대한전자공학회

The Institute of Electronics and Information Engineers

학술행사 Confercence & Workshop

2025년 영상이해/영상처리 연구회 합동 여름학교
중앙대학교 310관(100주년기념관) B501호 / 2025-07-18

  여름학교 강연 요약
연사 강연 요약
박대희 교수
(DGIST)
Toward decision-making AI: A prediction and planning perspective
 본 강연에서는 의사결정 인공지능 개발을 위한 핵심 구성에 초점을 맞춘다. 특히, 동적인 환경에서 최적의 의사결정을 위해 주변 환경의 변화를 예측(Prediction)하고 이를 기반으로 계획(Planning) 하는 행동모델을 소개한다. 또한, 최근의 멀티모달 정보를 활용한 행동모델 에서의 연구 동향을 소개한다.
최재호 교수
(DGIST)
RF-Integrated Multimodal AI
 본 강의는 영상, 레이더, 텍스트 간 융합 및 상호 변환을 위한 최신 다중 모달 AI 기법을 다룬다. 향상된 동적 3D 이해를 위한 다중 센서 정보간 융합, 그리고 RF 신호-X 모달리티 간 정보전이 최신 연구 동향들을 소개한다.
오지형 교수
(중앙대학교)
모션 및 디테일 향상: NeRF & 3DGS를 활용한 고품질 4D 시공간 재구성
 본 강연에서는 콘텐츠 품질 향상 및 복원 관점에서의 NeRF 및 3DGS기반 동적 장면 재구성에 초점을 맞춘다. 특히, 초해상화 (Super-Resolution) / 모션 디블러링 / 저조도 향상 / 악천후 제거 등의 기술을 통해 저품질 콘텐츠의 4D 시공간을 고품질의 신규 시점 합성 (NVS)을 가능하게 하는 최신 방법들을 소개한다.
한동윤 박사
(NAVER)
Generalization/robustness Reimagined: Training-Efficient Solutions
with Architectural Insights
 본 발표에서는 large-scale model의 강인성 (robustness)과 일반화 성능을 향상시키기 위한 효율적인 훈련방식들을 소개합니다. 대규모 데이터에 대한 반복적 재 학습 없이 효율적으로 이를 달성하는 머신 러닝 기법들을 소개하면서, model architecture 관점에서의 해석과 통찰도 함께 제시합니다.
차은주 교수
(숙명여자대학교)
Pre-trained diffusion model을 활용한 고품질 위상 복원 기법
 본 강연에서는 Fourier 위상 복원(Fourier phase retrieval)을 위한 생성 모델 기반의 최신 알고리즘을 소개한다. 신호처리 기반의 알고리즘을 생성 모델에 통합적으로 재해석함으로써, 복원 과정에서 발생할 수 있는 비실제적 요소를 효과적으로 억제하고 정확도를 향상시킨다.
김기섭 교수
(DGIST)
Generative AI for Mobile Robot Navigation
 본 강연에서는 모바일 로봇 내비게이션 문제를 해결하기 위한 생성형 인공지능 (Generative AI)의 최근 접근 방식들을 소개한다. 전통적인 모듈 기반 및 룰 기반 내비게이션과 달리, 최근에는 LLM 기반 오토리그레시브 모델과 디퓨전 계열 모델을 활용한 end-to-end 학습이 활발히 시도되고 있다. 대표적인 예로는 CarLLaVA (CVPR 2024), Canvas (ICRA 2025), Pi0/0.5 (arXiv 2025) 등이 있으며, 이들은 시각-언어 정보로부터 경로 및 행동 시퀀스를 직접 생성한다. 특히 VLA 구조를 통한 추론과 Diffusion Policy를 통한 행동 생성의 결합은 기존 위치 인식에 대한 의존도를 줄이고, 더 인간스러운 추론 기반 행동을 가능하게 한다. 또한, 시뮬레이션 기반 학습과 강화학습과의 융합, 행동 토큰 구조에 대한 고찰 등 최근 연구 동향을 정리하며, 향후 로봇 내비게이션 분야에서의 생성형 AI의 가능성을 모색한다.
이경현 교수
(가천대학교)
강화학습 기반의 로봇제어와 LLM을 활용한 차세대 로봇
 본 강연에서는 강화학습을 이용한 로봇 제어 원리와 실제 적용시 사례들을 제어 모델을 실제 로봇에 적용하는 데 발생하는 어려움에 초점을 맞추어 살펴본다. 또한, 최근의 대규모 언어 모델 (LLM)을 활용한 차세대 로봇 연구 동향을 소개한다.
행사 거래명세서, 참가확인서 발급 안내

o 거래명세서 / 참가확인서 발급 – 온라인 발급
   - 대한전자공학회 사전등록(메뉴)에서 로그인 후 다운로드-출력)
     * 사전등록비 결제가 완료하신 분들께서는 출력이 가능합니다.
   - 개최 행사일 이후 참가확인서 온라인 출력가능
   
o 신용카드 전표(인쇄) : 행사 사전등록(메뉴) 로그인 후 신용카드전표 출력 가능
    * 결제 조회 후 신용카드 전표출력

o 문의처: 대한전자공학회 배기동 부장 / 02-553-0255 (내선5) / E-메일 : biz@theieie.org
 여름학교  행사장 안내  :  중앙대학교 310관(100주년기념관) B501호
 



  O 중앙대학교 찾아오시는 길 웹사이트 :
       https://www.cau.ac.kr/cms/FR_CON/index.do?MENU_ID=290

  O 지하철
  • 7 7호선상도역(중앙대앞) : 5번 출구에서 도보 10분
  • 9 9호선흑석역(중앙대입구역) : 3, 4번 출구에서 도보 15분

일반버스

  • G지선버스5511(서울대 → 중앙대), 5517(서울대 → 중앙대), 5524(신림8동 → 중앙대), 5536(하안동 → 중앙대), 6411(구로동 → 흑석역)
  • B간선버스151(우이동 → 중앙대), 350(송파공영차고지 → 흑석역), 360(송파 → 흑석역), 361(고덕동 → 흑석역), 452(송파 → 중앙대), 640(신월동 → 흑석역), 752(구산사거리 → 흑석역)
  • R광역버스9408(분당 → 흑석역)
  • T마을버스동작01(달마사 → 중앙대), 동작10(신동아아파트 → 중앙대)
  • A공항버스6016(인천공항 → 흑석역)

 

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