서강대학교 전자공학과

 전자공학과 2023 부처 협업형 인재양성사업  선정(단장: 윤광석 교수) 본교 전자공학과가 ‘2023 부처 협업형 인재양성사업’의 일환으로 교육부와 산업통상자원부가 주관하는 ‘반도체 전공트랙 사업’에 선정됐다. 반도체 전공트랙 사업은 반도체 분야 산업경쟁력 강화를 위해 산업계 수요 기반의 학부 전공트랙 개발 및 운영을 통한 기술 인력양성 및 공급을 목적으로 하는 사업으로서, 본교는 이번 사업 선정으로 2년간 18억의 예산을 지원받아 사업을 진행한다. 본 사업에는 전자공학과를 비롯하여 시스템반도체공학과 및 경영전문대학원 등에서 총 14명의 교수진이 참여하여 반도체 전공트랙을 개설하며, 11개의 국내 반도체 회사 및 협회 (SK하이닉스, LG전자, 사피온코리아, LX세미콘, 텔레칩스, 픽셀플러스, 넥스트칩, 미연구소, 네메시스, Cadence Korea, 시높시스, 실리콘마이터스, 한국팹리스산업협회) 들과 함께 컨소시엄을 구성하여 산업체 수요를 반영한 교육과정 및 인프라를 구축하여 운영한다. 반도체 전공트랙은 소자 공정, 회로설계 및 시스템 등 반도체 핵심 기술분야의 교육과정을 모두 포함하고 있다. 전공트랙을 이수하는 학부생들은 반도체 기술의 전반에 대한 학습이 가능하며, 학생 개인의 선택에 따라 특정 분야에 대한 깊이 있는 학습 또한 가능하도록 하였다. 또한, 본교의 반도체 전공트랙은 교과목 이수와는 별개로 설계-툴교육-실험실습 (DTL) 교육 등 비교과 실무교육 프로그램을 개설하며, 이를 통하여 트랙 이수 학생들이 반도체 현장에서 즉시 활용가능한 높은 수준의 실무역량을 익힐 수 있도록 할 예정이다. 사업 총괄책임자인 전자공학과 윤광석 교수는 “이번 사업 선정으로 반도체 교육 인프라를 구축하고 학부생들의 실무역량 강화를 통해 경쟁력 있는 핵심인력을 육성할 기반을 마련하였다”고 말했다. 또한 “본 사업을 시작으로, 학부 및 대학원을 아우르는 반도체 연구 교육 프로그램으로의 확장이 필요하다”고 덧붙였다. 본 사업을 통하여 매년 60명의 트랙 이수 학생을 선발하여 교육할 예정이며, 트랙 이수 학생들에게는 장학금 (생활비보조), 현장실습 및 인턴쉽, DTL 및 학술행사 참가비지원, 학술대회 참석, 취업설명회 등 다양한 혜택이 주어질 예정이다. 

2023.06.30

 최연소 뇌공학회장 박 교수 "블랙홀 뇌? 미래 기술의 시작" [과학기술X학회④] 박형민 한국뇌공학회장"뇌공학 발전, 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책 必""뇌공학회, 특정연구자 전유물 아냐···누구든 참여 가능 장 만들 것"박형민 서강대 교수는 한국뇌공학회를 이끄는 역대 최연소 회장이다. 그는 우리나라가 AI등 선두에 서기 위해 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 말했다.[사진=김지영 기자] "뇌공학발전과 차세대 인공지능 기술을 선도하기 위해 필요한 것은 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책이다. 특히 인공지능을 연구함에 있어서 우리는 이미 벤치마킹할 좋은 대상(뇌)이 있다. 뇌의 인지메커니즘을 공학에 적용하는 연구는 가장 빠르고 확실한 방법이 될 수 있다." Chat GPT와 같은 생성형 AI기술 등장으로 뇌공학이 그 어느 때보다 주목받고 있다. 뇌공학은 베일에 싸인 뇌의 인지메커니즘을 이용하고 이를 공학적으로 응용하는 융합학문이다. 우리가 기대하는 많은 미래 기술들이 뇌공학에서 출발한다.한국뇌공학회를 이끄는 박형민 회장은 빠르게 진화하는 AI(인공지능)기술 등에서 우리나라가 선두에 서기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 피력했다. 이미 존재하는 뇌 시스템을 공학에 접목하기 위해 필요한 것은 끈질긴 연구를 위한 '시간'이라고도 강조했다. 뇌의  공학적 응용으로 기존 공학은 새로운 변화를 맞이하고 있다. 세상을 바꿀 기술 중 하나로 혁명이라고 까지 불리는 AI기술을 공학계가 어떻게 다루고 선도해야할까. 한국뇌공학회의 창립멤버이자 지난 2월부터 학회장을 맡은 박형민 회장을 만나 미래 뇌공학 발전에 대해  들었다.  ◆ "공학발전 뇌 이해 필요해" 연구자 자발적 참여로 시작 "90년대 후반, 미국과 일본 등에서 블랙박스와 같은 뇌를 이해해야한다는 흐름이 시작됐다. 우리나라도 뇌연구촉진법을 제정했고, 관련 대형프로젝트 등이 시작됐다. 공학적 한계를 극복하기 위해 뇌의 이해를 높여야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 법을 계기로 공학계가 발족시킨 것이 뇌공학회다. "우스갯소리로 과학기술자들은 각자만의 언어가 있다고 한다. 전문분야가 다르면 소통하기란 쉽지 않다는 이야기다. 공학적 한계 극복을 위해 뇌를 접목해야한다는 공감대가 높아졌지만 공학자들이 뇌를 모방해 공학적으로 응용하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 이를 뛰어넘기 위해 산학연 역량을 결집해 발전시키자는 것이 뇌공학회의 시작이었다. 한국뇌공학회는 뇌신경정보학, 뉴로엔지니어링, 뉴로피드백, 신경회로망, 기계학습, 뇌기계인터페이스, 진화연산 등 뇌공학 관련분야 연구자들이 모여 심포지엄을 개최하며 2014년 정식 발족했다. 약 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학 분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다.  뇌공학회는 2014년 정식 발족했다. 현재 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다. [사진=한국뇌공학회] 6대 회장을 맡은 박형민 서강대 교수는 40대로 역대 회장 중 가장 젊다. 1대 회장을 지낸 국내 AI전문가 이수영 KAIST 전기전자공학부 명예교수의 제자다. 휴먼인터렉션 관련 연구를 국내에서 오랫동안 해왔다.  AI기술은 빠르게 발전했지만 그는 "현재 기술은 많은 한계가 존재한다"고 말했다. Chat GPT, AI스피커, 환자진료를 돕는 의료 AI등 끊임없이 기술이 등장했지만 사람의 뇌와 비교하면 갈 길이 멀다는 이야기다. 예를 들어 사람은 오감으로 들어오는 정보들을 뇌가 이전 경험을 바탕으로 종합적인 관점에서 인지하고, 추론하며, 행동으로  반응한다. 짧은 드라마를 보더라도 무슨 상황인지 대략 파악할 수 있고, 정보가 입력되면 걷거나 팔을 움직이는 등 그에 따른 필요 동작도 가능하다. 하지만 현존하는 AI기술은 거기까지 미치지 못했다.박 회장은 그 이유에 대해 "AI에 주로 쓰이는 딥러닝 모델은 뇌의 정보처리를 아주 단순한 형태로 모사하는 것에서 시작했지만, 현재 AI기술은 뇌와 관계없이 독립적으로 발전하기 때문"이라고 분석했다. 괴리가 크다 보니 AI기술의 빠른 발전에도 한계가 드러나고 있다.결국 그는 "현재 AI기술 한계를 극복하기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 높여한다"고 강조했다. 그는 "공학자들이 뇌 이해 자체를 어렵게 생각한다. 나 역시 그랬다"면서도 "뇌는 이미 존재한다. 이미 존재하는 것을 배워 적용하는 것이 뇌공학인 만큼 실패는 없다고 생각한다. 우리에게 필요한 것은 시간"이라고 피력했다.이어 그는 "뇌가 다양한 기능을 갖는 만큼, 뇌공학은 활용분야도 다양하다. 그만큼 다양한 분야의 연구자들이 모여야 한다. 뇌공학회는 특정연구자만의 전유물이라고 생각하지 않는다.  뇌공학을 발전시키고 싶은 모든 사람들에게 열려있는 만큼 관련연구자들이 모여 적극적으로 교류할 수 있는 장으로 만들 것"이라고 강조했다.특히 그는 뇌공학 발전을 위해 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책을 강조했다. 그는 "현재 도출된 AI 전략기술 개발계획은 많이 다듬어지기는 했지만 '알파고'와 같은 외부충격에 신속한 대응을 위해 시류에 맞춰 만들졌다는 느낌이 많이 든다. 단기간에 많은 자원과 예산을 투입하는 것도 좋지만 진짜 키워야하는 기술이라면 긴 호흡의 국가적인 지원이 우선시되어야 할 것"이라고 덧붙였다. ◆ "연구자 간 활발한 교류 계기 만들 것" 임기동안 박 회장은 "뇌공학회를 알리고 많은 연구자가 함께 지식을 공유할 수 있는 계기를 만들고 싶다"고 말했다. [사진=김지영 기자] 임기 동안 박 회장은 뇌공학회가 어떤 학회인지 알리고 많은 연구자들이 함께 지식을 공유할 수 있기를 바랐다. 그는 "학회 규모를 키우되 연구자간 활발한 교류가 일어날 수 있는 계기를 마련하고 싶다"며 "당장은 어렵더라도 뇌공학 대형 행사를 뇌공학회를 통해 국내에 유치하는 것도 방법이 될 수 있다고 본다.  긴 호흡으로 보면서 좋은 기회를 만들어나갈 것"이라고 강조했다.  한편, 박 회장은 기계와 효율적인 소통을 위해 음성인식에 주목한 연구자 중 한명이다. 음성인식기술은 최근 인공지능 비서 등에도 활용되지만 시끄러운 공간에서는 여전히 사용이 어렵다. 그는 어수선한 상황에서도 제대로 음성을 인식할 수 있게 여러 개의 마이크를 사용하거나 시청각 정보를 활용하는 방식을 포함한 다양한 방법을 연구하고 있다.최근 그의 연구분야는 음성인식뿐 아니라 사람의 행동과 표정을 모니터링하는 등 의사소통에 필요한 정보들을 같이 딥러닝에 적용하는 인간중심 인터랙션 연구로 진화하고 있다.  출처- https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=100750

2023.06.09

 박형민 교수, 2023년 한국뇌공학회 회장 취임   ▲전자공학과 박형민 교수전자공학과 박형민 교수가 지난 2월, 2023년 한국뇌공학회 회장으로 선출되었다.   한국뇌공학회는 여전히 많은 부분이 미지의 영역으로 남아있는 뇌의 인지 메커니즘을 이해하고 이를 공학적으로 응용하기 위한 융합학문으로서 뇌공학을 발전시키고 차세대 인공지능 기술을 선도하기 위해 설립된 학회이다.   박형민 교수는 한국뇌공학회 창립이후 학술, 재무, 총무이사를 거쳐 2021년 부회장 임기까지 뇌공학 발전을 위해 꾸준한 활동을 이어 왔으며 올해부터 2년간 한국뇌공학회 회장직을 수행한다. 박 교수는 “한국뇌공학회는 뇌공학 연구의 구심점으로서, 뇌의 인지 메커니즘 규명과 인공지능 기술 발전의 시너지를 목적으로 다양한 세미나 및 심포지엄 등의 활동을 펼쳐 회원 간의 정보 교류 및 기술 협력 활성화를 주도할 것이며, 변화에 선제적으로 대응해 나가겠다”라며, “신임회장으로서 무거운 책임과 의무를 되새기며 다양한 프로그램으로 한국뇌공학회의 위상을 높이기 위해 최선을 다할 것”이라고 취임 소감을 전했다.  

2023.05.10

 홍성완 교수 연구팀, 회로설계 분야 Top Conference ‘VLSI 2023’ 2편 Accepted     본교 전자공학과 박효진 박사과정과 이찬호 석사과정 (지도교수 홍성완)가 아날로그 회로설계 Top Conference인 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits 2023에 각각 1편씩 Accept 되었다.   IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits 2023는 이론, 분석, 설계 및 회로의 실제 구현과 시스템 및 신호 처리에 대한 회로 기술의 응용으로 지정된 분야의 간략한 논문을 발표한다. 기본 과학 이론에서 산업 응용에 이르기까지 전체 스펙트럼이 포함된다.   박효진 박사과정생의 논문 제목은 "96.48% Peak-Efficiency Continuous-Current Step-Up Battery Charger (CC-SUBC) with Dual Energy-Harvesting Sources for Automotive Application"이며, 본 논문에서 에너지 하베스팅 소자인 TEG와 PV Cell로부터 동시에 에너지를 추출하여 차량용 배터리를 충전하는 새로운 구조의 Step-up Converter를 제안하였다. 해당 구조는 기존의 Step-up converter에서는 불가능하였던 충전 전류를 연속적으로 배터리에 공급할 수 있어 배터리 충전 성능을 향상할 수 있었다.   이찬호 석사과정생의 논문 제목은 “A 1V 20.7μW Four-Stage Amplifier Capable of Driving a 4-to-12nF Capacitive Load with >1.07MHz GBW with an Improved Active Zero”이며, 본 논문에서 낮은 입력 전압에서 높은 Gain을 가지는 Four-Stage Amplifier를 제안하였다. 본 논문에서는 낮은 입력 전압에서 높은 Gain을 얻기 위해 Four-Stage로 구성된 Amplifier 구조를 제시하고, 기존에 사용된 것보다 더 효율적인 Active Zero 구조를 이용하여, 큰 Load Capacitor를 구동함에도 불구하고 넓은 Gain Bandwidth를 달성할 수 있었다. 

2023.04.28

본교 전자공학과 남창주 교수와 한국생산기술연구원 강재현 박사의 공동연구 성과가 산업 자동화 분야 국제 저명 저널인  IEEE Transactions on Industrial Informatics(2022년 기준 JCR Impact Factor 11.648, 상위 3%)에 게재 승인 되었다. 해당 논문은 이동 로봇이 센서 정보를 이용해 주행하는 공간에 대한 지도를 작성하는 동시에 공간 내 자신의 위치를 추정하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술에 대한 것으로, 공간 내 객체에 대한 의미 정보(semantic information)를 비전 센서 기반의 SLAM (Visual SLAM) 기술에서 활용하는 방법을 제안하였다. 로봇의 정확한 위치 추정을 위해 로봇에 장착된 카메라의 6차원 좌표(위치 및 방향) 오차를 보정해야 하는데 기존 기술은 일반적인 사진 정보를 이용하기 때문에 조명이나 카메라 시점 차이가 성능에 영향을 줄 수 있다.   본 논문에서는 Visual SLAM 기술에서 위치 오차를 보정하기 위한 새로운 오차 측정 방식에 대하여 제안하였다. Normalized Information Distance (NID)라는 개념을 통해 기존 방법으로는 수치화하기 어려운 의미 정보들 사이의 차이를 정보 이론(information theory) 관점에서 수치화하여 기존 Visual SLAM의 성능을 개선하는 성과를 얻었다. 본 연구 결과는 카메라를 이용하는 차량 및 이동 로봇의 위치 추정 정확도를 높여 자율주행의 성능을 향상시키는데 활용될 수 있다.   - 논문명 : A Measure of Semantic Class Difference of Point Reprojection Pairs in Camera Pose Estimation- 저자명 : 강재현(한국생산기술연구원), 남창주(서강대학교)   정보 기반 의미 정합성을 사용한 Visual SLAM 기술  

2023.03.22

김영욱 교수 연구팀, 2023 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 2편 수상    전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이 2023년도 한국전자파학회 동계종합학술대회에서 학부 부문 우수 논문상을 2편 수상하였다. 박승연 학생은 ‘Range-Doppler Diagram 기반 CNN을 이용한 저피탐체 탐지 기술‘이라는 제목으로 FMCW 레이다를 이용하여 드론과 같은 RCS가 작은 표적을 시간에 따라 추적하고 그 특징을 추출하여 표적을 탐지하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서 새로운 드론 탐지 방식을 제안하였고 그 우수성을 인정받아 우수 논문상을 수상하였다. 최인수 학생은 ’FMCW 레이더를 이용한 심폐소생술 수행 시의 가슴 압박 깊이 측정‘이라는 논문에서 심폐소생술시 가슴 압박 정도를 레이다를 이용하여 측정하고 회귀 모델을 사용하여 그 정확도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 이 연구를 이용하면 응급재난시에 휴대폰에 장착된 레이다를 사용하여 심폐 소생술의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 서울대학병원의 홍기정 교수팀과 공동으로 진행하였다.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.  

2023.03.09

  정진호 교수 연구팀, ISOCC 2022 Openedge Technology Award 수상               ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 전영채 석사과정, 정재훈 석사과정, 장영민 박사과정, 정진호 교수전자공학과 RF회로설계 연구실의 전영채, 정재훈, 장영민, 정진호(지도교수)가 2022 International SoC Conference (ISOCC 2022)에서 Openedge Technology Award를 수상하였다.ISOCC는 매년 개최되는 국제 학회로, 반도체 시스템 온 칩 분야의 최신 기술 트렌드와 우수 디자인을 지속적으로 선보이고 있다. 이번 대회는 전 세계 18개국의 학교, 기업, 연구소의 전문가 및 연구자 500여 명이 모여 약 200편의 논문을 발표했다.본 논문에서는 InP HBT(heterojunction bipolar transistor) 반도체 기술을 이용하여 D-대역 전력 증폭기 IC를 설계하고, 광대역 마이크로스트립-도파관 변환 구조를 이용하여 D-대역 전력 증폭 모듈을 구현하였다. D-대역(110 – 170 GHz에 해당하는 주파수 대역)은 6 G 이동통신의 후보 주파수 대역으로 국내외 많은 연구 기관 및 기업에서 이 주파수 대역의 이동통신용 반도체 회로 개발을 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 본 연구는 D-대역에서 전력 증폭기 집적회로 및 모듈을 설계 및 구현하였으며 그 결과의 우수성을 인정받아 Openedge Technology Award를 수상하였다.- 논문 제목: D-band Power Amplifier Module with Medium Output Power Using E-plane Waveguide Transition- 저자: 전영채, 정재훈, 장영민, 정진호한편, RF회로설계 연구실은 6 G 통신 및 레이다용 RF 및 테라헤르츠(THz) 집적회로, 안테나 및 전력 결합 모듈, 그리고 high speed I/O interface 집적회로 설계, 인지기능 향상을 위한 뇌자기자극 시스템 설계 등 RF 및 아날로그 회로 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 

2023.02.08

정진호 교수 연구팀, 2022 한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상 수상    ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 박성준 석사과정, 정진호 교수 전자공학과 RF회로설계 연구실의 박성준, 정진호(지도교수)가 2022년도 한국전자파학회 하계종합학술대회에서 우수 논문상을 수상하였다. 해당 논문은 이동통신 및 레이다에 필수적인 밀리미터파 대역 고출력 전력 증폭 모듈을 구성하기 위한 전력 결합기 설계에 관한 것으로, 더 많은 전력 증폭기 IC를 결합하기 위하여 표준 도파관의 E-평면을 확장하는 기술을 제안하였다. - 논문 제목: 금속 포스트를 이용한 E-평면 확장 도파관 설계 - 저자: 박성준, 정진호  RF 회로 설계 연구실은 6 G 통신 및 레이다용 RF 및 테라헤르츠(THz) 집적회로, 안테나 및 전력 결합 모듈, 그리고 high speed I/O interface 집적회로 설계, 인지기능 향상을 위한 뇌자기자극 시스템 설계 등 RF 및 아날로그 회로 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 한편, 한국전자파학회는 1989년에 창립한 정보통신 분야의 대표적인 학회이다. 국내외 전자파 관련 기술의 동향 및 신기술 등을 소개하고 연구내용을 발표하는 학술 행사이며, 특히 국문 논문지 및 영문논문지(JEES, SCIE 등재)를 발간하고 있다.  

2023.02.08

김호진 박사(지도교수 안길초)TCAS-II 2022 논문 Accept ▲ (왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 김호진 박사  본교 전자공학과 김호진 박사(지도교수 안길초)가 아날로그 회로설계 분야 국제 저명 저널인 IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs(2021년 기준 JCR impact factor 3.691) 2022에 Accept 되었다.   IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (TCAS II)는 이론, 분석, 설계 및 회로의 실제 구현과 시스템 및 신호 처리에 대한 회로 기술의 응용으로 지정된 분야의 간략한 논문을 발표한다. 기본 과학 이론에서 산업 응용에 이르기까지 전체 스펙트럼이 포함된다.   해당 논문의 제목은 "A Single-Loop Third-Order 10-MHz BW Source-Follower-Integrator Based Discrete-Time Delta-Sigma ADC"이며, 김호진 박사는 본 논문을 통해 Source-Follower 기반의 Integrator를 활용하여 광대역 3차 Delta-Sigma ADC를 개발하였다. 또한 고속 동작을 보장하면서도 높은 선형성을 유지할 수 있도록 하는 Reference Shuffling DWA 기법을 적용하였다.   ▲ 김호진 박사가 제안한 구조  ▲ 김호진 박사가 제안한 회로도 및 타이밍도     

2022.12.26

      대한민국의 미래를 이끌어 갈 차세대 리더를 선정하는 시사저널의 창간 기획, ‘차세대 리더 100인’에 서강대학교 강석주 전자공학과 교수가 선정되었다. 그는 의학/과학 분야를 대표하는 10인 중 한 명으로 이름을 올렸으며, 이외에도 2022 머크 어워드 ‘젊은 과학자 상’을 수상하는 등 세계적으로도 연구 성과를 인정받고 있다. 이와 같은 성과를 바탕으로 올해 교육 및 연구 부문에서 모두 업적 최우수 교원으로 선정되기도 하였다. 본교의 졸업생이자 교수로서 서강대학교의 명성을 더욱 높여주고 있는 그의 이야기를, 서강가젯이 들어보았다.    본 인터뷰는 서면으로 진행되었습니다.       안녕하세요? 먼저 자기소개 부탁드리겠습니다. 안녕하세요. 저는 서강대학교 전자공학과 교수로 재직 중인 강석주라고 합니다. 2015년 9월부터 현재까지 7년째 근무하고 있으며, 최근에 많은 관심을 갖는 인공지능 기술을 여러 산업 분야에 적용하는 연구를 하고 있습니다. 저 역시 서강대학교 전자공학과를 1999년도에 입학하여 여러 동기 및 선후배들과 학부 시절을 즐겁게 보냈고 좋은 경험들을 많이 할 수 있었습니다. 학부 시절이나, 다시 돌아와 교수로 재직하고 있는 지금까지도 여러 훌륭한 선후배 분께 많은 도움을 받았으며, 항상 감사한 마음을 가지고 있습니다. 교수로 재직하고 있는 지금은 제 자리에서 가장 잘 하는 것이 학교를 위한 일이라 생각하고 열심히 노력하고 있습니다. 이렇게 선후배님과 동문분들과 소통할 수 있는 기회가 생겨서 매우 기쁩니다.          # ‘시사저널 2022 차세대 리더 100’ 강석주 서강대학교 전자공학과 교수 선정       무엇보다 앞서 시사저널에서 선정한 ‘2022 차세대 리더 100인’에 선정되신 것을 축하드립니다! 다양한 부문 중 의학/과학 분야를 대표하는 10인 중 한 분으로 선정되셨는데요, 선정되신 소감 부탁드립니다. 우선 축하해 주셔서 감사드립니다. 사실 제가 언제 어떻게 선정되었는지도 정확히 몰랐고, 선정된 사실도 주변을 통해서 전달받아서 다소 늦게 알았습니다. 선정해주신 것에 매우 감사드리며, 우리 학교를 알릴 수 있다는 것에 큰 의미를 두고 있습니다. 아마도 올해 머크 젊은 과학자상 수상과 함께, 저의 연구 분야와 연관이 있는 가상현실 및 메타버스가 최근 많은 관심을 받으면서 제가 선정된 것이 아닐까 생각합니다. 해당 선정에 걸맞게 앞으로 관련 분야에서 더 열심히 노력해서 좋은 연구 결과를 지속적으로 만들어 낼 수 있도록 하겠습니다. 아울러 무엇보다 저와 함께 열심히 연구하고 있는 연구실 학생들에게도 감사를 전하고 싶습니다.       올해 가상현실 디스플레이에서 필요한, 경량화 된 딥러닝 시스템을 개발하신 공로를 인정받아 ‘머크 어워드 젊은 과학자상’도 수상하셨습니다. 디스플레이 분야의 권위있는 상으로 알려져 있고, 교수님의 전문 연구 분야인 만큼 남다른 소회를 가지고 계실 거라 예상합니다. 이에 대한 소감 역시 부탁드립니다. 해당 분야에서 권위있는 머크 젊은 과학자상을 수상하게 되어 매우 영광스럽게 생각합니다. 무엇보다 현재까지 연구해온 여러 결과들에 대해서 높이 평가해 주신 것에 대해서 매우 기쁘고 감사하게 생각합니다. 이러한 연구를 함께 수행하며 훌륭한 연구 성과들을 함께 도출하고 있는 저희 연구실인 영상 및 디스플레이 시스템 연구실 재학생들과 졸업생들에게 감사를 전하고 싶습니다. 또한 함께 연구를 진행하며 많은 도움을 주고 있는 동료 교수님들과 산업체 연구원분들께도 감사드립니다. 반도체 및 디스플레이 분야는 많은 기술들이 함께 집약되어 있으며, 최근 인공지능 기반의 소프트웨어 기술들이 지속적으로 적용되고, 앞으로도 적용될 것입니다. 관련 분야의 연구자 중 한명으로서 해당 분야의 많은 연구 성과들이 차세대 반도체 및 디스플레이 발전에 밀접하게 활용될 수 있도록 더욱 노력하겠습니다.            과거에 미국전기전자학회(IEEE)와 대한전기전자공학회(IEIE)에서 공동으로 수여하는 ‘IT 젊은 공학자상’ 또한 수상하신 걸로 알고 있습니다. 더 나아가 다른 과학자가 교수님의 논문을 인용한 경우도 매우 많다고 알려져 있는데요, 이처럼 꾸준하게 연구성과를 인정받고 세계적인 전문가로 평가받고 계신 비결은 무엇일지 궁금합니다. 세계적인 전문가에 대한 부분은 과찬의 말씀입니다. 사실 저희 학교나 해당 분야에 저보다 좋은 연구 성과를 내고 계신 교수님 및 연구자 분들이 많다고 생각합니다. 다만 저의 연구 분야가 주로 영상 신호 처리 내용이며, 최근 인공 지능 기술이 가장 활발히 연구되고 적용되는 분야입니다. 아울러 제가 학위 과정부터 주로 다뤄온 응용 분야가 디스플레이나 반도체 관련 시스템들인데, 현재 이들 분야에 대한 관심이 많아지고 공교롭게 이러한 융합 분야에서 연구하고 있는 저희 연구실의 여러 좋은 성과들이 나오면서 외부 전문가분들께서 좋게 평가해주신 것으로 생각합니다. 앞으로도 해당 분야에서 더욱 좋은 성과를 도출할 수 있도록 열심히 노력하겠습니다.          # 딥러닝 기반 하드웨어 시스템, 차세대 디스플레이 시스템의 세계적 전문가       가장 먼저 가상현실 디스플레이 연구에 대해 여쭤보고 싶습니다. 가상현실 체험을 위해 머리에 착용하는 디스플레이 장치에서 발생하는 멀미 증상을 세계 최초로 해결하신 걸로 알고 있는데요. 연구를 시작하시게 된 계기와 어떤 연구 방법을 활용하셨는지 궁금합니다. 이전부터 영화나 책으로 접하여 가상현실 기술에 대한 관심은 많았습니다. 관련해서 연구실에서 연구하고 있는 기술을 접목한다면 어떤 것을 할 수 있을지 고민을 해보고 있던 중에, 디스플레이 산업체에서 공동 연구에 대한 제안을 하였습니다. 회사에서는 가상현실용 디스플레이와 기본적인 하드웨어 플랫폼을 제공해줄 테니 딥러닝 기술을 활용해서 최적의 소프트웨어 기술을 함께 연구해보자는 내용이었으며, 저와 연구실 학생들도 관심이 많았던 기술이라 함께 연구해서 좋은 성과들을 도출하였습니다. 이와 함께 해당 시기에 알게 된 오큘러스(현 메타)의 공동 창업자였던 서동일 대표님이 가상현실 내에서 IEEE 국제 표준화 작업을 하신다고 하여, 해당 Working Group에 합류해서 저는 디스플레이 그룹 의장으로 다른 그룹들과 함께 약 2년간 열심히 노력하며 기술 표준을 제정하였습니다. 다만 최근에는 주로 컨텐츠 쪽에 대한 관심이 많아지고 있어서 저희 연구 분야도 3차원 휴먼 자세 추정 등의 관련 기술로 확장해서 연구하고 있습니다.       추가적으로 올해 머크 어워드를 수상의 이유이자 공로를 인정받으신, 가상현실 디스플레이 영상 생성을 위한 경량화 된 딥러닝 시스템에 대해서도 여쭤보고 싶습니다. 독자들을 위해 해당 연구에 대해 간단한 소개 부탁드립니다. 해당 기술은 메타나 구글과 같은 다양한 기업에서 출시된 기존의 헤드 마운티드 디스플레이에서 사용자의 멀미와 어지러움을 유발시키는 주요 문제점인 motion-to-photon latency와 motion blur를 정확히 측정하고, 이를 크게 줄이기 위한 방법과 초고해상도로 화질을 향상시키기 위한 방법을 개발한 내용입니다. 이를 위해서 사용자의 움직임을 그대로 반영할 수 있는 시스템과 이러한 움직임에 매우 정밀하게 반응하여 화면의 변화를 감지할 수 있는 시스템을 개발하였고, 최근 많은 관심을 받고 있는 인공 지능 기술을 사용해서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 경량화 된 딥 뉴럴 네트워크를 개발하였습니다. 특히 이를 소프트웨어와 하드웨어를 모두 최적화해서 개발하여 실제 상용화 가능성을 매우 높인 기술입니다. 최근 메타버스에 대한 관심으로 앞으로 많은 기업들이 관련 분야에 더 관심을 갖고 서비스 등을 준비할 것으로 생각합니다.       최근에는 자동차 관련 분야에서도 다양한 기술들에 관한 연구를 진행하고 계신 걸로 알고 있습니다. 진행하고 계신 연구에 대한 연구방향 및 연구의 최종적인 목표는 무엇인지 궁금합니다. 최근 자동차 관련 분야에도 카메라와 디스플레이들이 많이 사용되면서 저희가 연구하고 있는 다양한 기술들이 활용될 수 있게 되었습니다. 저희 연구실은 주로 차량 외부보다는 내부의 운전자와 탑승객 모니터링을 하는 연구를 진행하고 있으며, 현대자동차나 현대모비스와 같은 차량 관련 산업체들과 긴밀하게 협업하고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전이나 영상 처리 관련 학회나 저널에서 발표한 다양한 기술을 실제 자동차에서 활용할 수 있는 기술로 구현해서 적용해보고 실제 차량에 해당 기술을 시연하면서 학생들과 함께 많은 것을 배웠습니다. 특히 실제 차량에 적용하기 위해 여러 가지 어려움이 있었고, 저와 학생들도 처음에는 많이 힘든 부분이 있었는데, 구현도 잘되고 해당 결과를 좋은 학술대회에 발표하면서 많은 보람을 느꼈습니다. 이러한 카메라를 이용한 다양한 기술과 함께, 최근에는 디스플레이가 차량내에서 많이 사용되면서 화질 보상이나 다양한 인터페이스 기술들도 많은 관심을 받으며 연구되고 있습니다. 카메라와 디스플레이가 더 많이 사용되면서, 저희 연구실에서도 인간에게 더 친화적인 인터페이스와 안전성을 높일 수 있는 다양한 기술들을 연구할 계획입니다.       이 밖에도 현재 진행하고 계신 연구가 있나요? 또한 앞으로 새롭게 연구하고 싶거나 관심을 가지고 계신 분야, 앞으로의 개인적인 목표가 있을지 궁금합니다. 저희 연구실 규모가 최근에 많이 커지면서 기존보다 다양한 연구들을 병렬적으로 함께 진행하고 있습니다. 아무래도 우리나라의 반도체나 디스플레이 산업이 매우 크기 때문에 이러한 산업에 어떻게 활용할 수 있을지에 대해서 현재 많은 관심을 갖고 있습니다. 때문에 최근에는 학술적으로 주로 연구되고 있는 인공지능 기술을 어떻게 하면 이러한 제조 분야에 접목할 수 있을지에 대해서 연구하고 있으며, 크게 산업용 인공지능이란 키워드로 다양한 연구를 하고 있습니다. 예를 들면 반도체 공정상 발생하는 여러 불량들을 인공지능 기술을 이용해서 검출하거나 다양한 제조 설비에서 발생하는 고장을 미리 예측해서 판단해주고 복잡한 신호와 모델을 해석할 수 있는 기술들에 대해서도 연구하고 있습니다. 궁극적으로는 이러한 제조 분야에서 저희 연구실에서 개발한 독창적인 기술을 적용하는 것이 목표입니다.     # 서강대학교와 함께한 시간들, 학생들에게 응원의 한 마디       교수님께서는 2015년부터 현재까지 7년 넘게 서강대학교 전자공학과 교수로 계심과 동시에 본교 전자공학과를 졸업하신 걸로 알고 있습니다. 오랜 기간을 서강대학교와 함께한 것 같은데요, 이와 관련하여 잊지 못할 기억 혹은 재미있는 에피소드가 있는지 궁금합니다. 저는 2006년에 서강대학교 전자공학과를 졸업하고 2015년에 전자공학과에 다시 돌아와 교수로 부임하게 되었습니다. 모교이다 보니까 처음에는 예전 기억을 가지고 학교 여기저기 돌아다니며 어떻게 변했는지 찾아보았던 적이 있었습니다. 예전에 추억이 있었던 공간들이 지금은 새로운 건물과 다른 장소로 바뀌긴 했지만, 한편으로 현재 장소들이 재학생들에게는 저처럼 나중에 좋은 추억이 될 장소라는 생각을 해보기도 합니다. 그리고 가끔 저희 학과나 동아리 선후배가 학교에 방문해 만나서 예전 이야기를 나눌 때, 다시 한번 이 학교에서 근무하게 된 것에 대해서 감사하게 생각합니다. 그동안 재학생들이 코로나로 인해 학교에 많이 오지 못했고, 재미있는 학회나 동아리 활동도 많이 못했을 텐데, 지금부터라도 좋은 경험들을 많이 했으면 좋겠습니다.       마지막으로 교수님께 서강대학교는 어떤 의미를 지니고 있는지 말씀 부탁드리며, 학생들에게 응원과 격려의 한 마디 해주시면 감사하겠습니다. 저도 학부생 시절에 공부하는 것이 힘들어 ‘전자공학과가 나와 잘 맞는 것일까?’ 고민했던 적이 있었습니다. 하지만 내가 아직 충분히 알지 못한 상태에서 고민해보는 것은 의미 없을 것이라는 생각에 어느 정도 알 수 있을 때까지는 무조건 해보자고 생각하고, 열심히 했던 것 같습니다. 이후에도 새로운 분야를 접할 때 마찬가지로 어느 정도 알 때까지는 우선 해보고 결정하자는 마음이며, 이러한 태도가 새로운 분야에서 좋은 연구 결과를 얻을 수 있는 밑거름이 된 것 같습니다. 아울러 학부 때는 공부도 중요하지만 여러 가지 많은 경험을 하는게 중요하다고 생각됩니다. 다양한 사람들을 만나보고 여러 경험들도 해보고 가끔은 어렵고 힘든 상황도 접해보고 고민해보면서, 본인이 원하는 일이 어떤 것인지 충분히 생각해보면 좋겠습니다. 그리고 이를 통해서 재학생 분들은 지금 꿈꾸고 있는 것들이 모두 이루어지기를 항상 응원하겠습니다.     흔히 성공한 사람들로부터 풍기는 겸손함, 현실에 안주하지 않고 끊임없이 노력하는 삶의 태도를 그에게서 쉽게 느낄 수 있었다. 그의 조언과 응원처럼 많은 학생들이 다양한 경험을 통해 본인의 꿈을 이룰 수 있기를, 서강가젯이 기원한다.        

2022.12.20

 박형민 교수 연구팀,2022 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 최종 1위 입상-과학기술정보통신부 장관상 수상  ▲ 전자공학과 박형민 교수, 구본혁 석박통합과정, 박진영 석사과정   2022년 11월 24일 '2022 인공지능 그랜드 챌린지 대회' 시상식이 일산 킨텍스에서 개최되었다. 박형민 교수 연구팀은 3차 대회에 VARCO팀으로 참가하여 최종 1위로 대회 마무리를 하게 되었다.   ‘인공지능 그랜드 챌린지’는 제시된 문제를 해결하기 위해 참가자들이 자발적으로 진행한 사전 연구를 바탕으로 실력을 겨루는 도전‧경쟁형 경진대회이다.당초, 단년으로 1차(’17), 2차(’18)대회를 개최하였으나 기술고도화를 위해 2019년부터 다년도 대회로 확대 개편하였으며, 올해 3차~5차 결선 대회가 개최되어 최종 우승팀을 결정하였다.   박형민 교수 연구팀이 참여한 3차 대회는 “인공지능과 로보틱스를 활용하여 복합재난상황에서 발생하는 다양한 임무를 해결하라”를 주제로 2019년 7월 1단계 대회(예선)을 시작으로 2022년 11월 4단계 대회(결선)까지 총 175팀, 935명이 참가하였다.   결선 대회에서는 무인이동체(드론)를 활용하여 건물 내 영상, 음성 정보, 요구조자가 보낸 사진, 신고 문자 정보 등을 수집·활용하여, 요구조자의 위치, 인원 수, 장소 등을 파악하는 임무수행 능력을 겨루었고, 박형민교수팀이 소속된 VARCO팀(㈜엔씨소프트, ㈜유비파이, ㈜엠피웨이브, 서강대학교 지능정보처리연구실)이 최종 우승을 차지하였다. 구본혁, 박진영 학생은 "이번 과제에서 엔씨소프트뿐만 아니라 드론 전문 기업인 유비파이와 협업하여 실제 드론 데이터를 많이 수집하고 분석하는 특별한 경험을 할 수 있었다. 수상을 계기로 실생활에 드론 및 인공지능 기술들이 적용되는 과정에 기여할 수 있도록 노력하겠다"라고 전했다.   ▲ VARCO팀(서강대학교 지능정보처리연구실, ㈜엔씨소프트, ㈜유비파이, ㈜엠피웨이브) 

2022.12.07

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) 

2022.11.28