이철 교수 연구팀, IEEE TCSVT 논문 게재

이철 교수 연구팀, IEEE TCSVT 논문 게재(좌측부터) 다오레 박사과정, 양나은 석사과정, 이철 교수컴퓨터∙AI학부 이철 교수팀(다오레 박사과정, 양나은 석사과정, 이철 교수)이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 연구를 통해 기계를 위한 영상 부호화에 적용 가능한 생성 기반의 영상 복원 기술을 개발하여, 이를 세계적인 국제 학술지인 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT)에 게재하였다.최근 영상 데이터는 사람의 시청보다 인공지능 시스템의 자동 분석을 목적으로 생성·전송되는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상 압축 기술은 인공지능에 중요한 정보를 우선 보존하는 기계를 위한 영상 부호화(Video Coding for Machines, VCM)로 발전하고 있다. 대표적 방식은 관심 영역은 고품질로, 배경은 초저품질로 압축한 뒤 복호 과정에서 배경 영역을 복원하는 것이다. 그러나, 기존 기술들은 초저품질 압축 과정에서 발생하는 열화 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이철 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 생성 모델에서 압축 특성을 고려하여 블랙박스 열화 모델의 그래디언트를 추정하는 기법을 제안하였으며, 정성·정량적 성능 모두에서 기존 기술에 비해 우수한 성능을 보였으며, 특히 높은 일반화 성능을 입증하였다.연구팀에서 개발한 생성 기반의 영상 복원 기술 개념도이번 연구에 참여한 다오레 박사과정은 “이철 교수님의 지도와 CILab 멤버들의 도움 덕분에 의미 있는 결과를 얻을 수 있었습니다. 논문이 우수 학술지에 게재 승인되어 매우 기쁘고, 앞으로 CILab 멤버들의 연구도 최고의 국제 학술대회와 학술지에서 인정받기를 바랍니다.” 라고 소감을 전했다.연구 결과는 “Gradient-Guided Diffusion-Based Restoration of Extremely Compressed Backgrounds for Video Coding for Machines”라는 제목으로 영상처리 및 컴퓨터비전 분야 최상위 국제 학술지인 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(IF=11.1, JCR 상위 3.7%)에 25년 8월 온라인 게재되었으며 올해 하반기에 출판될 예정이다.논문 링크: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2025.3598710

김지희 교수 연구실 ‘EMNLP 2025’ 논문 채택

[김지희 교수 연구실(홍민기, 최장호)] Natural Language Processing 분야 Top Conference ‘EMNLP 2025’ 논문 채택△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학과홍민기석사과정, 최장호석사과정,동국대학교 컴퓨터·AI학부 김지희교수컴퓨터AI학과 김지희 교수 연구팀 (홍민기 석사과정, 최장호 석사과정)이 Natural Language Processing 분야 Top Conference인 EMNLP 2025에 발표한 논문이 최종 채택되었다.EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing) 2025는 ACL (Association for Computational Linguistics)에서 주관하는 자연어 처리 및 인공지능 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 실제 데이터 기반의 경험적 방법론과 최신 연구 성과를 다루는 중요한 학술 행사이다. EMNLP 2025는 오는 11월 5일부터 9일까지 중국 쑤저우 국제 엑스포 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 ‘NormGenesis: Multicultural Dialogue Generation via Exemplar-Guided Social Norm Modeling and Violation Recovery’으로, 연구팀은 현재 대규모 언어 모델 (Large Language Models)이 저자원 언어 환경에서 사회적 규범을 제대로 반영하지 못하고 대화 품질이 낮은 한계를 해결하기 위해 새로운 접근법을 제안하였다.이 논문에서는 각 국가의 규범 데이터와 소수의 고품질 전문가 예제를 활용하여 생성된 대화 시나리오를 반복적으로 정제해 문화적으로 적합하고 고품질의 대화 데이터셋을 구축하였다. 또한, 대화 과정에서 규범 위반이 발생하고 이를 회복하는 과정을 담은 Violation-to-Resolution (V2R) 대화 유형을 최초로 제안하였다.실험결과,기존사회적규범대화데이터셋으로학습한모델대비, NormGenesis데이터셋으로학습된모델이더자연스럽고해당문화의규범을충실히반영함을입증하였다.

[THE AI] [인터뷰] 김지희 동국대 교수 “인공지능대학원 심포지엄, AI 생태계 연결하는 허브”

[THE AI] [인터뷰] 김지희 동국대 교수 “인공지능대학원 심포지엄, AI 생태계 연결하는 허브”기사 바로가기 :https://www.newstheai.com/news/articleView.html?idxno=8694

[동국대 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀(Precision Research in Smart Medicine 연구실), KCC2025 학부생 우수상 수상]

[동국대 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀(Precision Research in Smart Medicine연구실), KCC2025 학부생 우수상 수상]△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 임상수교수, 동국대학교 AI소프트웨어공학부 컴퓨터공학전공 한예원학사과정, 동국대학교 통계학과 이서은 학사과정저자: 한예원, 이서은, 이성경, 임상수분야: 인공지능-데이터(지능/과학/마이닝) 융합제목: 생물학적 패스웨이 기반 양방향 크로스 어텐션을 활용한 약물 반응 예측 프레임워크초록본 연구는 약물 구조와 유전자 발현 정보를 통합하여 약물 반응을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 약물 하위 구조와 패스웨이 기반 유전자 표현 간 상호작용을 양방향 Cross Attention으로 모델링하며, GDSC 데이터셋 기반 실험에서 다수 약물에서 낮은 예측 오차를 보이며 모델의 일반화 가능성과 해석력을 입증하였다. 어텐션 분석을 통해 동일 약물이 세포주 및 패스웨이에 따라 상이한 반응성을 나타냄을 확인하였으며, 이는 실제 생물학적 기전과의 정합성을 시사한다. 본 연구는 정밀의학 및 약물 재창출에 활용 가능한 새로운 접근을 제시한다.

[동국대 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀Precision Research in Smart Medicine 연구실), KCC2025 학부생부문 최우수상 수상]

동국대 컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀(Precision Research in Smart Medicine연구실), KCC2025 학부생부문 최우수상 수상△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 임상수교수, 동국대학교 AI융합학부이예은 학사과정, 동국대학교 컴퓨터·AI학부모주현 학사과정저자: 모주현, 이예은, 이명진, 임상수분야: 인공지능-데이터(지능/과학/마이닝) 융합제목: 분자 구조의 다중 시각 그래프 통합을 통한 신경 임베딩 기법초록기존 단일 분자 그래프 표현은 분자의 구조적 복잡성을 충분히 포착하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 SMILES 기반 분자 표현을 다양한 구조적 관점에서 분석하기 위해 BRICS, Murcko scaffold, Junction Tree 세 가지 분해 기법을 통합한 새로운 분자 구조 학습 프레임워크를 제안한다. 각 분해 기법에서 추출한 하위구조를 triple-view 그래프 형태로 구성하고, 이를 그래프 트랜스포머 기반 모델에 적용하여 분자의 복잡한 구조 정보를 정밀하게 반영할 수 있도록 설계하였다. MoleculeNet 벤치마크 데이터셋을 활용한 예측 과제에서 제안 모델은 기존 기법 대비 우수한 성능을 보였으며, ablation 실험을 통해 세 분해 기법의 통합이 성능 향상에 핵심적으로 기여함을 확인하였다.

한국정보과학회 KCC2025 우수 논문상 수상

동국대학교 컴퓨터·AI학부 강동현 교수 연구팀(차세대운영체제연구실)이 한국정보과학회 KCC2025 학술대회에서 우수논문상을 수상△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 강동현교수, 동국대학교 컴퓨터·AI학과 문규빈 석사과정저자: 문규빈, 강동현분야: 컴퓨터시스템제목: 스왑 파편화 완화를 위한 클러스터 정리 기법초록리눅스는 스왑 공간을 연속된 페이지로 구성된 클러스터 단위로 분리하여 관리한다. 그러나 스왑 할당과 해제가 반복될 경우 클러스터가 파편화되어 회수되지 않고 스왑 공간에 잔존함으로써, 무작위 입출력을 유발하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 파편화된 클러스터를 탐지하고, 입출력 부하가 낮을 때 이를 회수하는 클러스터 정리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 리눅스 커널 모듈로 구현되었으며, 메모리 할당과 해제를 반복하는 워크로드 환경에서 프리 클러스터의 소진을 방지하고, 평균 메모리 할당 시간을 최대 22.74%까지 단축시켰다.<제안 기법의 구조 설명>

[지식의 맛-인문학 레시피 1회, 2회] 김지희 교수(컴퓨터·AI학부) 출연

[김지희 교수님(컴퓨터·AI학부)출연] ‘지브리’에 빠진 당신, AI의 진짜 모습은? [지식의 맛-인문학 레시피1회] [BBS]▶ 영상 바로가기 :https://www.youtube.com/watch?v=diAZ4TYeGNI[김지희 교수님(컴퓨터·AI학부)출연]AI시대, 인간은 대체될 것인가?[지식의 맛-인문학 레시피2회] [BBS]▶ 영상 바로가기 :https://www.youtube.com/watch?v=g5nzcWA_vCY

[KSRC] 2025 KSRC 잡 페어

<2025 KSRC 잡 페어>1. 제 목:2025 KSRC잡 페어2. 일 시:2025년5월 23일(금)13:00 ~ 16:003. 장 소: 중앙도서관3층(수불컨퍼런스실)4. 주 관:동국대학교Knowledge Science연구센터5. 참여기업: 삼성전자,LG전자, SK브로드밴드, 롯데이노베이트, HD현대

[KSRC]인재양성대전 2025 & World IT Show 2025

<인재양성대전 2025 & World IT Show 2025>1. 일시 : 2025. 04. 24.(목) ~ 2025. 04. 26.(토) 10:00 - 17:002. 장소 : 코엑스 Hall A, B, C3. 내용 : 인재양성대전, World IT Show, 2025 ICT기술사업화 페스티벌4. 주최 : 과학기술정보통신부5. 주관 : 한국무역협회, 한국경제신문, 전자신문, 코엑스, KFAIRS, KAIT, 한국정보통신진흥협회, 정보통신기획평가원, 대학정보통신연구센터협의회, 정보통신산업진흥원

송수환교수 연구팀,AI분야 Top conference ‘IJCAI 2025’ 논문채택

송수환 교수 연구팀 (이병권, 박준규)Artificial Intelligence 분야 Top conference ‘IJCAI 2025’ 논문 채택△ 동국대학교 컴퓨터·AI학부 송수환 교수 연구팀 (송수환 교수, 이병권 석사과정, 박준규 석사과정)동국대학교 컴퓨터AI학부 송수환 교수 연구팀(이병권 석사과정, 박준규 학사과정)의 논문이 인공지능 분야 최상위 국제학술대회인 IJCAI 2025에 최종 채택되었다.IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)는 인공지능 분야에서 세계적으로 권위 있는 학회로,최근에는 채택률이 20% 이하에 머물 만큼 경쟁이 치열하다.IJCAI 2025는 오는 8월 16일부터 22일까지 캐나다 몬트리올 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.이번에 채택된 논문은 ‘Online 3D Gaussian Splatting Modeling with Novel View Selection’이라는 제목으로,연구팀은 영상 데이터를 활용해 온라인 Multi-View Stereo 기법을 적용함으로써, 정밀한 3D Gaussian Splatting 모델을실시간으로 생성하는 새로운 방법론을 제안하였다.