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바이오지능연구실 SnuBiVtt, AI 국제대회에서 1등상 수상

서울대 공대(학장 차국헌)는 컴퓨터공학부 장병탁 교수 연구팀 ‘SnuBiVtt(허민오 박사과정, 김태형 박사과정, 박경화 박사과정, 손선일 석사과정)’가 지난 5일(현지 시간) 미국 뉴올리언스에서 개최된 ‘2018 북미컴퓨터언어학학회(North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, NAACL)의 워크샵인 ‘시각적 스토리텔링 인공지능 챌린지(Visual Storytelling Challenge)’에서 1등을 했다고 12일 밝혔다. 이번 대회에서 ‘SnuBiVtt’팀이 개발한 기술은 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략과제인 비디오튜링테스트(VTT) 프로젝트의 결과물이다. 장 교수 연구팀은 인간이 평가하는 6개 부문에서 모두 최고점을 받았다. 시각적 스토리텔링 인공지능 챌린지는 인공지능이 5장의 사진을 보고 자연어로 스토리텔링(문장 생성)하는 능력을 평가하는 대회다. 기존의 스토리텔링 대회는 기계적으로 점수를 평가했으나 기계가 문장을 완벽히 판단하기 힘들다는 한계가 있었다. 본 대회는 이러한 한계점을 극복하고자 인간이 평가에 직접 참여해 6가지 기준으로 우수성을 평가했다. 연구팀을 이끈 장병탁 교수는 “본 대회는 인공지능이 스스로 영상을 분석해 사람이 이해할 수 있는 자연어로 스토리텔링하는 능력이 필요하기 때문에 시각 인식이나 자연어 처리에 대해 매우 높은 수준의 인공지능을 필요로 한다”며, “향후 사진 묶음을 입력하면 자동으로 여행기를 작성하는 서비스나 인공지능이 일상에 대한 이해를 바탕으로 추리하는 기술에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다....
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이제희교수 연구진, POSNA에서 '기초 논문 본상' 수상

서울의대 박문석 교수(분당서울대병원 정형외과), 서울대학 컴퓨터공학부 이제희 교수(윤기범 박사과정) 공동 연구팀이 지난 5월 9일~12일까지 미국 텍사스 오스틴에서 열린 북미소아정형외과학회(POSNA; Pediatric Orthopaedic Society of North America)에서 '기초 논문 본상(Basic Scientific Award Paper)'을 수상했다. 북미소아정형외과학회는 국내외 소아정형외과학회 중 가장 규모가 크고 권위 있는 학회로, 학회 중 열리는 기초 과학 어워드 세션(Basic Scientific Award Session)을 통해 기초 논문 본상을 선정한다. 기초 논문 본상은 매해 학회에 접수되는 기초 과학 부문의 논문들 사이에서 경쟁 발표를 통해 최종 선발되며, 논문 저자는 정형외과계에서 세계적인 공신력과 전문성을 인정받을 수 있다. 수상을 한 연구팀은 기존 의학계에서 질병의 진단 및 치료를 위해 사용해오던 컴퓨터 단층 촬영기(CT) 등 고가의 의료장비를 대체할 수 있는 기술을 소개하며, 단순 방사선 영상 장비와 모바일 디바이스만으로도 기존과 유사한 정확도로 뼈의 3차원 영상을 얻을 수 있음을 보였다. 본 연구 결과가 의료계에 보급되면 CT 촬영에 비해 방사선 조사량을 줄이고 환자의 의료 비용 부담을 한결 덜 수 있을 것으로 기대된다. 박문석 교수는 "뇌성마비 치료에 쓰이는 영상을 개선하고자 기초 기술 개발에 관심을 가지고 꾸준히 공동 연구를 해온 결과, 통계 형상 모형과 자가 보정 알고리즘을 이용해 뼈의 3차원 영상을 얻을 수 있었다"며 "앞으로도 지속적인 연구를 통해 뇌성마비인을 대하는 의사로서 사회적 책임을 다하겠다"고 말했다. 한편 연구팀은 서울대 컴퓨터공학부 이제희 교수와 분당서울대병원 박문석 교수를 중심으로 구성돼 있으며, 뇌성마비와 관련한 진단 및 치료 등 의학 연구뿐 아니라 이에 쓰이는 기초 기술 개발에 관심을 가지고 2011년부터 물리 보행 컨트롤러, 환자의 동작 분석을 이용한 수술 시뮬레이션 개발 등 공동 연구를 진행하고 있다....
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박근수.이재진 교수 연구실, 2018년 SW스타랩에 선정

서울대, 포항공대, 중앙대, KAIST 등 4개 대학 내 5개 연구실이 '2018년 SW스타랩'에 선정됐다. 'SW스타랩'은 국내 SW 기초체력을 세계 수준으로 향상시킨다는 목표로, 5대 전략SW(DBMS, 지능형SW, 분산컴퓨팅, 알고리즘, UI/UX) 육성 분야별 우수 대학 연구실을 선정, 몰입형 장기 연구를 지원하는 사업이다. 과학기술정보통신부와 정보통신기술진흥센터(IITP,센터장)는 '2018년 SW스타랩'지원 대상으로 5개 대학 SW연구실을 선정했다고 24일 밝혔다. 이로써 이 사업이 시작된 2015년 선정한 고려대, 서울대 등 16개 연구실에 이어 총 21개 SW연구실이 'SW스타랩'으로 지원받게 됐다. 올해 선정한 'SW스타랩'은 서울대, 포항공대, 중앙대, KAIST 등 4개 대학 내 총 5개 연구실이다. 지능형SW에서 2개 과제를, 또 분산컴퓨팅, 알고리즘, UI/UX분야에서 각 1개 과제를 선정했다. 선정된 연구실은 향후 최장 8년동안 연 3억원의 사업비를 지원받아 공개SW 방식으로 세계적 수준의 결과물을 개발한다. 석제범IITP 석제범 “인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 디지털 기술과 함께하는 지능화 혁명이 펼쳐지고 있다”며, “이러한 지능화 혁명을 이끌어 갈 우리나라 SW 기초, 원천기술에 대한 경쟁력 확보 및 고급 SW인재육성을 위한 지원 노력을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다....
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2018년 국제 대학생 프로그래밍 경진대회 은메달 수상

서울대학교 학생들이 국제 프로그래밍 경시대회에서 5위에 올라, 규정에 따라 은메달을 받았다. 과학기술정보통신부(장관 유영민)와 한국정보화진흥원(원장 문용식)은 지난 19일 중국 북경대에서 열린 세계 최대 규모 프로그래밍 경시대회인 '제42회 2018 국제 대학생 프로그래밍 경시대회(2018 ACM-ICPC World Finals)'에서 서울대 팀이 은메달을 수상했다고 발표했다. 은메달을 수상한 서울대 팀(박성관, 박범수, 박상수, 지도교수 염헌영)에게는 6천달러(약 630만원)의 상금과 2019년 세계대회 진출권이 주어진다. 서울대 팀은 11개 문제 중 두번째 문제를 가장 빨리 해결해 1천200달러(약 125만원)의 상금을 추가로 획득했다. 서울대 팀은 대회 중반까지 1위를 달렸으나, 최종 순위 5위를 기록했다. 이번 대회에 함께 출전한 카이스트(KAIST) 팀은 공동 14위, 유니스트(UNIST) 팀은 공동 31위를 기록했다. 이 대회는 1위∼12위까지 각 4개 팀에게 금, 은, 동메달을 수상한다. 또한 한태숙 KAIST 교수와 염헌영 서울대 교수도 각각 2018 ICPC 파운데이션(Foundation) 코치상 수상의 영광을 얻었다. 그동안 한태숙 교수는 세계 결승에 6번, 염헌영 교수는 5번 진출하도록 팀을 이끌어 우수한 지도자로서 인정받았다. 이번 대회는 1977년 미국컴퓨터협회(ACM) 컴퓨터 과학 콘퍼런스에서 열린 대회를 시작으로 40년간 매년 개최되고 있다. 이번 2018년 세계대회에는 지역대회를 통과한 140개 팀, 420명의 대학생들이 본 대회에서 경쟁을 벌였다. 세계대회 참가를 위한 2017년 지역대회는 6대륙 111개국에서 열렸고, 3,098개 대학에서 49,935명의 학생들과 코치가 참여했다. 이번 대회 1위는 러시아 모스크바주립대학교 팀으로 1만5천달러(약 1천590만원)의 우승 상금과 함께 세계 챔피언컵과 패를 받았다. 노경원 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관은 "지난해 17년 금메달·동메달 수상에 이어 올해에도 은메달 수상이라는 쾌거를 이뤄낸 대표팀에게 축하를 보내며, 과기정통부에서도 우리나라 SW산업 발전을 위해 이처럼 글로벌 경쟁력을 갖춘 뛰어난 인재의 발굴·육성에 힘쓰겠다"고 말했다....
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4월 16일 DLS 개최 안내 - KAIST 박경수 교수

2018년 4월 16일(월) 오전11시 302동 106호에서, 카이스트 박경수 교수님의 Distinguished Lecture Series가 개최됩니다. 본 강연은 'Fast development of complex network functions with the mOS networking stack' 라는 주제로 진행될 예정이오니, 관심있는 학생 여러분의 많은 참여를 바랍니다. 하단의 강연 요약과 연사 프로필을 참고해주시기 바랍니다. [강연 요약] Stateful middleboxes, such as intrusion detection systems and application-level firewalls, have provided key functionalities in modern IP networks. However, developing a middlebox with efficient flow processing is challenging because implementing robust TCP state management is a demanding, error-prone task. Unfortunately, existing networking APIs are primarily designed for end-hosts and lack proper abstractions for intra-flow processing in middleboxes. Thus, middlebox developers often write complex flow management logic from scratch, which is not only prone to errors, but also wastes efforts for similar functionalities across applications. In this talk, I will introduce mOS, a reusable networking stack for stateful flow processing in middlebox applications. mOS exposes a set of well-defined APIs that allow developers to focus on the core application logic instead of dealing with low-level packet/flow processing themselves. Under the hood, mOS implements an efficient event system that scales to monitoring millions of concurrent flow events at a low cost. Our evaluation demonstrates that the mOS enables modular development of stateful middleboxes, often significantly reducing development efforts represented by the source lines of code, while introducing little performance overhead in multi-10G network environments. [연사 소개] KyoungSoo Park is an associate professor in the school of Electrical Engineering at KAIST. He received his B.S. degree from Seoul National University in 1997, and his M.A. and Ph.D. degrees from Princeton University in 2004 and 2007, respectively, all in computer science. His research is focused on the reliability, performance, and security issues in the design and implementation of networked computing systems. His recent research interest includes high-performance flow processing on multicore systems, scalable resource management for distributed machine learning, and modular software architecture for embedded systems. He and his group have won two major awards given by the USENIX NSDI, namely, the best paper award at NSDI’17 and a community award at NSDI’17 given to the best paper among those that open-sourced their work....
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