항공전자정보공학과 석사과정 정우재 학생(지도교수 : 정윤호)이 한국전기전자학회 하계학술대회에서 우수논문상을 수상했다. 논문 제목은 ‘가스 분류를 위한 인공신경망 가속기의 설계 및 구현’이며, 유독가스를 감지 및 경고할 수 있는 실시간 감시 시스템에 필요한 기술을 제안했다. 

  정우재 학생은 “최근 유독가스 유출사고가 급증하면서 그에 따른 유독가스 피해 사례가 늘어나고 있지만 유독가스가 무색, 무취라 사전에 인지하기가 어렵기 때문에 다는 점을 감안해 실시간 감시 시스템의 필요성이 높아지고 있다”고 연구의 배경을 설명했다. 기존의 기계학습 기반 가스 감시 기술에는 Multiple layer perceptron(MLP), support vector machine(SVM) 등의 알고리즘이 있지만, 복잡한 학습 알고리즘을 사용하여 학습 시간이 오래 걸린다는 것이 단점으로 지적되었다. 정우재 학생은 이런 단점을 극복할 수 있도록 다른 알고리즘에 비해 비교적 간단한 학습 알고리즘을 사용하는 RCE-NN(restricted coulomb energy neural network) 기반 인공신경망 가속기를 제안했고, 99.2%의 가스 분류 성능과 실시간 학습이 가능함을 증명해냈다.

  그는 “석사과정 중에 쓴 첫 논문으로 우수논문상을 수상하게 되어 뜻깊은 경험이 되었다”고 말하며, 항상 연구에 대한 격려와 지원을 아끼지 않으시는 정윤호 교수님께 감사 드리고 옆에서 큰 힘이 되어주는 연구실원들에게도 감사하다는 말을 전하고 싶다”고 수상소감을 밝혔다.