박사과정 김민식 학생, 삼성휴먼테크논문대상 장려상 수상

석사과정 김민우 학생, 해동우수논문 우수상 쾌거

 

▲전기컴퓨터공학과 박사과정 김민식 학생(사진 왼쪽)과 석사과정 김민우 학생(사진 오른쪽)

 

 

전기컴퓨터공학과 학생들이 국내에서 열린 논문발표에서 연이어 우수한 성적을 거뒀다.

 

전기컴퓨터공학과 박사과정 김민식(지도교수·박대영) 학생은 최근 열린 ‘제29회 삼성휴먼테크논문대상’에서 Communication & Networks 분과에서 장려상을 받았다.

 

김민식 학생은 ‘Joint Device Selection and Beamforming Vector Design in Over-the-Air Federated Learning(무선 연산 연합학습을 위한 빔포밍 벡터 설계 및 사용자 선택)’을 주제로 한 논문을 통해 여러 장치가 훈련한 인공지능 모델을 무선 통신으로 수집해 학습하는 무선 연합 학습의 최적화 방법을 제안했다.

 

삼성휴먼테크논문대상은 삼성전자가 과학기술 분야 우수한 신진 과학자를 발굴하고 육성하기 위해 1994년 만든 상이다. 대학교와 고등학교 부문으로 나눠 실시하고 있으며, 대학 부문은 매년 총 10개 분과에서 금·은·동·장려상을 시상하고 있다.

 

김민식 학생은 인공지능융합연구센터와 4단계 BK21 인공지능 교육연구단 소속으로 전기컴퓨터공학과 박대영 교수의 지도를 받으며 인공지능 기반의 신호 검출과 무선 연합 학습 등 연구를 수행해왔다.

 

김민식 학생은 “교수님의 열정적인 지도를 바탕으로 열심히 한 결과로 이번 상을 받을 수 있었다”며 “앞으로도 좋은 연구자가 될 수 있도록 더욱 노력할 것”이라고 말했다.

 

전기컴퓨터공학과 석사과정 김민우(지도교수·박대영) 학생은 2023년도 한국통신학회 동계종합발표회에서 해동우수논문 우수상을 받았다.

 

‘Learnable Binary MIMO Detection based on Inexact ADMM(Binary MIMO 시스템을 위한 ADMM 기반의 신호 검출 네트워크)’을 주제로 한 논문으로 상을 받은 김민우 학생은 단일 비트 ADC(아날로그 디지털 변환기)를 사용하는 MIMO(다중입력 다중출력) 시스템에서의 효율적인 신호 검출 기법을 제안했다.

 

김민우 학생은 Binary(바이너리) MIMO 시스템의 신호 검출 성능을 최대화하기 위해 반복 알고리즘에 인공 신경망을 접목한 새로운 신호 검출 방식을 제안했다. 실험을 통해 이 같은 방식이 기존 알고리즘보다 빠른 속도로 정확한 신호를 검출한다는 점도 확인했다.

 

김민우 학생도 인공지능융합연구센터와 4단계 BK21 인공지능 교육연구단 소속으로 전기컴퓨터공학과 박대영 교수의 지도 아래 인공지능 기반의 신호 검출과 MIMO 시스템 등의 연구를 활발히 진행하고 있다.

 

김민우 학생은 “교수님의 지도에 따라 통신 분야에 인공지능을 더해 연구한 게 큰 도움이 됐다”며 “현재 연구 중인 기술을 더욱 고도화해 미래 산업에 기여하는 공학자가 되고 싶다”고 소감을 말했다.

 

 

 

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