임베디드 AI 시스템 연구 성과, 학술대회 우수상 수상

본교 전자·전기공학부 Image Understanding Lab 연구실 장민우 학우(학사과정, 지도교수 강동우)가 지난 6월 18일부터 20일까지 롯데호텔 제주에서 열린 한국방송·미디어공학회 2026 하계학술대회 대학생 논문 및 캡스톤디자인 경진대회에서 우수상을 수상하는 성과를 거두었다.

장민우 학우는 「NPU에서의 YOLO26 추론을 위한 Host-Side 입력 경로 최적화와 End-to-End 지연시간 분석」을 주제로 논문을 발표했다. 이번 연구는 NPU를 활용하는 환경에서 객체 탐지 모델의 추론 과정 중 데이터 입력 경로를 최적화하고, 실제 시스템 관점에서 전체 지연시간을 분석한 내용을 다루었다.

NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 연산을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 전용 프로세서로, 최근 임베디드 AI 시스템과 실시간 영상 분석 분야에서 중요성이 커지고 있다. 장민우 학우는 객체 탐지 모델이 NPU에서 동작할 때 발생하는 입력 처리 과정과 추론 지연시간에 주목하고, Host-Side 입력 경로를 개선해 시스템 전체의 처리 효율을 분석했다.

이번 연구는 단순히 모델의 정확도나 성능만을 평가하는 데 그치지 않고, 실제 장치에서 AI 모델이 실행되는 전 과정을 End-to-End 관점에서 살펴보았다는 점이 핵심이다. 특히 객체 탐지 기술이 자율주행, 스마트 카메라, 모바일 기기, 로봇 비전 등 다양한 분야로 확장되고 있는 만큼, 실시간 처리 성능과 지연시간 분석은 실제 활용 가능성을 높이기 위한 중요한 요소로 평가된다.

한국방송·미디어공학회는 방송·미디어 공학 분야의 연구 교류와 기술 발전을 위해 운영되는 국내 학술단체로 인공지능 기반 미디어 기술, 실감미디어, 초고해상도 콘텐츠, 공간 컴퓨팅 등 방송·미디어 산업과 관련된 다양한 연구 성과를 공유하고 있으며, 이번 하계학술대회에서도 관련 분야의 학술 발표와 산학연 교류가 함께 진행되었다.

대학생 논문 및 캡스톤디자인 경진대회는 학부생의 연구 및 설계 성과를 발표하고 평가하는 프로그램이며 참가자의 연구 주제 적절성, 구현 과정, 결과 분석, 발표 역량 등을 종합적으로 심사한다.  

이번 수상은 본교 전자·전기공학부 Image Understanding Lab 연구실이 수행하고 있는 객체 탐지 및 임베디드 AI 시스템 관련 연구 성과를 대외적으로 인정받은 사례라는 점에서 의미가 크며 학부생이 실제 AI 시스템의 성능 개선과 분석을 주제로 연구를 수행하고 학술대회에서 우수한 평가를 받았다는 점에서 본교 공학 교육과 연구 역량을 보여주는 성과로 평가된다.

앞으로도 장민우 학우가 인공지능 기반 영상 이해와 임베디드 AI 시스템 분야에서 의미 있는 연구 성과를 이어가기를 기대한다.

전자전기공학부