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이상구 교수의 인텔리시스, 삼성전자 ‘C-Lab’에 선정

국내 기술로 개발한 인공지능(AI) 기반 개인 맞춤형 패션 스타일리스트 서비스가 글로벌 시장에 도전장을 내민다. 주인공은 서울대학교 지능형 데이터 연구실에서 스핀오프해 2017년 12월 설립된 인텔리시스(IntelliSys). 인텔리시스는 최근 삼성전자의 스타트업 인큐베이션 프로그램인 ‘C랩'에서 발굴해 육성하는 사외 스타트업으로도 선정되면서 혁신 기술로의 발전 잠재력과 시장에서의 성장 가능성을 인정받았다. 인텔리시스는 지금까지의 AI 스타일리스트 서비스와의 차별화를 위해 2년간 1000만건이 넘는 패션 빅데이터를 수집하고, 이를 딥러닝으로 학습해 패션 이미지로부터 스타일 요소를 추출해내는 독자적인 기술을 개발했다. 이 기술의 핵심은 컬러나 옷감, 룩 등 2000가지가 넘는 패션 이미지의 스타일 요소를 추출하고, 이를 벡터 공간에서 분석해 각 요소 간 거리를 바탕으로 최적의 연관성을 찾아내는 것이다. 이를 통해 패션 상품 간 유사성은 물론, 어울리는 정도까지 판별할 수 있다. 이상구 교수는 "AI 스타일리스트 서비스 외에도 향후 웹, SNS 등의 빅데이터 분석을 통해 실시간 패션 트렌드 감지 및 예측 서비스를 제공하고, 이를 발전시킨 AI 패션 디자인 서비스도 계획 중이다"라며 "서울대 연구실의 첨단 연구 역량을 기반으로 차세대 디지털 패션 테크를 선도하고, 혁신적인 글로벌 비즈니스를 개척해 나가겠다"고 말했다....
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이상구 교수 연구진, AAAI 2019 논문 두 편 동시 게재

이상구 교수 연구진(지능형 데이터 시스템 연구실, http://ids.snu.ac.kr )이 AAAI (컴퓨터공학부 지정 최고 국제 학회)에 논문 두 편을 발표하게 되었습니다. 이상구 교수 연구진은 작년 동일 학회(AAAI 2018)에도 논문 한 편을 게재한 바 있어, 2년 연속 인공지능 분야 최고 권위 학회에 논문 게재하는 성과를 달성했습니다. 1. Kang Min Yoo, Youhyun Shin, and Sang-goo Lee. "Data Augmentation for Spoken Language Understanding via Joint Variational Generation." (arXiv:1809.02305). Abstract: Data scarcity is one of the main obstacles of domain adaptation in spoken language understanding (SLU) due to the high cost of creating manually tagged SLU datasets. Recent works in neural text generative models, particularly latent variable models such as variational autoencoder (VAE), have shown promising results in regards to generating plausible and natural sentences. In this paper, we propose a novel generative architecture which leverages the generative power of latent variable models to jointly synthesize fully annotated utterances. Our experiments show that existing SLU models trained on the additional synthetic examples achieve performance gains. Our approach not only helps alleviate the data scarcity issue in the SLU task for many datasets but also indiscriminately improves language understanding performances for various SLU models, supported by extensive experiments and rigorous statistical testing. 2. Taeuk Kim, Jihun Choi, Daniel Edmiston, Sanghwan Bae, Sang-goo Lee. "Dynamic Compositionality in Recursive Neural Networks with Structure-aware Tag Representations." (arXiv:1809.02286). Abstract: Most existing recursive neural network (RvNN) architectures utilize only the structure of parse trees, ignoring syntactic tags which are provided as by-products of parsing. We present a novel RvNN architecture that can provide dynamic compositionality by considering comprehensive syntactic information derived from both the structure and linguistic tags. Specifically, we introduce a structure-aware tag representation constructed by a separate tag-level tree-LSTM. With this, we can control the composition function of the existing word-level tree-LSTM by augmenting the representation as a supplementary input to the gate functions of the tree-LSTM. We show that models built upon the proposed architecture obtain superior performance on several sentence-level tasks such as sentiment analysis and natural language inference when compared against previous tree-structured models and other sophisticated neural models. In particular, our models achieve new state-of-the-art results on Stanford Sentiment Treebank, Movie Review, and Text Retrieval Conference datasets. https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/figure1.PNG...
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전병곤 교수 연구진, 화이트박스 ("white box") 방식의 고성능 머신러닝 추론 시스템 PRETZEL 개발

- 학습된 머신러닝 모델의 구조를 활용하여 추론을 최적화하여 수행하는 화이트박스 (“white box”) 방식의 시스템 개발 - 기존 블랙박스 (“black box”) 방식 대비 제99백분위수 응답시간 5.5배, 메모리 사용량 25배 감소, 처리량 4.7배 증가 - 시스템 분야 최고 학회 OSDI 논문 게재 전병곤 교수 연구진은 마이크로소프트 (Microsoft), 밀라노 공과대학 (Politecnico di Milano)과의 공동 연구를 통해 백엔드(back-end)에서 머신러닝 추론 (inference)을 최적화하여 수행하는 시스템 PRETZEL을 개발했다고 밝혔다. 머신러닝 분야는 연구 경쟁이 지속적으로 치열해지고 있고, 실생활 많은 분야에 빠르게 적용되어 가장 중요한 핵심 기술 중 하나로 자리잡았다. 머신러닝 추론은 학습 (training)이 완료된 모델을 가지고 새로운 사용자 입력이 주어졌을 때 그에 대한 답을 제공하는 것이다. 머신러닝에 기반한 서비스를 제공하고자 할 때 1차적으로 정교한 모델을 만들어 내는 것도 중요하지만, 시스템 측면에서 지연시간, 처리량, 자원 사용량을 최적화하는 것이 실제 사용자가 경험하게 되는 서비스의 수준을 높이는 데 필수적이라고 할 수 있다. 해당 분야에서 널리 사용되는 블랙박스 방식은 학습된 모델을 컨테이너 기술 등을 통해 별도의 수정없이 서버에 배포한다. 사용자는 모델을 쉽게 배포할 수 있지만, 모델의 내부 수행과정을 최적화 할 수 없고 여러 모델을 동시에 수행할 경우 중복된 부분으로 인한 자원의 낭비가 발생하게 된다. PRETZEL은 기존과 달리 모델의 구조를 분석하고 이를 활용해서 추론 성능을 최적화하는 화이트박스 방식의 시스템을 제안했다. 마이크로소프트의 머신러닝 모델 500개에 대한 성능을 비교한 결과 기존 Black-box 방식 대비 평균적으로 제99백분위수 응답시간이 5.5배, 메모리 사용량이 25배 감소하였고, 처리량은 4.7배 증가하였다. 전 교수 연구팀의 이번 연구 PRETZEL은 2018년 10월 미국 캘리포니아 칼즈배드에서 개최된 시스템 분야 최고 학회 중 하나인 OSDI (USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation)에서 발표되었다. OSDI에서 한국 대학교 논문이 실린 것은 2000년에 처음 게재된 이후 18년 만의 성과이다. 논문 페이지: https://www.usenix.org/conference/osdi18/presentation/lee...
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2018년 8월 우수학위논문상 수상자 안내

서울대학교 컴퓨터공학부에서는 매 학기 졸업생을 대상으로 우수학위논문상을 수여합니다. 석박사 과정 졸업논문의 경우 논문 심사 위원들이, 학부 졸업 논문의 경우 지도교수가 뛰어난 논문을 선별하여 우수학위논문상 후보로 추천하고, 논문상 심사위원회에서 엄격한 심사를 거쳐 수상자를 선정하고 있습니다. 2018년 8월에는 '컴퓨터공학부 SCSC 운영위원회'의 심사를 거쳐 박사 논문상 수상자 2명, 학사 논문상 수상자 2명을 최종 선발하였습니다. o 박사 논문상 수상자: 최준철 (지도교수: 하순회) 제목: Worst-case Performance Analysis Techniques for Distributed Real-Time Embedded Systems 최준철 학생은 자율주행 차량과 같은 분산 임베디드 시스템에서 수행되는 태스크 그래프 응용의 최악응답시간을 보수적으로 예측하는 새로운 알고리즘을 개발하여 기존 알고리즘보다 2배 이상 정확도를 향상시켰고, 그 결과를 실시간시스템 분야의 대표적인 국제학술지인 Real-Time Systems에 발표하였습니다. o 박사 논문상 수상자: 한상욱 (지도교수: 김지홍) 제목: I/O Performance Analysis and Optimizations for Smart phones 한상욱 학생은 스마트폰의 사용자 경험, 성능, 수명을 크게 개선하는 다수의 수직 통합적인 I/O 최적화 기법들을 개발하였으며, 시스템분야의 최우수학술대회인 USENIX ATC 2017, ATC 2018을 포함한 최우수학술대회에 여러 편의 연구 논문을 제1저자로 발표하였습니다. o 학사 논문상 수상자: 민세원 (지도교수: 김건희) 제목: Improving Effectiveness and Scalability in Reading Text for Question Answering 민세원 학생은 자연어처리 분야의 중요한 문제인 질의응답, 대화 시스템, 기계 이해 등의 성능을 높이는 딥러닝 모델들을 제안하였고, 이를 통해 기계학습 및 자연어 처리 최우수 학회인 ICLR, ACL 등에 공저자 포함 3편을 출판하였습니다. o 학사 논문상 수상자: 오세준 (지도교수: 강 유) 제목: Scalable Tucker Factorization for Sparse Tensors - Algorithms and Discoveries 오세준 학생은 대용량 다차원 데이터를 효율적으로 분석할 수 있는 데이터 마이닝 알고리즘을 개발하였습니다. 그 결과를 데이터마이닝 분야 최우수국제학술대회인 icde에 논문으로 발표하는 우수한 성과를 이뤘습니다....
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제 72회 후기 컴퓨터공학부 졸업 기념 행사 개최

제 72회 후기 컴퓨터공학부 졸업기념행사를 2018년 8월 29일(수) 오후 2시 반, 301동 105호에서 개최하였습니다. 이번 졸업기념행사는 학사 36명, 석사 37명, 박사 7명 총 80명을 대상으로 개최하였으며, 최우등상 및 우등상 시상도 진행되었습니다. 컴퓨터공학부 우수학위논문상은 최준철 박사, 한상욱 박사, 민세원 학사, 오세준 학사에게 수여되었습니다. 이날 행사에는 졸업생 및 가족.친지, 교수님 및 재학생 100여 명이 참석하여 졸업생들의 밝은 앞날을 축원해주었습니다. https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/20180829_bak.jpg https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/20180829_suk.jpg https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/20180829_hak.jpg https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/20180829_all.jpg...
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송현오 교수 연구진, 빠르고 정확한 데이터 검색을 위한 deep binary representation learning 알고리즘 고안

- 최적의 sparse binary hash code 를 찾는 combinatorial optimization 문제와 minimum-cost flow 문제와의 동치관계 증명 - 정확도 손실없이 478배의 retrieval 검색 속도 향상 - 머신러닝 분야 최고 학회 ICML 논문 게재 송현오 교수 연구진은 빠르고 정확한 데이터 검색을 가능하게 하는 binary representation 을 딥러닝 네트워크를 이용해 얻는 최적화 알고리즘을 고안했다고 밝혔다. 실제 산업에서는 (예: 구글 이미지 검색) 데이터 검색을 위해 딥러닝 네트워크로 representation 을 먼저 얻은 다음 vector quantization 같은 미분 불가능한 이진화 (binarization) 후처리 과정을 통해 더 검색 속도 효율이 높은 binary representation 을 계산해 사용한다. 이 과정에서 딥러닝 네트워크로 얻은 representation 의 정확도 손실이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 송 교수 연구팀(정연우 석박통합과정)은 [그림1]에서의 수식처럼 데이터 유사도 정보를 잘 표현하며 동시에 sparse 한 binary hash code 를 학습할 수 있는 최적화 알고리즘을 고안했다. 이 알고리즘은 최적의 sparse binary hash code 를 찾는 단계와 그 코드를 바탕으로 딥러닝 기반 거리 학습을 통한 거리 학습 단계로 나누어 단계적으로 최적화 한다. 또한 최적의 sparse binary hash code 를 찾는 combinatorial optimization 문제는 [그림2] 에서처럼 그래프 문제 중 하나인 minimum-cost flow 문제와의 동치관계에 있고 polynomial time 내에 최적해를 찾을 수 있음을 증명했다 (논문의 정리1 참조). 연구진은 이러한 최적화된 sparse binary hash code 를 이용해 해시테이블을 생성할 수 있고 머신러닝 벤치마크 데이터셋인 Cifar-100 와 ImageNet 에서 각각 98 배와 478 배의 검색 속도의 향상이 있었으며 정확도 또한 상승함을 보였다. 송 교수 연구팀의 이번 연구(Efficient end-to-end learning for quantizable representation)는 머신러닝 분야 최고 학회 중 하나인 ICML18 에 7월에 게재되었고 selected long oral presentation paper 로 선정되었다. 그리고 송 교수의 머신러닝 연구실 (https://mllab.snu.ac.kr) 에서는 수학 및 알고리즘적 사고력이 우수하고 머신러닝 연구에 관심이 있는 학생들을 석박통합과정으로 모집 중이다. 논문 preprint 링크: https://arxiv.org/abs/1805.05809 Github source code 링크: https://github.com/maestrojeong/Deep-Hash-Table-ICML18 https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/1.%EA%B7%B8%EB%A6%BC_1.png ▲ [그림1] 이미지 유사도 정보를 나타내며 동시에 sparse한 해시 코드를 학습할 수 있는 최적화 문제 https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/2.%EA%B7%B8%EB%A6%BC_2.png ▲ [그림 2] 최적의 sparse한 이진 해시 코드 구하는 문제와 동치인 min-cost flow 문제의 그래프...
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하순회 교수 연구진, LPIRC 2018에서 우수한 성적 거둬

하순회 교수님 지도 하에 강두석, 강동현 학생이 Low Power Image Recognition Challenge (LPIRC 2018)에서 좋은 성적을 거두었습니다. 대회의 세 트랙 중, 자유 플랫폼 대상인 Track 3에서는 강두석, 강동현 학생이 2등상을 수상하였고, Facebook의 Caffe2를 사용해야 하는 Track 2에서는 강동현 학생이 1등상을 수상하였습니다. LPIRC 대회는 이미지 검출(Image Detection) 문제를 적은 에너지로 최대한 정확하게 맞추는 기계학습 알고리즘을 만드는 것이 목적인 대회입니다. 대회와 시상식은 6월 18일 솔트레이크 시티에서 개최된 CVPR 2018(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 워크샵에서 진행되었습니다. ◾ LPIRC 2018: https://rebootingcomputing.ieee.org/lpirc ◾ LPIRC 2017 수상 소식: https://cse.snu.ac.kr/node/27285...
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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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컴퓨터과학의 원천 아이디어가 나오기까지

이광근 교수님의 강연 동영상 '컴퓨터과학의 원천 아이디어가 나오기까지'를 소개합니다. 컴퓨터를 전공하는 청소년 및 대학생 여러분에게 좋은 강연이 될 것으로 기대되오니 많은 관심 바랍니다. ◆ 강연 보기 ◆ 강연 제목 2018 봄 카오스재단의 정기 강연 <모든 것의 수數다> 제 10강ㅣ 컴퓨터과학의 원천 아이디어가 나오기까지 ◆ 강연 개요 혹시 들어 보셨을 겁니다. 컴퓨터를 설계한 “천재”수학자 튜링. 제 강연에서는 이“천재”라는 수식어를 무심히 반복하는 매스컴의 무책임, 검토되지 않은 신화를 걷어내는 이야기를 해 드리려고 합니다. 그래서 튜링을 천재라고 수식하면서 불필요하게 주변을 겁주지 않으려고 합니다. 소년 튜링이 그린 컴퓨터의 원천 설계도는 하늘이 낸 천재만의 범접 못할 성과는 아닌 것 같거든요. 그래서 컴퓨터의 원천 설계도와 같은 원천 지식은 우리 주변에서도 싹틀 수 있다는 메시지를 전하려고 합니다. ◆ 관련 동영상 ◾ https://tv.naver.com/v/3269249?query=%EC%9D%B4%EA%B4%91%EA%B7%BC&plClips=false:3269249:196540 ◾ https://www.youtube.com/watch?v=utASirUryX4 ◾ https://www.youtube.com/watch?v=RDext2Ij27Q ◾ https://www.youtube.com/watch?v=II1E1AIb5is ◾ https://www.youtube.com/watch?v=HEeZ-o7tcAE...
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