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.

손윤식 교수 연구팀 ACM TOSEM 논문 게재

손윤식 교수 연구팀(손윤식, 알압둘와합 살레, 김재철) Software Engineering 분야 Top저널 ACM Transactions on Software Engineering and Methodology에 논문 게재△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 손윤식교수, 동국대학교 컴퓨터·AI학과 알압둘와합 살레 박사과정, 동국대학교 컴퓨터·AI학과 김재철 석사과정컴퓨터∙AI 학과 손윤식교수 연구팀(손윤식, 알압둘와합 살레, 김재철)의 소프트웨어 및 IoT 시스템의 부채널 관련 취약성 분석 연구성과가 Software Engineering 분야 top 저널인 ACM Transactions on Software Engineering and Methodology(TOSEM)에 게재되었다.TOSEM은 소프트웨어 공학 분야에서 설계, 개발 전반을 다루는 세계적인 학술 저널로, 이 분야에서 IEEE Transactions on Software Engineering과 함께 가장 권위 있는 저널이다.게재된 논문 제목은 “Advanced Side-Channel Evaluation Using Contextual Deep Learning-Based Leakage Modeling”으로 연구팀은 Signed Hamming Distance 기반 데이터로 GRU 기반 모델에 Context Embedding과 Dynamic Attention을 결합하여 어셈블리 명령어의 전력 트레이스를 정밀하게 예측하는 기법을 제안하였다. 각 명령어의 이전 및 이후 명령어와의 문맥적 관계에 따라 어떻게 달라지는지 학습하며, GRU 구조를 통해 시퀀스 내 흐름을 포착하고, Dynamic Attention을 사용해 조건 분기와 같이 제어 흐름이 복잡한 상황에서 중요한 명령어에 집중하여 비선형 전력 변화를 정밀하게 반영한다.<전력 트레이스 예측을 위한 문맥 기반 GRU-Attention 기반 시스템 구조>이 연구를 통해 소프트웨어 및 IoT 시스템에 대해 부채널 공격 방어, 암호 코드 누설 진단, 보안 취약점 탐지 자동화에 기여하며, 보안이 중요한 소프트웨어 개발 및 테스트의 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.해당 논문은 ACM Digital Library(https://doi.org/10.1145/3734219)에서 확인할 수 있다.

동국대 임상수 교수, '우수신진연구' 선정, AI 기술과 생물정보학 접목

△ 동국대학교 컴퓨터·AI학부 임상수교수님동국대학교 컴퓨터AI학부 임상수 교수가 한국연구재단의 ‘우수신진연구’ 과제에 신규 선정됐다.이번 연구는 ‘멀티모달 AI 기반 노화연관 지방간질환(Aging-related MASLD) 표적 발굴 및 약물 검증’을 주제로, 인공지능(AI)을 활용해 세포 노화와 대사질환 간의 연관성을 규명하고 신약 개발 가능성을 탐색하는 것을 목표로 한다. 연구 기간은 5년, 총 연구비는 11억 5,860만 원이다.특히,이번 연구는 세계 최고 수준의 의료 연구 기관으로 평가받는 미국 Mayo Clinic(美 Newsweek 병원 평가 세계 1위)과 글로벌 협력과제로 진행된다. AI 기반 신약 개발 및 검증 기술을 활용해 MASLD의 병리 기전을 밝히고, 노화 관련 대사질환 치료제 개발을 위한 과학적 근거를 마련할 계획이다. AI 기술과 생물정보학을 접목한 이번 연구는 향후 정밀의료 및 맞춤형 치료제 개발에도 기여할 것으로 기대된다.임 교수 연구팀은 지난해 한국연구재단의 다수 과제 (석사과정생 연구장려금 지원사업 2건 (연구책임자: 컴퓨터AI학과 노민호, 이명진 학생), 한국형 ARPA-H프로젝트 및 바이오의료기술개발사업)에 선정된데 이어 이번 ‘우수신진연구’ 과제까지 수주하며 더욱 활발한 연구를 이어가고 있다.한편,한국연구재단의 ‘우수신진연구’ 사업은 우수한 신진 연구자의 독창적 연구를 지원하고, 미래 학문 분야를 선도할 인재를 육성하기 위한 국가 지원 프로그램으로, 국내 연구자들 사이에서 높은 경쟁률을 자랑하는 대표적인 연구 지원 사업이다.

동국대 이우진 교수, '우수신진연구' 선정 신뢰받는 AI 연구로 주목

△ 동국대학교 컴퓨터·AI학부 이우진교수님동국대 이우진 교수, '우수신진연구' 선정 신뢰받는 AI 연구로 주목동국대학교 컴퓨터AI학부의 이우진 교수가 한국연구재단의 우수신진연구에 선정되며,인공지능 분야에서 신뢰성과 안전성을 강화하려는 노력이 관심을 모으고 있다.이번 선정된 연구 과제명은 “다국어 환경에서 거대언어모델의 보안을 위한 탈옥 및 가드레일 프레임워크 개발”로, 3년간 총 7억 3000만원의 연구비를 지원받는다.이우진 교수는 다양한 언어권에서의 인공지능 보안 취약점을 해결하고, AI 시스템의 안정성을 확보하는 혁신적인 기술 개발에 총력을 기울일 예정이다.최근 인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 확산되면서, 기술의 신뢰성과 보안 문제가 더욱 부각되고 있다.이에 따라, 안정적인 AI 시스템 구축에 대한 필요성이 날로 커지고 있는 가운데, 이 교수의 연구는 기존의 기술 한계를 극복하고,국제 무대에서 경쟁력을 갖춘 신뢰받는 AI 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

김지희 교수 연구팀, 'AAAI 2025' 논문 채택

동국대 김지희 교수 연구팀(김지희, 박지호)과 University of Birmingham Hyung Jin Chang 교수 연구팀 (Hyung Jin Chang, Elden Tse 외) Artificial Intelligence 분야 Top conference 'AAAI 2025' 논문 채택▲ (왼쪽부터) National University of Singapore (NUS) Elden Tse 박사후과정, 동국대학교 컴퓨터AI학과 박지호 박사과정,동국대학교컴퓨터AI학과김지희 교수, University of Birmingham Hyung Jin Chang 교수동국대 김지희 교수 연구팀(김지희, 박지호)과 University of Birmingham 장형진 교수팀(Hyung Jin Chang, Tze Ho Elden Tse 외)이 Artificial Intelligence분야 top conference인 AAAI 2025에 발표한 논문이 최종 채택 되었다.AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 Artificial Intelligence 분야에서 최고 권위의 학회이다. AAAI 2025는 내년 2월 27일부터 3월 4일까지 미국 필라델피아 펜실베니아 컨벤션 센터에서 개최되었다.논문 제목은 ‘Collaborative Learning for 3D Hand-Object Reconstruction and Compositional Action Recognition from Egocentric RGB Videos Using Superquadrics’으로, 연구팀은 Appearance branch와 Geometric branch를 활용한 collaborative learning 기법을 활용하여 Compositional action recognition을 진행하였다. 기존의 ‘verb + noun’으로 이루어진 action class를 verb, noun으로 분리하여 각각을 masked한 시나리오를 활용하여 generalization성능을 높여 기존 모델들 보다 성능을 향상시켰다. 더불어, superquadrics를 3D object representation에 최초로 적용하여 기존 3D bounding box를 활용한 3D object detection 및 representation 방법 보다 3D object를 더욱 효율적으로 표현할 수 있는 방법을 적용하였다.그림1. 논문에서 제안한 프레임워크 구조(https://arxiv.org/pdf/2501.07100)

장혜령 교수 연구팀 'ICLR 2025' 논문 채택

장혜령 교수 연구팀 (박준서)Artificial Intelligence 분야 top conference ‘ICLR 2025’ 논문 채택▲ (왼쪽부터) 컴퓨터AI학과 박준서 석사과정, 장혜령 교수컴퓨터AI학과 장혜령 교수 연구팀 (박준서 석사과정) 이 artificial intelligence 분야 top conference인 ICLR 2025에 제출한 논문이 최종 채택되었다.NeurIPS, ICML 등과 함께 세계적인 머신러닝 학회로 손꼽히는 ICLR (International Conference on Learning Representations) 학회는 딥러닝 및 표현 학습 (Representation Learning) 분야에서 최고 권위의 학회이다. ICLR 2025는 오는 4월 24일부터 4월 28일까지 싱가포르 EXPO에서 개최될 예정이다.논문 제목은 ‘I2AM: Interpreting Image-to-Image Latent Diffusion Models via Bi-Attribution Maps’으로, 연구팀은 image-to-image 생성 과정에서 잠재 공간의 해석 가능성을 높이는 새로운 Bi-Attribution Map 기반 분석 기법을 최초로 제안하였다.그림1. 논문에서 제안한 방법론과 Bi-Attributuion Map 결과기존의 주의 집중 (Attention) 기반 diffusion 이미지 생성 모델의 해석 방법이 단방향적 분석에 그쳤던 것과 달리, 본 연구에서는 cross-attention map을 활용하여 입력 이미지와 생성된 이미지 간의 상호 작용을 보다 정밀하게 파악할 수 있는 Bi-Attribution Map을 도입하였다. 특히, 시간, 레이어, 헤드 수준에서의 attribution map을 분석하여 생성 과정에서 모델이 어떤 정보를 중점적으로 활용하는지를 다각도로 시각화하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 생성 모델의 해석 가능성을 크게 향상시키며, 생성 과정에서 중요한 정보의 흐름을 효과적으로 포착하는 것으로 나타났다.이번 연구에 참여한 석사과정 박준서 연구원은 “장혜령 교수님의 지도 아래 연구를 진행하며 많은 것을 배울 수 있었다. ICLR과 같은 권위 있는 학회에서 연구 성과를 발표할 기회를 얻게 되어 기쁘며, 앞으로도 딥러닝 모델의 원리를 탐구하고 실질적인 기여를 할 수 있는 연구를 이어가고 싶다.” 라고 소감을 전했다.

김지희 교수 연구실 'NAACL 2025' 논문 채택

김지희 교수 연구실 (정수채, 최인성, 윤영식)Natural Language Processing 분야 Top Conference ‘NAACL 2025’ 논문 채택▲(왼쪽부터) 정수채 학부연구생, 최인성 학부연구생, 윤영식 박사과정, 컴퓨터AI학과 김지희 교수컴퓨터AI학과 김지희 교수 연구팀 (정수채 학부연구생, 최인성 학부연구생, 윤영식 박사과정)이 Natural Language Processing 분야 Top Conference인 NAACL 2025에 발표한 논문이 최종 채택되었다.NAACL (North American Chapter of the Association for Computational Linguistics) 2025는 ACL (Association for Computational Linguistics)에서 주관하는 자연어 처리 및 인공지능 분야의 최고 권위 학회 중 하나로, 최신 연구 동향과 혁신적인 기술을 다루는 중요한 학술 행사이다. NAACL 2025는 오는 4월 29일부터 5월 4일까지 뉴 멕시코 주의 앨버커키 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 ‘Culture-TRIP: Culturally-Aware Text-to-Image Generation with Iterative Prompt Refinement’로, 연구팀은LLM에 Iterative Prompt Refinement 기법을 적용하여Diffusion 모델의 문화적 명사 생성 능력을 강화하는 접근법을 최초로 제안하였다.그림1. 논문에서 제안한 프레임워크 구조(https://arxiv.org/abs/2502.16902 )이 논문에서는 이미지 생성 모델이 그림을 생성할 때 특정 문화권에서 사용되는 고유명사들의 특징을 더 잘 반영할 수 있도록 설명(프롬프트)을 개선하는 방법을 제안한다. 연구팀은 그림을 생성할 때 사용하는 설명을 보완하여 보다 풍부한 문화적 특성이 반영되도록 하고, 단일 언어 모델을 이용해 설명들을 여러 번 평가하고 피드백을 생성하여 편향을 감소시켰다.이번 연구에 참여한 정수채 학부연구생은 “저와 최인성 학부연구생은 학부생 신분으로 Top Conference 논문을 적을 수 있을 것이라 상상하지 못했다. 부족한 저희를 아낌없이 지도해준 김지희 교수님과 윤영식 박사과정님께 매우 감사하다.”라고 소감을 전했다.

조성인 교수 연구팀 'CVPR 2025' 논문 채택

조성인 교수 연구팀 (박재현,전주현, 이재윤, 안상연, 차민희, 김민걸, 남혁)computer vision분야Top conference ‘CVPR 2025’논문 채택▲(왼쪽부터) 컴퓨터AI학과 박재현 박사, 석사과정 (전주현, 이재윤, 안상연, 차민희, 김민걸, 남혁), 조성인 교수컴퓨터AI학과 조성인 교수 연구팀 (박재현 박사, 석사과정: 전주현, 이재윤, 안상연, 차민희, 김민걸, 남혁)이computer vision분야top conference인CVPR 2025에 발표한 논문이 최종 채택되었다.IEEE/CVF에서 주관하는CVPR (Computer vision and pattern recognition) 학회는 컴퓨터 비전 및 인공지능-패턴인식 분야에서 최고 권위의 학회이다. CVPR 2025는 오는6월11일부터 6월 15일까지 테네시 주 내슈빌 뮤직 시티 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은‘Dynamic Pseudo Labeling via Gradient Cutting for High-Low Entropy Exploration’으로,연구팀은 레이블 정보가 없는 데이터를 활용하여 딥러닝 모델의 분류 정확도를 최대화하는 준지도 학습 기법 중 새로운 다이나믹 의사 레이블링 프레임워크를 최초로 제안하였다.그림 1. 논문에서 제안한 프레임워크 구조이 논문에서 제안하는 방법은 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 손실 함수로부터 계산되는 딥러닝 모델의 웨이트에 대한 그래디언트를 활용하여 세 가지 학습 상태를 유도한다. 서로 다른 학습 상태가 유도된 분류기로부터 의사 레이블링을 위한 샘플들을 고르기 위한 임계값을 보다 정확하게 계산하였다. 결과적으로본 연구는 기존의 연구진들보다 다양한 비교 데이터 세트로부터 가장 높은 분류 스코어를 달성하였다. 이번 연구에 참여한 박재현 박사후 연구원은“조성인 교수님의 무한한 지도와 연구실 후배들의 아낌없는 도움을 통해 좋은 결실을 맺을 수 있었다.2년 연속CVPR에 논문등재가 확정되어 매우 기쁜 마음이며,앞으로도 더 많은 연구실 학생들이 국제 학회에 논문이 등재하기를 기원한다.”라고 소감을 전했다.

이강만 교수 연구팀 (김동연, 간예진) 'AAAI 2025' 논문 최종 채택

동국대학교 AI소프트웨어융합학부 이강만 교수 연구팀 (김동연 박사과정, 간예진 박사과정)이 Artificial Intelligence분야 top conference인 AAAI 2025에 발표한 논문이 최종 채택 되었다.AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 Artificial Intelligence 분야에서 최고 권위의 학회이다. AAAI 2025는 내년 2월 27일부터 3월 4일까지 미국 필라델피아 펜실베니아 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 ‘T-MDML: Triplet-based Multiple Distance Metric Learning for Multi-Instance Multi-Label Classification with Label Correlation’으로, 연구팀은 multi-instance multi-label (MIML) 데이터 분류에 사용되는 유사성 기반 분류 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 거리 메트릭 학습 방법을 제안하였다. 이 기법은 복잡한 데이터에 존재하는 label correlation을 추출하고, 각 레이블에 특화된 거리 메트릭을 최적화하여 다양한 데이터셋에서 분류 모델의 성능 향상을 달성하였다.그림1. 논문에서 제안한 프레임 워크 구조

동국대 AISW학부팀(이강만 교수 지도) 2024 ICPC 서울 지역 본선 진출

동국대학교 AI소프트웨어융합학부 이강만 교수가 지도하는 DART팀(20학번 김상현, 이강욱, 강병민)이 2024년 ICPC Seoul Regional 본선에 진출하였다.ICPC(국제 대학생 프로그래밍 경시대회)는 1977년 ACM(Association for Computing Machinery) 주최로 개최된 1회 대회를 시작으로, 매년 전 세계 50개국 이상, 170개 이상 대학의 대학생이 출전하는 최고 권위의 프로그래밍 경진대회이다.대회 본선은 다가오는 11월 22일부터 23일까지 고양시 일산 킨텍스에서 치뤄질 예정이다.본선 진출 공지 링크 :2024 ICPC Seoul Regional 본선 진출팀 공지 – ICPC Korea Regional Site