한국인공지능학회(학회장 유창동)가 올해 인공지능 연구 성과를 돌아보고 연구자를 독려할 목적으로 ‘2021 우수논문 시상식’을 열었다. 이번 시상식은 11월 30일 성남-카이스트 차세대 ICT 혁신센터에서 진행했다.
학회는 하계ㆍ추계 학술대회에서 총 7편의 최우수논문과 10편의 우수논문을 선정해 시상했다. 하계 학술대회 논문 수상자는 200/150만 원, 추계 학술대회에서 선정된 논문 수상자는 100/70만 원의 상금도 받았다.
이번 행사에 유창동 학회장을 비롯한 학회 관계자, 수상자, 하정우 네이버 AI연구소장, LG AI연구원 김승환 연구장이자 추계학술대회 공동학술위원장이 참석했다.
첫 순서로 하정우 소장이 NAVER 최우수논문상을 차지한 KAIST 김준수(Training with Efficient Exploration in Goal-conditioned Hierarchical Reinforcement Learning, 신준우 교수 연구실)에게 시상했다. 해당 연구는 하이레벨 행동 공간을 랜드마크 통해 줄임으로써 하이레벨 정책을 학습시키는 프레임워크를 제시했다. 로봇 네비게이션, 로봇 팔 조작 등 로봇 제어 실험에서 기존 방법론보다 더 좋은 성능을 보여줬다.
학회장은 고려대 전은지 (Parameter-efficient Multi-view Representation Learning for 3D Brain MRI Analysis, 석흥일 교수 연구실)와 서울대 차상민(Self-Supervised Iterative Contextual Smoothing for Efficient Adversarial Defense against Gray- and Black-Box Attack, 문태섭 교수 연구실)에게 LG Innotek/KOMIPO(한국중부발전) 최우수논문상을 시상했다.
유창동 회장은 한국과학기술원 이어진들(Enhanced Prototypical Learning for Unsupervised Domain Adaptation in LiDAR Semantic Segmentation, 김준모 교수 연구실)에게 추계학술대회 LG 최우수논문상을 줬다. 해당 논문은 LiDAR에 특화된 학습 방법으로 ‘소스도메인(source domain)’의 프로토타입을 이용함으로써 ‘타겟도메인(target domain)’을 학습하는 방법을 소개했다. 이를 통해 라이다 데이터 라벨링 비용 감소와 새로운 주행 환경 성능 보전에 기여하는 바가 크다.
학회 최우수논문으로 선정된 3편(KAIST 정채연/김태우/남혜린, 탁지훈, 이정현 학생)의 논문들에 대한 상장을 학회장이 직접 수여했다.
유창동 회장은 “앞으로 우리 학회가 우수논문들에 대한 수상을 계속 이어갈 예정이다”며 “많은 연구자들의 참여와 노력을 기대한다”고 격려했다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
