컴퓨터공학과

진취적이고 창의적인 글로벌 기술인력을 양성하는강원대학교 컴퓨터공학과

Department of Computer Science and Engineering

진취적이고 창의적인 글로벌 기술인력을 양성하는강원대학교 컴퓨터공학과

Department of Computer Science and Engineering

강원대학교 컴퓨터정보통신공학과 졸업생인 이두희 박사(지도교수 김윤)가 2026년 9월 1일자로 대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부 교수로 임용되었다. 이두희 교수는 강원대학교 컴퓨터정보통신공학과에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득하였다. 특히 서울대학교병원 영상의학과 선임연구원과 강원대학교병원 연구교수로 재직하며 의료 인공지능 솔루션 개발 및 실증 연구를 수행해 왔다. 또한 유관 산업체에서 소프트웨어 의료기기의 인허가와 사업화 업무를 담당하며 연구 성과의 현장 적용과 산업화 경험을 쌓았다. 주요 연구 분야는 의료 인공지능과 컴퓨터비전이다. 현재 의료 영상데이터의 다차원 변환 모델 개발과 비전·언어 모델(VLM)의 의료영상 판독 능력 향상에 관한 연구를 진행하고 있다. 이두희 교수는 병원 현장과 산업체에서 축적한 경험을 바탕으로 의료진과 환자에게 실질적인 도움이 되는 의료 인공지능 솔루션을 개발하는 동시에, 재단 내 병원과의 협업을 통해 현실적인 병원 환경에 적용 가능한 기술을 구현해 나갈 계획이다. 아울러 빠르게 변화하는 시대에 부합하는 전문성과 실무 역량을 갖춘 후학 양성에도 매진할 예정이라고 밝혔다.

2026-09-22

[동정] 주기훈 박사, 강원대학교 원주캠퍼스 컴퓨터공학과 교수 임용

주기훈 박사(지도교수 임현승)가 2026년 9월 1일자로 강원대학교 원주캠퍼스 IT대학 컴퓨터공학과 교수로 임용되었다. 주기훈 교수는 강원대학교에서 학사 및 석사학위를 취득하고, 강원대학교 빅데이터의료융합학과에서 박사학위를 취득하였다. 이후 강원대학교 프로그래밍언어 및 기계학습 연구실에서 박사후연구원으로 재직하며 인공지능 및 의료 데이터 분석 분야의 연구를 수행하였다. 주요 연구 분야는 의료 인공지능 및 디지털 헬스로, 심전도(ECG) 등 생체신호와 의료 데이터를 활용한 딥러닝 기술을 연구하고 있다. 특히 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 기반 심전도 생성, 자기지도학습(Self-Supervised Learning), 강건한 인공지능(Robust AI), 멀티모달 인공지능 등 다양한 인공지능 기술을 의료·헬스케어 분야에 적용하는 연구를 수행해왔다. 주기훈 교수는 향후 다양한 의료 환경에서 신뢰성 있게 활용할 수 있는 인공지능 기술을 개발하고, 생체신호 및 의료 데이터를 활용한 의료 인공지능과 디지털 헬스 연구를 확대해 나갈 계획이다.

2026-09-14

[수상] 컴퓨터공학과, KCC 2026 우수발표논문상 및 학부생·주니어논문경진대회 대거 수상

강원대학교 컴퓨터공학과가 KCC 2026(한국컴퓨터종합학술대회)에서 우수발표논문상과 학부생·주니어논문경진대회 우수상 및 장려상을 다수 수상하며 우수한 연구 역량을 입증했다. 이번 수상을 통해 컴퓨터공학과는 데이터베이스, 언어공학, 정보보안 및 고신뢰컴퓨팅, CG/HCI/AI메타버스/가상증강현실, 스마트시티, 인공지능 응용 등 다양한 분야에서 높은 연구 경쟁력을 인정받았다. 우수발표논문상 부문에서는 이창기 교수 연구팀의 「베이지안 최적화를 활용한 Perplexity 최적화 GJO 탈옥 공격」(이지훈·황현선·이창기)이 언어공학 분야 우수발표논문상에 선정됐다. 학부생·주니어논문경진대회에서는 이다영 교수 연구팀의 「고령자 음성 모니터링 서비스를 위한 보안 요구사항 도출 및 개인정보보호 기반 시스템 설계」(박지영·최원영·김이든·배준영·이다영)가 정보보안 및 고신뢰컴퓨팅 분야 우수상을 수상했다. 또한 이다영 교수가 자유전공학부 김우주 교수와 함께 지도한 강원대학교 AI분야 첨단산업인재양성부트캠프사업단의 클라우드 AI 트랙 수업에서 작성된 논문 2편도 수상작으로 선정됐다. CG/HCI/AI메타버스/가상증강현실 분야에서는 「치수 측정을 위한 3D 복원의 과업 지향 재설계: 상대 기하 보존 기반 효율화」(김이든·안준식·김우주·이다영)가 우수상을, 스마트시티 분야에서는 「오염 상태와 강우 예보를 결합한 태양광 패널 청소 스케줄링 정책」(정윤찬·유성훈·이승수·김동준·김우주·이다영)이 장려상을 수상했다. 박치현 교수 연구팀의 「NanoRetriever: 대조학습 기반 나노바디 특화 검색 모델」(우서연·후르노 히로요시·허룡·박치현)은 데이터베이스 분야 장려상을 수상했다. 최우혁 교수 연구팀의 「내 기프티콘이 뺏기기 전에: 유효기간 임박 기프티콘 공유를 통한 기프티콘 사용 촉진」(최혜선·최건우·최우혁)은 CG/HCI/AI메타버스/가상증강현실 분야 장려상에 선정됐다. 강은송 교수 연구팀의 「Hifi-Mamba: 계층적 FiLM 변조를 적용한 휴지상태 기능적 뇌 신경 영상 기반 자폐 스펙트럼 진단 Mamba 모델」(김지호·강은송)도 인공지능 응용 분야 장려상을 수상했다. 이 밖에도 강원대학교 원주캠퍼스 양영욱 교수 연구팀이 인공지능 응용 분야에서 우수상과 장려상을 수상하는 등 강원대학교 연구진이 여러 분야에서 뛰어난 성과를 거뒀다. 강원대학교 컴퓨터공학과는 전공 수업에서 도출된 아이디어가 실제 연구 성과로 이어질 수 있도록 교육과 연구의 연계를 강화하고, 학생들이 다양한 분야의 연구에 적극적으로 참여할 수 있는 환경을 지속적으로 조성해 나갈 계획이다.

2026-08-31

[동정] 강경필 교수 연구팀, 자연어처리 분야 최우수 국제학술대회 EMNLP 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 데이터분석및기계지능 연구실의 정다연 석사과정생(지도교수 강경필)이 연구한 논문이 자연어처리 분야 최우수 국제학회인 EMNLP 2026(The 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에 Findings Paper로 게재 승인 되었다. 논문 제목은 "HERIT: Enabling Global Access to Hanja-to-English Historical Translation by Mitigating Temporal Bias"으로, 특히 기번역된 한자-영어 병렬 코퍼스가 매우 부족한 문제를 사전학습된 LLM 및 검색 증강 생성(RAG) 기법을 활용하여 학습 데이터를 효과적으로 구축하였고, 이를 통해 높은 성능의 한자-영어 번역 특화 모델인 HERIT을 학습하였다. 또한 이를 활용하여 아직 번역되지 않은 조선왕조실록과 승정원 일기 전체 문서에 대해서 영어로 번역하는 작업을 수행하였고, 이를 연구자들을 위해 공개할 계획이다. 본 연구는 2026년 10월 헝가리 부다페스트(Budapest, Hungary)에서 발표될 예정이다. 강경필 교수는 "고문서는 역사적 사실 뿐만 아니라 자연과학 및 사회과학 등 다양한 거시적 정보를 담고 있어 연구적 가치가 크지만 한자로 기록되어 있어 현대 한국인들 뿐만 아니라 전세계 연구자들이 접근하는데 어려움이 있었는데, 우리 연구를 통해 전세계 과학자들이 한국 고문서에 접근하고 연구에 활용하는데 도움이 되기를 기대한다. 앞으로도 AI를 활용하여 데이터의 문제를 해결하는 다양한 연구를 진행할 계획으로, 이러한 연구에 관심이 있는 열정있고 성실한 학생들을 모집하고 있다."고 밝혔다.

2026-08-25

[수상] 김수빈 학부생, 전국 SW 성과 공유 포럼 최우수상 포함 2관왕

강원대학교 컴퓨터공학과 4학년 김수빈 학생(학부생, 21학번)이 전국 규모의 소프트웨어(SW) 성과 공유 행사에서 최우수상과 동아대학교 총장상을 동시에 수상하며 우수한 AI·SW 개발 역량을 입증했다. 지난 8월 21일 부산 해운대 한화리조트에서 열린 ‘2026년 제3회 전국대학 소프트웨어(SW) 성과 공유 포럼’에서 김수빈 학생이 참여한 팀 ‘파멸의일격’이 최우수상과 동아대학교 총장상을 동시에 수상하는 2관왕의 성과를 거뒀다. 과학기술정보통신부와 부산광역시가 공동 주관하고 동아대학교가 주최한 이번 포럼은 ‘기술과 사람이 만나는 곳, 부산’을 주제로 미래 산업을 선도할 교류·협력형 AI·SW 인재를 양성하기 위해 마련됐다. 전국 대학의 우수 AI·SW 프로젝트가 참여해 개발 성과를 공유하고 기술 교류와 협력 가능성을 선보였다. 수상팀 ‘파멸의일격’은 기획·제품 설계, 백엔드·인프라, 프론트엔드·디자인, AI 파이프라인 등 분야별 역할을 분담해 프로젝트를 완성했다. 이들이 선보인 작품은 LMS 기반 AI 학습노트 생성 서비스 ‘코스모의 노트’다. 대학생들이 녹화 강의와 강의자료를 다시 확인하고 정리하는 데 많은 시간을 소비한다는 문제에서 출발해, 강의 영상·음성·PDF·PPT·이미지·메모 등 다양한 학습자료를 AI로 분석하고 하나의 학습노트로 자동 정리하는 서비스를 구현했다. 특히 단순한 문서 요약에 그치지 않고 영상과 음성을 포함한 다양한 형태의 학습자료를 텍스트화한 뒤, AI가 목차와 요약노트를 생성하도록 했다. 생성된 노트의 문장을 클릭하면 원본 영상의 해당 시점으로 바로 이동할 수 있는 ‘영상 타임라인 앵커’ 기능을 적용해 AI 요약 결과의 근거를 직접 확인할 수 있도록 했다. 또한 생성된 노트를 바탕으로 선다형·단답형·서술형 퀴즈를 자동 생성·채점하고, 주요 개념을 암기카드로 만들어 반복 학습할 수 있도록 하는 등 ‘자료 업로드-요약-내용 확인-복습’으로 이어지는 학습 과정을 하나의 서비스에 통합했다. 공개 노트와 코멘트, 크롬 확장 프로그램, 개발자용 공개 API 등 실제 활용을 위한 기능도 함께 구현했다. 서비스 구조에서도 실제 상용 서비스를 고려한 기술적 완성도를 높였다. 요청과 결제를 처리하는 엣지 서버, AI 요약 파이프라인을 지휘하는 계층, 영상·PDF 처리 등 CPU 작업을 수행하는 컨테이너 계층을 분리해 운영 효율을 높였으며, OCR·STT·LLM을 연계해 멀티미디어 자료를 학습 가능한 형태로 변환하도록 설계했다. 개발팀은 여러 앱과 서비스를 하나의 코드베이스에서 관리하고 수백 개의 자동화 테스트를 적용해 서비스 안정성도 확보했다. ‘코스모의 노트’는 아이디어 수준에 머물지 않고 실제 사용자를 대상으로 서비스 가능성을 검증했다는 점에서도 높은 평가를 받았다. 현재 ‘코스모의 노트’는 실제 웹서비스로 공개돼 있으며, 사용자가 필요한 만큼 크레딧을 충전해 이용하는 종량제 방식을 적용하고 있다. 학습자료 업로드와 견적 산정, 요약노트·퀴즈·암기카드 생성 등을 외부 서비스에서도 활용할 수 있도록 개발자용 API도 공개하는 등 프로젝트 결과물을 실제 서비스로 확장하고 있다. 이번 수상은 강원대학교 컴퓨터공학과 학생이 전공 과정에서 쌓은 소프트웨어 개발 역량을 바탕으로 실제 사용 가능한 AI 서비스를 구현하고, 전국 단위 무대에서 기술성과 활용 가능성을 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 특히 프로젝트를 아이디어와 시제품 수준에 머물게 하지 않고 실제 사용자 확보와 매출 발생, 서비스 배포 및 운영으로 이어갔다는 점에서 학생 주도형 AI·SW 프로젝트의 우수한 사례로 평가된다. 김수빈 학생은 이 프로젝트에서 백엔드(Backend)와 인프라(Infra) 개발을 전담했다. Cloudflare Workers와 D1, R2 등을 기반으로 서비스 API와 데이터 처리 구조를 구축하고, 사용자 결제 및 크레딧 지갑 시스템을 구현했으며 서비스 배포와 실제 운영 환경 구성까지 담당했다. “컴퓨터공학을 전공하며 배운 내용을 실제 사용자가 이용하는 서비스의 백엔드와 인프라 구축에 직접 적용해 볼 수 있어 의미가 컸다”며 “서비스를 실제 사용자에게 제공할 수 있는 수준까지 발전시킨 결과를 좋은 평가로 인정받아 뜻깊다. 앞으로도 기술을 실제 문제 해결과 서비스로 연결하는 개발 경험을 계속 쌓고 싶다”고 말했다.

2026-08-25

[동정] 오호택 학부생, 컴퓨터비전 분야 최우수 학회 ECCV 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 오호택 학부생이 오는 2026년 9월 스웨덴에서 개최되는 'The 19th European Conference on Computer Vision -- ECCV 2026'에서 "DA-F2F: Domain-Adaptive Object Detection with Feature-to-Feature Modulation and Alignment"라는 제목의 논문을 발표할 예정이다 (지도교수 AI융합학과 이효준). ECCV는 구글 스콜라(Google Scholar) H5-index ranking 기준 22위(262점)에 올라 있는 세계적인 권위의 최우수 컴퓨터비전 및 AI 분야 학술 대회 중 하나이다. [논문 요약] Domain Adaptive Object Detection (DAOD)은 특정 환경의 데이터로 구축된 객체 탐지 모델을 새로운 도메인에 적용하는 기술들의 방법론을 의미한다. 이는 불가피한 도메인 변화가 발생하는 실제 환경에서 신뢰할 수 있는 탐지기를 구축하기 위해 필수적인 기술이다. 최근 연구들은 image-to-image translation 기법에 의존하고 있으나, 픽셀 수준의 도메인 변환에 내재된 불안정성 및 연산 비효율 문제로 인해 종종 한계를 겪는다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 특징 공간 내에서 도메인을 직접적으로 정렬하는 새로운 프레임워크인 'DA-F2F'를 제안한다. 광범위한 실험 결과, DA-F2F는 다양한 도메인 적응 시나리오에서 기존 최고 성능 방법론들을 크게 상회하는 결과를 입증하였다. 구체적으로는 맑은 날씨에서 악천후 환경으로의 적응에서 60.5% mAP, 소규모에서 대규모 데이터셋으로의 적응(BDD100K)에서 46.9% mAP, 합성 이미지에서 실제 이미지로의 적응(SIM10K)에서 69.9% mAP를 달성하였다. [참조 코드] https://github.com/ohhotaek/DA-F2F 오호택 학생은 "꾸준히 학업과 연구에 매진해 온 노력이 좋은 결과로 이어져 기쁘다"며 "이번 성과를 계기로 앞으로도 더욱 의미 있는 연구를 수행해 나가겠다"고 밝혔다.

2026-08-10

[동정] 송원준 교수 연구팀, 반도체 설계 자동화 분야 최상위 국제학술대회 ICCAD 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 조준호 박사과정(제 1저자, 지도교수 송원준)가 참여한 연구논문이 반도체 설계 자동화 및 하드웨어 보안 분야의 세계적인 국제학술대회인 ICCAD 2026 (The 45th ACM/IEEE International Conference on Computer-Aided Design)에 게재 승인되었다. 이번 성과는 지난 DAC 2026 (The 63rd ACM/IEEE Design Automation Conference) 논문 게재에 이어 이루어진 것으로, 송원준 교수 연구팀은 올해 반도체 설계 자동화 및 하드웨어 보안 분야의 양대 국제학술대회인 DAC 2026 과 ICCAD 2026에 연이어 논문이 채택되며 국제적인 연구 경쟁력을 입증하였다. 논문 제목은 "From Noisy to Practical: Enabling Robust NoC Side and Covert Channels on AMD Processors" 이며, AMD 프로세서에서 발생하는 미세한 마이크로 아키텍처 노이즈를 체계적으로 분석하고 이를 제거하여, 기존에는 실용적으로 구현하기 어려웠던 Network-on-Chip(NoC) 기반 사이드채널 및 코버트 채널 공격을 안정적으로 구현하는 방법론을 제안한 연구이다. 또한 제안한 기술을 활용하여 고성능 정보 은닉 채널과 응용프로그램 식별 공격을 구현함으로써, 차세대 프로세서의 하드웨어 보안 검증과 안전한 시스템 설계를 위한 새로운 분석 기반을 제시하였다. 송원준 교수는 "우리 연구실은 지금까지 CCS, USENIX Security, ASPLOS, MICRO 등 컴퓨터 시스템 및 하드웨어 보안 분야의 세계 최고 수준 국제학술대회에서 연구 성과를 발표해 왔으며, 올해에는 DAC와 ICCAD 에서도 연이어 논문이 채택되며 연구 분야를 더욱 확장하게 되었다. 앞으로도 AI 가속기, 물리 AI, 차세대 프로세서, 시스템 소프트웨어 및 하드웨어 보안 분야의 원천기술 연구를 지속적으로 수행하고, 함께 도전적인 연구를 수행할 석/박사과정 학생을 모집하고 있다."고 전했다. 본 논문은 2026년 11월에 미국 캘리포니아 산호세에서 발표될 예정이다.

2026-08-04

[수상] 장호준, 박민규 석사과정생(지도교수 문양세) KCC 2026 최우수·우수논문상 수상

강원대학교 컴퓨터공학과/데이터사이언스학과가 KCC 2026(한국컴퓨터종합학술대회)에서 최우수논문상과 우수논문상을 수상하며 데이터 기반 연구 역량을 입증했다. 문양세 교수 연구팀의 장호준, 박민규 석사과정생은 2026년 6월 24일부터 26일까지 제주도에서 개최된 KCC 2026에 참석해 연구 성과를 발표했다. 이번 학술대회에서 장호준 석사과정생은 데이터베이스 분야에서 「HNSW 기반 근사 검색을 활용한 검색-증강 시계열 예측」 논문으로 최우수논문상을 수상했다. 또한 박민규 석사과정생은 「STRIPE: 분해 기반 입력 표현을 활용한 시계열 예측」 논문으로 우수논문상을 수상했다. 강원대학교 컴퓨터공학과는 이번 수상을 계기로 데이터베이스, 시계열 분석, 인공지능 기반 데이터 분석 등 다양한 분야에서의 연구 경쟁력을 입증했다. 앞으로도 지속적인 연구 성과 발표를 통해 학문 발전과 산업 현장에 기여하며, 컴퓨터공학 분야에서 더욱 발전된 성과를 이어갈 것으로 기대된다.

2026-07-13

[동정] 온디바이스 AI 최적화 경진대회, DKE팀(지도교수 문양세), 감자밭팀(지도교수 송원준) 우수상 수상

컴퓨터학과 학생들이 지난 한국정보과학회에서 개최된 "노타X한국정보과학회 NetsPresso를 활용한 On-Device AI 최적화 경진대회"에서 우수한 성과를 거두었다. 이번 대회는 노타의 AI 모델 최적화 플랫폼인 넷츠프레소(Netspresso)를 활용하여 온디바이스 환경에서 AI 모델의 실행 효율을 높이는 기술을 개발하는 경진대회로, AI 모델의 정확도와 경량화, 추론 성능을 종합적으로 평가하는 실무 중심의 대회이다. 이번 대회에서 강원대학교 학생들로 구성된 2개 팀이 각각 3위(DKE팀, 지도교수 문양세)와 4위(같자밭팀, 지도교수 송원준)를 기록하여 우수상을 수상하는 성과를 거두었다. 이는 AI 모델 최적화 및 온다바이스 AI 분야에서 학생들의 뛰어난 기술 역량과 문제 해결 능력을 입증한 결과로 평가된다. 특히, 온디바이스 AI는 스마트폰, 로봇, 자율주행, IoT 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 주목받고 있으며, 제한된 연산 자원에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 AI 모델을 최적화하는 기술의 중요성이 지속적으로 커지고 있다. 이번 수상은 학생들이 최신 AI 시스템 기술을 실제 산업 환경에 적용할 수 있는 역량을 갖추고 있음을 보여주는 의미 있는 성과이다. 컴퓨터학과는 앞으로도 AI 시스템 산업을 선도할 핵심 기술 분야에서 학생들의 연구 및 실무 역량을 강화할 수 있도록 다양한 교육과 연구 활동을 지속적으로 지원할 예정이다.

2026-06-30

[동정] 2026-1학기 컴퓨터공학과 Membership Training 성료

컴퓨터공학과 학생회 ‘SYNC’는 지난 5월 9일부터 10일까지 가평 실로암 펜션에서 진행된 ‘2026학년도 1학기 컴퓨터공학과 Membership Training’ 행사를 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 이번 MT는 신·편입생과 재학생 간의 원활한 교류를 도모하고, 학과 구성원으로서의 소속감을 높이기 위해 마련됐다. 행사에는 컴퓨터공학과 학우들이 적극적으로 참여했으며, 선후배 간 네트워킹과 팀 빌딩 프로그램 등 다양한 일정이 차질 없이 진행됐다. 특히 이번 행사는 학우들이 서로를 알아가고 협력하는 시간을 통해 학과 공동체의 유대감을 강화하는 계기가 됐다. 참여 학생들은 프로그램을 통해 자연스럽게 소통하며 학과 생활에 대한 정보를 공유하고, 선후배 간 친목을 다지는 뜻깊은 시간을 보냈다. 학생회 ‘SYNC’는 행사 전반에 걸쳐 참석자들의 질서 유지와 안전 수칙 준수도 철저히 이루어졌다고 설명했다. “이번 Membership Training이 학우들 간의 관계를 더욱 돈독히 하고, 활기찬 학과 분위기를 조성하는 데 기여했기를 바란다”며 “앞으로도 학우들이 함께 소통하고 성장할 수 있는 다양한 행사를 마련하겠다”고 전했다.

2026-06-09

학사일정

26.09 1화

2수

3목

4금

5토

6일

7월

8화

9수

10목

11금

12토

13일

14월

15화

16수

17목

18금

19토

20일

21월

22화

23수

24오늘

25금

26토

27일

28월

29화

30수

2학기 개강

9.1(화) ~ 9.1(화)

2학기 수강신청 변경 및 취소

9.1(화) ~ 9.7(월)

학위논문제출 자격<전공시험>(대학원)

9.1(화) ~ 9.10(목)

학위논문제출 자격<외국어시험>(대학원)

9.11(금) ~ 9.11(금)

KNU 대동제(춘천)

9.15(화) ~ 9.17(목)

박사학위청구논문 심사신청(대학원)

9.21(월) ~ 10.2(금)

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