부산대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 '2024년도 생성AI 선도인재 양성 사업'에 최종 선정됐다고 29일 밝혔다.생성AI 선도인재 양성사업은 국내 생성AI 기업의 인력난 해소와 생성AI 시장 활성화를 위해 필요한 석·박사급 고급 인재를 양성하기 위한 산·학 협력형 공동연구 프로젝트를 수행하고, 매년 우수연구자를 생성AI 기업에 파견하는 초격차 생성AI 연구 인력을 양성하고자 정부가 추진하는 것이다.올해 사업에는 전국에서 총 2개의 컨소시엄이 선정됐다. 생성AI 선도 기업이 주관하는 산·학 협력형 인재 양성 사업에 부산대는 '산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성사업단' 컨소시엄으로 선정됐다.이 컨소시엄에는 포티투마루를 주관기관으로 현재 과기부 AI대학원·AI융합대학원 사업을 수행 중인 부산대와 성균관대, 울산과학기술원, 인하대 등 4개 대학이 참여한다.사업 추진을 위해 향후 4년간 72.5억원을 지원받아 글로벌 생성 인공지능 시장을 선도하는 멀티모달 생성형 AI 초격차 기술 공동연구를 수행하고, 이를 기반으로 산업융합형 석박사급 생성AI 고급 인재를 양성하기로 했다.부산대 AI융합대학원은 이번 사업을 통해 생성AI 석·박사급 전문 인력 부족 문제를 해결하고, 세계적인 수준의 초격차 생성AI 기술을 연구하는 지역 거점 역할을 수행할 계획이다.부산대 AI융합대학원은 2020년 과기부 '인공지능융합연구센터 지원사업'과 2023년 과기부 '인공지능융합혁신인재양성 사업'을 통해 일반대학원 AI전공(정보융합공학과)을 설치해 인공지능융합 석·박사 커리큘럼을 운영하고 있다. 이번 사업 선정을 통해 생성AI 관련 대학원 과정 커리큘럼을 강화하고, 생성AI 기술 기반 지산학연 협력을 확대할 계획이다.포티투마루는 RAG(검색 증강 생성)과 MRC(기계독해)를 혼합한 '하이브리드 대형언어모델(LLM)' 자체 기술을 기반으로 생성AI 시장 확장을 진행 중인데, 지난 1월 LGU+로부터 100억원의 투자를 이끌어 내 화제가 됐다. 사업총괄책임을 맡은 김동환 포티투마루 대표는 부산대 정보컴퓨터공학부 출신 동문(93학번)인 것으로 전해졌다.또 이번 사업을 통해 각 대학원당 4~6명의 생성AI 분야 교수진이 산학 협력형 공동연구 프로젝트를 수행한다. 부산대 AI융합대학원은 부산대병원과 연계해서 '멀티모달 환자 데이터 기반 임상 진료차트 자동 생성' 주제로 포티투마루 대형언어모델(LLM) 기술을 멀티모달 의료 데이터에 적용하는 연구를 맡는다.송길태 부산대 AI융합대학원 책임교수는 "이번 사업을 통해 최근 급변하는 생성AI 시장 생태계에 발빠르게 대응하기 위해 인공지능 석·박사 대학원 과정 교육 커리큘럼에 생성AI 최신 기술 교과목을 신설하고, 대형언어모델(LLM) 기반 생성AI 연구 프로젝트를 수행해 부산대가 생성AI 수요 기술 및 전문 인력 공급의 지역 거점 허브 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.출처부산대, 과기부 '생성AI 선도인재 양성 사업' 선정 :: 공감언론 뉴시스통신사 :: (newsis.com)

부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태) 박사과정 최정훈, 석사과정 김기범, 김민욱 학생(좌측부터) 부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태)의 박사과정 최정훈, 석사과정 김기범, 김민욱 학생이 ‘2023년 클라우드기반 AI 아이디어 공모전’에서 우수상을 수상했다. (팀명 : 도로 위의 슈퍼히어로)‘도로 위의 슈퍼히어로’ 팀은 클라우드 기반 인공지능(AI) 시스템 제안으로, 코로나 이후 급증하고 있는 교통법규 위반 사례의 효과적이고 효율적 단속을 위한 ‘영상 기반 교통법규 위반 사례 식별 및 신고 보고서 생성 인공지능 클라우드 플랫폼’ 아이디어를 제안했다.위 대회는 클라우드 기반 AI 활용 아이디어 발굴 및 비즈니스 플랜 제시를 주제로, 부산광역시가 주최하고 (재)부산정보산업진흥원, 인공지능그랜드ICT연구센터, (주)더존비즈온이 공동으로 주관하여, 지난 2023년 9월부터 12월까지 약 3개월에 걸쳐 진행됐다.최정훈, 김기범, 김민욱 학생의 '2023년 클라우드기반 AI 아이디어 공모전 '우수상 수상을 진심으로 축하합니다!

'2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회' 한국보건산업진흥원장상 수상부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태) 석박사통합과정 강동길 학생(좌측에서 네번째)부산대학교 머신러닝 바이오인포매틱스 연구실(지도교수: 송길태)의 석박사통합과정 강동길 학생과 부산대학교 의료인공지능융합전공생 의과대학 이은교, 유준영 학생이 '2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회'에서 한국보건산업진흥원장상을 수상했다. (팀명: 자린고비)보건의료 영의 문제 해결을 위한 인공지능 기술 필요성에 대한 공감대 형성 및 솔루션 탐색을 위해, 의료 현장에서 의료 시계열 데이터의 AI 예측을 통한 병원 내 의료 수요 예측 및 수술 재료 및 공급품 관리 자동화 시스템을 주제로 프로젝트를 진행하였다.위 대회는 의료 현장의 문제점에 대한 인공지능(AI) 활용 아이디어 발굴 및 솔루션 제시를 주제로, 한국보건산업진흥원(KHIDI)가 주관, 보건복지부가 주최하여, 지난 2023년 9월부터 11월까지 약 2개월에 걸쳐 진행됐다.강동길 학생의 '2023 의료 인공지능 아이디어 경진대회' 한국보건산업진흥원장상 수상을 진심으로 축하합니다!

2023 학생주도 연구프로젝트 수상자 정선근·김장현·이시열(장려상), 김기범(우수상), 강재민(최우수상)및 시상자 감진규·전상률·송길태·조준수·김태운 교수 (좌측부터)지난 2023년 12월 8일 AI대학원은 학생주도 연구프로젝트 성과발표회를 대학본부 3층 대회의실에서 개최했다.35개의 연구프로젝트 중 내부 심사를 거쳐 우수 프로젝트로 선정된 AI대학원생 5명 강재민·김기범·이시열·김장현·정선근(22학번)이 구두 발표를 진행했다. 강재민 학생이 최우수상을, 김기범 학생이 우수상을, 이시열·김장현·정선근 학생이 장려상을 각각 수상했다. 학생주도 연구프로젝트는 AI대학원 비교과 프로그램 중 하나로, 학생 스스로 산업 현장의 문제를 발굴하고 해결하는 역량을 배양하는 활동이다. 지난 8월 제안발표회로 시작된 프로젝트는 12월 성과발표회를 끝으로 대단원의 막을 내렸다. 본 행사에서는 AI대학원 학생 및 교수가 온오프라인으로 참여했으며 AI대학원 구성원 간 연구 성과를 공유하는 자리가 됐다.* 강재민 학생 프로젝트- 프로젝트명 : 조영증강 CT 데이터 기반 담도암 자동 진단 시스템- Abstract : 담도암(CCA)은 근치적인 수술 없이는 생존율이 낮아, 효과적인 수술 개입을 위해 초기에 진단이 중요하다. 그러나 담도암 진단은 질병과 관련된 영역을 정확하게 식별해야 하는 어려움이 있어 임상 전문가의 개입이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 조영증강 CT를 기반으로 한 담도암 진 단 자동 시스템을 제안한다. 간과 담도 세그멘테이션을 활용하여 담도 영역을 추출하는 방법을 개발하였고, multi-domain 데이터셋을 활용하여 domain adaptative한 세그멘테이션 모델을 구축하였다. 또한, 적은 데이터와 데이터 불균형을 해결하기 위해 샴 신경망을 기반으로 한 대조 학 습 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 부산대학교 병원의 데이터를 사용하여 학습 및 검증되었으며, f1-score가 0.8621, 정확도가 0.9062로 기존 의 컴퓨터 비전 기반 방법과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.* 김기범 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Hypergraph Representation Learning for Therapeutic Gene Discovery- Abstract : In this study, we introduce an innovative hypergraph representation learning model tailored for the identification of therapeutic genes in heterogeneous biological networks. Utilizing data from comprehensive sources such as HumanNet, GO, Disease Ontology, Human Phenotype Ontology, and DisGeNET, our model uniquely circumvents the need for additional biological classifications of genes. Our approach represents a departure from conventional methods that depend on predefined knowledge in heterogeneous graph representation learning. We validated our model using DisGeNET data, demonstrating its superiority over existing models in gene-disease association(GDA) identification, as evidenced by its F1 score. This method facilitates the accelerated discovery of genes with therapeutic potential, potentially transforming targeted drug discovery processes and reducing reliance on resource-intensive experimental approaches. * 이시열 학생 프로젝트- 프로젝트명 : 딥러닝을 활용한 2D 초음파 영상의 스캔 궤적 추정 및 3D 복원- Abstract : 의료용 초음파(Clinical Ultrasound)는 다양한 임상 분야에서 널리 사용되는 의료 영상 기법이지만, 3차원적인 이미지를 제공하지 못하고 비교적 시야가 작아 습득 영상이 제한된다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 2D 배열의 탐촉자를 이용하거나 위치 센서를 기반으로 스캔 모션을 추적하여 3D 초음파 영상을 습득할 수 있지만, 추가적인 비용이 발생하며 병원 내 다른 장비들과의 전자기적/광학적 간섭에서 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 초음파 탐촉자의 스캔 모션을 추정하고 3D 초음파 볼륨으로 복원하여 데이터 습득 영역을 확장하는 문제에 대하여 다룬다. 제안된 딥러닝 모델은 상관계수 볼륨(Correlation Volume), 광학 흐름(Optical Flow) 등을 비롯한 데이터를 초음파 영상으로부터 생성하여 입력으로 활용한다.* 김장현 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Non-Local Affinity Distillation Network for Lightweight Depth Completion- Abstract : Depth completion is one of the crucial methods to estimate dense depth information of surrounding environments for various real-world applications such as autonomous driving, robotics, and augmented reality (AR). In these real-world applications, it is strictly required for a depth completion model to achieve lightweight network architectures and reduced computational costs to operate in real-time. With this in mind, we propose a non-local affinity distillation network for lightweight depth completion. Furthermore, we propose to utilize guidance from missing LiDAR points to further improve the performance of our network especially regions without LiDAR points.* 정선근 학생 프로젝트- 프로젝트명 : Hybrid Quantum Convolutional Neural Networks for UWB Signal Classification- Abstract : Ultrawideband (UWB) technology provides accurate indoor positioning capabilities. However, indoor environments contain various obstacles leading to significant signal propagation effects. This results in errors in the time-of-arrival- based UWB positioning system. Therefore, UWB signal classification is essential for improving positioning accuracy. This study proposes a hybrid quantum convolutional neural networks (HQCNNs). We used UWB channel impulse response data to demonstrate the performance of the proposed algorithm and compared the benchmarks with HQCNN using the evaluation metrics. The results showed that the HQCNN outperformed the others.

'2023 DATA AI 분석 경진대회' 최우수상 수상부산대학교 데이터베이스/빅데이터 연구실(지도교수: 홍봉희) 석사과정생 오지현 학생 부산대학교 데이터베이스/빅데이터 연구실(지도교수: 홍봉희)의 석사과정 오지현 학생과 부산대 AI활용 빅데이터분석 풀스택서비스 SW개발자 양성과정 수강생 이현진, 홍세현, 김은빈 학생이 '2023 DATA AI 분석 경진대회'(https://dataon-con.kr/bord_view.html?_uid=705 table=notice)에서 최우수상(과기정통부 장관상)을 수상했다. (팀명: 뉴노멀워럴)과학현안 ‘ AWS 관측자료를 활용한 하천 유량 예측 모델 개발' 문제에 참가하여, 비정상성 시계열 데이터를 활용한 섬진강 하천의 수위 예측을 주제로 프로젝트를 진행하였다.동 대회는 DATA 및 AI 기반의 과학·사회적 문제 해결 및 DNA 저변 확대를 목적으로, 한국과학기술정보연구원(KISTI)가 주관, 과학기술정보통신부, 국가과학기술연구회, 대전광역시, 국회도서관가 주최하여, 지난 2023. 5. 30.(화) ~ 10. 27.(금)까지 약 5개월에 걸쳐 진행됐다.오지현 학생의 '2023 DATA AI 분석 경진대회' 최우수상 수상을 진심으로 축하합니다!

11/22~23 부산대학교 운죽정과 10.16 기념관에서 개최된 'AI BUS 2023' 행사 스케치영상입니다. ‘AI BUS’는 ‘AI 부산(BUSAN)’의 약자로 AI 경쟁력을 가진 첨단 도시로 발전하겠다는 의미를 담고 있습니다. 이번 행사는 그 시작으로 AI 관련 소통의 장을 마련해 전 세계에 AI 부산을 알리기 위해 마련되었습니다.이를 위해 ‘사람과 기업을 위한 AI(AI for People and Business)’를 주제로 부산대와 부산대병원, 부산대 AI대학원, 교육부 아이에답(AIEDAP, AI Education Alliance and Policy Lab)이 주관·주최해 전야제와 컨퍼런스를 갖고, AI로 변화할 부산의 모습을 전망하고 사람과 기업을 위한 AI 기술을 논의하였습니다.

11/10(금) 부산대학교 대학본부 3층 대회의실에 진행된 부산대 AI 콜로퀴엄 채용설명회 스케치영상입니다.본 행사에서는 (주)딥노이드의 콜로퀴엄 강연과 채용설명회 및 1:1 채용상담회가 진행되었습니다.

‘2023 자율주행 인공지능 알고리즘 개발 챌린지’ 우수상 수상자 석사과정 이승익, 정민규 (좌측부터) 국토교통부 주관, 한국교통안전공단 주최 ‘2023 자율주행 인공지능 알고리즘 개발 챌린지’ 시상식(2023.10.30, 서울 서초구 한국컨퍼런스센터)에서 부산대학교시각 지능 및 인지 연구실(지도교수: 박진선, https://pnu-viplab.github.io/)의석사과정 이승익, 정민규 학생이 우수상을 수상했다. 자율주행 인공지능 알고리즘 개발 챌린지는 제공된 자율주행 학습용 데이터를 활용하여 자율주행 시 발생 가능한 위험및 사고방지를 위한 객체 인식 알고리즘을 개발하고, 2D x-x-object Detection, 2D SemanticSegmentation, 3D x-x-object Detection의 성능을 합산하여 고득점 순으로 수상자를 선정하였다. 이승익, 정민규 팀은 우수상에 선정되어 상금 200만원을 수상하였다. 이승익, 정민규 학생의 ‘2023 자율주행인공지능 알고리즘 개발 챌린지’ 우수상 수상을 진심으로 축하합니다!

지역 전략 산업에 AI 연구 고도화 및 산학연계 강화 예정▲ 부산대 학생들이 AI 세미나를 진행하고 있는 모습. /부산대부산대가 인공지능융합대학원에 최종 선정됐다. 부산대는 과학기술정보통신부가 지원하는 ‘2023년도 인공지능융합혁신인재양성(AI융합대학원) 사업’에 최종 선정됐다고 18일 밝혔다.이 사업은 AI 융합 분야 석박사급 고급 인재 양성을 위한 대학원 교육과정을 운영하고 현장 데이터에 특화된 AI 연구 인력을 양성하고자 정부가 추진하는 사업이다. 이번 2023년도 인공지능융합대학원 사업은 전국에서 4개 대학이 선정됐으며, 부산대 AI융합대학원(책임교수 송길태·정보컴퓨터공학부 교수)은 2023년 7월부터 최장 4년간 63억 원(국비 52억 5000만 원, 부산시와 부산대 지원금 각각 5억 2500만 원)을 지원받는다.부산대 AI융합대학원은 2020년 과기부 ‘인공지능융합연구센터 지원사업’을 통해 일반대학원 AI전공(정보융합공학과)을 설치해 AI융합 석박사 커리큘럼을 운영해왔다. 이번 사업 선정을 통해 연속으로 사업을 진행하게 됐다.▲ 부산대 AI융합대학원 사업 개요. /부산대부산대 AI융합대학원은 50명 규모의 정원으로, 지역 전략 산업에 연계된 제조·물류, 헬스케어 분야 산·학·연 기반 인공지능 융합 연구를 고도화하고 기업의 AI 기술 수요와 최신 AI 기술 트렌드에 기반해 제조 물류 헬스케어 AI 융합 교과 과정을 혁신하며 채용연계형 특화 트랙 운영 등을 통한 산학 연계를 강화할 계획이다.송길태 부산대 AI융합대학원 책임교수는 “이번 사업을 통해 산학 연계 AI 융합 교육 혁신을 꾀해 입학한 대학원생을 기업이 채용하기 원하는 우수한 인력으로 양성시켜 원하는 기업으로 취업이 연계되고 이를 통해 우수한 학생이 부산대 AI융합대학원에 유치되는 인공지능 인력양성 선순환 체계를 구축하겠다”며 “이를 통해 부산대 AI융합대학원이 지역 내 부족한 AI 인력 수요를 채울 수 있는 지역 거점 AI 인재 양성 허브 역할을 수행할 수 있도록 하겠다”고 밝혔다.출처https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2023/05/18/2023051880170.html추가 기사https://n.news.naver.com/article/056/0011487387?sid=105

AI대학원이 2023년 인공지능융합혁신인재양성사업에 선정되었다. 해당 사업은 4차 산업혁명 및 디지털 대전환의 핵심 기반인 인공지능 융합 분야 석·박사급 실전형 고급인재 양성을 목표로 한다.본 사업은 과학기술정보통신부로부터 향후 3년 6개월간(‘23. 7. ~ ’26. 12) 총 63억원의 사업비를 지원받아 인공지능융합 분야 석·박사급 인재 양성을 위한 대학원 운영에 사용될 예정이다. 본 사업의 선정으로 AI대학원은 인공지능 교육 체계 및 인재 양성 생태계를 전반적으로 혁신하고 동남권 제조·물류, 헬스케어 산업 경쟁력을 향상하고 인공지능 융합 핵심기술을 확보할 것으로 기대한다.그리고 본 사업 선정으로 AI대학원 학생들에게 전액 장학금 지급이 가능하고 현재 2023학년도 후기 신입생을 모집하고 있으며 입학설명회는 오는 5월 11일(목) 오후 4시 30분에 개최될 예정이다.(입학설명회 관련 사항은 공지사항 참고)