서강대학교 전자공학과

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  

2023.11.25

강석주 교수 연구팀, ‘2023 산학프로젝트 챌린지’ 산업부 장관상 수상  ▲(왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 조유빈 석사과정    전자공학과 강석주 교수 연구팀(조유빈 석사과정)이 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)가 주최한 2023 산학프로젝트 챌린지에서 “차량용 멀티모달 신호 기반 영상분할을 위한 인공지능 모델 연구”를 주제로 산업통상자원부 장관상(최우수상)을 수상하였다.수상한 프로젝트는 기존의 자율주행 영상 분할 딥러닝 기술은 정해진 category에 대해서만 예측할 수 있다는 한계점을 해결하고자 vision-language 멀티모달 기반 영상분할 모델 연구를 수행하여 제약 없는 언어표현에 대해서도 예측 가능하도록 개선하였다. 또한, 비전 인코더와 언어 인코더의 효과적인 융합을 위한 네트워크를 설계하여 향상된 성능을 달성하였다. ▲2023 산학프로젝트 챌린지 산업통상자원부 장관상 수상 사진   한편, 올해로 4회째 진행되는 산학프로젝트 챌린지는 ‘산업혁신인재성장지원사업’의 다양한 성과를 겨루는 행사로 석박사 학생들이 산업 현장에서 나타나는 기술적 문제를 기업과 함께 연구한 산학 프로젝트 성과를 공유하고 경연하는 대회이다.  

2023.11.23

전자공학과 조현우 석박통합과정 (지도교수 유양모)세계 최대 초음파 의학회서 ‘젊은 연구자상’ 수상  ▲전자공학과 유양모 교수, 조현우 석박통합과정  전자공학과 조현우 석박통합과정 수료생(지도교수 유양모)이 지난 11월 4일부터 7일까지 오만 무스카트에서 개최된 세계 최대 초음파 의학회인 19th World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress에서 Young Investigator Award (YIA, 젊은 연구자상)을 수상하였다.   본 학회에서는 각 대륙별 초음파 의학회의 젊은 연구자를 후보로 선정하여 연구발표를 통해 수상을 결정하였으며 조현우 수료생은 Asian Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology (AFSUMB)의 선정 및 추천을 통해 참가하였다.   조현우 수료생의 연구발표 제목은 ‘An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging’이며, 본 연구발표에서는 초고속 평면파 기반의 초음파 신호 품질을 획기적으로 개선하기 위한 새로운 비지도 학습 (unsupervised learning) 방법을 제안하였다.   초고속 평면파 기반의 초음파 영상화 기술은 최근 횡파 탄성 영상 기술 (shear wave elastography), 초고속 관류 영상 기술 (ultrafast perfusion imaging)등에 널리 사용되지만 집속되지 않은 평면파 신호의 특성상 신호의 품질이 떨어져 허상 (artifact), 잡음 (noise), 낮은 대조도 (contrast) 등의 문제가 발생한다. 최근 연구들에 의하면 딥러닝 기반 영상 재건 (image reconstruction) 기술이 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로 주목받고 있다. 하지만, 기존에 제안된 딥러닝 기반 초음파 영상 재건 기술의 경우 대다수 지도학습 (supervised learning)을 기반으로 하고 있는데, 초음파 영상의 경우 지도학습을 위한 고품질 데이터의 획득이 어렵다는 문제가 있으며 품질이 떨어지는 타겟 데이터는 딥러닝 모델의 성능을 저해하는 원인 중 하나로 지목되어 왔다.   본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 저품질 신호만으로 학습이 가능한 새로운 비지도 학습 방법을 제안하였으며 기존의 지도학습, 자기지도학습 방법에 비해 월등히 좋은 허상 및 잡음 억제 성능과 대조도 및 해상도 향상을 확인하였다. 또한 본 연구는 제안한 비지도학습 방식으로 학습한 딥러닝 모델이 초고속 관류 영상화 등의 선진 의료 초음파 응용기술에도 적용될 수 있음을 보였다. 본 연구는 기존의 의료 초음파 영상 시스템에 쉽게 응용이 가능한 기반기술로 이를 기반으로 다양한 의료 초음파 응용기술에서의 추가적인 연구성과가 기대된다.   조현우 수료생은 “유양모 교수님의 따뜻한 지도와 격려에 항상 감사드리며 함께 고민하며 응원해주시는 연구실 선배님들, 동료들에게도 감사하다. 앞으로도 좋은 연구를 할 수 있도록 더욱 정진하겠다.” 라고 전했다.   □ 주관 : World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB)□ 수상명 : The Young Investigator Prize□ 발표명 : An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging    

2023.11.21

김홍석 교수 연구팀,국제 최상위 저널 IEEE Transactions on Industrial Informatics  논문 게재▲(왼쪽부터) 김홍석 교수, 강희주 석사과정, 김민수 석박통합과정, 이범석 졸업생    본교 전자공학과 강희주 석사과정, 김민수 석박사통합과정, 이범석 석사졸업생(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 최상위 저널인 IEEE Transactions on Industrial Informatics(2022년 발표 기준 JCR Impact Factor 11.2, 상위 2.3%)에 게재 승인되었다.   연합학습은 인공지능의 최신 트렌드 중 하나로 데이터 프라이버시를 보장하는 인공지능통신 기술이다. 특별히, 여러 모바일 기기에서 개인 데이터를 사용해 모델 학습을 진행하고, 학습된 모델만 서버로 전송하여 성능을 향상시키면서 개인 데이터의 전송은 학습 중에 일어나지 않아 개인 프라이버시를 보존할 수 있다.   본 논문에서는 분산 최적화에서 널리 쓰이는 Alternative Direction Method of Multiples (ADMM) 방식을 클라이언트의 부분 참여가 이루어지는 연합학습에 적용하여, 부분 참여에서 발생하는 서버 드리프트를 없애는 알고리즘인 FedAND를 제안하였다. 이를 통해 클라이언트 부분 참여와 통계적인 불균형 상황에서도 기존 성능을 압도하는 높은 정확성을 달성하였다.   제안된 FedAND는 다양한 분야에서 데이터 프라이버시 문제를 해결하였고, 특히 의료, 금융 분야에서 연합학습을 통해 맞춤형 모델을 개발하는데 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 에너지ICT 분야와 같이 서로 다른 위치에서 수집된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 최적의 솔루션을 찾는 과정에서 유용하게 활용될 수 있어 그 적용성이 매우 크다고 하겠다.    ▲FedAND대표도- 논문명: FedAND: Federated Learning Exploiting Consensus ADMM by Nulling Drift- 저널명: IEEE Transactions on Industrial Informatics (IF 11.2, JCR 상위 2.3%)- 저자명: 강희주(서강대), 김민수(서강대), 이범석 (POSCO), 김홍석(서강대) 

2023.11.09

 강석주 교수 연구팀,Computer Vision 분야 Premiere Conference 'WACV 2024' 논문 채택 ▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 강병우 석사과정생(아래 왼쪽부터) 문승훈 석박사통합과정생, 조유빈 석사과정생, 유현우 석박사통합과정생 전자공학과 강석주 교수 연구팀(강병우 석사과정생, 문승훈 석박사통합과정생, 조유빈 석사과정생, 유현우 석박사통합과정생)이 Computer Vision 분야 Premiere Conference인 WACV 2024에 발표한 논문이 최종 채택되었다. 논문 제목은 ‘MetaSeg: MetaFormer-based Global Contexts-aware Network for Efficient Semantic Segmentation’으로, 연구팀은 이번 논문에서 query와 key의 feature channel을 축소해 계산량을 크게 줄이면서도 기존 방법들 대비 더 좋은 성능을 보이는 self-attention mechanism인 CRA(Channel Reduction Attention)를 제안하였다. 또한 CRA를 token mixer로 구현한 GMB(Global Meta Block)를 decoder 부분에 결합시킨 semantic segmentation 네트워크인 MetaSeg를 제안하여 낮은 계산 비용으로 가장 우수한 semantic segmentation 성능을 달성하였다.  ▲ 논문에서 제안한 CRA 매커니즘 ▲ 기존 State-Of-The-Art(SOTA) 방법과의 semantic segmentation 성능 비교 사진 한편, IEEE/CVF에서 주관하는 WACV 2024은 오는 2024년 1월 4일부터 1월 8일까지 Waikoloa Beach Marriott Resort, Hawaii에서 개최될 예정이다.  ▶ 논문제목: MetaSeg: MetaFormer-based Global Contexts-aware Network for Efficient Semantic segmentation  ▶ 저자 정보 : 강병우(공동 제1저자), 문승훈(공동 제1저자), 유현우(공동 제1저자), 조유빈(공동 제1저자), 강석주 교수(교신저자, 서강대) 

2023.11.06

 강석주 교수 연구팀,Computer Vision 분야 Premiere Conference 'WACV 2024' 논문 채택 ▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 양창희 석사과정생(아래 왼쪽부터) 강찬희 석사과정생, 공경보 부산대 교수(본교 졸업생) 전자공학과 강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정생, 강찬희 석사과정생, 공경보 부산대 교수)이 computer vision 분야 premiere conference인 WACV 2024에 발표한 논문이 최종 채택되었다. 논문 제목은 ‘Human Motion Aware Text-to-Video Generation with Explicit Camera Control’으로, 연구팀은 이번 논문에서 입력 텍스트에 해당하는 사람의 골격을 생성하고, 생성된 골격을 바탕으로 사람이 포함된 동영상을 생성하는 모델을 최초로 제안하였다. 이는 복잡한 동작을 수행하는 사람이 포함된 동영상을 생성하는 모델의 한계를 극복할 수 있게 설계하여 그 우수성을 인정받았다. 이번 연구에 참여한 강찬희 석사과정생은 “대학원 첫 학기 중 WACV 등재가 확정되어 매우 영광이며, 서강대 대학원생 및 모든 연구실 학생들에게 동기부여가 되기를 희망한다. 앞으로도 더 많은 본교 학생들이 국제학회에 논문을 많이 제출하고, 등재까지 이어지는 좋은 결과를 맺기를 기원한다”라고 소감을 전했다. ▲ 논문에서 제안한 모델 구조  ▲ 논문에서 해결한 3가지 동영상 생성 모델의 문제점 ▲ 논문의 방법을 적용하였을 때의 적용하지 않은 결과와의 비교 한편, IEEE/CVF에서 주관하는 WACV 2024는 2024년도 1월 4일부터 8일까지 하와이 와이콜로아에서 진행될 예정이다.    ▶ 논문 제목: Human Motion Aware Text-to-Video Generation with Explicit Camera Control 

2023.11.06

강석주 교수 연구팀,대한전자공학회 제33회 인공지능신호처리학술대회 장려상 수상 ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 이준호 석사과정 전자공학과 이준호 석사과정(지도교수 강석주)이 지난 9월 21일부터 9월 22일까지 개최된 대한전자공학회 제33회 인공지능신호처리학술대회에서 장려상을 수상하였다. 본 학술대회는 대한전자공학회, 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 국내 최고 학술 행사로서, 다양한 신호처리 분야 연구자들의 학술 교류의 장으로 발전해왔다. 이준호 석사과정의 논문 제목은 ‘Wavelet 변환을 이용한 그래프 기반 시계열 데이터 이상치 검출’이며, 논문과 발표에 대한 심사를 거쳐 3등 상인 장려상을 수상하였다. 본 논문에서는 Graph based anomaly detection network에 wavelet & inverse wavelet transform을 적용하는 방법론을 제안한다. 또한, 제안된 방법론이 진동 데이터 모두에서 높은 성능을 가지는 것을 실험을 통해 검증했다.      ▲ 이준호 학생이 제안한 이상치 검출(anomaly detection) 방법의 개념도  이준호 석사과정은 “강석주 교수님과 공동저자인 선배들의 격려와 관심 속에 이번 연구를 진행할 수 있었고, 학술대회에서의 성과를 계기로 앞으로의 연구에 정진하여 좋은 실적을 내고 싶다”라고 전했다.    

2023.10.11

 김영욱 교수 연구팀, 2023 한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상 3편 수상 및  4D 이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회 최우수상 수상 ▲ (위 왼쪽부터) 차주호(기계/전자 17) 학생, 최지연 석사과정생, 홍아민(전자 18) 학생(아래 왼쪽부터) 김원효(전자 19) 학생, 고다미(전자 20) 학생, 김영욱 교수 전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이 8월 24일(목) 2023 한국전자파학회 하계종합학술대회에서 열린 4D 이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회에서 최우수상을 수상한 데 이어, 일반 부문 1편, 학부 부문 우수 논문상 2편, 총 3편의 우수 논문상을 수상하였다. 4D 이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회는 MIMO기반 4D 이미징 레이다 시스템을 기반으로 다양한 분야에 적용 가능한 고속/고정밀 인공지능 알고리즘 개발 및 응용 분야 발굴을 목적으로 한다. 본 대회에서는 정해진 주제 범위 내에서 참가자들이 자발적으로 주제를 선정하여 연구 결과를 발표한다. 최지연 석사과정생과 차주호, 홍아민, 김원효, 고다미 학생으로 구성된 김영욱 교수 연구팀은 ‘Human skeleton을 이용한 4D 레이다 기반 행동 식별 정확도 향상 방법’을 주제로 연구를 진행하였다. 연구팀은 4D 레이다를 통해 얻은 사람의 point cloud와 카메라 skeleton 영상을 data fusion 하였고, 인공지능 알고리즘을 통해 재구성된 human skeleton map을 이용해 행동 식별 정확도(motion classification accuracy)를 향상시켰다.   팀장을 맡은 차주호 학생은 “이번 경진대회를 통해 기존의 레이다가 아닌 4D 이미징 레이다를 이용해 data를 수집하고 분석해 유의미한 application을 도출하는 새로운 경험을 할 수 있었다. 수상을 계기로 다양한 형태의 레이다와 인공지능 기술을 이용해 실생활에 필요한 application을 만드는 과정에 기여하도록 노력하겠다”라고 전했다. ▲ 최우수상 수상 기념 단체사진 특히 연구팀 중 일부는 경진대회 수상에 더불어 우수 논문상을 받는 성과 또한 거두었다. 최지연 석사과정생은 ‘3D-DCNN를 이용한 Range-Doppler 상에서의 시변화 궤적 특징에 따른 저피탐체 탐지 알고리즘 개발’이라는 제목으로 드론과 같은 RCS가 작은 표적을 range-Doppler 상에서의 궤적을 추적하여 물리적으로 의미 있는 데이터만을 추출하는 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 드론 탐지율은 높이면서 오탐지율을 획기적으로 낮출 수 있는 방법을 구현하였으며, 앞으로 표적탐지 분야에 새로운 체계를 가져올 것으로 기대된다. 홍아민 학생은 ‘Augmentation of Measured Range-Doppler Diagram using Stable Diffusion Model’이라는 제목으로 Stable Diffusion Model에 text embedding을 통해 실제 range-Doppler 이미지와 매우 유사한 레이다 이미지 생성 방법을 연구하였다. 본 연구에서 stable diffusion model을 통해 측정이 어려운 레이다 이미지의 augmentation이 가능해짐에 따라서 향후 레이다 표적 탐지 및 식별 성능 발전에 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 김원효 학생은 ‘Denoising auto-encoder를 이용한 저피탐체 탐지 알고리즘 개발 및 그 성능 평가’라는 제목으로 디노이징 오토인코더를 사용하여 레이다 이미지에서 효과적으로 잡음을 제거하는 연구를 진행하였다. 이 연구를 통해 오토인코더를 이용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 레이다 표적 탐지기 개발의 가능성을 보여주었다.  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. 

2023.09.18

 전자공학과 류승형 박사 (지도교수 김홍석), 세종대학교 교수 임용 ▲왼쪽부터 전자공학과 김홍석 교수, 세종대학교 류승형 조교수   본교 전자공학과의 졸업생인 류승형 박사(지도교수: 김홍석)가 2023년 9월 1일부로 세종대학교 소프트웨어융합대학 AI로봇학과(구 지능기전공학과)의 조교수로 임용되었다.   류승형 박사는 본교 전자공학과에서 학부를 졸업한 후, NICE Lab(지도교수: 김홍석)에서 딥러닝을 기반으로 한 에너지 예측과 전력 패턴 클러스터링 등 에너지 분야의 인공지능 연구를 수행하며 2016년에 석사, 2020년에 박사 학위를 각각 취득하였다. 학위 후 류승형 박사는 한국원자력연구원에서 선임연구원으로 근무하며 이상탐지, 시계열 예측 등 산업 분야의 인공지능 응용 연구를 수행해오고 있으며 1000회 이상의 논문 피인용수(구글 스칼라 기준)가 말해주듯 매우 활발한 연구활동을 이어오고 있다.   김홍석 교수는 “올해 3월에 세종대에 교수로 임용된 김장겸 박사(지도교수: 김홍석)에 이어 류승형 박사가 9월에 세종대에 임용되어 NICE Lab 출신 교수가 2명이 되었다. 향후 서강대 출신의 교수가 더욱 많이 배출되길 기대하면서 앞으로도 연구교육에 더욱 박차를 가하겠다”며 기쁨을 표했다.    

2023.09.05

 전자공학과 김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널 'Applied Energy' 논문 게재  ▲왼쪽부터 전자공학과 김홍석 교수, 김민수 박사과정, 박태섭 박사과정  본교 전자공학과 김민수 박사과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Applied Energy(2023년 발표 기준 JCR Impact Factor 11.2, 상위 6.1%)에 게재 승인 되었다.   해당 논문은 재생에너지 발전과 가정 부하에서 발생하는 다양한 불확실성을 고려한 인공지능 기반의 새로운 가정 에너지 관리 시스템 (Home Energy Management Systems, HEMS)에 관한 것이다. 특별히, 제안하는 프레임워크에서는 이벤트 각각의 불확실성에 대한 시나리오를 딥러닝을 통해 생성한 후, 생성된 다수의 시나리오 간의 확률적 특성을 유지하면서 최적화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 임의의 두 확률분포 사이의 거리를 측정하는 방식 중 하나인 Wasserstein 거리를 기반으로 동작하는 “클러스터 분위수 시나리오 축소” (Clustered Quantile Scenario Reduction, CQSR) 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 본 논문에서는 비교군 대비 연산시간을 최대 93.7%, 가정 에너지 사용 비용을 최대 81.4% 줄였다.   제안된 CQSR HEMS 프레임워크는 재생에너지 생산과 부하 프로파일의 불확실성을 고려하여, 에너지 효율 향상, 지속 가능한 에너지원 채택 증가, 그리드 안정성 강화, 스마트 홈 기술 발전 및 기후변화 완화에 기여할 수 있으며, 가정용 에너지관리시스템 뿐만 아니라, 공장, 빌딩, 전기차충전 등 다양한 응용에 포괄적인 적용이 가능하다.      ▲제안한 HEMS 프레임워크  - 논문명 : Stochastic optimization of home energy management system using clustered quantile scenario reduction- 저널명:  Applied Energy (IF 11.2, JCR 상위 6.1%)- 저자명 : 김민수 (서강대학교), 박태섭 (서강대학교), 정재익 (한국전자통신연구원), 김홍석 (서강대학교)   

2023.08.01

  강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정, 공경보 부경대 교수)인공지능 분야 Top Conference 'ICCV 2023' 논문 발표  ▲(왼쪽부터) 강석주 교수,  양창희 석사과정, 공경보 부경대 교수     전자공학과 강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정생, 공경보 부경대 교수)이 네이버 Cloud 팀과 공동 연구를 진행해 인공지능 분야 Top Conference인 ICCV 2023에 논문을 발표하게 되었다. IEEE/CVF에서 주관하는 ICCV(국제 컴퓨터 비전 학회, International Conference on Computer Vision)는 컴퓨터과학 분야 최고 수준의 학회 중 하나로, 컴퓨터 비전 및 인공지능-패턴인식 분야에 있어 최고 권위의 학회이다. ICCV 2023은 오는 10월 2일부터 10월 6일까지 파리 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다. 논문 제목은 ‘SEFD: Learning to Distill Complex Pose and Occlusion’으로, 이 연구는 네이버 Cloud와의 공동 연구를 통해 성과를 이루었다. 연구팀은 이번 논문에서 사람 포즈 추정을 통해 가림과 복잡한 포즈를 해결할 수 있는 SMPL Edge Feature Disitillation(SEFD)을 최초로 제안했고, 효율적이면서 경쟁력 있는 성능을 선보였다. 또한 해당 논문은 기존의 지식 증류 기법의 개념을 새롭게 접근하면서 실제 테스트 단계에서 효율적인 결과를 보일 수 있도록 설계하여 그 우수성을 인정받았다. 이번 연구에 참여한 양창희 석사과정생은 “대학원 재학 중 ICCV에 등재가 확정되어 매우 영광이며, 서강대 대학원생 및 모든 연구실 학생들에게 동기부여가 되기를 희망한다. 앞으로도 더 많은 본교 학생들이 탑티어 국제학회에 논문을 많이 제출하고, 등재까지 이어지는 좋은 결과를 맺기를 기원한다”라고 소감을 전했다.   ▲ (a) SMPL 엣지 맵을 만드는 방법 및 입력 단계에서의 작동 방식(b) 노이즈 엣지를 SMPL 엣지 맵으로 증류하는 방법   ▲ 기존의 Stage-Of-The-Art(SOTA)들과 제안한 방법들과의 비교 사진 한편, IEEE/CVF에서 주관하는 ICCV 2023은 오는 10월 2일부터 10월 6일까지 파리 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다. □ 논문명, 저자정보- 논문제목: SEFD: Learning to Distill Complex Pose and Occlusion- 저자정보 : 양창희(공동 제 1저자), 공경보 교수(공동 제 1저자, 부경대), 민성준(공동 제 1저자, 삼성전자), 차건호(공동 제 2저자, 네이버 Cloud), 장호덕(공동 제 2저자, 네이버 Cloud), 위동윤(공동 제 2저자, 네이버 Cloud), 강석주 교수(교신저자, 서강대)        

2023.07.24

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