1) 회원님들의 요청으로 인하여 수정 및 최종 논문접수 기간을 5월 17일(일)까지 연장하였습니다.
  2) 아래와 같이 훌륭한 강사진들을 모시고 튜토리얼을 진행 합니다.
      많은 신청 바랍니다. 튜토리얼 신청비는 각각 별도로 신청 (일반 10만원, 학생 6만원)  
     : 홈페이지 사전등록 페이지 참조
  3) IT공학교육 개선방안 세미나 - "최고의 교수 길라잡이" 세션에 많은 참석 바랍니다.

6월 22일 13:15 ~ 15:15
문태섭 박사 (삼성종합기술원)		제목 : 딥러닝 기반 이미지 및 순차적 데이터 인식의 최신 연구 동향 최근, 계층적 신경망 (hierarchical neural network) 구조를 갖는 딥러닝(deep learning) 기반의 인식 알고리즘이 다양한 응용 분야에 혁신적인 성능 향상을 가져오고 있다. 본 튜토리얼에서는 먼저 딥러닝 알고리즘의 기본적 구조와 주요 결과들을 간략히 소개한 뒤, 그동안 딥러닝이 가장 큰 성능 향상을 가져온 두 가지 분야 - 이미지 인식 (예: 분류, 검출, 분할) 과 순차적 데이터 인식(예: 음성 인식, 기계 번역) - 에 대해 좀더 자세히 살펴보고자 한다. 즉, 이미지 인식에 주로 사용되는 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)과 순차적 데이터 인식에 주로 사용되는 회귀 신경망(recurrent neural network)의 구조를 설명한 뒤, 이 알고리즘들이 어떻게 이미지 분류나 음성 인식과 같은 문제에 응용되었고, 기준 데이터셋에서 얼만큼의 성능 향상을 가져왔는지 소개한다. 마지막으로, 삼성 종합기술원에서의 딥러닝 연구에 대해서도 간략히 소개하며, 향후 연구 방향에 대해서도 조망해본다.
민동보 교수 (충남대학교)		제목 : 영상 필터링 2.0: 효율적인 경계보존 필터링 기술과 컴퓨터 비전에의 응용           ---> 발표자료 다운받기 경계보존 영상 필터링 기법은 컴퓨터 비전에서 가장 널리 사용되는 핵심 기술로 지난 십 년간 많은 방식들이 제안되어 왔다. 영상신호를 효과적으로 빠르게 처리할 수 있다는 장점으로 인해 필터링 기법들은 컴퓨터 비전뿐만 아니라, 영상 처리와 컴퓨터 그래픽스에서도 널리 사용되고 있다. 응용 분야로는 전통적인 영상 디노이징 (denoising)에서부터 고차원 마르코프 랜덤 모델 (A higher-order Markov Random Field)의 최적화 (optimization)에 이르기까지 매우 다양하다. 본 튜토리얼에서는 경계보존 필터링 기법들을 소개하고, 그들의 이론적 배경과 일반화된 체계를 정리하여 설명한다. 다음으로 필터링 방식에 기반한 컴퓨터 비전과 영상 처리 응용분야들을 소개한다. 마지막으로, 필터링에 기반한 레이블링 최적화 (labeling optimization) 방식을 설명하고, 이들이 공통적으로 겪고 있는 계산상의 복잡도 문제를 해결하는 알고리즘들을 소개한다. 또한, 필터링 기술의 향후 연구방향을 제시하고 이 때 해결해야 하는 문제점들을 소개한다.
6월 22일 15:30 ~ 17:30
제민규 교수 (DGIST)		제목 : Smart Sensor Microsystems: Application-Dependent Integration Approaches      -----> 발표자료 다운받기 With the future filled with a trillion sensors on the way, there is a large variety in the forms of smart sensors for different applications existing or emerging, such as environmental monitoring, smart grid, green transportation, smart home and building, wearables, implants, and so on. The applications of sensors and corresponding use scenarios define desired form factors, operation frequencies and durations, energy sourcing and management strategies, communication distances and data rates, as well as control interfaces and protocols, leading to significantly different microsystem structures and integration approaches eventually. In this talk, the application dependence of the microsystem structures and integration approaches are investigated, along with several examples of the smart sensor microsystem integration across different applications introduced. While we find the optimally crafted system designs and integration strategies can draw the maximum out of currently available technologies on one hand, the study on the other hand reveals the limitations, challenges, and bottlenecks of the technologies to overcome for a leap to the next stage of the sensor world.
채찬병 교수 (연세대학교)		제목 : What will be driving 5G communication networks? In this tutorial, we will be introducing recent activities on 5G communication networks. We first review existing waveforms and multiple access techniques for low-latency and high spectral efficiency. We next explain some key candidates including massive MIMO and full duplex radios.