재난/응급 현장을 위한 모바일 블록체인 기반 지능형 헬스케어 솔루션 교육연구단 Mobile Blockchain based Intelligent Healthcare Solution Education and Research Team for Disaster and Emergency

전자공학과 박형민 교수 연구팀, 세계 최우수 인공지능 학회 ‘NeurIPS 2024’ 논문 채택

전자공학과 박형민 교수 연구팀,세계 최우수 인공지능 학회‘NeurIPS 2024’논문 채택▲(왼쪽부터) 전자공학과 신의협 박사과정, 이상윤 석사과정, 김태한 석사과정, 박형민 교수전자공학과 지능정보처리 연구실 연구팀(지도교수 박형민)이 최우수 인공지능 학회인‘Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2024’에서 논문을 발표하게 되었다.전자공학과의 신의협 박사과정의 주도하에 이상윤,김태한 석사과정이 함께 연구를 진행하였으며,논문 제목은“Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”으로 해당 연구를 통해서 여러 화자가 동시에 발화하는 혼합 음성에서 개별 화자의 음성을 분리하는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 설계하였다.음성 분리(Speech Separation)는 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다.이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더–재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였다.<분리 인코더–재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 제안한SepReformer네트워크 구조>연구팀은 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려하여 모델을 디자인하였다.한편NeurIPS는 인공지능(AI)및 기계 학습 분야에서 가장 권위 있는 국제 학회 중 하나로,매년 전 세계의 연구자와 기업들이 참여하여 최신 연구 성과와 혁신 기술이 발표되고 논의되는 자리이다. GAN, AlphaGo, Transformer, Diffusion등 인공지능에 큰 영향을 끼친 기술이 해당 학회에서 발표되었다. NeurIPS 2024는 오는2024년12월9~15일 캐나다 벤쿠버에서 개최된다.▶논문제목: Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation▶저자 정보:신의협(제1저자),이상윤(제2저자),김태한(제3저자),박형민 교수(교신저자,서강대)▶데모 페이지:https://fordemopage.github.io/SepReformer/

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김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 IEEE Transactions on Sustainable Energy 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널IEEE Transactions on Sustainable Energy논문 게재▲(왼쪽부터) 송근주 석박통합과정, 김민수 박사, 김홍석 교수본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정과 김민수 박사(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 에너지 분야 최상위 저널인IEEE Transactions on Sustainable Energy (2023년 발표 기준JCR Impact Factor 8.6,상위8%)에 게재 승인되었다.해당 논문은 최근 전력 시스템에서의 신재생 에너지 투입을 위한 새로운 형태의 다중 태양광 발전량 예측 기법에 관한 것이다.제안하는 기법은 특히 국가 단위의 넓은 지역에 걸쳐 분포해 있는 태양광 발전소들에 대하여 단일 모델로도 효율적이며 정확한 예측을 수행한다.일반적으로 대규모 형태의 태양광 발전소를 학습하기 위해서는 대용량의GPU메모리가 확보되어야 하며,이는 상황에 따라out of memory (OOM)에러로 이어져 학습 비용이 크게 상승하는 문제가 있었다.따라서 이를 해결하기 위해 해당 논문에서는 그래프 신경망 기반의Random Coarse Graph Attention과Probabilistic autoregressive LSTM모델을 제안 및 결합하여 약1600개 이상의 태양광 발전소를 동시에 학습 시에도 최대57.3%의 낮은GPU메모리 사용량을 보였으며,시공간 학습을 통해 최대11.7%향상된 예측 정확도를 달성하였다.또한 실제 상황에서 통신 오류,센서 고장 등으로 발생하는 결측 데이터 상황을 고려하여 시공간적 보간법을 제안해 결측이 극심한 상황(최대90%의 결측률)에서도 비교군 대비 강인한 예측 성능을 보였다.제안된 다중 태양광 발전량 예측 기법인AnyCast는 가상발전소(VPP)구성 등 배전망 운영에 효과적으로 기여할 수 있으며,재생에너지가 고려된 최적 조류 계산 등 다양한 전력망 운영에 포괄적인 적용이 가능할 것으로 기대된다.논문명: Graph-based Large Scale Probabilistic PV Power Forecasting Insensitive to Space-Time Missing Data저널명: IEEE Transacations on Sustainable Energy (IF 8.6, JCR상위8%)저자명:송근주(서강대학교),김민수(서강대학교),김홍석(서강대학교)

24 - 08 - 20

남창주 교수, 2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정

전자공학과 남창주 교수,2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정▲ (왼쪽부터) 전자공학과 남창주 교수, 연세대 남석인 교수, 연세대 김민구 교수, 경희대 김상현 교수본교 전자공학과 남창주 교수,연세대학교 남석인 교수(사회복지학과),김민구 교수(의학공학교실),경희대학교 김상현 교수(기계공학과)로 이루어진 공동연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는2024년도 기초연구실 지원사업의 개척형에 신규 선정되었다.연구 과제명은「초고령 사회 일자리 혁신:노인 맞춤형 다중감각 인터페이스를 통한 로봇 공유제어 기술」로,연구 기간은2024년8월부터2027년4월까지2년9개월이고 총13.75억 원(연평균5억 원)의 연구비를 지원받는다.우리나라는2025년부터 초고령 사회로 진입할 정도로 노인 인구가 급증하고 있다.하지만,풍부한 현업 경험과 노하우를 가진“파워 시니어”들에게 양질의 일자리를 제공할 준비는 되어 있지 않다.대부분의 일자리가 단기·단순 노무직 중심의 저임금 일자리이다.이런 노인 일자리 문제는 노인 문제로도 이어진다.심각한 노인 빈곤율과 자살률(모두OECD 1위)은 우리 사회 불행한 노인의 현실을 단적으로 보여준다.노령화와 동시에 급감하는 출생률은,생산인구 부족이라는 시급한 노동 시장의 문제도 야기한다.이번 연구는 노인의 원격 근로라는 새로운 기술 영역을 개척하는 사회 문제 해결형R&D이다.노인 일자리,노인 우울감,생산인구 부족이라는 우리 사회의 난제를 로봇·AI기술로 해결해보고자 하는 연구자들이 뜻을 모았다.노인 맞춤형 작업 인터페이스를 통해 노인과 협업하여 작업을 계획하고 실행하는 로봇 플래닝 및 제어 기술을 개발하는 것을 목표로 한다.세부적으로는,노인의 인지 및 신체적 특징을 바탕으로 한 새로운 사용자 인터페이스,노인의 언어·행동적 작업 지시 및 작업 관련 정보를 이용해 로봇의 작업 및 모션 계획을 수립하는 플래닝 기술,노인의 개입을 중재하고 제어 입력의 불안정성과 불연속성을 최소화하는 공유제어 기술,다양한 작업 정보를 제공하기 위한 로봇의 멀티모달 센싱 기술을 개발한다.노인의 의견을 주도적으로 반영하여 수요자 중심의 지속 가능한 기술을 개발하기 위해 노인복지 전문가인 남석인 교수와 리빙랩을 운영한다.기술 수용 과정에서 노인의 심리사회적 변화를 다차원적으로 측정하고,개발된 기술이 기존 노인 일자리의 대안이 될 수 있는지 확인하는 사회과학 연구도 병행하는 초학제 융합 연구이다.연구 책임자인 남창주 교수는“노인을 돌봄의 대상으로만 바라본 기존의 로봇 연구에서 벗어나,노인을 기술의 주체적인 사용자이자 사회에 기여하는 생산적 집단으로 변모시키는 연구를 통해 노인을 행복한 사회 구성원으로 재탄생시키고자 하는 연구자들의 강한 의지가 모였다”면서, “이번 연구를 통해 보다 다양한 사회 구성원들이 스마트폰을 사용하듯 로봇 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되길 기대하며,초고령·저출생 사회의 노인·노동력 문제를 완화하는 데 기여하고 싶다”는 포부를 밝혔다.또한, “우수한 연구 역량을 보유한 연구자들과 함께 공학 기술과 노인 복지 연구가 융합된 초학제 연구를 수행할 수 있게 되어 매우 기쁘다”라는 소감도 밝혔다.한편,기초연구실 지원사업은 특정 연구주제 중심의 소규모 기초연구 그룹을 지원하여 국가 기초연구 역량 강화를 도모하는 집단연구사업이다.특히,본 과제의 유형인 개척형은 국내에서 거의 시도되지 않은 새로운 분야의 창의적·도전적 연구 지원을 통해 역량 있는 젊은 연구자의 성장을 지원하는 것을 목적으로 한다.

24 - 08 - 01

전자공학과 김홍석 교수 연구팀, 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위

전자공학과 김홍석 교수 연구팀,국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정(아래 왼쪽부터) 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정, 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정 (지도교수 김홍석)이 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회에서 학생팀 부문 최종 2위를 달성했다.‘Hybrid Energy Forecasting and Trading Competition’은 전력 및 에너지 분야에서 세계적인 학회인 IEEE Power and Energy Society Working Group에서 개최하고, 세계에서 가장 큰 신재생 에너지 회사 중 하나인 Øred와 유망한 신재생 에너지 스타트업 rebase energy가 지원하는 세계적인 대회이다.본 대회는 2024년 2월 19일부터 2024년 5월 18일까지 진행되었으며, 총 66개의 팀이 참가해 신재생 에너지 (태양광, 풍력) 발전량 예측과 거래 부문에서 경쟁하였다.김홍석 교수 연구팀은 ‘NICE_Forecast’ 팀명으로 참가해 딥러닝 기술 기반 신재생 에너지 발전량의 불확실성을 고려한 예측 및 거래 알고리즘을 구현하였고, 이를 통해 학생팀 부문에서 종합 최종 2위를 달성하였다.송근주 석박사통합과정학생은 “이번 대회를 통해 신재생 에너지의 불확실성 문제가 에너지 시장 및 전력 계통에 어떤 영향을 미치는지 직접적으로 알게 되었으며, 향후 이러한 문제를 다루는 연구를 하고 싶다.”라고 전했다.

24 - 07 - 09

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 전지훈 석박통합과정, 천호진 석박통합과정전자공학과 전지훈 석박통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Applied Energy(2024년 기준 JCR Impact Factor 10.1, 상위 6.1%)에 게재 승인되었다.해당 논문은 실제 운행 중인 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 데이터를 활용해서 전기화학적 모델과 딥러닝 모델을 동시에 고려하여 배터리의 상태를 진단한다. 실제 운행 중인 ESS에 발생하는 화재나 폭발과 같은 사고는 큰 금전적, 인명적 손실을 초래하기에 사전에 문제가 발생하기 전에 ESS 구성요소인 모듈의 이상을 판별하는 것이 매우 중요한 목표이다.본 논문에서 딥러닝 모델과 전기화학 모델을 활용하여 배터리의 본질적 특성을 포착하고 상호보완적인 관점에서 배터리의 상태를 진단한다. 먼저 디노이징 오토인코더를 활용하여 배터리의 고장 데이터가 없는 환경을 극복하고 잠재 공간 분류 방법으로 이상 모듈을 탐지한다. 둘째로 전통적인 용량 증분 분석을 재해석하여 실시간 ESS 운용에 적합하도록 전압 증분 분석 방법을 제안한다. 이후 앞서 활용된 디노이징 오토인코더와 전압증분 분석을 공동으로 고려하여 ESS의 이상 배터리 모듈을 탐지하고 정량화한다. 구체적으로, 비지도 학습 기반 이상 분류 알고리즘(One Class Support Vector Machine, OCSVM)과 정규화 변환된 표준점수(Transformed Z-score)를 활용하여 이상 배터리 모듈을 판별하고, 이상치를 정량화한다.제안된 프레임워크는 실제 운행중인 ESS 배터리를 활용하여 두 상보적인 관점에서 배터리를 분석하고 이상 모듈 판별 및 정량화로 안전한 배터리 운용을 가능하게 한다.▶ 논문명 : ProADD Practive Battery Anomaly Dual Detection Leveraging Denoising Convolutional Autoencoder and Incremental Voltage Analysis▶ 저널명 : Applied Energy(IF 10.1, JCR 상위 6.1%)▶ 저자명 : 전지훈(서강대학교), 천호진(서강대학교), 정병일(두산에너빌리티), 김홍석(서강대학교)

24 - 06 - 26

정보통신기획평가원 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’에 선정

전자공학과 김영욱 교수정보통신기획평가원 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’에 선정전자공학과 김영욱 교수가 제안한 연구가 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘2024 방송통신산업기술개발사업’ 에 선정되었다.서강대학교가 주관하고 총 5개 대학 (서강대, 서울대, 경희대, 숭실대, UNIST)이 참여하는 “미래 생산성 초고율화를 위한 인공지능 기반 RF 부품 및 시스템 설계기술 개발” 연구는 IITP로부터 최대 5년 총 28.5억원의 연구비를 지원받게 된다.본 연구에는 전파 분야 기술 생산성 향상을 위한 인공지능기반 전파부품 및 시스템 설계·측정 핵심요소의 개발을 목표로 한다. 전파부품 설계에 인공지능 기술을 활용할 시에 안테나 및 RF 부품 해석의 반복 횟수를 최소화하여 설계에 요구되는 시간을 대폭 감소할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 연구될 기술은 전파 부품 설계뿐만 아니라, 레이다 신호처리, 전자파 측정, 어레이 교정 시스템, 전자파 신호해석 및 EMI/EMC 분석 등의 다양한 분야에 적용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예측된다.김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 스마트헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다.

24 - 04 - 12

김홍석 교수 연구팀, 통신 분야 국제 저명 저널 IEEE Internet of Things Journal 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,통신 분야 국제 저명 저널IEEE Internet of Things Journal논문 게재▲(왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, Dr.Hien Thanh Doan 박사후연구원본교 전자공학과BK박사후연구원인Dr. Hien Thanh Doan(지도교수 김홍석)의 논문이 통신 분야 국제 저명 저널인IEEE Internet of Things Journal(2023년 기준JCR Impact Factor 10.6,상위2.2%)에 게재 승인 되었다.본 논문은 통신과 전력의 융합인 스마트그리드 환경에서 재생에너지를 갖춘 프로슈머간의P2P에너지 거래에 관한 논문으로서P2P전력 시장은 프로슈머가 자신의 비용을 최소화할 수 있도록 하는 것이다.그러나 물리적 네트워크 제약을 포함시킬 경우P2P거래에 여러 도전적인 과제가 존재한다.특히 기존의 연구는 동적 그리드 가격을 고려하지 않고 고정된 그리드 전력 가격을 사용하였으며,모든 참가자에 대한 공정성을 고려하지 못하였다.이러한 정책은 수요가 적은 프로슈머들이 공정하게 대우받지 못할 경우 장기적으로 시장의 발전을 저해하는 부정적인 영향을 끼칠 수 있다.이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자 수요에 의해 결정되는 두 가지 동적 그리드 가격 체계를 갖는 새로운 형태의 분산형P2P전력 시장을 설계하였다.나아가,프로슈머의 프라이버시를 침해하지 않으면서 네트워크에서의 전력조류를 최적화하기 위한 물리적 제약이 있는 분산시스템을 제안하였다.본 연구는 혼잡을 최소화하기 위한 동적 혼잡 가격을 제안하고,제안된 알고리즘이 최적점으로 수렴함을 증명하였다.실험 결과는P2P에너지 거래가 이전 연구들에 비해 주 전력망의 발전 비용을56.9%감소시키고,소비자와 주 전력망과의 거래는57.3%감소함과 아울러,그리드 가격의 증가이 증가하여도 소비자의 사회적 복지에는 거의 영향을 미치지 않음을 보여주었다.-논문명:Fully Decentralized Peer-to-Peer Community Grid with Dynamic and Congestion Pricing-저널명: IEEE Internet of Things Journal (IF 10.6, JCR상위2.2%)-저자명: H. T. Doan(서강대학교), T.H.B. Huy,김대희,김홍석(서강대학교)

24 - 03 - 26

남창주 교수, 한국로봇학회 신진과학자상 수상

남창주 교수,한국로봇학회 신진과학자상 수상▲전자공학과 남창주 교수본교 전자공학과 남창주 교수가 한국로봇학회에서 수여하는 신진과학자상 수상자로 선정되어 지난12월1일 서울SC컨벤션에서 열린 학회 정기총회에 참석하여 수상하였다.이 상은 로봇 관련 학문이나 기술 분야에서 장래가 촉망되는 만40세 미만 우수 신진과학자의 역량 고취를 위해 마련된 상이다.남창주 교수는 전자공학과인공지능로봇연구실(https://airobotics.sogang.ac.kr)을 운영하며 로봇에게 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 계획을 수립하는 작업 및 모션계획(task and motion planning)알고리즘 연구와 로봇 강화학습 연구를 수행하고 있다.특히,다수의 로봇이 협업을 통해 보다 다양한 작업을 수행하고 작업 수행의 효율을 높일 수 있도록 활발한 연구를 진행 중이다.한편,한국로봇학회는 국내 로봇 커뮤니티를 대표하는 기관으로 영문지Journal of Intelligent Service Robitics(SCIE등재지),국문지 로봇학회 논문지(KCI등재지)를 발행하고 있으며,국제학술대회인International Conference on Ubiquitous Robots와 국내학술대회인 한국로봇종합학술대회를 매년 개최하고 있다.

23 - 12 - 04

[언론보도]서강대학교 LINC사업단, 교원창업 기업 ‘CES 2024‘ 혁신상 2개 부문 수상

서강대학교 LINC사업단, 교원창업 기업 ‘CES 2024‘ 혁신상 2개 부문 수상-교원창업 기업의 글로벌 역량 강화 추진-서강대학교 전자공학과 박형민교수(엠피웨이브대표)서강대학교 LINC사업단 (단장 송태경 대외부총장)은 대학 내 교원창업 기업인 ㈜엠피웨이브가 세계 최대 전자·IT전시회 ‘CES 2024’에서 ‘Mobile Devices, Accessories&Apps’와 ‘Digital Health’ 2개 부문에서 혁신상을 수상하였다고 22일 밝혔다.매년 미국소비자기술협회(The Consumer Technology Association, CTA)가 주관하는 'CES 혁신상(CES Innovation Award)'은 현지시간 15일 발표됐으며, 전문가 심사위원단이 기술과 기능, 디자인, 기술의 독창성이나 혁신성, 인류의 시급한 문제에 도움이 되는 기술 여부 등을 평가하여 수여한다. 또한 CES 2024는 내년 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 개최된다. 혁신적 기업들의 기술경연장으로서 2024년에는 13만 명의 관람객과 전 세계 150여 개국에서 3500개 이상의 혁신기업들이 참여할 것으로 예상하고 있다.㈜엠피웨이브는 음성향상 및 음성인식 분야에서 25년 이상 풍부한 연구 경험을 쌓아온 본교 전자공학과의 박형민 교수(대표이사) 및 관련 연구진이 실세계 복잡한 잡음 환경에서 사용가능한 수준의 음성향상 및 음성인식 관련 핵심 원천 기술 개발에 성공하여 이를 제품화하고자 설립한 교원창업 기업이다. 특히, 다채널 음향에코 제거 및 빔포밍, 신호분리 그리고 강인음성인식 기술 등을 바탕으로 스마트홈, 스마트카, 가전, 로봇, 키오스크 및 음성채팅을 포함한 각종 회의 시스템 등 다양한 음성 인터페이스 관련 하드웨어 및 소프트웨어 종합 솔루션을 제공하고 있다.이번 전시회에서 엠피웨이브는 ‘ClearSense Audio’를 적극 소개할 예정이다. 이 제품은 난청자의 청력 저하 문제를 완화하기 위한 단순 보청기 기능을 대체하는 수준을 넘어, 본인 소유의 스마트폰과 이어폰을 이용해 난청자, 일반인 누구든 시끄러운 상황에서 원하는 소리를 선명하게 들을 수 있게 해주는 혁신적인 기술이다. 특히, 소리 증폭의 불편함, 눈에 띄는 착용 모습과 함께 기존 고가의 전문 보청기가 갖고 있는 주요 문제점들을 극복함과 동시에, 간편한 조작으로 듣고자 하는 소리의 왜곡 없이 뛰어난 잡음제거 성능을 갖는 독보적인 기술로 사용자에게 편안하고 선명한 소리를 제공할 수 있다.엠피웨이브 박형민 대표는 "이번 수상은 엠피웨이브의 기술과 사회적 가치실현 정신이 세계적으로 인정받은 결과로 큰 의미를 가지고 있으며, 앞으로도 사회적 가치와 사용자의 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 제품과 서비스를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.서강대학교 LINC사업단은 관내 12개 기관과의 업무협약을 통해 CES 2024 서울통합관 공동운영을 추진하고 있으며, 서강 가족회사 5개 사와 참여기관 최대인 25명의 대학생 서포터즈를 선발하여 참여하고 있다. 아울러 이번 CES 2024 서울통합관은 지난 2020년 서울시의 첫 CES 참가 이후 전시 면적, 참여 기업 수, 참여 서포터즈 수 모두 최대 규모로 운영된다. 13개의 기관이 협업하여 참가하는 서울통합관의 참여기관은 ▲서강대학교 ▲서울경제진흥원 ▲서울바이오허브 ▲캠퍼스타운 ▲AI양재허브 ▲관악구 ▲건국대학교 ▲경희대학교 ▲고려대학교 ▲국민대학교 ▲연세대학교 ▲중앙대학교 ▲한양대학교 이다.[출처]https://www.hani.co.kr/arti/economy/biznews/1117707.html

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전자공학과 조현우 석박통합과정 (지도교수 유양모), 세계 최대 초음파 의학회서 ‘젊은 연구자상’ 수상

전자공학과 조현우 석박통합과정(지도교수 유양모)세계 최대 초음파 의학회서‘젊은 연구자상’수상▲전자공학과 유양모 교수, 조현우 석박통합과정전자공학과 조현우 석박통합과정 수료생(지도교수 유양모)이 지난11월4일부터7일까지 오만 무스카트에서 개최된 세계 최대 초음파 의학회인19thWorld Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress에서Young Investigator Award (YIA,젊은 연구자상)을 수상하였다.본 학회에서는 각 대륙별 초음파 의학회의 젊은 연구자를 후보로 선정하여 연구발표를 통해 수상을 결정하였으며 조현우 수료생은Asian Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology (AFSUMB)의 선정 및 추천을 통해 참가하였다.조현우 수료생의 연구발표 제목은‘An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging’이며,본 연구발표에서는 초고속 평면파 기반의 초음파 신호 품질을 획기적으로 개선하기 위한 새로운 비지도 학습(unsupervised learning)방법을 제안하였다.초고속 평면파 기반의 초음파 영상화 기술은 최근 횡파 탄성 영상 기술(shear wave elastography),초고속 관류 영상 기술(ultrafast perfusion imaging)등에 널리 사용되지만 집속되지 않은 평면파 신호의 특성상 신호의 품질이 떨어져 허상(artifact),잡음(noise),낮은 대조도(contrast)등의 문제가 발생한다.최근 연구들에 의하면 딥러닝 기반 영상 재건(image reconstruction)기술이 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로 주목받고 있다.하지만,기존에 제안된 딥러닝 기반 초음파 영상 재건 기술의 경우 대다수 지도학습(supervised learning)을 기반으로 하고 있는데,초음파 영상의 경우 지도학습을 위한 고품질 데이터의 획득이 어렵다는 문제가 있으며 품질이 떨어지는 타겟 데이터는 딥러닝 모델의 성능을 저해하는 원인 중 하나로 지목되어 왔다.본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 저품질 신호만으로 학습이 가능한 새로운 비지도 학습 방법을 제안하였으며 기존의 지도학습,자기지도학습 방법에 비해 월등히 좋은 허상 및 잡음 억제 성능과 대조도 및 해상도 향상을 확인하였다.또한 본 연구는 제안한 비지도학습 방식으로 학습한 딥러닝 모델이 초고속 관류 영상화 등의 선진 의료 초음파 응용기술에도 적용될 수 있음을 보였다.본 연구는 기존의 의료 초음파 영상 시스템에 쉽게 응용이 가능한 기반기술로 이를 기반으로 다양한 의료 초음파 응용기술에서의 추가적인 연구성과가 기대된다.조현우 수료생은“유양모 교수님의 따뜻한 지도와 격려에 항상 감사드리며 함께 고민하며 응원해주시는 연구실 선배님들,동료들에게도 감사하다.앞으로도 좋은 연구를 할 수 있도록 더욱 정진하겠다.”라고 전했다.□주관: World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB)□수상명: The Young Investigator Prize□발표명: An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging

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김홍석 교수 연구팀, 국제 최상위 저널 IEEE Transactions on Industrial Informatics 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,국제 최상위 저널 IEEE Transactions on Industrial Informatics 논문 게재▲(왼쪽부터) 김홍석 교수, 강희주 석사과정, 김민수 석박통합과정, 이범석 졸업생 본교 전자공학과 강희주 석사과정,김민수 석박사통합과정,이범석 석사졸업생(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 최상위 저널인IEEE Transactions on Industrial Informatics(2022년 발표 기준JCR Impact Factor 11.2,상위2.3%)에 게재 승인되었다.연합학습은 인공지능의 최신 트렌드 중 하나로 데이터 프라이버시를 보장하는 인공지능통신 기술이다.특별히,여러 모바일 기기에서 개인 데이터를 사용해 모델 학습을 진행하고,학습된 모델만 서버로 전송하여 성능을 향상시키면서 개인 데이터의 전송은 학습 중에 일어나지 않아 개인 프라이버시를 보존할 수 있다.본 논문에서는 분산 최적화에서 널리 쓰이는Alternative Direction Method of Multiples (ADMM)방식을 클라이언트의 부분 참여가 이루어지는 연합학습에 적용하여,부분 참여에서 발생하는 서버 드리프트를 없애는 알고리즘인FedAND를 제안하였다.이를 통해 클라이언트 부분 참여와 통계적인 불균형 상황에서도 기존 성능을 압도하는 높은 정확성을 달성하였다.제안된FedAND는 다양한 분야에서 데이터 프라이버시 문제를 해결하였고,특히 의료,금융 분야에서 연합학습을 통해 맞춤형 모델을 개발하는데 활용될 수 있다.뿐만 아니라 에너지ICT분야와 같이 서로 다른 위치에서 수집된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 최적의 솔루션을 찾는 과정에서 유용하게 활용될 수 있어 그 적용성이 매우 크다고 하겠다.▲FedAND대표도-논문명: FedAND: Federated Learning Exploiting Consensus ADMM by Nulling Drift-저널명: IEEE Transactions on Industrial Informatics (IF 11.2, JCR상위2.3%)-저자명:강희주(서강대),김민수(서강대),이범석(POSCO),김홍석(서강대)

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김영욱 교수 연구팀, 2023 4D 이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회 최우수상 수상 및 2023 한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상 3편 수상

김영욱 교수 연구팀,2023한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상3편 수상 및4D이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회 최우수상 수상▲(위 왼쪽부터)차주호(기계/전자17) 학생,최지연 석사과정생,홍아민(전자18)학생(아래 왼쪽부터)김원효(전자19) 학생,고다미(전자20) 학생,김영욱 교수전자공학과의 인공지능 레이다/RF연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이8월24일(목) 2023한국전자파학회 하계종합학술대회에서 열린4D이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회에서 최우수상을 수상한 데 이어,일반 부문1편,학부 부문 우수 논문상2편,총3편의 우수 논문상을 수상하였다.4D이미징 레이다 시스템 부트캠프 경진대회는MIMO기반4D이미징 레이다 시스템을 기반으로 다양한 분야에 적용 가능한 고속/고정밀 인공지능 알고리즘 개발 및 응용 분야 발굴을 목적으로 한다.본 대회에서는 정해진 주제 범위 내에서 참가자들이 자발적으로 주제를 선정하여 연구 결과를 발표한다.최지연 석사과정생과 차주호,홍아민,김원효,고다미 학생으로 구성된 김영욱 교수 연구팀은‘Human skeleton을 이용한4D레이다 기반 행동 식별 정확도 향상 방법’을 주제로 연구를 진행하였다.연구팀은4D레이다를 통해 얻은 사람의point cloud와 카메라skeleton영상을data fusion하였고,인공지능 알고리즘을 통해 재구성된human skeleton map을 이용해 행동 식별 정확도(motion classification accuracy)를 향상시켰다.팀장을 맡은 차주호 학생은“이번 경진대회를 통해 기존의 레이다가 아닌4D이미징 레이다를 이용해data를 수집하고 분석해 유의미한application을 도출하는 새로운 경험을 할 수 있었다.수상을 계기로 다양한 형태의 레이다와 인공지능 기술을 이용해 실생활에 필요한application을 만드는 과정에 기여하도록 노력하겠다”라고 전했다.▲최우수상 수상 기념 단체사진특히 연구팀 중 일부는 경진대회 수상에 더불어우수 논문상을 받는 성과 또한 거두었다.최지연 석사과정생은‘3D-DCNN를 이용한Range-Doppler상에서의 시변화 궤적 특징에 따른 저피탐체 탐지 알고리즘 개발’이라는 제목으로 드론과 같은RCS가 작은 표적을range-Doppler상에서의 궤적을 추적하여 물리적으로 의미 있는 데이터만을 추출하는 인공지능 알고리즘을 개발하였다.본 연구에서 드론 탐지율은 높이면서 오탐지율을 획기적으로 낮출 수 있는 방법을 구현하였으며,앞으로 표적탐지 분야에 새로운 체계를 가져올 것으로 기대된다.홍아민 학생은‘Augmentation of Measured Range-Doppler Diagram using Stable Diffusion Model’이라는 제목으로Stable Diffusion Model에text embedding을 통해 실제range-Doppler이미지와 매우 유사한 레이다 이미지 생성 방법을 연구하였다.본 연구에서stable diffusion model을 통해 측정이 어려운 레이다 이미지의augmentation이 가능해짐에 따라서 향후 레이다 표적 탐지 및 식별 성능 발전에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.김원효 학생은‘Denoising auto-encoder를 이용한 저피탐체 탐지 알고리즘 개발 및 그 성능 평가’라는 제목으로 디노이징 오토인코더를 사용하여 레이다 이미지에서 효과적으로 잡음을 제거하는 연구를 진행하였다.이 연구를 통해 오토인코더를 이용하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 레이다 표적 탐지기 개발의 가능성을 보여주었다.인공지능 레이다/RF연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리,최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계,응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다.특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며,스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한Computer-human interface분야를 주력으로 연구하고 있다.

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