서강대학교 전자공학과

   강석주 교수 연구팀, Hand 영상 데이터 생성 및 Transformer 경량화를 주제로 인공지능 분야 Top Conference ‘ECCV 2024’ 논문 2편 채택 (좌측 상단부터) 강석주 교수, 박준호 석사과정, 유현우 석박통합과정,(좌측 하단부터) 조유빈 석사과정, 강병우 석사과정, 문승훈 석박통합과정, 부산대 공경보 교수  전자공학과 강석주 교수 연구팀의 Hand 영상 데이터 생성 및 Transformer 경량화를 주제로 한 논문 2편이 인공지능 분야 top-tier conference인 ECCV 2024에 채택되었다. Hand 영상 데이터 생성 분야는 강석주 교수 연구팀의 박준호 석사과정이 참여하였으며, Transformer 경량화는 강석주 교수 연구팀의 유현우 석박통합과정, 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 구조 ▲논문의 방법론을 적용하는 과정 (State-of-the-arts와 제안 모델에 대한 정성적 비교) Transformer 경량화와 관련된 논문 제목은 “Embedding-Free Transformer with Inference Spatial Reduction for Efficient Semantic Segmentation”으로 연구팀은 새로운 경량 transformer 구조와 경량화 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 transformer의 attention 구조를 query, key, value embedding 단과 global functioning 단으로 나누고 embedding 단을 생략한 효율적인 경량 구조를 제안한다. 이 구조는 attention에서 핵심적인 global functioning만 남긴 구조로, attention에 대한 새로운 방법을 제안한다. 또한 inference 단계에서 key, value의 resolution을 감소시켜 연산량을 줄이는 새로운 경량 기법인 inference spatial reduction을 제안한다. 이 기법은 추가적인 training이 필요없는 기법으로 다양한 분야 및 모델에 적용할 수 있다. 그리고 본 논문은 이 두 가지 경량 구조 및 방법을 segmentation 분야에 효과적으로 적용하였다. 이번 연구에 참여한 유현우 석박통합과정 학생은 “강석주 교수님께서 사려깊게 지도해주시고 긴 시간의 연구를 믿어주신 덕분에 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 연구를 함께하며 큰 도움을 주신 공경보 교수님과 힘든 시간을 함께 견뎌준 동료 조유빈, 강병우, 문승훈에게도 축하와 감사의 마음을 전하고 싶다” 라고 소감을 전했다. ▲기존 attention 구조(좌)와 제안하는 embedding-free attention 구조 (우) ▲제안하는 inference spatial reduction 방법   [논문정보]1. AttentionHand: Text-driven Controllable Hand Image Generation for 3D Hand Reconstruction in the Wild박준호, 공경보, 강석주2. Embedding-Free Transformer with Inference Spatial Reduction for Efficient Semantic Segmentation유현우, 조유빈, 강병우, 문승훈, 공경보, 강석주  

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. 

2024.05.09

 서강대, 성남시와 ‘첨단산업(시스템반도체 등) 분야 협력체계 구축을 위한 업무협약’ 체결- ‘(가칭)서강-판교디지털혁신캠퍼스(Digital Innovation Campus at Pangyo)’ 운영을 통한교육·연구·산학 활동 협력 및 시스템반도체·인공지능 분야 맞춤형 인재 양성 -  ▲ (왼쪽부터) 심종혁 총장, 신상진 성남시장  본교와 성남시가 4월 17일(수) 오후 2시 성남시청에서  시스템반도체·인공지능 등 첨단산업 분야 협력체계 구축을 위한 업무협약 을 체결하였다. 이날 협약식에는 심종혁 총장, 송태경 대외부총장, 신관우 산학협력단장, 범진욱 시스템반도체공학과장, 정옥현 대외교류처장과 성남시청 신상진 시장, 황규범 4차산업추진단장, 이종빈 미래산업과장, 한국팹리스산업협회 김경수 회장 등 협약 관련 각 기관의 주요 인사들이 참석하였다. 양 기관은 이번 협약을 통해 성남시 ‘판교 제2테크노밸리’ 내에 건립될 예정인 신사옥 내에서 (가칭)서강-판교디지털혁신캠퍼스를 운영하고 이를 통해 시스템반도체·인공지능 등 첨단산업 분야의 맞춤형 인재를 양성하고 협력체계를 구축하기로 약속하였다. 구체적으로는 △성남시 첨단산업의 경쟁력 강화를 위한 네트워크 구축 △첨단산업 분야 전문 인력 양성을 위한 교육·연구·산학 활동 협력 △기타 양 기관의 상호 발전을 위하여 협력이 필요한 사항 등에 대해 협력할 예정이다. 심종혁 총장은 “이번 협약은 ‘디지털혁신캠퍼스’라는 공간에서 첨단산업 분야의 미래를 이끌어갈 인재들을 위해 보다 체계적이고 전문적인 교육을 할 수 있는 좋은 기회”라고 전했다. 또한 “교육부 산학연협력선도대학육성사업(LINC3.0)이 추구하는 비전 중 하나인 지역사회와의 협력을 통한 공생 생태계 구축을 위한 것”임을 강조하였다. 이를 위해 “기업 임직원과 가족, 지역사회 주민과 재취업자를 위한 다양한 실용적·전문적 교육 프로그램을 포함하고 있는 만큼, 성남시와 주변 지역사회의 발전에도 이바지할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. 신상진 성남시장은 “성남시는 판교 KAIST AI연구원, 정자동 성균관대 혁신R&D센터, 그리고 오늘 서강-판교디지털 혁신캠퍼스까지 최첨단 교육‧연구기관이 속속 성남에 둥지를 틀게 되면서 명실상부한 첨단산업 인재 양성의 메카”라며 “기초 인재 발굴부터 석‧박사급 고급 인재 양성까지 대한민국 첨단산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 현장에서 맞춤형 전문 교육을 받을 수 있도록 가능한 모든 지원을 제공할 예정”이라고 말했다. 한편 본교는 2022년 SK하이닉스 계약학과인 시스템반도체공학전공 신설을 시작으로 지난해 (사)한국팹리스산업협회, (유)시높시스코리아와의 시스템반도체 설계 전문인력 양성을 위한 협약을 체결하였으며, 2003년부터 22년간 반도체 BK사업을 수행하는 등 차세대 반도체 전문인력 양성에 총력을 기울이고 있다.  ☞(관련 참고 기사) YTN뉴스 성남시, 서강대와 첨단산업 분야 협력 업무 협약 체결 

2024.04.18

 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. 

2024.04.12

김홍석 교수 연구팀, 통신 분야 국제 저명 저널 IEEE Internet of Things Journal 논문 게재 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, Dr. Hien Thanh Doan 박사후연구원  본교 전자공학과 BK 박사후연구원인 Dr. Hien Thanh Doan(지도교수 김홍석)의 논문이 통신 분야 국제 저명 저널인 IEEE Internet of Things Journal(2023년 기준 JCR Impact Factor 10.6, 상위 2.2%)에 게재 승인 되었다.   본 논문은 통신과 전력의 융합인 스마트그리드 환경에서 재생에너지를 갖춘 프로슈머간의 P2P 에너지 거래에 관한 논문으로서 P2P 전력 시장은 프로슈머가 자신의 비용을 최소화할 수 있도록 하는 것이다. 그러나 물리적 네트워크 제약을 포함시킬 경우 P2P 거래에 여러 도전적인 과제가 존재한다. 특히 기존의 연구는 동적 그리드 가격을 고려하지 않고 고정된 그리드 전력 가격을 사용하였으며, 모든 참가자에 대한 공정성을 고려하지 못하였다. 이러한 정책은 수요가 적은 프로슈머들이 공정하게 대우받지 못할 경우 장기적으로 시장의 발전을 저해하는 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자 수요에 의해 결정되는 두 가지 동적 그리드 가격 체계를 갖는 새로운 형태의 분산형 P2P 전력 시장을 설계하였다. 나아가, 프로슈머의 프라이버시를 침해하지 않으면서 네트워크에서의 전력조류를 최적화하기 위한 물리적 제약이 있는 분산시스템을 제안하였다. 본 연구는 혼잡을 최소화하기 위한 동적 혼잡 가격을 제안하고, 제안된 알고리즘이 최적점으로 수렴함을 증명하였다. 실험 결과는 P2P 에너지 거래가 이전 연구들에 비해 주 전력망의 발전 비용을 56.9% 감소시키고, 소비자와 주 전력망과의 거래는 57.3% 감소함과 아울러, 그리드 가격의 증가이 증가하여도 소비자의 사회적 복지에는 거의 영향을 미치지 않음을 보여주었다.   - 논문명 : Fully Decentralized Peer-to-Peer Community Grid with Dynamic and Congestion Pricing - 저널명: IEEE Internet of Things Journal (IF 10.6, JCR 상위 2.2%)- 저자명 : H. T. Doan(서강대학교), T.H.B. Huy, 김대희, 김홍석 (서강대학교)     

2024.03.26

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.     

2024.03.15

 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.  

2024.03.12

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 구조 골격을 생성하고 이를 기반으로 이미지 편집을 하게 된다.   논문의 방법론을 적용하는 과정배경 이미지를 입력으로 하고 순차적으로 물체와 상호작용을 하는 사람을 생성한다. 

2024.03.05

대규모 데이터센터 기술동향 및 응용 세미나 개최   ITRC 사업단 대규모 데이터센터용 인공지능 시스템반도체 연구센터에서는 지난 2월 28일(수), 정하상관 3층에 위치한 세미나룸에서 ‘대규모 데이터센터 기술동향 및 응용 세미나’를 개최하였다.   이날 세미나는 본 사업 연구책임장인 강석주 교수를 비롯한 ITRC 참여교수들과 Intel 나승주 상무, HPE Korea 유충근 상무 등 기관의 주요 관계자가 참석하였으며 AI발전과 반도체 공정, 패키징 기술 / Accelerated Computing in HPC&AI / Data Center Technical Trends을 주제로 3개의 세션으로 진행되었다.   강석주 ITRC 사업단장은 본 세미나를 통해 “산업체 수요 중심의 실증적인 연구와 인공지능 반도체 분야의 창의적, 융합형 전문가들을 육성하는 연구센터로 성장할 것”이라며 기대와 비전을 밝혔다.   대학ICT연구센터 사업은 지난 2023년 7월 시작으로 올해 2단계 사업을 진행하였으며 AI 반도체설계, 시스템 소프트웨어 개발 전문 및 인력양성을 목표로 서강대학교를 비롯하여 고려대학교, 서울시립대학교, 단국대학교 및 삼성전자를 포함 16개 기업이 참여한다.  

2024.03.05

 삼성디스플레이와 ‘디스플레이 고급인재양성을 위한 협력’ 체결 ▲ (왼쪽부터) 심종혁 총장, 삼성디스플레이 이청 사업부장 본교와 삼성디스플레이가 2월 6일(화) 본관 2층 회의실에서 ‘디스플레이 분야 우수 인재 양성 및 확보를 위한 협약식’을 체결하였다. 이날 협약식에는 심종혁 총장, 전성훈 교학부총장, 최정우 공과대학장, 본 트랙 운영위원장인 강석주 교수와 삼성디스플레이 이청 사업부장, 이관희 부사장, 유호창 상무 등 양 기관의 주요 관계자가 참석하였다. 이번 협약을 통해 양측은 갈수록 첨예해지는 디스플레이 분야에서 긴밀히 협업하여 해당 분야의 미래 경쟁력과 기술 리더십 강화를 위한 맞춤형 인재를 양성할 계획이다. 삼성디스플레이는 국내 대학들과 2019년부터 운영해온 채용 연계형 인재 양성 프로그램인 '디스플레이 트랙'을 기존 3개 대학에서 본교를 포함한 8개 대학으로 확대한다고 밝혔다. 협약에 따라 본교는 디스플레이 분야 맞춤형 인재 양성을 위한 교육과정을 편성하여 운영하고, 삼성디스플레이는 본교 장학생들에게 등록금 및 학업장려금 등 적극적인 지원을 아끼지 않을 예정이다. 심종혁 총장은 “이번 협약을 발판으로 향후 상호 협력을 통해 디스플레이 전문인력 양성 활동을 수행하는 것은 많은 의의가 있다”라며, “서강대학교의 공동연구와 산학협력 활동 경험을 바탕으로 본 MOU를 통해 양 기관의 협력 사업이 성공적으로 진행될 수 있도록 학교 차원의 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. 삼성디스플레이 이청 사업부장은 “심화되는 글로벌 디스플레이 기술 패권 경쟁에서 차세대 기술 우위를 위한 전문 인력 육성이 최우선 과제”라며 “체계적인 인재 육성 시스템을 갖춘 서강대와의 이번 협력은 미래 디스플레이 산업을 이끌어갈 우수 인재를 확보하는 좋은 기회가 될 것”이라고 전했다.  

2024.02.08