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김홍국 교수팀, 제30회 신호처리합동학술대회에서 최우수논문상 수상
관리자
작성일2020.10.21 09:40 조회수63

 

지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 전기전자컴퓨터공학부 김홍국 교수(AI대학원 겸무) 연구팀이 신호처리 분야의 국내 최고 수준의 학술 행사인 신호처리합동학술대회에서 최우수논문상을 수상했다.

  ∘ 올해로 30회를 맞는 신호처리합동학술대회는 신호처리 분야의 다양한 연구결과 발표 및 토론의 장으로써 국내 최고 수준의 유서 깊은 학술 행사이다. 대한전자공학회, 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최하며 924일부터 25일까지 양일간 온라인 방식으로 진행되었다.

  ∘ 특히 이번 대회는 산업분야, 공학분야, 과학분야에 핵심적으로 응용되고 있는 인공지능 기술을 포함한 신호처리 연구 결과와 이론을 주제로 구두발표, 초청발표 및 포스터발표 등 총 76편의 논문이 발표되었다.

지스트는 김홍국 교수(교신저자)가 주도하고 통합과정 박동건 학생(1저자)이 수행한 “Variational Autoencoder Based on Fuzzy Discrete Learning(퍼지 이산 학습기반의 변분 오토인코더)” 논문에서 VQ-VAE(Vector Quantised-Variational AutoEncoder)에 퍼지(Fuzzy) 이론을 접목하였다. VQ-VAE는 이산 잠재 변수를 생성하여 해석이 쉽고 데이터 분포를 다루기 쉬어 사전 확률의 추정이 더 잘된다는 장점을 가지고 있어 최근 활발히 연구되고 있는 방법이다.

  ∘ 연구팀은 기존 방법에 코드북과의 거리 정보를 선형 조합으로 디코더에 넘겨주어 코드북 사용을 최대화 하면서 의미있는 데이터 표현 방법을 만드는 모델을 제안하여 최우수 논문상을 수상하는 영예를 안았다.

김홍국 교수는 “4차 산업혁명의 흐름 속에서의 신호를 표현하기 위해 사용되는 딥러닝 원천기술에 대한 심도 깊은 논의와 연구는 그 어느 때보다 중요하다면서 기존 기술 보다 의미있는 데이터 표현을 만들 수 있고 특히 다운스트림 작업에 전이학습으로써 활용될 가능성이 매우 크다는데 의미가 있다고 말했다.

 ∘ 논문의 제1저자인 박동건 학생은 최근 활발하게 연구되고 있는 VQ-VAE에 퍼지이론을 적용했던 것이 신호처리합동학술대회의 관심 분야와 일치하여 큰 상을 수상하게 된 것 같다고 전하면서 앞으로 관련 연구를 발전시켜서 연구의 타당성과 활용성을 입증하고 다른 연구자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있는 연구자가 되고 싶다고 소감을 전했다. <>

 

김홍국교수_박동건학생.png

신호처리합동학술대회 최우수논문상 수상_김홍국 교수와 박동건 학생(1저자)

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