서강대학교 전자공학과

 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

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