지난 4월30일에는 서울대학교 호암교수회관에서 AI 연구원 2021 봄 리트릿이 열려, 서울대의 AI 연구진들이 총 출동하고, AI 연구원 멤버사인 네이버, LG AI 연구원, 하이퍼커넥트가 모두 참석하였습니다. 오전 10시부터 저녁까지 총 70편의 논문을 발표하는 AI 축제인 AIIS 리트릿에서 하이라이트는 "포스터 세션"이었습니다.

50명의 학생들과 20명의 멤버사 연구진들이 2개 조로 나누어 잔디광장과 리트릿 홈페이지(http://aiis.snu.ac.kr/retreat)에서 자신의 논문 포스터를 통해 참가자들과 자유롭게 소통하는 온오프라인 세션을 가졌습니다. 

AIIS 멤버사인 네이버, 하이퍼커넥트, LG AI 연구원에서 AI 연구담당자, 인사담당자, COO 등이 포스터를 일일이 돌면서 학생들과 이야기를 나누고, "베스트 포스터" 투표를 하였습니다. 멤버사 익명 투표에서 1, 2, 3등을 차지한 학생들을 공개합니다. 

(AIIS 리트릿 베스트 포스터 3등 수상자들: (왼쪽부터) 박효진, 변재석, 김세광, 수상하는 장병탁 AI 연구원장)

베스트 포스터 3등을 차지한 학생들은 전기정보공학부 김세광 학생(지도교수 정교민), 지능정보융합학과 박효진 학생(지도교수 곽노준), 전기정보공학부 변재석 학생(지도교수 문태섭)이었습니다. 

김세광 학생은 2021 AAAI(국제인공지능학회)에 발표한 논문(Neural Sequence-to-grid Module for Learning Symbolic Rules)을 포스터로 소개하였습니다. 김세광 학생은 자유전공학부에서 공대로 진학했습니다. 

박효진 학생은 2021 CVPR(컴퓨터비전과 패턴인식 학회)에 발표하는 논문(Learning Dynamic Network Using a Reuse Gate Function in Semi-supervised Video Object Segmentation)을 소개하였습니다. 박효진 학생의 논문은 현재 프레임의 움직임을 측정하여 이전 프레임과 변화가 거의 없는경우, 이전 프레임의 계산 된 결과를 재사용함으로서 속도를 향상시키는 dynamic inferece framework에 대한 내용입니다. 

변재석 학생은 2021 CVPR에서 Oral로 발표하는 논문(FBI-Denoiser: Fast Blind Image Denoiser for Poisson-Gaussian Noise)을 소개하였습니다. 변재석 학생의 논문은 원본 이미지나 노이즈 정도에 대한 정확한 정보가 없이도, 순수한 비지도학습만으로 이미지에 추가된 포아송-가우시안 노이즈를 제거할 수 있는 디노이저를 학습하는 실용적인 알고리즘을 제안하는 내용입니다.  

(베스트 포스터 2등을 수상한 김장현 학생)

2등 상을 단독 수상한 컴퓨터공학부 김장현 학생(지도교수 송현오)은 2021 ICLR(국제표현학습학회)에서 Oral로 발표하는 논문(Co-Mixup: Saliency Guided Joint Mixup with Supermodular Diversity)을 소개하였습니다. 김장현 학생의 논문은 인공신경망 학습 데이터 증대 기법에 관한 논문으로, 데이터들 간의 관계를 모델링하여 최적의 학습데이터를 생성하는 기법을 다룬 논문입니다. 

(베스트 포스터 1등 수상자: (왼쪽부터) 이정범, 유재민, 유경인 학생.)

아이패드를 부상으로 받는 1등 상은 컴퓨터공학부 유경인 학생(지도교수 전병곤), 컴퓨터공학부 유재민 학생(지도교수 강유), 전기정보공학부 이정범 학생(지도교수 윤성로)에게 돌아갔습니다. 

유경인 학생은 2020년 NeurIPS에서 Spotlight 으로 선정되었던 논문(Nimble: Lightweight and Parallel GPU Task Scheduling for Deep Learning)을 소개하였습니다. 유경인 학생의 논문은 그래픽 처리 장치를 활용해 인공지능 학습과 추론을 수십배 빠르게 수행하는 새로운 시스템 '님블'을 개발한 이야기입니다. 

유재민 학생은 SDM 2021에 발표하는 논문(Attention-Based Autoregression for Accurate and Efficient Multivariate Time Series Forecasting)을 소개하였습니다. 유재민 학생의 논문은 딥 러닝 모델이 학습한 지식을 인공 데이터 형태로 추출하는 과정에 대한 논문입니다. 

이정범 학생은 2021 CVPR에 발표 예정인 논문(Weakly Supervised Semantic Segmentation: Anti-Adversarial manipulation and Bounding Box Attribution Map)을 소개하였습니다. 이정범 학생의 논문은 기존 인공신경망을 적대적으로 공격(adversarial attack)하는 방법을 반대방향으로 활용하여 모델의 더 나은 반응성 맵(attribution map)을 얻는 연구와, 이미지 내 물체의 위치를 나타내는 마스크 대신 얻기 쉬운 박스 정보를 이용하여 물체 인식 모델 (segmentation network)을 학습시키는 연구에 대한 내용입니다. 

서울대학교 AI 연구원 리트릿은 연 2회 봄, 가을에 열리며, AI 분야 top conference에 논문을 발표한 학생들과 AI 연구에 관심을 둔 멤버기업들이 함께 참여합니다. 

기사 문의: 서울대학교 AI 연구원 aiis@snu.ac.kr, 02-880-4259