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전기및전자공학부 윤영규 교수팀, 국제의료영상처리학회 젊은과학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수팀이 2021년 국제의료영상처리학회(MICCAI)로부터 젊은 과학자 상(Young Scientist Award) 수상자로 선정되었다고 8일 밝혔다.
젊은 과학자 상(Young Scientist Award)은 의료영상처리 분야 저명 국제 학술대회인 국제의료영상학회에 출판된 논문 중 학생 혹은 박사 학위를 받은 지 2년 이내의 주저자에 의해 작성된 가장 우수한 논문에 주어지는 상으로 우리나라에서 이 상을 받기는 처음이다.
전기및전자공학부 신창엽 학생(現 석사과정 학생)과 전기및전자공학부 류현 학생(現 학사과정 학생)이 공동 제1 저자, 전기및전자공학부 조은서 학생(現 박사과정 학생)이 공저자로 저술한 아래 논문으로 상을 수상했다.
“RLP-Net: A Recursive Light Propagation Network for 3-D Virtual Refocusing,”International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2021.
이 논문은 두 장의 현미경 이미지만 활용해 3차원 영상을 복원하는 가상 재초점 기술에 관한 것으로, 빛의 전파 과정이 공간적 불변성을 가지는 점에 착안해 빛의 전파 함수를 재귀적 신경망을 활용해 근사함으로써 정확한 가상 재초점이 가능함을 보였다.
시상식은 COVID19 상황으로 인해 가상으로 진행된 2021 MICCAI 학술대회에서 지난 9월 30일 진행됐으며, 수상자 리스트는 영구적으로 MICCAI 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2021.10.08
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오트프리드 정 교수, 美 컴퓨터학회 '뛰어난 과학자(Distinguished Scientist)’ 선정
〈 오트프리드 정 교수 〉
우리 대학 전산학부 오트프리드 정(Otfried Cheong) 교수가 美 컴퓨터학회(Association for Computing Machinery, ACM)의 ‘뛰어난 과학자(Distinguished Scientist)’에 선정됐다.
ACM는 뛰어난 엔지니어, 뛰어난 교육자, 뛰어난 과학자를 멤버로 선정한다.
뛰어난 과학자는 15년 이상의 전문 경력과 5년 이상의 꾸준한 ACM 활동 경력을 가진 전문가 중 의미 있는 공적을 쌓거나 컴퓨팅 분야에 영향을 끼친 회원에게 주어진다. 이는 상위 10퍼센트 미만의 회원들에게 주어진다.
정 교수는 선정된 45명의 회원 중 국내 교수진으로는 유일하게 선정됐다.
정 교수는 1992년 베를린 자유 대학(Freie Universitaet Berlin)에서 박사학위 취득 후 Utrecht, 포스텍, HKUST, TU Eindhoven을 차례로 거친 후 2005년부터 우리 대학에서 교수로 임용돼 이상기하 및 계산 기하를 연구하고 있다.
2017.04.17
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SNS에서 떠도는 루머를 구분할 수 있을까?
권세정 박사과정 학생(좌)과 차미영 교수(우)
- “루머는 팔로워 수가 적은 사용자들을 중심으로 산발적으로 전파” -- 2006년 이후 발생한 100여개의 트위터 상 미국 루머 사례 조사 -
트위터, 페이스북 등 SNS상에서 떠도는 정보의 진위여부를 가릴 수 있을까?
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수 연구팀(제1저자 권세정 박사과정)은 서울대 정교민 교수 및 마이크로소프트 아시아 연구소의 Wei Chen, Yajun Wang 박사와 공동연구를 통해 트위터 내에서 광범위하게 전파되는 정보의 진위 여부를 90%까지 정확하게 구분해낼 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 루머에 대해 SNS 데이터를 바탕으로 한 새로운 수리적 모델과 네트워크 구조 및 언어적 특징을 도출함은 물론, 향후 인터넷 루머의 특성과 규제에 도움이 되는 루머 구분 기술을 확보하는 계기가 될 것으로 기대된다.
SNS는 누구에게나 손쉽게 정보의 생산과 유통 및 전파 과정에 참여하는 긍정적인 기능을 한다. 하지만 역기능으로 검증되지 않은 정보가 빠르게 확산되어 개인·기업·국가에 해를 끼칠 수 있는 악성 루머의 발판을 마련하기도 한다. 따라서 인터넷 루머를 감지하고 확산을 방지하고자 하는 노력이 중요하다.
차 교수 연구팀은 2006년에서 2009년 사이 미국 트위터에서 광범위하게 전파된 100개 이상의 사례를 조사해 루머의 특성을 분석했다. 수집된 자료는 정치·IT·건강·연예인 등 다양한 분야를 포함하며, 이러한 분석을 통해 90%의 정확도로 루머 여부를 판단할 수 있었다. 특히 특정 인물이나 기관의 비방이나 욕설이 포함된 루머의 경우 더욱 높은 정확도로 루머 여부의 판단이 가능했다. 연구팀은 일반 정보의 전파와는 확연히 다른 루머 전파의 특징을 크게 세 가지로 분류했다.
첫째, 루머는 일반 정보와는 달리 지속적으로 전파되는 경향을 보인다. 뉴스와 같은 일반 정보의 경우 한 번의 광범위한 전파 이후 미디어 내에서 거의 언급되지 않지만, 루머는 수년간의 긴 기간 동안 지속적으로 언급된다.
둘째, 루머의 전파는 서로 연관이 없는 임의 사용자들의 산발적인 참여해 이뤄진다. 일반 정보는 온라인 내의 친구관계를 통해 전파의 경로가 유추되는 반면 루머는 연결되지 않은 개개인의 참여로 이루어지는 특징을 보였다. 아울러 루머는 인지도가 낮은 사용자들로부터 시작돼 유명인에게로 전파된다. 이 현상은 연예인이나 정치인과 관련된 루머에서 자주 관찰됐다.
셋째, 루머는 일반 정보와 다른 언어적 특성을 보인다. 루머는 정보의 진위 여부를 의심·부정·유추하는 심리학적 과정과 연관된 단어(아니다, 사실일지는 모르겠지만, 확실치는 않지만, 내 생각에는, 잘 기억나진 않지만) 사용이 월등히 높다.
연구팀이 루머로 구분한 사례 중에는 미국 대선 당시 버락 오바마 대통령 후보가 무슬림이며 반기독교적 성향이 있고 미국 시민권을 부당 취득했다는 내용 등 그를 음해하는 정치적 루머도 포함됐다. 또 영화배우 니콜 키드먼이 성전환 수술을 했으며 그녀가 양성애자라고 언급한 사례 역시 연구팀의 기술을 통해 루머로 명백히 구분됐다.
차 교수는 “이 연구는 통계·수학적 모델은 물론 사회·심리학 이론의 융합 연구로 사회적으로 주목을 받는 루머의 특성을 풍부한 데이터를 통해 도출했다”며 “루머 전파 극초기에 해당 정보의 진위여부를 판별하는 것은 아직 어렵지만, 일정시간 경과 혹은 정보확산이 이루어질 경우 해당 빅데이터를 기반으로 하여 진위여부를 판단하는 것이 가능하다"고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난해 12월 미국 텍사스주에서 열린 데이터마이닝 분야의 최고 학술대회인 IEEE 데이터마이닝 국제 회의(IEEE International Conference on Data Mining)에서 발표됐다. 또 해외 유명 과학 잡지인 New Scientist에 Bigfoot found? AI tool sifts fact from myth on Twitter 라는 제목으로 소개됐으며 Washington Post에도 Korean scientists create a tool that can help separate fact from fiction on Twitter의 기사명으로 소개됐다.
그림1. 각 주제 별로 관련 내용을 트위터 내에서 언급한 수(x축: 관찰일, y축:트윗수). 루머의 경우 일반적인 정보가 한 번의 광범위한 전파 후 거의 퍼지지 않는 것과 달리 지속적으로 언급되고 있음을 보여준다.
그림2. 트위터 내 사용자들 간 정보 전파를 네트워크의 형식으로 표현한 확산 네트워크. 각 점은 사용자를 의미하며, 선은 사용자들 간의 관계를 통한 정보 확산이 있었음을 의미한다.
2014.01.09
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