글번호
15204
작성일
2016.11.30
수정일
2019.10.17
작성자
총관리자
조회수
710

교수소식 - 곽소나 교수팀, 이형준 교수팀

교수소식 - 곽소나 교수팀, 이형준 교수팀 첨부 이미지

산업디자인전공 곽소나 교수팀, ‘제25회 IEEE 국제 로-맨 학술대회 2016’ 최우수포스터논문상 수상

조형예술대학 산업디자인전공 곽소나 교수와 석사과정 강혜미 씨가 8월 26일(금) ~ 31일(수) 미국 뉴욕에서 개최된 '제25회 IEEE 국제 로-맨 학술대회 2016(RO-MAN2016)'에서 최우수포스터논문상을 수상했다.

'IEEE 국제 로-맨 학술대회 2016(RO-MAN 2016)'는 로봇과 인간 간의 상호작용적 소통에 대한 학술대회로, 로보틱스·사회심리학·인지과학·HCI·인간공학·인공지능·디자인을 비롯한 다수 연구 분야의 학제간 연구를 발표하는 학술대회다.

세계 최대 전기·전자·전기통신·컴퓨터 분야 전문가 단체 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)가 주관하는 본 대회에는 MIT공대, 예일대, 코넬대, 조지아공대, 캠브리지대, 와세다대 등을 비롯한 세계 유수의 학교에서 온 연구자들이 총 70여 편의 포스터 논문을 발표했다.

곽소나 교수팀은 '로보틱 지능형 제품에 적합한 자율화 수준'과 관련된 연구를 발표하였다. 지능형 제품이란 기존의 일반 제품에 로보틱 기술이 접목된 제품형 로봇을 의미하는 것으로, 인간의 외형과 행동을 닮은 인간형 로봇과 대비되는 로봇이다.

연구팀은 지능형 제품 중 시장에서 판매되고 있는 청소기로봇을 대상으로 하여, 청소기로봇의 자율화 수준이 사용자의 로봇에 대한 자기 투영 정도에 미치는 영향과, 자기 투영 정도가 최종 제품 평가에 미치는 영향에 대해 연구하였다.

본 연구에서는 청소기로봇의 자율화 수준을 사용자의 개입이 일부 필요한 반자동형 청소기로봇과, 사용자의 개입이 필요하지 않은 자동형 청소기로봇으로 구분하였으며, 각각에 대한 피험자의 평가를 비교 분석하였다.

분석 결과, 피험자들은 자동형 청소기로봇보다 반자동형 청소기로봇에 대해 보다 높은 자기 투영 정도를 보였으나, 최종 제품 평가에 있어서는 반자동형 청소기로봇보다 자동형 청소기로봇을 보다 긍정적으로 평가하였다.

이는 인간형 로봇에 대해 행해진 기존의 유사한 연구와 반대되는 흥미로운 결과를 보인 것으로, 사회적 상호작용을 지원하는 인간형 로봇에 대해서는 자율화 수준이 낮은 반자동형 로봇이 선호되나, 청소와 같이 반복적이며 인간 노동을 대체하는 제품형 로봇의 경우 자율화 수준이 높은 자동형 로봇이 선호됨을 시사한다. 이와 같이 인간형 로봇과 지능형 제품이라는 로봇 유형에 따라 다른 결과를 보인 것이 좋은 평가를 받아 수상의 영예를 안았다.


컴퓨터공학과 이형준 교수 연구팀, 국제 생물정보학 학술대회 ‘InCoB2016’에서 최우수논문상 수상

이형준 교수-이민수 연구교수공과대학 컴퓨터공학과 이형준 교수 연구팀은 9월 21일(수) ~ 23일(금) 싱가포르에서 열린 ‘국제 생물정보학 학술대회(International Conference on Bioinformatics(InCoB) 2016)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.

이번 학술대회에서 이민수 연구교수(주저자)와 이형준 교수(교신저자)는 ‘DMirNet: Inferring Direct microRNA-mRNA Association Networks’라는 주제로 유전자 발현데이터로부터 microRNA와 mRNA의 직접적 연관 네트워크를 추론하기 위한 시스템을 발표해 수상의 영예를 안았다.

microRNA는 유전자 발현을 조절하여 세포 분화, 신호 조절, 여러 종류의 암 등과 같은 다양한 생물학적 처리 과정들의 조절에 참여하고 있어, microRNA과 mRNA사이의 연관 네트워크를 규명하는 것은 생물학적 처리 과정을 이해하는데 매우 중요한 연결고리이다. 연구팀은 유전자 발현 데이터로부터 microRNA와 mRNA 사이의 연관 네트워크를 예측할 때 연관관계들 사이의 연결에 의해 나타나는 간접 연관관계들을 제거하여 예측 성능을 높이고 신뢰성 있는 직접 연관 네트워크 모델을 추론하기 위한 시스템을 제시하였다. 실제 데이터를 사용한 실험에서 제안 시스템은 관련 state-of-the-art 연구에 비해 통계적으로 높은 예측 성능을 나타냈으며, 또한 제안 시스템을 이용하여 다양한 암과 관련되어 있을 것으로 추정되는 새로운 microRNA-mRNA 연관관계 43쌍을 발굴하였다는 점에서 큰 의미가 있다.

이형준 교수는 “본 연구는 사용할 수 있는 정보가 제한적인 대용량 관측 실험 데이터에서 직접적으로 연관되어 있는 객체들을 선별하기 위한 정보공학적 연구로, microRNA와 mRNA 사이의 연관 네트워크 예측 뿐 아니라 다양한 응용분야의 관측 데이터에서 직접적 연관 관계들을 예측하는 작업에 적용될 수 있다”고 설명했다. 해당 논문은 SCI 등재 저널인 BMC Systems Biology (IF 상위 25% 국제 A급 학술지)에 게재될 예정이다.

첨부파일
첨부파일이(가) 없습니다.