대한전자공학회
The Institute of Electronics and Information Engineers
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(사)대한전자공학회 연구회 행사
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*사전등록기간 : ~ 2024. 2. 19.(월) 15시까지
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겨울학교 개요
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문의처
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| 강연자 | 강연 요약 |
 김태욱 교수 (한양대) |
A Tutorial on Large Language Models
본 강연에서는 최근 화두가 되고 있는 대형언어모델 (Large Language Models; LLMs)의 기본 개념을 소개하고, 관련 최신 동향에 대하여 알아본다. 구체적으로, 현재 형태의 언어모델의 뼈대가 되는 사전학습 (pretraining) 기법, 트랜스포머 (Transformer) 구조, instruction tuning, reinforcement learning from human feedabck (RLHF) 등의 테크닉을 소개하고, 언어모델의 스케일업에 따른 성능 향상 트렌드를 조명한다. 또한 대형언어모델의 등장과 함께 제안된 in-context learning, chain-of-thought, self-consistency와 같은 다양한 언어모델 활용 기법에 대해 다룬다.
<연사이력> 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부 조교수 (2021~현재) 서울대학교 컴퓨터공학부 박사 졸업 (2021) |
 이화란 리더 (네이버) |
A Tutorial on LLM Safety
본 강연에서는 최근 Large Language Models 에서 안전성 문제와 평가 기법에 대한 최신 연구 동향을 소개합니다. 구체적으로 언어 모델 내 내재되어 있는 social bias 문제와 이것을 평가하기 위해 고안된 benchmarks, 개인의 privacy 정보의 학습 여부 판단, plagairism 을 판단하기 위한 watermarking 기법들, 그리고 LLM-based evaluation 기법을 소개합니다.
<연사이력> Education - 2008 - 2012 B.S. in Mathematical Science, KAIST - 2013 - 2018 Ph.D. in Electrical Engineering, KAIST Work Experience - 2012 - 2013 Brain Science Research Center, KAIST - 2018 - 2021 Research scientist at T-Brain, SK Telecom - 2021 - 2022 Research scientist at NAVER AI Lab, NAVER - 2023 - current Lead of Language Research Team & Safety Team, NAVER Cloud |
 김성웅 교수 (고려대) |
대규모 언어 모델에 기반한 멀티모달 생성 모델링
범용 인공지능(AGI)을 실현하는 데 있어, 최근 대규모 생성형 AI 모델들이 다양한 태스크들에서 강력한 성능을 보여주며 현재 AI 연구와 산업을 주도하고 있습니다. 본 강연에서는 멀티모달 생성 모델링에 관한 최신 연구들을 소개하며, 특히 최근의 대규모 언어 모델(LLM)에 기반한 Vision-Language 모델링에 관해 다루고자 합니다.
<연사이력> Experience 고려대학교 인공지능학과 부교수 카카오브레인, Research Scientist Qualcomm Research Korea, Staff Engineer Microsoft Research Cambridge, Research Intern National ICT Australia, Research Intern Education Ph.D. KAIST, 전기및전자공학과 B.S. KAIST, 전기및전자공학과 |
 김준영 교수 (중앙대) |
영상-언어 추론 연구의 응용 및 연구 동향 (Application and recent research trands on Visual Language Reasoning) 본 강연에서는 현재 활발히 연구되고 있는 영상-언어 추론 주제에 대해서 간략히 소개한다. 대표적인 영상-언어 추론 문제인 이미지/비디오 질의 응답, 이미지/비디오 대화, 비디오 검색 등의 멀티모달 추론과 관련된 연구들에 대한 소개와 함께 이러한 연구들의 연구 동향 및 최신 방법론에 대해서 소개한다.
<연사이력> Experience 중앙대학교 AI학과 조교수 Education Ph.D. 한국과학기술원, 전기및전자공학부 M.S. 한국과학기술원, 전기및전자공학부 B.S. 한국과학기술원, 전기및전자공학부 |
 전상혁 리더 (네이버) |
Probabilistic Image-Text Representations
Image-Text Matching (ITM) 문제는 vision-language multi-modal learning에서 중요한 문제 중 하나입니다. 본 발표에서는 먼저 기존 deterministic Image-Text Matching (ITM) 방법론들이 겪는 이미지와 텍스트 사이 many-to-many correspondence를 소개합니다. 이어 이를 해결하기 위한 방법으로 probabilistic image-text representation learning을 위한 학습 및 평가 방법을 소개합니다.
<연사이력> - 2022-현재 NAVER AI Lab ML Research 팀 리더 - 2020-2021 NAVER AI Lab AI Research 테크리더 - 2018-2019 NAVER Clova AI Research 리서치 사이언티스트 - 2016-2017 Kakao Corp. 리서치 엔지니어 |
 최종원 교수 (중앙대) |
대규모 텍스트 데이터와 딥러닝 모델의 일관성 분석 방법론
본 강연에서는 중앙대학교 첨단영상대학원 VILab 연구실의 최근 실적에 대한 상세 설명을 다룬다. 대규모 텍스트 데이터의 일관성에 기반하여 무의미한 데이터를 삭제하고 데이터들간의 유사성을 측정하는 토픽 모델링의 최신 연구인 Topic-VQ-VAE에 관한 설명을 우선 진행한다. 이후 딥러닝 모델 예측의 일관성을 유지하기 위한 Post-hoc Calibration 연구에 대해 소개한다. 이러한 연구를 통해 데이터와 딥러닝 모델의 일관성을 확보할 수 있으며, 딥러닝 모델과 빅데이터의 실용성을 향상시킬 수 있다.
<연사이력> Experience 중앙대학교 첨단영상대학원 교수 중앙대학교 AI대학원 참여 (전) 삼성SDS 연구소 책임연구원 Education Ph.D. 서울대학교, 전기정보공학과 M.S. KAIST, 전기전자공학과 B.S. KAIST, 전기전자공학과 |
 박은병 교수 (성균관대) |
빠르고 효율적인 3차원 표현 방법
3D 장면 표현 및 렌더링 분야에서 혁신적인 개발로 주목받고 있는 뉴럴 방사성 필드(NeRF)의 3차원 표현 방법에 관한 최근 연구 결과를 소개합니다. 2차원상의 이미지를 가지고 새로운 3차원 상의 이미지를 만들어 내며 더 나아가서 3차원 상의 매우 상세한 공간정보를 추출할 수 있어서 그 응용 범위가 매우 방대하다고 할 수 있습니다. 특히 본 강연에서는 빠르게 학습이 가능하고 효율적으로 신호를 압축할 수 있는 3차원 표현방법에 관해 소개할 예정입니다.
<연사이력> Experience 성균관대학교, 전자전기공학과 조교수 (2021.02 – 현재) Microsoft, Applied Scientist (2020.09 - 2021.02) Nuro, Research Scientist (2019.06 - 2020.08) Google DeepMind (2018.06 – 2018.10) Microsoft Research (2017.06 – 2017.08) Adobe Research (2016.06 – 2016.08) HP Labs (2015.06 - 2015.08) Research Interns Education Ph.D. UNC Chapel Hill, 컴퓨터공학과 M.S. 서울대학교, 컴퓨터공학과 B.S. 경희대학교, 전자공학과 |
 송수환 교수 (동국대) |
드론을 활용한 대형 구조물의 3차원 스캐닝 기술
기존의 3차원 스캐닝 방법은 대체로 전문가가 드론을 조종하거나 간단한 커버리지 (Coverage) 경로를 따라 영상을 촬영하고 3차원 모델을 만드는 방식이었다. 그러나 이번 강연에서는 드론의 자율 주행 기능을 활용한 새로운 스캐닝 방법을 소개한다. 이 방법은 온라인 다시점 스테레오 (Online Multi-View Stereo)를 이용해 실시간으로 3차원 모델을 재구성하며, 드론의 탐사 (Exploration) 알고리즘을 통해 최적의 스캐닝 경로를 결정한다. 이를 통해 전문가의 직접적인 조작 없이도 정밀한 3차원 모델을 복원할 수 있다.
<연사이력> Experience - 2023.09 ~ 현재 동국대학교 AI소프트웨어융합학부 조교수 - 2021.03 ~ 2023.08 한국전자통신연구원 필드로보틱스연구실 선임연구원 - 2020.03 ~ 2021.02 한국과학기술원 전산학부 연수연구원 Education Ph.D. 한국과학기술원, 전산학부 M.S. 한국과학기술원, 전산학과 B.S. 동국대학교 정보통신공학과 |
 김동현 교수 (고려대) |
Generalization를 위한 사전 학습과 적응 분야 연구 동향
최근 많은 원시 데이터를 이용하여 다양한 사전 학습 (Pre-training) 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 사전 학습 모델은 Foundation Model이라고도 불리며 범용적으로 많은 Task/Domain에 적용이 가능한 높은 Generalization 성능을 보여주고 있다. 본 강연에서는 최근에 활발히 연구되는 Foundation Model의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
<연사이력> Experience 고려대학교 인공지능학과 조교수 MIT-IBM Watson AI Lab Research Scientist Education Ph.D. Boston University, Computer Science M.S. University of Southern California B.S. 서강대학교 컴퓨터공학과 |
동국대학교 신공학관 강당(4층 / 4142호)
