2022.08.02

김한준 박사(지도교수 최지웅) 금오공과대학교 신임교수 임용

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 졸업생 김한준 박사는 2022년 9월 금오공과대학교 메디컬IT융합공학과 신임교수로 임용 됨. 김한준 박사는 싱가포르국립대학교 리서치펠로우와 DGIST 뇌공학융합연구센터 박사후연수연구원으로 근무하였으며 주 연구분야는 Magnetic communication, Wireless power transfer, Wireless bioelectronics로서 활발히 후속 연구를 진행하며 DGIST와의 협력 연구를 통하여 후학양성에 매진할 계획임. 

2022.06.27

DGIST, 딥러닝 이용 이미지 초고해상도 알고리즘 개발

[Bicubic interpolation 기술보다 높은 해상력, 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도는 절반 이상 절감된 기술 개발]   대구경북과학기술원(DGIST)은 진경환 전기전자컴퓨터공학과 교수와 이재원 정보통신융합연구소 연구원이 해상도 증대를 위한 '바이큐빅 보간법(Bicubic interpolation)' 기술보다 해상력은 높고, 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도가 절반 이상 절감된 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.   Bicubic interpolation 은 디스플레이 기기마다 다른 해상도를 보상하기 위한 개발된 신호처리 기반의 기술을 의미한다. 메모리가 적게 들고, 속도가 빠르지만 이미지의 해상도가 저하되는 화질열화 현상이 심하게 나타난다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 초고해상도 기술들이 등장했다. 이미지 초고해상도 기술은 디스플레이, 카메라, cctv 등과 같이 일상생활과 밀접한 관련이 있다. 예를 들어 스마트폰에서는 화면을 확대해야 하는 경우가 많은데 이런 상황에서 기존 bicubic 보간법보다 뚜렷한 영상을 고해상도화 해야만 한다. 디스플레이 역시 제품마다 해상도가 다른데 이를 보상하기 위한 DDI scaler 의 소프트웨어 알고리즘으로 사용될 수 있다.  하지만 딥러닝 기반의 초고해상도 기술은 임의 스케일에 대해 동작하지 못하고, 특정 스케일에 대해서만 동작이 원활하다는 단점을 지니고 있는데, 최근 이에 대한 해결책으로 함축 표현 신경망 기술이 주목을 받고 있다.  하지만 함축 표현 신경망 기술에도 고주파 성분을 잡아내지 못하고, 메모리의 크기와 신호의 속도 측면에서 크게 불리하다는 문제점이 있는데, 진경환 교수 연구팀에서 이러한 문제를 해결하기 위해 퓨리에 해석 기반 함축 표현 신경망 기술을 개발하였다.                                   [기술의 전체적인 플로우 차트]   해당 기술은 이미지의 주파수를 직접적으로 추출하기 때문에, 화질 복원에 있어서 고주파수를 복원하는 데 용이하다. 이미지의 화질을 높이기 위해서는 고주파수 복원이 반드시 필요하므로 CCTV, 디스플레이, 카메라 등과 같은 영상 또는 사진 관련 제품들에 필수적인 기술이라고 할 수 있다.                                            [bicubic 보간법과의 비교]                                        [기존 딥러닝 기술과의 성능 비교]   진경환 교수는 “해당 기술의 개발을 통해 짧은 시간 내에 적은 양의 메모리만으로도 임의 스케일에 대한 화질 개선이 이루어 질 수 있다. 이로 인해 영상 또는 사진 관련 제품의 알고리즘을 통한 화질 개선, 소프트웨어의 경량화가 이루어질 것으로 기대된다.”고 밝혔다.  한편, 이번 연구성과는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 통해 이뤄졌으며, 비전 기술 분야 세계적 권위의 국제 컨퍼런스 ‘IEEE/CVF 2022 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition’에 6월 게재되었다. 

2022.06.27

DGIST, 전 세계 자율주행 정보 국내 환경에 적용 가능한 딥러닝 기술 개발

- DGIST 임성훈 교수팀, 환경 적응 신경망 딥러닝 기술 개발   대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀은 다양한 환경 데이터를 인공지능 모델 학습에 효과적으로 활용할 수 있는 환경 적응 신경망 기술 개발에 성공했다고 20일 밝혔다. 이 기술로 향후 세계 각국 데이터를 활용하여 국내 환경에 맞는 인공지능 모델을 학습할 수 있어 국내 자율주행 기술 개발에 획기적인 기여가 기대된다.최근 인공지능 기술이 고도화되면서 일반화된 딥러닝 모델 학습에 풍부한 학습데이터를 요구하고 있다. 전 세계적으로 341만장 이상의 자율주행 데이터들이 공개되어 있지만, 해외와 국내의 주행환경과의 차이로 인해 기존에는 각각의 데이터를 바탕으로 특정한 하나의 환경에서 원활하게 동작하는 모델을 여러 개 학습하고, 학습된 여러 개의 모델을 하나로 통합하는 데에 초점이 맞춰져 왔었다. 이는 복잡한 학습과정을 거칠 뿐만 아니라, 모델을 통합할 때 각 모델이 잘못 예측한 결과까지 같이 학습되기 때문에 성능저하가 발생할 수 있고, 또한 이미 학습된 모델들을 다시 이용하는 방식을 사용하기 때문에 모델의 최종 성능이 제한될 수 있다는 단점이 있다.                              [각 도메인의 이미지를 다른 도메인의 이미지로 변환한 결과]   연구팀은 여러 모델을 학습할 필요 없이 여러 데이터의 집합체(이하 ‘도메인’)를 한 모델에 학습하는 기법을 설계, 이를 이용해 각 도메인으로 변환된 다량의 이미지를 얻어 모델을 학습하게 하였다. 또한 같은 물체임에도 외관적인 특징이 다를 수 있다는 문제를 해결하기 위해 원본 이미지와 변환된 이미지 간의 연관성을 이용해 각 물체의 알맞은 정보를 찾고 하나의 모델에 학습시키는 기법을 개발하는데 성공했다.   연구팀이 개발한 다중 타깃 도메인 변환 신경망은 한 모델로도 여러 도메인의 이미지 변환이 자유자재로 가능한 장점이 있다. 또한 도메인 사이의 유사정보에 대한 오류를 발생시키는 클래스 모호성을 해결함으로써 학습과정을 대폭 줄였고, 기존에 모델을 통합하면서 나타났던 성능저하 문제도 해결하여 향후 AI 및 자율주행 분야에서 광범위한 활용이 기대된다. 임성훈 교수는 “자율주행 시장이 점점 커지고 있는 현 상황에서 다양한 환경 데이터를 활용 가능하게 하는 환경 적응 기술은 매우 가치가 크다”라며 “이번 연구는 환경 적응 분야에서 기존의 패러다임을 크게 전환한 연구이며, 학습데이터 부족 문제를 겪는 국내 자율주행 기술 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

2022.06.08

DGIST, 생체에서 발생하는 전기신호 측정 시스템 개발

대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양)은 이정협 전기전자컴퓨터공학과 교수팀이 모든 생체 전기신호 획득이 가능한 아날로그-디지털 신호 변환 집적회로 시스템을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 기술은 강한 외부 잡음이 있는 환경에서도 인체에서 발생하는 전기신호를 정밀 측정 가능해 미래 기술로 주목받는 뇌-기계 인터페이스 기술 및 초소형 고성능 의료기기와 같은 의료-헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 기대된다.   생체에서 발생하는 전기신호는 심장에서 발생하는 심전도(ECG), 뇌의 뇌전도(EEG), 신경전도(ENG) 등 다양하며 각 신호에 따라 다른 신호 특징을 가진다. 현재까지 개발된 생체 신호 측정 기술은 잡음이 거의 없는 안정된 환경에서 특정 신호만 획득할 수 있었다. 이 교수팀은 세계 최초로 측정 신호보다 최대 몇만 배 이상 큰 전기 자극 간섭과 피측정자의 움직임에 의해 발생할 수 있는 움직임 아티팩트(Motion artifact) 등이 존재하는 매우 열악한 환경에서도 모든 생체 전기신호의 측정이 가능한 '아날로그-디지털 신호 변환 시스템'을 개발했다. 반도체 IC(집적회로)로 구현해 초저전력, 초소형일 뿐만 아니라 범용성을 갖고 있어 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있다.   <생체 전기신호 획득이 가능한 아날로그-디지털변환 집적회로 시스템>   교수팀은 '연속시간 델타-시그마 변환 기술'을 바탕으로 저 잡음 고 선형성 회로 기술을 제안했다. 저항기 내 불필요한 인덕턴스인 기생 성분에 강한 입력 임피던스 증가 회로 기법을 새롭게 개발했다. 그 결과 현존하는 세계 최고 생체 신호 측정 기술 대비 3배 이상 성능이 개선된 것을 확인했다. 이정협 교수는 “다양한 생체 신호를 하나의 반도체 IC 시스템으로 정밀 측정이 가능케 함으로써 기존 의료기기의 초소형화와 고성능화에 큰 도움을 줄 수 있는 기술”이라며 “향후 미래 기술로 주목받고 있는 차세대 뇌-기계 인터페이스, 초소형 웨어러블 진단기기 및 전자약 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 바이오융합원천기술개발과 과기원 공동연구 프로젝트사업 지원을 받아 이뤄졌다. 연구성과는 최근 '반도체 올림픽'으로 일컬어지는 반도체 분야 세계 최고 학회인 국제고체회로학회(ISSCC)에 발표됐다.

2022.03.16

김혜민 박사(지도교수 장진호) 세종과학펠로우십에 선정

우리 학과의 박사후연수원구원인 김헤민 박사(지도교수 장진호)는 ‘초음파 기반 혈중순환종양세포의 실시간 혈관 내 분리 및 광음향 신호 기반 고민감도 검출을 위한 핵심요소기술 개발’을 주제로 세종과학펠로우십에 선정되었습니다. 5년간 총 6억원의 연구지원을 받아 빠르고 정확한 암의 조기진단, 전후 혹은 수술 후 예후 진단을 비침습적으로 할 수 있어 효과적인 암 치료 및 진단이 가능한 기술에 대한 원천연구를 진행할 예정입니다. 참고로 세종과학펠로우십은 과학기술정보통신부가 박사후연구원 등 젊은 과학자가 원하는 연구를 수행함으로써 핵심 과학 기술 인재로 성장 및 정착할 수 있도록 연구 몰입을 장려하는 연구사업입니다.   참고 https://www.nocutnews.co.kr/news/5723534 https://science.ytn.co.kr/program/program_view.php?s_mcd=0082&s_hcd=&key=202203151612423421

2021.12.14

Professor Gain Kim Appointed

As of January 16th, 2022, Professor Gain Kim will join us in the Department of Information and Communication Engineering at DGIST.   Professor Gain Kim received his B.S., M.S. degrees in Electrical Engineering from the Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland in 2013, 2015, respectively, and Ph.D. degree in Microsystems and Microelectronics from EPFL, Lausanne, Switzerland in 2018. From 2016 to 2018, he was with IBM Research Zurich Laboratory, Zurich, Switzerland, working on ADC-based wireline receiver circuit design. From 2018 to 2020, he was with Nanoscale Advanced Integrated Systems laboratory in KAIST, Daejeon, South Korea, as a postdoctoral fellow. From Nov. 2020 to Jan. 2022, he was with Samsung Research, Seoul, South Korea, as a staff engineer.   His research interests include modem circuits & systems design, modulation scheme and waveform design for next-generation ultra-high-speed wireless/wireline communication system, mixed-signal circuit design such as ADC, multi-chip AI accelerator design. Especially, he extensively conducted research on modulation techniques for energy-efficient communications through multi-drop interfaces, analysis and design of multi-tone modulation for high-speed serial link transceivers. He published 17 international papers including 12 first-authored papers to peer-reviewed international journals and conferences, including top-tier journals and conference in circuit design field such as JSSC, TCAS-I and ISSCC. In 2018, he received the IEEE CAS Pre-doctoral scholarship award, awarded by the IEEE Circuits and Systems (CAS) society, as the sole recipient of the year.

2021.11.10

2021년 정보통신융합전공 설립 10주년 기념식 성황리에 개최

  왼쪽부터 장진호 전공책임교수, 신정희 박사(2018년 박사 졸업생-자랑스러운 ICE인 상 수상자)   정보통신융합전공은 10월 29일(금) 국양 총장, 권욱현 석좌교수, (주)다비오 박주흠 대표, 장진호 전공책임교수 외 정보통신융합전공 교원 및 학생들이 참석한 가운데 2021년 정보통신융합전공 설립 10주년 기념식을 개최하였다.    정보통신융합전공은 이날 설립 10주년을 맞이하여 지난 10년 동안의 발전현황과 향후 10년에 대한 발전계획을 발표하였다.  또한 공로상, 감사패, 권욱현, 황규영 우수연구상, 자랑스러운 ICE인 상 등 각종 시상식을 개최하여 전공의 발전에 힘쓴  교원, 기업체 대표 및 학생 등에게 감사를 표하고 함께 10주년을 축하하는 자리를 가졌다.    한편 정보통신융합전공 설립 10주년 기념식 영상을 아래 유튜브 링크를 통하여 확인할 수 있다.  https://www.youtube.com/watch?v=F2KOOi8RGww  

2021.10.19

DGIST 정보통신융합전공 설립 10주년 기념식 개최 안내

안녕하십니까, 정보통신융합전공에서 안내드립니다.   전공 설립 10주년을 맞이하여 아래와 같이 「DGIST 정보통신융합전공 설립 10주년 기념식」을 개최하고자 하오니 DGIST 정보통신융합전공 구성원 분들의 많은 관심과 참석을 요청드립니다.  코로나 19로 인하여 행사 출입인원을 제한할 예정이오니, 10주년 기념식에 직접 참여하고자 하시는 분들은 아래 정보를 기재하시어  ice@dgist.ac.kr로 10/27(수)까지 메일주시기 바랍니다.   (필요정보 : 소속부서 / 직위 / 이름(학생의 경우 학번도 함께 기재)) * 본 기념식은 DGIST 공식 유투브 계정에서 실시간으로 송출될 예정입니다. (링크 : https://www.youtube.com/user/DGISTKOREA)  

2021.10.05

정보통신융합전공 온라인 연구활동 설명회 개최 안내(10/8(금) 14시)

정보통신융합전공에서는 우리전공 대학원 진학을 고려하는 학생들을 대상으로 우리 전공의 연구분야 및 연구실을 소개하는 <온라인 연구활동 설명회>를 개최합니다. 관심 있는 분들의 많은 신청을 부탁드립니다.   □ 행사명 : DGIST 정보통신융합전공 온라인 연구활동 설명회 □ 행사내용 : 전공 및 연구실별 연구분야 소개, 각 연구실별 교수면담 □ 행사일시 및 순서 : 21.10.08(금) 14:00 ~ 16:20     14:00~14:15  전공소개     14:15~15:00  연구분야별 연구실 소개     15:00~15:15  Q&A     15:15~16:20  교원면담(2명의 교원과 면담 가능)  □ 진행방법 : 온라인(ZOOM)   - 회의 ID 889 212 8232 (PW : dgist) □ 교원면담 신청방법 : ~10/7(목) 17시까지 아래 링크 접속하여 신청   https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=LRqY0sLhfEau6kPCST8vRAxVSBThHk9LtRin43qRPG1UMFhIOE5LSjJKTDFDNVMyTzBSSUtXMFI5My4u □ 문의처 : DGIST 정보통신융합전공 (☎053-785-6301, ice@dgist.ac.kr)   ※ 연구분야 및 소속 교원현황은 전공 홈페이지( https://ice.dgist.ac.kr/ ) 참고

2021.09.15

정보통신융합전공 설립 10주년 기념식 슬로건 공모전 개최 안내 <~9/28까지>

안녕하십니까,   정보통신융합전공 설립 10주년을 맞이하여 『정보통신융합전공 설립 10주년 기념식(10/29)』 슬로건 공모전을 다음과 같이 시행하오니 관심 있으신 분들의 적극적인 참여를 요청드립니다.   1. 응모대상 : 정보통신융합전공 소속 구성원 및 기초학부생 2. 응모기간 : ~21.09.28 3. 상품   - 1등 : AirPods Pro   - 2,3등 : 3만원 상당의 기프티콘  ※ 공모전에서 1등으로 당선된 슬로건은 ‘정보통신융합전공 설립 10주년 기념식’ 홍보자료에 활용될 예정입니다.  ※ 본 공모전에서 수상하신 분들은 반드시 10/29 전공 10주년 기념식 행사에 참석하셔야 합니다. 4. 응모방법 : 아래 링크를 클릭하어 모든 설문에 응답 후 제출 https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=LRqY0sLhfEau6kPCST8vRAxVSBThHk9LtRin43qRPG1UQVRMTk1JQVYzS0hTWTRCREtEQjNVUUlDOC4u 5. 당선작 발표 : 21.10.01 /ice 홈페이지에 기재 예정      

2021.08.25

2021 DGIST ICE Student Conference 성황리에 개최

  정보통신융합전공은 8월 24일(월) 비대면으로 권욱현 석좌교수 외 정보통신융합전공 교원 및 학생들이 참석한 가운데 2021 DGIST ICE Student Conference을 개최하였다.    2021 DGIST ICE Student Conference는 정보통신융합전공 소속 2019, 2020학년도 입학생이 직접 기획 및 운영하는 학술행사로 정보통신융합전공 핵심연구분야(Bio-medical Engineering & Electronic devices, Communication & Computer Vision & Deep Learning, Computer System & Hardware Architecture)를 주제로 총 34명의 학생이 Oral Presentaion Session과 Poster Session에 발표자로 참가하였다. 이날 Best Speech Award는 Oral Presentaion Session 우수 발표자 3명 이문환, 김진우, 서지환 학생에게, Outstanding Poster Award는 Poster Session 우수 발표자 6명 김소희, 김민재, 김소현, 임준수, 김은호, 류하민 학생에게 각각 수여되었다. 

2021.08.03

Professor Daewon Seo Appointed

As of August 1th 2021, Prof. Daewon Seo join us in the Department of Information and Communication Engineering at DGIST.   Professor Daewon Seo received the B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from the Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, South Korea, in 2008 and 2010, respectively. Then, he worked as a researcher at KAIST Institute and LG Electronics, South Korea, from 2010 to 2011 and from 2011 to 2014, respectively. He obtained the Ph.D. degree in electrical and computer engineering from the University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) in 2019. Before joining DGIST, he was with the University of Southern California, Los Angeles, CA, USA in 2019 and the University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA from 2020 to July 2021 as a postdoctoral researcher.   His research interest includes the theory of machine learning and inference over networks. In particular, he is interested in how deep neural networks work and how learning algorithms can be improved. Another topic that he is interested in is to design optimal inference and data-generation strategies for social networks. His research was published in more than 20 peer-reviewed papers in top-tier conferences and journals. He also has more than 20 international patents granted.