전자공학과 석사과정 성민서 학생 수상
양자 인공 신경망 활용한 레이다 이미지 분류 기법 연구 성과
성민서 학생이 소속된 인공지능(AI) 레이다/RF연구실은 AI 및 양자 컴퓨팅을 이용한 ▲레이다 신호처리 ▲응용 전자기학 ▲안테나 설계와 관련된 다양한 분야의 연구를 수행하고 있다.
이번 대회에서 성민서 학생은 레이다 기반 로봇 개 분류 성능 향상을 위해 양자 인공 신경망 학습 방식을 제안한 논문 '상관관계 정규화 CNN-QNN을 활용한 레이더 마이크로 도플러 기반 로봇견 분류(Correlation-Regularized CNN-QNN for Radar Micro-Doppler Robotic Dog Classification)'로 최우수논문상을 수상했다.
특히 연구에서는 기존 고전 모델과 다른 데이터 속성(피처) 간의 상관관계를 고려한 추출 방식을 도입해 분류 성능을 개선했다. 이를 통해 양자 인공 신경망을 활용한 레이다 이미지 분류 기법 발전을 도모했다는 평을 받았다.
한편 김영욱 교수 연구실은 양자 컴퓨팅을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 표적 식별 연구를 이어오고 있으며, '대학생 창의설계 경진대회'에서 소속 학부연구생 팀이 장려상을 받는 성과를 보였다.
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