제31회 신호처리합동학술대회
최우수논문상 및 우수발표상 수상
▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 유현우 석사과정, 김기훈 석사과정
전자공학과 석사과정에 재학 중인 유현우, 김기훈 석사과정(지도교수 강석주)이 지난 9월 30일부터 10월 1일까지 개최된 제31회 신호처리합동학술대회에서 각각 최우수논문상과 우수발표상을 수상하였다.
본 학술대회는 대한전자공학회, 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 신호처리 분야 국내 최고 학술 행사로서, 다양한 연구자들의 학술 교류의 장으로 발전해왔다.
유현우 학생의 논문 제목은 'U-Net의 Skip Architecture에 ViT를 적용한 Segmentation 성능 개선에 관한 연구'이며 논문과 발표에 대한 심사를 거쳐 1등 상인 ‘최우수논문상’을 수상했다. 본 논문에서는 최신 기술인 Vision Transformer를 U자 형태의 네트워크인 U-Net에 적용한 모델을 활용하여 영상에 있는 물체를 픽셀 단위로 분류하는 Segmentation를 수행하는 방법을 제안한다. 또한, 의료 영상 데이터에 대해 실험한 결과 성능이 개선된 것을 확인하였다.
▲유현우 학생이 제안한 U-Net 구조
김기훈 학생은 ‘Simple Siamese Network 기반 Human Pose Estimation을 위한 Backbone Network 비지도 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 제안한 Simple Siamese Network 구조
유현우 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.