인하대, 인공지능 분야 최고 수준 연구실적 인정받아
(왼쪽부터) 송병철 인하대 전기컴퓨터공학과 교수, 이채은 정보통신공학과 교수, 배승환 컴퓨터공학과 교수.[사진=인하대]
인하대학교는 인공지능 분야 최고 학술대회 중 하나인 전미인공지능학회 2022에 인하대학교 교수 3명의 논문이 채택되었다고 21일 밝혔다.
세계 최고 권위를 자랑하는 전미인공지능학회는 오는 2022는 2월 22일부터 3월 1일까지 개최된다.
36회째를 밪는 이번 학술대회에는 총 9251편의 논문이 제출되었으며, 엄정한 심사를 거쳐 1349편의 논문이 채택될 정도로 경쟁이 매우 치열했는데 인하대 교수 3명의 논문이 여기에 포함된 것이다. 송병철 전기컴퓨터공학과 교수의 연구논문(공동저자: 최재웅, 김대하)은 딥러닝을 이용하여 자동으로 데이터셋을 구축하는 영상변환기술을 제안했다.
제안된 영상변환 기술은 현존 최신 기술들보다 상당히 높은 품질의 영상을 생성해내며, 생성 모델의 고질적 문제인 모드 붕괴에 대한 직관적인 해결책을 제시하여 우수성을 인정받았다.
향후 다양한 영상 데이터셋 자동생성에 크게 기여할 것으로 예상된다.
이채은 정보통신공학과 교수의 연구논문(공동저자: 윤일위, 이혁재)에는 한 장의 360도 이미지로부터 깊이 정보를 추정할 수 있는 딥러닝 기술에 대한 연구가 담겼다.
데이터셋이 부족한 360도 이미지에서 훈련의 어려움과 한계를 극복할 수 있는 네트워크 구조를 제안했다. 이 교수가 제안한 네트워크 모델은 깊이 추정에서 기존 기술을 뛰어넘는 획기적인 결과를 달성했을 뿐 아니라 다양한 이미지 처리 분야의 훈련 과정에 폭넓게 적용될 수 있다.
배승환 컴퓨터공학과 교수의 단독 저자 논문에서는 기하학적 변형이 가능한 부분모델 학습기법과 부분모델을 기반으로 한 캐스케이드 객체 검출 기술을 해당 논문에서 제안했다.
이 기술은 객체의 외형 변화에 따라 부분모델의 구조를 자유롭게 변화시켜, 객체의 큰 외형 변화 또는 극심한 폐색에서도 객체특징량을 강건하게 학습할 수 있다. 향후 다양한 영상 데이터 도메인에서 객체 검출력 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.
한편 인하대학교는 인공지능융합연구센터와 4단계 BK교육연구단 사업을 시작한 2020년부터 인공지능 분야에서 발군의 연구실적을 내고 있다.
최근 2년간 전미인공지능학회 채택 3편을 포함해서 인공지능 분야 세계 최고권위 학술대회에서 10편 이상의 논문이 채택됐다.
인하대 박인규 인공지능융합연구센터장은 “인하대학교 인공지능 연구그룹은 삼성미래기술육성사업 과제들도 수주하는 등 시각인공지능 분야에 상당한 강점을 지니고 있다”며 “BK교육연구단과 인공지능융합연구센터의 협동으로 시너지 효과가 크기 때문에 지속적으로 탁월한 연구실적이 기대된다”라고 강조했다.