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- [일반] 글로벌융합학부/실감미디어공학과 오하영 교수 연구팀, 한국콘텐츠진흥원 프로젝트 선정으로 4년간 68억원 연구비 수주 NEW
- 글로벌융합학부/실감미디어공학과 오하영 교수 연구팀, 한국콘텐츠진흥원 프로젝트 선정으로 4년간 68억원 연구비 수주 - 4년간 68억원 지원... 디지털치료기기 기술 개발 분야 연구책임자로 최종 선정 ▲(윗줄 왼쪽부터) 실감미디어공학과 오하영 교수, 최광준, 유선희, 김동명, 김재현, 노유진, 홍지흔 연구원, 사회복지학과 김민아, 윤성민 교수, 게임디자인학과 이재준 교수, 이모코그 노유헌 대표, 삼성서울병원 정신건강의학과 정유숙, 김석주 교수, 놀공 이승택 대표 글로벌융합학부/실감미디어공학과 오하영 교수(인공지능융합전공)가 한국콘텐츠진흥원이 주관하는 ‘디지털치료기기 기술 개발’ 분야의 연구책임자로 최종 선정되었다. 한국콘텐츠진흥원에서 주관하는 이 사업은 국내 10개 이상의 전문 연구팀이 ‘한국콘텐츠진흥원 – 청소년 정신건강(심리·행동조절) 관리를 위한 게임기반 디지털치료기기 기술 개발’의 선정을 위해여 오랜 기간 경쟁했다고 하였다. 오하영 교수는 인공지능융합 연구자로 2000년대 초반부터 삼성서울병원 정신건강의학과 교수진과 미래 융합 연구를 시작으로 정신 건강연구를 수행해온 이 분야 대표 전문가로 꼽힌다. 지난 20년 동안 컴퓨터공학, 인공지능융합, 다학제적인 융합연구를 진행하면서 지식과 경험을 축적해 왔다. 앞으로 오 교수팀은 청소년 중독, 게임과몰입, 품행장애 증상 완화를 위한 게임기반 마음챙김 A.I. 디지털치료기기 기술을 개발해 정신건강 분야에서 세계 최초 또는 세계 최고 기술을 확보한다는 계획이다. 3가지 정신건강 문제에 공통적으로 존재하는 충동성 조절의 문제를 해결하기 위해 마음챙김이론을 근거로 청소년의 발달단계 욕구별 지속적인 치료 동기를 부여하고 증상 완화와 장기적인 변화를 유지할 예정이다. 오하영 교수는 사회복지학과(김민아 교수, 윤성민 교수), 게임디자인학과(이재준 교수, 이준희 교수), 삼성서울병원 정신건강의학과(김석주 교수, 정유숙 교수), 이모코그(이준영 대표, 노유헌 공동대표) 및 놀공(이승택 대표)과 공동 연구를 진행할 예정이다. 오하영 교수는“청소년 정신건강연구는 특정 질환 및 당사자만을 대상으로 연구하기 보다는 당사자, 보호자, 전문가/중재자/상담자 등 전반을 대상으로 한 다학제적인 융합연구가 필요하다”며 “청소년 중독, 게임과몰입, 품행장애 3가지 정신건강 문제에 공통적으로 존재하는 충동성 조절의 문제를 해결하기 위해 마음챙김이론기반 게임 A.I. 디지털치료기기가 열쇠가 될 수 있고 향후 관련된 다양한 정신질환 치료에도 응용될 수 있을 것”이라고 기대감을 나타냈다.
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- 작성일 2024-05-03
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- [연구] 우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), IJCAI 2024 논문 게재 승인 NEW
- 우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), IJCAI 2024 논문 게재 승인 CSI연구실 (지도교수: 우홍욱)의 논문 2편이 인공지능 분야 우수학회인 IJCAI 2024 (the 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence) 에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 논문은 24년 8월 제주에서 발표될 예정입니다. 1.논문 “Offline Policy Learning Via Skill-step Abstraction For Long-Horizon Goal-Conditioned Tasks” 은 김동훈 (인공지능학과 석사졸업), 유민종 (소프트웨어학과 석박사통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 2.논문 “Pareto Inverse Reinforcement Learning for Diverse Expert Policy Generation” 은 김우경 (소프트웨어학과 박사과정), 유민종 (소프트웨어학과 석박사통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 1.Offline Policy Learning Via Skill-step Abstraction For Long-Horizon Goal-Conditioned Tasks 본 연구는 로봇이나 자율주행과 같은 자동화/지능형 에이전트 개발에 활용되는 목적 조건 강화학습 정책 학습 (Goal-Conditioned Policy Learning) 기법의 기존 제한점인 Long-horizon 태스크 (장기 목적 구조에 따라 보상 시그널이 적어서 학습이 어려운 경우)를 해결하는 효율적인 스킬 기반 정책 학습 (Skill-based Goal-Conditioned Policy Learning) 프레임워크를 제안합니다. 로봇 스킬은 오프라인 데이터셋에서부터 학습되며, 이러한 오프라인 학습 과정에서 스킬 수준의 추상화된 환경 모델 (Skill-step Abstract)과 목적 조건 정책을 동시에 반복 학습하여 정책의 성능을 높입니다. 또한, 프레임워크는 정책 네트워크 구조를 모듈화하여, 오프라인에서 학습된 환경 모델과의 차이가 발생하는 실제 타켓 환경에 빠른 적응이 가능한 파라미터 효율적인 학습 구조를 지원합니다. 2.Pareto Inverse Reinforcement Learning for Diverse Expert Policy Generation 최근 데이터 기반의 오프라인 강화학습과 모방학습이 순차적 의사 결정 문제에 대응하는 데 인기를 얻은 반면, 이러한 접근 기술은 제한된 전문가 데이터셋이 주어질 때, 파레토 최적 정책 (Pareto-optimal Policy set : 다중 목적 함수에 대한 최적 정책들)을 학습하는 것을 고려하지는 않았습니다. 본 연구에서는 역강화학습 (IRL, Inverse Reinforcement Learning)을 적용하여 각 전문가가 다른 최적화 선호도를 가지는 다중 목적에 대한 정책 집합을 점진적으로 생성하는 ParIRL 프레임워크를 제안합니다. ParIRL은 CARLA 자율주행과 같은 다양한 다중 목적 제어 작업에서 SOTA IRL 알고리즘 보다 높은 성능을 내는 것을 실험을 통해 입증하였습니다. CSI 연구실은 머신러닝, 강화학습, 자기지도학습을 활용하여 네트워크, 클라우드 시스템 최적화 연구와 로봇, 드론 자율주행 연구 등을 수행하고 있습니다. 이번 IJCAI 2024 논문의 연구는 사람중심인공지능 핵심원천기술사업 (IITP), 한국연구재단 개인기초사업 (NRF), 인공지능대학원, ICT명품인재양성사업, 삼성전자 삼성리서치의 지원으로 진행 중 입니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://sites.google.com/view/csi-agent-group
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- 작성일 2024-05-02
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- [연구] 우사이먼성일 교수(DASH 연구실), CVPR 2024 논문 1편 게재 승인
- 우사이먼성일 교수(DASH 연구실), CVPR 2024 논문 1편 게재 승인 DASH 연구실 (지도교수: 우사이먼성일)의 논문 1편이 컴퓨터 비전 분야의 최우수 학술대회인 IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2024 (CVPR24)에 게재 승인되어 6월에 발표될 예정입니다. 논문 “Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing” 은 LE MINH BINH (석박사통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 얼굴 안티 스푸핑(Face Anti Spoofing - FAS)을 위한 도메인 일반화(Domain Generalization - DG)의 최근 발전은 많은 관심을 얻고 있습니다. 본 논문에서는 추가적인 학습 모듈 없이도 모델의 cross 도메인에 대한 강인성을 현저히 향상시킬 수 있는 새로운 방법론을 제안하고 있습니다. 본 연구에서는 GAC-FAS라는 새로운 학습 방법을 도입하여 최적의 플랫 미니멈으로 모델을 제안합니다. 이는 DG를 활용한FAS 분야에서 크게 연구되지 않았지만, 우수한 일반화성능을 달성하기 위해 필수적인 요소입니다. 본 연구 방법은 경험적 위험 최소화 그라디언트와 일치하도록 중요 상승점에서 일반화 그라디언트 업데이트를 자체 조절하는 독특한 전략을 사용하여 이루어집니다. 본연구에서는 까다로운 크로스 도메인 데이터셋을 통해 GAC-FAS의 우월성을 확인하는 광범위한 실험을 수행하였습니다. 이를 통해 우리의 방법이 새로운 최고 기준을 설정함을 입증하였습니다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 DG 연구에 새로운 방향을 제시할 뿐만 아니라 실제 FAS 시스템의 뛰어난 성능개선을 보입니다. Abstract: Recent advancements in domain generalization (DG) for face anti-spoofing (FAS) have garnered considerable attention. Traditional methods have focused on designing learning objectives and additional modules to isolate domain-specific features while retaining domain-invariant characteristics in their representations. However, such approaches often lack guarantees of consistent maintenance of domain-invariant features or the complete removal of domain-specific features. Furthermore, most prior works of DG for FAS do not ensure convergence to a local flat minimum, which has been shown to be advantageous for DG. In this paper, we introduce GAC-FAS, a novel learning objective that encourages the model to converge towards an optimal flat minimum without necessitating additional learning modules. Unlike conventional sharpness-aware minimizers, GAC-FAS identifies ascending points for each domain and regulates the generalization gradient updates at these points to align coherently with empirical risk minimization (ERM) gradient updates. This unique approach specifically guides the model to be robust against domain shifts. We demonstrate the efficacy of GAC-FAS through rigorous testing on challenging cross-domain FAS datasets, where it establishes state-of-the-art performance. ※ Paper title : Gradient Alignment for Cross-Domain Face Anti-Spoofing ※ Paper link : http://arxiv.org/abs/2402.18817 ※ Author name : Le Minh Binh (first author) and Simon S. Woo (corresponding author). https://dash-lab.github.io/Publications/
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- 작성일 2024-04-05
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- [동문] 최윤석 박사(지도교수 이지형), 한국외국어대학교 Language & AI융합학부 조교수 임용
- [동문] 최윤석 박사(지도교수 이지형), 한국외국어대학교 Language & AI융합학부 조교수 임용 소프트웨어학과 졸업생(2기) 최윤석 박사가 한국외국어대학교 AI융합대학 Language & AI융합학부 조교수로 2024년 3월부로 임용되었다. 최윤석 박사는 정보 및 지능 시스템 연구실(지도교수 이지형)에서 연구를 진행하며, 소프트웨어학과를 졸업하고, 대학원 소프트웨어플랫폼학과에 석박사통합과정으로 입학하여 2024년 2월 『Learning to Understand Code and Generate Text in Pre-trained Language Models』(지도교수 이지형)로 박사학위를 받았다. 최윤석 박사는 총 14개의 우수 국제 학회 발표 실적(BK/정보과학회 우수학회 12건)과 총 3편의 SCI(E) 논문을 게재하는 등 우수한 성과를 보였다. 최윤석 박사는 자동 코드 생성, 자동 코드 요약, 코드 질문 응답을 위해 대규모 언어 모델을 활용하는 연구에 관심을 가지며, 앞으로도 프로그래밍 교육을 위한 대규모 언어 모델에 대한 연구를 진행할 예정이다.
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- 작성일 2024-03-19
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- [연구] 우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), CVPR 2024 논문 게재 승인
- CSI연구실 (지도교수: 우홍욱)의 논문이 인공지능 분야 우수학회인 CVPR 2024 (IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) 에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 논문은 24년 6월 미국 시애틀에서 발표될 예정입니다. 논문 “Model Adaptation for Time Constrained Embodied Control” 은 소프트웨어학과 송재현 (석사과정), 유민종 (석박사통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구는 로봇이나 자율주행 차량과 같은 비전 기반 임바디드 (Embodied) 인공지능 에이전트를 위한 추론 지연 시간 제한에 유연한 대응이 가능한 딥러닝 모델 구조인 MoDeC (MoDel Adaptation for constrained embodied Control) 프레임워크를 제안합니다. MoDec을 통해, 학습 시 경험하지 못한 태스크의 즉시성에 따른 추론 지연 시간 제한 (Inference Latency constraint)과 모델이 설치된 제한된 리소스의 다비이스 환경에 맞추어, 임바디드 에이전트는 모델 추론에 관한 Few-Shot 최적 적응이 가능해집니다. 이를 위해, MoDeC은 다중 태스크 모듈 구조와 모듈 구조 상에서 추론 경로를 결정하는 동적 라우팅 네트워크, 그리고 디바이스 환경 최적화를 위한 디바이스 어댑터를 포함합니다 CSI 연구실은 머신러닝, 강화학습, 자기지도학습을 활용하여 네트워크, 클라우드 시스템 최적화 연구와 봇, 드론 자율주행 연구 등을 수행하고 있습니다. 이번 CVPR 2024 논문의 연구는 사람중심인공지능 핵심원천기술사업 (IITP), 한국연구재단 개인기초사업 (NRF), 인공지능대학원, ICT명품인재양성사업의 지원으로 진행 중 입니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://sites.google.com/view/csi-agent-group
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- 작성일 2024-03-07
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- [연구] 김형식 교수 연구실 (보안공학연구실, SecLab), The Web Conference (WWW) 2024 논문 게재 승인
- 김형식 교수 연구실 (보안공학연구실, SecLab), The Web Conference (WWW) 2024 논문 게재 승인 보안공학 연구실 (지도교수: 김형식, https://seclab.skku.edu)의 이기호(석사과정), 임채진(석사과정), 진범진(박사과정), 김태영(박사과정) 학생과 김형식 교수가 진행한 "AdFlush: A Real-World Deployable Machine Learning Solution for Effective Advertisement and Web Tracker Prevention" 논문이 웹/데이터 마이닝 분야 최우수 학회 The Web Conference (WWW) 2024 (https://www2024.thewebconf.org)에 게재 승인되었습니다. 사용자의 웹 프라이버시를 지키기 위해 광고 및 개인정보 추적기를 방지하는데에 기존의 탐지 및 차단 시스템은 실제 세계에서 빈번히 발생하는 변조 공격에 취약한 모습을 보입니다. 이를 효과적으로 방어하고 일반화하기 위해 머신 러닝 기법을 활용하여 탐지 성능을 끌어올리고 있으나, 현실적으로 실시간 탐지에는 아직 한계점이 분명합니다. 본 논문은 이러한 문제점을 제시하고, 실제 웹 브라우저 환경에서 실시간 탐지를 통하여 사용자의 개인정보를 지킬 수 있도록 경량화된 프레임 워크를 제안하였습니다. 이를 위해 사용량이 가장 많은 상위 10,000개의 웹 사이트에서 발생한 830,160개의 웹 요청에서 기존 연구에서 다룬 3,323개의 피쳐를 추출하고, 변조 공격에 대한 강건성을 추가하기 위해 533개의 JavaScript 피쳐를 추가했습니다. 해당 데이터셋에 대하여 면밀한 피쳐 공학을 통해 경량화되면서 성능을 발전시킨 모델을 Chrome 확장 프로그램에 탑재하여 실시간 탐지가 가능한 프레임 워크를 개발하였습니다. 일반적인 탐지 성능과 변조 공격에 대한 강건성 모두 최신 연구 기법 (AdGraph, WebGraph, WTAGraph)을 상회하였으며, 6개월 동안 진행한 longitudinal 성능 분석에서도 F1 score 0.97점 이상을 기록하여 장기간 재학습 없이도 효과적인 탐지 성능을 선보였습니다. Abstract - Conventional ad blocking and tracking prevention tools often fall short in addressing web content manipulation. Machine learning approaches have been proposed to enhance detection accuracy, yet aspects of practical deployment have frequently been overlooked. This paper introduces AdFlush, a novel machine learning model for real-world browsers. To develop AdFlush, we evaluated the effectiveness of 883 features, ultimately selecting 27 key features for optimal performance. We tested AdFlush on a dataset of 10,000 real-world websites, achieving an F1 score of 0.98, thereby outperforming AdGraph (F1 score: 0.93), WebGraph (F1 score: 0.90), and WTAgraph (F1 score: 0.84). Additionally, AdFlush significantly reduces computational overhead, requiring 56% less CPU and 80% less memory than AdGraph. We also assessed AdFlush’s robustness against adversarial manipulations, demonstrating superior resilience with F1 scores ranging from 0.89 to 0.98, surpassing the performance of AdGraph and WebGraph, which recorded F1 scores between 0.81 and 0.87. A six-month longitudinal study confirmed that AdFlush maintains a high F1 score above 0.97 without the need for retraining, underscoring its effectiveness.
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- 작성일 2024-03-07
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- [일반] 좋아하는 일을 직업으로 삼다! ‘덕업일치’ 류은석 교수
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| 소프트웨어융합대학 실감미디어공학과 류은석 교수 우리 학교 대학원 실감미디어공학과는 실감형 메타버스 ICT 기술과 문화 영상 콘텐츠 양자를 선도하는 실감미디어 전문가를 양성하기 위해 2023년 설립한 첨단분야 신설 학과다. 5대 기반 기술인 영상처리, 그래픽스, 인공지능, 플랫폼, 인터랙션 기술과 5대 응용기술인 문화콘텐츠, 트랜스미디어, 디지털 휴먼 및 치료제, NFT, XR 스튜디오 기술에 특화된 커리큘럼을 운영하고 있다. 해외 대학, 연구소, 전문 기업과의 국제 교류 및 산학 협력 네트워크 구축을 통해 글로벌 전문가 양성에도 힘쓰고 있다. 류은석 교수는 컴퓨터교육과 교수이면서 대학원 실감미디어공학과의 학과장 및 과학기술정보통신부의 메타버스 융합대학원 국책과제 사업단장이다. 선도적인 연구와 전문적인 글로벌 인재 양성에 매진하고 있는 류은석 교수의 이야기를 들어보자. - 최근 진행한 연구와 그 성과는. 제가 이끄는 멀티미디어 컴퓨팅 시스템 연구실은 차세대 가상현실 비디오 압축 국제 표준 기술(MIV)을 연구하고 국제 표준화를 시도합니다. 최근에는 ISO/IEC 국제 표준 조직 MPEG에서 우리 연구실이 취득한 테스트 영상을 국제 표준 실험의 필수 조건에 포함하는 성과를 얻었습니다. 작년 초 카네기 멜런 대학교에서 본 연구원들이 ‘연구를 위한 연구’보다는 실제 로봇을 이용한 실용적인 연구에 관심을 가지는 모습이 인상적이었습니다. 우리 연구실도 당장의 논문이나 실적을 위한 연구보다는 진정으로 의미 있는 일을 해보자는 목표를 가지고 노력한 결과 좋은 결실을 얻을 수 있었습니다. 요즘에는 여러 대의 이동형 로봇에 카메라를 달아서 공간 전체를 Volumetric Video로 압축하는 기술(3차원 공간 전체를 부호화하는 기술)을 개발하고 있습니다. 제가 어렸을 때 로봇을 참 좋아했는데, 내 전공과 로봇이 융합된 연구를 하니 일이 즐겁습니다. 요샛말로 ‘덕업일치’를 이루는 연구인 것 같습니다. - 가장 기억에 남는 연구가 있다면. 조지아공과대학교에서 Research Scientist로 있을 때
라는 프로젝트를 진행한 적이 있습니다. 그 당시의 제가 감당하기에는 벅찬 업무였습니다. 프로젝트 도중 수많은 난관을 마주해야 했고 밤을 새워가며 일을 했습니다. 그렇게 전 세계 다양한 연구자들의 글을 살펴보고 메일로 연락을 주고받으며 연구하던 중 프랑스의 한 연구자가 Open Source 관련된 기술을 개발하고 있다는 소식을 접했습니다. 그 연구원에게 도움을 받아 연구를 이어간 결과 나는 프로젝트에서 목표했던 바를 이룰 수 있었습니다. 그때 ‘나 개인은 부족함이 있어도 세상의 뛰어난 사람들과 협력한다면 못 이룰 일이 없겠다’는 걸 깨달았습니다. 연구 활동에서 개방된 기술 교류는 정말 중요합니다. - 연구실을 소개해주세요. 연구실에서 사람을 뽑을 때 중요하게 생각하는 부분이 있다면. 우리 연구실은 Greedy 하기보다는 재밌는 연구를 하며 사회에 기여하자는 목표를 가지고 있습니다. 일이 즐거워야 하다 보니 연구원을 뽑을 때도 ‘이 사람이 컴퓨터를 사랑하는지, 기술에 대한 진리 탐구의 열정이 있는지, 인성이 좋은지’ 등을 살펴봅니다. 자기가 좋아서 그 일을 하는 사람이 재능을 가진 사람보다 일을 더 잘할 수 있다고 생각합니다. - 연구자로서 어려움이나 고민은. 컴퓨터과학 분야에서 대학원생들과 연구실을 꾸리고 함께 연구를 진행하려면 국내외 프로젝트를 수주해야 합니다. 문제는 프로젝트를 따내고 운영하는 과정에서 생기는 수많은 행정 업무를 처리하고 대학원생들을 관리하는 일이 업무적으로 큰 부담이 된다는 점입니다. 함께 연구할 대학원생들을 충분히 구하지 못했을 때, 존경하는 교수님이 최고대학을 그만두고 기업으로 옮기셨을 때 등 여러 인간적인 고충을 겪었던 기억이 있습니다. 어떤 면에서는 연구보다 행정, 조직 환경이 연구자를 지치게 합니다. 현재 내가 속한 실감미디어공학과의 과제 지원 조직인 지능형 멀티미디어 연구센터를 계속 키워서 소속된 교수님들의 행정 업무 부담을 덜어드리고 싶습니다. 연구자로서 self-motivated 상태를 유지하기도 참 어렵습니다. 그래서 평소에 시간이 되면 OTT 서비스를 통해 IT기술에 관한 다큐멘터리나 영화, 드라마를 봅니다. 같은 영화를 보면 가상현실 기술 연구에 대한 열정이 한 달은 더 생기고 AlphaGo나 NASA의 달 탐험에 관한 다큐멘터리를 보면 갑자기 Lab Meeting을 소집하는 열정이 깨어납니다. 그리고 무엇보다 좌절을 극복할 힘을 주는 가장 큰 축복은 사랑하는 아이들 호원이와 이안이를 포함한 나의 가족입니다. - 연구자로서 목표가 있다면. 기술 자체를 좋아하는, 조금은 Geek스러운 연구자로 살아가고 싶습니다. 이번 생에 다른 부분은 조금 내려놓더라도 내가 좋아하는 컴퓨터 기술에 집중하여 먼 훗날 인생의 마지막까지 연구를 이어가고 싶습니다. - 이야기를 들어보니 교수님의 학부생 시절이 궁금합니다. 대학생 때를 회상해 본다면. 기본적으로 컴퓨터를 즐겨 했습니다. 엉뚱한 장난을 좋아해서 해킹도 해보다가 일이 터지기도 하고. 아무튼 즐거운 대학 생활을 보냈습니다. 당시 전기전자연구회라는 교내 동아리에서 CPU와 RAM, ROM을 래핑 선으로 납땜해서 이으며 밤을 새운 적이 있습니다. 그때 창밖에 첫눈이 내리는 모습을 보며 다른 후배 녀석과 ‘우린 왜 이렇게 살지?’하며 뭉클해 했던 기억이 있습니다. 이상하게 그때가 기억에 오래 남습니다. 요즘에는 온라인으로도 각종 최신 기술을 접할 수 있습니다. 기술 습득만을 놓고 생각해 보면 대학의 의미가 작아지고 있습니다. 하지만 대학에서의 동아리 활동과 취미생활 등 열정에 미쳐보는 시간만큼은 그 가치가 줄어들지 않을 것으로 생각합니다. - 마지막으로 우리 학교 학우들에게 한마디. 자신이 현재 처해있는 상황을 냉정하게 살펴보고 도약하기 위해 끊임없이 노력하기를 바랍니다. 성균관대학교 자체는 다른 경쟁 대학들을 이기기 어려울 수 있지만 이 글을 보고 노력할 성균관대학교 학생 개인은 최고의 대학 학생들의 평균보다 더 잘 될 수 있습니다. 정점에 설 그날까지 staying motivated. 성균웹진 -
- 작성일 2024-03-04
- 조회수 472
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- [교수동정] 2023 SKKU Fellowship 교수 10명 선정
- 2023 SKKU Fellowship 교수 10명 선정 우리 대학은 '2023 SKKU-Fellowship' 교수로 경영대학 오종민 교수, 예술대학 정연두 교수, 정보통신대학 이강윤 교수, 정보통신대학 박진홍 교수, 소프트웨어융합대학 이진규 교수, 공과대학 김태일 교수, 공과대학 김영훈 교수, 의과대학 박연희 교수, 약학대학 정상전 교수, 성균융합원 윤원섭 교수(사진 좌측 상단부터)를 선정, 발표했다. SKKU-Fellowship 제도는 우리 대학이 2004년부터 제정하여 수여하는 최고의 영예로, 학문 분야별 연구력 수준 또는 산학협력 성과가 세계적 표준에 안착하였거나 접근 가능성이 높은 최우수 교수를 선정하여 파격적인 연구지원과 명예를 부여하는 제도이다. 특히, 2023 SKKU-Fellowship은 '인류와 미래사회를 위한 담대한 도전 Inspiring Future, Grand Challenge' 라는 23~24학년도 대학운영방침에 기반하여 각 교원의 우수성과 폭을 확대하여 ▲글로벌 창작전시 ▲저명 국제컨퍼런스 ▲최상의 저널과 논문 ▲산학협력 모델 구축 ▲창업 등에서 대상자를 선정하였다. 시상식은 지난 2월 20일(화) 진행되었던 전체교수회의 '최우수 Faculty 시상식'에서 실시되었다. 특히, 금번에는 Fellowship 선정을 자문할 Fellowship Advisory Board가 공식 구성되어 후보자를 추천하였고, 위원장인 공과대학 이준영 교수가 수상자 10명을 직접 발표하였다. ▲ 공과대학 이준영 교수 ▲ (좌측 상단부터) 오종민 교수, 정연두 교수, 박진홍 교수, 김태일 교수 부모님, 김영훈 교수, 박연희, 정상전 교수, 이강윤 교수 글로벌 전시 부분에서 선정되어 대표 수상소감을 밝혀준 예술대학 정연두 교수는 학교 전체를 대표하는 최우수 교수의 영예인 Fellowship 교수로 선정된 것을 큰 영광으로 여기며 앞으로도 예술대학 나아가는 국내외적으로 성대를 대표하는 예술가로서 활동을 지속하겠다고 하였다. ▲ 정연두 교수 최우수 저널과 논문 관련 부문에서 선정된 공과대학 김태일 교수(대리참석: 김태일 교수 아버님)는 유구한 전통을 가진 가문과 대학의 만남의 우연 아래 혁신적인 성과가 빛날 수 있었던 필연이 생긴 것 같다며 향후에도 세계적 연구성과로 발전해나가겠다고 하였다. ▲ 김태일 교수 부친 산학협력 생태계(기술이전) 부문에서 선정된 약학대학 정상전 교수는 우리 대학에서도 산학협력 등의 우수한 성과가 가시적으로 나오고 있는데 많은 분들이 공감하듯이 대학이라는 경계를 넘어서 오랜기간 동안 교수님들의 끊임없는 노력이 필요한데 이로 인해 상대적으로 가족과의 시간에 많은 시간을 할애하지 못하였다고 하다. 그래서, 금번 수상의 영광을 이 자리에 참석한 배우자와 가족과 함께 하고 싶다고 하였다. ▲ 정상전 교수 향후에도 우리 대학은 최우수 교수들의 다양한 우수성과의 가치를 발굴하면서 인류사회에 공헌하는 초일류 대학이 될 수 있도록 나아갈 예정이다.
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- 작성일 2024-02-28
- 조회수 633