서울대 AI 전공 학생들, '퀄컴 연구장학생' 선정

지난 1년간 AI 분야 가장 '혁신적인' 논문 20편 선정해 장학금 수여

이 중 10편이 서울대 학생 논문, 차성민 학생은 국내 유일 2편 선정

[서울=뉴시스] 퀄컴 혁신 연구장학금 수상자 (왼쪽부터) 김장현, 김지호, 김현우, 변재석, 손상현, 윤상웅, 장동수, 장준기, 정현영, 차성민씨(사진=서울대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]김광주 인턴 기자 = 서울대학교는 대학원 재학생 10명의 논문이 '퀄컴 이노베이션 펠로십 코리아'에 선정됐다고 7일 밝혔다.

퀄컴 테크놀로지는 혁신적인 연구를 수행하는 학생들을 격려하고자 미국과 유럽에 이어 2020년부터 한국에서도 펠로십을 운영하고 있다.

이번 '퀄컴 이노베이션 펠로십 코리아 2021 (Qualcomm Innovation Fellowship Korea 2021)'은 AI(인공지능), 머신 러닝, 자율 주행 분야에서 가장 우수한 논문을 발굴해 저자 대학원생들에게 조건 없는 장학금을 지급했다.

110여 편의 논문이 제출된 가운데, 서울대 10편, 한국과학기술원 6편, 포항공과대학교 3편, 연세대학교 1편을 포함해 최종 20편이 선정됐다.

서울대 컴퓨터공학부 김장현씨(지도교수 송현오)는 효과적인 인공 신경망 학습을 위해 데이터 돌출성에 기반해 최적의 배치 단위 데이터 증대 알고리즘을 개발한 연구로 펠로십에 선정됐다.

김현우씨(지도교수 김건희)는 자신이 다른 사람에게 어떻게 비치는지 의식하는 사회 심리학의 공적 자의식(public self-consciousness) 개념에 착안해, 기존 딥러닝 대화 모델들의 일관성을 추가적인 학습 없이도 향상시키는 방법을 연구한 논문으로 선정됐다.

장준기씨(지도교수 강유)는 고차원 텐서 데이터에서 특정 시간대의 패턴을 터커 분해를 통해 효율적으로 구하는 방법을 연구한 논문으로 선정됐다.

정현영씨(지도교수 유승주)는 장면의 문맥 정보를 활용하여 단일 이미지를 통한 3차원 거리 인식률을 높이는 방법을 연구한 논문으로 선정됐다.

전기·정보공학부 김지호씨(지도교수 한보형)는 기존 학습 정보를 이용해 정답이 없는 새로운 범주의 데이터를 발견하고 학습하는 조합 학습 방법을 연구한 논문으로 선정됐다.

변재석씨와 차성민씨(지도교수 문태섭)는 깨끗한 원본 이미지나 노이즈에 대한 추가 정보 없이도 이미지의 노이즈를 빠르고 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 연구한 공저 논문으로 선정됐다. 차성민씨는 뉴럴넷을 이용한 연속 학습 과정에서 발생하는 문제를 극복하는 방법을 연구한 논문도 선정돼, 총 2편의 논문이 선정됐다.

손상현씨(지도교수 이경무)는 기존 사각형 이미지에 대해서만 정의돼 있던 이미지 초해상도 문제를 임의의 이미지 변형 연산에 대하여 확장한 SRWarp를 제안했다.

장동수씨(지도교수 김영민)는 세포의 성장을 모사하여 효율적인 3차원 생성 모델을 개발한 논문으로 선정됐다.

기계공학부 윤상웅씨(지도교수 박종우)는 널리 쓰이는 이상치 탐지 알고리즘에 심각한 문제가 내재돼 있다는 것을 발견하고, 이 문제를 개선하는 근본적으로 개선하는 알고리즘을 제안을 연구한 논문으로 선정됐다.

황규웅 한국 퀄컴 R&D 전무는 "올해 두 번째로 개최된 퀄컴 이노베이션 펠로십에 여러 우수한 논문이 지원했으며, 혁신적이고 창의적인 아이디어들에 깊은 감명을 받았다"고 말했다.

서울대학교 AI 연구원 장병탁 원장은 "서울대학교가 우수한 AI 대학원생들을 가장 많이 보유하고 있다는 것을 실감할 수 있었다"며 "앞으로 더욱 AI 인재 양성에 힘쓰겠다"고 밝혔다.


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