Prof. Jong Hwan Ko's Research Team Wins Best Paper Award at CVPR 2026 Embedded Vision Workshop
정보통신대학 고종환 교수 연구팀의 소재현 박사과정 학생이 미국 덴버(Denver)에서 개최된 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2026 Embedded Vision Workshop에서 Best Paper Award를 수상하였다.
CVPR은 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 가장 권위 있는 국제학술대회 중 하나로 평가받으며, Embedded Vision Workshop은 저전력·고효율 비전 시스템과 엣지 인공지능 기술 분야의 최신 연구 성과를 공유하는 전문 워크숍이다.
수상 논문인 “EventGuard: Sparsity-Aware In-Sensor Denoising for Frame-Based Event Vision Sensors"는 프레임 기반 이벤트 비전 센서를 위한 인-센서 노이즈 제거 기술을 제안하였다.
본 연구는 이벤트 데이터의 희소성을 활용하여 센서 내부에서 노이즈를 제거하고, 유효한 이벤트에 대해서만 연산을 수행하는 구조를 제시하였다. 이를 통해 불필요한 연산을 줄이면서도 효과적인 노이즈 제거를 가능하게 하였으며, 저전력·고효율 이벤트 처리 시스템 구현 가능성을 보여주었다.
해당 기술은 차세대 저전력 인공지능 시스템 및 임베디드 비전 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이번 수상은 성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과의 이벤트 비전 및 인-센서 컴퓨팅 분야 연구 역량을 국제적으로 인정받은 성과로 평가된다.
Jaehyeon So, a doctoral student in Professor Jong Hwan Ko’s research team at the College of Information and Communication Engineering, has received the Best Paper Award at the CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2026 Embedded Vision Workshop, held in Denver, USA.
CVPR is recognized as one of the most prestigious international conferences in the fields of computer vision and artificial intelligence. The Embedded Vision Workshop is a specialized forum for sharing the latest research in low-power, high-efficiency vision systems and edge AI technologies.
The award-winning paper, “EventGuard: Sparsity-Aware In-Sensor Denoising for Frame-Based Event Vision Sensors,” proposes an in-sensor denoising technique for frame-based event vision sensors.
The research leverages the sparsity of event data to perform noise removal directly within the sensor, computing only on valid events. This approach reduces unnecessary computation while enabling effective denoising, demonstrating the feasibility of low-power, high-efficiency event processing systems.
The technology is expected to find applications in next-generation low-power AI and embedded vision systems. This award is recognized as an internationally validated achievement highlighting SKKU’s Department of Electrical and Computer Engineering’s research capabilities in event vision and in-sensor computing.
