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- 학부 4학년 채형주 학생, 세계 최고 인공지능학회 ‘AAAI 2023’에 논문 채택 (2022-11-02)
- 컴퓨터과학과 학부 4학년에 재학 중인 채형주 학생의 1저자 논문이 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 세계인공지능학회(AAAI 2023) 데모 세션에 채택되었다. IBM Watson 등 다양한 인공지능 기반 어플리케이션이 소개되어온 해당 세션은 채택률이 10% 초반대에 불과할 정도로 경쟁이 매우 치열하다. 채택된 논문의 제목은 “TUTORING: Instruction-grounded Conversational Agent for Language Learners”로, 인간 학습자와 대화를 통해 영어회화 수업을 진행하는 인공지능 튜터를 제안하였다. 해당 대화모델 기술은 기존 접근법인 단순 잡담용 칫챗(chit-chat)이나 시나리오 기반 챗봇에서 벗어나, 전문 튜터처럼 교육 자료를 대화에 활용하는 방법을 데이터 기반으로 학습하여 교육용 인공지능의 수준을 한층 향상시켰다는 점에서 그 성과를 인정 받았다. 해당 연구결과는 내년 2월 미국 워싱턴DC에서 열리는 학회기간에 시연될 예정이며, 채형주 학생의 개인 유튜브 채널[1]에서 미리 살펴볼 수 있다. [1] TUTORING: Instruction-grounded Conversational Agent for Language Learners, Hyungjoo Chae et al., AAAI 2023, https://www.youtube.com/watch?v=WTK1Yla_Z_o
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 유민기, 송재용, 이혜윤, 이정후 학생, PACT 2022 학회에서 Best Paper Award 수상 (2022-10-19)
- 2022년 10월 8일~중 미국 시카고에서 개최된 31st International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT 2022) 국제학술대회에서 연세대학교 컴퓨터과학과 소속 대학원생들이 작성한 논문이 Best Paper Award를 수상하였다. PACT는 컴퓨터 아키텍처 및 컴파일러 분야에서 국제적 인지도가 매우 높은 국제 학술대회이며, Best Paper Award는 PACT 2022 학회에 게재된 50편의 논문 중 최고의 평가를 받은 단 하나의 논문에게만 주어진다. Best Paper Award를 받은 논문의 제목은 "Slice-and-Forge: Making Better Use of Caches for Graph Convolutional Network Accelerators"이며, 컴퓨터과학과 소속 유민기 학생과 송재용 학생이 공동 1저자들이며, 연세대학교 컴퓨터과학과 소속 이혜윤 학생, 이정후 학생, 그리고 김영석 교수가 김남형 박사(삼성전자) 및 이진호 교수(서울대학교)와 공저한 논문이다. Mingi Yoo, Jaeyong Song, Hyeyoon Lee, Jounghoo Lee, Namhyung Kim, Youngsok Kim, and Jinho Lee, "Slice-and-Forge: Making Better Use of Caches for Graph Convolutional Network Accelerators," in Proc. 31st International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT), Oct. 2022
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 인공지능학과 황성재 조교수, 인공지능 국제학술대회 UAI 2022에서 Best Paper Award 수상 (2022-09-06)
- 인공지능학과 황성재 조교수(MICV Lab.)와 피츠버그대학 연구진은 지난 8월 에인트호번에서 열린 제38회 UAI 2022(Uncertainty in Artificial Intelligence)에서 Best Paper Award(최우수논문상)를 수상했다. UAI는 인공지능 분야 최고 권위 국제학술대회 중 하나이며, Best Paper Award은 올해 제출된 총 712개의 논문 중 최고의 평가를 받은 단 하나의 논문에게만 주어진다. 해당 논문인 “PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multiclass Learners”는 domain adaptation 기법들이 자주 사용하는 multiclass neural networks의 non-uniform sample complexity를 이론적으로 설명한 최초의 연구 결과이며, 깁스 샘플링이 필요한 divergence는 PAC-Bayesian bound를 이용해 다양한 컴퓨터 비전과 자연어 처리 데이터에 대한 실용성을 입증한다. Anthony Sicilia, Katherine Atwell, Malihe Alikhani, and Seong Jae Hwang. "PAC-Bayesian Domain Adaptation Bounds for Multiclass Learners." In The 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. 2022.
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 학부 4학년 김승원, 주세준, 채형주 학생, 국제 자연어처리 학회 COLING 2022 논문 채택 (2022-08-24)
- 컴퓨터과학과 학부 4학년에 재학중인 김승원, 주세준, 채형주 학생의 공동 1저자 논문이 국제 자연어 처리 학회 ’COLING 2022(International Conference on Computational Linguistics)’에 accept 되었다. 해당 논문은 “Mind the Gap! Injecting Commonsense Knowledge for Abstractive Dialogue Summarization”[1]으로, 이는 세 학생이 인공지능학과 대화지능 연구실에서 ‘CSI410:소프트웨어종합설계’를 통해 여진영 교수님의 지도를 받으며 연구한 결과물이다. 이번 논문은 최신 언어 AI모델의 등장에도 불구하고 여전히 사람 간의 대화를 기계가 이해하고 요약하는 것에 큰 어려움을 겪고 있는 문제점을 해결하기 위해 사람의 상식정보를 모델에 주입하는 새로운 학습 기술을 제시하고 효용성을 검증해 보였다. 해당 연구 결과는 오는 10월 열리는 학회 기간에 발표될 예정이다. [1] Seungone Kim, Sejune Joo, Hyungjoo Chae, Chaehyeong Kim, Seung-won Hwang, Jinyoung Yeo, “Mind the Gap! Injecting Commonsense Knowledge for Abstractive Dialogue Summarization”, COLING 2022
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07