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한동수 교수, ACM CoNEXT 2020 학술대회 프로그램 체어 선임 우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수가 제16회 ACM CoNEXT (International Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies) 프로그램 체어 (PC Chair) 로 선임됐다. ACM CoNEXT 학술대회는 ACM의 컴퓨터 네트워크 전문가 그룹 (SIG)인 ACM SIGCOMM에서 주최하는 대표적 학회 중 하나로 한국정보과학회에서는 최우수 학술대회로 분류되고 있다. 한동수 교수는 아시아 기관 출신으로서는 대회 역사상 처음으로 프로그램 체어로 선임됐다. 한 교수는 Max Planck Institute for Informatics의 Anja Feldmann 교수와 공동 프로그램 위원장 직을 수행하며, 본 학술대회 프로그램 구성을 위하여 우리대학 전기및전자공학부 김성민 교수를 포함한 세계적 연구자 40명을 프로그램 위원으로 선임했다. 본 학술대회의 논문 투고는 6월말에 이루어지며, 학술대회는 12월 1-4일에 개최된다. ACM CoNEXT 2020 학회 홈페이지 : https://conferences2.sigcomm.org/co-next/2020/#!/home ​
2020.05.28 조회수 845
2019.11.08 조회수 990
한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발 〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다. 여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다. 이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다. 이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다. 연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다. 연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다. 제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다. 사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다. 연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다. 이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다. 한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다. 비디오 자료 링크 주소 1. https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst = □ 그림 설명 그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우) 그림2. 기술 개념도 그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정 ​
2018.10.30 조회수 2549
산학협력단, 융합캡스톤디자인 성과 발표회 KAIST 학부생들이 중소기업의 애로기술 해결사로 나섰다. 우리 대학은 11일(금) 오전 교내 창의학습관 로비에서 학부생, 교원, 기업 관계자 등 50여명이 참여한 가운데 ‘융합캡스톤디자인 성과 발표회’를 열었다. KAIST가 지난 봄학기 부터 시작한 ‘융합캡스톤디자인’과목은 학생들이 전공과목에서 배운 공학이론을 바탕으로 기업이 풀기 어려운 애로기술을 정규수업에서 집중적으로 연구해 그 해결책을 찾는 수업이다. 수업은 서로 다른 전공을 가진 5명 내외의 학생들이 팀을 이뤄 △ 대상기업 제품의 문제점이 무엇인지 △ 그 원인은 무엇인지 △ 문제해결을 위한 시스템을 어떻게 설계할 것인지 등의 논의를 거쳐 결론을 내고 시제품까지 제작해 보는 순서로 진행된다. 이번 발표회에는 가을학기 수업에서 프로젝트를 진행 중인 6개 팀의 학생대표들이 연구주제에 대해 발표하고 이어 부스별로 시제품 시연행사도 진행한다. 첫 발표자로 나선 기계공학과 조성현 학생은 ‘라디오맵 자동 수집을 위한 로봇 시스템 설계’를 주제로 발표하고 이어 기계공학과 도종용 학생이 ‘수면패턴 측정패드’를 주제로 발표한다. 이밖에 △ 기계공학과 김완수 학생의 ‘소음 측정기’ △ 기계공학과 김영웅 학생의 ‘햅틱 핸들’ △ 화학과 김다미 학생의 ‘마이크로 니들 주름 개선’ △ 기계공학과 이준영 학생의‘지문촬영 툴 개발’등의 발표도 진행된다. 학생들이 개발한 기술은 이미 특허출원을 모두 마쳤으며, 해당기업은 시장성을 평가해 그 기술을 상용화 할 예정이다. 최근 공학교육이 논문중심의 평가로 인해 학생들이 논문쓰기에만 관심을 갖는다는 지적이 있으나, 이번 프로젝트 도입으로 국내 공학교육의 틀이 현장중심으로 새롭게 바뀔 것으로 기대된다고 KAIST는 밝혔다. 이번 프로젝트에 참여한 김완수 KAIST 기계공학과 학생 은“이번 프로젝트는 공학이론이 현장에 어떻게 적용되는지를 시험해 볼 수 있는 기회이자 다른 전공자들의 아이디어를 얻을 수 있는 소중한 자리였다”라고 소감을 밝혔다. 한편, 이번 프로젝트 지도교수로는 기계공학과 박수경 교수와 이익진 교수, 산업디자인학과 배석형 교수, 생명공학과 김유천 교수, 전산학부 한동수 교수, 전기 및 전자공학부 윤준보 교수가 참여했다. 끝. ​
2015.12.11 조회수 8023
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2013.11.06 조회수 6407