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강유 교수, 2022년 서울대 신양공학학술상 수상

강유 교수님이 2022년 서울대학교 신양공학학술상 학술 부문 수상자로 선정되었습니다. 학술 부문 수상자는 연구논문 및 특허 등을 통하여 공학기술 발전에 뚜렷한 공적을 인정받아야 선정됩니다. 강유 교수님은 지난 7년간 서울대학교에서 Data Mining 연구실을 운영하며 데이터 마이닝과 기계 학습에 대해 주로 연구하였습니다. 그간의 연구 성과들의 세계적 우수성을 인정받아 KDD Best Research Paper Award, ICDM 10-Year Best Paper Award 등 국제 학회 최우수 논문상을 6회 수상했으며, 100편 이상의 데이터 마이닝 및 기계학습 논문을 저술하였습니다. 신양공학학술상은 서울대학교 공과대학 교원의 교육과 연구 활동 진작을 위하여, 정교수 및 부교수로 승진하는 49세 이하 젊은 교수들 중 업적이 뛰어난 교수에게 수여하는 상입니다. 신양공학학술상은 서울대학교 공과대학 동문이며 태성고무화학 창업자인 故 정석규 신양문화재단 이사장의 출연금으로 2005년부터 운영 중이며 올해로 18회를 맞이하였습니다....
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제2회 CSE 종신교수 취임 기념 강연 (전병곤 교수)

2022년 10월 12일(수) 오후 12시 15분, 302동 105호에서 제 2회 CSE 종신교수 취임 기념 강연이 개최되었습니다.이날 강연은 전병곤 교수님의 종신교수 취임을 기념하여 '대규모 AI를 쉽게 만들고 사용하는 방법-문제 중심으로 관련 분야를 결합하라' 는 주제로 진행되었습니다. 약 80분 동안 진행된 전병곤 교수님의 종신교수 취임 기념 강연은 많은 학생들과 교수님들이 참석한 가운데 성황리에 개최되었습니다.전병곤 교수님은 지난 9년간 서울대학교에서 Software Platform 연구실을 운영하며 다양한 문제들을 해결하기 위해 컴퓨터 공학의 다양한 분야(시스템, 인공지능, 데이터베이스, 네트워킹, 컴파일러 등)를 결합하였고, 해당 연구 결과들은 관련 산업 분야에서 사용되고 있습니다. 그간의 연구 성과들은 세계적으로 우수성을 인정받아 컴퓨터 시스템, 데이터베이스, 인공지능 분야 최고 학회들(OSDI, NSDI, EuroSys, ATC, VLDB, SIGMOD, MobiSys, NeurIPS 등)에 24편의 논문으로 출간되었고, 이 연구 결과들은 현재 기업들에 의해 사용되고 있습니다.[연사 약력]전병곤 교수는 1994년, 1996년에 서울대학교에서 전자공학 학사, 석사 학위를 받았고, 2002년에 스탠포드대학교에서 전산학 석사, 2007년 UC버클리 대학에서 전산학 박사학위를 받았다. 이후 인텔, 야후, 마이크로소프트 등에서 연구 개발 활동을 수행하였다. 2013년부터 현재까지 서울대학교 컴퓨터공학부에서 교육 및 연구를 수행하고 있고, 2016년 페이스북, 2020년 네이버에서 방문 연구를 수행하였다. 2021년에 (주)프렌들리에이아이를 창업하여 누구나 대규모 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 미션을 수행하고 있다. 아시아 최초로 컴퓨터 분야에서 ACM SIGOPS Hall of Fame Award(2020), EuroSys Test of Time Award(2021), Microsoft Research Faculty Fellowship(2014)을 수상하였다....
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제1회 CSE 종신교수 취임 기념 강연 (허충길 교수)

2022년 9월 28일(수) 오후 12시 15분, 302동 105호에서 제 1회 CSE 종신교수 취임 기념 강연이 개최되었습니다.이날 강연은 허충길 교수님의 종신교수 취임을 기념한 시간으로서 '튼튼한 소프트웨어 기반 다지기' 라는 주제로 진행되었습니다. 약 80분 동안 진행된 허충길 교수님의 강연은 많은 학생들과 교수님들이 참석한 가운데 성공적으로 개최되었습니다.허충길 교수님은 지난 9년간 서울대학교에서 Software Foundations 연구실을 운영하며 튼튼한 소프트웨어 기반을 다지기 위해 수행한 여러 주제의 연구를 하였습니다.그간의 연구 성과들은 세계적으로 우수성을 인정받아 프로그래밍 언어 분야 최고의 학회인 PLDI 및 POPL에 14편의 논문으로 출간되었고, 특히 이 중 3편은 Distinguished Paper Award를 수상하였습니다. 또한 몇몇 연구 결과들은 이미 산업계에 적용되어 현재 사용되고 있습니다.[연사 약력]허충길 교수는 2000년에 카이스트에서 수학 및 전산학으로 학사 학위를 받았고, 2009년에 영국 케임브리지 대학에서 박사학위를 받았습니다. 이후 프랑스 PPS 연구소, 독일 막스플랑크 연구소, 영국 마이크로소프트 연구소에서 박사후 연구원으로 연구 활동을 수행했고, 2013년부터 현재까지 서울대학교에서 교육 및 연구를 수행해오고 있습니다....
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2022학년도 컴퓨터공학부 교외교육(ComSee) 개최

컴퓨터공학부 교외교육(ComSee) 행사가 2022년 9월 23일 ~ 9월 24일 이틀에 걸쳐 강원도 원주 오크밸리에서 개최되었습니다. ComSee는 교수님과 학생들이 자연스럽게 어울려 친목을 도모하는 컴퓨터공학부의 대표적인 행사로서 체육활동, 레크리에이션, 대학원 연구실 탐방, 초청 강연 등 다양한 프로그램으로 구성되어 있습니다. 네이버의 유강민 님과 몰로코의 박세혁 님이 올해의 강연자로서 초청되어, 학생들에게 유익한 시간을 만들어 주셨습니다. 참가한 240명의 학부생들은 체육활동 등을 통해 공동체 의식을 다지고 바람직한 학창 생활에 대해 함께 생각해보고 의견을 교환하는 기회를 가졌습니다. 올해 ComSee는 교환학생, 복수전공생, 부전공생, 자유전공학부생들도 많이 참여하여 의미 있는 행사가 되었습니다....
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송현오 교수 연구진, AI를 속이는 공격 기술 및 학습데이터 압축 기술로 세계 선도

■ 적은 수의 쿼리로 최첨단 AI 모델들을 속이는 알고리즘 개발■ 인공신경망의 효율적인 학습이 가능한 작은 규모의 학습데이터 생성송현오 교수 연구진이 인공신경망의 취약점을 찾는 적대적 공격 알고리즘 및 학습데이터 압축 알고리즘을 개발하였다.적대적 공격 [1]: 입력 데이터에 작은 변화를 주어 이산 시퀀스 분류 인공지능이 잘못된 판단을 내리도록 하는 적대적 공격 알고리즘(BBA)을 개발하였다. BBA는 베이지안 최적화 기법을 활용하여 적은 수의 쿼리로 넓은 탐색 영역에서 효과적으로 적대적 공격을 진행한다. 텍스트나 단백질과 같은 이산 시퀀스 데이터에서 BBA는 적은 수의 쿼리로 수정률과 공격 성공률 모두 기존 연구를 크게 능가하는 성능을 얻었다. 본 연구 결과는 인공신경망의 취약점을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있다.학습데이터 압축 [2]: 일반적인 인공신경망의 학습은 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원을 요구한다. 본 연구진은 효율적인 인공신경망 학습을 위한 학습데이터 압축 알고리즘을 개발하였다. 특히, 압축 공간을 효율적으로 활용하는 최적화 프레임워크를 제안하고 효과적인 최적화 기법을 개발하여, 고차원 현실 데이터에서 기존 연구의 성능을 크게 향상하는데 성공하였다. 압축된 학습데이터는 인공신경망 구조 탐색이나 연속 학습(continual learning) 등에도 효과적으로 활용될 수 있다.해당 연구 결과들은 올해 7월 머신러닝 최고 학회인 ICML 2022에 발표될 예정이다.[1] "Query-Efficient and Scalable Black-Box Adversarial Attacks on Discrete Sequential Data via Bayesian Optimization", Deokjae Lee, Seungyong Moon, Junhyeok Lee, Hyun Oh Song[2] “Dataset Condensation via Efficient Synthetic-Data Parameterization”, Jang-Hyun Kim, Jinuk Kim, Seong Joon Oh, Sangdoo Yun, Hwanjun Song, Joonhyun Jeong, Jung-Woo Ha, Hyun Oh Song...
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김진수 교수, 2022년 '훌륭한 공대교수상' 교육상 수상

김진수 교수가 컴퓨터 구조 분야의 연구와 교육을 수행한 공로를 인정받아 2022년 '훌륭한 공대교수상' 교육상 수상자로 선정되었다.김진수 교수는 컴퓨터 구조 연구를 수행하며, 학기 중 오픈 채팅방을 운영하여 학생들의 질문에 성실히 답하는 등 학생들의 컴퓨터 구조 분야의 이해도를 높이는 데 힘써 왔다. 컴퓨터 구조 교과목의 교안과 실습용 시뮬레이터를 직접 개발한 바 있으며, LG전자와 함께 ‘빅데이터 고급 교육과정’을 학내에 개설하여 2020년부터 주임교수를 맡고 있으며, ‘데이터 분석을 위한 파이썬’ 과목을 개발 및 강의하는 등 산업계 인재 양성에도 기여하고 있다.훌륭한 공대교수상은 공과대학 교수들의 연구 활동을 진작하고 산업 기술의 선진화를 기하기 위하여 1992년 7월 공대 15회 동문들이 출연한 기금으로 공대 학술상과 기술상을 제정하며 시작되었으며 2014년부터는 교육상, 학술상, 산학협력상 세 분야로 나눠 지금까지 총 73명의 교수가 수상한 바 있다. 교육상은 창의적이고 진취적으로 교육에 헌신한 교수, 학술상은 학술 업적이 탁월한 교수, 산학협력상은 산학협력 성과가 탁월해 산업 기술 발전에 지대한 공헌을 한 교수에게 수여한다....
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김선 교수, ACM/IEEE TCBB Steering Committee로 활동

김선 교수가 컴퓨터분야 최고 학술지인 IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB)에 ACM SIG Bio 대표 멤버로 Steering Committee로 선정되었다.임기는 2022년 1월부터 2024년 12월까지이다. Steering Committee는 논문지의 출판 범위및 발전 방향을 결정하는 역할을 하는데, 다학제 학문의 경우는 역할이 더욱 중요하다. Steering Committee 멤버는 관련 학술단체장의 추천에 의해 임명된다.이전에 김선 교수는 2017년부터 2021년까지 IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB) 부편집장을 역임하였으며, 현재 ACM SIG Bio 이사회(board of directors) 위원이다....
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이영기 교수 연구진, 영유아 인지발달 관련 AI 시스템 개발로 세계 선도

■ 일상 가정환경에서 모바일 기기로 손쉽게 부모의 언어 습관 개선 도움 ■ 세계 최초로 AI의 일반적 인지발달 정도를 평가하는 가상환경 개발 <a href='https://hcs.snu.ac.kr/' target='_self'>이영기 교수 연구진</a>이 영유아의 인지발달에 대한 연구를 통해 영유아-부모 상호작용 보조 AI 및 AI 인지발달 평가 가상 환경을 개발하였다. Captivate! [1]: 부모가 영유아 자녀에게 효과적인 언어 자극을 제공하도록 돕는 모바일 시스템인 Captivate!를 개발하였다. Captivate!는 AI와 모바일 컴퓨팅 기술을 기반으로 실시간으로 놀이 상황에 맞는 문구들을 제시하여, 부모의 언어 구사 능력에 구애 받지 않고 누구나 쉽게 활용 가능하다. 상황 맥락에 적합한 문구를 제시하기 위해, 시각적 단서와 음성 언어 단서를 모두 활용하여 놀이 상황에 대한 실시간 분석을 시행한다. 그 과정에서 얼굴 인식, 물체 인식, 음성 인식 등의 최신 AI 기술들이 동시에 활용되며, 아동심리학에 기반한 공동 관심 분포(joint-attention distribution) 도출 알고리즘을 바탕으로 부모와 아이의 공동 관심(joint-attention) 대상을 추론한다. 연구에서 제시한 부모-아이 놀이 상황 분석은 <a href='https://www.chosunbabylab.com' target='_self'>조선대학교 음성학 연구실(고언숙 교수)</a>와의 융합 연구로 진행되었으며, <a href='https://www.familynet.or.kr/web/index.do' target='_self'>서울특별시 다문화가족지원센터</a>와 연계하여 진행한 사회공헌 연구로서 의미가 있다. 이번 연구 결과는 <a href='https://chi2022.acm.org' target='_self'>CHI 2022</a>에 발표될 예정으로 Best Paper Honorable Mention Award를 수상하였다. VECA [2]: AI 에이전트와 인간 영유아의 일반적 인지발달 정도를 비교할 수 있는 가상 환경 VECA를 세계 최초로 개발하였다. VECA는 인간 영유아 대상 표준 인지발달 검사인 Bayley Scales 테스트를 기반으로 81개 핵심 인지 과제를 가상 환경 내에 구현하였다. VECA는 표준화된 시나리오에서 AI 에이전트의 행동 반응을 관찰하여 기호적 이해, 사고, 추론, 기억, 문제해결능력, 개념 이해 등 다양한 인지기능을 종합적으로 평가한다. 이를 위해, 연구진은 인지발달에 결정적인 생물학적 감각 입력을 충실히 모사한 가상 영유아 아바타를 새롭게 개발하였다. 이번 연구 결과는 올해 2월 <a href='https://aaai.org/Conferences/AAAI-22/' target='_self'>AAAI 2022</a>에서 구두 발표(Oral) 세션에서 발표되었다. 해당 세션은 올해 AAAI 학회에 제출된 논문 중 약 상위 4%(=384/9251)의 논문에만 주어지는 발표 기회이다. [1] "<a href='https://arxiv.org/abs/2202.06806' target='_self'>Captivate! Contextual Language Guidance for Parent–Child Interaction</a>”, Taeahn Kwon, Minkyung Jeong, Eon-Suk Ko and Youngki Lee. [2] "VECA: A New Benchmark for General Cognitive Development”, Kwanyoung Park, Hyunseok Oh and Youngki Lee....
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2022년 제1차 컴퓨터공학부 교수채용 안내

서울대학교 컴퓨터공학부는 4명의 신규 교원을 채용합니다. 정년보장트랙(tenure-track)의 조교수, 부교수, 정교수 모든 직위를 대상으로 하고, 컴퓨터공학 및 과학 전 분야에 걸쳐 뛰어난 연구 성과를 거두었고 교육에 대한 열정을 가진 분을 찾습니다. 지원자는 지원 시점에 박사학위를 소지하고 있어야 합니다. 서울대학교 컴퓨터공학부는 1975년부터 지난 40여 년간 컴퓨터공학과 과학, 그 관련 분야에 있어 세계 최고 수준의 교육과 연구를 추구하고 있습니다. 현재 35명의 교수가 400여 명의 학부생, 350여 명의 대학원생들과 함께 하고 있으며, 지속적으로 교수를 충원하여 학부의 규모가 성장하고 있습니다. 현재는 계산 이론, 인공지능, 컴퓨터 시스템, 시스템소프트웨어, 내장형 시스템, 데이터 과학, 네트워크, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 비젼, HCI, 생물정보, 기계학습 등 컴퓨터 전 분야에 걸쳐 연구와 교육이 이루어지고 있습니다. 신규 채용은 컴퓨터공학 모든 분야의 미래지향적 연구를 이끌어갈 수 있는 분을 대상으로 합니다. ◾ 신규 임용 대상자: 정년보장트랙의 조교수, 부교수 혹은 정교수 4명 ◾ 모집 분야: 컴퓨터 전 분야, 컴퓨터그래픽스, 컴퓨터파운데이션, 인공지능및응용 분야 각 1명 ◾ 접수 기간: 2022.4.11.(월) 10:00 ~ 4.25.(월) 14:00까지(한국시각 기준) 신규 채용 접수에 대한 세부사항은 아래 웹사이트를 참고하시기 바랍니다. 추가적인 문의는 <a href='mailto:recruit@cse.snu.ac.kr' title='recruit@cse.snu.ac.kr'><img src='https://cse.snu.ac.kr/sites/default/files/node--notice/recruit.PNG'></a>로 해주시기 바랍니다. <a href="https://eng.snu.ac.kr/node/20955" target="_newWindow">[서울대학교 교수채용 지원 사이트]</a>...
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강유 교수 연구진, 그래프 증강 기법을 활용한 정확한 그래프 분류 기술로 세계 선도

■ 효과적인 그래프 증강 기법이 만족해야하는 5개의 특성 제시 ■ 모든 특성을 만족하는 그래프 증강 기법인 NodeSam 과 SubMix 개발 ■ 제안한 기법들을 이용하여 그래프 분류 정확도 향상 <a href='https://datalab.snu.ac.kr' target='_self'>강유 교수 연구진</a>이 주어진 그래프에 대한 증강(augmentation) 기법을 개발하여, 그래프 분류의 정확도를 높이는 기법을 제시하였다. 제안한 기법은 기존 연구의 성능을 능가하는 최고 수준의 성능을 보였다. 그래프는 소셜 네트워크, 인터넷 연결 망 등 다양한 데이터를 모델링하는데 쓰이며, 그래프 분류는 시계열, 웹, 언어 처리, 이미지 등 다양한 응용에 활용되는 핵심 기술이다. <a href='https://datalab.snu.ac.kr' target='_self'>강유 교수 연구진</a>은 그래프 내 핵심 부분을 보존하지 못하는 기존 연구들의 단점을 극복하여 NodeSam 과 SubMix 기법을 개발하였다. 두 알고리즘은 그래프 분류 정확도를 기존 기법 대비 최대 2.1배 향상시켰다. 이번 연구 결과는 오는 4월 <a href='https://www2022.thewebconf.org/' target='_self'>WebConf (WWW) 2022</a>에 발표될 예정이다. 한편 <a href='https://datalab.snu.ac.kr' target='_self'>강유 교수 연구진</a>의 하이퍼그래프 샘플링 관련 논문도 <a href='https://www2022.thewebconf.org/' target='_self'>WebConf (WWW) 2022</a>에 추가로 채택되었다. "<a href='https://arxiv.org/pdf/2202.10107.pdf' target='_self'>Model-Agnostic Augmentation for Accurate Graph Classification</a>”, Jaemin Yoo, Sooyeon Shim and U Kang, The WebConf 2022, Lyon, France...
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