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

[수상] 2025 SW개발보안 경진대회 대상·우수상 수상

교육부·과학기술정보통신부·행정안전부가 공동 주최하고 한국인터넷진흥원(KISA) 및 한국연구재단이 주관한 「2025 SW개발보안 경진대회 - 소개딩 (소프트웨어 개발보안 시큐어코딩 경진대회) 」에서 강원대학교 컴퓨터공학과 학생들이 우수한 성과를 거두었다. 본 대회는 “AI를 활용한 안전한 소프트웨어 개발”을 주제로 전국 대학생을 대상으로 진행되는 경진대회다. 이번 대회에서 우리 학과 학생이 포함된 2개 팀이 트랙 B(공공활용성 부문) 본선에 진출해 대상과 우수상을 각각 수상하며 뛰어난 기술 역량을 입증하였다. 2팀 모두 교내 첨단 ICT 동아리 AlLerGy (지도교수: 이동재) 소속이며, 학생들은 알고리즘 관련 스터디를 주기적으로 진행하여 평소에도 꾸준한 역량 개발을 수행중이다. 우수상(한국정보보호학회 회장상)을 수상한 메모리온 팀은 전원 컴퓨터공학과 학생으로, 김이든, 최원영, 박지영, 배준영 학생으로 구성되어 있다. 대상(행정안전부 장관상)을 수상한 카이사르 팀은 컴퓨터공학과 홍지환 학생과, AI융합학과 조준환, 경영회계학부 김민재, 한림대학교 소속인 최재경 학생으로 이루어져 있다. 이번 성과는 강원대학교 컴퓨터공학과 학생들이 소프트웨어 보안 분야에서 뛰어난 역량을 지니고 있음을 보여주는 결과이다. 학과는 앞으로도 학생들이 다양한 기술 분야에서 성장할 수 있도록 지속적인 지원을 이어갈 예정이다.

2025-12-02

[수상] 컴퓨터공학과 두리인턴 팀 (지도교수 강경필) 2025 SW인재페스티벌 인기상 수상

강원대학교 컴퓨터공학과 두리인턴 팀(이상엽, 이호준, 최건우, 이아림 학생 - 지도교수 강경필)이 지난 11월 28일 서울 드래곤시티에서 개최된 2025 SW인재페스티벌에서 인기상을 수상하였다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 국내 최대 규모의 SW 축제로, 전국 SW중심대학의 우수 프로젝트들이 한자리에 모였습니다. 두리인턴 팀은 참가한 전국 41개 대학 팀 중 치열한 경쟁을 뚫고 현장 투표를 통해 선정되는 인기상을 거머쥐며 작품의 우수성을 인정받았다. 수상작인 '두리인턴'은 기업·직무·자소서 기반 맞춤 질문으로 기술면접 준비를 완성하는 음성 AI 모의 면접 서비스로, 취업 준비생들에게 꼭 필요한 기술 면접을 AI 기술과 접목해 효율적으로 대비할 수 있게 한 점이 현장에서 큰 호응을 얻었다. 이번 수상을 통해 학생들이 AI 기술을 활용한 서비스 개발 역량을 인정받았으며, 앞으로도 창의적이고 혁신적인 프로젝트들에 도전하며 지속적인 성장을 이어갈 것으로 기대된다.

2025-12-02

[수상] 2025 카카오테크 캠퍼스 최우수상 및 우수상 수상

우리 대학 컴퓨터공학과 학생들이 지난 4월부터 11월까지 진행된 ‘2025 카카오테크 캠퍼스’ 프로그램에서 탁월한 성과를 거두며 최우수상(상금 1,000만원)과 우수상(상금 500만원)을 수상하는 등 탁월한 성과를 거두었다. ‘카카오테크 캠퍼스’는 카카오가 강원대학교, 경북대학교, 부산대학교, 전남대학교, 충남대학교 등 5개 지역 거점 국립대학교와 함께 지역 기술 인재를 육성하고 있으며, 올해 카카오테크 캠퍼스는 약 8개월간 진행된 장기 교육 과정으로, 참가자들은 팀 단위 프로젝트를 통해 기획부터 설계, 개발에 이르는 전 과정을 수행하며 실무 기술 역량과 문제 해결 능력을 함양하였다. 그리고 최종 발표회는 한 해 동안 교육·실습·프로젝트를 거쳐 완성한 결과물을 팀 단위로 발표하는 자리로 올해는 총 134명, 22개 팀이 참여했으며, 이번 3기 최종 평가에서 우리 학과 학생들이 주축이 된 팀들이 최고 수준의 성과를 인정받았다. 최우수상은 강원대학교 학생들로 구성된 ‘강원대 2팀’이 차지했으며 이 팀은 학습이 필요한 자료들을 첨부하면 AI가 자동으로 문제집을 생성하고 이후 학습을 관리해주는 스마트 학습 플랫폼을 개발했다. 해당 플랫폼은 완성도 높은 기술 구현은 물론 사용자가 직관적으로 활용할 수 있는 경험을 제공한다는 점에서 심사위원들로부터 호평을 받았다. 강원대 2팀 최현준 학생은 “이런 기회가 아니면 제대로된 개발 프로젝트를 경험하기가 어려운데, 팀원들과 매일 함께 고민하고 부딪히며 몰입했던 시간이 정말 가치있었고 오랫동안 잊지 못할 소중한 기억이 될 것 같다”고 소감을 밝히기도 했다. 이번 수상을 통해 우리 학생들은 실무 중심의 기술 역량을 갖춘 우수 인재로 성장하고 있음을 다시 한번 입증하였다. 기사 참고: https://www.kakaocorp.com/page/detail/11822 * 앞으로도 컴퓨터공학과 및 SW중심대학사업단은 학생들이 산업 현장에서 요구되는 핵심 역량을 갖출 수 있도록 다양한 프로그램과 실전형 교육을 지속적으로 확대해 나갈 예정입니다. 재학생 여러분의 많은 관심과 참여 바랍니다.

2025-12-02

[동정] 박찬휘 석사과정생 (지도교수 김도형) 2026 ACM SAC 학술대회 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 『지능형컴퓨터네트워크 연구실』의 박찬휘 석사과정생 (지도교수 김도형)은 2026년 3월 그리스에서 개최될 예정인 The 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing 학회에서 "Popularity-Aware Neural Network-based Caching" 제목의 논문을 발표할 예정이다. ACM SAC은 experimental computing 및 application development 관련 분야의 문제들을 다루는 학술대회로 BK21 플러스 사업 Computer Science 분야 우수국제학술대회에 등재되어 있다. 기존의 Neural Network (NN) 기반 캐싱 방식은 신경망의 중간 계층에서 생성된 특징 표현의 유사성을 활용하여 요청을 처리한다는 점에서 전통적인 콘텐츠 캐싱과 구별된다. 즉, 캐시 히트는 동일한 콘텐츠의 존재 여부가 아니라 유사한 입력에 대해 신경망이 충분히 높은 신뢰도로 동일한 출력을 낼 수 있는지에 기반한다. 기존 NN 캐싱 연구들은 주로 모델 구조나 추론 효율성에 초점을 맞추어 왔기 때문에, 실제 서비스 환경에서 중요한 요소인 요청 인기도(popularity) 를 캐시 학습과정에 반영하는 접근은 충분히 고려되지 못했다. 이로 인해 인기 데이터에 대한 정확도 향상이나 메모리 효율 극대화와 같은 실질적 캐시 성능 개선에는 한계가 존재해 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 요청 인기도를 반영해 캐시 학습을 편향시키는 Popularity-Aware NN-caching (PANN) 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 서비스 제공자(예: 클라우드)가 주기적으로 사용자 요청의 인기 분포를 수집하고, 이를 활용하여 NN-cache를 Transfer Learning 기반으로 재훈련한 뒤, 모바일 단말의 신경망 은닉층 말단에 경량 캐시 형태로 배포하는 구조를 갖는다. CIFAR-100, Places365, Food-101 등 여러 데이터셋과 ResNet 계열 모델을 대상으로 수행한 실험 결과, PANN-cache는 기존 NN 캐싱 방식보다 최대 38.86% 더 많은 요청을 처리하고, 8.04%의 정확도 향상을 보였다. 또한 동일한 메모리 제약 조건에서 Knowledge-Distillation 방식과 비교했을 때 최대 60.25%의 캐시 처리 증가와 27.04%의 정확도 개선을 달성하였다. 본 연구는 popularity 기반 학습 편향을 도입함으로써 NN-cache의 실효성을 크게 향상시키고, ML 기반 캐싱 구조의 활용성과 확장 가능성을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.

2025-11-26

[동정] 학부생 이창진, 김형준, 최원영, 박지영 및 4인, ACM SAC 2026 정규 논문·포스터 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 학부생들이 국제 학술대회 ACM SAC 2026에서 정규 논문 1편과 포스터 논문 1편을 동시에 게재하는 성과를 거두었다. ACM SAC(Symposium on Applied Computing)는 응용 컴퓨팅 분야 학술대회로, 국내에서는 BK21 등재 우수학회로 분류된다. 컴퓨터공학과 이창진, 김형준, 황영철 학생과 경영학전공 심현수 학생이 수행한 “TOURIS: Tourism Optimization using Unified Reasoning and Integrated Semantics” 연구가 정규 논문(Oral session)으로 채택되었다(지도교수: 이다영, 김우주). 본 연구는 지역 기반 여행 일정을 보다 현실적이고 개인화된 방식으로 생성하기 위한 하이브리드 프레임워크를 제안한다. 많은 선행연구에서 지적되듯, LLM만으로는 일정 생성 과정에서 논리적 제약을 일관되게 유지하기 어렵다는 문제가 존재한다. 본 연구는 이러한 LLM 단독 플래닝의 한계를 보완하는 최적화 기법을 제시했다. 강원도 강릉 지역 데이터를 활용한 평가 결과, TOURIS는 기존 기법보다 현실적이고 제약을 충족하는 일정 생성 성능을 보여주었다. 컴퓨터공학과 최원영, 박지영, 정다연, 안준식 학생의 “SafeLink: Real-Time Mobile Phishing Prevention through Multi-Stage Semantic Inspection” 연구는 포스터 논문(Poster session)으로 채택되었다 (지도교수: 이다영, 강경필, 김우주). SafeLink는 모바일 환경에서 증가하는 피싱 위협을 사전에 차단하며, HTML 전처리 기법을 통해 LLM 처리 비용을 크게 절감하면서도 높은 탐지 성능을 달성해 실제 모바일 브라우저 환경에서 적용 가능성을 확인했다. 이다영 교수는 “이번에 성과를 내신 강원대학교 학생들과 교수님들이 더 있는 것으로 알고 있으며, 학교 구성원들이 꾸준히 연구 결과를 만들어내는 것이 매우 자랑스럽다”고 전하며, “학·석사 연계과정이 쉽지 않았을 텐데 끝까지 잘 따라와 준 학생들에게 고맙게 생각한다. 특히 이창진 학생은 다음 학기 석사과정으로 진입하는 만큼, 학부 마지막 학기를 좋은 연구 성과로 마무리해 준 점이 더욱 뜻깊다. 앞으로도 강원대의 연구역량 발전을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 말했다.

2025-11-26

[동정] 안준식 학부생 (지도교수 김도형, 강경필) 2026 ACM SAC 학술대회 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 학부생 안준식 학생 (지도교수 김도형, 강경필)은 2026년 3월 그리스에서 개최될 예정인 The 41st ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing 학회에서 "LLM-Based System for Enhanced Text-to-Braille Translation: Incorporating Contextual Awareness and Automated Verification" 제목의 논문을 발표할 예정이다. ACM SAC은 experimental computing 및 application development 관련 분야의 문제들을 다루는 학술대회로 BK21 플러스 사업 Computer Science 분야 우수국제학술대회에 등재되어 있다. 기존의 규칙 기반 점자 변환 방식은 축약 규칙의 모호성, 복잡한 언어 구조, 다국어 처리의 어려움 등으로 인해 안정적인 품질을 유지하기 어렵다는 한계를 지닌다. 또한 문서의 장르나 문맥을 고려하지 않은 기계적 규칙 적용은 의미 전달의 효율을 떨어뜨리고, 시각장애인에게 큰 읽기 부담이 될 수 있다. 아울러 점역 결과의 품질을 보장하기 위해 전문 인력의 검수가 필수적인 구조 역시 제작 비용과 시간을 증가시키는 주요 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 LLM 기반을 활용하여 1) 고정확도 점역, 2) 장르와 목적에 따른 동적 요약 기능, 3) Forward–Backward Translation을 활용한 자동 검증 기능을 제공하는 LLM-Based System for Enhanced Text-to-Braille Translation 프레임워크를 제안하였다. 또한 본 프레임워크를 기반으로 실제 사용자들이 활용할 수 있는 웹 기반 점자 번역 서비스를 구현하여 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 인공지능을 점자 변환 과정에 본격적으로 도입함으로써 시각장애인의 정보 접근성을 향상시키고, 점역 생산 체계의 혁신 가능성을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.

2025-11-24

[수상] 「2025 강원지역 사이버보안 해킹방어대회」금상, 은상 수상

IT대학 컴퓨터공학과 학부생 등으로 구성된 세 개 팀(지도교수:이세영,이동재,송원준)이 2025년 11월 8일 개최된 ‘2025 강원지역 사이버보안 해킹방어대회’ 본선에 진출하였으며, 이 중 두 팀이 금상과 은상을 각각 수상하는 쾌거를 이루었습니다. ◎ 금상: 진규정, 임호현 ◎ 은상: 이정호, 김경회, 이현우, 하태구 본 대회는 한국인터넷진흥원(KISA), 국가정보원, 지상작전사령부 등의 주최 및 후원으로 진행되었으며, 시상식은 11월 13일 ‘2025 강원지역 정보보호 컨퍼런스’에서 열렸습니다. 이 자리에서 한국인터넷진흥원 이상중 원장이 직접 수상자들에게 상장을 수여하였습니다. 강원대학교 해킹방어동아리 KNUS를 지도하고 있는 송원준 교수는 “처음 진규정, 임호현 학생을 2학년 리눅스 프로그래밍 수업에서 만났는데, 지난 2년간 꾸준히 노력하여 졸업을 앞둔 시점에 금상을 수상하는 모습을 보니 매우 뿌듯하다. 사이버보안 분야에 관심 있는 후배 학생들도 선배들의 열정과 도전을 이어가길 바란다.” 라고 전했습니다.

2025-11-17

[동정] 한주영 박사과정생 (지도교수 이창기) 자연어처리 분야 최우수 학술대회 EMNLP 2025 main conference 논문 발표

컴퓨터공학과 한주영 학생(1저자 박사과정 1년차, 2저자 황현선 박사, 지도교수 이창기)이 자연어처리 분야 최우수 학술대회인 EMNLP 2025 main conference에 “Rule Discovery for Natural Language Inference Data Generation Using Out-of-Distribution Detection” 논문을 발표하였다. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 권위 있는 국제 학술대회 중 하나이다. 올해 EMNLP 2025에는 총 8,174편의 논문이 제출되었으며, 이 중 22.16%만이 main conference에 채택되었으며, 논문 발표는 2025년 11월 4일부터 9일까지 개최된 EMNLP 2025 학회에서 진행되었다.

2025-11-11

[동정] 박연수 교수, 인공지능 분야 최우수 학술대회 AAAI 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 박연수 교수 (교신저자)가 인공지능 분야 세계 최고 권위 학술대회인 AAAI 2026에 "A Paradigm Shift in High-Resolution Depth Estimation Using SPAD-Based LiDAR Histograms: From Signal Filtering to Lightweight Similarity Learning" 논문을 발표한다. 이번 AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 23,680편 중 17.6%만이 채택되는 치열한 경쟁률을 기록했으며, 논문 발표는 2026년 1월 20일부터 1월 27일까지 싱가폴에서 진행된다. 이번 연구는 강원대, 아주대, 부산대 공동 연구로, 자율주행차와 로봇의 핵심 기술인 LiDAR 센서의 거리 예측 성능을 인공지능을 활용하여 획기적으로 개선했다. 기존 LiDAR 의 거리 예측 방식은 두 가지 근본적 한계가 있었다. LiDAR 센서는 레이저를 발사하고 되돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 장치인데, 정확도를 높이려면 계산량이 많아져 실시간 처리가 어렵고, 가까운 거리나 고반사 물체에서는 신호 왜곡 (pile-up distortion)으로 거리를 부정확하게 측정했다. 최근 딥러닝 방법들이 제안되었지만, 큰 모델 크기로 인해 임베디드 시스템 탑재가 어려웠다. 연구팀은 접근 방식을 근본적으로 바꿨다. 왜곡된 신호를 보정하는 대신, 왜곡이 있어도 기준 펄스와 측정 신호의 유사도를 학습하는 방식이다. Siamese 네트워크 구조를 활용해 기준 레이저 펄스와 측정 히스토그램을 동일 구조의 두 신경망에 입력하고, 특징 벡터 차이로 거리를 직접 예측한다. 이 과정에서 신호 왜곡에 강건한 특징을 자동으로 학습한다. 제안한 모델은 57.6 KB로 기존 딥러닝 방법보다 215.2배 작다. FPGA 하드웨어에서 초당 106 프레임 실시간 처리가 가능하며, 심한 신호 왜곡 환경에서도 2.21 cm의 평균 제곱근 오차 (RMSE)를 달성했다. 기존 방법들이 크게 실패하는 근거리 고반사 물체 (6 m 거리에서 20 cm 이상 오차)에서도 2 cm 이내 정확도를 유지해 실용성과 성능을 입증했다. 강원대학교 컴퓨터공학과 빅데이터 연구실 (지도교수: 박연수)은 이번 연구의 후속 연구를 포함해 다양한 Big Data/AI 분야 연구를 진행하고 있으며, 함께 연구할 (예비) 석·박사 과정생을 모집 중이다. 관심 있는 학생은 연구실 홈페이지 (https://bigdata.kangwon.ac.kr)를 참고하거나, 박연수 교수 이메일 (yeonsu.park@kangwon.ac.kr)로 문의하면 된다.

2025-11-11

[동정] 이창진, 김형준 학부생(지도교수: 이다영), ACM SOSP 2025 포스터 발표

강원대학교 컴퓨터공학과 이창진, 김형준 학부생(지도교수: 이다영)이 국제 최고 권위의 시스템 분야 학술대회인 ACM SOSP 2025 (ACM Symposium on Operating Systems Principles)에서 포스터 세션을 통해 연구 성과를 발표하였다. 이번 연구는 최근 급속히 성장하고 있는 쇼츠(Short-form) 영상 스트리밍 환경을 대상으로, 영상의 의미(semantic) 정보를 활용한 지능형 프리패칭 기법을 제안한 것이다. 기존 연구들이 네트워크 대역폭이나 캐시 용량 등 물리적 자원만을 고려하던 것과 달리, 본 연구는 영상의 내용 의미를 함께 반영하는 새로운 접근을 제시하였다. ACM SOSP에서 우리 학과 학부생이 포스터 발표를 한 것은 매우 의미 있는 성과로, 강원대학교 컴퓨터공학과의 연구 역량이 꾸준히 향상되고 있음을 보여준다. 이다영 교수는 "학생들이 학부생임에도 불구하고 꾸준한 탐구를 이어가며 성과를 내어 매우 자랑스럽다"며 "향후 실제 스트리밍 플랫폼 환경에서의 실증 연구를 통해 제안한 기술이 실제 서비스 수준에서 활용될 수 있는 기반이 마련될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025-11-06

학사일정

25.12 1월

2화

3수

4목

5금

6토

7일

8월

9화

10수

11목

12금

13오늘

14일

15월

16화

17수

18목

19금

20토

21일

22월

23화

24수

25목

26금

27토

28일

29월

30화

31수

학위청구논문 심사결과 보고(대학원)

12.12(금) ~ 12.12(금)

강의보충기간

12.15(월) ~ 12.22(월)

2학기 성적 입력

12.15(월) ~ 12.26(금)

2학기 기말시험 종료일/종강, 수업점검

12.22(월) ~ 12.22(월)

12.26(금) ~ 12.26(금)

12.29(월) ~ 1.5(월)

12.29(월) ~ 1.5(월)

컴퓨터공학과

KANGWON NATIONAL UNIVERSITY

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