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 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

23 - 11 - 21

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)

23 - 11 - 09

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.

23 - 09 - 20

전자공학과 류승형 박사 (지도교수 김홍석), 세종대학교 교수 임용

전자공학과 류승형 박사(지도교수 김홍석),세종대학교 교수 임용▲왼쪽부터 전자공학과 김홍석 교수, 세종대학교 류승형 조교수본교 전자공학과의 졸업생인 류승형 박사(지도교수:김홍석)가2023년9월1일부로 세종대학교 소프트웨어융합대학AI로봇학과(구 지능기전공학과)의 조교수로 임용되었다.류승형 박사는 본교 전자공학과에서 학부를 졸업한 후, NICE Lab(지도교수:김홍석)에서 딥러닝을 기반으로 한 에너지 예측과 전력 패턴 클러스터링 등 에너지 분야의 인공지능 연구를 수행하며2016년에 석사, 2020년에 박사 학위를 각각 취득하였다.학위 후 류승형 박사는 한국원자력연구원에서 선임연구원으로 근무하며 이상탐지,시계열 예측 등 산업 분야의 인공지능 응용 연구를 수행해오고 있으며1000회 이상의 논문 피인용수(구글 스칼라 기준)가 말해주듯 매우 활발한 연구활동을 이어오고 있다.김홍석 교수는“올해3월에 세종대에 교수로 임용된 김장겸 박사(지도교수:김홍석)에 이어 류승형 박사가9월에 세종대에 임용되어NICE Lab출신 교수가2명이 되었다.향후 서강대 출신의 교수가 더욱 많이 배출되길 기대하면서 앞으로도 연구교육에 더욱 박차를 가하겠다”며 기쁨을 표했다.

23 - 09 - 06

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

전자공학과 김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널'Applied Energy'논문 게재▲왼쪽부터 전자공학과 김홍석 교수, 김민수 박사과정, 박태섭 박사과정본교 전자공학과 김민수 박사과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인Applied Energy(2023년 발표 기준JCR Impact Factor 11.2,상위6.1%)에 게재 승인 되었다.해당 논문은 재생에너지 발전과 가정 부하에서 발생하는 다양한 불확실성을 고려한 인공지능 기반의 새로운 가정 에너지 관리 시스템(Home Energy Management Systems, HEMS)에 관한 것이다.특별히,제안하는 프레임워크에서는 이벤트 각각의 불확실성에 대한 시나리오를 딥러닝을 통해 생성한 후,생성된 다수의 시나리오 간의 확률적 특성을 유지하면서 최적화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 임의의 두 확률분포 사이의 거리를 측정하는 방식 중 하나인Wasserstein거리를 기반으로 동작하는“클러스터 분위수 시나리오 축소” (Clustered Quantile Scenario Reduction, CQSR)알고리즘을 제안하였다.이를 통해 본 논문에서는 비교군 대비 연산시간을 최대93.7%,가정 에너지 사용 비용을 최대81.4%줄였다.제안된CQSR HEMS프레임워크는 재생에너지 생산과 부하 프로파일의 불확실성을 고려하여,에너지 효율 향상,지속 가능한 에너지원 채택 증가,그리드 안정성 강화,스마트 홈 기술 발전 및 기후변화 완화에 기여할 수 있으며,가정용 에너지관리시스템 뿐만 아니라,공장,빌딩,전기차충전 등 다양한 응용에 포괄적인 적용이 가능하다.▲제안한 HEMS 프레임워크- 논문명 : Stochastic optimization of home energy management system using clustered quantile scenario reduction- 저널명:Applied Energy (IF 11.2, JCR 상위 6.1%)- 저자명 : 김민수 (서강대학교), 박태섭 (서강대학교), 정재익 (한국전자통신연구원), 김홍석 (서강대학교)

23 - 08 - 02

[언론보도]최연소 뇌공학회장 박형민 교수 과학기술X학회 특집 인터뷰

최연소 뇌공학회장 박 교수 "블랙홀 뇌? 미래 기술의 시작"[과학기술X학회④] 박형민 한국뇌공학회장"뇌공학 발전, 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책 必""뇌공학회, 특정연구자 전유물 아냐···누구든 참여 가능 장 만들 것"박형민 서강대 교수는 한국뇌공학회를 이끄는 역대 최연소 회장이다. 그는 우리나라가 AI등 선두에 서기 위해 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 말했다.[사진=김지영 기자]"뇌공학발전과 차세대 인공지능 기술을 선도하기 위해 필요한 것은 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책이다. 특히 인공지능을 연구함에 있어서 우리는 이미 벤치마킹할 좋은 대상(뇌)이 있다. 뇌의 인지메커니즘을 공학에 적용하는 연구는 가장 빠르고 확실한 방법이 될 수 있다."Chat GPT와 같은 생성형 AI기술 등장으로 뇌공학이 그 어느 때보다 주목받고 있다. 뇌공학은 베일에 싸인 뇌의 인지메커니즘을 이용하고 이를 공학적으로 응용하는 융합학문이다. 우리가 기대하는 많은 미래 기술들이 뇌공학에서 출발한다.한국뇌공학회를 이끄는 박형민 회장은 빠르게 진화하는 AI(인공지능)기술 등에서 우리나라가 선두에 서기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 피력했다. 이미 존재하는 뇌 시스템을 공학에 접목하기 위해 필요한 것은 끈질긴 연구를 위한 '시간'이라고도 강조했다.뇌의 공학적 응용으로 기존 공학은 새로운 변화를 맞이하고 있다. 세상을 바꿀 기술 중 하나로 혁명이라고 까지 불리는 AI기술을 공학계가 어떻게 다루고 선도해야할까. 한국뇌공학회의 창립멤버이자 지난 2월부터 학회장을 맡은 박형민 회장을 만나 미래 뇌공학 발전에 대해 들었다.◆ "공학발전 뇌 이해 필요해" 연구자 자발적 참여로 시작"90년대 후반, 미국과 일본 등에서 블랙박스와 같은 뇌를 이해해야한다는 흐름이 시작됐다. 우리나라도 뇌연구촉진법을 제정했고, 관련 대형프로젝트 등이 시작됐다. 공학적 한계를 극복하기 위해 뇌의 이해를 높여야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 법을 계기로 공학계가 발족시킨 것이 뇌공학회다. "우스갯소리로 과학기술자들은 각자만의 언어가 있다고 한다. 전문분야가 다르면 소통하기란 쉽지 않다는 이야기다. 공학적 한계 극복을 위해 뇌를 접목해야한다는 공감대가 높아졌지만 공학자들이 뇌를 모방해 공학적으로 응용하는 것은 쉽지 않은 일이었다.이를 뛰어넘기 위해 산학연 역량을 결집해 발전시키자는 것이 뇌공학회의 시작이었다. 한국뇌공학회는 뇌신경정보학, 뉴로엔지니어링, 뉴로피드백, 신경회로망, 기계학습, 뇌기계인터페이스, 진화연산 등 뇌공학 관련분야 연구자들이 모여 심포지엄을 개최하며 2014년 정식 발족했다. 약 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학 분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다.뇌공학회는 2014년 정식 발족했다. 현재 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다. [사진=한국뇌공학회]6대 회장을 맡은 박형민 서강대 교수는 40대로 역대 회장 중 가장 젊다. 1대 회장을 지낸 국내 AI전문가 이수영 KAIST 전기전자공학부 명예교수의 제자다. 휴먼인터렉션 관련 연구를 국내에서 오랫동안 해왔다.AI기술은 빠르게 발전했지만 그는 "현재 기술은 많은 한계가 존재한다"고 말했다. Chat GPT, AI스피커, 환자진료를 돕는 의료 AI등 끊임없이 기술이 등장했지만 사람의 뇌와 비교하면 갈 길이 멀다는 이야기다. 예를 들어 사람은 오감으로 들어오는 정보들을 뇌가 이전 경험을 바탕으로 종합적인 관점에서 인지하고, 추론하며, 행동으로 반응한다. 짧은 드라마를 보더라도 무슨 상황인지 대략 파악할 수 있고, 정보가 입력되면 걷거나 팔을 움직이는 등 그에 따른 필요 동작도 가능하다. 하지만 현존하는 AI기술은 거기까지 미치지 못했다.박 회장은 그 이유에 대해 "AI에 주로 쓰이는 딥러닝 모델은 뇌의 정보처리를 아주 단순한 형태로 모사하는 것에서 시작했지만, 현재 AI기술은 뇌와 관계없이 독립적으로 발전하기 때문"이라고 분석했다. 괴리가 크다 보니 AI기술의 빠른 발전에도 한계가 드러나고 있다.결국 그는 "현재 AI기술 한계를 극복하기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 높여한다"고 강조했다. 그는 "공학자들이 뇌 이해 자체를 어렵게 생각한다. 나 역시 그랬다"면서도 "뇌는 이미 존재한다. 이미 존재하는 것을 배워 적용하는 것이 뇌공학인 만큼 실패는 없다고 생각한다. 우리에게 필요한 것은 시간"이라고 피력했다.이어 그는"뇌가 다양한 기능을 갖는 만큼, 뇌공학은 활용분야도 다양하다. 그만큼 다양한 분야의 연구자들이 모여야 한다. 뇌공학회는 특정연구자만의 전유물이라고 생각하지 않는다. 뇌공학을 발전시키고 싶은 모든 사람들에게 열려있는 만큼 관련연구자들이 모여 적극적으로 교류할 수 있는 장으로 만들 것"이라고 강조했다.특히 그는 뇌공학 발전을 위해 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책을 강조했다. 그는 "현재 도출된 AI 전략기술 개발계획은 많이 다듬어지기는 했지만 '알파고'와 같은 외부충격에 신속한 대응을 위해 시류에 맞춰 만들졌다는 느낌이 많이 든다. 단기간에 많은 자원과 예산을 투입하는 것도 좋지만 진짜 키워야하는 기술이라면 긴 호흡의 국가적인 지원이 우선시되어야 할 것"이라고 덧붙였다.◆ "연구자 간 활발한 교류 계기 만들 것"임기동안 박 회장은 "뇌공학회를 알리고 많은 연구자가 함께 지식을 공유할 수 있는 계기를 만들고 싶다"고 말했다. [사진=김지영 기자]임기 동안 박 회장은 뇌공학회가 어떤 학회인지 알리고 많은 연구자들이 함께 지식을 공유할 수 있기를 바랐다. 그는 "학회 규모를 키우되 연구자간 활발한 교류가 일어날 수 있는 계기를 마련하고 싶다"며 "당장은 어렵더라도 뇌공학 대형 행사를 뇌공학회를 통해 국내에 유치하는 것도 방법이 될 수 있다고 본다. 긴 호흡으로 보면서 좋은 기회를 만들어나갈 것"이라고 강조했다.한편, 박 회장은 기계와 효율적인 소통을 위해 음성인식에 주목한 연구자 중 한명이다. 음성인식기술은 최근 인공지능 비서 등에도 활용되지만 시끄러운 공간에서는 여전히 사용이 어렵다. 그는 어수선한 상황에서도 제대로 음성을 인식할 수 있게 여러 개의 마이크를 사용하거나시청각 정보를 활용하는 방식을 포함한 다양한 방법을 연구하고 있다.최근 그의 연구분야는 음성인식뿐 아니라 사람의 행동과 표정을 모니터링하는 등 의사소통에 필요한 정보들을 같이 딥러닝에 적용하는인간중심 인터랙션 연구로 진화하고 있다.출처 -https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=100750

23 - 06 - 10

박형민 교수, 2023년 한국뇌공학회 회장 취임

박형민 교수, 2023년 한국뇌공학회 회장 취임▲전자공학과 박형민 교수전자공학과 박형민 교수가2023년 한국뇌공학회 회장으로 선출되었다.한국뇌공학회는 여전히 많은 부분이 미지의 영역으로 남아있는 뇌의 인지 메커니즘을 이해하고 이를 공학적으로 응용하기 위한 융합학문으로서 뇌공학을 발전시키고 차세대 인공지능 기술을 선도하기 위해 설립된 학회이다.박형민 교수는 한국뇌공학회 창립이후 학술,재무,총무이사를 거쳐2021년 부회장 임기까지 뇌공학 발전을 위해 꾸준한 활동을 이어 왔으며 올해부터2년간 한국뇌공학회 회장직을 수행한다.

23 - 05 - 15

남창주 교수, 산업 자동화 분야 저명 학술지 논문게재 승인

남창주 교수, 산업 자동차 분야 저명 학술지 논문게재 승인본교 전자공학과 남창주 교수와 한국생산기술연구원 강재현 박사의 공동연구 성과가 산업 자동화 분야 국제 저명 저널인IEEE Transactions on Industrial Informatics(2022년 기준JCR Impact Factor 11.648,상위3%)에게재 승인 되었다.해당 논문은 이동 로봇이 센서 정보를 이용해 주행하는 공간에 대한 지도를 작성하는 동시에 공간 내 자신의 위치를 추정하는SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술에 대한 것으로,공간 내 객체에 대한 의미 정보(semantic information)를 비전 센서 기반의SLAM (Visual SLAM)기술에서 활용하는 방법을 제안하였다.로봇의 정확한 위치 추정을 위해 로봇에 장착된 카메라의6차원 좌표(위치 및 방향)오차를 보정해야 하는데 기존 기술은 일반적인 사진 정보를 이용하기 때문에 조명이나 카메라 시점 차이가 성능에 영향을 줄 수 있다.본 논문에서는Visual SLAM기술에서 위치 오차를 보정하기 위한 새로운 오차 측정 방식에 대하여 제안하였다. Normalized Information Distance (NID)라는 개념을 통해 기존 방법으로는 수치화하기 어려운 의미 정보들 사이의 차이를 정보 이론(information theory)관점에서 수치화하여 기존Visual SLAM의 성능을 개선하는 성과를 얻었다.본 연구 결과는 카메라를 이용하는 차량 및 이동 로봇의 위치 추정 정확도를 높여 자율주행의 성능을 향상시키는데 활용될 수 있다.-논문명: A Measure of Semantic Class Difference of Point Reprojection Pairs in Camera Pose Estimation-저자명:강재현(한국생산기술연구원),남창주(서강대학교)정보 기반 의미 정합성을 사용한Visual SLAM기술

23 - 03 - 23

김영욱 교수 연구팀, 2023 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 2편 수상

김영욱 교수 연구팀, 2023 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 2편 수상전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이 2023년도 한국전자파학회 동계종합학술대회에서 학부 부문 우수 논문상을 2편 수상하였다. 박승연 학생은 ‘Range-Doppler Diagram 기반 CNN을 이용한 저피탐체 탐지 기술‘이라는 제목으로 FMCW 레이다를 이용하여 드론과 같은 RCS가 작은 표적을 시간에 따라 추적하고 그 특징을 추출하여 표적을 탐지하는 연구를 수행하였다.본 연구에서 새로운 드론 탐지 방식을 제안하였고 그 우수성을 인정받아 우수 논문상을 수상하였다. 최인수 학생은 ’FMCW 레이더를 이용한 심폐소생술 수행 시의 가슴 압박 깊이 측정‘이라는 논문에서 심폐소생술시 가슴 압박 정도를 레이다를 이용하여 측정하고 회귀 모델을 사용하여 그 정확도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 이 연구를 이용하면 응급재난시에 휴대폰에 장착된 레이다를 사용하여 심폐 소생술의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 서울대학병원의 홍기정 교수팀과 공동으로 진행하였다.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, 스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다.

23 - 03 - 11