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2026학년도 전기 AI시스템공학과 OT자료
2025년 전기 AI시스템공학과 OT자료
2024년 후기 AI시스템공학과 OT자료
2024년 2월 15일(목) 있었던 AI시스템공학과의 OT자료를 공유드립니다.붙임을 확인하여주시고 추가적인 문의사항이 있으신 경우 아래 학과사무실 연락처로 문의 부탁드리겠습니다.담당자: 홍은서이메일: supersapiens@skku.edu전화: 031-299-4671
성균관대 ICT명품인재양성사업단 강재현 연구원, 이강윤 교수가 연구한 “AI 고속 연산 기반 다중 기기 무선충전 SoC”는 여러 기기를 원거리에서 선 없이 충전하는 기술이다. 송신부에서 AI 고속 연산으로 수신기의 위치(X, Y, Z)와 수신 전력을 빠르게 분석하고, 가장 효율적인 빔포밍(Phase Shifting) 조건을 선택한다. 여러 안테나 배열로 된 송신부(Tx)에서 전력을 다방향으로 원거리로 전송하는 방식으로 충전 범위 안에 있는 여러 디바이스를 동시에 무선 충전할 수 있다. 다중 수신기 위치 예측과 고효율 충전 조건 선별…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Bui박사, 추현승 교수가 연구한 "OCT 다중질환 분석/진단/분할 소프트웨어 솔루션"은 눈 OCT 이미지 내 주요한 질환을 딥러닝 방법으로 진단한다. 다양한 크기의 이미지로부터 질환 의심 영역의 핵심적인 정보를 통합하여 처리하고, 그 영역을 분할하여 판독 근거를 제시한다. 노화성 황반변성, 망막상피막, 황반부종을 97.40%의 정확도로 진단하여 안과 전문의들의 진단 효율성을 향상시킨다. 본 연구는 3건의 SCI급 저널과 3건의 상위 1% 학회에 게재되었으며, 3건의 국내 특허로 출…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Bui 박사, 추현승 교수가 연구한 "항-VEGF 치료 후 시력 예측 시스템"은 교차 어텐션(Cross Attention)을 통해 초기 OCT 영상 특징과 바이오마커 등 임상 변수 관계 그래프를 정렬 및 융합하는 멀티모달 AI 기술을 활용해 환자의 치료 후 시력 예후를 정밀하게 분석하는 것이 가능하다. 이 기술을 활용할 경우 추적검사를 통해야만 결과를 알 수 있었던 기존의 사후 대응적 치료 방식을 개선해, 사전에 시력 예후를 조기 예측함으로써 의료진의 최적화된 맞춤형 치료 계획 수립…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Bui 박사, 추현승 교수가 연구한 "다중 스케일 표현학습을 통한 황반변성(AMD) 병변 판독 시스템"은 전역-국소 교차 어텐션(Cross Attention) 및 전문가 협업(Mixture-of-Experts) AI 기술을 활용해 전역 안저 이미지와 중심부 황반 영역의 특징을 동시에 학습하는 것이 가능하다. 이 기술을 활용할 경우 기존의 단순 의료영상 판독 방식을 개선해, 실제 임상의와 동일한 판독 프로세스로 황반변성의 조기 병변을 검출하고 진단 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Bui 박사, 추현승 교수가 연구한 “안저영상 기반 멀티모달 설명가능한 녹내장 진단”은 안저 이미지에서 추출한 시각적 특징과 의학적 전문 지식을 통합한 멀티모달(Multi-modal) AI기술로 설명 가능성과 정확도를 향상시킨다. Cross-attention 기법을 활용해 두 정보를 동시에 분석하여 시신경 유두 함몰, 출혈, 주변 위축 등 녹내장의 주요 징후를 효과적으로 포착한다. 이 기술은 녹내장 진단에서 정확도 98.5%의 높은 성능을 보이며, 조기 발견과 오분류 감소를 통해 신뢰할 수 있는 진단…
