서강대학교 전자공학과

 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

[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