2023 캡스톤디자인경진대회 수상작 발표 12월 6일(수) 서강대학교 곤자가홀에서 진행된 2023 캡스톤디자인경진대회 심사결과 총 9개팀을 수상작으로 선정하였습니다. 수상 팀에게는 소정의 연구지원금이 지급될 예정입니다. 구분팀번호성명과제명대상시연2이유진음파 기반의 Frequency Diverse Array 구현 및 빔 패턴 성능 향상대상시연5도정윤SDR을 이용한 근거리 방향탐지 시스템최우수상전시10한지원강유전체 스위칭 특성 모델링을 반영한 Vertical FeMFET 동작 분석김기훈우수상전시25남현욱Variable input to 3.3V Output Buck Converter 이동건전시09유혁준Synapse향 FeFET 소자의 Multi-Bit 구현을 위한 Write Bias Scheme 최적화 및 Variation 분석김민석전시13차주호FMCW Radar 기반 DCNN을 이용한 초단거리 표적 분류전시14최수아Neural Network Solver전시16강성민FedAND+: Federated Learning Exploiting Consensus ADMM Robust in Nonconvex Problems김대웅전시36최정현MCU controlled TMS system최창일
2023 서강전자논문대전 심사결과 안내 2022 서강전자논문대전 심사결과 최우수논문 6편, 우수논문 10편이 선정되었습니다.최우수 논문으로 선정된 대학원생의 연구 포스터는 12월 6일(수) 곤자가홀에서 진행되는 학술제를 통해 발표될 예정입니다.서강전자논문대전은 국제저명학술지(SCI(E))에 게재 완료 또는 예정인 논문의 제 1저자 대학원생이 지원 가능하며 4단계 BK21 사업단 및 퀄컴 후원으로 대학원생의 연구역량강화를 위해 우수 논문을 선정하고 장학금을 지급합니다. 구분 지도교수 학위과정 성명 논문제목 저널명 최우수 김홍석 석사 강희주 FedAND : Federated Learning Exploiting Consensus ADMM by Nulling Drift IEEE Transactions on Industrial Informatics 최우수 김홍석 석박통합 김민수 Stochastic Optimization Energy Mangement System Using Clustered Quantile Scenario Reduction Applied Energy 최우수 유양모 석박통합 조현우 A system-on-chip solution for deep learning-based automatic fetal biometric measurement Expert Systems with Applications 최우수 홍성완 석사 이찬규 A 92 ns Settling-Time Fast-Transient Capacitor-less LDO with a Stable Class B Bandwidth-boosting Error Amplifier and an Improved Buffer for Mobile Applications IEEE Transactions on Industrial Electronics 최우수 홍성완 석박통합 최현지 An Ultra-Low Power Soft-Switching Self-Oscillating SIMO Converter for Implantable Stimulation Systems IEEE Transactions on Industrial Electronics 최우수 윤광석 석박통합 한재호 Flexible Textile Structures Composed of Various Functional Threads and Managing Circuitry for Self-Powered Wearable Sensor System IEEE Transactions on Industrial Electronics 우수 홍성완 석박통합 박효진 A Simultaneous Energy Transferring SIBO Converter Achieving Low Ripple and High Efficiency for AMOLED Applications IEEE Journal of Solid-State Circuit 우수 유양모 석박통합 조현우 A Lightweight Deep Learning Network on a System-on-Chip for Wearable Ultrasound Bladder Volume Measurement Systems: Preliminary Study Bioengineering 우수 범진욱 석박통합 박종민 Multi-Stage Reconfigurable RF-DC Converter With Deep-n-Well Biasing Using Body-Isolated MOSFET in 180-nm BCDMOS Process IEEE Transactions on Circuits and Systems II-Express Briefs 우수 김홍석 석박통합 송근주 DTTrans: PV Power Forecasting Using Delaunay Triangulation and TransGRU Seneors 우수 강석주 석사 박준호 Improving Gaze Trcking in Large Screens With Symmetric Gaze Angle Amplification and Optimization Technique IEEE Access 우수 김홍석 석박통합 손민재 Sector Coupling and Migration towards Carbon-Neutral Power Systems Energies 우수 유양모 석사 박성준 A New Fast Logarithm Algorithm Using Advanced Exponent Bit Extraction for Software-Based Ultrasound Imaging Systems MDPI Electronics 우수 안길초 석박통합 이재혁 11 b 200 MS/s 28-nm CMOS 2b/cycle successive-approximation register analogue-to-digital converter using offset-mismatch calibrated comparators Electronics Letters 우수 안길초 석사 유병호 A 97.7-dB DR 12.3-μW 1-kHz Bandwidth 2nd Order Delta-sigma Modulator with a Fully Differential Class-AB Op-Amp using Floating Class-AB Control Journal of Semiconductor Technology and Science 우수 안길초 석박통합 이재혁 An 11-bit 160-MS/s Non-binary C-based SAR ADC with a Partially Monotonic Switching Scheme Journal of semiconductor technology and science
2023년도 전자공학과 동계 학술제 일시: 2023년 12월 06일 수요일장소: 서강대학교 곤자가홀 [ 행사 내용 ]2024년 2월 졸업예정자 대상 캡스톤디자인경진대회2023년 우수논문대전 최우수논문 전시2023년 반도체전공트랙 성과발표회 [ 행사 일정 ]오후 1시~5시: 캡스톤디자인 결과물과 우수논문대전 우수논문 전시, 반도체전공트랙 산학프로젝트 전시 (곤자가홀 로비)오후 6시~8시: 캡스톤디자인경진대회, 우수논문대전, 반도체전공트랙 성과발표회 시상식 및 경품 추첨, 저녁만찬 (곤자가홀) [ 참석 대상 ]서강대학교 전자공학과 학부생, 대학원생, 졸업생 및 동문, 교수진, 직원 선생님* 참석자 전원을 시상식 및 만찬에 초대합니다. [ 전시 참여 및 경품 응모 방법 ]1) 캡스톤디자인경진대회, 우수논문대전, 반도체전공트랙 성과발표회 관람2) 진행 조교에게 응모권 수령 (오후 1시부터 5시 사이에만 수령 가능합니다)3) 내용 기재 후 시상식에 준비된 응모함에 응모 * 경품응모는 전자공학과 학부생, 대학원생, 반도체전공트랙 학생 모두 참여 가능합니다. (경진대회 참석자 포함) [ 경품 내용 ]에어팟프로 3개(신동만 전자공학과 동문회장 후원)갤럭시 버즈2 프로 3개문화상품권 5만원권 14개 스타벅스 쿠폰 5만원권 10개 [ 관련 정보 ]전자공학과 학부생/대학원생들은 당일 전시에 참여하시어 경진대회와 우수논문대전, 반도체트랙 성과발표회를 응원하여 주시고, 경품 행사에도 참여하시기 바랍니다. 충분량의 뷔페 식사가 준비되므로 당일 시상식과 만찬에 모두 참석하시기를 부탁드립니다. [ 문의처 ] 전자공학과 김영록 교수 02-705-8911 ylkim@sogang.ac.k전자공학과 박태준 조교 02-715-6129 taejune02@sogang.ac.kr전자공학과 최희진 선생님 02-705-8016 eeabeek@sogang.ac.kr전자공학과 김현성 선생님 02-717-8017 eeadmin@sogang.ac.kr반도체전공트랙 사업단 박순원 선생님 02-717-7010 semitrack@sogang.ac.kr
2024 Spring Semester Admission Guidelines https://egradsch.sogang.ac.kr/egradsch/egradsch02_1.html
Admission Guide for International Students2023 Spring Semester Admission GuidelinesAn applicant who wishes to apply for admission for international students must satisfy at least one of the requirements below. (1) Both the applicant and applicant’s parent(s) must be non-Korean citizens- If an applicant or an applicant’s parent(s) is a dual nationality holder with a Korean citizenship, the applicant will not be allowed to apply for the International Student Admission. (If you have acquired a foreign nationality through immigration, you should apply for the domestic student admission.) (2) Overseas Korean applicants or international applicants who have completed their entire elementary, middle school, high school and undergraduate education outside Korea. (+16 years) - An applicant who satisfies both requirements will be sorted into (1). - An applicant who does not meet the conditions above must apply through the domestic student admission, not through the international student admission※ Please download the below Admission Guide Spring 2023 regarding the detailed information. ※ Please download the required forms for the application.Required forms for the application (Click) [Form1] : Application for Admission 1 (You can print out this form only after finishing the online application)[Form2] : Application for Admission 2 [Form3] : Study Plan[Form4] : Recommendation for Admission[Form5_1] : Letter of Guarantee[Form5_2] : Financial Support Form[Form6] : Release of Information※ Online Application Page (Only effective during the application period) [ Important Dates ] • Online Application Period: Nov 22 (Tue) ~ Nov 29 (Tue), 2022• Documents Submission Period: Nov 22 (Tue) ~ Nov 30 (Wed), 2022• Interview for Admission: Dec 17 (Sat), 2022 - Locations designated by the Graduate School or by ZOOM - Notice will be posted on the graduate school website on Dec 14(Wed)• Announcement of Final Results: Dec 29 (Thu), 2022 For more information, please read the "Admissions Guide for International Students" carefully.
The College of Engineering is excited to announce the launch of Academic Mentoring Program (AMP) for International Students. The goal of this program is to support international students with their studies at the College of Engineering. Please refer to the following for further information. 1. Program Detail ○ International students are paired with peer mentors to receive tutoring on their major subjects ○ Overall learning support on major subjects; supplementary studies, course review, advice on preparation for assignments and exams ○ Tutoring at least 3 times a month, at least 1 hour per session 2. Mentoring Period○ 2022 Fall semester : September ~ December (4 months) MentorEnrolled student at the College of Engineering who has completed at least one semesterMenteeEnrolled international student (non-Korean national) at the College of Engineering who has completed at least one semester 3. Eligibility ※ Students who are on leave of absence in 2022 fall semester are not eligible to participate in the program. 4. Benefits ○ Mentor - Monthly Scholarship of KRW 150,000 (4 months) * Scholarship will be awarded each month after mentors submit monthly report ○ Mentee - Receive learning support for smooth transition to college life in Korea 5. Application ○ Application Period/Deadline: 9/1/2022~9/9/2022 ○ How to Apply: eeadmin@sogang.ac.kr ○ Announcement of successful candidates: 9/13/2022 ○ Selection Criteria 6. Contact ○ The department office (Tel: 02-710-2653)
1. 일시: 2022년 6월 13일 월요일 16:30 2. 장소: R715 3. 연사: Gauss Labs. 윤성희 CTO (SK하이닉스 인공지능랩) 4. 제목: Machine Learning Algorithm and Software System Development for Industrial AI 5. 초록: (첨부참고)
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