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

전자공학과 강석주 교수, 머크 젊은 과학자상 선정

전자공학과 강석주 교수,'머크 젊은 과학자상' 수상- 가상 현실 착용형 디스플레이 딥러닝 기반 영상 생성 기술 개발 -- 디스플레이 시스템 및 인공지능 기술 관련 수많은 우수한 연구 업정 이뤄내 -▲ (가운데) 서강대학교 전자공학과 강석주 교수 및 연구팀전자공학과 강석주 교수가 지난 8월 23일(화)부터 26일(금)까지 부산 벡스코에서 열린 ‘국제정보디스플레이학회(이하 IMID) 2022’에서 ‘머크 젊은 과학자상’ 수상자로 선정되었다.머크 어워드는 한국정보디스플레이학회(Korean Information Display Society·KIDS)가 주관하는 IMID에서 제정된 기술논문상으로, 디스플레이 기술 분야의 뛰어난 과학적 업적을 기리기 위해 머크의 액정 연구 100주년인 2004년부터 시상된 상이다. 2006년부터는 머크 젊은 과학자상까지 수여 범위를 확대하였다.올해 수상자로 선정된 강석주 교수는 디스플레이의 영상 및 비디오 신호 처리와 인공지능 분야 전문가이다. 본교 전자공학과에서 학사를 마치고, 포항공과대학교 전자전기공학과에서 박사 학위를 받은 후, LG디스플레이를 거쳐 지난 2015년 본교 전자공학과에 부임하였다. 관련 분야의 다양한 경험을 바탕으로 디스플레이 화질 향상 및 복원 시스템, 차세대 디스플레이 시스템, 인공지능 경량화 기술 및 실시간 처리 하드웨어 구현 분야에서 혁신을 추구해왔다.강석주 교수의 차세대 디스플레이 시스템 분야에서의 대표적인 업적으로는‘가상 현실 착용형 디스플레이에서의 딥러닝 기반 영상 생성 기술 개발‘을 들 수 있다. 가상 현실 착용형 디스플레이 시스템에서는 고해상도의 영상 생성이 필요하지만, 제한된 대역폭 및 많은 에너지 소모 등의 문제가 존재한다. 또한, 화질에 있어서도 렌즈에 의한 왜곡 및 저해상도 등의 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 강 교수는 인지적 화질을 고려한 새로운 알고리즘과 하드웨어 구조를 기반으로 경량화된 통합 딥러닝 시스템을 제안하였다. 아울러 관련 원천 기술을 디스플레이 산업체와 함께 상용화 가능한 수준의 시스템을 세계 최초로 개발하였다.강석주 교수는 10년이 넘는 기간 동안 디스플레이 시스템 및 인공지능 기술과 관련하여 우수한 연구 역량과 결과물을 보였다. 해당 분야 최고 저널을 포함한 73편의 SCI급 국제 학술지에 논문을 게재하였고, 42건의 특허를 출원하였으며, 논문 인용 횟수가 1,700여 회에 이르는 등 대외적으로도 그 성과를 인정받았다. 또한, IMID를 포함한 다양한 학회에 참석하였고, 여러 번의 초청 강연을 통해 해당 연구 결과를 발표하였다. 특히 새로운 인공지능 기술을 적용하며 다양한 산업체와 함께 디스플레이 성능 향상 및 시스템 효율성을 높이기 위한 많은 공동 연구를 진행하고 있다. 최근에는 BK21 Four 사업의 미래 두뇌 모방 지능형 시스템반도체 혁신인재 양성 사업단을 이끌며, 지능형 반도체 기술과 융합을 통한 새로운 기술 개발을 위해 노력하고 있다.

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강석주 교수 연구팀, 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최우수 컨퍼런스 'ECCV 2022' 논문 발표 승인

강석주 교수 연구팀,컴퓨터비전 및 인공지능 분야최우수 컨퍼런스'ECCV 2022'논문 발표 승인▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 송주원, 박예인 석사과정, 공경보 교수(부경대), 곽재호 석사과정- High dynamic range영상 복원에 있어ghost artifact해결을 위한transformer기반 선택적HDR이미징 제시전자공학과 강석주 교수와 부경대 공경보 교수 공동 연구팀(송주원,박예인,부경대 공경보 교수,곽재호)이 컴퓨터비전 및 인공지능 분야 최우수 컨퍼런스ECCV 2022에 논문을 발표하게 되었다.논문에서는HDR영상 복원에 있어ghost artifact해결을 위한transformer기반 선택적HDR이미징을 제시한다.기존 논문들에서는 대부분CNN기반 방법을 사용하여ghost artifact를 억제한다.그러나 큰 움직임이 있는 영역에서는 필요한feature가 로컬 영역에 존재하지 않기 때문에 로컬 특징 추출에 특화된CNN기반 방법으로는 만족스러운 결과를 얻을 수 없다.이 문제를 해결하기 위해'Selective TransHDR: Transformer-based selective HDR Imaging using Ghost Region Mask'논문에서ghost region mask를 사용하는transformer기반 선택적HDR영상 복원 네트워크를 제안한다.제안 방법은 주어진 영상을ghost region과non-ghost region으로 분리한 후transformer또는CNN을 선택적으로 적용한다.이를 통해 각region에 대한feature를 효과적으로 추출함으로써ghost artifact완화 측면에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였다.ECCV는 격년제로 개최되는 관련 분야 최고 수준의 학회로 컴퓨터 비전/인공지능 분야에서IEEE CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), International Conference on Computer Vision (ICCV)와 함께 최고 권위의 학회이다.□논문명,저자정보-논문제목: Selective TransHDR: Transformer-based selective HDR Imaging using Ghost Region Mask-저자 정보:송주원,박예인(공동 제1저자),공경보 교수(제2저자,부경대),곽재호(제3저자),강석주 교수(교신저자,서강대)

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강석주 교수 연구팀, CVPR 2022 NTIRE Challenge 최종 5위

강석주 교수 연구팀CVPR 2022 NTIRE Challenge최종5위▲(왼쪽부터)전자공학과 강석주 교수,남윤찬 석사과정,조영수 석사과정전자공학과 강석주 교수 연구팀 남윤찬,조영수 석사과정이NTIRE2022(7th CVPR 2022 New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges)에 참가하여Burst Super Resolution: Track2부문 최종5위를 달성하였다.[그림 1]Busrt Super Resolution modelCVPR에서 개최하는NTIRE Challenge는Super resolution과HDR등과 같은Image Restoration and Enhancement의New Trends를 다루며 남윤찬,조영수 석사과정이 참가한Burst Super Resolution부문의 목표는Burst shot으로 촬영된 여러 장의 이미지를 딥러닝을 이용,합성하여 한 장의 고화질 이미지로 복원하는 것이다.[그림 2]Burst Super Resolution: Track2결과Burst Super Resolution부문에는 하얼빈 공과대학,토요타 공과대학, Megvii Technology, Xiaomi, Huawei등의 연구기관이 참가하였으며,남윤찬,조영수 석사과정은Track2에서 최종5위의 우수한 성적을 기록함과 동시에 연구 결과가CVPR Workshop NTIRE 2022 paper에 함께 기재되었다.*논문제목: NTIRE 2022 Burst Super-Resolution Challenge

22 - 06 - 22

[서강앤솔로지] 강석주 교수, 세계 최초 AI기반 VR용 신기술 공동개발

[서강앤솔로지]강석주 교수, 세계 최초 AI기반 VR용 신기술 공동개발서강대가 다시 한 번 세계 최초의 역사를 기록했습니다.세계 최초로 인공지능 기반가상현실 관련 고해상도 콘텐츠 생성기술을 개발한 것입니다. 강석주 교수는 새로움을 만들어내는 원동력은 문제를 지나치지 않고 해결하기 위해 끝까지 연구를 놓지 않고 완성해내는 열정에서 비롯된다고 답했습니다.신기술과 혁신을 주도하는 신진연구자로 주목받고 있는 강석주 교수를 만나 기술 개발을 통해 마주할 미래에 대해 물었습니다.[출처] 서강앤솔로지 NO.05 PEOPLE 전자공학과 강석주 교수(16p~21p)http://itebook.sogang.ac.kr/sogang_anthology/202203/anthology_05.html

22 - 04 - 19

전자공학과 이승훈 교수, 2022 한국반도체학술대회 ‘강대원상’ 수상

전자공학과 이승훈 교수,2022 한국반도체학술대회 ‘강대원상’ 수상서강대학교 전자공학과 이승훈 교수가 2022 한국반도체학술대회(KCS2022)에서 ‘강대원상’을 수상하였다.강대원상은 반도체의 기초가 되는 모스펫(MOSFET)과 낸드플래시 데이터 저장 공간인 플로팅게이트(Floating Gate)를최초로 개발한 고 강대원 박사(1931~1992)의 업적을 기리기 위해 2017년 제정된 상이다.이승훈 교수는 국내 아날로그 집적회로설계 분야의 대표 주자로써 국가 미래 성장의 핵심 동력 산업 근간인 시스템반도체 활성화 및 선진화에 크게 기여하였으며 또한 관련 연구와 논문들을 통해 한국 반도체 발전에 기여한 공로를 인정받아 수상자로 결정되었다.

22 - 01 - 25

전자공학과 부준호 석박통합과정, JSSC 2021 논문 Invite

전자공학과 부준호 석박통합과정,JSSC 2021 논문 Invite▲(왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 부준호 석박통합과정전자공학과 부준호 석박통합과정(지도교수 안길초)이 아날로그 회로설계 분야 가장 권위있는 국제 저널인IEEE Journal of Solid-State Circuits(2020년 기준JCR impact factor 5.013,동(同)분야 최상위) 2021에Invite되었다.IEEE Journal of Solid-State Circuits (JSSC)는 집적 회로의 트랜지스터 수준 설계에 특히 중점을 둔 광범위한 반도체 회로 분야에서 매달 논문을 발행하는 저널이다.또한, IC설계와 직접 관련된 회로 모델링,기술,시스템 설계,레이아웃 및 테스트와 같은 주제를 다룬다.해당 논문의 제목은"A Single-Trim Switched Capacitor CMOS Bandgap Reference With a 3σInaccuracy of +0.02%,−0.12% for Battery-Monitoring Applications"이며,부준호 석박통합과정은 본 논문을 통해 상온에서의 단 한번의 보정만을 이용하고,추가적인 디지털단의 보상 없이 가장 저렴한 비용으로,가장 높은 수준의 정확도를 가지는Bandgap reference를 개발하였다.그림1.부준호 석박통합과정이 제안한 구조그림 2.부준호 석박통합과정이 제안한 회로도

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전자공학과 한주혜 석사, TCAS-II 2021 논문 Invite

전자공학과 한주혜 석사, TCAS-II 2021 논문 Invite▲(왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 한주혜 석사전자공학과 한주혜 석사(지도교수 안길초)가아날로그 회로설계 분야 국제 저명 저널인IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs(2020년 기준JCR impact factor 3.292) 2021에Invite되었다.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 96dB Dynamic Range 2kHz Bandwidth 2nd Order Delta-Sigma Modulator Using Modified Feed-Forward Architecture With Delayed Feedback"이며,한주혜 석사는 본 논문을 통해 기존Feed-Forward구조의Delta-Sigma ADC를 변형하여 저가의 공정비용과 초저전력으로16-bit수준의 고해상도의 센서용ADC를 개발하였다.그림1.한주혜 석사가 제안한 구조그림2.한주혜 석사가 제안한 회로도 및 타이밍도

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전자공학과 곽용식 박사, A-SSCC 2021 논문 accept

전자공학과 곽용식 박사,A-SSCC 2021 논문 accept▲(왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 곽용식 박사전자공학과 곽용식 박사(지도교수 안길초)가 아날로그 회로설계 분야 국제 저명 학회인IEEE A-SSCC 2021(Asian Solid-State Circuits Conference)에서 발표하였다.IEEE A-SSCC는 반도체 및 반도체 분야에서 가장 최신의 첨단 칩과 회로 설계를 발표하기 위한 국제 포럼이며,이 학회는IEEE Solid-State Circuits Society가 지원하며 아시아에서 개최되고 있다.해당 논문의 제목은"A 0.9V 0.022mm2103dB DR Switched-Capacitor Audio Delta-Sigma Modulator Using Input-Referred kT/C Noise Reduction Technique"이며,곽용식 박사는 본 논문을 통해input-referred kT/C noise reduction을 사용한SC audio delta-sigma (ΔΣ) modulator를 세계 최초로 제안 및 개발하였다.▲곽용식 박사가 제안한 구조본 논문에서 곽 박사는kT/C noise requirement를 만족하기 위한 캐패시터의 물리적인 한계를 극복하여 초소면적의audio delta-sigma (ΔΣ) modulator를 구현하였다.

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신호처리합동학술대회 최우수논문상, 우수발표상 수상

제31회 신호처리합동학술대회최우수논문상 및 우수발표상 수상▲(왼쪽부터)전자공학과 강석주 교수,유현우 석사과정,김기훈 석사과정전자공학과 석사과정에 재학 중인 유현우,김기훈 석사과정(지도교수 강석주)이 지난9월30일부터10월1일까지 개최된 제31회 신호처리합동학술대회에서 각각 최우수논문상과 우수발표상을 수상하였다.본 학술대회는 대한전자공학회,한국음향학회,한국통신학회,한국방송공학회 등4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 신호처리 분야 국내 최고 학술 행사로서,다양한 연구자들의 학술 교류의 장으로 발전해왔다.유현우 학생의 논문 제목은'U-Net의 Skip Architecture에ViT를 적용한 Segmentation성능 개선에 관한 연구'이며 논문과 발표에 대한 심사를 거쳐1등 상인‘최우수논문상’을 수상했다.본 논문에서는 최신 기술인Vision Transformer를U자 형태의 네트워크인U-Net에 적용한 모델을 활용하여 영상에 있는 물체를 픽셀 단위로 분류하는Segmentation를 수행하는 방법을 제안한다.또한,의료 영상 데이터에 대해 실험한 결과 성능이 개선된 것을 확인하였다.▲유현우 학생이 제안한U-Net구조김기훈 학생은‘Simple Siamese Network기반Human Pose Estimation을 위한Backbone Network비지도 학습 방법론 연구’라는 논문과 발표를 통해‘우수발표상’을 수상하였다.본 논문에서는 사람의 자세 추정을 위한 모델의 중심 네트워크(Backbone network)를 비지도 학습(unsupervised learning)으로 학습시키는 방법에 대해서 실험 및 분석하였다.▲김기훈 학생이 제안한Simple Siamese Network구조유현우 학생과 김기훈 학생은“사려 깊게 지도해 주시는 강석주 교수님과 공동저자인 선배분들 덕분에 좋은 논문을 작성해 볼 수 있었고,이번 학술대회를 통해 배운 점들을 기억하고 앞으로의 연구에 더욱 매진하며 좋은 실적을 내고 싶다”고 전했다.

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