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삼성휴먼테크논문대상 대학부문 17명 대거 수상
삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하는 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 우리 대학 학생 17명이 대거 수상하는 쾌거를 이루었다. 금상(상금 2천만원)은 전산학부 김원웅, 기계공학과 강석경, 바이오및뇌공학과 김현경, 화학과 허성록 학생 등 4명이 수상했다. 은상은 바이오및뇌공학과 정형진, 전기및전자공학부 오재원, 홍천산, 기계공학과 김동근 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다. 또한, 동상은 전기및전자공학부 허지완, 윤동현, 이병관, AI대학원 김현승, 바이오및뇌공학과 이윤흠, 신소재공학과 우준희, 박기현, 뇌인지공학프로그램 손연주 학생 등 8명이, 장려상에는 전기및전자공학부 신훈범 학생이 수상했다. 특히, 우리 대학은 대학부문에서 개인에게 시상되는 10개 분과 중 4개 분과의 금상을 석권하였고, 컴퓨터과학 및 공학 분과에서는 김원웅, 홍천산, 이병관, 김현승 학생이 절반의 상을 차지하며 두각을 나타냈다. 금상 수상자인 김원웅(지도교수 박종세)는 포스트-트랜스포머 모델의 연산을 분석하고, 기존 PIM 한계를 극복하기 위해 양자화 기반 모델 경량화 기법과 새로운 PIM 구조를 접속한 GPU+PIM 융합 가속 시스템 논문으로 컴퓨터과학 및 공학 분야에서 가장 높은 평가를 받았다. 또한, 기계공학 분과의 강석경(지도교수 김산하)학생은 탄소나노튜브(VACNT)를 활용한 나노 사포를 개발해 연마 입자의 안정성을 높여 기존 사포보다 정밀한 가공을 가능케 하는 논문으로 금상 수상의 영예를 안았다. 오재원(지도교수 조성환)학생은 60GHz 대역에서 1ns 이내의 빠른 주파수 스위칭과 우수한 잡음 성능을 구현한 mm-wave 대역 통신 및 레이다 회로를 위한 주파수 합성기 개발에 관한 논문으로 은상을 수상하였다. 홍천산(지도교수 오태현, 성민혁)학생은 이미지 생성형 모델에서 초상권 및 저작권 침해 완화하도록 MCMC 기법을 활용하여 암기된 이미지를 유발하는 프롬프트를 효율적으로 찾아 벤치마크를 찾는 연구로 우수성을 입증받았고, 김동근(지도교수 김산하) 학생은 AM-FGS 패드의 광중합 적층 제조로 경도차이를 활용해 CMP 공정에서 성과를 인정받아 은상을 수상하였다. 그뿐만 아니라, 동상을 차지한 박기현(지도교수 정성윤)학생은 이리듐 옥사이드 내부 새로운 구조의 복합 이리듐 산화물을 사용해 기존보다 더 많은 다른 원소를 치환하는데 성공한 우수성을 인정받았고, 허지완(지도교수 김준모)학생은 StableDiffusion 확산모델보다 10배 빠르고 더 선명한 이미지를 생성하는 새로운 방법을 개발한 점을 높이 평가받았다. 우준희(지도교수 스티브 박)학생은 리튬 금속 배터리 성능을 조기에 예측하는 새로운 방법으로 주목을 받았고, 윤동현(지도교수 제민규)학생은 넓은 입력 범위와 빠른 디지털 변환기를 활용한 애플리케잉션 관련 연구로, 이윤흠(지도교수 김철)학생은 TDP 공정을 통해 기존 섬유형 스트레인 센서의 민감도와 작동범위간 상충 문제를 해결한 연구로 논문의 우수성을 인정받았다. 삼성휴먼테크논문대상은 국내 최대 규모의 학술논문대회로 과학기술 분야 우수인력을 발굴·육성하기 위해 1994년부터 매년 수상자를 선정하고 있다. 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서는 대학부문 2,750편, 고교부문 402을 포함해 총 3,152편이 논문 초록이 접수되었고 그 중 대학부문에서는 80편의 우수논문이 선정되었다.
2025.02.13
조회수 752
예종철 교수 연구팀, 삼성휴먼테크 논문대상 신호처리분야 금상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수팀이 `확산모델 (diffusion model)의 사후 샘플링(posterior sampling)을 이용한 일반적인 역문제 해결 기법'으로 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서 신호처리 분야 금상을 수상했다고 밝혔다. 삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 저변 확대와 과학 인재 양성을 위해 삼성전자가 1994년 제정한 논문상으로, 매년 2,000편 가량의 논문 중 서면 및 발표 심사를 거쳐 창의성, 논리성, 실용성, 발전성이 뛰어난 논문을 선정하여 수여되는 상이다. 바이오및뇌공학과 박사과정 졍형진, 김정솔 학생이 공동 1저자로 참여한 이 논문은, 확산 모델과 사후 샘플링을 결합하여 일반적인 역문제에 대한 새로운 관점과 해결방법을 제시하였고, 그 실용성과 독창성을 인정받아 대학부 신호처리 분야 수상작 7편 중 1위로 금상을 수상하였다. 역문제는 영상을 획득하는 과정에서 이미징 시스템의 특성과 잡음의 영향으로 망가진 측정값으로부터 실제 신호를 복원하는 문제로 정의된다. 이러한 문제는 영상 화질 개선부터 위상 복원을 통한 세포 구조 시각화와 같은 다양한 과학 분야에서 중요성과 실용성을 가지며, 수십 년간 지속적으로 연구되어 왔다. 과거의 인공지능 및 딥러닝 알고리즘은 이미징 시스템이 선형이며 잡음이 없는 경우를 가정하여 역문제를 효과적으로 해결하였으나, 이러한 가정은 현실 세계에서의 상황과 비교하여 훨씬 단순화된 형태였다. 이 연구에서는 처음으로 확산 모델을 이용해 사후 샘플링을 진행하는 방법으로 역문제를 해결하였는데, 이는 확산 모델이 생성하는 중간 이미지로 측정값을 근사하고, 실제 측정값과의 차이가 줄어들도록 중간 이미지를 보정하는 방식으로 구현된다. 이를 통해 이미징 시스템이 선형 및 비선형인 경우, 그리고 이미징 시스템에서 흔히 발생하는 가우시안 잡음과 푸아송 잡음이 존재하는 경우에 대한 일반적인 역문제 해결이 가능함을 입증하였다. 나아가 개발된 기술은 여러 종류의 역문제에 대한 개별적 학습을 필요로 하지 않는 특성을 가지며, 이는 논문의 실용성을 높이고, 이전의 연구들과 차별성을 지니게 한다. 정형진, 김정솔 바이오및뇌공학과 박사과정 학생은 “큰 규모의 논문대회에서 연구의 내용을 인정받아 기쁘고, 좋은 논문을 작성할 수 있도록 지도해주신 예종철 교수님께 감사하다” 고 소감을 밝혔다. 또한, 알고리즘의 성능과 효율성을 높이는 연구를 이어나가 역문제의 해결이 필요한 다양한 과학 분야들에 기여하고 싶다는 희망을 전했다. 논문명: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
2023.11.07
조회수 4285
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