미래 두뇌모방 지능형 시스템 반도체 혁신인재양성 사업단 Innovative Graduate Program for Future Brain-Inspired Intelligence System Semiconductor

서강대학교 지능형반도체 BK사업단 및 인공지능시스템반도체 연구센터와 비전넥스트 간 차세대 영상 솔루션 연구 개발 및 인력 양성을 위한 업무협약식 개최

서강대학교 지능형반도체 BK사업단 및 인공지능시스템반도체 연구센터와 비전넥스트 간 차세대 영상 솔루션 연구개발 및 인력 양성을 위한 업무협약식 개최▲(왼쪽부터)박진홍 개발 센터장, 강석주 BK사업단장/ITRC센터장12월 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

23 - 12 - 20

강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정, 공경보 부경대 교수) 인공지능 분야 Top Conference 'ICCV 2023' 논문 발표

강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정,공경보 부경대 교수)인공지능 분야Top Conference 'ICCV 2023'논문 발표▲(왼쪽부터) 강석주 교수, 양창희 석사과정, 공경보 부경대 교수전자공학과 강석주 교수 연구팀(양창희 석사과정생,공경보 부경대 교수)이 네이버Cloud팀과 공동 연구를 진행해 인공지능 분야Top Conference인ICCV 2023에 논문을 발표하게 되었다.IEEE/CVF에서 주관하는ICCV(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 오는10월2일부터10월6일까지 파리 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은‘SEFD: Learning to Distill Complex Pose and Occlusion’으로,이 연구는 네이버Cloud와의 공동 연구를 통해 성과를 이루었다.연구팀은 이번 논문에서 사람 포즈 추정을 통해 가림과 복잡한 포즈를 해결할 수 있는SMPL 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 중ICCV에 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) SMPL엣지 맵을 만드는 방법 및 입력 단계에서의 작동 방식(b)노이즈 엣지를SMPL엣지 맵으로 증류하는 방법▲기존의Stage-Of-The-Art(SOTA)들과 제안한 방법들과의 비교 사진한편, IEEE/CVF에서 주관하는ICCV 2023은 오는10월2일부터10월6일까지 파리 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.□ 논문명,저자정보-논문제목: SEFD: Learning to Distill Complex Pose and Occlusion-저자정보:양창희(공동 제1저자),공경보 교수(공동 제1저자,부경대),민성준(공동 제1저자,삼성전자),차건호(공동 제2저자,네이버Cloud),장호덕(공동 제2저자,네이버Cloud),위동윤(공동 제2저자,네이버Cloud),강석주 교수(교신저자,서강대)

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전자공학과 2023 대학 ICT연구센터사업 'AI 반도체' 분야 선정

전자공학과 2023 대학 ICT연구센터사업 'AI 반도체' 분야 선정서강대학교가 주관하고 총4개 대학(서강대,고려대,서울시립대,단국대) 10인의 교수 및18개 기업이 참여하는“대규모데이터센터용 인공지능시스템반도체 연구센터(센터장:서강대학교 전자공학과 강석주 교수)”가 대학ICT연구센터(ITRC)사업에 최종 선정되어 최대8년 총75억원의 연구비를 지원받게 되었다.대학ICT연구센터사업은 고급 연구인재를 양성하여 국가의 기술경쟁력을 강화하고 디지털 경제의 성장을 촉진하기 위해 대학의ICT핵심기술 분야에서 첨단 연구 프로젝트를 지원하는 프로그램이다.과기정통부는 대학ICT연구센터사업으로 총12개의 과제를 선정하였고,본교에서는 두 분야에서 연구과제가 선정되었다.이로써 과제별로 최대8년간(2+4+2년)연10억 원 수준(총75억 원)의 지원을 받아 연40명 이상의 인재 양성에 나선다.특히 서강대학교 전자공학과에서는 반도체 분야에서 지난10년간 두 차례의ITRC사업을 운영했던 것에 이어 또 다시ITRC사업에 선정된 쾌거이다.본 연구센터는 초거대AI를 위한 대규모데이터센터에 활용될 수 있는 초고효율·초저전력 인공지능 반도체 핵심 기술 개발 및 고급 인력 양성을 목표로 하며,이를 위해1)대규모 멀티모달 네트워크 시스템 경량화 설계 및 최적화, 2)대규모서버용Storage메모리 소자 개발, 3)고효율 전력변환회로/고속ADC및Interface설계, 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.

23 - 07 - 05

전자공학과 2023 부처 협업형 인재양성사업 선정 (단장: 윤광석 교수)

전자공학과 2023 부처 협업형 인재양성사업 선정(단장: 윤광석 교수)본교 전자공학과가‘2023부처 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 선정으로2년간18억의 예산을 지원받아 사업을 진행한다.본 사업에는 전자공학과를 비롯하여 시스템반도체공학과 및 경영전문대학원 등에서 총14명의 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 소자공정,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 매년60명의 트랙 이수 학생을 선발하여 교육할 예정이며,트랙 이수 학생들에게는 장학금(생활비보조),현장실습 및 인턴쉽, DTL및 학술행사 참가비지원,학술대회 참석,취업설명회 등 다양한 혜택이 주어질 예정이다.

23 - 07 - 03

홍성완 교수 연구팀, 회로설계 분야 Top Conference ‘VLSI 2023’ 2편 Accepted

홍성완 교수 연구팀,회로설계 분야Top Conference ‘VLSI 2023’ 2편Accepted▲ (왼쪽부터) 전자공학과 박효진 박사과정, 이찬호 석사과정본교 전자공학과 박효진 박사과정과 이찬호 석사과정(지도교수 홍성완)가 아날로그 회로설계Top Conference인IEEESymposium on VLSI Technology and Circuits 2023에 각각1편씩Accept되었다.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 소자인TEG와PV Cell로부터 동시에 에너지를 추출하여 차량용 배터리를 충전하는 새로운 구조의Step-up Converter를 제안하였다.해당 구조는 기존의Step-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 높은Gain을 가지는Four-Stage Amplifier를 제안하였다.본 논문에서는 낮은 입력 전압에서 높은Gain을 얻기 위해Four-Stage로 구성된Amplifier구조를 제시하고,기존에 사용된 것보다 더 효율적인Active Zero구조를 이용하여,큰Load Capacitor를 구동함에도 불구하고 넓은Gain Bandwidth를 달성할 수 있었다.

23 - 04 - 29

정진호 교수 연구팀, ISOCC 2022 Openedge Technology Award 수상

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.

23 - 02 - 09

정진호 교수 연구팀, 2022 한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상 수상

정진호교수연구팀,2022한국전자파학회하계종합학술대회우수논문상수상▲(왼쪽부터)전자공학과 박성준 석사과정,정진호 교수전자공학과RF회로설계연구실의박성준,정진호(지도교수)가2022년도한국전자파학회하계종합학술대회에서우수논문상을수상하였다.해당논문은이동통신및레이다에필수적인밀리미터파대역고출력전력증폭모듈을구성하기위한전력결합기설계에관한것으로,더많은전력증폭기IC를결합하기위하여표준도파관의E-평면을확장하는기술을제안하였다.- 논문제목:금속포스트를이용한E-평면확장도파관설계- 저자:박성준,정진호RF회로설계연구실은6G통신및레이다용RF및테라헤르츠(THz)집적회로,안테나및전력결합모듈,그리고highspeedI/Ointerface집적회로설계,인지기능향상을위한뇌자기자극시스템설계등RF및아날로그회로설계와관련된다양한분야를연구하고있다.한편,한국전자파학회는1989년에창립한정보통신분야의대표적인학회이다.국내외전자파관련기술의동향및신기술등을소개하고연구내용을발표하는학술행사이며,특히국문논문지및영문논문지(JEES,SCIE등재)를발간하고있다.

23 - 02 - 09

김호진 박사(지도교수 안길초), TCAS-II 2022 논문 Accept

김호진 박사(지도교수 안길초)TCAS-II 2022 논문 Accept▲ (왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 김호진 박사본교 전자공학과 김호진 박사(지도교수 안길초)가 아날로그 회로설계 분야 국제 저명 저널인IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs(2021년 기준JCR impact factor 3.691) 2022에Accept되었다.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 통해Source-Follower기반의Integrator를 활용하여 광대역3차Delta-Sigma ADC를 개발하였다.또한 고속 동작을 보장하면서도 높은 선형성을 유지할 수 있도록 하는Reference Shuffling DWA기법을 적용하였다.▲ 김호진 박사가 제안한 구조▲ 김호진 박사가 제안한 회로도 및 타이밍도

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[서강가젯] 영상 · 디스플레이 전문가 강석주 전자공학과 교수, 2022 대한민국 차세대 리더 100인 선정

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 선정무엇보다 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 전문가가장 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 마디교수님께서는 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.

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강석주 교수 연구팀, 인공지능 분야 Top Conference 'AAAI 2023' Accept

강석주 교수 연구팀,인공지능 분야 Top Conference 'AAAI 2023' Accept▲(왼쪽부터) 강석주 교수, 심재헌 석사과정, 우현우 석사과정, 공경보 부경대 교수전자공학과 강석주 교수 연구팀(심재헌,유현우,공경보 교수)이 인공지능 분야top conference인AAAI 2023에 논문을 발표하게 되었다.논문은 최근 딥러닝 분야에서 높은 성능을 이룩하고 있는Transformer의Decoder를 재구성하여 효율적인semantic segmentation모델 구조를 제시한다. Transformer를 비전에 적용한Vision Transformer가 등장함으로 인해 많은 컴퓨터 비전의 많은task들에서 높은 성능 향상을 이뤄냈다.하지만 컴퓨터 비전,그 중 특히semantic segmentation분야에서Transformer의Decoder를 탐구하는 연구는 아직 미흡하다.기존semantic segmentation논문들은class-wise learnable query를 사용하는classical한 방법을 사용함으로 인해encoder의multi-scale feature를 충분히 활용할 수 없거나 추가적인pixel decoder를 필요로 함으로써 효율성이 낮아진다.논문은encoder의lowest-level feature를 바로transformer decoder의query로 적용하는 방식으로boundary detail정보를higher-level feature들에 충당시키며,추가적인decoder모듈을 필요로 하지 않는 효율적인semantic segmentation모델을 설계한다.이를 통해 기존semantic segmentation모델들 대비 높은 성능과 효율성을 달성하였다.□논문명,저자정보-논문제목: FeedFormer: Revisiting Transformer Decoder for Efficient Semantic Segmentation-저자 정보:심재헌(공동 제1저자),유현우(공동 제1저자),공경보 교수(공동 제1저자,부경대),강석주 교수(교신저자,서강대)

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[언론보도] 강석주 교수, 시사저널 “차세대 리더 100인”에 선정

[시사저널 선정 '2022 차세대리더' 100인]

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나송주 석사과정(지도교수 강석주), 제32회 신호처리합동학술대회 최우수 논문상 수상

전자공학과 나송주 석사과정(지도교수 강석주),대한전자공학회 제32회 신호처리합동학술대회 최우수 논문상 수상- 강석주 교수 연구팀,작년에 이어2년 연속 최우수 논문상 수상 쾌거-▲전자공학과 나송주 석사과정,강석주 교수전자공학과 나송주 석사과정(지도교수 강석주)이 지난9월30일(금)대한전자공학회 제32회 신호처리합동학술대회에서 최우수 논문상을 수상하였다.본 학술대회는 대한전자공학회,한국음향학회,한국통신학회,한국방송공학회 등4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 국내 최고 학술 행사로서,다양한 신호처리 분야 연구자들의 학술 교류의 장이다.나송주 석사과정의 논문 제목은'Feature Adaptation을 사용한 범용적인Anomaly Detection구현'이며,논문과 발표에 대한 심사를 거쳐1등 상인 최우수 논문상을 수상하였다.본 논문에서는사전 학습된네트워크를이상 감지 작업(anomaly detection task)에미세 조정(fine-tuning)하는 방법론과,이를 기존에 정립된기저 모델에 적용한 범용적인이상 감지프레임워크를 제안한다.또한,제안된 방법론이이상 영역 세분화 작업(anomaly segmentation)과이상 표본 검출 작업(one-class novelty detection)모두에서 높은 성능을 가지는 것을 실험을 통해 검증했다.▲나송주 학생이 제안한특징 적응(feature adaptation)방법의 개념도나송주 석사과정은“강석주 교수님의 사려 깊은 지도와 공동저자인 선배들의 도움 덕에 좋은 논문을 작성할 수 있었으며,이번 학술대회에서 배운 내용을 기억하여 앞으로 석사과정 동안 계속해서 좋은 연구를 이어가고 싶다”라고 전했다.한편,강석주 교수 연구팀은 작년에 이어2년 연속으로 최우수 논문상을 수상하여,영상 및 신호처리 분야의 우수한 연구 기술 결과를 인정받았다.

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