학과 규모 및 진로
3분야 InfoTelligence 그룹에서는 인간이 지적 능력 (Intelligence)을 습득하는 방식으로 다양한 형태의 정보 (Information)를 효과적으로 공유 및 전달하거나 이를 활용하여 여러가지 복잡한 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하며 크게 Intelligent Computational Engineering (ICE)과 Connected Machines & Collaborative Intelligence (CMCI) 분야가 있습니다.
ICE 분야는 다양한 형태의 신호, 빅데이터, 지식을 공학적으로 처리, 분석, 학습함으로써 창조적 문제 해결과 새로운 지적 능력을 생산하는 연구 분야로써 Data Science and Engineering, Artificial Intelligence & Machine Learning, 그리고 Distributed Computing 등을 연구하는 분야입니다. CMCI 분야는 인간, 기계, 지능 등 다양한 사물간 정보의 연결 기술을 연구하여 정보의 저장, 공유, 가공이 가능하게 하며 사물간 협업을 통하여 인간 수준의 지적 능력을 달성하고자 하는 연구 분야로써 Collaborative Intelligence & Learning, Distributed & Virtualized Systems, Intelligence Networks, 그리고 Cyber Security 등을 연구하는 분야입니다.
Intelligent Computational Engineering
지능형 계산 공학 (Intelligent Computational Engineering)은 다양한 형태의 신호 (문자, 음성/오디오, 영상, 생체 신호), 빅데이터, 지식을 컴퓨터 및 디지털 기기를 활용하여 공학적으로 처리, 분석, 학습하는 연구 영역입니다. 빅데이터 분석을 통해 기존의 수학/과학 이론으로 해결하기 어려운 문제의 해법을 찾고, 학습을 통해 새로운 지식을 생산할 수 있습니다. 세부 연구 분야로는 음성/영상 신호처리 (Speech & Image Processing), 인공지능 및 기계학습 (Artificial Intelligence & Machine Learning)등 이 있습니다. 대표적인 지능형 계산 공학 시스템으로는 아마존사 Alexa와 같은 지능형 비서, 구글 자율 주행 자동차, IBM Watson과 같은 인공지능 자동 진단 시스템이 있습니다.
지능형 계산 공학과 관련된 학부 기초 과목으로는 데이터구조, 신호 및 시스템 등이 있으며, 3-4학년 전공과목들인 디지털신호처리, 통신네트워크, 컴퓨터 구조, 확률과 랜덤변수 등이 이 분야에 해당된다고 할 수 있습니다.
지능형 계산 공학 분야를 연구하는 전기전자공학부 교수님들은 다음과 같습니다. 강문기, 강홍구, 김영용, 김은태, 김재희, 김학배, 손광훈, 이상윤, 이상훈, 이철희, 함범섭, TohKarAnn, Teoh BengJin
Speech & Image Processing
음성 및 영상 처리 (Speech & Image Processing)는 여러 센서로부터 획득한 음성, 영상, 비디오 신호를 획득, 분석, 가공, 처리, 합성하는 알고리즘 및 기술을 개발하는 연구분야 입니다. 음성 처리는 인간의 가장 기본적인 통신 수단인 음성 신호의 특성을 통계 기반의 수학 모델을 이용해서 분석함으로써 컴퓨터로 하여금 누가, 어떤 말을, 어떤 감정으로 표현했는지 이해할 수 있도록 연구하는 분야입니다. 영상 처리는 카메라로부터 얻은 영상 및 비디오를 수학적 모델을 이용해서 분석, 가공하는 연구 분야로, 이를 이용하면 영상 압축, 영상 복원, 지문 인식 등을 위한 시스템을 개발할 수 있습니다. 음성 및 영상 처리 관련 응용 연구로는 음성 인식, 의료영상, 생체 인증, 컴퓨터비전, 컴퓨터 그래픽, 증강 현실 등이 있으며, 빅데이터 시대에 반드시 필요한 유망한 연구분야 입니다.
Connected Machines & Collaborative Intelligence: CMCI
곧 다가올 미래의 사회는 수집, 저장, 공유, 가공, 학습하여야 할 정보량의 폭발적으로 증가로 인하여 단일 시스템 및 단일 agent에 의한 정보의 수집, 저장, 가공, 학습이 불가능한 수준에 이를 것으로 예상이 됩니다. 따라서 전세계에 흩어져 있는 인간, 기계, 지능 등의 다양하고 수많은 agent가 서로 네트워크로 연결되어 서로 협력하는 초연결 지능 사회가 될 것으로 예상이 됩니다. CMCI 분야에서는 이와 같은 초연결 지능 사회를 구현하기 위하여 다양한 agent간 저지연, 고효율, 고신뢰도의 정보 교환을 위한 다양한 유무선 네트워크 기술을 연구하고 이를 기반으로 하여 인간 수준의 지능을 구현하기 하기 위한 다수 agent간 협력적 정보의 수집, 저장, 공유, 가공, 학습을 연구하는 분야입니다.
CMCI와 관련된 학부 기초 과목으로는 신호및시스템, 데이터구조 등이 있으며 3-4학년 전공과목으로는 확률및랜덤변수, 전기전자공학수학, 응용프로그래밍, 통신이론, 디지털통신, 컴퓨터네트워크, 디지털신호처리 등이 있습니다.
CMCI 분야를 연구하는 전기전자공학부 교수님들은 다음과 같습니다.
김광순, 김동구, 김성륜, 송홍엽, 이장원, 이재용, 최윤식
CMCI의 연구 분야
Collaborative Intelligence & Learning (CI&L) | 인간 수준의 지능 및 공동 mission 수행을 위한 다수의 agent간 distributed, parallel, cooperative learning을 포함한 Cyber-Physical Systems, Multi-Agent Learning/Systems 등의 연구를 수행합니다. |
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Distributed & Virtualize Systems (D&VS) | 효율적인 distributed/cloud computing을 위한 시스템 및 시스템의 유연성 및 소프트화를 위한 시스템 가상화를 포함한 Service Platform, Distributed/Cloud Systems, Software Defined Networks/Network Function Virtualization (SDN/NFV) 등의 연구를 수행합니다. |
Cyber Security(CySec) | 정보의 저장, 전달, 가공 시 보안을 위한 알고리즘, 암호화, 인증, 침입탐지, 접근제어 등을 포함한 Cryptography, Network Security 등의 연구를 수행합니다. |
Networked Robots | 로봇 축구, 재난지역 탐색, 군작전 등과 같이 다수의 mobile agent (Robots, Drones, Vehicles) 들이 공통된 mission을 수행하기 위하여 자율적으로 네트워크를 형성하며 협력적 정보의 습득, 교환, 학습을 통한 위치 및 동작 제어, 센싱 등을 수행하는 cyber system과 physical system이 융합된 응용 분야입니다. |
Connected Vehicles | 자동자, 드론 등을 네트워크로 연결하여 센싱된 상황 정보 및 돌발 상황 등의 공유를 통하여 운행시 안전 확보, 자율 주행 등이 가능하게 하며 네트워크를 통하여 차량 내 승객을 위한 infotainment 등 다양한 부가 서비스를 제공을 가능케 하며 또한 움직이는 vehicle들을 통하여 습득된 다양한 지리적, 시간적 정보의 활용을 통하여 새로운 서비스를 창출할 수 있는 응용 분야입니다. |
IoT & Smart X (Factory, Farm, City/Building, Energy) | 곧 다가올 4차 산업혁명을 실현하는데 있어 지구상에 존재하는 모든 사물을 네트워크로 연결하는 IoT 기술이 가장 중심에 있으며 따라서 이에 대한 연구와 Big data, AI 등의 기술을 기반으로 제조업과의 융합을 통한 Smart factory (Industry 4.0), 농업과의 융합을 통한 Smart farm, 사회 인프라와 융합을 통한 Smart city/building, 전력 인프라와의 융합을 통한 Smart energy 등과 같은 4차 산업혁명을 선도할 수 있는 서비스 및 기술을 연구하는 응용 분야입니다. |