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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다. ※ 팀 구성 - Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST) 힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다. 연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다. 참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다. 한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다. ※ 저자 구성 오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST) 연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”) 본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다. 또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL) 명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
조회수 1569
기계공학과 김정 교수팀, 국제 로봇/자동화 분야 세계적 권위의 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과 생체기계연구실(지도교수: 김정) 정화영, 풍 제유(Jirou Feng) 박사과정이 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 2일 밝혔다. 최우수 논문상은 6월 1일 영국, 런던에서 주최된 국제 로봇자동화학회(ICRA2023, The 2023 International Conference on Robotics and Automation)에서 수여됐다. ICRA는 매년 개최되는 세계 최대 규모의 로봇 학회이며 RA-L은 최고 수준의 국제 로봇 학회들과 연계해 엄선된 논문을 출판하는 저널이다. 김정 교수 연구팀의 논문은 2022년 한해간 RA-L (Robotics and Automation Letter)에 출간된 1,100개 이상의 논문 중 편집자 위원회(Editorior board)에서 선정된 최우수 논문 5개 중 한 편으로 선정되어 상패와 함께 상금이 수여된다. (논문제목: 2.5D Laser-Cutting-Based Customized Fabrication of Long-Term Wearable Textile sEMG Sensor: From Design to Intention Recognition) 근전도 센서는 인간의 근육 활성도를 측정하는 수단으로 인간-기계 상호작용을 위한 착용형 시스템에 널리 사용되고 있다. 초기에는 근육 진단과 평가를 위해 의료계나 연구계서 국한된 환경에서만 사용돼왔으나 건강 모니터링이나 의수, 의족 등 더욱 일반적인 분야로 사용이 확장되고 있다. 이런 일상에서의 장시간 활용을 위해서는 사람이 착용하고 일상생활에 불편함이 없으면서도 일상에서의 움직임이나 변화가 신호에 영향을 주지 않는 센서의 개발이 필요하다. 기존의 상용 센서의 경우 단단한 소재로 제작되어 착용이 불편할 뿐 아니라 땀 발생에 취약한 성향을 보인다. 피부와 전극 사이에 전도성을 가진 땀 층이 생길 경우 전기적 단락이 발생할 수 있으며 물리적으로 센서가 미끄러질 가능성도 커져 결과적인 신호의 질에 큰 영향을 미친다. 또한 일반 사용자가 신호 수집이 필요한 정확한 위치를 파악하고 전극을 위치 시키는 것도 어렵다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 땀을 흡수하면서 착용자에게 불편함을 최소화한 천 기반의 대면적 센서를 효율적으로 그리고 착용자에 맞춤형으로 디자인하여 제작할 수 있는 방법에 대해 제시하고 센서 디자인부터 실제 사용하여 의도를 인식해내는 방법까지 전체적인 솔루션을 제공하였다. 기존에 천 전극 센서들이 많이 제시되어 왔지만 사용자 맞춤형, 대면적으로 제작하는 방법에 대한 제시에는 부족한 점이 많아 실제 활용 가능성이 불투명하였다. 하지만 본 연구에서는 컴퓨터 기반으로 디자인 된 패턴을 레이저 커팅을 통해 그대로 구현해낼 수 있는 2.5D 레이저 커팅 기반의 제작 방식을 소개하여 사용자 맞춤형으로 쉽게 디자인을 변경하고 제작해낼 수 있도록 하였다. 2.5D 레이저 커팅의 경우 레이저의 세기를 조절하여 레이저가 잘라내는 깊이를 다르게 함으로써 원하는 패턴 형성을 가능케 한다. 또한 전극 부분에 전도성 다공체를 활용함으로써, 전도성을 띠는 땀을 흡수하여 전해액으로 활용할 수 있도록 하여 땀이 발생하더라도 센서 성능 및 동작 분류 정확도에 변화가 거의 없도록 하였다. 그 결과 땀이 발생하는 운동 전후로도 유사한 신호 개형을 획득할 수 있었으며 땀의 여부와 관계없이 높은 동작 분류 정확도를 달성하였다. 연구진은 본 기술이 전극 크기와 개수에 상관없이 정밀하게 사용자 맞춤형으로 입는 형태의 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 일상에서 사람의 의도 파악을 필요로 하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 의수, 의족의 경우 장시간 착용을 필요로 하는데 착용자에게 센서로 생기는 부담은 최소화하면서도 사람의 움직임과 가장 직접적인 연관이 있는 근육 신호 센서 사용을 통해 의수, 의족의 더욱 자연스러운 움직임을 가능케 해줄 수 있다. 김 교수는 “서비스 로봇을 위한 웨어러블 센서는 사람의 부착하는 부위의 형상에 맞게 가공하는 것이 산업화의 마지막 고비인데, 학생 연구원들이 좋은 아이디어를 내고 포기하지 않고 어려움을 극복하여 세계적으로 인정받는 좋은 결과를 냈다고 생각한다. 또한, 이번 상을 통해 자부심을 가지고, 더욱 큰 연구 결과를 얻을 수 있는 마중물이 되었으면 좋겠다.”라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 지원으로 한국 연구재단-휴먼플러스융합연구개발 챌린지 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.02
조회수 1274
전산학부 홍승훈 교수 연구팀, ICLR 2023 학술대회 한국인 최초 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 홍승훈 교수가 이끄는 연구팀이 지난 5월 1일부터 5월 5일에 열린 기계학습 분야의 최우수 국제학술대회인 ‘표현 학습 국제 학회 2023(International Conference on Learning Representation, 이하 ICLR 2023)’에서 최우수논문상 (Outstanding Paper Award)를 수상했다고 5일 밝혔다. ICLR 2023은 인공지능 분야의 가장 권위 있는 학회 중 하나로서, 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 기계학습 분야의 1위에 올라있으며, 모든 과학 분야의 출판물 중 9위를 기록하고 있다. 올해 최우수논문상은 전체 1,574편의 논문 중 상위 4편에 주어졌다. 홍 교수팀의 ICLR 최우수논문상 수상은 한국인으로서는 최초이며, 주요 기계학습 학회에서 국내 기관이 주축이 되어 진행한 연구로 최우수논문상을 수상한 최초의 사례이기도 하다. 전산학부 김동균 박사과정(제1 저자), 김진우 박사과정, 조성웅 석사과정과 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 총 루오 박사(Chong Lou)로 구성된 홍승훈 교수 연구팀은 컴퓨터 비전 분야의 핵심 연구 주제인 ‘픽셀 레이블링 문제'를 획기적으로 적은 수의 데이터로 광범위하게 해결할 수 있는 범용적 방법론인 비주얼 토큰 매칭(Visual Token Matching) 기법을 제안해 최우수논문상을 받았다. 픽셀 레이블링은 물체 검출, 물체 분할, 자세 추정, 깊이 추정, 3차원 복원 등 컴퓨터 비전 분야의 거의 모든 핵심 문제를 광범위하게 아우르는 개념이다. 최근 10년간 신경망 기반의 기계학습 방법론이 적용되며 픽셀 레이블링의 다양한 세부 문제에서 괄목할만한 진전이 있었으나, 이러한 방법들은 수십만 개 이상의 방대한 학습 데이터를 요구하는 한계가 있었다. 홍승훈 교수 연구팀은 모든 종류의 픽셀 레이블링 문제에 대해 수십 개 이내의 적은 데이터로도 학습과 추론이 가능한 범용적인 퓨샷 학습 기법을 개발했고, 수많은 픽셀 레이블링 문제에서 기존 방법 대비 0.01% 이내의 데이터로도 비슷하거나 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증했다. 홍 교수는 이번 연구를 통해 의료 영상과 같이 학습 데이터 수집이 병목이 되는 다양한 도메인에서 컴퓨터 비전 기술을 적용하는데 돌파구가 되기를 기대한다고 평가했다. 이번 연구를 주도한 김동균 박사과정은 적은 수의 데이터로 학습할 수 있는 범용적 기계학습 방법론을 계속 연구해 왔으며, 이번 연구의 이론적 토대가 되는 연구를 지난 ICLR에 출판한 바 있다. 김동균 박사과정은 이번 연구로 삼성 휴먼테크 논문대상에서 은상을 수상하기도 했다. 전산학부 홍승훈 교수는 "상을 받게 되어 영광이고, 이번 수상이 국내 기계학습 연구자들에게 자신감이 되어 한국에서 더 많은 도전적인 연구들이 나오는 데 도움이 된다면 기쁠 것 같다”라고 소감을 밝혔다.
2023.05.08
조회수 1272
반도체 분야 세계적인 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수논문상 수상자 4명 동시 배출
반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 우리 대학 한 연구실에서 동시 배출해 화제다. 전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 대단한 성과인데 인텔(Intel)·마이크론(Micron)·AMD·화웨이(Hwawei)와 같이 반도체 강국으로 꼽히는 미국·중국·일본의 글로벌 빅테크 기업 소속 엔지니어 및 연구원들과 당당히 경쟁해서 따낸 것이기에 이들의 수상이 더욱 의미가 크고 값지다는 평가다. 전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이면서도 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징(3D Heterogeneous Packaging) 기술을 결합하여 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 인공지능(AI) 반도체를 연구하는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩(Terabyte Interconncection and Package Laboratory) 소속 박사과정 학생들의 이야기다. 이들의 연구는 인공지능이 중심이 되는 디지털 전환과 동시에 이를 가능하게 하는 인공지능 반도체와 컴퓨터의 발전을 선도하고 있다. 더 나아가 설계 과정 전체를 인공지능으로 자동화하려는 미래 방향을 제시하고 있다. 전기및전자공학부 테라 랩 소속 김성국(사진·31세)·최성욱(사진·27세)·신태인(사진·26세)·김혜연(사진·26세) 박사과정 학생 4명이 국제학회인 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 `디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다. 이들 대학원 학생 4명이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학(원)생을 대상으로 매년 7월 말 논문 초안을, 12월 말까지 전체 논문을 각각 모집하고 제출받아 심사를 거쳐 수여하는 학술대회 최고상이다. 이 때문에 발표되는 논문은 실무와 매우 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용이 대부분이다. 2022년에는 총 8명의 수상자를 선정했는데 김정호 교수가 지도하는 KAIST 테라 랩에서만 수상자의 절반인 4명을 배출했다. 수상작 가운데 2편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 2편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문이다. 우선 최우수 논문상 수상자 중 김성국 학생(31세)은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생(27세)은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생(26세)은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다. 마지막으로 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻어 관련 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다. 특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 2022년 초 열린 인공지능 분야 최대학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 적이 있다. 우리 대학 테라 랩은 2022년 4명의 수상자 외에 지난 2021년에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상했다. 불과 2년 사이에 디자인콘이 주관하는 학술대회의 꽃인 최우수 논문상 수상자를 모두 5명을 배출했는데 5편의 수상자 논문 중 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 논문이다. 반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다. 김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 올 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다ˮ면서 "2030년 이후에는 이종 칩(Chip)을 하나의 패키지로 통합하는 `3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징' 기술이 대세로 자리를 잡을 것ˮ이라고 전망했다. 김 교수는 이어 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
2023.01.16
조회수 2307
김천곤 교수 연구팀, 항공우주논문상 최우수상 수상
우리 대학 항공우주공학과 김천곤 교수 연구팀이 지난달 24일 항공우주산업(KAI)이 주최하고 산업통상자원부, 항공우주학회가 후원하는 항공우주논문상에서 최우수논문상(KAI CEO)과 특별상을 수상했다. 김천곤 교수 연구팀은 우주 방사선을 막아내고 전자기를 흡수하는 구조를 통해 인공위성에 스텔스 성능을 더하는 동시에 우주전자장비의 신뢰성과 수명을 연장하는 다기능 복합재료를 개발해 최우수논문상을 수상했다.(논문명 : A space stealth and cosmic radiation shielding composite: Polydopamine-coating and multi-walled carbon nanotube grafting onto an ultra-high-molecular-weight polyethylene/hydrogen-rich benzoxazine composite) 항공우주공학과 차지훈 박사과정 학생이 제1 저자로, 공저자로는 장우혁, 노정언, 최주승 박사과정 학생들이 참여했다. 기존 우주재료들은 우주방사선을 막아내는데 한계가 있어 우주전자장비들의 수명이 감소되거나 오작동이 발생하는 문제가 있었다. 또한, 위성에 스텔스 설계를 적용하면 지상의 관측을 피해 정찰하기에 유리하고 요격무기의 공격을 받았을 때 생존할 가능성을 높일 수 있지만, 재료의 구조적 성능이 감소되는 제약이 있었다. 김천곤 교수 연구팀은 이같은 문제점을 해결하고 충분한 우주환경저항성을 갖는 '우주방사선 차폐-우주스텔스 복합재료 및 RAS 제조방법'을 개발했다. 우주방사선을 막아내는 성능이 기존의 재료보다 뛰어나며, 전자기 흡수 구조를 구현한 동시에 재료의 구조적인 성능을 끌어올렸다. 김 교수팀이 제안한 복합재료는 군용 위성 및 우주무기체계 외에도 유인우주전투기, 북극해를 비행하는 군용 항공기 및 핵 추진 군함에 탑승하는 승무원들의 방사선 피폭량을 줄이는 일에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.김천곤 교수는 "우주환경에서 응용할 수 있는 복합재료를 연구하기까지 오랜 시간에 걸쳐 시험 인프라를 구축하고 연구자들의 창의적인 연구 아이디어를 바탕으로 분명한 조사, 분석, 연구를 진행했다"라며, "이런 노력들이 한데 어우러져 수상이라는 좋은 성과를 맺을 수 있어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다. 김천곤 교수는 이번 논문을 지도한 공로를 인정받아 이번 항공우주논문상에서 특별상을 수상했다. 이번 '항공우주논문상'에서 KAIST 항공우주공학과는 최우수논문상 수상 외에도 이창훈 교수 연구팀(1저자 : 정기욱, 논문명: 재사용 발사체를 위한 궤적 최적화 기반 연료 최적 착륙 유도 및 제어 알고리즘 연구)이 우수논문상을 받았다. 이정률 항공우주공학과 학과장은 "총 9개의 논문상 중 최우수논문상과 우수논문상의 동시 수상은 KAIST 항공우주공학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과"라고 강조했다.한편, 올해로 20회째를 맞이한 항공우주논문상은 국내 항공우주 부문의 최고 권위의 상이다. 경영, 기계·엔진, 재료·소재, 전자·전기 등 항공우주 전 분야에 걸쳐 논문이 접수되었고 항공우주학회의 심사를 거쳐 9개 수상팀을 선정했다.
2022.12.14
조회수 1744
최준일 교수, IEEE 최우수 이동체 전자공학 논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 2022년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회(Vehicular Technology Society)의 최우수 이동체 전자공학 논문상(Best Vehicular Electronics Paper Award) 수상자로 선정되었다고 26일 밝혔다. 최우수 이동체 전자공학 논문상은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 국제전기전자공학회 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 자동차 전자기술 관련 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다. 최준일 교수는 이미 2015년 국제전기전자공학회 신호처리 학술회(Signal Processing Society)에서 최우수 논문상을, 2019년 국제전기전자공학회 통신 학술회(Communications Society)에서 최우수 논문상인 스테판 오 라이스 상(Stephen O. Rice Prize)을, 그리고 2021년 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회에서 최우수 논문상인 닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Best Propagation Award)을 수상한 바 있다. 국제전기전자공학회의 39개 모든 학술회를 조사한 결과 국제전기전자공학회 저널 최우수 논문상을 4회 이상 받은 한국인은 최준일 교수가 유일하다. 최준일 교수는 프리티 쿠마리(Preeti Kumari) 박사(당시 박사과정 학생, 현재 퀄컴(Qualcomm) 연구원), 누리아 프렐식(Nuria Prelcic) 교수(당시 스페인 비고(Vigo) 대학, 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학(NCSU)), 로버트 히스(Robert Heath) 교수(당시 미국 어스틴 소재 텍사스 주립대학(UT Austin), 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학)가 공동으로 저술한 아래 논문으로 이번에 상을 받았다. “IEEE 802.11ad-Based Radar: An Approach to Joint Vehicular Communication-Radar System” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 4, pp. 3012-3027, April 2018. 이 논문은 밀리미터파를 사용하는 차량 간 통신 환경에서 통신과 레이더를 융합한 시스템을 제안해서 현재 약 340회의 인용 횟수(구글 스칼라 기준)를 기록하고 있다. 최준일 교수는 해당 연구를 통해 이미 상용화된 밀리미터파 통신 시스템(IEEE 802.11ad)으로 데이터 통신을 하는 것과 동시에 매우 정확한 레이더 시스템을 구현하는 것이 가능하다는 것을 최초로 보였고, 이 결과는 통신-레이더 시스템 융합 연구를 촉진하는 계기가 됐다. 최준일 교수는 “선도적으로 수행한 차량 간 통신 환경에서의 밀리미터파 통신-레이더 시스템 융합 연구가 국제적으로 인정받아 매우 기쁘고, 한국인 최초로 국제전기전자공학회 저널 논문상을 4번이나 수상하게 되어 영광이다”라고 소감을 밝혔다. 시상식은 9월에 열리는 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 최대 학회인 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTC)에서 진행될 예정이다. 또한, 국제전기전자공학회 VTC2022 가을 학회 홈페이지와 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 뉴스레터에 수상 소식이 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2022.08.26
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전산학부 김주호 교수 연구팀, ACM CHI 2022 학술대회 최우수논문상 및 우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김주호 교수가 이끄는 연구팀이 지난 4월 30일부터 5월 6일까지 열린 美 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)과 우수논문상(Honorable Mention Award)을 받았다고 19일 밝혔다. ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야의 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올라있다. 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1%의 논문에, 우수논문상은 상위 5%의 논문에 주어지는 상이다. 김주호 교수는 이번 ACM CHI 2022 학술대회에 총 7개의 논문을 발표해 발표 논문 수로 전 세계 연구자 중 공동 1위에 올랐다. KAIST 소속의 논문은 총 19개로, 전 세계 기관 중 5위에 올라 KAIST의 세계 수준의 연구 역량을 증명했다. 전산학부 김정연 연구원(제1 저자, 석사과정 졸업), 최유빈 전기및전자공학부 석사과정, 멍 시아 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수 연구팀은 `Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 최우수논문상을 받았다. 이 연구는 모바일 환경에서 영상 기반 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다. 연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문과 21명을 대상으로 한 인터뷰를 분석해 너무 작거나 과밀한 텍스트가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제임을 밝혔다. 또한 조명, 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애 또한 중요한 문제임을 밝혔다. 이러한 분석을 토대로 101개의 영상 강의 속 41,722개의 영상 프레임에 대한 모바일 환경 적합도를 분석한 결과 전반적으로 낮은 수준의 적합도를 보인다는 것을 확인했다. 예를 들어 텍스트 크기의 경우 불과 24.5%의 영상 프레임만이 모바일 환경에서의 학습에 적합한 것으로 나타났다. 연구팀은 이러한 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다. 팬데믹 이후 영상 기반 학습에 대한 중요성과 의존성이 더욱 높아지고 있는 상황에서, 이 연구는 작은 화면의 모바일 기기로 학습을 하는 많은 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다는 면에서 의미가 있다. 또한 나아가 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시하여 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능케 하였다. 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 컨텐츠 제작 환경에 적용될 수 있다. 한편 전산학부 김태수 박사과정(제1 저자), 최다은 석사과정, 최윤서 박사과정 연구원으로 구성된 연구팀은 `Stylette: Styling the Web with Natural Language' 라는 제목의 논문으로 CHI 2022 학술대회 우수논문상을 받았다. 연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다. 다양한 웹사이트를 사용하다 보면 접근성 문제, 기기 환경의 제약, 불편하고 보기 힘든 디자인, 스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾기 어렵거나 사용에 어려움을 겪는 경우가 있다. 하지만 프로그래밍과 디자인의 전문성이 없는 일반인이 직접 웹사이트의 스타일을 수정하기는 어려워 대부분 사용자는 불편함을 참고 사용한다. 사용자가 "이 부분은 더 강조해줘ˮ, "좀 더 모던한 디자인으로ˮ와 같이 자신의 의도를 일상의 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 스타일을 수정해 준다면 어떨까? 위와 같은 질문을 바탕으로 김주호 교수 연구팀이 개발한 `Stylette' 시스템은 사용자의 자연 언어 기반 음성 입력을 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해 준다. 연구팀은 언어 인공지능, 시각 인공지능, 사용자 인터페이스 기술을 결합해 새로운 시스템을 만들었다. 언어 측면에서는 대규모 언어모델 인공지능이 사용자의 일상언어로 표현된 의도를 적절한 스타일 요소로 변환해 준다. 시각 측면에서는 컴퓨터 비전 인공지능이 170만 개의 기존 웹 디자인 요소 데이터와의 비교를 통해 현재 웹사이트에 적절한 수준의 스타일을 추천해 준다. 40명의 일반인을 대상으로 진행한 실험에서 이번 시스템을 사용한 사용자는 대조군과 비교해 두 배 이상 높은 성공률로 35% 적은 시간에 디자인 수정을 완료할 수 있었다. 이 연구는 최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 적용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며, 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있다.
2022.05.19
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전산학부 권영진 교수 연구팀, 최우수 시스템 국제학회 SOSP 2021에 국내 최초 논문 게재, 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 김종율 박사과정(제1 저자), 장인수 석사 졸업생, 임재성 박사과정과 the University of Texas at Austin, KTH, KAUST 연구진으로 구성된 전산학부 CASYS 연구실 권영진 교수 연구팀이 올해 시스템 분야 최고학회인 SOSP(ACM Symposium on Operating Systems Principles)에 국내에서 최초로 논문을 게재했으며, 동시에 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. SOSP는 매 2년마다 열리는 운영체제 시스템 분야 최고의 학회 (채택율 15% 이하)로 우리 대학 권영진 교수 연구팀과 성균관대 엄영익 교수 연구팀이 2021년 각각 국내에서 최초로 논문을 게재하였다. 권영진 교수 연구팀은 “Smart 네트워크 장치를 이용하여 분산파일 시스템의 성능 및 가용성을 높이는 연구”를 통해 클라우드 환경에서 사용자 데이터를 빠르게 저장하고 시스템 장애 시에도 지속가능한 서비스를 제공하는 분산파일 시스템을 설계/구현하였다. 스마트 네트워크 장치는 기존에 데이터만 주고 받을 수 있는 네트워크 장치에 연산장치의 기능이 탑재된 차세대 클라우드향 네트워크 장치이다. 기존의 서버에 보다 자원효율적이지만 성능은 느린 연산 기능을 제공하는데, 권영진 교수 연구팀은 스마트 네트워크 장치에서 동작할 수 있는 LineFS라 불리우는 클라우드향 분산 파일시스템을 구축했다. LineFS는 느린 Smart 네트워크 장치를 사용하면서도 기존의 분산 파일 시스템보다 빠른 성능을 낼 수 있도록 설계 되었으며, 호스트 운영체제가 멈추더라도 Smart 네트워크 장치 만으로도 구동이 가능한 고가용성 분산 파일시스템이다. LineFS는 2020년 OSDI (SOSP와 더불어 최고의 시스템 학회)에 동일 연구팀이 게재했던 Assise 분산 파일시스템에 대한 후속 연구로 진행됐다. 이 연구 결과물은 권영진 교수가 박사과정 동안 진행했던 Strata 파일시스템에 대한 연구를 기반으로 시작됐다. 권영진 교수의 Strata 파일시스템은 2017년 SOSP에 게재됐다. 이번 연구를 진행한 김종율 박사과정은 권영진 교수 연구실에서 고성능 비휘발성 메모리를 활용한 분산 파일 시스템 연구를 계속해왔으며, ACM SoCC, USENIX OSDI, ACM SOSP와 같은 유수의 국제학회에 논문을 출판하고 있다. 관련 해외 언론보도: https://cemse.kaust.edu.sa/cs/news/kaust-collaborative-research-wins-acm-sosp-2021-best-paper-award
2021.11.25
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국제 컴퓨터 기술 활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 10월 23일부터 10월 27일에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제24회 컴퓨터 기술활용 협업 및 소셜 컴퓨팅 학술대회(International Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, 이하 CSCW)에서 최우수 논문상과 방법론 우수상을 수상했다고 18일 밝혔다. CSCW 는 1986년에 시작됐으며 집단과 공동체를 위한 기술을 디자인하고 활용하는 연구 분야에 초점을 맞추고 있으며, 인간-컴퓨터 상호작용(Human Computer Interaction, HCI)과 소셜 컴퓨팅 분야의 최우수 학회 중 하나로 오래동안 각광받고 있다. 올해 340개의 논문이 발표되며, 최우수 논문상은 제출된 논문의 최상위 1% 논문에만 주어진다. 또한, 방법론 우수상은 올해 신설된 상으로, 획기적인 방법론을 제시하고 구현한 논문에게 주어진다. 이번 논문(Reflect, not Regret: Understanding Regretful Smartphone Use with App Feature-Level Analysis)은 조현성 우리 대학 졸업생 (現 미국 카네기멜론대학교 박사과정), 최다은 학사과정, 김동휘 박사과정, 강완주 박사과정, 최은경 미국 메릴랜드 대학 교수가 참여했다. 연구팀은 스마트폰 화면의 사용자 인터페이스(User Interface) 배치를 기반으로, 사용자가 모바일 애플리케이션 내의 어떤 형태(feature)를 사용하는지 추출해 분석하는 방법론을 개발했다. 예를 들면, 인스타그램 앱에서, 팔로잉 포스트, 팔로잉 스토리 보기, 검색, 대화창 등 다양한 형태(feature)가 존재하는데, 형태별로 세분화된 스마트폰 사용 분석을 가능하게 했다. 이 기술을 기반으로, 특정 형태 사용 패턴은 후회가 되는 스마트폰 사용에 영향을 준다는 것을 밝혔다. 이성주 교수는 "많은 사람들이 스마트폰을 편리하게 사용하지만 과도한 사용으로 문제가 제기되고 있고, 앱 안의 다양한 형태로 세분화한 사용 분석을 가능하게 한 독창적 방법론이 학문적으로 인정받았다ˮ며 "현실적으로 디지털 웰빙에 기여할 수 있다는 점이 높게 평가되어 수상하게 된 것 같다ˮ라고 소감을 밝혔다. 우리 대학 전기및전자공학부 학부장 강준혁 교수는 이성주 교수와 학부생이 포함된 연구팀의 세계적 학술대회 수상을 더욱 높이 평가했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2021.11.18
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국내 최초로 ACM UIST서 최우수논문상 수상
우리 대학 산업디자인학과 안드리아 비앙키(Andrea Bianchi) 교수 연구팀이 지난달 23일 온라인으로 개최된 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인 `ACM UIST 2020(The ACM Symposium on User Interface Software & Technology)'에서 상위 1%에게 주어지는 `최우수논문상(Best Paper Award)'을 수상했다고 18일 밝혔다. ACM UIST에서 우리나라 주관기관이 최우수논문상을 수상한 것은 이번이 처음이다. 컨트롤러의 휨 강성을 실시간으로 조절해 가상 환경에서 사용자가 손으로 쥐고 움직이는 가상 물체를 사실적으로 체험할 수 있는 VR(가상현실) 컨트롤러인 `엘라스틱(ElaStick)'을 개발한 공로를 인정받았기 때문이다. (논문명 : ElaStick: A Handheld Variable Stiffness Display for Rendering Dynamic Haptic Response of Flexible Object) 이번 연구에는 산업디자인학과 유능 석사과정 학생이 제1 저자로 참여했다. 기존의 VR 컨트롤러 연구는 손에 쥐고 있는 가상 물체의 무게, 모양, 움직임을 표현하는 데에만 집중돼있어 사용자가 가상 물체를 쥐고 휘두를 때 발생하는 진동이나 갑작스럽게 움직임을 멈출 때 생기는 반동 등을 재현하는 데 많은 제약이 따랐다. 이 같은 문제점을 해결하고 높은 수준의 동역학적 반응을 제공하기 위해서는 물체의 모양, 크기, 재질과 관련된 물체의 강성을 고려해야 한다. 연구팀이 개발한 `엘라스틱(ElaStick)'은 모든 방향으로 자유롭게 휘어지는 구조물에 4개의 케이블을 연결하고, 각 케이블의 물질 조성을 조절해 전체 컨트롤러의 휨 강성 조절이 가능하다. 따라서 이 기술을 적용해 가상 환경에서 실시간으로 다양한 모양 및 크기를 가지는 가상 물체의 사실적인 일루젼(illusion)을 구현하는 데 성공했다. 연구팀은 엘라스틱(ElaStick)을 활용해 강성 변화에 따른 사용자들의 인지능력을 측정하는 한편 가상 물체를 재현했을 때 VR 경험의 사실감과 몰입감 그리고 즐거움이 크게 향상되는 것을 실험적으로 확인했다. 안드리아 교수는 "미국 MIT, 마이크로소프트, 독일 막스 플랑크 연구소 등 저명한 대학과 기관이 수상한 바 있는 UIST 최우수논문상을 국내 최초로 수상하게 돼 매우 기쁘다ˮ고 말했다. 그는 또 "엘라스틱(ElaStick)은 향후 원격 로봇수술, 의료수술, 게임 등 다양한 가상 환경에서 실용적이면서도 상업적 활용 가치를 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다. 한편, 이번 `ACM UIST 2020'에서 KAIST 산업디자인학과는 안드리아 교수팀의 최우수논문상 수상 외에도 남택진 교수 연구팀이 `어너러블멘션(Honorable Mention)' 논문상을 받았다. 남택진 산업디자인학과장은 "총 7개의 논문상 중 국내 최초의 최우수논문상 수상과 어너러블멘션 논문상의 동시 수상은 KAIST 산업디자인학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과ˮ라고 강조했다. 관련 유튜브 영상: https://youtu.be/jfIsgFb6hTY
2020.11.20
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김성용 교수, 2020 한국해양학회 우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과/인공지능연구소 김성용 교수가 11월 5일 경주 화백컨벤션센터에서 열린 2020 한국해양학회 추계학술대회에서 물리해양 분야 우수논문상을 수상했다. 김성용 교수는 '준개방형 만에서의 아중규모 조류, 와동류와 잔차류의 표층 순환(Submesoscale surface tidal, vortical, and residual circulations in a semi-enclosed bay)'을 제목으로 해양분야 최고의 국제 학술지인 미국 지구물리학회의 ‘저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스 (Journal of Geophysical Research-Oceans)’에 논문을 게재했으며, 아중규모 해양현상의 이해와 규명에 크게 선도하고 기여한 점을 인정받아 수상했다. 이번 논문은 여수해만에서의 해수 유동을 해양관측과 수치모델링을 통해 아중규모 조류, 와동류 및 잔차류의 주요한 표층 해수 순환과 조류에 의한 에너지의 소진을 주요 내용으로 다루고 있다. 대양에서의 아중규모 현상이 중규모 와동류와 경압불안정성에 의해 발생하는 것과 달리, 연안에서의 아중규모 현상은 조류와 해안선/해저면 경계조건에 기인한 와동류로 나타나는 것을 해양관측 기반 논문으로는 학계 처음으로 보고했다. 또한, 아중규모 에너지의 전환과 소진이 수직방향 혼합에 기인한다는 기존 학계의 이론을 보완해 수직방향의 부력에 의해 아중규모 에너지가 전환되고 소진됨을 세계 최초로 규명했다. 해양 관측기술과 해양유체의 컴퓨터 기반 시뮬레이션 기술의 발달과 함께 해양물리 분야의 아중규모 현상의 연구가 활발히 진행되는 가운데, 김성용 교수의 연구는 해양에너지가 소진되는 경로를 추적해 전지구 에너지 순환 및 항상성 연구에 큰 기여를 할 것으로 평가된다. 한편 이번 연구는 해양수산부산하 해양경찰청의 ‘Big Data 분석을 통한 해역별 해양사고 위험도 평가 및 대응지원시스템 구축 사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.05
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장호종 교수 연구팀, ISIITA 2020 최우수 논문상 수상
우리 대학 IT융합연구소 장호종 교수 연구팀의 논문이 2020년 2월 12일부터 베트남 톤둑탕 대학교(Ton Duc Thang University)에서 열린 정보 기술 및 응용 분야 혁신에 관한 국제 심포지엄(ISIITA 2020 : The International Symposium on Innovation in Information Technology Application 2020)에서 최우수 논문상을 받았다. ISIITA는 정보통신, 바이오 과학기술, 컴퓨터시스템 등 여러 분야의 선도하는 연구자들이 모여 기술의 융합에 대해 교류하는 네트워킹 심포지엄으로, 장호종 교수팀은 이번 심포지엄에서 ‘A Study of Single Photon Counting System for Quantitative Analysis of luminescence’라는 논문으로 최우수 논문상을 받았다. 수상한 논문은 소변을 이용한 간단한 화학반응 검사로 체내 나트륨과 칼륨을 검출할 수 있는 시스템의 핵심인 실리콘 광증배소자(Silicon Photomultiplier)의 신호처리 시스템을 구현하는 내용을 담고 있다.우리 체내에 일정량 이상의 나트륨과 칼륨이 과다 상태가 되면 고혈압, 심혈관계질환, 신장 손상을 일으킬 수 있다. 이번 연구에서 연구팀은 소변을 통해 배출되는 나트륨과 칼륨을 정량화하는 핵심 기술을 개발했다. 시약을 소변에 주입하면 화학반응에 의해 매우 적은 양의 발광이 일어나는데 이때 나트륨과 칼륨이 많으면 화학반응을 방해하면서 발광이 줄어들게 된다. 이 측정 방법의 핵심은 매우 미세하게 발광하는 빛의 세기를 수치화하는 것이다. 장호종 교수팀은 광증배소자를 이용해 화학발광을 측정하는 시스템을 개발했다. 장호종 교수는 "개발된 신호처리 시스템을 활용해 흡수된 나트륨과 칼륨의 양을 손쉽고 빠르게 측정할 수 있게 돼 나트륨과 칼륨 과다 섭취에 의한 질병들을 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"라고 말했다. 신호처리 시스템 설계의 핵심 연구를 진행한 한병훈 연구원은 "개발한 기술을 바탕으로 휴대전화처럼 누구나 가지고 다니며 사용할 수 있을 정도로 소형화하기 위한 연구에 집중할 계획이다" 라고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 선행공정·플랫폼기술연구개발사업(2015M3A7B7045525)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.19
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