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- 고종환 교수 연구실 이주찬 석박통합과정, ECCV 드론 촬영 영상 인식 국제대회 1위
- 정보통신대학 고종환 교수 연구팀(이주찬 석박사통합과정, 유정엽 석사과정)은 한국항공우주연구원과 한 팀(팀명 DroneEye 2020)으로 참가한 ‘2020년 VisDrone Challenge' 객체 탐지 부문에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 인공지능(AI) 분야 최고 권위 학회인 ICCV 및 ECCV가 2018년부터 매년 개최하는 VisDrone Challenge는 인공지능을 활용해 드론이 촬영한 영상에서 사람이나 자동차 등 객체를 탐지해 내는 기술을 겨루는 대회이다. 이번 대회에는 미국 노스캐롤라이나대학, 독일 프라운호퍼 연구소, 중국과학기술대 등 세계 36개 팀이 참가했으며, 고종환 교수 연구팀은 드론의 비행 고도에 따라 변화하는 지상의 사람이나 자동차 등을 다중으로 인식해 내는 기술로 1위를 차지했다. 고종환 교수 연구팀은 2019년, 2020년 AI R&D 그랜드챌린지 대회에서도 audio 인식과 image 인식 트랙에서 각각 입상한 바 있으며, 금번 VisDrone Challenge에서는 video 인식 분야에서 1위를 수상함으로써, 다양한 멀티미디어 기반 AI 기술에 대한 연구팀의 기술력을 인정받았다.
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- 작성일 2020-10-07
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- 고종환 교수 연구실 정성문 석박통합, 정성혜 석사과정, AI 그랜드챌린지 2위 입상
- 인공지능학과의 정성문 석박통합과정 학생과 정성혜 석사과정 학생이 포함된 고종환 교수 연구팀 (IRIS 연구실)이 지난 7월 말 온라인으로 개최된 과기정통부 주관 ‘2020 인공지능 R&D 그랜드 챌린지’에서 사물인지 트랙의 수십 개 참가팀 중 2위로 입상하였다. 특히 해당 연구팀은 2019년 대회에서도 3위에 입상하여 후속연구비 8억 원을 지원받은 이후 2년 연속으로 입상하는 기록을 세웠으며, 작년의 음향인지 트랙에 이어 올해에는 영상 기반 사물인지 트랙에서 입상하여 음성과 영상 기반 AI 기술에 대한 연구팀의 기술력을 인정받게 되었다. 인공지능 R&D 그랜드 챌린지는 제시된 도전과제를 해결하는 알고리즘을 개발하여 경쟁하고 우수팀에 후속연구비를 지원하는 도전·경쟁형 R&D 경진대회로, 올해 열린 4차 대회는 ‘인공지능 기술을 활용하여 다양한 지역문제를 해결하라’는 주제로 ’22년까지 총 4단계로 진행된다. 이번 대회에 입상한 팀에게는 올해 말까지 후속연구비 2억 원이 지원되며, 11월에 개최될 2단계 대회를 준비하게 된다.
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- 작성일 2020-08-25
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- 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 2020-08-24
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- (AI타임즈) [특집] 한국의 인공지능대학원: 성균관대학교
- 관련기사 링크: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=131579
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- 작성일 2020-08-21
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- 우사이먼교수 연구실, 이한빈, 강준형 (석사과정) 2020인공지능그랜드챌린지 1위 입상
- 우사이먼 교수 연구실의 이한빈, 강준형 석사과정 학생이 2020 인공지능 그랜드 챌린지에 참가해 Track1(행동인지) 부분 1위에 선정되었다. ‘인공지능 그랜드 챌린지’대회는 제시된 문제를 해결하기 위해 참가자들이 개발한 알고리즘을 가지고 실력을 겨루는 도전·경쟁형 연구개발(R&D) 경진대회이다. ‘인공지능 기술을 활용하여 다양한 지역문제를 해결하라’는 주제로 진행되는 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 추진된다. 이번 대회는 온라인으로 추진되었으며 주어진 목표를 가장 잘 해결하는 상위 20개팀을 선발하여 팀별로 2단계 대회를 준비할 수 있는 후속연구비 2억원(총 40억원 규모)을 균등 지원한다.
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- 작성일 2020-08-10
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- 우사이먼 교수 연구실, 전현성 석사과정 ICML 2020 국제 학술대회 논문 게재 확정
- 데이터기반 융합 보안 연구실(DASH Lab: https://dash-lab.github.io 우사이먼 교수), 전현성 학생(1 저자, 인공지능학과 석사과정)과 방영오 학생(2 저자, 인공지능학과 석사과정)이 인공지능 및 기계학습 분야 최우수학회인 International Conference on Machine Learning (ICML) 2020 (BK CS IF=4)에 “T-GD: Transferable GAN-generated Images Detection Framework” 논문을 게재 확정하였다. (채택률 21.8%) 본 논문에서는 적대적 생성 신경망(GAN)으로 생성된 매우 현실적인 이미지를 탐지할 수 있는 딥러닝 기반 모델의 전이 학습(Transfer Learning) 방법을 제시하였으며, 기존의 탐지 모델이 가지는 학습된 단일 데이터에서만 성능이 높은 과적합 문제를 해결하였다. 연구팀은 사전 훈련된 탐지 모델의 기존 지식을 망각하지 않고, 소량의 데이터로 새롭게 훈련하는 지식을 익히도록 하는 훈련 규제 방법(L2-SP)에 모델 스스로 학습의 강도를 조절할 수 있는 자가학습(Self-training) 방법을 제안하였다. 또한, 생성 이미지 탐지 분야에 적합한 데이터 증강(Data Augmentation) 알고리즘을 고안하였다. 그 결과, 얼굴 생성 이미지와 얼굴 외의 생성 이미지(풍경, 동물)도 탐지할 수 있는 일반화된 높은 전이 학습 성능을 달성하였다. 제안 방법은 기존의 딥러닝 기반 탐지 모델에 손쉽게 적용할 수 있으며, 기존 지식의 망각을 최소화하며 새로운 적대적 생성 신경망의 생성 이미지를 탐지할 수 있다. 본 방법론을 적용하여 최근 ‘딥 페이크’와 같은 보안 위협에 대응할 수 있는 사회적 효과를 가질 것으로 기대된다. [논문] Hyeonseong Jeon, Youngoh Bang, Junyaup Kim, and Simon S. Woo. "T-GD: Transferable GAN-generated Images Detection Framework.". Thirty-seventh International Conference on Machine Learning (ICML). 2020. 본 연구는 과학기술정보통신부(MSIT)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원(No.2019-0-00421, AI Graduate School Support Program(Sungkyunkwan University)과 한국연구재단(NRF)의 지원(No. 2017R1C1B5076474, and 2020R1C1C1006004), 정보통신산업진흥원(NIPA)의 지원(HPC Support)을 받아 완성되었다.
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- 작성일 2020-06-05
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- 성균관대를 빛낸 2019년 10대 뉴스
- 관련링크 : https://youtu.be/nFxlzMqg4EM <성균관대를 빛낸 2019 10대 뉴스> 1. 성균관대학교 제21대 신동렬 총장 선임 2. 학생성공센터(Student Sucess Center)설립 3. AI(인공지능) 비전 전략 선포식 개최 4. THE89위, QS95위, 중앙일보 종합사립대 1위 5. 2019 세계에서 가장 영향력 있는 연구자 3인 6. 재판연구원 및 검사 합격 전국 1위 7. 성균인성교육센터, 대한민국인성교육 대상 8. AI(인공지능) 대학원 신설 9. 문화예술미디어융합원 개원 10. 경동제약 류덕희 회장, 누적기부액 100억원
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- 작성일 2020-01-06
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