A Unique Experiment That Could Make Social Media B..

Sources https://www.wired.com/story/platforms-engagement-research-meta/ Prof. Miyoung Cha(KAIST School of Computing) and Sungw

Learning Representations of Bi-Level Knowledge Gra..

KAIST 전산학부 황지영 교수 연구진이 2023년 2월 7일~14일 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 인공지능 분야 Top-tier 국제 학회인 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2

KAIST, 의미 학습해 물체 구분하는 인공지능 개발

안성진 전산학부 교수팀, ‘비지도적 장면 인식 AI기술’ 고안 ▲ 안성진 교수 연구팀이 개발한 AI모델이 복잡한 상황에서 객체의 개념을 스스로 학습하는 모습 /KAIST 국내 연구진이 사람처럼

Privacy Risks and Perceived Benefits in Open Datas..

Privacy Risks and Perceived Benefits in Open Dataset Collection for Emotion AI Research Hyunso Lee, a Ph.D. candidate (advisor:

인공지능 심층 학습(딥러닝) 서비스 구축 비용 최소화 가능한 데이터 정제 기술 개발​

< 연구진 사진(좌 박동민 박사과정, 우 이재길 교수) > 최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서 인공지능은 심층신경망을 훈련해야 하며,

FedBalancer： 이기종 클라이언트 위 효율적 연합학습을 위한 데이터 및 페이스 조절..

연합학습(FL)은 사용자 데이터의 유출 없이 사용자의 모바일 기기에서 인공지능(AI) 모델을 학습하는 머신러닝 기법이다. 전체 데이터 중 최적으로 선택된 데이터를 기반으로 하는 기존의 기계학습 방법과는 달리, 연합학습은 수천&midd

웹 데이터에 기반한 스니커 디자인의 22년 변화 흐름

우리 학부 졸업생과 재학생, 해외 미디어 아티스트, 예술철학자를 포함한 연구팀의 논문 “웹 데이터에 기반한 스니커 디자인의 22년 변화 흐름(Using Web Data to Reveal 22-Year History of S

자연어만으로 3D객체의 part를 찾아내는 기술 개발

KAIST 전산학부 구주일(지도교수: 성민혁) 석사과정 학생은 Stanford University, Snap Research 연구팀과 함께 자연어 묘사만으로 3차원 객체의 의미 부분(semantic part)을 찾는 방법을 소개하였다

비시선 영상 기술을 위한 미분가능한 트렌지언트 광 전달 시뮬레이션 개발

<좌측에 표현된 장면에 대한 트렌지언트 렌더링의 결과물(우측 상단)의 미분값인 미분가능 트렌지언트 렌더링(우측 하단, 제안된 방법)의 결과물> 렌더링(rendering)이라 불리우는 기술은 3D

초대규모 인공지능 모델 처리하기 위한 세계 최고 성능의 기계학습 시스템 기술 개발​

< 사진 1. (왼쪽부터) 전산학부 김민수 교수, GraphAI한동형 박사 > 우리 연구진이 오늘날 인공지능 딥러닝 모델들을 처리하기 위해 필수적으로 사용되는 기계학습 시스템을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.

KAIST, 손객체 상호작용시 삼차원 손자세 인식 기술 개발

한국과학기술원(KAIST) 연구진이 주도하고, 영국 임페리얼 칼리지 (Imperial College London), UNIST가 공동 연구에 참여하여, 손과 물체가 상호 가림이 있는 상황에서 삼차원 손자세를 인식하는 기술을 개발했다.

심층 강화학습을 활용한 센서 폐색 하에서의 신뢰 기반 로봇 주행 기법

전산학부 윤성의 교수 연구팀은 전산학부 박대형 교수와의 공동 연구를 통해 물리적 센서 외란에 의한 센서 폐색 상에도 강인하게 모바일 내비게이션을 성공적으로 수행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하였다. 유형열 석사과정 졸업생

사용자의 행동 변화를 지원하는 유연한 평가 기법 기반의 디지털 헬스 서비스 디자인 연구

전산학부 이의진 교수 연구팀(인터랙티브 컴퓨팅 연구실)은 미국 시애틀 대학교 Ha-Kyung Kong 교수와의 공동 연구를 통해 사용자의 목표 달성을 유연하게 평가하는 기법을 디자인하고, 이를 바탕으로 사용자의 신체활동 증진을 지원하

Mobile-Friendly Content Design for MOOCs： Challeng..

KAIST 전산학부 김정연(1저자, 석사과정 졸업), 최유빈(전기 및 전자공학부 석사과정), Meng Xia 박사(전산학부 박사 후 연구원; 현재 미국 CMU 박사 후 연구원)로 구성된 김주호 교수(김재철AI대학원 겸임) 연구팀이 &

Stylette： Styling the Web with Natural Language

KAIST 전산학부 김태수(1저자, 박사과정), 최다은(석사과정), 최윤서(박사과정)으로 구성된 김주호 교수(김재철AI대학원 겸임) 연구팀이 “Stylette: Styling the Web with Natural Langu

언어 명세 기반 JavaScript 엔진 결함 검출 기술 개발

전산학부 류석영 교수 연구팀은 현재 가장 널리 사용되고 있는 프로그래밍 언어인 JavaScript의 언어 명세를 이용해서 JavaScript 엔진의 결함을 검출하는 데 성공했다. 연구팀은 언어 명세를 활용하여 기존의 차분 테스팅(Di

BERT 언어 모델의 민족적 편향을 줄이는 연구

전산학부 오혜연 교수의 Users & Information 연구실의 안재민 학생은 사전 학습 언어모델인 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(이하 BERT)에서 민

KAIST, 뎁스 정보 가능한 360도 카메라 개발

한국과학기술원(KAIST) 연구진이 뎁스(깊이) 정보까지 얻을 수 있는 전방향 360도 카메라를 개발했다. 지금까지 360도 카메라와 뎁스 카메라를 일체화한 시스템은 없었다. 개발 기술은 자율주행 모빌리티 분야에서 각광 받을 것으

박테리아 분리과정 없이 임의의 환경 매질에서 박테리아 검출이 가능한 딥러닝 기반의 SERS..

박테리아 감염은 고통스러운 증상을 유발하고 심각할 경우 사망까지 이를 수 있다. 따라서, 박테리아의 신속하고 정확한 검출은 박테리아성 질병 판별에 매우 중요하다. 전산학부 조성호 교수님 연구팀은 신소재공학과 정연식 교수님과 공동 연구

영속성 메모리의 행동을 기술하는 수학적 모델 개발

우리 대학 전산학부 강지훈 교수와 조경민 박사과정생이 지난 2021년 6월 프로그래밍 언어 분야 최우수 학술대회인 PLDI 2021 (The 42th ACM SIGPLAN International Conference on Progra

소량의 데이터로 딥러닝 정확도 높이는 기술

● 훈련 데이터 부족 현상을 완화할 수 있는 새로운 시각 제시 ● 국제학술대회 '신경정보처리시스템학회 2021'서 발표 예정 ● 이미지 분류 문제서 최신 방법 대비 최대 12％ 정확도 향상 최근 다양한 분야에서

초대규모 그래프 프로세싱 시뮬레이션 기술 개발

전산학부 김민수 교수 연구팀은 오늘날 정보통신(IT) 분야에서 광범위하게 사용되는 그래프 타입의 데이터를 실제로 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 ＇그래프 프로세싱 시뮬레이션'이라는 신개념 기술을 세계 최초로 개발하는

‘AtaTouch： Robust Finger Pinch Detection for a VR ..

저자: Daehwa Kim(김대화, KAIST 전산학부, HCI Lab), Keunwoo Park(박근우, KAIST 전산학부, HCI Lab), Geehyuk Lee(이기혁, KAIST 전산학부, HCI Lab) 가상환경에서

복잡한 SQL 질의 처리 성능을 대폭 향상시킨 세계 최고 성능의 DBMS 기술 개발

우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 새로운 접근법으로 복잡한 비즈니스 SQL 처리 성능을 대폭 증가시켜 기존 상용 DBMS들 대비 최대 20배나 처리속도를 향상시킨 세계 최고 성능의 DBMS 기술 개발하는데 성공했다고 23일 밝

모바일 매니퓰레이터의 모션 계획 가속화 기술 개발​

전산학부 윤성의 교수 연구팀이 모바일 매니퓰레이터의 모션 계획 가속화를 위한 샘플링 기법과 최적화 기법을 개발했다고 밝혔다. ☞ 모바일 매니퓰레이터(Mobile manipulator): 이동이 가능한 모바일 플랫폼에 작업 수행이

스마트워치에서 영구 자석 반지를 사용하여 터치 손가락을 구분하는 기술 개발

우리 대학 전산학과 이기혁 교수 연구팀이 스마트워치에서 영구 자석 반지를 사용하여 터치 손가락을 구분하는 기술＊을 개발 했다고 밝혔다. 이 교수 연구팀 소속 박근우 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 지난 2020년

동시성 자료구조를 위한 견고하고 빠른 메모리 수집 기법 개발

전산학부 강지훈 교수 연구팀이 동시상 자료구조를 위한 견고하고 빠른 메모리 수집 기법을 개발하는데 성공했다고 밝혔다. 강 교수와 정재황 학생이 참여한 이번 연구는 지난 2020년 6월에 PLDI에 발표됐다 (논문명: A marriag

디버그 와치 포인트 기반 프로세스 내부 메모리 보호 기술 개발

우리 대학 전산학부 강병훈 교수 연구팀이 범용 하드웨어 기능인 디버그 와치포인트를 활용한 프로세스 내부 메모리 보호 기술을 개발하였다. 강병훈 교수 연구팀 소속 장진수 박사(현 충남대학교 조교수)가 제1저자로 참여한 이번 연구는

언제 말 걸지 아는 스마트 스피커 개발 길 열어​

우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 스마트 스피커 인공지능 비서가 선제적으로 말 걸기 좋은 최적의 시점을 결정하는 중요한 상황맥락 요인을 찾아냈다고 28일 밝혔다. 기존에 개발되거나 시판 중인 스마트 스피커 인공지능 비서는

역 음향 광선 추적법 기반 3차원 음원 위치 추적 기술 개발

< 그림 1. 반사 / 회절 음향 광선을 생성하고, 이를 활용해 음원의 위치를 추적하는 기술 개요 > < 그림 2. 반사 전파 경로를 통해 전달된 신호를 역으로 추적하고 (역-전파 신호: Back-prop

객체 지향형 프로그래밍 언어에서 수학적 연산을 자연스럽게 표현할 수 있는 기술 개발

전산학부 류석영 교수 연구실 (프로그래밍 언어 연구실)은 미국 오라클 연구소의 Guy L. Steele Jr. 박사와의 공동 연구를 통해 객체 지향형 프로그래밍 언어 연구 분야에서 오랫동안 시도해온 수학적 연산을 자연스럽게 표현할 수

안드로이드 자바와 다른 언어로 작성한 코드 사이의 상호작용 중 발생하는 오류를 방지하는 분..

전산학부 류석영 교수 연구실 (프로그래밍 언어 연구실)은 안드로이드 자바와 다른 프로그래밍 언어로 작성한 코드 사이의 상호작용 중에 발생할 수 있는 오류를 프로그램 실행 전에 검출하여 미연에 방지할 수 분석 기술을 개발하였다.

수면의 질을 예측하는 인공지능 알고리즘 개발​

KAIST 전산학부 차미영 교수 연구진이 웨어러블 기기 데이터를 기반으로 불면증 환자의 수면의 질과 환자들 간 불면증상 순위를 예측할 수 있는 해석 가능한 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 수면의 질은 하루의 컨디션을 결정하는 중요한

배터리 전력을 사용하는 실시간 시스템의 실시간성을 보장하면서 배터리의 노화를 줄일 수 있는..

전산학부 신인식 교수 연구팀 (사이버-물리 시스템 연구실)은 성균관대학교 이진규 교수와의 공동 연구를 통해 배터리 전력을 사용하는 실시간 시스템의 실시간성을 보장하면서 배터리의 노화를 줄일 수 있는 기술을 개발했다. 전기차, 무

경쟁 조건 (Race condition)에 의해 발생하는 보안 취약점 검출 자동화 기법 개..

운영체제란 Windows, MacOS, Linux 등 모든 하드웨어와 소프트웨어를 관리하는 소프트웨어로, 사용자의 모든 하드웨어를 조작하고 데이터를 보호하는 매우 강력하고 중요한 소프트웨어이다. 만약 운영체제의 보안 취약점이 해커에게

소프트웨어 테스팅의 성능을 극대화하는 피드백 메커니즘 개발

차상길 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수팀(소프트웨어 보안 연구실)은 사이버보안연구센터(CSRC)의 연구원인 Valentin과 함께 퍼즈 테스팅(fuzz testing)의 성능을 극대화하는 피드백 메커니즘을 개발했다. 해당 기

소프트웨어의 명세와 구현이 같이 진화하는 시스템을 향하여

KAIST 전산학부 류석영 교수 연구팀이 소프트웨어 공학 분야 세계 최고 학회인 IEEE/ACM ASE 2020에 논문 두 편을 발표할 예정이다. ASE는 IEEE/ACM에서 주관하는 소프트웨어 공학 분야 플래그십 학회이며, 한국정보

실시간 고해상도 3D 스캐닝 기술 개발

김민혁 한국과학기술원(KAIST) 전산학부 교수팀(비주얼 컴퓨팅 랩)은 고화질로 3D 콘텐츠를 실시간 구현하는 '텍스처 퓨전' 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA)와 함께 고화질 3차원

Youtube 사용자가 시청하는 비디오 제목을 사용자 모르게 식별하는 기술 개발

Youtube 사용자가 시청하는 비디오 제목을 사용자 모르게 식별하는 기술 개발 - 비디오 오픈 메타데이터를 이용하여 기존 머신러닝 기반 연구보다 30배 빠르고 더 정확하게 비디오 제목 식별 송주형(정보보호대학원),

학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발

그림 1 메타센스(MetaSense)의 학습 과정 그림 2 주어진 데이터로부터 환경 별 학습 단위 생성 과정 그림 3 데이터 수 (1,2,5,10)에 따른 메타센스의 성능 향상 비교