부산대학교 시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab)이 지난 2025년 3월 22일~27일 프랑스 생말로에서 개최된 가상현실 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 IEEE VR 2025에서 연구 성과를 발표하였다. 이번 학술대회에서는 VIPLab 소속 금준영 박사과정 학생이 Best Poster - Honorable Mentions를 수상하는 성과를 거두었다. 또한 김태연 석사과정 학생과 금준영 박사과정 학생이 각각 한 편의 포스터 논문을 발표하며 연구 성과를 공유하였다.한편, IEEE VR 2025는 가상현실 및 증강현실 분야에서 세계적으로 인정받는 대표적인 국제 학술대회로, 연구실의 활발한 연구 활동과 성과가 국제적으로 주목받는 계기가 되었다.수상 및 논문 발표에 대한 자세한 내용은 **IEEE VR 2025 어워드 페이지**에서 확인할 수 있다.

정보보호 및 사물지능 연구실(손준영, 김호원 교수)- 우수 SCI 저널 논문 채택 및 국제학술대회 발표 성과 (좌측부터 정보보호 및 사물지능 연구실 소속 이경민 , 레티투흐엉, 안드로) 정보보호 및 사물지능 연구실(지도교수: 손준영, 김호원)이 2025년에도 세계적인 SCI 저널과 국제학술대회에서 연구 성과를 지속적으로 발표하며 그 역량을 입증하고 있다. 지난 2월, 레티투흐엉 박사의 연구 논문이 SCI 저널 Computer Networks에 게재 확정되었다. 해당 저널은 Q1(JCR Quartile 1) 등급으로, 영향력 지수(IF) 4.4를 기록하며 네트워크 및 보안 분야에서 높은 평가를 받고 있다. 논문 "DDoSBERT: DDoS Attacks Detection based on Fine-Tuning Variant Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Text Classification"에서는 DDoSBERT 모델을 활용해 텍스트 기반 변형 DDoS 공격에 대한 시스템 복원력을 높이는 방법을 제안했다. 또한, 레티투흐엉 박사, 안드로 석사과정, 이경민 학부생은 2025년 2월 일본 후쿠오카에서 열린 ICAIIC (International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication) 2025에서 총 3건의 연구 논문을 발표했다. ICAIIC2025 발표 논문 목록1. Fine-Tuning Transformer LLMs for Detecting SQL Injection and XSS Vulnerabilities2. Enhancing Contextual Understanding with Multimodal Siamese Networks using Contrastive Loss and Text Embeddings3. Performance Analysis of Signing Algorithms and Integrity Enhancement Techniques for MAVLink in PX4 이 중 논문 "Enhancing Contextual Understanding with Multimodal Siamese Networks using Contrastive Loss and Text Embeddings"은 시각-언어 모델을 활용해 생성된 텍스트 임베딩을 통합하는 새로운 멀티모달 접근 방식을 제안했으며, 그 우수성을 인정받아 Q1 저널 제출 대상으로 선정되었다. 또한, 이경민 학생은 학부생임에도 불구하고 논문이 채택되는 성과를 거두었다. 정보보호 및 사물지능 연구실은 앞으로도 국내외 연구기관 및 산업체와 협력하여 연구 성과를 확장하고, 정보보호 분야의 혁신을 선도할 예정이다.

황원주 교수팀, 학부 연구생JCR 8.7% 저널 ‘‘EPJ Quantum Technology” 논문 게재 **사진 설명: 왼쪽부터 연구 지도를 맡은 황원주교수(교신저자), *학부 연구생 문경환(제1 저자), *박사 과정생 정선근(제1 저자).논문명:QSegRNN: Quantum Segment Recurrent Neural Network For Time Series Forecasting부산대학교 학부생이 Q1 저널에 양자 컴퓨팅 관련논문을 게재하는 의미 있는 성과를 거뒀다. EPJQuantum Technology(JCR 상위 8.7%)에 실린 이번 논문은 학부생이 제1저자로 참여해 작성된 연구로, 양자 기반 시계열 예측 모델(QSegRNN)을 제안했다. 학부생이 중심이 되어 진행한 연구가 권위 있는 Q1 저널에 게재된것은 흔치 않은 일로, 연구의 참신성과 가능성을 인정받았다는 점에서 주목할 만하다.논문의 핵심은 양자 컴퓨팅을 활용한 시계열 예측이다. 기존 딥러닝모델들이 가진 과도한 연산량과 자원 소모 문제를 해결하기 위해, 연구팀은 양자 게이트 순환 신경망(HQGRU)과 변분 양자 회로(VQC)를 도입했다. 특히,Amplitude Embedding 기법을 통해 더 많은 정보를적은 수의 큐비트로 임베딩하며, 기존 모델 대비 약 15% 적은 파라미터로도 높은 예측성능을 기록했다.문경환 학생은 “이번 성과를 보며, 양자 컴퓨팅이 점차 실용적인문제 해결에 적용되고 있다는 점에서 깊은 인상을 받았다. 그동안 양자 컴퓨팅은 주로 이론적인 영역에 머물러 있었지만, 이번 연구는실제 시계열 예측 문제에 양자 기술을 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하는 시발점이 되었으며, 기존에 연구하던 인공지능과, 양자를 결합해볼수 있었던 것에서 유의미한 연구였다고 생각한다. 또한 논문을 작성하고, 리뷰를 받는 과정을 경험해볼 수 있었던 값진 시간이였다.”고 소감을 전했다.AI 모델의 자원소모 문제를 양자 기술로 해결하려는 접근이 실제로 성과를 낸 것은 매우 고무적이다. 이는 단순한 개념 검증을넘어, 향후 양자 기반 인공지능 연구가 실질적인 대안으로 자리 잡을 가능성을 보여준다. 물론, 현재의 양자컴퓨팅 기술에는 여전히 한계가 존재하지만, 이번 연구와 같은 시도가 지속된다면 머지않아 보다 넓은 범위에서 양자 기술의 활용가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대된다.

황원주 교수팀, 세계 최고 권위 AI 학술 대회 ‘ICLR 2025’ 논문 채택 부산대학교 무선인공지능 연구실 황원주 교수팀이 제안한 연구논문이 ICLR(International Conference on Learning Representations) 2025 Main Conference에 채택되는 쾌거를 이루었다. 이번 성과는 우리 학부의 인공지능융합혁신인재양성사업과 ITRC Digital-X AIoT연구센터의 지속적인 지원 덕분이다. **사진 설명: 왼쪽부터 연구 지도를 맡은 황원주 교수(교신저자), 박진선 교수(공동 교신저자), *박사 과정생 Minh-Duong Nguyen(제1 저자), *석사 과정생 Nguyen trong Binh(제1 저자). ICLR은 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 최고 권위를 자랑하는 학회로, 엄격한 심사와 오픈 리뷰 시스템을 통해 연구 수준을 높이고 있다. 강화 학습, 딥러닝 최적화, 자연어 처리 등 첨단 기술을 다루며, 구글, 메타, 엔비디아, 테슬라, 현대자동차 등 글로벌 기업들이 이곳에서 발표된 연구를 바탕으로 신기술 개발과 산업 혁신을 이끌고 있다. 황원주 교수팀은 연합 학습(federated learning)과 도메인 일반화(domain generalization) 문제를 동시에 해결하는 ‘FedOMG’ 기법을 제안하여 ICLR 2025 Main Conference에 논문이 채택되었다. 이 연구는 기존 연합 학습의 한계를 극복하고 분산 환경에서도 도메인 간 차이를 효과적으로 줄일 수 있는 중요한 기법으로 평가받는다. 기존 연합 학습에서는 각 클라이언트가 서로 다른 환경에서 데이터를 수집하다 보니, 데이터 분포 차이가 클 경우 서버에서 단순히 로컬 모델을 결합하면 오히려 모델 성능이 저하될 수 있다. 이러한 현상은 도메인 시프트(domain shift) 문제로 불리며, 의료, 금융, 스마트 기기 등 다양한 산업에서 연합 학습 도입에 장애 요인으로 작용해왔다. 아래 그림과 같이 FedOMG는 클라이언트의 원본 데이터를 직접 공유하지 않고도 서버 측 최적화를 통해 도메인 불변의 그래디언트 방향(invariant gradient direction)을 찾아내어, 도메인 간 차이를 효과적으로 완화하는 동시에 개인정보 보호를 유지한다. 예를 들어, 의료 분야에서는 병원마다 사용되는 장비의 해상도 차이나 국가별 환자 특성 등으로 인한 데이터 이질성이 큰 분산 시스템에서도 우수한 성능을 보인다. 최근 황원주 교수팀은 과학기술정보통신부의 양자컴퓨팅 기반 물류 최적화 연구 과제에 선정되어 부산항의 글로벌 경쟁력 강화 방안을 모색하고 있다. 연구팀은 양자컴퓨터를 활용해 복잡하고 불확실성이 높은 항만 물류 문제를 해결하는 데 도전 중이며, 부두 안벽 크레인 운영, 선박 입항 시각 조정, 크레인 작업 지연 등 항만 운영의 핵심 과제를 최적화하여 물류 효율을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 그동안 황원주 교수팀은 국내외 학술지에 170여 편의 논문을 발표하며 AI와 무선 네트워크 분야에서 학문적 성과를 인정받아왔다. 이러한 연구 역량을 바탕으로, 연구실은 초거대 AI와 양자컴퓨팅 기술 등을 활용한 혁신적 접근 방식을 통해 네트워크 최적화뿐 아니라 다양한 산업 분야에 새로운 해법을 제시할 것으로 기대된다.

박영진 교수는 부산대 정보컴퓨터공학부에 부임하기 전에는 자유곡면의 교차곡선 계산에서 발생하는 특이점을 해결하는 공간자료구조를연구하여 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사학위를 취득했으며, 2022년부터는 동아대학교 컴퓨터공학과 조교수로재직하며 삼각 메시를 위한 토러스 패치 기반 공간자료구조 및 3D 알고리즘 최적화를 연구했습니다. 현재는 3D 프린팅 알고리즘, 토러스볼륨 기반 렌더링, 메시 디노이징 등 3D 알고리즘과 관련된주제로 연구를 이어나가고 있습니다. 전공은 컴퓨터그래픽스, 기하모델링이며 자세한 이력은 다음과 같습니다.2022. 3. ~ 2025. 2 동아대학교 컴퓨터공학과조교수2021. 9. ~ 2022. 2 서울대학교 컴퓨터연구소연수연구원2021. 8. 박사(컴퓨터공학), 서울대학교

ACCV 2024 논문 발표 사진 부산대학교시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab)이 지난 2024년12월 8일~12일베트남 하노이에서 진행 된 BK21 CS분야 우수 국제학술대회인 AsianConference on Computer Vision (ACCV) 2024에 2편의 논문을발표하였다. 특히 “Exploiting Cross-Modal CostVolume for Multi-Sensor Depth Estimation” 연구는 미국 CarnegieMellon University와의 국제 공동 연구를 통해 성과를 달성하였다. 시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab) 박사과정 김장현(제1저자), 석사과정 허석용, 지도교수 박진선 (좌측부터) 제목: Exploiting Cross-Modal Cost Volume for Multi-Sensor DepthEstimation저자: 김장현, Ukcheol Shin(Carnegie Mellon Univ.), 허석용, 박진선연구요약: 본 논문은 RGB-NIR-LiDAR 센서를 활용한 다양한 환경 (낮, 밤, 비)에서의 강건한 깊이 추정 모델을 제안하였다. 기존 모델들은 각 센서정보를 효과적으로 융합하지 못했으나, 본 연구에서는cross-attention 기법을 통해 다양한 센서에서 얻은 cost-volume을 단계적으로통합하였다. 또한, 동일한 센서 간의 융합뿐만 아니라 서로다른 센서 간의 정보도 활용하여, 여러 센서 구성에 따른 다양한 깊이 범위를 예측할 수 있다. 제안한 모델은 2개의 깊이 추정 벤치마크 데이터셋에서 SOTA (State-of-the-Art) 성능을 달성하였다. 시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab) 학부연구생 권민성(제1저자, 기계공학부), 지도교수 박진선 (좌측부터) 제목: ULTRON: Unifying Local Transformer and Convolution for Large-ScaleImage Retrieval저자: 권민성, 박진선연구요약: 본 논문에서는 대규모 랜드마크 이미지 검색을 위한 새로운 인공신경망인ULTRON을 제안하였다. ULTRON은 채널별로 다른 수용 영역을 가진 합성곱 신경망과넓은 영역과 근접 영역 간의 상관관계를 모델링하는 개선된 로컬 트랜스포머 인코더를 결합하여 세부 특징과 전역 정보를 효과적으로 통합하여 단일 임베딩벡터로 표현한다. 제안된 모델은 대규모 이미지 검색에서re-ranking 없이도 기존 연구보다 우수한 성능을 입증하였다.

시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab)석사과정 고영민(제1저자), 석사과정 박현수, 지도교수 박진선 (좌측부터) 지난 2024년 11월22일~23일 강원도 정선에서 개최된 대한전자공학회 2024년도 추계학술대회에서 시각 지능 및 인지 연구실(VIPLab) 석사과정고영민, 박현수 학생이 발표한 “KL 발산 기반의 적대적공격을 통한 딥페이크 생성 방해” 논문이 우수학생 논문으로 선정되었다. 해당 연구는 입력 영상에 사람이 인식하기 어려운 수준의 Perturbation을삽입하여 Deepfake의 적용 시 생성 품질이 떨어지게 하였으며,Deepfake 생성 과정 자체를 방해하여 Deepfake 기술의 악용을 방지하는 새로운패러다임을 제시하였다. 본 연구는 한국연구재단의 우수신진연구(장애인-비장애인 의사소통을 위한 멀티모달 배리어프리 인터페이스 및 모바일 플랫폼 개발)와정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업(Digital-XAIoT 연구센터)의 지원으로 수행되었다.

○ 정보컴퓨터공학부 19학번 이현 학생은 국가정보원에서 주최하는 '디지털 포렌식 챌린지 2024' 문제 풀이 부문에서 대상을 수상하였다.○ 이번 대회에는 데이터 복구 도구 개발, 침해사고 대응 문제, 모바일 악성코드 문제, 손상된 비디오 파일 복구, 대용량 네트워크 패킷 로그 분석 등 디지털 포렌식을 주제로 하는 다양한 문제들이 출제되었다.○ 문제 풀이 보고서의 채점 기준은 문제마다 만점 점수가 존재하며, 출제자 판단하에 풀이가 틀렸을 경우 감점을 받게 된다. 이번에 제출한 보고서를 채점 받은 결과 거의 모든 문제에서 만점을 받았으며, 3650점으로 1등을 수상할 수 있었다.○ 디지털 포렌식 챌린지 2024는 국가정보원이 주최하고, 한국정보보호학회가 주관하는 대회이며, 대회는 2개월(2024. 08.08 ~ 10. 08) 동안 진행되었다. 세계 34개국 812명이 참가한 국제 경진대회에서 LuckyVicky (금융보안원, 신한DS, 인제대, 부산대)'팀이 대상을 수상하였다. 시상식은 11월 12일 서울 엘타워에서 진행되었다.※ 본 공모전의 수상팀은 소프트웨어융합교육원의 ‘학생지원 프로그램’의 지원을 받았습니다.

ICML 연구실 (감진규 교수) 뇌영상 분야 1위 학술지 NeuroImage 논문 출판 ICML 연구실 (감진규 교수, https://jkgahm.github.io/) 뇌영상 분야 1위 학술지 NeuroImage 논문 출판 저자: 왼쪽부터, 최원준 연구원(제1저자), 황보진 신경과 전문의, 드엉 안 콴 연구원, 이재혁 의과대학 신경외과학 교수, 정보컴퓨터공학부 교수 부산대학교 정보컴퓨터공학부 감진규 교수 연구팀이 제안한 논문이 NeuroImage에 출판되었다.NeuroImage는 뇌영상 및 신경과학 분야 연구에서 가장 영향력 있는 학술지로, 다양한 신경영상 기법과 최신 분석 방법을 다루며, 신경과학, 인지과학, 컴퓨터과학 등 여러 학문 간 융합 연구를 선도하고 있으며, 특히 뇌영상 분야 1위(JCR 상위 3.3%, IF 4.7, mrnIF 100) 학술지로 그 권위를 인정받고 있다. 감진규 교수 연구팀이 제안한 하이퍼볼릭 임베딩 기반의 퓨샷 접근 방법은 적은 데이터를 활용하면서도 높은 정확도로 질병을 분류할 수 있는 인공지능 기반 접근 방법으로, 일반 퓨샷 접근 방법에 비해 36.39% 향상된, 최대 94%의 진단 정확도를 달성하였다. 본 접근 방법은 다양한 인공지능 기반 진단 보조 시스템의 정확도를 향상하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

□ 정보컴퓨터공학부 홍진욱(21학번)·임영훈·염현석(이상 22학번), 통계학과 정원태(22학번), 수학과 주하린(23학번) 씨는 과학기술정보통신부에서 주최한 ‘2024 데이터 크리에이터 캠프’에서 대상(과학기술정보통신부장관상)을 수상하며, 인공지능과 데이터 융합 기반 창의적 문제 해결 능력을 인정받았다.○ 수상팀은 패션 스타일 선호 여부를 예측하는 AI 모델을 개발하며, 이미지 데이터와 설문 데이터를 결합하여 사용자 취향을 정교하게 분석할 수 있는 멀티모달 AI 기술을 선보였다.○ 개발된 모델은 정확도를 기록하며 멀티모달 데이터 기반 개인화 추천 시스템의 높은 가능성을 보여주었다. 평가위원들은 “사용자의 취향과 맥락을 정교하게 분석하며 데이터 분석과 AI 모델링을 융합한 창의적 접근”이라는 평가를 내렸다.○ 수상팀은 현재 모델을 기반으로 텍스트 데이터(리뷰, 사용자 피드백)를 추가 결합하여 예측 성능을 더욱 고도화하고, 다양한 도메인에 적용 가능한 확장성을 검토할 계획이다.□ 대회 개요 한편, ‘2024 데이터 크리에이터 캠프’는 고등학생과 대학생을 대상으로 데이터 분석 역량을 강화하고 창의적인 인재를 육성하기 위해 매년 개최되는 교육 및 멘토링 프로그램이다.올해는 약 1,000명이 지원하여 고등부 9:1, 대학부 12:1의 높은 경쟁률을 기록하였으며, 3개월간의 교육 및 멘토링을 통해 데이터와 AI 활용 능력을 키울 기회를 제공하였다.최종 발표회는 11월 30일에 한국지능정보사회진흥원에서 진행되었으며, 학계 및 업계 데이터 전문가의 심사를 거쳐 대학부와 고등부를 합쳐 총 19팀이 수상하였다. □ 수상일시 및 장소일시: 2024년 11월 30일장소: 한국지능정보사회진흥원 (NIA) 본사 ※ 본 공모전의 수상팀은 소프트웨어융합교육원의 ‘학생지원 프로그램’의 지원을 받았습니다.