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- '2023 인공지능대학원 심포지엄' 대학원생 부문 - 1위, 3위, 대학생 부문 - 1위, 단체상 석권 (2023-08-18)
- 초거대AI 연구 선도"…AI대학원 심포지엄 개최 과학기술정보통신부는 '2023 인공지능(AI)대학원 심포지엄'을 17~18일 서울 강남구 코엑스(COEX)에서 개최한다. 정보통신기획평가원과 인공지능대학원협의회가 공동 주관하는 이번 심포지엄은 AI대학원 및 AI융합혁신대학원들의 운영성과를 공유하고 산학 협력 활성화를 위해 마련됐다. 올해 심포지엄은 '변혁의 중심 AI 대학원! 초거대 인공지능 시대를 선도하다'를 주제로 자연어 처리(NLP) 전문가 최은솔인 미국 텍사스 오스틴대 교수와 컴퓨터 비전 및 로보틱스 전문가인 아브히나브 굽타 미국 카네기멜런대 교수가 기조 강연을 맡았다. 또 개회식에서는 산업계에서 발생하는 AI 이슈에 대해 현장의 실제 데이터를 활용해 문제를 해결하는 '2023 인공지능 이노베이션 챌린지' 시상식이 진행됐다. 총 373개 팀, 944명이 참여한 대회에서 연세대 '딥텍스트'(DeepText) 팀이 대학원 1등, 연세대 '스페이스AI' 팀이 학부 1등을 거머쥐었다. 패널 토론에서는 최종현 연세대 교수, 서민준 KAIST 교수, 최성준 고려대 교수, 신사임 KETI 인공지능연구센터장, 윤상두 네이버클라우드 AI랩 소장 등 국내 최고 AI 전문가들이 모여 '초거대 AI시대에 성공적인 AI 연구 전략'을 논의했다. 아울러 전문가 초청 강연, 박사생들 AI 연구 교류, 일반인을 대상으로 한 인공지능 기술 강연 '튜토리얼', 예비 대학원생과 일반인이 참여할 수 있는 전시 부스와 체험 공간 등도 마련됐다. 이와 함께 올해 AI융합혁신대학원으로 선정된 4개 대학(동국대, 아주대, 부산대, 전남대)에 대한 현판 증정식도 열렸다. 과기정통부는 2019년부터 AI대학원 10곳과 AI융합혁신대학원 9곳을 지원 중이며, 그 결과 2201건의 국내·외 논문을 발표하고 413건의 특허를 출원하는 등 성과를 거뒀다. 이종호 과기정통부 장관은 "이번 심포지엄을 통해 학계와 산업계가 성과를 공유·확산해 AI대학원 간의 결속과 대학과 기업 간 협력을 공고히 할 수 있도록 노력해달라"고 밝혔다. 링크1: https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023081711012190909 링크2: https://biz.sbs.co.kr/article/20000131834
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 2023 SW중심대학 공동 AI경진대회 과학기술정보통신부 장관상(1등), 소프트웨어중심대학협의회 회장상(4등) 및 특별상 수상 (2023-08-16)
- 2023년 SW중심대학 공동 AI경진대회가 7월 3일부터 7월 28일까지 개최되었다. 공동 AI경진대회는 SW중심대학 학생들이 SW산업 현장에서 발생하는 문제를 직접 해결하여 문제 해결 경험을 증진하고자 매년 개최되며, 올 해 주제는 위성 이미지 건물 영역 분할(Satellite Image Building Area Segmentation)이었다. 총 51개 SW중심대학 약 970명의 학생이 참여하여 대학별로 사전에 팀을 구성하여 경쟁을 하였고 발표자료 및 코드를 제출하여 전문가 심사를 통하여 온라인 발표 평가도 이루어졌다. 그 결과 연세대학교 SW중심대학에서 수상팀이 2팀 나왔다. SpaceAI팀의 강재현 (컴과4), 강민용(컴과3), 박선종(컴과4) 학생은 1등을 하여 과학기술정보통신부 장관상을 받았다. 0601p팀의 김민서 (컴과4), 박민수 (컴과4) 학생은 4등을 하여 소프트웨어중심대학협의회 회장상을 수상하였다. 또한 ycs팀의 박윤정 (컴과4), 유소현(컴과4), 김현중(컴과3) 학생은 (주)엘리스그룹의 특별상을 받았다. 2023 SW중심대학 공동 AI경진대회 수상팀 1등 과학기술정보통신부 장관상 팀명 : SpaceAI 강재현 (컴과/4) 강민용 (컴과/3) 박선종 (컴과/4) 4등 소프트웨어중심대학협의회 회장상 팀명: 0601p 김민서 (컴과/4) 박민수 (컴과/4) 특별상 (주)엘리스그룹 팀명: ycs 박윤정 (컴과/4) 유소현 (컴과/4) 김현중 (컴과/3)
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 백종덕 교수 연구팀, 한국연구재단 STEAM 연구사업(브릿지융합연구개발) 선정 (2023-05-22)
- 백종덕 교수 연구팀이 한국연구재단 STEAM 연구사업에 최종 선정되었다. 2023년 4월 ~ 2026년 12월 (3년 9개월) 동안 총 30.25억원의 연구비를 지원받아 ‘고정밀 로봇수술 영상가이드 기술 AI융합연구단’ 단장으로서 연구팀을 이끌게 된다. 본 연구에는 로봇수술 기업인 고영테크놀러지, 서울대학교병원 신경외과 피지훈 교수팀, 그리고 카이스트 AI대학원 심현정 교수팀이 공동연구기관으로 참여하게 된다. 본 과제를 통해 연구팀은 원천기술개발에서부터 최종 상용화까지 전주기 지원을 받게 되며, 특히 2단계 (2025년 1월 ~ 2026년 12월)에는 백종덕 교수의 교원창업기업인 (주) 바르넥스 이미징이 기술 고도화에 참여하여 사업화를 위한 공동 개발을 수행하게 된다.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 송도경 교수 연구팀, 보안 분야 최고권위 학회 USENIX Security 2023 논문 1편 게재 확정 (2023-05-22)
- 송도경 교수 연구팀, 보안 분야 최고권위 학회 USENIX Security 2023 논문 1편 게재 확정 송도경 교수 연구팀에서 보안 분야 최고 권위 학회 중 하나인 USENIX Security Symposium 2023에 1편의 논문 게재를 확정지었다. 채택된 논문의 제목은 “ReUSB: Replay-Guided USB Driver Fuzzing”으로, 컴퓨터과학과 장지수, 강민석 학생이 공동 1저자로 논문 게재에 기여하였다. 해당 논문에서 송도경 교수 연구팀은 Record-and-Replay 기술을 활용하면 깊은 커널 드라이버 코드를 실행할 수 있다는 사실에 착안하여, Record-and-Replay를 Fuzzing과 결합하여 커널 드라이버의 깊은 곳에 있는 버그를 찾아낼 수 있는 기술을 제안한다. Replay의 정확도를 높이기 위해 입력의 시간 및 동시성을 고려하고, 또한 입력의 동적 스케줄링까지 수행하여 장치 드라이버 코드에서 지금까지 알려지지 않은 취약점들을 찾아낼 수 있음을 실증하였다. 특히 리눅스 커널에서 총 15개의 알려지지 않은 취약점을 발견하여, CVE-2022-3628, CVE-2023-1380 등 2개의 CVE(정보보안 취약점 표준코드)를 등재하였다. 또한 해당 취약점들에 대한 패치 작업도 주도하여, 최신 리눅스 커널에서 모든 취약점에 대한 패치가 모두 적용되도록 하였다. Jisoo Jang, Minsuk Kang, and Dokyung Song, “ReUSB: Replay-Guided USB Driver Fuzzing”, 32nd USENIX Security Symposium (USENIX Security), August 2023. (To appear.) A paper by Prof. Song’s team accepted to USENIX Security ‘23 The research group led by Prof. Song has their paper accepted to appear in one of the top-tier security conferences, the USENIX Security Symposium 2023. The accepted paper titled 'ReUSB: Replay-Guided USB Driver Fuzzing' is co-authored by Jisoo Jang and Minsuk Kang, students in the department of Computer Science advised by Prof. Song. In this paper, they proposed a technique that combines Record-and-Replay with Fuzzing to discover bugs in deep kernel driver code, leveraging the fact that Record-and-Replay can trigger deep kernel driver code paths. They consider the timing and concurrency of inputs to improve the accuracy of replay, and perform dynamic scheduling of inputs, demonstrating the ability to uncover previously unknown vulnerabilities in deep driver code paths. In particular, they discovered a total of 15 undisclosed vulnerabilities in the Linux kernel, including CVE-2022-3628 and CVE-2023-1380, two Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) numbers assigned to security vulnerabilities. They also took the lead in patching these vulnerabilities, ensuring that all vulnerabilities are patched in the latest Linux kernel.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 김선주 교수 IEEE TPAMI Associate Editor 선임 (2023-04-24)
- 김선주 교수 IEEE TPAMI Associate Editor 선임 컴퓨터과학과 김선주 교수가 2023년 4월부로 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 부편집장 (Associate Editor)로 선임되었다. IEEE TPAMI는 Impact Factor 24.31인 Computer Science AI분야의 대표 학술지이며, 김선주 교수는 앞으로 3년간 Editorial Board에서 활동하게 된다. 김선주 교수는 IEEE TPAMI와 더불어 컴퓨터비전 대표 학술지인 International Journcal of Computer Vision (IJCV) Editorial Board에서도 활동중이다. Professor Seon Joo Kim appointed as an Associate Editor of IEEE TPAMI Professor Seon Joo Kim joined the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) Editorial Board as an Associate Editor. IEEE TPAMI is one of the top journals in Computer Science (Artificial Intelligence) with an impact factor of 24.31. Professor Seon Joo Kim will serve in the editorial board for the next 3 years. Professor Seon Joo Kim is also serving in the Editorial Board of International Journal of Computer Vision (IJCV), one of the top journals in computer vision.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 한민아 박사후 연구원(백종덕 교수 연구실) 세종과학펠로우십 최종 선정 (2023-03-27)
- [사진. 한민아 박사] 연세대학교 한민아 박사후 연구원이 과학기술정보통신부 개인기초연구사업인 2023 세종과학 펠로우십에 컴퓨터과학-인공지능 응용 분야로 최종 선정됐다. 세종과학 펠로우십은 박사후 연구원 등 젊은 과학자가 원하는 연구를 수행함으로써 핵심 과학 기술 인재로 성장, 정착할 수 있도록 연구 몰입을 장려해주는 사업이다. 총 5년의 연구 수행 기간동안 직접비 5억 내외의 연구비를 지원받는다. 한민아 박사는 연세대학교 학부를 마치고 백종덕 교수 연구실에서 석사 및 박사학위 과정을 수행했다. 특히 학위과정부터 지금까지 제1저자로 SCI급 국제학술지에 총 9편의 논문을 게재하였으며, 이중 2018년 의학물리분야 최상위 학술지인 Medical Physics 저널에 게재된 "3차원 CT 영상의 종양 검출 정확도 평가 모델" 논문은 Editors' choice로 선정되었다. 한민아 박사는 이번 세종과학 펠로우십을 통해 '환자 피폭량 저감을 위한 인공지능 기반 컴퓨터 단층촬영 영상 처리 기술개발'이라는 연구를 수행한다. 이번 연구과제를 통해 환자에 대한 진단성능은 저하하지 않고 방사선 피폭에 대한 위험성은 줄이는 저선량 CT 촬영을 가능하게 하는 영상 화질 개선 기술을 개발할 예정이며, 데이터 생성 방법을 개발해 의료 인공지능 학습의 어려움인 학습데이터 확보에 대한 문제를 해결할 예정이다.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 인공지능학과, 제29회 삼성휴먼테크논문대상 3개 상 수상 (2023-03-06)
- 교수당 최다 수상 학과로 선정돼 특별상 수상 컴퓨터 과학 및 공학(Computer Science & Engineering) 분과 금상, 장려상 수상 인공지능융합대학 인공지능학과는 2월 20일 개최된 제29회 ‘삼성휴먼테크논문대상’ 시상식에서 특별상인 ‘교수당 최다 수상 학과’ 상을 비롯해 총 세 개의 상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 인공지능학과는 석박사통합과정 권민기, 정재석 학생(지도교수 어영정)과 석사과정 조민주, 국승지 학생(지도교수 박노성)이 ‘컴퓨터 과학 및 공학(Computer Science & Engineering)’ 분과에서 각각 금상과 장려상을 수상했다. 금상을 수상한 권민기, 정재석 학생은 생성 모델인 확산 모델의 새로운 잠재 공간을 밝혀 내고, 이를 통해 다양한 실제 이미지를 생성할 수 있는 방법을 제안했다. 해당 연구는 이미 학습 완료된 모델을 재학습 없이 사용하며 아키텍처에 구애받지 않고 다양한 데이터셋에서 동작함을 성공적으로 보였다. 새로운 잠재 공간의 발견으로 연구 및 실생활에 있어 폭넓은 적용 가능성을 열었다. 조민주, 국승지 학생은 미분 방정식을 기반으로 호크스 프로세스(Hawkes process)를 재해석하는 방법을 제안했다. 특히, 딥러닝 기반 호크스 프로세스(Hawkes process)에서 이산적으로 이벤트 발생 시간을 해석하던 것을 연속적인 방법으로 확장하는 방법을 통해 모델의 성능 향상과 함께 불규칙한 이벤트 데이터도 효과적으로 다룰 수 있음을 입증했다. 삼성휴먼테크논문대상은 삼성전자가 과학기술 분야의 우수한 인력을 발굴 및 육성하기 위해 1994년부터 매년 시행하는 논문상이다. 올해는 총 1,972편의 논문 중 118편의 우수 논문이 선정됐다. ‘컴퓨터 과학 및 공학(Computer Science & Engineering)’ 분과는 가장 많은 논문인 323편이 제출됐으며, 그중 8편이 수상했다. [사진. 권민기, 정재석 학생 수상 장면] [연세소식 보러가기; 아래 링크 클릭] https://www.yonsei.ac.kr/ocx/news.jsp?mode=view&ar_seq=20230306090842488006&sr_volume=633&list_mode=list&sr_site=S&pager.offset=0&sr_cates=20160305000124325067
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 의료인공지능 연구실(백종덕 교수) 의학물리분야 세계 최고 저널에 Editor's Choice로 선정 (2023-02-06)
- 백종덕 교수 연구팀에서 지난 2022년 12월 Medical Physics에 게재한 논문이 Editor's Choice에 선정되었다. Medical Physics는 의학물리분야 세계 최고 권위 학술지이며, 각 호 상위 4편 (각 연구 분야별 1편)의 논문을 Editor's Choice로 선정하여 무료 열람 혜택을 제공한다. 특히, 최근 3년간 국내 연구진중이 게재한 Medical Physics 논문중에서 유일하게 Editor’s Choice로 선정이 되어 그 학술적 의미가 매우 크다고 하겠다. 본 연구에는 박사과정 김병준 학생이 1저자로, 카이스트 김재철 AI 대학원 심현정 교수가 공저자로 논문 게재에 기여하였다. 선정된 논문의 제목은 "A streak artifact reduction algorithm in sparse-view CT using a self-supervised neural representation"으로, 희박뷰 샘플링 CT 영상에서 발생하는 영상왜곡의 효과적인 저감을 위하여 neural radiance field (NeRF)에 기반한 신경 표현 방법과 이를 활용한 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 입력된 하나의 촬영 데이터에 대해 스스로 학습이 가능하며, 다수의 학습 데이터를 사용한 기존 영상기반 딥러닝 방법보다 뛰어난 영상 화질과 일반화 성능을 보임을 다양한 시뮬레이션 및 실측 데이터에 대하여 검증하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 활용한 환자 맞춤형 정밀 의학 영상 복원의 새로운 방향성을 제시하였다. 본 기술은 최근 백종덕 교수 연구팀에서 창업한 의료인공지능 회사인 ㈜ 바르넥스 이미징의 핵심 기술로 향후 사업화를 통한 매출 가시화에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 본 연구는 한국연구재단 기초연구실 지원사업 및 중견연구자 지원사업을 통해 수행되었다. Byeongjoon Kim, Hyunjung Shim, and Jongduk Baek. "A streak artifact reduction algorithm in sparse‐view CT using a self‐supervised neural representation." Medical Physics 49.12 (2022): 7497-7515.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08
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- 김영석 교수 연구팀, 데이터베이스 분야 최고권위 학회 SIGMOD 2023에 논문 1편 채택 (2023-02-02)
- 김영석 교수 연구팀이 데이터베이스 최고권위 학회인 2023 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD 2023)에 1편의 논문을 발표하게 되었다. 인공지능학과 임채민 학생이 1저자로, 컴퓨터과학과 이수현, 최진우, 이정후, 박성연 학생이 공저자로 논문 채택에 기여하였다. 채택된 논문의 제목은 "Design and Analysis of a Processing-in-DIMM Join Algorithm: A Case Study with UPMEM DIMMs"로써, 관계형 데이터베이스의 핵심 연산들 중 하나인 join 연산을 가속하기 위하여 dual in-line memory module(DIMM) 하드웨어의 processing-in-memory(PIM) 기능을 활용할 것을 제안한다. 선행 연구들은 실제 DIMM 하드웨어와 상이한 하드웨어적 특징들을 가정하고 시뮬레이터들로 제안한 기법들을 검증한 반면, 본 연구는 세계 최초로 실제 DIMM 하드웨어 상에서 PIM을 활용하여 join 연산 성능이 향상될 수 있음을 실증하였다. 해당 연구결과는 2023년 6월 중 미국 시애틀에서 개최되는 SIGMOD 2023에서 발표될 예정이다. Chaemin Lim, Suhyun Lee, Jinwoo Choi, Jounghoo Lee, Seongyeon Park, Hanjun Kim, Jinho Lee, and Youngsok Kim, "Design and Analysis of a Processing-in-DIMM Join Algorithm: A Case Study with UPMEM DIMMs", to appear in Proc. 2023 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD), June 2023.
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.08