인물
기계공학과 오준호(吳俊鎬, 51) 교수가 CNN 인터네셔널 특집프로그램인 “인간과 기계의 미래정상회담(Future Summit: Of Man and Machine)”에 패널리스트로 출연했다.
이번 프로그램 주제는 “인간과 기계”로 CNN 종군앵커로 유명한 마이클 홈즈(Michael Holmes)의 진행으로 로봇분야 吳 교수를 비롯, 복제양 돌리를 만든 영국의 알란 콜맨(Allan Colman) 박사, 말라리아 퇴치가 가능한 새로운 생물 알태미시닌(Artemisinin)를 개발한 버클리대 재이 키슬링(Jay Keasling) 교수, 그리고 인류학자인 스위스 로잔대 다니엘라 써퀴(Daniela Cerqui) 교수, 로봇심리학자 조안 프란스키(Joanne Pransky) 여사가 패널로 참여했다.
CNN은 10명의 각계 저명인사로 구성된 자문위원회를 통해 패널을 추천 받아 사전 인터뷰 등을 거쳐 吳 교수를 비롯한 5명의 패널을 선정했다.
吳 교수는 이 방송에서 “미래에는 움직임과 자율성을 갖는 로봇화가 우리 주변 거의 모든 것에 구현될 것이며, 로봇과 가전제품의 벽이 없어질 것이다”라고 예측했다. 특히 이 프로그램에는 吳 교수가 개발한 인간형 로봇인 휴보(HUBO)가 직접 출연, 세계최고 수준의 로봇이라는 소개와 함께 진행자와 오프닝을 진행했다.
“Future Summit”은 CNN 인터네셔널에서 과학기술이 미래사회에 미칠 영향에 대해 서로 다른 분야의 인사를 초빙하여 조명하는 특집 프로그램이다. 이번이 첫 방송인 이 프로그램은 7회에 걸쳐 우리나라를 포함한 전 세계 200여개국(미국 제외)의 CNN케이블 방송망을 통해 방송된다.
* 첨부: ① 오준호 교수 사진 1매, ② 휴보 사진 2매 ③ 한국 방송시간
<한국 방송시간>
6월 15일(목) 23:00
6월 16일(금) 06:00
6월 17일(토) 15:00, 23:00
6월 18일(일) 04:00, 15:00
6월 19일(월) 04:00
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CNN은 CNN International(CNNi), CNN USA, CNN 스페인어 등으로 구성되어 있으며 CNN USA 는 주로 미국 내 뉴스를 다루고 미국에서만 방영되며, CNNi 는 국제뉴스전문 채널로서 미국을 제외한 전 세계 200여개국으로 방송된다. 한국에서 시청하는 CNN은 CNN international 이다.
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인물 예종철 교수, 국제 응용 역문제 학회 기조강연
〈 예종철 교수 〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 응용 수학분야 대표 학회 중 하나인 국제 응용 역문제 학회(Applied Inverse Problems Conference)에서 기조연설자로 선정돼 강연을 진행했다. 예 교수는 7월 11일 프랑스 그랑노블에서 열린 제10회 AIP 학회에서 세계 각국의 응용수학자 8백여 명을 대상으로 ‘역문제를 위한 인공지능 네트워크의 기하학적인 구조의 이해(Understanding Geometry of Encoder-Decoder CNN for Inverse Problems)’라는 주제로 영상처리 및 역문제에 사용되는 인공지능기술의 현황을 소개하고, 예 교수가 개척해 온 인공지능망의 기하학적인 구조에 대한 최신 이론을 발표했다. 예 교수는 의료 영상 복원 등 다양한 역문제에 적용되는 인공지능 기술을 개척하고, 이것이 동작하는 원리에 대한 기하학적인 구조를 밝히는 등 역문제 분야 인공지능 기술을 주도하
2019-07-25 -
연구 한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다. 여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다. 이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다. 이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 기존의 적응
2018-10-30 -
연구 유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다. 유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다. 모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을
2018-02-26 -
연구 김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다. 최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통
2018-01-16 -
연구 유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다. 연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다. 봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다. 최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다. 따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다. 연구팀의 K-Eye
2017-06-14