대한전자공학회
The Institute of Electronics and Information Engineers
|
(사)대한전자공학회 연구회 행사
|
|
*사전등록기간 : ~ 2023. 1. 12.(목) 18시까지
초대의 글
겨울학교 개요
프로그램 (세부일정)
[ 2023년 1월 17일(화)~19일(목). (웰리휠리 리조트 - 루비홀: 본관5층) ]
첫째날 : 2023년 1월 17일(화)
* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.
둘째날 : 2023년 1월 18일(수)
* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.
셋째날 : 2023년 1월 19일(목)
* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.
* 각 발표 시간은 100분의 경우 발표 90분 질의응답 10분이며, 50분의 경우 발표 45분 질의응답 5분이 포함된 시간입니다.
겨울학교 등록안내
겨울학교 등록비 안내
o 등록기간 : ~ 2023년 1월 12일(목) 18시 까지 o 아래 사전등록 클릭 - 사전등록 정보 입력 및 등록비 결제 진행을 하여주시기 바랍니다. o 카드결제가 불가하신 분께서는 계좌시, 아래 계좌정보로 이체하여 주시기 바랍니다.
o 대한전자공학회 사업자등록증(2023년) 사본 (클릭 다운로드 -PDF) 영수증 및 계산서 발급안내
문의처
 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 강연자 | 강연 요약 |
 문태섭 교수 (서울대) |
Recent Work on Fairness-aware Learning
최근 사회적으로 파급이 큰 응용 분야일수록 민감한 정보들(예: 성별, 나이, 인종 등)에 기반하여 차별하지 않는 공정한 AI 모델에 대한 수요가 늘고 있다. 이러한 공정한 AI 모델 개발을 위한 최근 연구 동향을 소개하고, distillation, augmentation, robust optimization 등의 방법론들을 활용하는 최신 연구 결과들을 소개한다.
|
 고병철 교수 (계명대) |
Graph Neural Network의 이해와 컴퓨터 비전응용
기존의 머신러닝과 딥러닝에는 Euclidean 공간상에서 표현되는 대수 구조가 기본을 이루기 때문에 non-Euclidean 공간에 존재하는 데이터(예: Graph, Manifold 등)의 특징 간 관계를 고려하기 힘든 한계점이 존재한다. 그래프 뉴럴넷(Graph Neural Network, GNN)은 복잡한 연결 관계와 객체 간의 상호 의존성을 지닌 그래프 데이터의 더 나은 표현(representation)을 위한 학습방법으로 영상, 텍스트와 같은 유클리드 공간상의 데이터를 그래프의 형태로 변환하여 적용함으로써 기존 딥 뉴럴넷 방식의 한계를 극복하기 위해 제안되었다. 이 강의에서는 GNN과 GNN을 CNN형식으로 변형한 그래프 컨벌루션 넷(Graph Convolutional Network, GCN)을 소개하고 사물 인식, 생체인식, 행동인식, 가상현실등 다양한 분야에 적용되고 있는 GNN의 응용 사례들에 대해 소개한다.
|
 김상필 교수 (고려대) |
소리의 의미론적 정보를 이용한 시각 생성 모델
우리 주변 요소들은 소리, 시각, 지식 정보로 표현 가능하다. 이로 인하여 시각 정보만으로 세상의 모든 요소를 이해하기는 것은 제한적이다. 이를 극복하기 위하여 소리, 시각, 텍스트 정보를 융합한 인공지능 연구가 많이 진행되고 있다. 본 강연에서는 특히 시각 생성 모델을 중점으로 소리 정보를 기존에 학습된 이미지, 텍스트 융합 임베딩 공간에 동화하는 인공지능 연구를 심도 있게 소개한다.
|
 김동진 교수 (한양대) |
How to Train Vision & Language Models ?
시각정보와 자연어의 멀티모달 모델은 문장 기반 내비게이션이나 시각장애인 보조 등 다양한 활용 분야를 가진 연구 분야이다. 특히, 최근 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 등의 딥러닝 기술의 발전과 함께 인간 수준에 가까운 text-to-image 모델의 등장으로 멀티모달 인공지능에 관한 관심이 더욱 높아지고 있다. 상용화 가능한 멀티모달 모델, 더 나아가 인간 수준의 이해가 가능한 멀티모달 인공지능을 완성하기 위해 해결해야 할 근본적으로 문제 중 하나는 데이터 부족 및 편향과 같은 데이터 관련 문제들이다. 본 강의에서는 멀티모달 데이터를 활용한 학습법이 어떻게 발전되어왔는지를 소개하고, 이 과정에서 발생하는 데이터 관련 핵심 문제를 해결하기 위한 최신 학습 방법론들, 더 나아가 최근 응용사례들을 소개한다
|
 주재걸 교수 (KAIST) |
How A Diffusion Model Works in Text-to-Image Translation
Recently, we have seen remarkable progress in image generation and translation. In particular, Text-to-Image Translation is the task of synthesizing high-quality images reflecting the semantic meanings of an input text, where diffusion models play a major role in making such a significant progress. In this talk, I will present how a latent diffusion model also known as StableDiffusion, a recently popular method, works in detail and discuss the future research directions.
|
 박재식 교수 (POSTECH) |
Radiance Field의 복원과 활용
이미지로부터 Radiance Field를 복원하는 기술은 새로운 시점의 영상 생성, 공간 복원, 장면 조작 등의 다양한 활용 가능성으로 인해 최근 크게 주목 받으며 발전하고 있다. 본 강연에서는 Radiance Field 복원 과정과 관련된 실제 문제들에 대해 소개하고, Radiance Field를 인지(perception) 및 조작(manipulation)등에 활용하기 위한 연구를 소개한다.
|
 김원준 교수 (건국대) |
단일 영상 기반 3D Human Mesh 생성 기술 동향
본 강연에서는 단일 영상으로부터 3차원 사람 모델을 복원하는 연구 동향에 대해 살펴 본다. Model-based 방법과 Model-free 방법의 최신 기술이 어떠한 차이점이 있는지 또한 심도 있게 소개하고자 한다.
|
 조동현 교수 (충남대) |
Clothed Human Reconstruction via Implicit Function
In this lecture, the latest trends in clothed 3D human reconstruction from a single image. In particular, pixel-aligned implicit function (PIFu) and follow-up studies of PIFu are described. Then, characteristics and limitations of current technologies are analyzed. Finally, future research directions and applications are discussed.
|
 황성재 교수 (연세대) |
Towards robust multi-site neuroimaging analyses and applications
Modern neuroimaging studies often combine data from multiple scanners and acquisition protocols. Such collection of data may contain substantial technical variability which leads to erroneous neuroimaging analyses and underwhelming application outcomes. I will discuss our recent works which overcome these challenges with computer vision techniques.
|
 최종현 교수 (연세대) |
논문 작성을 위한 Tips (How to write a paper to be rejected)
이 강의에서는 Computer Vision, Machine Learning Conference에 논문이 reject되는 요소들에 대해 살펴보고, 논문을 작성할 때 도움이 될 만한 tip들을 소개한다.
|
o 겨울학교 참가자 [ 개별 ] 숙박 신청 예약 안내
o 웰리힐리파크 대표전화 :
1544-8833 ARS 1번 예약실 (예약, 변경, 취소)
o 웰리힐리파크 대표전화 :
1544-8833 ARS 1번 예약실 (예약, 변경, 취소)