있는 강석주 교수를 만나 기술 개발을 통해 마주할 미래에 대해 물었습니다. [출처] 서강앤솔로지 NO.05 PEOPLE 전자공학과 강석주 교수(16p~21p)http://itebook.sogang.ac.kr/sogang_anthology/202203/anthology_05.html    

2022.04.19

 전자공학과 이승훈 교수, 2022 한국반도체학술대회 ‘강대원상’ 수상서강대학교 전자공학과 이승훈 교수가 2022 한국반도체학술대회(KCS2022)에서 ‘강대원상’을 수상하였다.강대원상은 반도체의 기초가 되는 모스펫(MOSFET)과 낸드플래시 데이터 저장 공간인 플로팅게이트(Floating Gate)를 최초로 개발한 고 강대원 박사(1931~1992)의 업적을 기리기 위해 2017년 제정된 상이다.이승훈 교수는 국내 아날로그 집적회로설계 분야의 대표 주자로써 국가 미래 성장의 핵심 동력 산업 근간인 시스템반도체 활성화 및 선진화에 크게 기여하였으며 또한 관련 연구와 논문들을 통해 한국 반도체 발전에 기여한 공로를 인정받아 수상자로 결정되었다. 

2022.01.25