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[일반] 신뢰가능한인공지능연구단(지도교수: 한진영), KDD 2026서 <국제 워크숍: RespMultimodal 2026> 개최 (08.09. 일) NEW

본 교의 신뢰가능한인공지능연구단(연구책임자 한진영 교수)이 오는 8월 9일 제주국제컨벤션센터(ICC 제주)에서 국제 워크숍 「RespMultimodal 2026: The First International Workshop on Responsible Multimodal Foundation Models for Knowledge Discovery」를 개최합니다. 이번 워크숍은 데이터마이닝 분야의 세계적 권위 학회인 ACM SIGKDD 2026과 연계해 열리며, 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단을 중심으로 국내외 연구진이 공동으로 조직했습니다. 한진영 교수와 University of South Florida의 Seungbae Kim 교수, The Pennsylvania State University의 S. Shyam Sundar 교수, University of California, Los Angeles의 Wei Wang 교수가 공동 조직위원장(General Chair)을 맡았습니다. 멀티모달 파운데이션 모델의 책임성을 주제로 올해 처음 개최되는 국제 워크숍으로, KDD 2026이 국내에서 열리는 것을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI에 관한 국제적 논의의 장을 마련했다는 데 의미가 있습니다. 워크숍은 텍스트와 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 처리하는 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM)이 데이터 분석과 패턴 요약, 가설 생성의 핵심 도구로 자리 잡아가는 흐름에 주목합니다. 특히 모델의 편향과 취약성, 불투명한 의사결정 과정이 연구자가 데이터에서 무엇을 발견하고 어떻게 해석하는지에까지 영향을 미칠 수 있다는 문제의식에서 출발합니다. 공정성과 해석가능성, 강건성을 추상적인 윤리 담론에 머무르지 않고 데이터 기반 지식 발견의 신뢰성을 좌우하는 핵심 기술 과제로 다룬다는 것이 이번 워크숍의 기획 취지입니다. 프로그램은 기조강연 2편과 초청강연 2편, 스포트라이트 발표, 두 차례의 포스터 세션으로 구성됩니다. 첫 번째 기조강연에서는 University of California, Los Angeles의 Yizhou Sun 교수가 'Multimodal Scientific Reasoning: Extending Foundation Models for Scientific and Engineering Discovery'를 주제로, 파운데이션 모델을 과학·공학 분야의 발견 과정으로 확장하기 위한 멀티모달 추론 연구를 소개합니다. 두 번째 기조강연에서는 국회입법조사처 박소영 변호사가 'Legislating Responsible AI: Korea's Basic Act and Beyond'를 통해 인공지능 기본법을 중심으로 한 국내 AI 규범 체계와 향후 과제를 짚습니다. 초청강연에서는 Beijing Institute of Technology의 Guo (Levick) Cheng 교수가 지식그래프를 활용해 모델 추론의 충실성과 완결성을 높이는 방법론(Faico: Faithful and Complete Knowledge Graph Augmented Reasoning)을, University of Technology Sydney의 Bo Peng 교수가 사전학습된 비전-언어 모델의 분포 외 데이터 탐지 성능을 편향 보정을 통해 개선하는 연구(Debiased Negative Mining Improves Out-of-distribution Detection with Pre-trained Vision-Language Models)를 각각 발표할 예정입니다. 포스터 세션에서는 심사를 거쳐 채택된 22편의 논문이 두 세션에 걸쳐 발표됩니다. 각 연구의 핵심 내용을 짧게 소개하는 스포트라이트 발표도 함께 진행되며, 폐회에 앞서 우수 논문 시상식이 열립니다. 조직위원회에는 공동 조직위원장인 한진영 교수, Seungbae Kim 교수, S. Shyam Sundar 교수, Wei Wang 교수를 비롯해 Indiana University의 Haewoon Kwak 교수와 Jisun An 교수, 성균관대 홍성은 교수와 최윤석 교수, 국회입법조사처 박소영 변호사, 네이버 AI Lab 이승현 박사, 성균관대 김도하 박사가 참여합니다. 신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 "멀티모달 모델이 지식을 발견하고 해석하는 도구로 활용되기 시작한 만큼, 모델의 편향은 연구 결과와 데이터 기반 의사결정의 편향으로 이어질 수 있다"며 "국내에서 개최되는 KDD 2026을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI 연구가 데이터마이닝 분야의 핵심적인 국제 연구 의제로 자리 잡는 데 기여하고자 한다"고 밝혔습니다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되는 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단 사업의 일환으로 마련됐으며, 자세한 프로그램과 발표 논문은 공식 홈페이지(respmultimodal2026.github.io)에서 확인할 수 있습니다.
- 작성일 2026-08-03
- 조회수 111
[일반] 신뢰가능한인공지능연구단(지도교수: 한진영), 멀티모달 시대의 ‘책임 있는 AI’ 국제 심포지엄 성료 NEW

우리 대학의 신뢰가능한인공지능연구단(지도교수: 한진영) 주관으로 지난 7월 14일 인문사회과학캠퍼스 국제관 5층 R&E 라운지에서 「2026 International Symposium on Responsible AI」를 성황리에 개최하였습니다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 마련된 이번 심포지엄은, AI가 텍스트를 넘어 이미지와 상황 맥락까지 함께 이해하는 멀티모달 단계로 빠르게 확장되는 흐름에 주목했습니다. 모델이 사진 속 인물과 장면을 해석하는 과정에서 성별, 인종, 민족 등 사회적 단서에 근거한 왜곡된 판단을 내릴 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 이러한 위험을 어떻게 진단하고 설계 단계에서 줄여나갈 것인지를 기술과 사회 양측의 시각에서 함께 짚는 자리로 구성되었습니다. 행사는 네 편의 기조강연을 중심으로 진행되었습니다. 성균관대 석학교수이자 지능형멀티미디어연구센터장인 시앰선더(S. Shyam Sundar) 교수(The Pennsylvania State University, Center for Socially Responsible AI 소장)는 알고리즘 편향에 대응하는 열쇠로 이용자의 미디어 리터러시를 제시하며, 기술적 보정에만 기대지 않고 이용자의 판단 역량을 키우는 접근의 필요성을 강조하였습니다. 이어 University of South Florida의 Seungbae Kim 교수는 생성형 AI가 만들어내는 정교한 가짜뉴스를 사례로 삼아, AI가 ‘설득력 있게 거짓을 말하는’ 능력이 책임 있는 AI 연구에 던지는 함의를 분석했습니다. 성균관대 송하연 교수는 이용자의 선호를 그대로 따르는 설계를 넘어 인간의 존엄성과 웰빙을 중심에 두는 AI 설계 원칙을 제안하였으며, Nanyang Technological University의 Jaehong Yoon 교수는 멀티모달 파운데이션 모델의 안전성과 책임성을 확보하기 위한 최신 연구 동향을 소개했습니다. 국내외 교수 및 학생 연구자 100여 명이 참석한 이번 행사는 인간 중심의 신뢰가능한 인공지능 실현을 위한 담론을 형성하고, 미래 기술의 윤리적 기준 마련을 위한 공감대를 넓히는 계기가 되었습니다. 아울러 이날 행사에서는 지난 6월 개최된 ‘2026 성균관대학교 멀티모달 AI Bias 챌린지’의 시상식과 상위 3개 팀의 수상 발표가 함께 진행되었습니다. 성균관대 지능형멀티미디어연구센터, 딥페이크연구센터, 실감미디어공학과가 주최하고 신뢰가능한인공지능연구단이 주관한 이번 대회에는 전국 대학(원)생 524명, 263팀이 참가했습니다. 대회는 이미지-텍스트 기반 질의응답 과제 단일 트랙으로 운영되어, 참가자들은 근거가 분명한 문항에서는 정확한 선택지를 예측하고 판단에 필요한 정보가 충분하지 않은 경우에는 섣불리 추론하지 않는 모델을 개발하였습니다. 정확도 향상에 초점을 맞추는 기존 경진대회와 달리, 성별과 인종, 민족 등 사회적 단서에 따라 AI의 판단이 달라지는 문제를 정면으로 다루었다는 점에서 차별화됩니다. 참가자들은 기술적 역량과 사회적 감수성을 동시에 요구받는 과제를 통해, AI 편향이라는 사회적 문제를 공학적 해법으로 풀어내는 경험을 쌓을 수 있었습니다. 신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 “멀티모달 AI가 사람과 상황을 해석하는 단계로 발전하면서, 편향은 단순한 성능 문제가 아니라 실제 판단과 의사결정에 영향을 미치는 핵심적인 신뢰성 문제로 떠올랐다”며 “앞으로의 AI는 정확한 답을 내는 것뿐 아니라 판단의 근거를 제시하고, 정보가 충분하지 않을 때는 섣부른 추론을 유보할 수 있어야 한다. 이번 심포지엄과 챌린지가 기술적 성능과 사회적 책임을 함께 평가하는 새로운 기준을 만들어가는 출발점이 되기를 기대한다”고 밝혔습니다.
- 작성일 2026-07-31
- 조회수 10
[교수동정] [기고문] 류은석 실감미디어공학과장 " AI시대, 대한민국은 '실감미디어 공학 인재'를 준비하고 있는가"

본교 실감미디어공학과 학과장이신 류은석 교수님께서 전자신문을 통해 AI시대의 국가 경쟁력은 현실을 이해하는 실감미디어 기술과, 이를 세계 표준 및 산업으로 연결할 융합형 인재를 양성하는 데 달려 있음을 강조하였습니다. 기사 링크: https://n.news.naver.com/article/030/0003449924?sid=105 “인공지능(AI)은 혼자 발전하지 않는다. 현실을 이해하는 기술, 세계가 함께 사용할 표준, 그리고 이를 만들어 갈 인재가 함께 성장할 때 비로소 국가 경쟁력이 된다. 실감미디어공학 기술은 그 출발점이며, 지금이 바로 미래를 준비할 골든타임이다.” 챗GPT를 시작으로 생성형 AI는 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 그러나 지금 우리가 목격하는 변화는 시작에 불과하다. 앞으로 AI는 단순히 텍스트와 이미지를 생성하는 수준을 넘어 현실세계를 이해하고, 공간을 기억하며, 사람과 상호작용하는 방향으로 진화할 것이다. 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 디지털 트윈, 확장현실(XR), 공간컴퓨팅, AI 에이전트는 모두 '세상을 이해하는 AI'를 전제로 한다. 그리고 그 중심에는 실감미디어 공학 기술이 있다. 실감미디어는 더 이상 엔터테인먼트만의 기술이 아니다. 제조, 의료, 국방, 교육, 문화, 스마트시티 등 거의 모든 산업에서 현실을 디지털 공간으로 옮기고 분석하는 핵심 기반기술로 자리 잡고 있다. 이제 경쟁력은 영상을 얼마나 아름답게 만드는가가 아니라, 현실을 얼마나 정확하게 캡처하고 이해하며 전달할 수 있는가에 달려 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 성균관대 SW융합대학의 일반대학원 과정인 실감미디어공학과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 가상융합대학원 사업에 선정된 전국 8개 대학 가운데 하나로 운영되고 있다. 학과는 AI와 실감미디어를 융합해 세계 수준의 연구자와 산업 리더를 양성하는 것을 목표로 한다. 교육 방식은 기존 대학원과 다르다. 모든 신입생은 입학과 동시에 AI프로그래밍 역량을 진단받고 체계적인 보충 교육을 통해 연구의 기본기를 갖춘다. 또, 모든 학생은 국내외 기업 또는 연구기관에서 인턴십을 수행하며 연구를 산업 현장과 연결한다. 그리고 매년 학생의 25% 이상을 해외 대학과 연구기관으로 지원금과 함께 파견해 국제 공동연구와 글로벌 경험을 제공한다. 현재도 미국과 유럽 등 최고 연구기관과 대학에 여러 재학생들이 협업 중이다. 등록금 전액 장학금과 연구장학금, 국제학술대회와 해외연수 지원 역시 학생들이 연구에 몰입할 수 있도록 설계된 제도다. 교수진 구성 또한 독창적이다. 영상처리, 컴퓨터비전, 컴퓨터그래픽스, AI 기반기술 분야의 연구자들과 콘텐츠, 인터랙션 분야의 교수들이 함께 교육한다. 기술만 아는 인재도, 콘텐츠만 아는 인재도 아닌 기술과 콘텐츠를 함께 설계하는 융합형 인재를 키우기 위해서다. 대학원생들이 함께 성장하는 문화도 중요하게 생각한다. '펀데이즈(Fun Days)'라는 이름의 여러 즐거운 행사를 가진다. Pizza Day, Staying Healthy Month와 같은 프로그램을 운영하며 연구실 간 교류와 공동체 의식을 키우고 있다. 연구는 사람과 사람의 협업에서 나온다는 믿음 때문이다. 미래의 실감미디어는 '공간'을 다루는 기술이 될 것이다. AI 비전 기술은 실제 세상을 실사 수준으로 캡처하고, 신경망 기반 시각표현(Neural Visual Representation)은 이를 새로운 형태의 디지털 자산으로 표현한다. 여기에 초실감 압축과 스트리밍 기술이 결합되면 사용자는 원하는 위치에서 현실과 거의 동일한 공간을 경험하게 된다. 결국 영상의 취득-표현-압축-전송 기술이 하나의 AI 파이프라인으로 통합되는 AI 네이티브 미디어 시대가 열릴 것이다. 이 과정에서 국제표준은 선택이 아니라 필수다. ISO/IEC MPEG을 비롯한 국제표준화기구에는 세계 유수의 ICT 기업과 연구기관이 참여해 차세대 몰입형 실감미디어 기술을 정의하고 있다. 표준을 선도하는 국가는 기술을 선도하고, 기술을 선도하는 국가는 산업을 선도한다. 그리고 본 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신방송혁신인재양성사업 '가상융합대학원' 과제 지원을 받아 수행된 연구결과다. AI 시대의 국가 경쟁력은 뛰어난 알고리즘 하나로 결정되지 않는다. 현실 세계를 이해하는 AI를 만들고, 이를 세계가 함께 사용할 수 있는 표준으로 발전시키며, 산업으로 연결할 수 있는 인재를 얼마나 길러내느냐가 미래를 좌우한다. 실감미디어 공학 기술은 AI 시대를 현실로 연결하는 핵심 기술이며, 이를 이끌 융합형 인재 양성은 대한민국이 반드시 지속적으로 투자해야 할 미래 전략이다.
- 작성일 2026-07-23
- 조회수 21
[일반] IMCLab (지도교수: 류은석), MPEG 155 제네바 국제 표준화회의 참석 및 기고문 발표

2026년 7월 13일 ~ 17일의 기간동안 IMCLab 김영규 연구원이 스위스 제네바에서 개최된 MPEG 155 국제 표준화 회의에 참석하였다. 김영규 연구원은 5박 6일간의 출장 기간 동안 working group 4, 5, 7에서 공동으로 진행된 Gaussian Splat Coding (JEE6 GSC) 표준화 미팅에 참가하였고, 총 2개의 기고문을 발표하였다. [기고문] 1. Yeong-Gyu Kim, Reagan Koo, Eun-Seok Ryu (SKKU), “[GSC][JEE6.3] Crosscheck of m76864“, MPEG2026/m77852, 155th MPEG meeting of ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG5, Jul. 2026. 2. Reagan Koo, Yeong-Gyu Kim, Eun-Seok Ryu (SKKU), “[GSC][JEE6.9] Scalable 3DGS Syntax in GSI SEI“, MPEG2026/m77535, 155th MPEG meeting of ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG5, Jul. 2026. MPEG 155 제네바 국제 표준화회의에 참석한 IMCLab 소속 김영규 연구원
- 작성일 2026-07-21
- 조회수 214
[일반] IMCLab (지도교수: 류은석), 2026 IEEE ICME Conference on Multimedia and Expo 참석

성균관대학교 실감미디어공학과 IMCLab(지도교수: 류은석) 소속 구래건 학생과 조유찬 학생이 지난 2026년 7월 5일부터 7월 8일까지 태국 방콕에서 개최된 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo(ICME 2026)에 참석하였다. ▲ 2026 IEEE ICME Conference on Multimedia and Expo 참석한 IMCLab 조유찬(左), 구래건(右) 학생 ICME는 IEEE Circuits and Systems Society, Communications Society, Computer Society, Signal Processing Society 등 4개 IEEE 학회가 공동으로 후원하는 멀티미디어 분야의 대표적인 국제학술대회이다. ICME 2026은 7월 5일부터 9일까지 Bangkok Marriott Marquis Queen’s Park에서 개최되었으며, “Beyond Perception: Intelligent Media in the Age of Autonomous Agents”를 주제로 지능형 미디어와 자율 에이전트 기술의 발전 방향을 다루었다. 이번 학회에서는 본 연구실에서 수행 중인 자유시점 미디어, 3D/4D Gaussian Splatting, 3D reconstruction, 멀티미디어 압축, 품질 평가, 스케일러블 미디어 표현 및 실시간 렌더링 연구와 관련된 세션을 중점적으로 참관하였다. ICME 2026의 주요 연구 분야에는 3D multimedia와 AR/VR, image and video processing, multimedia analysis and generation, multimedia quality assessment, multimedia communication, multimedia standards 및 multimodal media computing 등이 포함되어 있어 IMCLab의 연구 주제와 밀접하게 연결된다. 특히 이번 학회에서 주목한 프로그램 중 하나는 Dynamic Gaussian Splatting Compression Challenge(DyGSC)이며, 해당 프로그램에서는 시간에 따라 변화하는 동적 3D Gaussian Splatting 데이터를 효율적으로 압축하고 복원하기 위한 기술들이 소개되었다. Dynamic Gaussian Splatting은 정적 3DGS보다 데이터 규모가 크고 시간축 중복성을 함께 처리해야 하므로, 저장 공간과 전송 대역폭을 줄이면서도 렌더링 품질과 시간적 일관성을 유지하는 것이 중요한 연구 문제로 다뤄졌다. 이는 IMCLab에서 진행 중인 4D Gaussian Splatting 압축, 계층적 표현 및 스케일러블 전송 연구와 직접적으로 연결되는 주제이다. 또한 3D Point Cloud Processing, Analysis, Compression, and Communication 워크숍에서는 3차원 포인트 클라우드의 표현, 분석, 압축 및 네트워크 전송과 관련된 연구들이 발표되었다. 세션에서는 대규모 3D 데이터의 불규칙한 구조, 높은 연산 및 전송 비용, 데이터 손실에 따른 품질 저하 등 실제 시스템에 적용할 때 발생하는 문제들이 논의되었다. 이를 통해 3D 미디어 연구에서는 단순히 복원 정확도를 높이는 것뿐만 아니라, 부호화 효율, 전송 안정성, 복호화 복잡도 및 실제 서비스 환경에서의 활용 가능성을 함께 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 품질 평가와 관련해서는 Lightweight Neural Networks for AIGC Image Quality Assessment, Scientific Images Quality Assessment, Perceptual Visual & 3D Point Cloud Compression and Low-Altitude UAV Image Quality Assessment 등의 Grand Challenge가 진행되었다. 생성형 이미지, 과학 영상, 포인트 클라우드 및 저고도 무인기 영상처럼 서로 다른 특성을 갖는 콘텐츠에서는 기존의 일반적인 화질 지표만으로 실제 품질을 충분히 평가하기 어렵다는 점이 강조되었다. 특히 콘텐츠의 용도와 주요 객체, 생성 오류, 공간적 구조 및 후속 분석 작업에 미치는 영향을 함께 고려하는 task-aware·perception-aware 품질 평가가 중요한 연구 방향으로 제시되었다. 이러한 흐름은 IMCLab에서 수행 중인 3D/4D Gaussian Splatting 품질 평가 연구에도 중요한 시사점을 제공한다. 향후 Gaussian Splatting 기반 미디어를 평가할 때에는 PSNR, SSIM, LPIPS와 같은 영상 기반 지표뿐만 아니라, geometry consistency, temporal consistency, view consistency, 주요 객체의 보존 여부, 압축에 따른 구조적 오류 및 렌더링 안정성 등을 함께 고려할 필요가 있음을 확인할 수 있었기 때문이다. ICME 2026의 Keynote에서는 지능형 멀티미디어 시스템의 다양한 발전 방향도 소개되었다. Lu Fang 교수는 물리 기반 영상 획득과 인공지능을 결합한 차세대 이미징 및 컴퓨팅 기술을 발표하였으며, Yonggang Wen 교수는 인공지능과 디지털 인프라의 발전 과정에서 데이터센터의 에너지 소비와 지속 가능성 문제를 다루었다. Antonio Ortega 교수는 computational metric을 고려한 rate-distortion optimization을 주제로, 전통적인 신호 왜곡뿐만 아니라 실제 인식 및 분석 작업의 성능을 반영하는 멀티미디어 최적화 방향을 제시했다. Special Session에서는 Generative AI and Agents for Multimedia Coding, Processing, and Evaluation, Embodied Multimodal Intelligence: From Perception to World Modeling, Major Challenges in Real-World Videos 등 생성형 인공지능, 멀티모달 에이전트, 비디오 이해 및 미디어 부호화를 결합한 연구들이 발표됐다. 특히 생성형 모델과 에이전트 기술이 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 멀티미디어 데이터를 분석하고 부호화 전략을 결정하며 결과 품질을 평가하는 방향으로 확장되고 있음을 확인하였다. 실제 환경의 비디오를 다루는 연구에서는 시점 변화, 가림 현상, 복잡한 객체 간 상호작용, 장시간 움직임, 복합 행동 및 학습 데이터의 long-tail 분포가 주요 문제로 다뤄졌다. 이는 제한된 시점의 입력으로부터 동적 장면을 복원하는 자유시점 비디오 및 4D Gaussian Splatting 연구에서도 함께 해결해야 하는 문제로, 향후에는 영상 복원 품질뿐만 아니라 시간적 안정성과 장면 구조에 대한 이해가 더욱 중요해질 것으로 판단된다. 이번 ICME 2026 참석을 통해 IMCLab은 3D/4D Gaussian Splatting 연구가 단순히 높은 렌더링 품질을 달성하는 단계에서 벗어나, 동적 데이터 압축, 스케일러블 전송, 품질 평가, 실제 네트워크 환경 및 지능형 미디어 시스템과의 결합으로 확장되고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 DyGSC와 3D point cloud compression 관련 프로그램은 향후 Gaussian Splatting 데이터를 효율적으로 저장·전송하고, 수신 가능한 데이터 양에 따라 품질을 점진적으로 향상시키는 연구가 중요해질 것임을 시사한다. 학회에서 조사한 최신 연구 동향은 본 연구실에서 진행 중인 자유시점 미디어 생성·복원·압축·렌더링 기술, 3D/4D Gaussian Splatting 기반 스케일러블 부호화 및 품질 평가 연구, 그리고 국제표준화를 고려한 미디어 표현 기술 개발에 중요한 참고 자료가 될 것으로 기대된다. IMCLab은 앞으로 ICME 2026에서 확인한 최신 멀티미디어 연구 흐름을 바탕으로, 실제 저장·전송·재생 환경에 적용할 수 있는 차세대 3D/4D 미디어 시스템 연구를 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다.
- 작성일 2026-07-20
- 조회수 241
[일반] IMCLab (지도교수: 류은석), 2026 CVPR Conference 참석

성균관대학교 실감미디어공학과 IMCLab(지도교수: 류은석) 소속 안승혁 학생과 한연호 학생이 지난 2026년 6월 5일부터 6월 7일까지 '2026년 CVPR Conference'에 참석하였다. CVPR은 Computer Vision and Pattern Recognition의 약자로, 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야에서 세계적으로 가장 권위 있는 학술대회 중 하나이며, 매년 전 세계 연구자, 기업, 대학 및 연구기관이 참여하여 image recognition, 3D reconstruction, generative model, robotics, autonomous driving, visual understanding 등 다양한 분야의 최신 연구 성과를 발표하고 공유하는 학회이다. ▲ CVPR 2026 Conference에 참석한 IMCLab 한연호(左), 안승혁(右) 학생 두 학생은 이번 학회를 통해 IMCLab에서 수행 중인 자유시점 미디어, 3D/4D Gaussian Splatting, 3D reconstruction, QA, 압축 및 실시간 렌더링 연구와 관련된 세션을 중점적으로 참관하였다. 특히 3D Reconstruction, Gaussian Splatting & Reconstruction, Spatio-Temporal Reconstruction, Generative Diffusion Modeling 관련 Oral 및 Poster 세션을 통해 현재 컴퓨터 비전 연구가 기존 2D recognition 중심에서 3D/4D scene understanding, dynamic scene reconstruction, geometry foundation model, diffusion 기반 복원 및 생성 모델 중심으로 빠르게 확장되고 있음을 확인할 수 있었다. 학회에서 가장 두드러진 흐름 중 하나는 3D Gaussian Splatting 및 4D Gaussian Splatting 연구의 확장이다. 최근 3DGS/4DGS 연구는 단순히 photorealistic rendering 품질을 높이는 것을 넘어, occlusion robustness, geometry consistency, temporal consistency, dynamic object modeling 등 실제 환경에서 안정적으로 동작하기 위한 문제들을 해결하는 방향으로 발전하였으며, Proxy-GS, RetimeGS, Z-Order Transformer for Feed-Forward Gaussian Splatting 등 관련 연구들은 Gaussian representation이 차세대 3D/4D 장면 표현의 핵심 기술로 자리 잡고 있음을 보여주었다. 또한 VGGT와 같은 geometry foundation model 기반 연구들도 큰 주목을 받았다. 최근에는 SwiftVGGT, VGGT4D, VGGT-360, VGGT-Det 등의 연구는 camera pose estimation, depth estimation, point map prediction, large-scale 3D reconstruction, 4D scene understanding 등 다양한 기하 기반 문제를 하나의 foundation model 관점에서 해결하려는 흐름을 보이고 있다. 이는 제한된 카메라 수 또는 sparse-view 조건에서 robust한 3D reconstruction을 수행해야 하는 IMCLab의 연구 방향과도 밀접하게 연결되는 바이다. Diffusion model을 활용한 연구 역시 활발하게 발표되었다. CVPR 2026에서는 diffusion 기반 image/video generation뿐만 아니라, 3D reconstruction, motion reconstruction, material reconstruction, visual reasoning 등 다양한 문제에 generative prior를 적용하는 연구들이 다수 소개되었다. 특히 diffusion은 부족한 관측 정보, 불확실한 geometry, motion, texture, material 정보를 보완하는 강력한 prior로 활용되고 있었으며, 향후 sparse-view reconstruction 및 dynamic 3D/4DGS 연구에서도 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. IMCLab Oral 및 Poster 세션뿐만 아니라 NVIDIA, Qualcomm, Tencent, Tesla, Uber AI Labs, Netflix 등 글로벌 기업 부스도 함께 참관하였다. 기업 부스에서는 physical AI, robotics, autonomous driving, generative AI, machine learning 기반 콘텐츠 제작 지원 기술 등 다양한 산업 적용 사례를 확인했으며, 이를 통해 컴퓨터 비전 기술이 학술적 연구를 넘어 로보틱스, 자율주행, XR, VFX, 방송·OTT 콘텐츠 제작 등 실제 산업 환경으로 빠르게 확장되고 있음을 체감할 수 있었다. 특히 Netflix 부스에서는 콘텐츠 제작 과정에서 machine learning을 활용하여 creative workflow를 지원하는 방향을 확인할 수 있었고, NVIDIA와 Qualcomm 부스에서는 physical AI, robotics, edge AI, 실시간 처리 기술의 중요성을 확인할 수 있었다. 또한, Tesla, Uber AI Labs, Tencent 등 다양한 기업 데모를 통해 자율주행, 로봇, 대규모 AI 시스템, 실제 환경 기반 perception 기술의 적용 가능성을 살펴볼 수 있었다. 이번 CVPR 2026 conference를 통해 IMCLab은 3DGS/4DGS 기반 자유시점 미디어 연구가 단순 reconstruction 또는 rendering 품질 향상에 머무르지 않고, 입력 영상 획득, camera pose estimation, SfM 안정성, sparse-view reconstruction, 품질 평가, 압축, 실시간 렌더링 및 산업 적용까지 포함하는 system-level 연구로 확장되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 향후 연구에서는 PSNR, SSIM, LPIPS와 같은 기존 품질 지표뿐만 아니라, geometry consistency, temporal consistency, pose reliability, view consistency, uncertainty-aware QA 등 실제 활용 환경을 고려한 평가 체계가 중요해질 것으로 판단되는 바이다. 학회에서 조사한 최신 연구 동향과 산업 적용 사례는 IMCLab 연구실에서 진행 중인 자유시점 미디어 생성·복원·압축·렌더링 기술, 3D/4D Gaussian Splatting 기반 QA 및 표준화 연구, 그리고 실제 콘텐츠 제작 파이프라인 적용 연구에 중요한 참고 자료가 될 것으로 기대된다. IMCLab은 앞으로도 CVPR에서 확인한 최신 기술 흐름을 바탕으로, 차세대 3D/4D 미디어 표현 기술과 실용적인 자유시점 미디어 시스템 연구를 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다.
- 작성일 2026-07-20
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[학생실적] 실감미디어공학과, 한국방송·미디어공학회 2026 하계학술대회서 우수 연구성과 입증

실감미디어공학과, 한국방송·미디어공학회 2026 하계학술대회 우수 연구성과 입증 SW융합대학 실감미디어공학과(원)가 지난 6월 18일부터 20일까지 제주특별자치도 서귀포시 롯데호텔 제주에서 열린 「2026 한국방송·미디어공학회 하계학술대회」에 참가해 우수한 연구성과를 선보이고 다수의 수상 실적을 거두며 학과의 연구 경쟁력을 입증했다. 한국방송·미디어공학회 하계학술대회는 방송미디어, 영상처리, 인공지능, 실감미디어, 차세대 콘텐츠 및 미디어 융합 기술 분야의 최신 연구성과를 공유하는 국내 대표 학술 행사다. 최근 생성형 인공지능, 몰입형 미디어, 3차원·4차원 콘텐츠, 초실감 영상, 지능형 방송 서비스 등 새로운 기술 패러다임이 빠르게 확산됨에 따라 500여 명의 산·학·연 연구자들이 한자리에 모여 미래 미디어 기술의 발전 방향을 논의하는 교류의 장으로 마련됐다. 특히 이번 학술대회는 우리 대학 실감미디어공학과 학과장인 류은석 교수가 조직위원장을 맡아 행사를 총괄 운영하며 성공적인 학술대회 개최를 이끌었다는 점에서 의미를 더했다. 학술대회에는 IITP, TTA, RAPA, ETRI, KETI, 삼성, KBS 등 주요 기관과 기업이 참여한 26개의 특별세션이 운영되었으며, 취·창업 세션과 신진연구자 발표 세션, 국제학술대회 최우수 논문 발표 세션 등을 통해 최신 연구 동향과 산업 현안을 공유했다. 실감미디어공학과는 학술대회 기간 중 특별세션 「실감미디어공학과 성과교류회」를 개최해 학과 소속 연구실의 주요 연구 주제와 연구 성과를 공유하고, 10명의 실감미디어공학과 교수진과 대학원생들이 함께 향후 연구 협력 및 발전 방향을 논의하는 시간을 가졌다. 생성형 인공지능, 컴퓨터 비전, XR(확장현실), 3차원 재구성, 멀티미디어 처리 등 다양한 분야의 연구 결과를 소개하며 학과의 우수한 연구 역량을 대내외에 알렸다. 이번 학술대회에서 실감미디어공학과는 학술대회 우수논문상 부문에서 뛰어난 성과를 거두었다. 포스터 부문 우수논문상에는 「관제 영상 자세 추정을 위한 합성 데이터 생성 및 평가 연구」(류문욱, 최종우, 송인표, 이장원)가 선정되어, 인공지능 기반 영상분석 분야의 우수성을 인정받았다. 또한 「다시점 색상 인식 초기화 기반 LiDAR 가우시안 스플래팅 기법」(양이삭, 김영규, 안승혁, 류은석)은 학술대회 대상에 선정되는 영예를 안았다. 해당 연구는 다중 시점 환경에서의 정밀한 3차원 공간 재구성 기술의 정확도와 효율성을 향상시킨 연구로 평가받으며 학술대회 최고 수준의 연구 성과로 인정받았다. (좌)학술대회 포스터부문 우수상 수상-관제 영상 자세 추정을 위한 합성 데이터 생성 및 평가 연구(류문욱, 최종우, 송인표, 이장원) (우)학술대회 대상 수상-다시점 색상 인식 초기화 기반 LiDAR 가우시안 스플래팅 기법(양이삭, 김영규, 안승혁, 류은석) 이번 성과는 실감미디어공학과가 인공지능과 실감미디어 분야에서 축적해 온 연구 역량과 교육 성과를 대외적으로 입증한 사례로 평가된다. 실감미디어공학과는 앞으로도 미래 미디어 기술을 선도하는 융합 연구를 지속적으로 추진하고, 글로벌 경쟁력을 갖춘 연구 인재 양성을 위해 노력할 계획이다. ※본 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신방송혁신인재양성사업 「가상융합대학원」과제 지원을 받아 수행된 연구결과입니다.
- 작성일 2026-06-23
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[학생실적] SW융합대학 실감미디어공학과, 2026 가상융합대학원 성과공유회’서 연구역량 입증

SW융합대학 실감미디어공학과, 2026 가상융합대학원 성과공유회’서 연구역량 입증 W융합대학(학장 이은석 교수) 실감미디어공학과 2026 가상융합대학원 성과공유회’서 우수논문·산학협력·포스터 발표 부문 수상 통해 가상융합 분야 연구 경쟁력 입증 성균관대학교 실감미디어공학과 (류은석 학과장) 및 가상융합대학원 사업단 (사업단장 류은석교수)이 지난 6월 10일~12일 서울 코엑스에서 개최된 「2026 가상융합대학원 성과공유회(가상융합혁신인재 심포지엄)」에 참가해 우수 연구성과를 선보이고 다수의 수상 실적을 거두며 가상융합 분야 연구 경쟁력을 입증했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관한 이번 행사는 AX(AI 전환) 시대를 견인할 가상융합 석·박사 인재들의 성과를 격려하고, 기술 시연과 성과 공유를 통해 지속 가능한 성장 비전을 제시하기 위해 마련됐다. 행사에는 과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원, 가상융합대학원 8개 대학 연구책임자, 협력기업, 수혜학생 등 150여 명이 참석했다. 행사는 ▲연구 몰입 환경 조성 및 성장 지원을 위한 소통 간담회 ▲공간컴퓨팅 등 대학원별 핵심요소기술 구현 성과를 소개하는 전시 ▲글로벌 학술성과 및 산학협력 프로젝트(PBL) 성과를 공유하는 발표 세션으로 구성됐다. 특히 ‘AX를 현실로(Realizing AI via XR)’를 주제로 가상융합 기술구현 역량과 인재 양성 성과를 대외적으로 선보이는 자리로 마련됐다. 성균관대학교는 행사장 내 대학 전시부스를 통해 다양한 연구성과를 소개했다. 양이삭 연구원은 「로봇 기반 4D Gaussian Splatting 영상 취득 및 촬영 자동화 기술」을 선보였으며, 구래건 연구원은 「Library: A Large-Scale Outdoor Gaussian Splat Reconstruction Dataset」을 주제로 우수논문 구두발표를 진행했다. 또한 김영규 연구원은 「3차원 공간컴퓨팅을 위한 Gaussian Splat Coding 연구 및 국제표준 개발」을 주제로 산학협력 프로젝트 성과를 발표하며 공간컴퓨팅 분야의 기술 개발 및 국제표준화 추진 성과를 공유했다. 양이삭 연구원의 「로봇 기반 4D Gaussian Splatting 영상 취득 및 촬영 자동화 기술」 체험 전시 구래건 연구원의 「Library: A Large-Scale Outdoor Gaussian Splat Reconstruction Dataset」 우수논문 구두발표 김영규 연구원의 「3차원 공간컴퓨팅을 위한 Gaussian Splat Coding 연구 및 국제표준 개발」 산학협력 프로젝트 발표 우수논문 포스터 발표 부문에서는 정애천 연구원과 이현민 연구원이 각각 AI 기반 시각-언어모델 추론 효율화 연구와 VR 환경에서의 팀워크 경험 분석 연구를 발표하며 가상융합 분야의 연구성과를 선보였다. 이현민 연구원의 「VR 팀워크 내 사회적 평가·작업부하 분석」 우수논문 포스터 발표 정애천 연구원의 「시각-언어모델 추론 가속을 위한 학습 없는 토큰 프루닝」 우수논문 포스터 발표 이번 성과공유회에서 성균관대학교 가상융합대학원 사업단은 우수논문, 산학협력 프로젝트, 포스터 발표 등 다양한 부문에서 수상자를 배출하며 뛰어난 연구 역량을 입증했다. 우수논문 발표회에서는 구래건 연구원이 최우수상을 수상했으며, 산학협력 프로젝트 발표회에서는 김영규 연구원이 우수상을 수상했다. 또한 우수논문 포스터 발표회에서는 정애천 연구원과 이현민 연구원이 각각 우수상을 수상하며 연구 우수성을 인정받았다. 성균관대학교 가상융합대학원 사업단은 공간컴퓨팅, XR, 인공지능 기반 3차원 콘텐츠 생성 기술 및 국제표준화 연구 등 미래 가상융합 산업을 선도할 핵심 기술 개발과 전문인력 양성에 주력하고 있다. 앞으로도 글로벌 수준의 연구성과 창출과 산학협력 확대를 통해 AX 시대를 이끌 가상융합 혁신 인재 양성에 지속적으로 힘쓸 계획이다. ※본 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신방송혁신인재양성사업 「가상융합대학원」과제 지원을 받아 수행된 연구결과입니다.
- 작성일 2026-06-12
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[연구] dxlab(지도교수 : 박은일), IJCAI 2026 1편, INTERSPEECH 2편 논문 게재 승인

dxlab(지도교수 : 박은일), IJCAI 2026 1편, INTERSPEECH 2편 논문 게재 승인 Data eXperience Lab (dxlab, 지도교수: 박은일)의 논문이 인공지능과 음성처리 분야 top-tier 국제학술대회인 IJCAI 2026(1편)과 INTERSPEECH 2026(2편)에 게재 승인되었습니다. 제목: FedAMB: Adaptive Modality Balancing for Dominance-Robust Multimodal Federated Distillation 저자: 한승진, 이주엽, 이상민, 박은일 학술대회: International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026, August 2026) 키워드: Multimodal Federated Learning, Federated Knowledge Distillation, Modality Dominance, Missing Modality Robustness Multimodal Federated Learning은 여러 modality를 분산 클라이언트 환경에서 프라이버시를 유지하며 학습할 수 있지만, modality별 학습 난이도 차이로 인해 특정 modality가 학습을 지배하는 modality dominance 문제가 발생합니다. 본 연구는 선택적 modality 학습과 knowledge distillation을 통해 multimodal accuracy와 unimodal robustness를 함께 향상시킵니다. 핵심 기여 ■ Contamination-Aware Modality Dominance 정의 Modality dominance를 Fed-KD의 global teacher contamination 문제로 재정의 ■ Selective-Modality Regulation (SMR) 제안 Dominance state를 감지하고, 필요한 경우 선택적으로 weak modality 학습을 강화 ■ Component-wise Modality Distillation (CMD) 제안 Global knowledge를 각 modality branch로 전달하여 unimodal robustness 향상 (a) FedAMB 프레임워크 그림 (a)는 FedAMB의 전체 프레임워크를 나타냅니다. 각 client는 먼저 modality dominance를 식별하고 SMR을 통해 local training을 조정한 뒤, proxy dataset에 대한 예측을 서버로 전달합니다. 서버는 이를 aggregation하여 global teacher를 구성하고, CMD를 통해 이 knowledge를 각 client의 modality branch에 distill함으로써 multimodal accuracy와 unimodal robustness를 함께 향상시킵니다. 제목: Temporal Transition-Aware Multi-Head Modeling for Partially Spoofed Audio Detection and Localization 저자: 김윤서, 이주엽, 박은일 학술대회: Interspeech 2026(September 2026) 키워드: Partially Spoofed Audio, Spoof Localization, Audio Boundary Detection 부분 조작 오디오 탐지(PSAL)는 하나의 발화 안에서 일부 구간만 가짜 오디오가 삽입된 경우, 이를 프레임 단위로 탐지하고 위치를 찾는 문제입니다. 기존 방법들은 주로 각 프레임의 진위 여부나 경계 예측에 집중했지만, 진짜 오디오와 가짜 오디오가 전환되는 순간의 시간적 변화를 충분히 활용하지 못했습니다. 본 논문은 인접 프레임 간의 시간적 변화를 핵심 단서로 활용하는 transition-aware localization framework를 제안하여, 가짜 오디오 구간의 시작과 종료를 더 정밀하게 탐지합니다. 핵심 기여 ■ Transition-aware PSAL 관점 제시 기존의 frame-wise authenticity prediction이나 boundary label 중심 접근을 넘어, 인접 프레임 간 temporal transition을 부분 조작 오디오 localization의 핵심 단서로 활용하는 새로운 관점을 제안 ■ Directional transition 기반 multi-head learning objective 제안 Real-to-Fake, Fake-to-Real과 같은 변화 방향을 명시적으로 학습하는 transition head와 frame-level score를 보정하는 refinement head를 결합하여, 조작 구간의 경계를 보다 정밀하게 탐지 ■ 세 가지 PSAL 데이터셋에서 성능 검증 PartialSpoof, PartialEdit-E1, PartialEdit-E2 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안 방법이 기존 기법 대비 우수한 frame-level localization 성능을 달성함을 확인 (a)Transition head와 refinement head 그림 (a) transition head는 각 프레임 쌍의 변화 양상을 분류하고, refinement head는 변화 정보와 프레임 독립적인 정보를 합쳐서 최종적으로 프레임을 분류합니다. (b) 하나의 발화에 대한 2D PCA trajectory 시각화 학습된 모델의 feature를 분석한 결과, 진짜 오디오와 가짜 오디오가 시간적으로 구분되는 표현을 가짐을 확인할 수 있습니다. 제목: K-DIALECT: Korean Dialect-Aware Face-Based Speech Synthesis 저자: 양성연, 이주엽, 박은일 학술대회: Interspeech 2026(September 2026) 키워드: Speech Synthesis, Multimodal Text-to-Speech, Korean Dialects Text-to-Speech는 주어진 텍스트를 읽는 발화 오디오를 생성하는 문제입니다. 기존 방법들은 정해진 음성으로만 텍스트를 읽거나 원하는 음성의 참고 오디오를 입력해야 했습니다. 하지만 원하는 대상에게 어울리는 음성을 자동으로 생성하는 연구는 부족했으며, 한국어 방언과 결합된 연구는 없었습니다. 본 논문은 원하는 대상의 이미지와 원하는 한국어 방언을 선택하면 대상에게 어울리는 음성으로 해당 방언으로 주어진 텍스트를 읽는 발화 오디오의 생성을 수행합니다. 핵심 기여 ■ 대상과 어울리는 음성으로 발화 오디오 생성 기존의 참고 오디오를 활용하는 발화 오디오 생성을 넘어, style encoder와 ID encoder를 통해 대상의 이미지에서 얼굴의 특징을 추출하여 대상에게 어울리는 음성으로 발화 오디오 생성 ■ 한국어 방언 발화 오디오 생성 서울, 강원, 경상, 전라, 제주, 충청 중 방언을 선택하면 T5 기반의 dialect translator와 pitch predictor를 통해 해당하는 방언으로 텍스트를 발화하는 오디오 생성 ■ 객관적·주관적 지표를 통한 성능 검증 참고 오디오를 활용한 기존 방법론과 비교실험을 수행한 결과 객관적 지표 뿐만 아니라, 한국인을 대상으로 평가한 주관적 지표에서도 더 우수한 성능 달성 (a) K-DIALECT 프레임워크 (b) Pitch Predictor (c)Image Encoder 그림 (a)는 텍스트와 대상의 이미지, 한국어 방언의 종류가 주어지면 대상에게 어울리는 음성으로 텍스트를 발화하는 오디오를 생성합니다. 그림 (b)는 방언의 종류에 따라 음성을 조정하고, 그림 (c)는 이미지에서 대상의 얼굴 특징을 추출합니다.
- 작성일 2026-06-10
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[학생실적] 인공지능융합학과/실감미디어공학과 학생 13명, 2026년 AI 서울테크 대학원 장학생 선정

인공지능융합학과/실감미디어공학과 학생 13명, 2026년 AI 서울테크 대학원 장학생 선정 우리 학교 인공지능융합학과/실감미디어공학과 학생 13명이 AI 서울테크 대학원 장학생에 선정되었다. 선정된 장학생은 다음과 같다. 박사/석박통합과정: 류보곤, 김홍엽(지도교수 홍성은), 원현선(지도교수 한진영), 이유빈(지도교수 박은일) 석사과정: 김종한, 박지안, 양시현, 김지은, 이유진, 김지현(지도교수 한진영), 한승진, 박채원, 박신유(지도교수 박은일) 서울장학재단은 위 학생들에게 각 4천만원(박사과정)과 2천만원(석사과정)의 연구 장려금을 지원할 계획이다. 해당 장학금은 서울 소재의 AI 인재양성을 위해 서울특별시에서 신설한 사업으로 AI 기반의 전문 인재 양성을 위하여 조성되었다. *각 연구실 링크 박은일 교수 - dxlab (https://dsl.skku.edu/) 한진영 교수 - DSAIL (http://dsail.skku.edu/) 홍성은 교수 - AIM LAB (https://aim.skku.edu/)
- 작성일 2026-06-08
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