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성균관대 ICT 명품인재양성사업단 정지우/현상익 연구원, 허재필 교수가 연구한 “Diffusion 모델 기반 스타일 주입 기법”은 Self-attention 구조를 통해 스타일을 주입하는 기법을 제안하여 생성 성능을 크게 향상시켰다. 기존 Diffusion 모델 기반의 스타일 전이 기법들은 추론 단계에서 추가 학습 과정을 요구해 이미지 당 5분 이상의 생성 소요 시간을 필요로 한다. 반면 본 연구에서는 단일 이미지의 스타일을 변화시키는데 15초 내외로 소요되며 기존에 비해 28배 이상 속도를 단축하였다. 본 연구는 AI 분야 최…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 김택현/송현빈 연구원, 박진영 교수가 연구한 “토론형 AI 챗봇 에이전트”는 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 역할 분리형 대화 시스템과 음성 변환 기술을 융합한 토론 생성형 AI 기술이다. 본 시스템은 입력된 주제에 대해 다양한 시각의 발화를 음성과 텍스트로 제공한다. 대화 행위(Dialogue Act)에서 75%의 정확도, 발화 생성(Utterance Generation)에서 0.26의 BLEU 점수로 높은 일관성과 표현력을 보이며 실제 다중 관점 토론 상황에서 논리적이고 설득력 있는 발…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 소재현 연구원, 고종환 교수가 연구한 “삼성 Exynos NPU 활용 온-디바이스 AI 최적화 기술”은 삼성 Exynos NPU(신경망처리장치)와 최적화 기술을 활용하여 모바일 기기에서 고성능 AI 기능을 동시에 수행하고 실시간 건강 데이터를 정밀 분석한다. 이 기술을 활용할 경우 기존 클라우드 서버에 의존하거나 성능 제약이 있던 AI 서비스를 개선한다. 스마트폰 앱으로 실시간 심장 부정맥을 감지해 응급 상황 알림을 받거나, 여러 AI 기능을 동시에 끊김 없이 사용하는 것과 같은 혁신적인 사용자 …
성균관대 ICT명품인재양성사업단 김지훈, 최우석 연구원, 이강윤 교수가 개발한 "RF 기반 전력 전송 시스템과 원거리 전력 충전"은 소형 전자기기에 필요한 전력의 원격 공급으로, 전력 전송의 성능과 에너지 효율성을 높인다. 또한, 기존의 배터리 교체나 충전 과정을 거치지 않고도 전자기기를 사용할 수 있는 편의성을 제공하여 스마트폰 등의 다양한 전자, IoT 기기에 활용할 수 있다. 본 연구는 IEEE TPE등 11건의 세계적인 학술지에 게재되었으며, 6건의 특허가 출원·등록되었다.
성균관대 ICT명품인재양성사업단 공석현, 김태용 연구원, 정종필 교수가 연구한 "Machinery Fault Simulator 디지털 트윈 기반 예지보전 시스템"은 전통적인 회전체 설비의 예지보전 방식을 개선한다. 데이터 생성 시뮬레이터와 디지털 트윈의 결합은 중앙 제어실이 유지보수팀 없이 모든 설비의 이상을 실시간으로 감지하고, 원격으로 조치한다. 공정의 생산성 손실은 최소화되고, 제조 설비는 원활한 동작이 보장되어 생산라인의 안정성이 크게 향상된다. 본 연구는 6건의 국내외 컨퍼런스와 1건의 SCI급 학술지에 …
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Austin 연구원, 추현승 교수가 연구한 "안저영상기반 UFI, CFI 다중질병 진단 소프트웨어 솔루션"은 대조학습으로 다양한 안질환을 동시에 진단하는 AI 기술이다. 초광각 안저영상과 기존 안저영상에서 당뇨성 망막병증, 망막전막증, 녹내장 의증, 황반변성, 망막열공, 망막정맥폐쇄증의 6가지 질환을 최대 99.14%의 AUC로 예측한다. 이를 통해 여러 질환을 한 번에 식별하여 기존 대비 진단 속도와 정확도를 향상시킨다. 본 연구는 3건의 SCI급 저널에 게재되었으며, 2건의 국내…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Bui 연구원, 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 2건의 SCI급 저널에 게재되었으며, 2건의 국내 특허 신청이 진행 중이다.
성균관대 ICT명품인재양성사업단 Pham 연구원, 추현승 교수가 연구한 "초광각 UFI 안저영상을 활용한 고품질 CFI 영상 생성기술"은 UFI 영상으로부터 고품질의 CFI 영상을 생성한다. 한 번의 안저영상 촬영으로 눈의 전체/국소 영역 정보를 제공한다. 삼성서울병원 안과 전문의들은 생성된 CFI 의 시각적 품질이 원본 UFI 대비 최대 80%까지 개선되었다고 평가했다. 이를 통해 UFI만으로 대부분의 눈 질환 진단이 가능하다. 본 연구는 1건의 SCI급 저널과 2건의 국제 학술대회에 게재되었으며, 국내 특허 신…
성균관대 ICT명품인재양성사업단 손소영, 정경희 연구원, 추현승 교수가 연구한 “손 X‒ray의 다중스케일 관심영역을 활용한 뼈나이 예측”은 손 X-ray 이미지에서 성장과 관련된 특징들을 추출하고, 딥러닝 모델로 분석하여 뼈나이를 예측한다. 해당 모델은 3개월 이내의 오차로 우수한 정확도를 보이며, 이를 활용해 가족성 저신장증과 같은 발육지연을 조기진단, 치료할 수 있다. 본 연구는 1건의 Biomedical 분야 최상위 국제 학술대회에 게재되었으며, 1건의 특허가 출원되었다.
성균관대 ICT명품인재양성사업단 김현성 연구원, 추현승 교수가 개발한 “Nugucall: 통화 속 AI비서”는 앱 사용자가 설정한 이름, 문구, 이미지/영상으로 발신자의 정보를 식별할 수 있도록 해준다. 신규 추가된 거대 AI 언어모델 통화비서 기능은 음성대화 내용을 텍스트 요약으로 제공한다. 또한, 통화내용을 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 자동으로 제공한다. AI통화비서는 비즈니스 상황이나 다양한 일상생활에서 사용자 업무의 질을 향상시킬 것으로 기대된다.
