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- [연구] 허재필 교수 연구실, 현상익 석사과정 ECCV 2020 국제 학술대회 논문 게재
- 허재필 교수 연구실, 현상익 석사과정 ECCV 2020 국제 학술대회 논문 게재 비주얼컴퓨팅 연구실 현상익 학우(인공지능학과 석사과정 1년차, 지도교수 허재필)가 European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020에 “VarSR: Variational Super-Resolution Network for Very Low Resolution Images” 논문을 게재하였습니다. ECCV는 컴퓨터 비전분야의 top-tier 학술대회이며, 본 논문은 현상익 학우가 학부연구생 때 수행된 연구 결과물입니다. 본 연구에서는 극도로 낮은 해상도 이미지의 초해상도(Super-Resolution)를 수행하는 딥러닝 모델을 제시하였습니다. 기존 초해상도 기술들은 저해상도-고해상도 이미지의 1:1 deterministic한 매핑 관계를 가정하였다면, 본 논문의 VarSR Network는 하나의 저해상도 이미지가 여러 개의 고해상도 이미지에 대응될 수 있는 1:N의 매핑 관계를 모델링하여 variational한 결과를 도출하도록 설계되었습니다. 제안된 모델은 초저해상도의 얼굴, 자동차 번호판 이미지 식별 등 현실 세계의 다양한 응용분야에 활용될 수 있습니다. [논문] Sangeek Hyun and Jae-Pil Heo, “VarSR: Variational Super-Resolution Network for Very Low Resolution Images”, European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020. Abstract: As is well known, single image super-resolution (SR) is an ill-posed problem where multiple high resolution (HR) images can be matched to one low resolution (LR) image due to the difference in their representation capabilities. Such many-to-one nature is particularly magnified when super-resolving with large upscaling factors from very low dimensional domains such as 8x8 resolution where detailed information of HR is hardly discovered. Most existing methods are optimized for deterministic generation of SR images under pre-defined objectives such as pixel-level reconstruction and thus limited to the one-to-one correspondence between LR and SR images against the nature. In this paper, we propose VarSR, Variational Super Resolution Network, that matches latent distributions of LR and HR images to recover the missing details. Specifically, we draw samples from the learned common latent distribution of LR and HR to generate diverse SR images as the many-to-one relationship. Experimental results validate that our method can produce more accurate and perceptually plausible SR images from very low resolutions compared to the deterministic techniques.
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- 작성일 2020-08-25
- 조회수 9660
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- [연구] 데이터기반 융합 보안(지도교수: 우사이먼) 연구실, IITP 인공지능 그랜드 챌린지 Track 1: 1위 입상
- 데이터기반 융합 보안 연구실(DASH Lab: https://dash-lab.github.io, 우사이먼 교수) 소속 소프트웨어학과 석사과정, 학부연구원들이 정보통신기획평가원에서 주관하는 인공지능 그랜드 챌린지에 참여하여 1위를 수상하였다. 인공지능 그랜드 챌린지는 제시된 문제를 해결하기 위해 참가자들이 개발한 알고리즘을 가지고 실력을 겨루는 도전‧경쟁형 연구개발(R&D) 경진대회이다. 이번 ‘2020 인공지능 그랜드 챌린지’ 대회는 인공지능 기술을 활용하여 각종 응급상황(행동인지), 폭력상황(음성인지), 생활폐기물 분류(사물인지), 인공지능 최적·경량화를 통한 전력소비량 감소 등 4개 트랙으로 ’22년까지 3년간 총 4단계로 진행되며 인공지능기술을 통해 편리하고 안전한 생활환경 조성을 목표로 추진되었다. 우사이먼 교수 연구팀은 행동인지 트랙 (트랙1)에 참가해, 응급환자의 이상행동을 영상분석 기반으로 인지하는 알고리즘을 개발하여 1위에 입상하였다. 올해로 4차대회를 맞는 인공지능 그랜드 챌린지는 1단계 대회를 시작으로 2022년까지 4단계로 진행되며, 올해 1단계 대회에는 대학·연구소·기업 등 총 134팀, 566명이 참가해 각 트랙 별 5개의 우수 연구팀이 선정되었다. 선정된 총 20개의 우수 연구팀은 2억(총 40억 규모)의 추가 연구비를 지원 받아 올해 11월에 오프라인으로 개최되는 2단계 대회에 참가한다. 2단계 대회에는 소프트웨어학과 석사과정(김준엽, 전소원 학생 외), 학부연구원(김정호, 박건우, 김희성 학생 외)과 인공지능학과, 데이터사이언스학과 학생들이 참여 예정이다. http://www.ai-challenge.kr http://www.ai-challenge.kr/sub03/view/id/43
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- 작성일 2020-08-19
- 조회수 9045
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- [연구] 성균관대 융합보안대학원, 세계 14개 대학과 Cyber Security Alliance 구축
- 성균관대 융합보안대학원, 세계 14개 대학과 Cyber Security Alliance 구축 성균관대 융합보안대학원, 디지털 헬스케어 분야 융합보안 전문가 양성 나서 최형기 교수 “Creative N.E.X.T. 교육목표로 메디컬 헬스 융합보안 분야 선도할 것” [보안뉴스 원병철 기자] 건학 622년의 역사를 자랑하는 성균관대학교는 올해 ‘VISION2020+’를 통해 글로벌 리딩 대학으로 비상하겠다는 비전을 그리고 있다. 세계 수준의 교육과 연구성과를 창출해 국내외 최고의 명성을 확보할 지식과 인재 네트워크의 글로벌 허브대학으로 도약하겠다는 목표를 갖고 있다. 그 일환으로 성균관대학교는 2020년 4월 ‘융합보안핵심인재양성사업’에 선정되어 그동안 관심을 갖고 진행하던 ‘사이버보안 분야의 연구 및 인재 양성’을 보다 체계적이고 전문적으로 추진할 계획이다. 성균관대학교 융합보안대학원은 ‘디지털 헬스분야’의 융합보안 전문인재를 키워낼 2021학년도 신입생 선발 및 커리큘럼 준비에 한창이다. 소프트웨어 보안, 임베디드 취약점 분석, 사용자중심 보안, 인공지능 보안 등 보안 분야를 전문적으로 연구하는 전임교수 7명에 디지털 헬스케어 정보보안 전임교수 3명, 산학협력을 전담할 산학협력 중점교수 2명 등 디지털 헬스케어 융합보안 강의와 연구, 실습을 위한 최상의 교수진을 구축한 상태다. 주임교수를 맡고 있는 최형기 교수는 “2015년 1조 9,000억원 규모였던 글로벌 바이오헬스 산업은 2025년 약 3조 2,300억 규모의 성장이 예측되고 있으며, 이중 디지털 헬스케어 분야가 주요산업으로서 견인할 것”이라면서 “지속되고 있는 코로나19 상황에서 봤듯이 이제 언택트와 온택트 환경은 선택이 아니라 당위라는 점에서 4차 산업혁명이나 인구고령화의 급속한 진행이라는 시대적 필요에 더해 의료와 헬스분야의 스마트화를 더욱 가속시키게 될 것”이라고 디지털 헬스케어 분야를 설명했다. 아울러 5G의 연결 위에서 확장되는 서비스들과 연동되는 모든 의료 헬스 기기나 장치는 결국 유례없는 보안문제와 직면하게 되며, 의료기관 및 가정의 IT 인프라는 민감한 의료데이터를 보호할 보안기술을 절실하게 필요로 할 것이라고 강조한 최형기 교수는 “임박한 디지털 헬스케어 분야의 보안 애로사항을 해소해줄 전문 기술과 인력을 양성하고자 저희 성균관대학교는 시스코와 안랩 등 국내·외의 디지털 헬스케어 및 정보보안 관련 국내외 25개 기업, 스탠포드와 USC 등 14개 해외대학, 국가보안연구소 등 3개의 국내외 연구소, 삼성병원 등 의료기관을 망라하는 협력과 협업의 틀을 마련해 산학활동 및 공동연구, 인재교류 등을 함께 진행할 것”이라고 설명했다. 정시 및 수시모집을 통해 총 정원 15명을 선발하는 성균관대학교 융합보안대학원은 25개 컨소시엄의 현장 수요를 반영한 교육과정으로 운영될 예정이며, 특히 ‘Creative N.E.X.T.’라는 교육목표를 가지고 메디컬 헬스 융합보안 분야를 선도해나갈 인재들을 양성한다는 계획이다. 특히, 성균관대학교 융합보안대학원은 ‘융합보안 기술개발’ 전문인력 양성을 목표로 하고 있어 서로 다른 요소들의 단순한 결합능력이 아니라 디지털 헬스케어 도메인에서 필요로 하는 보안 요구를 해석하고 문제를 해소하는 최적의 융합적 보안기술을 개발해내는 개발역량을 키우는 것을 목표하고 있다. 물론 디지털 헬스케어 도메인뿐만 다른 도메인에서도 융합보안 전문가로 활약할 수 있도록 정보보안에 대한 기본기 및 실전 중심의 교육은 기본으로 진행한다. “성균관대학교 융합보안대학원은 해외 14개 대학과 Cyber Security Alliance를 구축해 강의 연구 교환 등이 가능한 글로벌 플랫폼을 갖췄으며, AI와 인터랙션사이언스, 빅데이터 대학원 등 교내 전문대학원과의 협업, 그리고 국내 최고인 삼성병원과 의과대학과의 협력 등 다른 어느 대학원도 따라올 수 없는 차별적 강점을 갖췄습니다.” 특히, 최형기 교수는 앞서 설명했던 것처럼 4차 산업혁명 시대와 인구고령화 추세에 발맞춰 점점 스마트해지는 의료기기들이 5G 기반으로 확장된 서비스들로 인해 유례없는 보안문제에 직면하고 있으며, 이에 따라 의료기관들의 IT 인프라는 민감한 환자 데이터와 안전을 보호할 수 있는 보안기술이 절실히 필요한 실정이라고 강조했다. 이 때문에 융합보안이 시급하게 필요한 산업계의 요구를 충족시키고 보다 안심하고 열어갈 수 있는 ‘언택트(Un-tact)’ 시대의 핵심적 보안 원천기술의 개발이 필요하다는 것. 그리고 이는 성균관대학교 융합보안대학원이 나아갈 길이라는 설명이다. “오는 2021년 첫 1기 신입생을 받습니다. 이를 위해 우리 융합보안대학원은 우수 신입생 선발과 육성 준비에 대학원의 모든 교수들의 역량을 결집하고 있습니다. 아울러 융합보안대학원 사업이 종료된 이후에도 성장하는 대학원으로 지속 발전시켜 나가겠습니다.” [원병철 기자(boanone@boannews.com)] https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=90313&kind=
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- 작성일 2020-08-10
- 조회수 9644
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- [학생실적] 2020 하계 산학 집중학습프로그램 중간 발표회 개최
- 2020 하계 산학 집중학습프로그램 중간 발표회 개최 8월 3일 13시부터 2020 하계 산학 집중학습프로그램 5주팀 최종 발표회 및 8주팀 중간 발표회가 개최되었습니다. 발표회는 온라인/오프라인으로 동시 진행되었으며, 약 4시간 30분 동안 총 18개 팀이 발표하였습니다. 39명 학생이 오프라인으로 46명 학생이 온라인으로 참여하였으며, 총 여덟 분의 소프트웨어대학 교수님들께서 참여해 주셨습니다. 발표회 준비에 고생해 주신 모든 학생분들과 교수님들께 감사드립니다.
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- 작성일 2020-08-04
- 조회수 5321
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- [연구] 박은일‧한진영 교수 연구팀, 소셜 미디어로 정신질환 조기 진단 및 대응 연구 방향 제시
- 소프트웨어대학 박은일‧한진영 교수 연구팀, 소셜 미디어로 정신질환 조기 진단 및 대응 연구 방향 제시 - Scientific Reports 7월호 논문 게재 - 접근성이 쉬운 소셜 미디어를 이용한 딥러닝 기반 인공지능 모델 구현 소프트웨어대학 박은일‧한진영 교수 연구팀(김지나 석사과정‧이지언 석박통합과정)은 ‘소셜 미디어를 통한 정신질환 예측 딥러닝 모델’이라는 주제로 Scientific Reports 7월호에 논문을 게재했다고 밝혔다. 연구팀은 본 연구를 통해 정신질환 조기 진단 및 대응을 위한 딥러닝 기반 인공지능 모델을 소개하고 향후 연구 방향을 제시했다. 연구팀은 소셜미디어 사용자들이 자신의 감정을 공유하기 위해 작성한 게시글을 바탕으로 여러 정신질환을 파악하는 딥러닝 모델을 개발했다. 개발된 인공지능 모델은 게시글을 작성한 사용자가 어떠한 정신질환 (예: 우울증, 불안, 조울증, 정신분열증 등)과 관련이 있는지 파악하는 데 획기적인 결과를 보였다. 연구팀은 초대형 소셜 미디어 플랫폼인 레딧(Reddit)에 게시된 633,385개의 게시글을 사용하였으며, 합성곱 신경망을 기반으로 한 딥러닝 분류 모델을 활용하였다. 자폐 범주성 장애의 경우에는 96% 이상, 기타 정신질환의 경우에도 최저 75% 이상의 확률로 예측할 수 있었다. 합성곱 신경망 기반 분류 모델 구조 수집한 게시글을 대표적인 어휘 임베딩 기법인 Word2vec을 이용하여 말뭉치의 단어를 벡터로 표현하였으며, 합성곱 신경망을 활용하여 정신질환 분류 모델을 설계하였다. 연구팀은 “일상 정신질환이 최근 새로운 사회적 문제로 대두되고 있다”며 “사용자가 사용하는 소셜 미디어 데이터를 활용해 정신질환을 조기에 예측하고 치료하는 데 큰 도움이 될 것”이라고 연구 의의를 밝혔다. 해당 연구는 최근 정보화시대의 빅데이터 활용에 대한 윤리적 논쟁을 고려하여 IRB 승인절차를 통해 엄격한 관리 하에 수행되었다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로 향후 한글 텍스트를 활용한 정신질환 잠재 가능성 예측 딥러닝 모델 개발을 진행할 예정이다. ※ 논문명 : A deep learning model for detecting mental illness from user content on social media ※ 논문 출처 : https://www.nature.com/articles/s41598-020-68764-y
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- 작성일 2020-08-03
- 조회수 8661
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- [학생실적] 2020-1학기 소프트웨어대학 연구논문/작품 온라인 발표회
- 2020-1학기 소프트웨어대학 연구논문/작품 발표회 6월 3일(수) 2020-1학기 소프트웨어대학 연구논문·작품 온라인 발표회가 개최되었습니다. 총 51명이 1년 동안 연구한 논문·작품을 게시 및 동영상 발표 하였고 재학생과 교수님들이 온라인 발표회에 참여하여 연구 내용 평가 및 수상하며 1년을 마무리하는 시간을 가졌습니다. 수상은 우수작품상(금상 : 정준형 / 은상 : 심건영 / 동상 : 최현우), 우수발표상(심건영) 학생들이 수상하였습니다. 다시 한번 연구논문·작품을 잘 마무리한 학생들의 노고에 감사드립니다.
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- 작성일 2020-07-31
- 조회수 5336
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- [연구] 우사이먼 교수 연구실, 전소원 석사과정 한국정보보호학회 하계학술대회 우수상 수상
- 우사이먼 교수 연구실, 전소원 석사과정 한국정보보호학회 하계학술대회(CISC-S’20) 우수상 수상 데이터기반 융합 보안 연구실(DASH Lab: https://dash-lab.github.io 우사이먼 교수)의 전소원 학생(1저자, 소프트웨어학과 석사과정), 강준형 학생(인공지능학과 석사과정), 황진희 학생(과학수사학과 박사과정)의 논문이 한국정보보호학회 하계학술대회에서 우수상(차세대 여성과학자 논문상)을 수상하였다. 이번 연구는 최근 사회적인 이슈로 불거지고 있는 딥페이크 악용 사례에 대응하기 위하여, 딥페이크 생성 및 탐지 기술의 현황과 딥페이크 관련 국내외 법적 규제 및 현행법의 한계점을 제시하고, 이로부터 개인 및 기관의 역할과 대응방안을 제안한다. 초록: 최근 한국에서 ‘가짜 연예인 음란 동영상’ 및 ‘지인 능욕’에 사용되는 딥페이크(Deepfakes) 포르노 문제가 사회적인 이슈로 불거지고 있다. 딥페이크 악용 기술이란 딥러닝 기술을 이용해 악의적으로 조작된 음성, 영상, 이미지 등을 만들어 내는 방법으로, 인공지능 기술의 발전에 맞추어 더욱더 빠르고 정교한 생성 기술이 등장하고 있다. 이러한 딥페이크 기술은 빠른 개발 속도와 쉬운 접근성을 기반으로 다양한 범죄에 악용되고 있으나, 이에 대응하는 법적 규제와 대응방안이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 딥페이크 생성 및 탐지 기술의 현황과 딥페이크 관련 국내외 법적 규제 및 현행법의 한계점을 살펴보고, 이로부터 각 개인 및 기관의 역할과 대응방안을 제안한다. 논문명: 국내 딥페이크 기술 현황 및 제도적 대응방안 연구 저자: 전소원, 강준형, 황진희, 우사이먼성일(성균관대학교 소프트웨어학과, 인공지능학과, 과학수사학과) https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=89875&direct=mobile
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- 작성일 2020-07-27
- 조회수 8942
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- [학생실적] 과학기술정보통신부 융합보안대학원 성균관대학교 최종선정
- 소프트웨어대학 일반대학원 융합보안트랙이란? 과학기술정보통신부의 융합보안 핵심인재 양성사업의 일환으로 연간 7억원의 정부 및 참여기업의 지원을 받아 2025년까지 5G+ 핵심서비스 분야 디지털 헬스케어 보안의 연구와 교육에 특화된 미래의 인재를 양성하는 석사과정 트랙입니다. 산업현장의 수요를 반영한 융합보안의 교육과정을 제공하고 미래가치를 창출하는 Creative N.E.X.T. 비젼을 통해 4차 산업혁명 분야의 보안 기술 연구와 개발을 선도합니다. 융합보안트랙 특전 장학금제도 (100만/월 + 인센티브 등 각종 지원) 장,단기 해외학술 파견 국내외 산업체 인턴쉽 산학협력 프로젝트 및 산업체 멘토링 지원 해외 학술대회 참가 경비 지원 ·산·학·연 협력 기반으로 경기도, 국가보안기술연구소, 한국전자통신연구원, 삼성서울병원, 현대자동차, 시스코시스템즈코리아, 안랩 등 26개 기업체와 공동 연구를 개발 및 실무 프로젝트 교육, 인적·물적 교류 등을 실시하며, Stanford, PSU, Georgia Tech, USC 등 14개 해외 대학·연구소와 Global Security Alliance를 구성하여 국제 공동 연구·교육 진행, 중·단기 해외연수 지원 등을 추진합니다. 융합보안트랙 입학전형 선발 인원 매년 15명 내외 모집학기 ∙봄학기: 매년 9월에 1차 모집을 시작하여 2차, 수시전형에 걸쳐 총 3회 모집 ∙가을학기: 봄학기 결원수만큼 4월에 추가 모집 선발대상 ∙국내외 4년제 정규대학 졸업생 및 졸업 예정자 ∙학석사 연계과정 학생 지원 가능 (2020년 2학기 수강예정자) 문의처 정보통신대학 대학원행정실 제1공학관 1층 21102호 담당자 강선미/ T. 031-290-5826/ E. ssuns99@skku.edu 관심있는 학생들의 많은 참여와 문의 부탁드립니다.
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- 작성일 2020-05-12
- 조회수 6436
High Tech, High Touch