2017.09.08

김경대 교수 부임

2017.09.08

김경대 교수 부임

안녕하세요.

DGIST 정보통신융합공학 전공입니다.

 

2017년 9월 1일부로 김경대 교수님이 우리 전공 교수로 부임하셨습니다.

이와 관련하여 새로 부임하신 교수님의 세부 소식을 전해드립니다.

 

 

김경대 교수님은 한양대학교 정밀기계공학과에서 학사 및 석사 학위를 각각 1995년, 1998년에 취득하였으며, 미국 University of Illinois at Urbana-Champaign에서 2011년 전기전자컴퓨터공학 박사학위 및 컴퓨터사이언스 석사학위를 취득하였습니다. 이후 University of Illinois at Urbana-Champaign의 Coordinated Science Laboratory (CSL) 그리고 Texas A&M University의 Computer Engineering & Systems Group에서 Postdoctoral Research Associate으로 근무하였으며, 2013년 9월부터 DGIST 정보통신융합전공으로 부임하기전까지 미국 University of Denver에서 전기전자컴퓨터공학과 조교수로 근무하였습니다.

 

주 연구분야는 Cyber-Physical System (CPS)이며, 특히, 자율동작시스템의 동작/판단 계획 및 제어 (Planning and Control of Autonomous Systems) 에 관련된 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 지금까지 Proceedings of IEEE, IEEE Transactions on Autonomatic Control등의 관련 학술지 및 학회에 다수의 논문을 출판하였으며, 지능형 교통 시스템에 관련된 이론연구 논문은 2013년 ACM/IEEE ICCPS 학회 최우수 논문 후보로 선정되었습니다.

 

 

감사합니다.

 

2017.09.05

권혁준 교수 부임

2017.09.05

권혁준 교수 부임

안녕하세요.
DGIST
정보통신융합공학 전공입니다.

2017
9 1일부로 권혁준 교수님이 우리 전공 교수로 부임하셨습니다.

이와 관련하여 새로 부임하신 교수님의 세부 소식을 전해드립니다.



권혁준 교수님은 2007년 고려대학교 기계공학과를 졸업하고 2009 KAIST에서 기계공학(MEMS 전공) 석사 학위를 받았습니다. 석사 학위 취득 후 2011 3월 까지 삼성종합기술원에서 연구원으로 2 2개월간 재직하면서 반사형, MEMS, Folderble display, 3D holography 등 차세대 디스플레이에 관한 연구를 수행 하였고 이후 UC Berkeley에서 박사 학위를 2015 8월에 받았습니다박사 학위 취득 후 2015 9월부터 2016 1월까지 5개월간 동대학원에서 박사 후 연구원을 거치고 세계적인 반도체 장비 회사 중 하나인 Lam Research에서 2016 2월 부터 2017 8월까지 다양한 광원을 적용한 미래 반도체 공정 장비에 관한 선행 연구를 수행하였습니다

 

주 연구 분야는 차세대 전자 소자, 레이저 공정, 유연/착용형 전자 소자 및 장치에 관한 다양한 연구를 중점적으로 진행하고 있습니다. 지금까지 20여 편 이상의 국제 논문을 발표하였으며, 이들 중 많은 수가 나노/전자 소자 분야의 최우수 학술지인 Advanced Functional Materials, Nano Research, ACS Applied Materials and Interfaces 등에 주저자로 게재 되었고 세계 유수의 학회인 MRS, ECS, SID, IDW 등에서 연구 발표를 하였습니다. 그리고 총 20개의 특허 (미국 특허 3)를 등록하였습니다.


감사합니다.

2016.08.01

곽수하 교수, 김대훈 교수 부임

2016.08.01

곽수하 교수, 김대훈 교수 부임

안녕하세요.
DGIST 정보통신융합공학 전공입니다.

2016년 8월 1일부로 두 분의 교수님이 우리 전공 교수로 부임하셨습니다.

이와 관련하여 새로 부임하신 두분의 교수님의 세부 소식을 전해드립니다.

먼저, 곽수하 교수님은 2007년 POSTECH 컴퓨터공학과를 졸업하고, 동 대학교 대학원에서 2014년 박사학위를 받았습니다. 이후 2016년까지 프랑스 파리의 Inria 및 École Normale Supérieure의 박사 후 연구원으로 2년간 재직하였습니다. 주 연구 분야는 시각 정보의 이해에 관한 인공지능인 Computer Vision이며, 특히 Semantic Segmentation, Object Detection, Tracking, Human Activity Recognition, Video Interpretation과 같은 영상 인식에 관련된 다양한 주제들에 대해 연구하고 있습니다. 더불어 Deep Learning, Structured Prediction, Weakly Supervised Learning과 같은 Machine Learning 분야들에 대한 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 지금까지 16개의 국제 논문을 발표하였으며, 이들 중 대부분은 Computer Vision과 Machine Learning 분야의 유수의 학술지 및 학회들인 TPAMI, CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML 등에 게재되었습니다.


그리고 김대훈 교수님은 2008년 연세대학교 컴퓨터과학과를 졸업, 2014년에 KAIST 전산학과에서 박사 학위를 받았습니다. 2014년부터 2015년, 2015년부터 2016년까지, 각각 미국 Wisconsin, Madison 대학과 미국 Illinois, Urbana-Champaign 대학에서 박사 후 과정을 마쳤습니다. 주 연구 분야는 Computer Architecture and Systems, Virtualization, Cloud Computing입니다. 관련 분야의 최고 학회와 저널인 MICRO, PACT, CAL, TC, TPDS 등에 논문을 발표하였고, IEEE Computer Architecture Letters에서 Best Paper Award 를 수상하였습니다.

감사합니다.

2016.06.01

한국연구재단 신진연구자 과제 선정 – 문태섭 교수, 박경준 교수

2016년 상반기에 우리 정보통신융합공학에서는 문태섭, 박경준 이상 두 분의 교수님의 한국연구재단 신진연구자 지원사업에 선정되었습니다. 한국연구재단의 신진연구자 지원사업은 연구력이 왕성한 신진연구인력의 창의적 연구의욕을 고취시키고 안정적인 연구 환경을 조성하여 신진연구인력의 연구역량 극대화를 통한 우수연구자로써 성장할 수 있도록 지원하는 사업입니다.

문태섭 교수님은 “딥러닝 기반 새로운 디노이징 및 추정 방법론 연구” 주제로 2016년 6월 1일부터 3년통안 연구를 진행합니다 (연구비: 총 3억원)
이번 과제로 이미지, DNA 등 다양한 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있는 딥러닝에 기반한 새로운 알고리즘을 연구, 개발합니다.
이번 연구의 결과로 기존의 알고리즘들보다 훨씬 더 효율적으로 학습할 수 있고, 정확한 성능을 내는 알고리즘을 개발하여, 이미지 디노이징, 차세대 DNA 시퀀싱, 동적 시스템 상태 추정 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

박경준 교수님은 “사이버물리시스템을 위한 통신망/제어 동시설계” 주제로 2016년 6월 1일부터 3년동안 연구를 진행합니다 (연구비: 총 2.1억원).
이번 과제로 다양한 물리시스템을 통신망을 통해 소프트웨어로 제어하는 사이버물리시스템에서 통신망 성능과 물리시스템 제어성능을 동시에 보장하는 통신망/제어 동시 설계 기술을 연구합니다.
이번 연구로 사이버물리시스템을 위한 동시 설계 기술을 개발함으로써 다양한 응용 분야에 사용될 것으로 기대됩니다. 또한 사이버물리시스템은 통신, 교통, 에너지, 의료 등 다양한 핵심 인프라 성능을 유의미하게 개선시킬 수 있는 패러다임이기 때문에 사회/경제적 파급효과가 매우 클 것으로 기대됩니다.

2016.06.01

한국연구재단 신진연구자 과제 선정 – 문태섭 교수, 박경준 교수

2016년 상반기에 우리 정보통신융합공학에서는 문태섭, 박경준 이상 두 분의 교수님의 한국연구재단 신진연구자 지원사업에 선정되었습니다. 한국연구재단의 신진연구자 지원사업은 연구력이 왕성한 신진연구인력의 창의적 연구의욕을 고취시키고 안정적인 연구 환경을 조성하여 신진연구인력의 연구역량 극대화를 통한 우수연구자로써 성장할 수 있도록 지원하는 사업입니다.

문태섭 교수님은 “딥러닝 기반 새로운 디노이징 및 추정 방법론 연구” 주제로 2016년 6월 1일부터 3년통안 연구를 진행합니다 (연구비: 총 3억원)
이번 과제로 이미지, DNA 등 다양한 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있는 딥러닝에 기반한 새로운 알고리즘을 연구, 개발합니다.
이번 연구의 결과로 기존의 알고리즘들보다 훨씬 더 효율적으로 학습할 수 있고, 정확한 성능을 내는 알고리즘을 개발하여, 이미지 디노이징, 차세대 DNA 시퀀싱, 동적 시스템 상태 추정 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

박경준 교수님은 “사이버물리시스템을 위한 통신망/제어 동시설계” 주제로 2016년 6월 1일부터 3년동안 연구를 진행합니다 (연구비: 총 2.1억원).
이번 과제로 다양한 물리시스템을 통신망을 통해 소프트웨어로 제어하는 사이버물리시스템에서 통신망 성능과 물리시스템 제어성능을 동시에 보장하는 통신망/제어 동시 설계 기술을 연구합니다.
이번 연구로 사이버물리시스템을 위한 동시 설계 기술을 개발함으로써 다양한 응용 분야에 사용될 것으로 기대됩니다. 또한 사이버물리시스템은 통신, 교통, 에너지, 의료 등 다양한 핵심 인프라 성능을 유의미하게 개선시킬 수 있는 패러다임이기 때문에 사회/경제적 파급효과가 매우 클 것으로 기대됩니다.

2015.12.14

삼성전자미래기술육성사업 과제 선정 – 김민수 교수

2015년 하반기에 우리 정보통신융합공학전공에서는 김민수 교수님이 삼성전자미래기술육성사업 ICT 창의과제에 선정되었습니다. 삼성 미래기술육성사업은 과학기술의 근본인 ‘기초과학’, 제조업의 근간이 되는 ‘소재기술’, 그리고 부가가치 창출이 큰 ‘ICT 창의과제’의 3가지 분야를 10년간 총 1조 5천억원을 출연하여 국가 미래기술 육성을 지원하는 프로그램입니다. 올 하반기에는 각 14건, 14건, 10건 등 총 38개의 과제가 선정 되었습니다.

김민수 교수님은 “빅러닝: 대규모 딥 뉴럴 네트워크 모델 최적화 시스템” 이라는 주제로 2015년 12월 1일부터 3년 동안 연구를 진행합니다. (연구비: 총 8억원)
최근 이미지 및 비디오 데이터에 대해 종래보다 훨씬 더 정확하게 분류 및 의미 분석을 할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 기술이 새롭고 강력한 컴퓨팅 패러다임으로 떠오르고 있습니다.
김민수 교수님은 “GPU의 빠른 기술 발전에 힘입어 규모가 큰 딥 뉴럴 네트워크 모델에 대해 가중치를 학습하는 문제는 해결 되었지만 더 어렵고 근본적인 문제, 즉 우수한 성능(정확도)을 낼 수 있는 모델의 구조를 찾는 것은 아직까지 사람이 무수한 시행착오를 겪어가며 풀어나가고 있다.” 라며 현재의 모델의 구조를 찾는 방식의 한계를 지적하였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 과제를 통해 최대 1억개의 가중치를 가지는 초대규모 딥 뉴럴 네트워크의 모델 구조를 결정하는 하이퍼파라미터들을 짧은 시간 안에 자동으로 최적화하는 분산/병렬 시스템인 BigLearning을 연구 및 개발합니다.
이번 연구의 예상 결과물은 이미지/비디오 데이터의 검색 및 분류와 같은 전통적인 응용들에서 종래보다 더 우수한 성능을 낼 수 있을 뿐만 아니라, 무인자동차, 드론, 스마트워치 등에 탑재할 수 있는 최고 성능의 딥 뉴럴 네트워크 모델을 손쉽게 생산해낼 수 있으므로 미래 산업 전반에 큰 파급 효과가 기대됩니다.
한편, 김민수 교수님 연구실에서는 대규모 딥 러닝 시스템 외에도 고성능 빅 데이터 시스템, 분산/병렬 그래프 시스템, GPU 기반의 고속 데이터 마이닝, 대규모 유전체/단백질체 데이터 분석 기술 등의 다양한 분야에서 심도있는 연구를 진행하고 있습니다.

2015.12.14

삼성전자미래기술육성사업 과제 선정 – 김민수 교수

2015년 하반기에 우리 정보통신융합공학전공에서는 김민수 교수님이 삼성전자미래기술육성사업 ICT 창의과제에 선정되었습니다. 삼성 미래기술육성사업은 과학기술의 근본인 ‘기초과학’, 제조업의 근간이 되는 ‘소재기술’, 그리고 부가가치 창출이 큰 ‘ICT 창의과제’의 3가지 분야를 10년간 총 1조 5천억원을 출연하여 국가 미래기술 육성을 지원하는 프로그램입니다. 올 하반기에는 각 14건, 14건, 10건 등 총 38개의 과제가 선정 되었습니다.

김민수 교수님은 “빅러닝: 대규모 딥 뉴럴 네트워크 모델 최적화 시스템” 이라는 주제로 2015년 12월 1일부터 3년 동안 연구를 진행합니다. (연구비: 총 8억원)
최근 이미지 및 비디오 데이터에 대해 종래보다 훨씬 더 정확하게 분류 및 의미 분석을 할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 기술이 새롭고 강력한 컴퓨팅 패러다임으로 떠오르고 있습니다.
김민수 교수님은 “GPU의 빠른 기술 발전에 힘입어 규모가 큰 딥 뉴럴 네트워크 모델에 대해 가중치를 학습하는 문제는 해결 되었지만 더 어렵고 근본적인 문제, 즉 우수한 성능(정확도)을 낼 수 있는 모델의 구조를 찾는 것은 아직까지 사람이 무수한 시행착오를 겪어가며 풀어나가고 있다.” 라며 현재의 모델의 구조를 찾는 방식의 한계를 지적하였습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 과제를 통해 최대 1억개의 가중치를 가지는 초대규모 딥 뉴럴 네트워크의 모델 구조를 결정하는 하이퍼파라미터들을 짧은 시간 안에 자동으로 최적화하는 분산/병렬 시스템인 BigLearning을 연구 및 개발합니다.
이번 연구의 예상 결과물은 이미지/비디오 데이터의 검색 및 분류와 같은 전통적인 응용들에서 종래보다 더 우수한 성능을 낼 수 있을 뿐만 아니라, 무인자동차, 드론, 스마트워치 등에 탑재할 수 있는 최고 성능의 딥 뉴럴 네트워크 모델을 손쉽게 생산해낼 수 있으므로 미래 산업 전반에 큰 파급 효과가 기대됩니다.
한편, 김민수 교수님 연구실에서는 대규모 딥 러닝 시스템 외에도 고성능 빅 데이터 시스템, 분산/병렬 그래프 시스템, GPU 기반의 고속 데이터 마이닝, 대규모 유전체/단백질체 데이터 분석 기술 등의 다양한 분야에서 심도있는 연구를 진행하고 있습니다.