- AI 분야 2019-2020년 가장 혁신적인 논문 20편 선정, 대학원생 저자들에게 장학금 수여
- 20편 중 10편이 서울대 학생 논문, 컴퓨터공학부 유재민 학생은 유일하게 2편 선정
(퀄콤 혁신 연구장학금 수상자. (왼쪽부터) 김동주, 김병창, 김재겸, 문경식, 백성용, 유재민, 이수찬, 이세형, 정연우)
AI, 머신러닝, 자율주행 분야에서 가장 우수한 대학 논문을 선발해 저자 학생들에게 조건 없는 장학금을 지급하는 퀄컴 이노베이션 펠로우십(Qualcomm Innovation Fellowship)에서 서울대 대학원생의 논문 10편이 선정되어 학생 9명이 장학금 400~800만원을 받았다.
퀄컴은 혁신적인 연구를 수행하는 학생들을 격려하기 위해 2009년부터 매년 펠로우십을 운영하고 있으며, 미국과 유럽의 대학에서 시작해 인도와 한국에도 확대하고 있다고 밝혔다.
2020년 처음으로 한국을 대상으로 열린 ‘퀄컴 이노베이션 펠로우십’에서는 150편의 논문이 제출되었으며 서울대 10편, 카이스트 8편, 포스텍 1편, 성균관대 1편을 포함해 최종 20편이 선정되었다.
서울대 컴퓨터공학부 유재민 학생은 딥러닝 학습 데이터를 추출하는 논문과 그래프 샘플링 연구 논문이 모두 선정되어 유일하게 2개의 펠로우십을 수상했다.
컴퓨터공학부 김동주 학생(지도교수 김건희)은 바둑과 같이 인공적으로 설계된 환경이 아닌 실제와 같이 불균형한 데이터가 혼재하는 환경에서도 지속적으로 학습할 수 있는 AI 알고리즘을 고안하는 문제를 연구한다. 김동주 학생은 불균형한 데이터에서 파티션 메모리를 샘플링하는 방법으로 기존 문제를 극복한 논문을으로 펠로우십에 선정되었다.
컴퓨터공학부 김병창 학생(지도교수 김건희)은 챗봇이 대화할 때 의미 없는 내용과 유용한 내용을 구분하게 하는 인공지능 대화 모델을 개발하여 관련 논문으로 펠로우십에 선정되었다 .
컴퓨터공학부 김재겸 학생(지도교수 김건희)은 메타 트레이닝 방법들이 겪는 학습 시점과 테스트 시점 사이의 도메인 갭에 따른 문제를 해결하기 위해 테스트 시점에 주어지는 소량의 레이블드 데이터로 임의의 모델의 결정 바운더리에 대해 적대적 샘플을 생성해 모델을 업데이트하는 방법론을 설계하고 퓨샷 분류 문제에서 그 효과를 보인 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
전기정보공학부 문경식 학생(지도교수 이경무)은 단일 이미지로부터 사람의 3D 자세와 형태를 추정할 수 있는 방법인I2L-MeshNet을 연구한 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
전기정보공학부 백성용 학생(지도교수 이경무)은 적은 양의 데이터로도 딥러닝 모델을 학습할 수 있는 새로운 meta-learning 방법을 연구한 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
컴퓨터공학부 유재민 학생(지도교수 강유)은 딥 러닝 모델이 학습한 지식을 인공 데이터 형태로 추출하는 논문과 효율적인 그래프 추론을 위해 대용량 그래프를 샘플링하는 논문으로 2개의 펠로우십에 선정되었다 .
컴퓨터공학부 이수찬 학생(지도교수 김건희)은 사람의 개입 없이 자동으로 모델 구조를 확장하며 여러 종류의 태스크를 순차적으로 배워나갈 수 있는 지속학습 모델을 설계한 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
전기정보공학부 이세형 학생(지도교수 윤성로)은 인공신경망의 적대적 학습(adversarial training)에서 보이는 일반화 문제를 개선할 수 있는 데이터 보강법(data augmentation)을 연구한 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
컴퓨터공학부 정연우 학생(지도교수 송현오)은 복잡하게 꼬인 데이터에서 데이터를 가장 잘 표현하는 이산 정보와 연속 정보를 분리해내는 방법을 연구한 논문으로 펠로우십에 선정되었다.
서울대학교 AI연구원 장병탁 교수는 “퀄컴과 같은 글로벌 기업에서는 당장 기업에서 활용할 수 없더라도 혁신적인 아이디어를 생각해 내고 도전적인 연구를 하는 학생들에게 지원을 아끼지 않는다.”고 강조하고, “국내에서도 젊은 연구자들의 아이디어에 더 투자해 주기 바란다.”고 당부했다.
