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Young Faculty Forum

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2016년도 4차 Young Faculty Forum (발표자 : 김상욱 교수, 최준원 교수)
작성자 : 관리자( )   작성일 : 16.11.09   조회수 : 612   첨부파일 : 첨부파일김상욱.png  

2016년도 4차 포럼은 HIT 1층 소회의실에서 공과대학 컴퓨터전공 김상욱 교수, 공과대학 전기공학전공 최준원 교수가 발표자로 참석했다.

 



김상욱.png

공과대학 컴퓨터공학부 김상욱 교수 ‘Big Data Research in Data and Knowledge Engineering Lab’이라는 주제로 발표했다.

 

빅 데이터 분석 기술에 관련된 네 가지 주요 관심 응용 분야 및 핵심 기술을 중심으로 발표를 진행하였다. (1) 소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크 내에서 관심사가 유사한 멤버 집합을 파악하기 위한 커뮤니티 구조 분석, 거대 소셜 네트워크 내에서 정보 파급 현상의 규명, 연구 논문 네트워크를 대상으로 핵심 논문 및 계보의 파악, 소셜 네트워크 특성을 그대로 반영하는 샘플링 기법; (2) 추천 시스템 기술: 대용량의 아이템들을 대상으로 타깃 사용자가 선호할 만한 소수의 아이템을 선별하는 기술, 트러스트 정보 / 비관심 아이템 / 크라우드소싱 등을 활용하여 추천을 위한 정보 부족 현상을 해소하는 기술, 타깃 사용자가 처한 상황에 적합한 음악을 스마트 폰에서 추천하는 기술; (3) 트러스트 관리 기술: 빅 데이터 내에서 신뢰할 수 있는 사람 및 아이템을 찾아내는 기술, 사용자들이 부여한 점수들을 분석하여 신뢰할 수 있는 평점을 도출하는 기술, 사용자들의 신뢰/액션/비신뢰 정보를 종합하여 사람 및 아이템의 신뢰도를 예측하는 기술; (4) 시스템 성능 개선 기술: GPU, 분산 시스템, Smart SSD 등 첨단 하드웨어를 활용하여 빅 데이터를 효율적으로 분석하는 시스템 기술 등에 대하여 종합적으로 소개하고 논의하였다.

 

 


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공과대학 전기공학전공 최준원 교수 Cooperative localization for autonomous driving 주제로 발표했다.   

 

자율주행 기술이 상용화 되기 위해서는 무엇보다 안전성이 보장되어야 하며 기술적으로 1) 주위 환경이나 위험요소에 대한 인지 2) 주변 차량 및 보행자의 정확한 위치 파악 3) 주변 차량의 및 보행자의 행동 예측 및 위험 요소 판별하는 기술이 중요하다. 최준원 교수 연구실에서는 딥러닝과 같은 인공지능기술을 이용하여 환경 인지와 위험요소 판단 기술의 수준을 높이는 연구를 수행하고 있다. 한편 센서로부터 얻는 주변차량의 위치 정보가 실제 위치와 많은 차이가 있기 때문에 차량간 혹은 인프라로부터 위치 정보를 공유하여 차량들이 서로 협력적으로 주변 차량의 검출 성능 및 위치 추정의 정확도를 높이는 연구를 진행하고 있다고 전해주었다.

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