이상민 교수(정보융합학부) 연구팀, 한국생산관리학회 및 한국데이터마이닝학회 수상

본교 인공지능융합대학 정보융합학부 이상민 교수 연구팀(인공지능서비스연구실) 김지훈, 김희지, 오수진, 정화용 학생이 11월 7일에 진행된 ‘2025 한국생산관리학회 추계학술대회’에서 우수상을 수상했다.

'운영혁신 기반 미래 경영: 초연결 시대의 가치 창출과 혁신 전략'을 주제로 개최된 이번 학술대회에는 운영 관리의 미래 방향을 모색하기 위해 다양한 기술 분야의 교류를 소개하는 세미나 및 논문 발표가 진행되었다.

김지훈 학생은 동물 환자의 흉부 X-ray에서 자세 변화로 인한 왜곡을 줄이기 위해 해부학적 정보를 결합한 변형영상정합 기법을 제안해 우수상을 받았다.

김희지 학생은 산업 현장의 사각 지대에서 물류 중장비와 작업자 간 충돌을 예방하기 위해 드론 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 실시간 영상 객체 탐지를 통해 리프터 주변을 감시하는 기술을 제안하여 우수상을 수상하였다.

오수진 학생은 호텔 체크인 자동화를 위한 대규모 언어 모델 (LLM) 기반 컨시어지 챗봇을 개발하고, RAG와 PEFT라는 기법을 적용하여 신뢰도 높은 모델을 구축했으며 호텔 컨시어지 시스템인 PMS 연동 프로세스 설계로 우수상을 받았다.

정화용 연구원은 간헐적, 불규칙 수요 예측을 위해 불확실성 기반 하이브리드 손실 학습 기법을 제안하여, 온라인 시장의 특수한 수요 패턴을 반영한 시계열 방법론으로 우수상을 수상하였다.

또한, 고예진, 김지훈, 장유나, 장효영, 그리고 정화용 연구원은 지난 8월 28, 29일 평창에서 개최된 ‘2025 KDMS 하계 학술대회(한국데이터마이닝학회)에서도 최우수 논문상과 논문 대상을 수상했다.

고예진 학생은 Talking Head Generation에서 립싱크 품질을 향상시키기 위한 새로운 초기 이미지 최적화 방법을 발표하였다. 입력 이미지의 입 모양이 립싱크 성능 저하로 이어지는 기존 문제에 대해서 이를 해결하기 위해 이미지의 표현 공간을 탐색하여 립싱크에 적합한 초기 상태를 자동으로 찾아내는 방식을 제안하여, 다양한 환경에서도 안정적인 립싱크 품질을 확보할 수 있음을 입증하며 수상하였다.

김지훈 학생은 동물의 낮은 순응성으로 인해 발생하는 자세 표준화 제약과 영상 왜곡 문제를 해결하기 위해 해부학적 정보를 반영한 새로운 정합 기법을 제안하였다. 표준이 되는 영상에서 획득한 사전 정보를 활용하는 방식을 통해 수의학 영상 데이터의 부족과 구조적 일관성 보존의 어려움이라는 문제를 극복하는 결과를 발표하였다.

장유나 학생은 Segment Anything 모델의 특정 분야에서의 성능 향상을 위해 제안된 SAM-Adapter 상의 구조를 자동화된 탐색을 통해 구축하는 방식론을 제안하였다. 학습 과정 없이 평가를 진행하는 Zero-shot 기반의 NAS 방식을 적용하면서 데이터 도메인에 적합한 Adapter 구조를 탐색하여, 기존 SAM-Adapter 구조보다 효과적인 설계를 통해 향상된 성능을 보이는 결과를 발표하였다.

장효영 학생은 저해상도 X-ray 이미지에 대한 패치 기반 조건부 확산 모델을 적용한 초해상도 방법론을 발표하여 패치 기반의 접근 방식을 통해 학습의 안정성을 높이고 gaussian blending mask를 적용해 자연스러운 병합을 이뤄내는 방법론을 소개하였다.

또한 뇌 MR 이미지에 대한 Rician 노이즈와 Gaussian 노이즈를 혼합 적용한 확산 모델 기반의 데이터 생성 방법론으로 Rician 노이즈의 고품질 샘플 복원 능력과 Gaussian 노이즈의 샘플 다양성을 고려한 새로운 확산 모델을 제안하였다. 장효영 학생은 제안한 두 방법론에 대해서 모두 최우수 논문상을 수상하는 쾌거를 이루었다.

정화용 학생은 객체탐지 분야에서 서로 다른 구조의 교사 모델이 제공하는 상호보완적인 정보를 결합하여 단일 학생 모델의 성능을 최대화하는 방법론을 발표하였다. 서로 다른 구조의 교사 모델의 강점을 융합하여 강건한 표현 학습을 달성하여 학생 모델이 주어진 복잡한 시각적 환경 조건에서 안정적인 예측을 수행하는 방법론을 제안하여 논문 대상을 수상하는 영광을 안았다.

이상민 교수는 “학생들이 연구 과정에서 보여준 학문적 성취와 문제 해결 역량이 인정받아 기쁘다”며 “앞으로도 혁신적 연구를 꾸준히 이끌어 산업 발전과 사회적 가치 창출에 기여하겠다”고 전했다.