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[2024. 12. 13.] 연세대 공학대학원, ‘2024 YONSEI AI SHOWCASE’ 성료 2024.12.13

신촌 홍보팀

연세대 공학대학원, ‘2024 YONSEI AI SHOWCASE’ 성료

- 총 22개 팀 참가... 최신 연구 성과 발표 및 인공지능 기술의 미래 방향 논의 -

연세대학교 공학대학원 인공지능전공이 한 해 동안의 연구 성과를 공유하고 인공지능 기술의 미래를 모색하기 위한 ‘2024 YONSEI AI SHOWCASE’를 성공적으로 개최했다.

이번 행사는 12월 12일 오후 7시부터 9시까지 연세대 서울캠퍼스 4공학관 로비에서 진행됐으며, 학생들과 전문가들이 함께 인공지능 기술의 발전 방향에 대해 논의하는 뜻깊은 자리로 꾸며졌다.

이날 쇼케이스에서는 총 22개 팀이 참여해 혁신적인 연구 성과를 선보였다. 발표된 프로젝트는 인공지능의 다양한 응용 분야를 아우르며, 학계와 산업계 모두에서 주목받을 만한 성과들을 포함했다.

주요 프로젝트로는 ▲‘The Glory Season 2’의 Language Model을 활용한 Image captioning multimodal 모델 개발 ▲‘DataWizards’의 RAG 기반 대화형 상품 검색 모델 연구 ▲‘freescription’의 LLM 모델에서의 언어 간 성능 및 번역 품질 비교 연구 ▲‘SLAM DUNK’의 VLM을 활용한 예술작품 질문 응답 시스템 ▲‘Dressup’의 개인 옷장 데이터를 활용한 가상 의상 시뮬레이션 관련 Diffusion model ▲‘OS(Olympic Spirit)’의 LLM을 활용한 경력직 채용 면접 사전 평가 등이 포함됐다.

또한, ▲‘세나개 (세상에 나쁜 개인정보는 없다)’의 프라이버시 보장과 양질의 Synthetic Data 생성 방향 연구 ▲‘Sound Doctrine’의 Modular-RAG 기반 그래프를 활용한 고성능 이미지 검색 관련 연구 ▲‘Promtorial’의 LLM을 이용한 Embodied AI 문제 해결 ▲‘래그타임’의 RAG를 활용한 문서요약/질의응답/감성분석 등 다양한 task에 대한 한글 LLM의 모델의 성능 평가 ‘아빠(AFA)! 어디가?’의 항공교통관제 도메인에서의 ASR 성능 향상 연구 ▲‘산전수전’의 MoE(Mixture of Experts) 기반 위로Bot 개발 ▲‘ReTs go’의 미국 YELP 데이터 기반 서울 카카오 음식점 추천 시스템 개발 등이 큰 관심을 받았다.

이 외에도 ▲‘김장박이정’의 강화학습을 통한 모델 경량화 ▲‘날쌘뉴런’의 Self Supervised Knowledge Distillation ▲‘Harmony Hackers’의 일기에 맞는 음악 생성 기술 개발 ▲‘TALMO’의 CoT, RAG를 활용하여 의료사진으로부터 진단 및 솔루션 생성 ▲‘똑똑쪼꼬미’의 양자화가 LLM Unlearning에 미치는 영향 연구 ▲‘TBD (Team Best Duo)’의 MARL 시뮬레이션 기반의 군집드론 제어 ▲‘그놈목소리’의 실시간 보이스 피싱 검출을 위한 fake speech 검출 모델 연구 ▲‘Semiconductor’의 반도체 defect 분류 및 판단 자동화 연구 ▲‘ToneLab’의 온라인 유해 텍스트 탐지 및 완화 프레임워크 개발 등을 주제로, 다양한 영역을 아우르는 AI 기술에 대한 연구가 공개됐다.

김은태 연세대 공학대학원 인공지능전공 주임 교수는 “이번 쇼케이스는 단순히 연구 성과를 나누는 자리를 넘어 인공지능 기술이 가져올 미래의 가능성을 함께 탐구하는 시간이었다.”며, “학생들의 창의적 아이디어와 기술적 깊이가 돋보였고, 이를 통해 인공지능이 우리 사회와 산업 전반에 미치는 긍정적 영향력을 확인할 수 있었다.”고 말했다.

쇼케이스에 참석한 관람객들은 다양한 프로젝트와 기술 아이디어에 깊은 인상을 받았으며, 특히 학생들이 개발한 혁신적인 모델과 솔루션이 학계와 산업에 기여할 잠재력을 높게 평가했다.

붙임 행사 사진 1장. 끝.

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