이남훈 교수, 과기부 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙 선정

이남훈 교수, 과기부 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙 선정 컴퓨터공학과 이남훈 교수가 과학기술정보통신부가 주관하고, 한국연구재단이 지원하는 ‘2026년도 신진연구자 인프라 지원사업’ 첨단 인프라 트랙에 최종 선정되었다. ‘신진연구자 인프라 지원사업’은 연구실 핵심 인프라를 구축하여 도전적 연구에 전념할 수 있도록 지원하는 사업으로, 창의 인프라와 첨단 인프라 두 개 트랙으로 운영된다. 이 중 첨단 인프라 트랙은 글로벌 수준 연구 수행을 위한 첨단 연구환경 구축을 지원하는 상위 지원 프로그램으로, 5억원 규모의 연구비를 지원해 첨단 연구장비 구축을 지원받게 된다. 이번 사업을 통해 수행되는 과제는 <초거대 인공지능 기반 모델의 극한 압축(Extreme Compression of Hyperscale AI Foundation Models)>으로, 초거대 인공지능 기반 모델의 연산 가속과 메모리 요구량 절감을 목표로 한다. 이에 이남훈 교수의 최적화연구실은 H200 GPU 8대를 포함한 고성능 연산 인프라를 구축할 예정이며, 초거대 언어모델(LLM) 및 멀티모달·전문가 혼합(MoE) 모델을 대상으로 고희소도(Extreme Sparsity) 압축 및 양자화(Quantization) 기법을 결합한 극한 압축 기술을 개발할 계획이다. 이를 통해 모델 성능 저하를 최소화하면서도 추론 속도를 대폭 향상시키고, 초거대 AI 모델의 실질적 활용 가능성을 높일 것으로 기대된다.

조은경 교수, ‘2026 ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award’ 수상

조은경 교수, ‘2026 ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award’ 수상 컴퓨터공학과 조은경 교수가 2월 25일(수), 세계적 권위를 지닌 ACM SIGCHI 의 Outstanding Dissertation Award 수상자로 선정됐다. ACM SIGCHI Outstanding Dissertation Award는 최근 1년 이내 전 세계 박사학위 취득자 가운데 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI) 분야에서 가장 탁월한 학문적 기여를 한 연구자에게 수여되는 상으로, 2026년에는 총 5명만이 선정되었다. 이번 수상은 HCI 분야에서 이론적·방법론적 기여와 실제 의료 현장에 대한 적용 가능성을 동시에 인정받은 성과다. 조은경 교수는 2025년 7월 16일 우리 대학 컴퓨터공학과 및 인공지능대학원에 부임했으며, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 컴퓨터지원협업(CSCW), 헬스 분야를 중심으로 연구를 수행하고 있다. 특히 의료 시스템의 인프라적 복잡성을 고려한 건강 모니터링 기술 설계와 발전 방향을 모색하고 있다. 조은경 교수의 연구는 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing, Journal of Medical Internet Research 등 HCI 및 건강정보학 분야의 주요 학술 무대에 발표되었으며, 2023년 CHI Best Paper Award 수상과 2023–2025년 Google PhD Fellowship Program 선정 등을 통해 연구 우수성을 인정받았다. 한편, 시상식과 수상자 강연(Award Talk)은 2026년 4월 13일(월)부터 17일(금)까지 스페인 바르셀로나에서 개최되는 'ACM CHI 2026' 학회에서 진행될 예정이다.

컴퓨터공학과 손병호 대학원생·배경민 교수, VMCAI 2026 Distinguished Paper Award 수상

컴퓨터공학과 손병호 대학원생·배경민 교수, VMCAI 2026 Distinguished Paper Award 수상 컴퓨터공학과 손병호 대학원생(통합 ’22)과 배경민 교수가 1월 12일(월) 프랑스 렌(Rennes)에서 개최된 ‘27th International Conference on Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI 2026)’에서 ‘Distinguished Paper Award’를 수상했다. VMCAI는 소프트웨어 및 시스템의 정형검증(Formal Verification), 모델체킹(Model Checking), 요약해석(Abstract Interpretation) 분야의 권위 있는 국제 학술대회로, 이론적 기반과 실제 시스템 검증 기술을 연결하는 연구 성과를 중점적으로 다루고 있다. 이번 학회에는 총 54편의 논문이 제출되어 이 중 18편이 채택되었으며, 상위 2편의 논문에만 ‘Distinguished Paper Award’가 수여됐다. 수상 논문의 제목은 ‘A Formal Executable Semantics of PROMELA’로, 분산 및 동시성 시스템의 정형 명세에 널리 활용되는 PROMELA 언어의 수학적 의미 구조를 기계적으로 실행 가능한 수준까지 정립한 연구이다. 특히, PROMELA 언어가 지니는 비결정성(nondeterminism)이나 원자성(atomicity) 등 고수준 선언적 특성을기계적 실행 모델에서 정교하고 일관되게 표현할 수 있는 의미론적 패턴 ‘Load-and-Fire’를 제안하였다. 이를 통해 기존에는 SPIN 모델체킹에 의존하여 제한된 범위에서만 분석이 가능했던 PROMELA 프로그램에 대한 코드 수준의 연역적 검증 가능성을 열었으며, 정형검증 연구의 이론적·방법론적 확장에 기여한 성과로 평가받았다. 이번 성과는 분산·동시성 시스템의 신뢰성 확보를 위한 정형기법 연구의 새로운 가능성을 제시한 것으로 평가되며, 우리 학과의 국제적 연구 경쟁력을 다시 한번 입증하는 계기가 됐다.

전광성 교수 부임

전광성 교수 부임 전광성 교수가 2월 16일 컴퓨터공학과에 부임한다. 전광성 교수는 인공지능과 기계학습, 특히 상호적 기계학습과 기계학습 이론에 중점을 두고 연구한다. Meta(옛 Facebook)와 Krafton AI등 산업계와의 협업하는 등 이론의 실제 적용에도 많은 관심을 가지고 있으며, 최근에는 거대언어모델의 사후학습에 많은 관심을 갖고 알고리즘을 개발하고 있다. 전광성 교수는 위스콘신대학에서 컴퓨터과학 박사 학위를 취득한 뒤, 위스콘신대학과 보스턴대학교에서 박사후연구원을 거쳐, 애리조나대학교에서 약 6년간 조교수로 재직했으며, 이번에 우리 대학에 부임한다. 전광성 교수 홈페이지:https://kwangsungjun.github.io

박상현 교수 부임

박상현 교수 부임 박상현 교수가 2월 16일 컴퓨터공학과에 부임한다. 박상현 교수는 의료인공지능과 컴퓨터비전을 중심으로 연구를 수행하고 있으며, 의료 영상·병리 영상·멀티모달 의료 데이터 분석을 위한 인공지능 기술과 다기관 대규모 의료 데이터를 효율적으로 학습·활용하기 위한 알고리즘 개발을 통해 실제 임상 환경에서 활용 가능한 의료 AI 기술 구현에 주력하고 있다. 박상현 교수는 서울대학교 전기·컴퓨터공학부에서 박사학위를 취득하고, 노스캐롤라이나 대학과 SRI International에서 박사후연구원을 거쳐, DGIST에서 약 9년간 조교수·부교수로 재직했으며 이번에 우리 대학에 부임한다. 박상현 교수 홈페이지:https://sites.google.com/view/mispl

한욱신 교수, 한국공학한림원 2026년 신입회원 선정… 전국 84인에 포함

한욱신 교수, 한국공학한림원 2026년 신입회원 선정… 전국 84인에 포함 한욱신 교수는 국내 공학기술 분야 최고 권위를 지닌 한국공학한림원 2026년도 신입 일반회원 84명 중 한 명으로 선정됐다. 한국공학한림원은 대학, 기업, 연구기관 등에서 탁월한 성과를 거둔 공학기술 분야 전문가들로 구성된 단체로, 연구 성과와 혁신적인 기술 개발을 통해 국가 발전에 기여한 인사를 대상으로 추천을 받아 회원을 선발한다. 회원 선정은 약 10개월에 걸친 엄격한 단계별 심사를 통해 이뤄지며, 학문적 업적뿐만 아니라 세계 최초 기술 개발 성과, 특허, 인력 양성, 산업 발전 기여도 등을 종합적으로 평가한 뒤 전체 정회원의 서면 투표를 거쳐 최종 확정된다. 한욱신 교수는 데이터베이스 및 빅데이터 분야의 세계적 석학으로, 세계 최상위 학회에 다수의 논문을 발표하며 해당 분야의 학문적 발전을 선도해왔다. 특히 ‘병렬질의 최적화’ 연구는 기존 데이터베이스 최적화 방식에 근본적인 패러다임 전환을 이끈 성과로 인정받고 있다. 또한, SIGMOD 전·현직 의장, ACM TODS 편집장 등을 역임하며, 이론 연구를 넘어 실용적인 시스템 개발과 산업계 기여, 국제적 학술 리더십까지 아우르는 연구자로서 높은 평가를 받고 있다. 한국공학한림원 윤의준 회장은 “2025년은 한국공학한림원 창립 30주년을 맞이한 해로, 회원 선정을 그 어느 때보다 신중하게 진행했다”며, “대한민국 공학계를 이끌어갈 혁신적인 리더들을 모시기 위해 최선을 다했다”고 선정 배경을 밝혔다. 한편, 한욱신 교수는 포스텍 부임 이후 약 150억 원 규모의 연구비를 수주했으며, 2025년 포스텍이 국내 대학 최초로 도입한 ‘POSTECH 정년연장 석학교수’로 임명된 바 있다.

컴퓨터공학과 김성곤 대학원생, ‘2025 퀄컴 이노베이션 펠로우십 코리아’ Winner 선정

컴퓨터공학과 김성곤 대학원생, ‘2025 퀄컴 이노베이션 펠로우십 코리아’ Winner 선정 컴퓨터공학과 김성곤 대학원생(통합과정 ’23, 지도교수 박은혁)이 지난 11월 27일 서울 퀄컴코리아 본사에서 열린 ‘2025 퀄컴 이노베이션 펠로우십 코리아(Qualcomm Innovation Fellowship Korea, QIFK)’에서 Winner로 선정되는 쾌거를 이뤘다. QIFK는 퀄컴(Qualcomm)이 주관하는 글로벌 연구 지원 프로그램으로, 인공지능(AI), 머신러닝, 자율주행 등 미래 핵심 기술 분야에서 혁신적인 연구 성과를 보인 대학원생을 선발한다. 올해 프로그램에는 혁신성·창의성, 연구 이해도, 실험 결과, 추가 연구 가능성 등을 기준으로 총 30편의 연구가 Finalist로 선정되었으며, 이후 프레젠테이션 발표 및 포스터 세션 심사를 거쳐 최종 15편의 우수 연구가 Winner로 선정됐다. 김성곤 대학원생은 ‘HOT: Hadamard-based Optimized Training’이라는 제목의 논문을 통해 수상의 영예를 안았다. 해당 연구는 딥러닝 모델 학습 과정에서 발생하는 높은 메모리 사용량과 연산 비용 문제를 해결하기 위한 새로운 최적화 기법을 제시한다. 하다마드 변환(Hadamard Transformation) 기반의 양자화 및 저랭크 근사 기법을 학습 중 역전파 경로의 특성에 맞게 선택적으로 적용함으로써, 대규모 비전 모델 학습에서 최대 75%의 메모리 절감과 2.6배의 GPU 연산 가속을 정확도 손실 없이 달성했다. 본 연구는 딥러닝 모델 학습 효율성을 실질적으로 향상시킬 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았으며, 그 연구 성과를 인정받아 컴퓨터 비전 분야 최우수 국제 학술대회인 ‘IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025’에 채택된 바 있다. 이번 수상은 컴퓨터공학과의 우수한 연구 역량과 글로벌 수준의 연구 경쟁력을 다시 한 번 입증한 성과로 평가된다.

컴퓨터공학과 송황준·박찬익 교수, 블록체인 기술 ITU 국제 표준 채택

컴퓨터공학과 송황준·박찬익 교수, 블록체인 기술 ITU 국제 표준 채택 컴퓨터공학과 송황준·박찬익 교수 연구팀이 주도하고 한국외국어대학교 정보통신공학과 정성호 교수 연구팀 등이 참여한 블록체인 기술이 UN 산하 국제전기통신연합(ITU) 국제 표준(F.751.28)으로 지난 13일 최종 승인됐다. 이는 전 세계 블록체인 서비스가 참고하는 ‘글로벌 표준 설계도’를 국내 연구진이 마련했다는 점에서 의미가 크다. 이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 ‘데이터 경제를 위한 블록체인 기술개발 사업’ 일환인 ‘노드 간 메시지 전달과 합의를 위한 최적 경로 네트워크 프로토콜 기술 개발’ 국책 과제를 통해 도출된 핵심 결과다. 해당 연구에는 POSTECH(송황준·박찬익 교수)을 중심으로 한국외대(정성호 교수), 인천대(박기석 교수), 한동대(고윤민 교수), 전북대(노현민 교수), 계명대(박세진 교수) 등 6개 대학과 비에프랩스·씨피랩스 등 2개 기업이 참여해 2021년부터 5년간 공동 연구를 수행했다. 승인된 표준 F.751.28은 ‘분산 원장 기반 서비스에서의 빠른 메시지 전달 프레임워크’를 다룬다. 블록체인 네트워크에서 노드 간 합의 및 블록 전파 과정에 필요한 메시지를 기존보다 빠르고 안정적으로 처리하도록 설계된 기술로, 쉽게 말해 블록체인이 정보를 더 빨리 주고받을 수 있게 만드는 ‘전송 규칙’이다. 블록체인에서는 여러 컴퓨터가 동시에 거래 내용을 확인하고 공유해야 하는데, 이 과정이 느려지면 서비스 전체가 늦어지는 문제가 있었다. 이번 기술은 그 메시지 전달 과정을 네트워크 모니터링, 합의 과정 개선 등의 기술적 요소들을 통해 줄임으로써 블록체인의 고질적 한계였던 거래 처리 속도(TPS)을 크게 끌어올릴 수 있는 것으로 평가된다. 금융, 물류, 국가 인증 시스템 등 다양한 산업 분야에서 즉시 활용 가능한 기반 기술이라는 점도 주목된다. 국제 표준 채택의 파급력은 크다. 표준이 되면 각국 기업과 기관이 서비스를 개발할 때 이 기술이 사실상 ‘기본 사양’이 되기 때문이다. 즉, 한국 기술이 글로벌 블록체인 인프라 경쟁에서 주도권을 확보했다는 것을 의미한다. 연구팀 중 한국외국어대학교의 정성호 교수는 지난 10월 스위스 제네바에서 열린 ITU-T SG21 회의에서 기술적 합의를 이끌어 내며 표준화 작업을 마무리했다. 총괄을 맡은 POSTECH 송황준 교수는 “이번 ITU 국제 표준 채택은 우리 연구진의 원천 기술이 전 세계 블록체인 네트워킹 기술을 선도할 수 있음을 공식적으로 인정받은 것”이라며 “블록체인 산업의 가장 큰 장애였던 실시간 데이터 처리 문제 해결에 중요한 이정표가 될 것”이라고 설명했다. 이어 “향후 5G·6G 환경에서의 DLT 서비스 상용화를 앞당기고, 국내 기술의 국제적 리더십을 지속적으로 확대해 나가겠다”라고 소감을 전했다.

컴퓨터공학과 컴퓨터보안연구실, ‘2025 ACDC(AI Cyber Defense Contest)’ 특별상 수상

컴퓨터공학과 컴퓨터보안연구실, ‘2025 ACDC(AI Cyber Defense Contest)’ 특별상 수상 컴퓨터공학과 컴퓨터보안연구실(지도교수 김슬배) 소속 대학원생 팀이 12월 2일 서울 COEX에서 열린 ‘2025 ACDC(AI Cyber Defense Contest)’에서 대학생부 특별상(한국정보보호학회 회장상)을 수상했다. ‘ACDC’는 급속히 확산되는 인공지능 기술을 악용한 새로운 보안 위협에 대응하기 위해 마련된 국내 대표 AI 보안 경진대회다. 올해 온라인 예선에는 총 187개 팀이 참가했으며, 이 중 대학생부 상위 10개 팀이 본선에 진출했다. 오프라인 본선은 12월 1일 COEX에서 공격과 방어가 통합된 방식으로 진행됐고, 컴퓨터보안연구실 팀은 본선에 진출한 20개 팀 가운데 우수한 성적을 거두며 특별상을 받았다. 수상팀은 김치헌(석사 ’25), 도준웅(통합 ’25), 이민기(통합 ’25), 최장섭(통합 ’25) 학생으로, 드론, AI 등 다양한 컴퓨터 시스템을 대상으로 한 보안 연구를 수행하고 있다. 아울러 학술 연구와 더불어 각종 해킹방어대회에도 적극 참여하며 실전 기반의 보안 대응 역량을 강화해 왔다. 수상팀은 “드론·AI를 포함한 다양한 컴퓨터 시스템 보안에 지속적인 관심을 가지고 연구를 이어오고 있다”며 “앞으로도 학술 연구와 실전 대회 경험을 함께 발전시켜, 보안 분야의 현실적 문제를 해결할 수 있는 능동적인 연구자로 성장하겠다”고 포부를 밝혔다.

컴퓨터공학과 최적화연구실, 한국인공지능학회 추계학술대회 ‘최우수논문상’ 수상

컴퓨터공학과 최적화연구실, 한국인공지능학회 추계학술대회 ‘최우수논문상’ 수상 컴퓨터공학과 최적화연구실(지도교수 이남훈)이 11월 20일 서울 COEX에서 열린 ‘2025년 한국인공지능학회 추계학술대회’에서 한국남동발전 최우수논문상을 수상했다. 올해에는 최우수논문상 2편, 우수논문상 2편이 선정되었으며, 최적화연구실의 연구가 최우수논문상 2편 중 하나로 이름을 올렸다. 수상 논문인 ‘The Unseen Frontier: Pushing the Limits of LLM Sparsity with Surrogate-Free ADMM’은 대규모 언어모델(LLM) 희박화(sparsification) 분야에서 기존 연구가 도달하지 못했던 90% 고희박도 영역을 새로운 최적화 기법으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 연구팀은 원목적함수(objective function)에 기반하여 새로운 제약 최적화 희박화 기법을 제안하고, 이 방식이 기존 접근법 대비 우수한 성능을 달성함을 이론적 분석과 실험을 통해 입증했다. 특히 LLaMA-2-7B 모델 대상 90% 희박화 실험에서 기존 대비 7.8배 낮은 perplexity, 약 2.5배 추론 속도 향상, 4.6배 메모리 압축률을 확인하며, LLM 운영 비용 절감 및 효율성 향상 가능성을 제시했다. 이남훈 교수가 이끄는 최적화연구실은 이번 성과 외에도 한국인공지능학회 2025년 하계학술대회 우수논문상, 2023년 추계학술대회 최우수논문상 등을 연이어 수상하며, LLM 최적화 및 이론 기반 모델 효율화 연구에서 국내 최고 수준의 경쟁력을 입증하고 있다. [연구실 관련 정보] 1) 최적화 연구실 소개 영상: 유튜브 링크(클릭) 2) [모집 중] 2025–26 동계 인턴십 프로그램 참여: 확인하기(클릭) ※ 해당 프로그램은 컴퓨터공학과 인턴십 게시판을 통해 정기적으로 공지될 예정.