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강유(컴공 57) 교수 연구실, 송현오 교수 연구실 2020년 SW 스타랩 선정 등록일 : 2020-05-20 16:17:42 / 조회 : 518
강유 교수 연구실, 2020년 SW스타랩에 선정 ▲ 강유 교수(서울대) 1. 기사에 대한 전체 내용 요약 강유 교수가 이끄는 데이터 마이닝 연구실이 과학기술정보통신부의 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’에 최종 선정되었다. 강유 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 받아 ‘다양한 응용과 환경을 지원하는 유연하고 효율적인 모델 압축 기술 개발’에 관한 연구를 진행한다. 2. 성과에 대한 구체적인 내용 (6하원칙, 차별점 부각) 과학기술정보통신부는 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’ 최종 선정 연구실 7곳을 22일 발표했다. 서울대, 고려대, 숭실대, 한국과학기술원 등 4개 대학에서 총 7개 연구실이 이름을 올렸다. SW스타랩은 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘 등 5대 소프트웨어 핵심기술 분야의 기초×원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석×박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다. 현재까지 석사 141명, 박사 69명 등 234명의 최고급 인력을 배출했다. 2015년 10개 등 올해까지 총 36개 연구실을 선정해 공개SW 방식으로 운영하고 있다. 올해 SW스타랩에는 총 42개 연구실이 신청해 전년(4.5:1)보다 높은 6:1의 경쟁률을 기록했다. 강유 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 바탕으로 ‘다양한 응용과 환경을 지원하는 유연하고 효율적인 모델 압축 기술 개발’에 관한 연구를 진행한다. 최근에는 딥러닝 모델의 크기가 급격히 커지고 있기 때문에 모바일이나 IoT 등 제한된 환경에서 딥러닝 기술을 활용하기 어렵다. 본 연구에서는 경량화된 딥 러닝 모델을 설계하고 학습하는 기술과, 이미 학습된 모델이 주어졌을 때 이를 압축하는 기술을 연구한다. 특히, 훈련 데이터가 부족한 경우에 효율적으로 모델을 압축하는 독자적인 연구를 진행한다. 연구 성과는 모바일 AI, 임베디드 시스템, 엣지 컴퓨팅 등에 적용될 것으로 기대된다. 연구실 홈페이지: https://datalab.snu.ac.kr/ [문의사항-추후 기자가 문의 시 연락할 수 있는 담당자 정보 기재] 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 유재민 jaeminyoo@snu.ac.kr 송현오 교수 연구실, 2020년 SW스타랩에 선정 ▲ 송현오 교수(서울대) 1.기사에 대한 전체 내용 요약 송현오 교수가 이끄는 머신러닝 연구실이 과학기술정보통신부의 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’에 최종 선정되었다. 송현오 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 받아 ‘독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발’에 관한 연구를 진행한다. 2. 성과에 대한 구체적인 내용(6하원칙, 차별점 부각) 과학기술정보통신부는 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’ 최종 선정 연구실 7곳을 22일 발표했다. 고려대, 서울대, 숭실대, 한국과학기술원 등 4개 대학에서 총 7개 연구실이 이름을 올렸다. SW스타랩은 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘 등 5대 소프트웨어 핵심기술 분야의 기초×원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석×박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다. 현재까지 석사 141명, 박사 69명 등 234명의 최고급 인력을 배출했다. 2015년 10개 등 올해까지 총 36개 연구실을 선정해 공개SW 방식으로 운영하고 있다. 올해 SW스타랩에는 총 42개 연구실이 신청해 전년(4.5:1)보다 높은 6:1의 경쟁률을 기록했다. 기초×원천 SW기술 연구를 위한 최장 8년(4+4년)의 장기지원과 석×박사 연구원 등 전체 참여인력 참여율을 40% 이상으로 의무화해 원천기술 확보와 인력양성의 두가지 목표를 달성할 예정이다. 송경희 과기정통부 소프트웨어정책관은 “소프트웨어의 중요성이 강조되는 디지털 대전환의 시기에 소프트웨어 분야 기초×원천기술의 확보가 융합과 혁신을 이끄는 기반이 될 것”이라며 “소프트웨어 스타랩이 세계적인 성과를 내고 뛰어난 연구개발 인재를 양성하는 핵심적인 역할을 할 수 있도록 정부가 적극 지원하겠다.”라고 밝혔다. 송현오 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 바탕으로 ‘독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발’에 관한 연구를 진행한다. 구체적으로 머신러닝 기술의 실제 작동 상황에서 일어나는 왜곡, 악의적 공격, 정보 편향 등에 대처 가능하고, 사용자와 능동적으로 상호작용하며 사용자 최적화를 이루는 실제 적용 가능 학습 지능을 개발한다. 연구 성과는 자율주행, 보안, 교육, 모바일 AI 등 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다. 연구실 홈페이지: https://mllab.snu.ac.kr [문의사항-추후 기자가 문의 시 연락할 수 있는 담당자 정보 기재] 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 안가온 white0234@mllab.snu.ac.kr

강유(컴공 57) 교수 연구실, 송현오 교수 연구실 2020년 SW 스타랩 선정 등록일 : 2020-05-20 16:17:42 / 조회 : 518

강유 교수 연구실, 2020년 SW스타랩에 선정

▲ 강유 교수(서울대)

1. 기사에 대한 전체 내용 요약

강유 교수가 이끄는 데이터 마이닝 연구실이 과학기술정보통신부의 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’에 최종 선정되었다. 강유 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 받아 ‘다양한 응용과 환경을 지원하는 유연하고 효율적인 모델 압축 기술 개발’에 관한 연구를 진행한다.

2. 성과에 대한 구체적인 내용 (6하원칙, 차별점 부각)

과학기술정보통신부는 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’ 최종 선정 연구실 7곳을 22일 발표했다. 서울대, 고려대, 숭실대, 한국과학기술원 등 4개 대학에서 총 7개 연구실이 이름을 올렸다. SW스타랩은 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘 등 5대 소프트웨어 핵심기술 분야의 기초×원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석×박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다. 현재까지 석사 141명, 박사 69명 등 234명의 최고급 인력을 배출했다. 2015년 10개 등 올해까지 총 36개 연구실을 선정해 공개SW 방식으로 운영하고 있다. 올해 SW스타랩에는 총 42개 연구실이 신청해 전년(4.5:1)보다 높은 6:1의 경쟁률을 기록했다.

강유 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 바탕으로 ‘다양한 응용과 환경을 지원하는 유연하고 효율적인 모델 압축 기술 개발’에 관한 연구를 진행한다. 최근에는 딥러닝 모델의 크기가 급격히 커지고 있기 때문에 모바일이나 IoT 등 제한된 환경에서 딥러닝 기술을 활용하기 어렵다. 본 연구에서는 경량화된 딥 러닝 모델을 설계하고 학습하는 기술과, 이미 학습된 모델이 주어졌을 때 이를 압축하는 기술을 연구한다. 특히, 훈련 데이터가 부족한 경우에 효율적으로 모델을 압축하는 독자적인 연구를 진행한다. 연구 성과는 모바일 AI, 임베디드 시스템, 엣지 컴퓨팅 등에 적용될 것으로 기대된다.

연구실 홈페이지: https://datalab.snu.ac.kr/

[문의사항-추후 기자가 문의 시 연락할 수 있는 담당자 정보 기재]
서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 유재민 jaeminyoo@snu.ac.kr

송현오 교수 연구실, 2020년 SW스타랩에 선정

▲ 송현오 교수(서울대)

1.기사에 대한 전체 내용 요약

송현오 교수가 이끄는 머신러닝 연구실이 과학기술정보통신부의 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’에 최종 선정되었다. 송현오 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 받아 ‘독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발’에 관한 연구를 진행한다.

2. 성과에 대한 구체적인 내용(6하원칙, 차별점 부각)

과학기술정보통신부는 ‘2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩’ 최종 선정 연구실 7곳을 22일 발표했다. 고려대, 서울대, 숭실대, 한국과학기술원 등 4개 대학에서 총 7개 연구실이 이름을 올렸다.

SW스타랩은 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘 등 5대 소프트웨어 핵심기술 분야의 기초×원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석×박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다. 현재까지 석사 141명, 박사 69명 등 234명의 최고급 인력을 배출했다.

2015년 10개 등 올해까지 총 36개 연구실을 선정해 공개SW 방식으로 운영하고 있다. 올해 SW스타랩에는 총 42개 연구실이 신청해 전년(4.5:1)보다 높은 6:1의 경쟁률을 기록했다.

기초×원천 SW기술 연구를 위한 최장 8년(4+4년)의 장기지원과 석×박사 연구원 등 전체 참여인력 참여율을 40% 이상으로 의무화해 원천기술 확보와 인력양성의 두가지 목표를 달성할 예정이다.

송경희 과기정통부 소프트웨어정책관은 “소프트웨어의 중요성이 강조되는 디지털 대전환의 시기에 소프트웨어 분야 기초×원천기술의 확보가 융합과 혁신을 이끄는 기반이 될 것”이라며 “소프트웨어 스타랩이 세계적인 성과를 내고 뛰어난 연구개발 인재를 양성하는 핵심적인 역할을 할 수 있도록 정부가 적극 지원하겠다.”라고 밝혔다.

송현오 교수 연구진은 SW스타랩 과제의 지원을 바탕으로 ‘독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발’에 관한 연구를 진행한다. 구체적으로 머신러닝 기술의 실제 작동 상황에서 일어나는 왜곡, 악의적 공격, 정보 편향 등에 대처 가능하고, 사용자와 능동적으로 상호작용하며 사용자 최적화를 이루는 실제 적용 가능 학습 지능을 개발한다. 연구 성과는 자율주행, 보안, 교육, 모바일 AI 등 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.

연구실 홈페이지: https://mllab.snu.ac.kr

[문의사항-추후 기자가 문의 시 연락할 수 있는 담당자 정보 기재]
서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 안가온 white0234@mllab.snu.ac.kr