컴퓨터공학과

진취적이고 창의적인 글로벌 기술인력을 양성하는강원대학교 컴퓨터공학과

Department of Computer Science and Engineering

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[동정] 이다영 교수 연구실 ‘아워투어’ 팀, 과기정통부 2026 텍스코어(TeX-Corps) 해외 교육형 선정

강원대학교 컴퓨터공학과 이다영 교수 연구실 소속 학생들로 구성된 ‘아워투어’ 팀이 과학기술정보통신부가 주관하는 공공기술 기반 시장 연계 창업 탐색 지원 사업(TeX-Corps)의 실험실창업탐색팀에 선정됐다. ‘아워투어’ 팀은 이창진(EL), 김형준, 황영철, 심현수(EM) 학생으로 구성되었으며, 연구 성과의 기술적 차별성과 글로벌 확장 가능성을 인정받아 ‘해외 교육형’ 트랙에 선발됐다. 텍스코어 사업은 대학 연구실의 기술을 기반으로 시장 탐색과 사업화 과정을 지원하는 프로그램으로, 선정 팀은 창업 역량 강화와 실전 검증 기회를 제공받는다. 이에 따라 아워투어 팀은 선진 창업 교육 프로그램을 이수하고, 약 3주간 미국 현지에서 잠재 고객 인터뷰와 시장 분석을 수행하며 글로벌 비즈니스 모델을 구체화할 예정이다. 또한 팀당 최대 3천만 원 규모의 시제품 제작비와 창업 활동비를 지원받고, 전문가 멘토링 및 투자 유치를 위한 IR 피칭 교육 등 다양한 창업 프로그램에 참여하게 된다. 이번 성과는 대학 연구 성과가 실제 시장 기반 창업으로 이어질 수 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 이다영 교수는 “앞으로도 연구와 창업을 유기적으로 연계하여 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

2026-04-20

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

강원대학교 컴퓨터공학과 강경필 교수님과 학부연구생인 김가빈 학생(1저자)이 연구한 논문이 자연어처리 분야 최우수 국제학술대회인 ACL 2026 (The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics )에 Findings Ppaer로 게재 승인되었다. 논문 제목은 "Leveraging External Knowledge for Historical Document Restoration via Retrieval-Augmented Large Language Models”으로, 조선왕조실록 및 승정원 일기와 같은 고문서 상에서 훼손된 부분들 중 특히 외부 지식이 필요한 부분들에 대해서 효과적으로 복원하기 위해 RAG(Retrieval Augmented Generation)을 적용하고, 추가적으로 오픈 소스 LLM fine-tuning을 수행하여 고문서 복원에 특화된 LLM을 제안하고, 이를 통해 기존 최신 상용 LLM들보다 더 높은 복원 성능을 내는 것을 확인하였다. 본 연구는 2026년 7월 미국(San Diego, California)에서 발표될 예정이다. 강경필 교수는 "고문서는 방대한 지식을 담고 있어 활용 잠재성이 큰 자원이지만, 훼손된 부분이 많아 연구에 활용하는 데 어려움이 있다. 본 연구를 통해 실제 훼손된 문서를 복원하고 역사 문헌에서 지식과 인사이트를 발굴하는 데 도움이 되기를 기대한다. 앞으로 이를 확장한 고문서 AI 연구 등 다양한 주제로 연구를 이어갈 계획이며, 함께 연구할 열정적이고 성실한 대학원 진학 희망자를 모집하고 있다"고 밝혔다.

2026-04-15

[동정] 송원준 교수 연구팀 및 퓨리오사AI, 반도체 설계 자동화 분야의 최상위 학술대회 DAC 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 송원준 교수님 연구팀의 이유석 석사(1저자), 조준호 박사과정생(2저자)과 김한준(퓨리오사AI CTO)가 참여한 연구논문이 반도체 설계 자동화 및 하드웨어 보안 분야에서 세계적으로 가장 권위있는 국제 학술대회인 DAC 2026 (The 63rd ACM/IEEE Design Automation Conference)에 게재 승인되었다. 논문 제목은 “Automated Discovery, Classification, and Systematic Security Verification Methodology for Undocumented Instructions” 이며, 본 연구는 퍼징(fuzzing) 기반 자동화 기술을 활용하여 상용 프로세서 및 SoC(System-on-Chip)에 존재하지만 공식 문서에 공개되지 않은 미공개(undocumented) 명령어를 자동으로 탐지하고, 그 의미를 체계적으로 분류·추론하며, 보안 취약 가능성을 검증하는 방법론을 제안한다. 해당연구를 통해서 외국 기업의 상용 프로세서들의 숨겨진 명령어를 찾아 내었고, 신규 보안 취약점을 밝혀내어 현재 CVE 등록 중에 있으며, 2026년 6월 미국(롱비치, 캘리포니아)에서 발표될 예정이다. 송원준 교수는 “최근 글로벌 IT 기업들이 자체 SoC 기반 컴퓨팅 아키텍처를 적극 도입하면서, 하드웨어 내부 동작의 투명성과 신뢰성 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 블랙박스화된 프로세서를 소프트웨어 기술로 분석·검증하는 것은 차세대 시스템 보안의 핵심 원천 기술”이라고 밝혔다. 또한, “향후 AI 가속기 및 차세대 프로세서 아키텍처에 대한 시스템 S/W 설계 및 보안 분석 연구를 지속적으로 확장할 계획이며, 함께 도전적인 연구를 수행할 석·박사과정 학생을 모집하고 있다”고 전했다. (송원준 교수 이메일: wjsong@kangwon.ac.kr)

2026-03-03

[수상] 컴퓨터공학과 학부생, ‘2026 전국 Google Cloud 기반 AI 융합 경진대회’ 대상 및 최우수상 포함 다수 수상

강원대학교 컴퓨터공학과 학부생들이 2026년 2월 13일 구글스타트업캠퍼스에서 개최된 2026 전국 Google Cloud 기반 AI 융합 경진대회에서 우수한 성과를 거두었다 (지도교수 이다영, 김우주). 대상을 거머쥔 FitTruck 팀의 (컴퓨터공학과 김이든, 이효재, 한윤택, 최유준) '이삿찜' 서비스는 사용자가 집 안 사진을 촬영하면 가구를 3D로 변환하여 이사 트럭 적재량을 자동으로 산출해주는 플랫폼이다. 방문 이사 견적 없이 사진만으로 필요한 적정 이사 트럭을 알려주고 시각화하여 제공할 수 있는 점이 높은 평가를 받았다. 최우수상은 OK독해 팀 (컴퓨터공학과 최다물, 박시우, 송민경, 생화학전공 최용빈)이 수상했다. OK독해 팀은 기존 에듀테크가 학습자의 능동적 사고를 충분히 유도하지 못한다는 한계를 지적하고, 소크라틱 문답법을 기반으로 학습자의 사고를 유도하는 대화형 학습 시스템을 구현해 차별성을 인정받았다. 해당 프로젝트들은 이번 방학 동안 강원대학교 데이터보안·활용 혁신융합대학사업단의 Google Cloud 기반 AI 인재양성 프로그램에 참여한 학생들이 개발한 결과물이다. 여기에 우수상으로는 애지중지 팀이(컴퓨터공학과 김기현, 정치외교학과 및 컴퓨터공학과 복수전공 김시현, AI융합학과 정승일, 디지털밀리터리학과 송진호, 정보통계학전공 현여정), 장려상으로는 컴퓨터공학과 박준석 학생이 수상했다. 이 외에도 다양한 프로젝트들이 뛰어난 역량을 보여주었다. 이번 방학 동안 학생들을 지도한 이다영 교수는 "이번 프로그램에는 춘천 캠퍼스뿐 아니라 삼척 캠퍼스 학생도 함께 참여했다"며 "참여 학생들이 방학 전보다 실력과 시야 모두에서 큰 성장을 이루었을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 이어 "도전과 실패, 재도전을 반복하는 과정이 곧 성장이라는 점을 체감하는 계기가 되었기를 바란다"며 "함께 지도해주신 김우주 교수님께 깊이 감사드린다"고 덧붙였다.

2026-03-03

[동정] 컴퓨터공학과 학부생, 일본 도쿄 「AI 부트캠프 어워즈 연계 글로벌 AI 산업 인사이트 프로그램」 참여

우리 대학 컴퓨터공학과 학생들이 강원대학교 AI분야 첨단산업인재양성부트캠프사업단의 지원을 받아, 2026년 2월 8일에서 11일 일본 도쿄에서 「AI 부트캠프 어워즈 연계 글로벌 AI 산업 인사이트 프로그램」에 참여했다. 이번 프로그램은 ‘AI 부트캠프 어워즈 해커톤’을 통해 선발된 우수 학생 10명 (컴퓨터공학과 김지호, 전효민, 김이든, 배준영, 전성빈, 박서빈, 신수형, 이준수, 장영웅, 김찬영) 대상으로 진행되었다. 교육과정에서 습득한 AI 기술이 실제 글로벌 산업 현장에서 어떻게 적용되는지 직접 체험하고 실무 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 연수 기간 동안 학생들은 일본의 AI 산업 생태계를 이끄는 주요 기업과 연구기관을 방문했으며, CIC Tokyo, K-Startup Center Tokyo, Oracle Japan, Upstage Japan, AIST Tokyo Waterfront 등을 견학했다. 이번 프로그램은 단순한 견학에 그치지 않고, 학생들이 현직자를 직접 만나 영어와 일본어를 활용해 핵심 직무 역량에 대해 현장 전문가들과 심도 있는 질의응답을 진행하는 방식으로 운영됐다. 함께 프로그램에 동행한 이다영 교수는 "이번 연수에는 춘천캠퍼스뿐만 아니라 원주캠퍼스 학생도 함께 참여했으며, 학생들이 매우 능동적이고 글로벌 역량을 갖춘 모습을 보였다”며, "이러한 경험을 바탕으로 향후 AI 산업을 이끌어갈 핵심 인재로 성장할 것으로 기대한다"고 말했다.

2026-03-03

[동정] 컴퓨터공학과 다수 연구실 교수 및 학생, HCI Korea 2026 학술대회 및 연계 워크숍 참가

강원대학교 컴퓨터공학과 교수 및 학생들이 1월 26일(월)부터 28일(수)까지 2박 3일간 홍천 소노벨 비발디파크에서 열린 ‘HCI Korea 2026’ 학술대회 연계 「ICT 성과 공유 협력 워크숍」에 참여했다. 강원대학교는 HCI(Human-Computer Interaction) 및 IT 융합 분야에서 활발한 연구를 수행하며, IT 대학 및 다양한 학과 간 협력을 기반으로 한 연구 체계를 구축해 왔다. 이번 워크숍에는 컴퓨터공학과 김아욱, 최우혁, 이다영 교수, AI융합학과 임정욱 교수, 융합보안학과 이세영 교수, 자유전공학부 김우주 교수 등 총 6명의 교수진과 각 연구실 소속 학생들이 함께 참여했다. 특히, HCI 및 IT 연구를 수행하는 다양한 학과 연구실이 한자리에 모이면서 강원대학교의 IT 분야 연구 역량과 협업 기반을 확인할 수 있었으며, 연구실 간 학생 교류를 통해 공동 연구 가능성을 모색하는 계기가 되었다. 참가 학생들은 학술대회와 워크숍에 참여하여 최신 연구 동향을 공유하고, 다양한 분야 연구자들과의 교류를 통해 연구 시야를 확장하는 경험을 쌓았다.

2026-03-03

[동정] 박연수 교수, 데이터베이스 분야 세계 최고 권위 학술대회 ICDE 2026 논문 게재 승인

강원대학교 컴퓨터공학과 박연수 교수가 제1저자로 참여한 연구 논문이 데이터베이스 분야 세계 3대 학술대회 중 하나인 ICDE 2026(42nd IEEE International Conference on Data Engineering)에 게재 승인되었다. 논문 제목은 "Batcher: Learning to Construct Cost-Efficient Batches of Small Queries in Big Data Processing Platforms"로, 스파크(Spark)와 같은 빅데이터 처리 플랫폼에서 발생하는 수많은 소형 질의(small queries)의 처리 성능을 인공지능 기반의 최적 배치(batch) 구성 기술을 통해 획기적으로 개선한 연구다. 기존 빅데이터 처리 플랫폼은 대규모 데이터 분석에 특화되어 있어, 수많은 소형 질의가 동시다발적으로 유입될 때 심각한 성능 저하를 겪는 한계가 있었다. 소형 질의는 실제 연산량은 적지만 질의마다 발생하는 설정(setup) 및 입출력(I/O) 오버헤드가 실행 시간의 상당 부분을 차지한다. 최근 여러 소형 질의를 하나의 큰 질의로 병합하여 오버헤드를 줄이는 기술이 제안되었으나, 단순한 선입선출(FCFS) 방식의 무분별한 병합은 실행 시간이 길거나 구조가 전혀 다른 질의들을 섞게 되어 짧은 질의가 긴 질의의 완료를 기다려야 하는 새로운 병목 현상을 유발했다. 연구팀은 기계학습 기반의 비용 예측 모델과 다단계 클러스터링을 결합하여 질의들을 최적으로 그룹화하는 지능형 시스템 'Batcher'를 제안해 기존의 한계를 극복했다. Batcher는 다층 퍼셉트론 신경망 모델을 이용해 배치의 처리 비용을 정확하게 예측한다. 이를 바탕으로 예상 실행 시간과 방향성 비순환 그래프(DAG)로 표현되는 질의 실행 계획 구조의 유사성을 기준으로 질의들을 두 단계에 걸쳐 클러스터링하며, 점진적 개선(iterative refinement) 알고리즘을 통해 NP-hard 난제인 최적의 배치 구성 문제를 적은 연산 오버헤드로 신속하게 해결한다. 제안된 Batcher 시스템은 대규모 실제 트랜잭션 데이터셋을 활용한 심층 평가에서 기존 최고 수준의 기술 대비 최대 5.4배 향상된 처리 속도를 달성하며 실용성을 입증했다. 이는 정교한 배치 구성을 통해 짧은 질의가 긴 질의를 기다려야 하는 병목 현상을 해소하고, 질의의 실행 구조를 고려한 최적의 병합을 수행함으로써 빅데이터 플랫폼의 병렬 처리 효율을 극대화한 결과이다. 강원대학교 컴퓨터공학과 빅데이터 연구실(지도교수: 박연수)은 이번 성과를 바탕으로 Big Data/AI 분야 후속 연구를 수행하고 있으며, 함께 성장할 (예비) 석·박사 과정생을 모집하고 있다. 관심 있는 학생은 연구실 홈페이지(https://bigdata.kangwon.ac.kr)를 참고하거나, 박연수 교수 이메일(yeonsu.park@kangwon.ac.kr)로 문의하면 된다.

2026-02-24

[수상] 컴퓨터공학과 학부생, AI부트캠프 어워즈 해커톤 대상 수상 (지도교수 강은송, 이다영)

우리대학교 컴퓨터공학과 학부생 김지호(지도교수: 강은송), 이창진(지도교수: 이다영), 박건원, 전효민으로 구성된 TEAM SIX가 2026년 1월 19일, 20일 춘천 KT 상상마당에서 개최된 AI부트캠프 어워즈에서 대상을 수상하였다. TEAM SIX의 수상작 ‘CONTEXTOR’는 방대한 서사 텍스트를 독자의 관점에서 분석하고 편집자의 시선으로 진단하는 AI 에이전트 기반 공동편집 시스템이다. 가상의 독자 유형을 설정함으로써 글의 톤&매너, 개연성, 일관성 등 7개 항목에 대해 독자 맞춤형 피드백을 제공할 수 있는 점이 높은 평가를 받았다. 선발된 우수성과자 학생들에게는 2월 8일부터 11일까지 일본에서 진행되는 ‘글로벌 AI 산업 인사이트’ 연수 기회가 제공되며, 연수 기간 동안 Oracle Japan, Upstage Japan 등 글로벌 IT 기업을 방문해 AI 기술의 실제 산업 적용 사례와 선진 연구·개발 환경을 직접 체험할 예정이다.

2026-01-23

[수상 ] 컴퓨터공학과 학부, IEEE Seoul Section Student Paper Contest 동상 수상

우리 대학 컴퓨터공학과 김형준, 박지영, 이창진 학부생과 일반대학원 데이터사이언스학과 유지혜 석사과정생 (지도교수: 이다영, 김우주)이 2025년 12월 13일 서울 고려대학교 하나스퀘어에서 개최된 IEEE Seoul Section Student Paper Contest에서 동상을 수상하였다. IEEE Seoul Section Student Paper Contest는 전기·전자·컴퓨터공학 분야의 학부 및 대학원생을 대상으로 연구 성과의 창의성, 기술적 완성도, 발표 역량 등을 종합적으로 평가하는 학생 논문 경진대회이다. 각 논문은 학생들이 국내 학회에 발표한 연구 내용을 보완한 성과이다. 학생들은 기존에 참여해 온 학회와는 다른 성격의 학술 발표를 접하고, 영어 발표를 직접 진행함으로써 연구 발표 역량과 학문적 시야를 확장하는 의미 있는 경험을 쌓았다. 이다영 교수는 학생들이 타 대학 연구자들의 연구 활동과 학문적 태도를 직접 체감할 수 있도록 대회 참가를 독려했다고 설명했다. 이어 학생들의 향상심이 높은 만큼 이번 경험을 통해 많은 것을 배웠을 것으로 생각한다며, 이러한 경험이 향후 좋은 연구 성과로 이어져 학생들이 강원대학교의 위상을 높이는 출발점이 되리라 믿는다고 말했다.

2025-12-23

[수상] 권석재 학부생(지도교수 이세영) MobiSec 2025 KISA Best Poster Award 수상

강원대학교 컴퓨터공학과 학부생 권석재(지도교수: 이세영)가 지난 12월 17일 개최된 ‘MobiSec 2025’에서 ‘KISA Best Poster Award’를 수상했다. 한국인터넷진흥원(KISA)이 수여하는 이번 상은 모바일 보안 및 최신 IT 보안 이슈를 다루는 국제 컨퍼런스인 MobiSec 2025에서 우수한 연구 성과를 보인 논문을 선정해 시상하는 상이다. 이번 대회에서 “The Confident Liar: Measuring and Governing Assertive Falsehoods in Persona-Conditioned LLMs (자신감 있는 거짓말쟁이: 페르소나 조건부 LLM에서의 단정적 거짓 정보 측정 및 제어)”라는 주제의 논문을 발표했다. 이 연구는 최근 화두가 되고 있는 대규모 언어 모델(LLM)이 특정 인격(페르소나)을 부여받았을 때, 거짓된 정보를 마치 사실인 것처럼 확신을 가지고 답변하는 현상을 심도 있게 분석했다. 특히 이러한 '단정적 거짓(Assertive Falsehoods)'을 정량적으로 측정하고 이를 효과적으로 제어·관리할 수 있는 방법론을 제시하여, AI 보안과 신뢰성 측면에서 높은 평가를 받았다.

2025-12-22

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