서강대학교 전자공학과

[언론보도]창업기업 ㈜엠피웨이브(전자공학과 박형민 교수),CES 2024 혁신상 수상 관련 기사   기사출처 오세훈 "혁신기업 위한 '일타강사' 있어야…전방위 지원"[CES2024]   

2024.01.22

박정균 석사과정(지도교수 박형민)신호처리분야 Top conference ‘ICASSP 2024’에 논문 채택▲(왼쪽부터) 전자공학과 박형민 교수, 인공지능학과 박정균 석사과정  본교 인공지능학과 박정균 석사과정생(석사 4학기, 제1저자)과 박형민 교수(교신저자)가 신호처리분야 Top conference인 ICASSP 2024에 발표한 논문이 최종 채택되었다.   논문 제목은 ‘OLKAVS: AN OPEN LARGE-SCALE KOREAN AUDIO-VISUAL SPEECH DATASET’으로, 연구팀은 시청각 음성인식을 위한 대용량 한국어 데이터셋을 최초로 공개하였다. 이는 세계 최대 규모의 시청각 음성 데이터셋으로, 해당 연구는 이를 활용하여 음성인식 딥러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하고 그 우수성을 인정받았다.   ▲연구팀이 구축한 OLKAVS 데이터셋의 견본 영상   한편, ICASSP 2024는 2024년도 4월 14일부터 19일까지 서울 COEX에서 진행될 예정이다.   ▶ 논문 제목: OLKAVS: AN OPEN LARGE-SCALE KOREAN AUDIO-VISUAL SPEECH DATASET▶ 실험 코드 및 데이터셋 링크: https://github.com/IIP-Sogang/olkavs-avspeech         

2024.01.16

신의협 박사과정(지도교수 박형민),국제 저명 저널 IEEE/ACM Trasaction on Audio, Speech, and Language Processing 논문 게재 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 박형민 교수, 신의협 박사과정 본교 지능정보 처리 연구실 (지도교수 박형민)의 신의협 박사과정생이 제1저자로 국제 저명 저널 IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing(2022년 기준 Impact Factor 5.4, JCR 상위 8.1%)에 게재 승인되었다. 발표된 논문 제목은 “Statistical Beamformer Exploiting Non-stationarity and Sparsity with Spatially Constrained ICA for Robust Speech Recognition”으로 신의협 학생은 해당 연구를 주도하였다.   해당 논문은 잡음 환경에서의 강인한 음성인식을 위한 어레이 마이크를 이용한 통계적 음성 빔포밍에 관한 것이다. 음향 빔포밍을 통해 주변 잡음을 줄이고 강인하게 음성만을 향상시킬 수 있다.   제안한 알고리즘은 음성의 통계적 특성을 non-stationary Laplacian 분포 기반으로 빔포밍을 모델링한다. 또한 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA) 기법을 응용하여 빔포밍을 위한 방향 추정을 동시에 진행하여 별도의 방향 정보가 없이 효과적으로 빔포밍을 수행한다.    해당 알고리즘은 다양한 실제 환경에서도 음성 인식을 강인하게 하는 전처리 기법으로서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.   - 논문제목: Statistical Beamformer Exploiting Non-stationarity and Sparsity with Spatially Constrained ICA for Robust Speech Recognition저널명: IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing(2022년 기준 Impact Factor 5.4, JCR 상위 8.1%)  

2024.01.16

전자공학과 박형민 교수 연구팀,국제 최대 신호처리 학술대회 ‘ICASSP 2024’ 논문 채택  ▲(왼쪽부터) 전자공학과 박형민 교수, 신의협 박사과정, 허현준 석사과정  박형민 전자공학과 교수가 지도하는 지능정보처리 연구실 연구팀이 현대자동차 팀과 공동 연구를 진행해 국제 최대 규모의 신호처리 학회인 ‘IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2024’에서 논문을 발표하게 되었다.   전자공학과의 신의협 박사과정생과 허현준 석사과정생(공동 1저자)이 주도하여 연구를 진행하였으며, 발표할 논문 제목은 “NeXt-TDNN: Modernizing Multi-Scale Temporal Convolution Backbone for Speaker Verification”으로 해당 연구를 통해서 음성 기반으로 화자를 인식하고 검증하는 최신 딥러닝 네트워크 구조를 설계하였다.   화자 검증(Speaker Verification)은 등록된 화자의 음성을 기준으로 이후에 입력되는 음성이 동일한 화자인지 아닌지를 판단하는 과제이다. 이를 위해서 딥러닝 네트워크 기술을 통해서 음성으로부터 화자의 정보를 임베딩 벡터의 형태로 추출한다.  <최신 딥러닝 기법을 반영한 NeXt-TDNN 네트워크 구조>연구팀은 기존 화자 검증 분야에서 사용되고 있는 시간차 신경망 (Time-delayed Neural Network, TDNN) 딥러닝 네트워크의 기술이 최신 딥러닝 기술을 반영하고 있지 못한 점을 고려하여 모델을 디자인하였다. 특히 다양한 최신 딥러닝 기술에서 필수적으로 쓰이는 트랜스포머의 구조를 반영하여 이를 화자 검증에 맞는 TDNN 네트워크로 재구성하였다.   한편 ICASSP는 100여 개국 2만여 명의 회원이 가입되어 있는 음성신호처리 분야 세계 최대 규모 학회이다. 주관인 미국 전기전자협회(IEEE) 소속 학회 중에서도 규모가 크고 오래된 학회로 알려져 있다. 오는 2024년에 열리는 ICASSP 2024는 4월 14~19일 서울 강남구 코엑스에서 개최된다.   ▶ 논문제목: NeXt-TDNN: Modernizing Multi-Scale Temporal Convolution Backbone for Speaker Verification▶ 저자 정보 : 신의협(공동 제 1저자), 허현준(공동 제 1저자), 이란(현대자동차), 천영주(현대자동차), 박형민 교수(교신저자, 서강대)  

2024.01.16

 서강대학교 지능형반도체 BK사업단 및 인공지능시스템반도체 연구센터와 비전넥스트 간차세대 영상 솔루션 연구개발 및 인력 양성을 위한 업무협약식 개최 ▲(왼쪽부터)박진홍 개발 센터장, 강석주 BK사업단장/ITRC센터장 12월 14일(목), 본교의 지능형반도체 BK사업단과 인공지능시스템반도체 연구센터가 협력을 강화하기 위해 비전넥스트와 '차세대 영상 솔루션 연구개발 및 인력 양성'을 위한 업무협약식을 개최했다. 이 자리에는 비전넥스트의 박진홍 개발센터장과 서강대학교의 강석주 BK사업단장/ITRC센터장, 윤광석 반도체 전공트랙 사업단장을 비롯한 양 기관의 주요 관계자들이 참석했다.양 기관 간의 협약으로 △차세대 영상 솔루션의 공동 개발 및 상용화 협력 추진 △교육 및 연구개발 목적의 인적 교류 △현장실습, 인턴십 및 신입사원 채용 등 인력 양성 협력이 강조되었다. 이를 통해 양 기관은 기술 혁신과 산업 발전에 기여할 수 있는 중요한 파트너십을 구축하게 되었다.강석주 BK사업단장은 "이번 협약을 통해 양 기관은 혁신적이고 경쟁력 있는 영상 솔루션을 개발하고, 첨단 기술을 보유한 전문가들을 육성하여 국내외 시장에서 선도적인 역할을 수행할 것"이라며, 기대와 비전을 밝혔다.박진홍 개발 센터장은 "이러한 산업 협력을 통해 학계와 산업이 상호 유익한 파트너십을 형성하며, 새로운 기술과 지식을 발굴해 나갈 것"이라고 전했다.이번 업무협약을 통해 본교와 비전넥스트는 차세대 기술 개발과 인력 양성 분야에서 협력을 강화하며, 산학협력의 중요성을 재확인했다. 양 기관은 협력을 통해 산업의 경쟁력을 높이고 국가 경제의 선도적인 주역으로 나아가기 위한 노력을 지속할 계획이다.   ▲업무 협약시 양기관 참석자 사진 

2023.12.26

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. 

2023.12.14

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%) 

2023.12.13

 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  

2023.12.13

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 인공지능학과 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

 남창주 교수, 한국로봇학회 신진과학자상 수상  ▲전자공학과 남창주 교수 본교 전자공학과 남창주 교수가 한국로봇학회에서 수여하는 신진과학자상 수상자로 선정되어 지난 12월 1일 서울 SC컨벤션에서 열린 학회 정기총회에 참석하여 수상하였다. 이 상은 로봇 관련 학문이나 기술 분야에서 장래가 촉망되는 만 40세 미만 우수 신진과학자의 역량 고취를 위해 마련된 상이다.   남창주 교수는 전자공학과 인공지능 로봇 연구실(https://airobotics.sogang.ac.kr)을 운영하며 로봇에게 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 계획을 수립하는 작업 및 모션계획(task and motion planning) 알고리즘 연구와 로봇 강화학습 연구를 수행하고 있다. 특히, 다수의 로봇이 협업을 통해 보다 다양한 작업을 수행하고 작업 수행의 효율을 높일 수 있도록 활발한 연구를 진행 중이다.   한편, 한국로봇학회는 국내 로봇 커뮤니티를 대표하는 기관으로 영문지 Journal of Intelligent Service Robitics(SCIE 등재지), 국문지 로봇학회 논문지(KCI 등재지)를 발행하고 있으며, 국제학술대회인 International Conference on Ubiquitous Robots와 국내학술대회인 한국로봇종합학술대회를 매년 개최하고 있다.  

2023.12.04

  최현지 박사과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2024’ 논문 채택  ▲(왼쪽부터) 전자공학과 홍성완 교수, 최현지 박사과정  본교 전자공학과 최현지 박사과정(지도교수 홍성완)의 논문이 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2024’에 채택되었다.   ISSCC는 1954년 처음 개최된 회로 분야 최고 국제학술대회로, 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하며 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   채택된 논문의 제목은 'A 92.7% Peak Efficiency 12V-to-60V Input to 1.2V Output Hybrid DC-DC Converter based on a Series-Parallel-connected Switched capacitor'이다.   최현지 박사과정생은 전기차 내부에 사용되는 배터리의 전압의 증가 추세에 맞추어, 매우 낮은 전압변환비를 가지는 Hybrid DC-DC Buck Converter를 설계하였다. 본 논문은 Series-parallel-connected Switched Capacitor (SPCSC) 구조를 제시하여, 넓은 입력 전압 범위를 가지면서 다수의 낮은 내압의 소자의 사용으로 높은 효율을 달성하였다.     

2023.11.29

 박효진 박사과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2024’ 논문 채택  ▲(왼쪽부터) 전자공학과 홍성완 교수, 박효진 박사과정  본교 전자공학과 박효진 박사과정(지도교수 홍성완)의 논문이 내년 2월 미국 샌프란시스코에서 열리는 세계 최대 반도체 설계 올림픽인 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) 2024에 채택되었다.   ISSCC는 회로 설계 분야에서 가장 권위있는 반도체 학회로, 이번 ISSCC 2024에서 한국은 49편의 논문을 채택시켜 중국과 미국에 이어 논문 채택 수 3위에 올랐고, 홍성완 교수 연구팀의 논문 ‘A 97.18% Peak-Efficiency Asymmetrically Implemented Dual-phase (AID) Converter with a full Voltage-Conversion Ratio (VCR) between 0-and-1‘이 채택되었다.   박효진 박사과정은 최근 휴대용 기기나 웨어러블 기기에서 사용되고 있는 High-Performance SoC에 적합한 파워를 공급하기 위해 새로운 구조의 DC-DC Buck Converter를 설계하였다. 본 논문에서는 Asymmetrically Implemented Dual-phase (AID) 구조를 제시하여 이전 연구들보다 외부 소자를 적게 사용하고 Voltage-Conversion Ratio가 0-1로 넓으면서도 동시에 높은 효율을 달성하였다.  

2023.11.28