제 27회 휴먼테크논문대상에서 시각 및 학습 연구실 대학원생들이 우수한 성과를 거두었습니다.

o Signal Processing 분야 은상: 김재겸학생(논문지도: 김건희)
논문 제목: Drop-Bottleneck: Learning Discrete Compressed Representation for Robustness and Feature Selection

김재겸 석박통합과정생은 각 특징별로 배제 확률을 학습하여 이산적으로 태스크와 무관한 정보를 배제하는 방법론에 관한 논문으로 은상을 수상했습니다.

o Computer Science & Engineering 분야 장려상: 편명장학생(논문지도: 김건희)
논문 제목: SEDONA: Search for Decoupled Neural Networks toward Greedy Block-wise Learning

편명장 석사과정생은 신경망을 나누어 병렬적으로 학습하면서도 성능 저하를 막기 위한 AutoML 방법론에 관한 논문으로 장려상을 수상했습니다.

휴먼테크 논문대상은 매년 과학기술 분야의 최우수 논문에 주어지는 상으로 삼성전자가 후원하고 있습니다.