전기및전자공학부 최경철 교수 연구실 남민우 박사과정생이 국제 정보디스플레이 학회 IMID 2019 (The 19 th International Meeting on Information Display)에서 수상 실적을 거두었다.

남민우 박사과정 학생은 YLC(Young Leaders Conference) Award ‘Gold Award’ 를 수상 하였다. IMID 학회는 미국의 SID, 일본의 IDW와 함께 세계 3대 디스플레이 학회 중의 하나로, 한국정보디스플레이 학회가 주관하여 개최하고 있다.

전기및전자공학부 이우찬 박사과정(지도교수: 유승협)학생이 지난 미국 샌프란시스코에서 열린 OSA Advanced Photonics Congress 2019에서 Best Student Paper Award 1st Prize를 수상하였다.

OSA Advanced Photonics Congress 학회는 OSA에서 주최하는 학회로 photonic device에 관한 다양한 연구 등을 발표하는 학회이다.

본 연구에서는 down-conversion 방법을 이용하여 근적외선을 발광하는 OLED를 제작하였다. 근적외선 OLED는 주로 소재의 제한 때문에 높은 효율과 안정성을 구현하는 것이 매우 어려웠다. 본 연구에서는 down-conversion 방식을 이용하여 오렌지색을 근적외선으로 변환하는 형광체와 높은 효율과 안정성을 가지는 오렌지색 OLED를 결합하는 방법을 취하였으며, down-conversion 과정에 들어가는 광학적 분석과 최적화를 통해, 최종적으로 약 14%의 높은 근적외선 외부양자효율을 갖는 근적외선 OLED를 구현하였다. 개발된 광원은 OLED 의 유연성 등의 장점과 다양한 응용성을 갖는 근적외선의 장점을 지녀, 웨어러블 헬스케어 등의 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 

지난 7월 26일에 개최된 2019 히타치-LG 데이터 스토리지 근거리 LiDAR 응용 경진대회에서 우리 학부 명현 교수 연구실의 임형태 석사과정 학생이 최우수상(대상)을 수상하였다.

부상으로 상금 5백만원이 수여되는 이 대회의 총 시상규모는 1천만원이다. 이번 대회는 자율 주행 및 사물 인식 핵심기술인 LIDAR 기술을 응용하여 젊은 인재들의 창의적인 기술을 펼칠 수 있는 기회의 자리였다. 여기서 LiDAR란 빛을 이용해 거리 또는 형상을 측정하는 기술을 의미한다. Arduino 등을 활용한 근거리 LiDAR 응용하여 S/W개발, 지능형 자율주행 Robot 개발 등 기타 응용분야에 적용하여 참가자들의 창의성을 보았다.

1차예선에서 20개팀을 선출하여 본선에는 총 8개의 팀이 진출하였다. 그 가운데 명현 교수 연구실에서 쟁쟁한 경쟁을 뚫고 8개의 팀 중 최고 영예인 최우수상(대상)을 수상하였다.  

카이스트 전기및전자공학부는 활발한 컴퓨터비전 및 인공지능 연구 성과로, 이 분야 세계 최고의 학회로 인정받는 CVPR 2019(http://cvpr2019.thecvf.com/)에 총 12편의 논문(주저자 소속 기준)을 게재 및 발표하는 훌륭한 성과를 거두었다. 발표된 논문의 목록은 다음과 같다.  

Deep Blind Video Decaptioning by Temporal Aggregation and Recurrence

Dahun Kim, Sanghyun Woo, Joon-Young Lee, In So Kweon

Deep Video Inpainting

Dahun Kim, Sanghyun Woo, Joon-Young Lee, In So Kweon

Dense Relational Captioning: Triple-Stream Networks for Relationship-Based Captioning

Dong-Jin Kim, Jinsoo Choi, Tae-Hyun Oh, In So Kweon

Learning Loss for Active Learning

Donggeun Yoo, In So Kweon

Variational Prototyping-Encoder: One-Shot Learning with Prototypical Images

Junsik Kim, Tae-Hyun Oh, Seokju Lee, Fei Pan, In So Kweon

dge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning 

Jongmin Kim, Taesup Kim, Sungwoong Kim, Chang D. Yoo

Progressive Attention Memory Network for Movie Story Question Answering

Junyeong Kim, Minuk Ma, Kyungsu Kim, Sungjin Kim, Chang D. Yoo

Diversify and Match: A Domain Adaptive Representation Learning Paradigm for Object Detection 

Taekyung Kim, Minki Jeong, Seunghyeon Kim, Seokeon Choi, Changick Kim

Learning Not to Learn: Training Deep Neural Networks with Biased Data

Byungju Kim, Hyunwoo Kim, Kyungsu Kim, Sungjin Kim, Junmo Kim

RL-GAN-Net: A Reinforcement Learning Agent Controlled GAN Network for Real-Time Point Cloud Shape Completion 

Muhammad Sarmad, Hyunjoo Jenny Lee, Young Min Kim

Efficient Neural Network Compression 

Hyeji Kim, Muhammad Umar Karim Khan, Chong-Min Kyung

Variational Information Distillation for Knowledge Transfer 

Sungsoo Ahn, Shell Xu Hu, Andreas Damianou, Neil D. Lawrence, Zhenwen Dai

카이스트 전기및전자공학부는 활발한 인공지능 및 머신러닝 연구와 그 성과로, 인공지능 및 머신러닝 TOP Conferecne인 ICML 2019에 인공지능 및 머신러닝의 다양한 분야에서 9편의 논문을 게재 및 발표하는 훌륭한 성과를 거두었다. 발표된 논문의 목록은 다음과 같다.

TapNet: Neural Network Augmented with Task-Adaptive Projection for Few-Shot Learning

Sung Whan Yoon, Jun Seo and Jaekyun Moon 

Dimension-Wise Importance Sampling Weight Clipping for Sample-Efficient Reinforcement Learning

Seungyul Han and Youngchul Sung

Weak Detection of Signal in the Spiked Wigner Model

Hye Won Chung and Ji Oon Lee

QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Kyunghwan Son, Daewoo Kim, Wan Ju Kang, David Earl Hostallero and Yung Yi

Learning What and Where to Transfer

Yunhun Jang, Hankook Lee, Sung Ju Hwang and Jinwoo Shin

Training CNNs with Selective Allocation of Channels

Jongheon Jeong and Jinwoo Shin

Robust Inference via Generative Classifiers for Handling Noisy Labels

Kimin Lee , Sukmin Yun, Kibok Lee, Honglak Lee, Bo Li and Jinwoo Shin 

Using Pre-Training Can Improve Model Robustness and Uncertainty

Dan Hendrycks, Kimin Lee and Mantas Mazeika

Spectral Approximate Inference

Sejun Park, Eunho Yang, Se-Young Yun and Jinwoo Shin

4월 23일 학술문화관 5층 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2019 KAIST Research Day’를 개최했다. 

연구부문 우수교원과 대표 연구성과 10선을 선정했고, 전기및전자공학부에서는 다섯 명의 교수들이 수상하였다.   

최성필 박사과정 학생은 2019년 3월 18일부터 20일까지 진행된 AICAS 2019 (IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and System) 학회에서 논문 “CNNP-v2: An Energy Efficient Memory-Centric Convolutional Neural Network Processor Architecture” (저자:최성필,봉경렬,한동현,유회준)을 발표했다.

기존의 연산기 중심의 CNN 아키텍쳐가 아닌 메모리 중심 아키텍쳐를 통해 높은 병렬(1024-way) 프로세싱에서 91.5%의 MAC유닛의 활용률을 달성하였으며, 0.46V의 Near-threshold동작을 통해 3.1TOPS/W의 높은 에너지 효율을 보여주었다. 이를 통해 IoT나 웨어러블 장치에 얼굴인식 시스템을 세계최고 수준인 9.4mW의 전력으로 실시간 처리할 수 있는 우수한 칩을 개발해 논문을 발표하였다.

회로 분야 최고의 학회인 ISSCC(IEEE International Solid-State Circuit Conference)에서 전기및전자공학부 회로 디비전의 수상이 있었다. 수상 내역은 아래와 같다.

– Demonstration Session Certificate of Recognition (ISSCC에서 발표된 학교 데모 중 가장 우수한 2편에 수여)

“UNPU: A 50.6TOPS/W Unified Deep Neural Network Accelerator with 1b-to-16b Fully-Variable Weight Bit-Precision”

이진묵, 김창현, 강상훈, 신동주, 김상엽 (유회준 교수님)

“A 9.02mW CNN-Stereo-Based Real-Time 3D Hand-Gesture Recognition Processor for Smart Mobile Devices”

최성필, 이진수, 이규호 (유회준 교수님)

– Student Research Preview (SRP) Outstanding Poster Award (ISSCC SRP에 발표된 포스터 중 가장 우수한 포스터에 수여)

“A 4.54uW, 0.77pJ/c.s. Dual Quantization-Based Capacitance-to-Digital

Converter for Acceleration, Humidity and Pressure Sensing in 0.18μm CMOS”

박수진 (조성환 교수님)