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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.09.16
- 조회수126
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.09.16
- 조회수106
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강원권 SW중심대학 참여 대학들이 공동으로 개최한 강원 SW페스티벌이 8월 27일 한림대학교에서 개최하여, 강원권 SW중심대학 참여 대학들의 우수한 성과를 공유하였다. 이 중 본교에서도 총 12팀의 학생팀들이 참가하였고, 각자 팀들의 우수한 성과를 공유하였고, 다음 팀들이 포스터 우수상 및 성과발표 우수상을 수상하게 되었다. [성과발표 우수상] - SafeLink 팀 (정다연, 박지영, 안준식, 최원영; 지도교수: 이다영, 강경필, 김우주) - 그돈씨 팀 (최건우, 홍은표, 오호택; 지도교수: 최우혁) [포스터 전시 우수상] - SafeLink 팀 (정다연, 박지영, 안준식, 최원영; 지도교수: 이다영, 강경필, 김우주) - plango 팀 (조현아, 김혜민, 이원형; 지도교수: 이창기) - KNU-LI-MI 팀 (박은채, 안준식, 유지인, 김예린, 김서준; 지도교수: 강경필) - 너의 이름은 팀 (김성빈, 김유라, 정미현; 지도교수: 최우혁) 강원대학교 SW중심대학사업단 임현승 사업단장은 "이번 SW페스티벌을 통해 학생들이 자신의 아이디어와 열정을 마음껏 펼친 것 같고, 앞으로도 프로젝트 등 다양한 활동을 통해 학생들이 우수한 성과를 낼 것으로 기대된다"며, "학생들의 창의적인 아이디어와 열정이 더욱 빛을 발할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.09.12
- 조회수137
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컴퓨터공학과 한주영 학생(박사과정 1년차, 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 발표하게 되었다. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 권위 있는 국제 학술대회 중 하나로, 혁신적인 연구 성과를 발표하고 공유하는 세계적 장이다. 올해 EMNLP 2025에는 총 8,174편의 논문이 제출되었으며, 이 중 22.16%만이 main conference에 채택되었으며, 논문 발표는 2025년 11월 4일부터 9일까지 개최되는 EMNLP 2025 학회에서 진행될 예정이다. - 추가 연구 성과: 이창기 교수 연구팀은 최근 다음과 같은 국제저널(SCIE)에 논문을 연달아 발표하며 활발한 연구를 이어가고 있다: “Prefix Tuning using Residual Reparameterization”, IEEE Access, 2025 (정영준, 황현선, 이창기*) “A Nested Named Entity Recognition Model Robust in Few-Shot Learning Environments Using Label Description Information”, Applied Sciences, 2025 (황현선, 정영준, 이창기*, 고우영) 이창기 교수 연구팀은 학부 연구생, 석사/박사과정생 등과 함께 자연어처리, 설명 가능한 AI, LLM 응용연구를 중심으로 최신 연구를 이어갈 예정이다. 관심 있는 학부생들은 연구실 홈페이지 혹은 교수님 이메일을 통해 문의 가능하다.
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.09.02
- 조회수223
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.08.18
- 조회수475
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.08.13
- 조회수556
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59
- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.07.07
- 조회수922
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우리 학과 소속 대학원생(이강희 박사과정·이두희 박사과정)과 졸업생(김희철 동문, 이재원 동문)으로 구성된 ‘ZV’팀(컴퓨터비전/의료영상처리 연구실, 지도교수 김윤)이 컴퓨터 과학 분야 최대 학술대회인 ‘국제 컴퓨터 비전학회(ICCV, International Conference on Computer Vision) 2025’에서 개최되는 ‘AI City Challenge 2025’의 Track 1 (Multi-Camera 3D Perception) 부문에서 1위를 수상하였다. AI City Challenge 챌린지는 2018년을 시작으로 올해 9회차로 개최되며, 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술의 실제 환경 적용의 한계를 확장한다는 목적성을 갖고 있다. 이번 제9회 챌린지 Track 1인 ‘Multi-Camera 3D Perception’ 부문은 다수의 카메라 영상을 통해 사람, 자율 이동 로봇, 휴머노이드, 지게차 등 다양한 객체를 3D 공간에서 인식, 추적하는 고난이도 과제로, 디지털 트윈 기반의 NVIDIA Omniverse를 통해 구축된 대규모 합성 데이터셋을 통해 여러 제약 조건하에서 성능을 평가 받았다. 컴퓨터비전/의료영상처리 연구실측은 "다중 카메라 기반의 3D 객체 인식 및 추적 기술은 향후 로봇, 인간, 장비 간의 상호작용을 실시간으로 정밀하게 분석하고 예측함으로써 제조, 물류, 교통, 스마트시티, 의료 및 보안 등 다양한 분야의 지능화된 자동화 생태계를 구축하는 차세대 산업혁명의 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대되는 만큼, 후속 연구에 정진하겠다"고 밝혔다. 한편 ICCV는 컴퓨터비전 및 패턴인식학회(CVPR), 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)와 함께 컴퓨터 비전 분야를 대표하는 3대 국제학술대회 중 하나로 AI 분야의 권위 있는 학회로 꼽히며, 올해는 10월 19일부터 23일까지 미국 하와이에서 개최된다.
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.07.03
- 조회수425
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.07.03
- 조회수779
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강원대학교 컴퓨터공학과 『의생명데이터과학 연구실』의 허룡 박사과정생 (지도교수 박치현)은 국제 저널 Computers in Biology and Medicine에 "KNU-DTI: KNowledge United Drug-Target Interaction prediction" 제목의 논문을 게재하였다. Computers in Biology and Medicine는 SCI(E) 저널로서 다양한 생물학과 약리학적 연구 주제를 아우르는 컴퓨팅 기술을 다루는 주요 저널 중 하나이다. (JCR impact factor 기준으로 관련 분야에서 상위 2.3%내로 랭크되어 있다.) 본 연구는 약물-표적 단백질 상호작용(DTI)을 보다 정확하게 예측하기 위해, 복잡한 알고리즘보다 효과적인 서열 기반의 정보에 대한 표현학습의 중요성을 강조합니다. 이를 위해 제안된 KNU-DTI 모델은 단백질과 화합물로부터 총 5개의 잠재 벡터를 다양한 신경망(MLP, Gated-CNN, Directed-Message Passing Neural Network, Transformer 등)을 통해 추출하고, 이들을 통합하여 예측에 활용합니다. 단백질은 Gated-CNN을 거친 Structural Property Sequence(SPS) 서열과 그래프 구조 데이터 학습 모듈인 D-MPNN을 통해서, 화합물은 Extended-Connectivity FingerPrints(ECFP)를 MLP에 입력하여 구조 정보를 학습 및 반영하며 Transformer 기반의 학습 모듈로 단백질과 화합물 서열의 문맥 정보를 추가로 학습합니다. 얻어진 다섯 가지의 잠재 벡터들은 잠재 벡터 간 직교성(Orthogonality)을 고려해 직관적인 단순 벡터 덧셈을 통해 손실 없이 모든 정보를 결합합니다. BindingDB, Davis, Protein Data Bank(PDB), DUD-E 등 여러 데이터 세트를 활용한 실험에서 KNU-DTI는 기존 최신 모델들보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 일반화 성능 부분에서 외부 도메인 및 단백질 클래스별 테스트 수행 결과 높은 일반화 성능을 확인하였고, 일부 사례에서는 기존 도킹 시뮬레이션보다 더 나은 결과를 보이기도 했습니다. 이러한 결과는 KNU-DTI가 실제 신약개발에 적용 가능한 실용적인 예측 플랫폼이 될 수 있음을 시사합니다. 논문링크 : https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.109927
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- 작성자컴퓨터공학과
- 작성일2025.05.15
- 조회수405