1. 세계적인 AI 인력양성을 위한 수월성 교육 - 선진국 수준의 교수/학생 비율을 통한 학생 친화적 교육 * 교원 1인당 학생 수를 선진 대학 수준인 10인 이하로 유지하여 지도 교수와 학생 간의 1:1 교육을 활성화 * 2명 이상의 교수와 연구를 진행하는 공동교수 논문지도를 활성화하여 스타급 학생들이 충분히 넓은 분야에서 성과를 내도록 지원 - AI 교육에 특화된 커리큘럼 개발 - 글로벌 경쟁력 강화 교육 * 학내 산재된 AI 연구자들이 AI대학원으로 집결 * 글로벌 AI 네트워크도 AI대학원의 자산으로 만들고 확장하여 스타급 학생들에게 국제공동연구와 해외인턴쉽의 기회를 최대화 - AI Fellowship과 학생주도 창의자율 연구: Fellowship을 제공 및 스타급 학생들의 수월성 연구를 장려 2. 응용 AI의 파급력을 담아내기 위한 다학제적 융합 연구 - 인공지능세미나 강의 및 기타 AI대학원 세미나에 AI 융합으로 성공한 산업계 인사들을 초빙하여 강연 진행 - 최신인공지능기술 강의 일부를 응용 AI 분야 연구 소개에 할당하고 궁극적으로 중요 응용분야별 특강이 개설되도록 추진 - 학생들의 창의자율 연구 공모전에 융합 연구에 대한 가산점 제공 - 창업 장려:창업 관련 과목군 편성 및 창의자율 연구 결과의 창업 적극 지원 - 교내 확산 지원 * 타학과 학생들을 위한 AI대학원 강의를 개설하고 (우선 기계학습과 딥러닝을 복수강의 개설), 추후 학내 수요에 따른 추가 융합연구 강의를 팀티칭으로 진행 * 해당 과목들의 수강을 통하여 발굴된 우수한 융합연구자들과의 공동연구 추진 3. 산업계 혁신을 위한 산업 친화 교육 및 연구 - 산학연계 중심의 교육 - C-SHARE 중심의 대형 산학과제 추진 - 글로벌 산학 인턴쉽 4. 전주기적 인력양성 추진 - 우수학생 유치 - 교육의 질 향상: 커리큘럼 개선, 리더 소양교육, 장학금 확대 - 연구역량 향상: 연구 환경 개선, 글로벌 연구역량 강화, 학생주도 창의자율 연구 - 협업 능력 함양: 공동연구 장려, 산업계와 협업을 통한 목표 달성 - 창업 활성화: 다양한 교류를 통한 창업 장려, 창업 문화 확산, 선발 학생 다양화 - 사회 진출 후 교류: 졸업생과 공동연구 장려, 후배들에게 도움이 되는 프로그램 마련

혁신적 교육과 집중투자를 통한 AI 핵심인재 양성 - 2020.3. 인공지능학과 신설 - 학교 100억, 서울시 9억 대응자금 - AI 전임교원 30명 포함 세계 수준의 연구인력 50명 확보 - AI 교육 및 연구에 특화된 환경 구축 - 석박통합과정 전원전액 장학금 긴밀한 산학교류로 기업이 원하는 실용 AI 인재육성 - (3+1)채용연계형 인턴십, IC-PBL 과목 등 긴밀한 산학연계 교육과정 - AI 솔루션센터와 HYU AI 멤버십을 통한 긴밀한 산학교류(60개 이상의 대기업/중소기업) - 한양대 창업지원단을 통한 AI 분야 창업 지원 해외 기관과의 활발한 교류를 통한 글로벌 역량 강화 - 해외 대학, 연구소와 원천기술 연구(ETH Zurich, Univ. Washington, Pennsylvania State University/IBM T.J. Watson, Max Planck Institute, SRI Int’l AI Center, Mayo Clinic 등) - 국제학술활동 지원, 글로벌 경쟁력 강화 프로그램 운영

연구내용 ● 1단계 (1차년도-2차년도) 연구목표: 다중분산 MIMO레이다의 평면 배치시 성능열화 없는 단일 표적 위치추정 알고리즘 개발 연구내용: 일반적인 다중분산 MIMO 레이다의 경우 송신안테나와 수신안테나는 지상에 배치되고 지상위의 표적을 탐지 및 위치를 측정하거나 설치의 편이성으로 한 평면위에 배치되어 3 차원공간의 표적을 탐지하고 위치를 추정하게 되는데 이때 안테나의 고도 값이 같게 된다. 즉 안테나의 위치 (x,y,z)에서 z의 값이 같아지며 송수신기의 좌표는 z-축으로 다양 성이 낮게 되어 안테나 좌표의 다양성에 의존하는 현재 알고리즘들은 좌표의 고도추정 (z값)의 정확성이 몹시 떨어지게 된다. 즉 안테나의 고도(z) 가 서로 같아질 때 기존 알고리즘의 표적 고도 추정의 오차분산은 발산하게 된다. 1단계 연구내용은 이러한 단점을 극복하여 안테나의 2-D 좌표(x,y)의 다양성만 확보되면 나머지 차원 즉 안테나 고도 (z)의 다양성이 없는 경우에도 추정오차가 발산하지 않고 표적의 다른 좌표(x,y) 추정시 발생하는 오차와 비슷한 추정오차를 갖는 방법을 개발하고 성능을 이론적으로 분석하고자 한다.. 평가착안점: 표적위치추정 알고리즘의 높이 (z)에 따른 추정에러 분산값의 범위가 z 값에 따라 발 산하지 않은 알고리즘 개발여부 ● 2단계 (2차년도-3차년도) 연구목표: 다중분산배치 MIMO레이다에서 다중표적의 추정이 가능한 효율적인 알고리즘 개발 연구내용: 레이다 시스템은 미지의 다수 표적을 탐지하고 표적의 개수와 각각의 표적 위치를 추정할 수 있어야 한다. 현행 다중분산 MIMO레이다 시스템을 위하여 발표되고 주목받는 표적위치 추정알고리즘들은 오직 한 개의 표적만 존재함을 가정을 하고 연구되어 다수의 표적에는 적용할 수 없는 치명적인 단점이 있다. 또한 최근에 연구되는 다중표적 위치추정에 대한 시도는 원론적으로 Maximum likliehood estimation (MLE)기법이나 Grid Search방식을 사용하여 안테나의 개수에 대하여 복잡도가 지수적으로 증가하게 되어 실용화가 극히 어려운 단점이 있다. 따라서 미지의 표적개수에 대하여 표적의 개수를 추정하고 안테나 개수에 대한 다항함수 시간 안에 각각 표적들의 위치를 단일표적에 대한 추정성능과 동일하게 추정하는 알고리즘을 개발하고 성능을 분석하고자 한다. 평가착안점: 다중 표적의 추정 정확성 및 복잡도가 안테나개수의 다항함수로 표현되는가 여부.

◦ 한국과학기술연구원 - MI-BCI 고도화 및 최적화를 통한 실용화 기술개발 - BCI 기술을 통한 스마트 원격 주행로봇의 실제 상황 적용 및 검증 - 자발적 뇌신호 기반의 보행용 외골격 로봇 정밀 제어 SW 플랫폼 실용화 기술개발 (III) - BCI 통합 SW 플랫폼 및 통한 BCI SDK 개발 ◦ 고려대학교 - 실생활 기기 및 AR/VR 디바이스 제어 가능한 최적의 뇌신호 특징 추출을 위한 딥러닝 기반 최소 구속형 BCI*뇌인지컴퓨팅 SW 플랫폼 통합 위한 SDK, API 개발 - 딥러닝 기반 최소 구속형 BCI*뇌인지컴퓨팅 SW 플랫폼 개발 - 전동 휠체어와 로봇팔의 융합(KAIST 협력)을 통한 실 생활에서 효율적으로 운용이 가능한 BCI기반 사용자 보조 기술 개발 - 다양 BCI 패러다임용 자동 최적전극선택 기술 및 자동화된 사용자 인터페이스 개발 ◦ 한국과학기술원 - 개발 모델을 연구용 장비와 간소화된 범용 장비에 적용하여 성능 비교를 통한 실용성 평가 - 타 연구팀과의 SW 플랫폼 통합화 및 라이브러리 공개 ◦ 한양대학교 - BCI 기반 통합 실생활 기기 제어 시스템 구현 및 실용화 - AR/VR 디바이스를 매개체로 활용한 비침습 BCI 응용 SW 플랫폼 구축 및 실용화 - VR 환경 하에서 아바타 제어 및 감정 표현 어플리케이션 개발 및 실용화 - BCI 응용 실생활 서비스 시나리오 제안 ◦ 울산과학기술원 - 시스템 효용성 검증 - 시스템 고도화 / 상용 프로그램 제작 - 사용자 가이드 작성 - 이동 중 사용 가능한 BCI 기반 모바일 서비스 개발 ◦ (주)소소 - 사용자 편의성 및 대량 판매를 위한 8채널 디바이스 수준의 최소 채널용 (4~6채널) 디바이스 필드테스트 및 피드백을 통한 개선 개발 - 공동연구기관이 개발한 BCI 지표를 활용, 사용자의 힐링 및 숙면을 위한 환경제어 BCI 감성 솔루션 필드테스트 확대 및 사용자 피드백을 통한 개선 개발 - 우울증 예방 및 치료를 위한 BCI 헬스케어 솔루션 필드테스트 및 사용자 피드백 개선 개발 - BCI 감성 솔루션 및 BCI 헬스케어 솔루션 서비스 및 사업화 - 디바이스 및 솔루션 융합을 통한 사업화 모델 다각화 ◦ (주)토탈소프트뱅크 - 원격 산업용 로봇 시장 동향 분석 - WIFI 및 이동통신 네트워크 기반의 무선 영상 실시간 스트리밍 모듈 개발 - 산업용 로봇을 제어할 수 있는 AR 콘텐츠 제작 ◦ (주)엔티로봇 - 비침습 BCI 외골격보행보조 로봇과