I2SLAB 송인표, 주민준 학생 (지도교수: 이장원), WACV2025 논문 발표

I2SLAB(지도교수: 이장원)의 송인표, 주민준 학생(실감미디어공학과)이 지난 2025년 2월 28일부터 3월 4일까지 미국 애리조나 투손에서 열린 컴퓨터 비전 분야의 대표 국제학회인 WACV 2025 (IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision)에 참가해 주목할 만한 연구 성과를 발표했다. 이번 학회에서 I2SLAB 연구팀은 웨어러블 360도 카메라를 활용해 사용자의 주변 환경을 인식하고, 시각장애인이 일상에서 마주칠 수 있는 다양한 위험 상황—예를 들어, 도로 위에서의 소매치기, ATM 이용 중 비밀번호를 도청당하는 상황 등—을 탐지할 수 있는 새로운 인공지능 모델을 제안했다. 해당 연구는 시각장애인의 안전한 사회 활동을 지원할 수 있는 기술적 가능성을 제시하며, WACV 2025 참석자들로부터 많은 관심과 긍정적인 평가를 받았다. I2SLAB 연구팀이 발표한 논문의 주요 내용은 다음과 같다. [논문] Inpyo Song, Sanghyeon Lee, Minjun Joo, and Jangwon Lee. “Anomaly detection for people with visual impairments using an egocentric 360-degree camera.” In IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Feb 2025. [Abstract] Recent advancements in computer vision have led to a renewed interest in developing assistive technologies for individuals with visual impairments. Although extensive research has been conducted in the field of computer vision-based assistive technologies, most of the focus has been on understanding contexts in images, rather than addressing their physical safety and security concerns. To address this challenge, we propose the first step towards detecting anomalous situations for visually impaired people by observing their entire surroundings using an egocentric 360-degree camera. We first introduce a novel egocentric 360-degree video dataset called VIEW360 (Visually Impaired Equipped with Wearable 360-degree camera), which contains abnormal activities that visually impaired individuals may encounter, such as shoulder surfing and pickpocketing. Furthermore, we propose a new architecture called the FDPN (Frame and Direction Prediction Network), which facilitates frame-level prediction of abnormal events and identifying of their directions. Finally, we evaluate our approach on our VIEW360 dataset and the publicly available UCF-Crime and Shanghaitech datasets, demonstrating state-of-the-art performance.

최윤석 교수 연구실(DLILAB), NAACL 2025 논문 4편 게재 승인

데이터 및 언어 지능(Data & Language Intelligence, DLILAB) 연구실의 논문 4편이 자연어처리 분야의 최우수 국제학술대회인 NAACL 2025 (“2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics”)에 게재 승인되었습니다. 논문은 4월 미국 뉴 멕시코에서 발표될 예정입니다. 1. YunSeok Choi, CheolWon Na, Jee-Hyong Lee†, "CoRAC: Integrating Selective API Document Retrieval with Question Semantic Intent for Code Question Answering", Proceedings of the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025) 자동 코드 질문 응답(AQA)은 코드 스니펫을 분석하여 코드 관련 질문에 대해 정확한 답변을 생성하는 것을 목표로 합니다. 적절한 답변을 제공하려면 코드의 관련 부분을 정확히 이해하고, 질문의 의도를 올바르게 해석해야 합니다. 그러나 실제 환경에서는 질문자가 코드의 일부만 제공하는 경우가 많아 답변을 찾는 데 어려움이 발생합니다. 응답자는 이러한 제한된 정보를 기반으로 적절한 답변을 제공할 수 있어야 합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 CoRAC이라는 지식 기반 프레임워크를 제안합니다. CoRAC은 선택적 API 문서 검색과 질문 의미 의도 클러스터링을 통해 이해력을 향상시켜 자동 코드 질문 응답을 지원합니다. 세 가지 실제 벤치마크 데이터셋에서 CoRAC의 성능을 평가했으며, 다양한 실험을 통해 그 효과를 입증했습니다. 또한, CoRAC이 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델에 비해 고품질의 답변을 생성할 수 있음을 보여주었습니다. 2. Suyoung Bae, Hyojun Kim, YunSeok Choi†, Jee-Hyong Lee†, "SALAD: Improving Robustness and Generalization through Contrastive Learning with Structure-Aware and LLM-Driven Augmented Data", Proceedings of the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025) († Corresponding Author) 이 논문에서는 SALAD (Structure-Aware and LLM-driven Augmented Data)라는 새로운 접근법을 제안합니다. SALAD는 대조 학습(Contrastive Learning)을 위해 구조를 인지하고 반사실적(counterfactual)으로 증강된 데이터를 생성함으로써 모델의 강건성(robustness)과 일반화(generalization)**를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 태깅 기반 방식을 사용하여 구조를 인지한 긍정 샘플을 생성하고, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 다양한 문장 패턴을 가진 반사실적 부정 샘플을 생성합니다. 이를 통해 모델이 주요 문장 구성 요소 간의 구조적 관계를 학습하도록 하며, 부적절한 상관관계(spurious correlations)에 대한 의존을 최소화합니다. 감정 분류(Sentiment Classification), 성차별 탐지(Sexism Detection), 자연어 추론(Natural Language Inference) 세 가지 과제에서 실험을 통해 SALAD의 효과를 검증했으며, 그 결과 SALAD가 다양한 환경에서 모델의 강건성과 성능을 향상시킬 뿐 아니라, 분포 외(out-of-distribution) 데이터셋과 교차 도메인 시나리오에서도 일반화 성능을 강화함을 보였습니다. 3. Suyoung Bae, YunSeok Choi†, Jee-Hyong Lee†, "DeCAP: Context-Aware Prompt Generation for Debiased Zero-shot Question Answering in Large Language Models", Proceedings of the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025) († Corresponding Author) 대규모 언어 모델(LLMs)은 제로샷 질문 응답(QA) 과제에서 뛰어난 성능을 보이지만, 기존 방법들은 모호한 질문과 명확한 질문 유형 간의 성능 격차가 크며, 주어진 지침이나 내부 지식에 강하게 의존하여 편향 제거 성능(debiasing performance)이 낮다는 한계를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 DeCAP (Context-Aware Prompt Generation)을 제안합니다. DeCAP은 질문 유형의 차이로 인한 성능 격차를 줄이기 위해 질문 모호성 탐지기(Question Ambiguity Detector)를 활용하고, 중립적인 문맥을 제공하기 위해 중립적 다음 문장 생성기(Neutral Next Sentence Generator)를 사용하여 내부 편향 지식에 대한 의존도를 감소시킵니다. BBQ와 UNQOVER 데이터셋을 사용해 여섯 개의 LLM에 대한 실험 결과, DeCAP이 state-of-the-arts 편향 제거 QA 성능을 달성했으며, 다양한 QA 환경에서 LLM의 공정성과 정확성을 크게 향상시키는 데 효과적임을 입증했습니다. 4. CheolWon Na, YunSeok Choi†, Jee-Hyong Lee†, "Q-FAKER: Query-free Hard Black-box Attack via Controlled Generation", Findings of the 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2025 findings) († Corresponding Author) 언어 모델의 취약성을 검증하기 위해 많은 적대적 공격(adversarial attack) 방법들이 제안되었으나, 대부분 다수의 쿼리와 타겟 모델에 대한 정보를 필요로 합니다. 심지어 블랙박스 공격(black-box attack)조차도 타겟 모델의 출력 정보를 요구하며, 이는 타겟 모델이 닫혀있고 접근이 불가능한 하드 블랙박스(hard black-box) 환경에서는 현실적으로 적용이 어렵습니다. 최근 제안된 하드 블랙박스 공격 방법들도 여전히 많은 쿼리를 요구하며, 적대적 생성기를 훈련하는 데 매우 높은 비용이 소요됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 타겟 모델에 접근하지 않고 적대적 예제를 생성하는 효율적인 방법인 Q-faker(Query-free Hard Black-box Attacker)를 제안합니다. Q-faker는 타겟 모델에 접근하지 않기 위해 대리 모델(surrogate model)을 사용하며, 이 대리 모델은 타겟 모델을 속일 수 있는 적대적 문장을 생성합니다. 이 과정에서 제어된 생성 기법(controlled generation techniques)을 활용합니다. 우리는 8개의 데이터셋에서 Q-faker를 평가했으며, 실험 결과, Q-faker가 높은 전이성(transferability)과 높은 품질의 적대적 예제를 생성할 수 있음을 보여주었고, 하드 블랙박스 환경에서의 실용성을 입증했습니다. 최윤석 교수: ys.choi@skku.edu | 데이터 및 언어 지능 연구실: https://dli.skku.edu/

류은석 실감미디어공학과장, 과학기술정보통신부 장관상 수상

실감미디어공학과 류은석 학과장이 메타버스 분야 핵심 인재 양성과 국제협력·표준화로 차세대 기술 발전에 기여한 점을 인정받아 지난 12월 11일(수) 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상하였다. 류은석 교수는 2023학년도 2학기 실감미디어공학과 개원 이래 영상처리, 컴퓨터그래픽스, 인공지능 등의 핵심기술을 바탕으로 실감미디어 콘텐츠 기술을 연구/개발하는 것을 목표로 끊임없이 노력하고 있으며, 실감미디어공학과는 과학기술정보통신부의 메타버스융합대학원 사업의 지원으로 우수한 전일제 대학원생을 선발해오고 있다. 한편, 실감미디어공학과는 ICT기술과 콘텐츠를 융합한 교육과정을 운영하며, 소속 대학 학생 전원 인턴십 및 25%에 해당하는 인원에 대한 해외 연구기관 파견 지원 정책 등을 운영하여 미래를 선도하는 글로벌 리더 양성에 힘쓰고 있다.

성균관대학교 컴퓨터교육과 2024 임용고시 수석·차석합격자 배출

우리 대학 사범대학은 대한민국의 대표적인 교육기관 중 하나로, 중등교육을 담당할 교원을 양성할 목적으로 설립되었다. 우리 대학은 전통과 현대를 결합한 교육 철학을 가지고 있으며, 사범대학은 이러한 철학을 바탕으로 교사를 포함한 다양한 교육 전문가를 양성하고 교육 연구를 중점으로 하고 있다. 교육의 이론과 실제를 결합한 커리큘럼을 제공하며, 중등교육의 실천에 관한 제반 이론과 실기를 연마하여 지(知)·덕(德)·체(體)를 원만하게 갖춘 중등학교 교사로서의 전문적 능력과 자질을 함양함으로써 우리나라의 중등교육 발전에 이바지할 수 있는 실천능력을 배양하는 것을 목표로 하고 있다. 사범대학에는 교육학과, 한문교육과, 수학교육과, 컴퓨터교육과가 있다. 각 학과는 전공 분야의 전문 지식을 갖춘 교사를 양성하기 위한 커리큘럼을 운영하며, 교육학, 심리학, 교수법 등을 학습한다. 사범대학에서는 교사 자격증 취득을 위한 필수 과목 이수 외에도, 현장 실습 프로그램을 통해 실제 교육 현장에서의 경험을 제공한다. 또한, 교사로서의 리더십과 교육 혁신을 위한 다양한 세미나와 워크숍이 마련되어 있다. 졸업생들은 중학교, 고등학교 등에서 교사로 활동하며, 교직 이외에도 교육 관련 연구, 교육 정책 개발, 교육 행정 등의 분야에서도 활약하고 있다. 사범대학 졸업생들은 전통적으로 높은 취업률과 전문성을 자랑하며, 교육계에서 중요한 역할을 하고 있다. 사범대학은 높은 수준의 교수진과 우수한 연구 환경을 갖추고 있으며, 국내외 교육 연구에서 높은 평가를 받고 있다. 전통과 혁신을 결합한 교육으로 변화하는 교육 환경에 적응할 수 있는 능동적인 교육자를 양성하는 데 주력하고 있다. 사범대학은 대한민국 교육계에서 중요한 위치를 차지하고 있으며, 교육 분야에서의 리더를 꿈꾸는 학생들에게 매우 매력적인 곳이다. 우리 대학 사범대학에서 2024년 중등교원 임용시험 역대 최다 합격자 배출이라는 뛰어난 성과를 거두었다. 사범대학, 일반교직, 교육대학원을 모두 포함해 총 95명이 합격하였으며 수석·차석 합격자 모두 본교 컴퓨터교육과 출신이라는 쾌거를 이루었다. 어렵기로 알려진 임용고시 합격의 문턱을 1등으로 넘은 수석 합격자 김현진 동문(컴퓨터교육 18)을 만나 합격 소감과 비결을 물었다. 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 컴퓨터교육과 18학번 졸업생 김현진입니다. 임용고시 수석 합격 사실을 학교 측에서 먼저 알아주시고 이렇게 인터뷰 연락을 주셔서 너무 감사합니다. 현재는 일반계 고등학교 정보 선생님으로 ‘정보’와 ‘인공지능 기초’ 과목을 가르치고 있습니다. 임용고시 합격을 축하합니다. 소감을 듣고 싶어요. 감사합니다. 작년에는 합격만 했으면 좋겠다는 마음이었는데 수석 합격하게 되어 기쁩니다. 임용고시에서 정보 과목이 0과 1 차이로 정답이 갈리는 등 실수가 많이 발생하는 과목인데요, 1차 시험 당일에 실수 없이 잘 풀어냈던 게 합격 요인인 것 같아요. 과 동기들과 매일 만나며 수업 시연 스터디를 하는 등 함께 끝까지 열심히 했던 게 많은 도움이 되었습니다. 임용고시 합격이 정말 어렵다고 들었는데요, 수석 합격하신 비결이 뭔가요? 세밀하게 공부 계획을 세운 것을 꼽을 수 있을 것 같아요. 일단 제가 파워 J(계획형)이에요. 월 단위, 주 단위로 계획을 짜고, 하루도 시간대별로 무슨 공부를 할지 계획하는 편이에요. 이렇게 공부 계획을 세운 게 임용고시가 임박한 시점에서 선택과 집중을 하는 데 많은 도움이 되었어요. 또 단권화의 중요성을 강조하고 싶어요. 학원 교재와 전공 교재, 대학생 때 들었던 수업 내용 필기를 모두 모아 과목별로 정리해 프린트했어요. 임용이 얼마 남지 않은 시점에서는 이 단권화 자료만 매일 읽었어요. 실제 시험장 쉬는 시간에도 단권화 노트를 손에서 놓지 않았습니다. 이렇게 나만의 언어로 정리를 해두는 것이 중요한 것 같아요. 이 외에도 학원에서 나눠준 문제 풀이 책이나 모의고사를 스캔해서 아이패드로 여러 번 다시 푸는 등 문제 풀이도 열심히 했던 것이 합격 비결이라 생각합니다. <직접 제작한 단권화 자료> 컴퓨터교육과에 진학하신 계기가 궁금합니다. 원래부터 교사를 꿈꿨었는데요, 이과 성향이다 보니 수학, 과학 쪽에 관심이 많아 고등학교 1, 2학년 때까지는 수학 교사나 물리 교사가 되고 싶다고 생각했어요. 고등학교 3학년 때 처음으로 정보 과목을 접했는데 흥미를 느꼈고, 앞으로 컴퓨터공학 분야가 발전할 것이라는 이야기도 있어 관심이 가기 시작했습니다. 이때 성균관대학교에 컴퓨터교육과가 있다는 것을 알게 되어 지원하게 되었습니다. 교사를 하신 지 얼마나 되신 건가요? 올해 3월 1학기에 첫 발령을 받아 6개월 정도 됐어요. 지난해에는 행정 업무 없이 수업만 진행하는 시간 강사와 임용고시 공부를 병행했습니다. 저는 컴퓨터교육을 전공하면서 수학이 컴퓨터의 중요한 기반이 된다는 것을 깨닫고, 대학교 2학년 때부터 수학교육과를 복수전공하기 시작했습니다. 수학교육을 공부하면서 수학에 큰 흥미를 느꼈고, 자연스럽게 수학과 정보 교과 사이에서 어떤 과목의 교사가 될지 고민하게 되었습니다. 이때 김하은 선배님께서 정보 시간 강사를 해보는 것이 어떻겠냐고 추천해 주셨어요. 그렇게 시간 강사로 일하며 아이들을 가르치고, 선배 교사분들께 업무도 배우다 보니 정보 교사가 나의 길이 맞다는 확신이 들었고, 많은 도움이 되었어요. 이 자리를 빌려 김하은 선배님께 감사 말씀을 드리고 싶어요. 현재 학교에서 선생님으로 일하는 건 어떠세요? 현재로서는 너무 좋아요. 처음에는 조금 힘들기도 했어요. 현재 인문계 여자 고등학교에서 근무 중인데요, 올해가 첫 발령이라 지난 첫 학기는 적응만 하다 끝난 것 같아요. 시간 강사와 다르게 가르칠 과목과 학년이 많아지니까 수업 준비가 벅차기도 했고, 더 잘 가르치고 싶은 마음에 퇴근 이후에도 시간을 많이 투자했던 것 같아요. 마음에 여유가 없다 보니 친구들을 못 만나고, SNS도 안 하고 힘든 시기를 보냈어요. 선배 선생님들이 하시는 말씀 중 “죽겠다 싶으면 방학이 찾아온다”라는 말이 있어요. 놀랍게도 정말 맞더라고요(웃음). 방학하고 해외여행도 다녀오고, 가족과 시간도 보냈더니 마음에 여유도 다시 생기고, 환기가 된 것 같아요. 이렇게 치열한 한 학기를 보냈더니 업무 요령도 많이 배웠어요. 이번 학기는 지난 학기보다 더 잘할 것 같다는 자신감이 생겼습니다. 학생들과의 인상 깊은 에피소드가 있으신가요? 매 수업 시간마다 아이들이 수업 일기를 써요. 오늘 배운 것에서 느낀 점을 쓰거나 그림을 그려도 되는 가벼운 일기예요. 그런데 아이들이 거기에 “정보 수업이 제일 좋아요”, “코딩이 어렵기만 했는데 선생님 덕분에 너무 재밌어요”와 같은 말을 적어주니 기쁘고 보람되더라고요. 다른 에피소드는 파이썬 프로젝트 수행평가였어요. 자신만의 프로젝트를 수행하는 수행평가였는데 아이들이 너무 잘하더라고요. 하나를 가르쳐줬는데 열을 아는 게 이런 거구나 싶었어요. 이때도 보람을 느꼈던 것 같아요. 교사라는 꿈에 가장 영향을 주신 분이 계신가요? 어머니의 영향이 컸던 것 같아요. 어머니께서 34년 차 영어 교사신데 어렸을 때부터 어머니께서 교사 생활에 만족하시고, 좋아하시는 것을 보면서 자랐어요. 어머니와 대화를 많이 나누는데, 어머니께서 퇴근 후 학교에서 있었던 다양한 일들을 자주 이야기해 주셨어요. 그 이야기를 들으며 학생으로서 겉으로 보던 선생님의 모습 이면에 있는 고민과 행정적 업무, 그리고 학생들을 진심으로 생각하는 마음을 더 깊이 이해하게 되었어요. 이를 통해 교사라는 직업에 대한 존경심과 애정을 더 깊이 느끼게 되었습니다. 무엇보다 방학이 너무 좋아 보이기도 했고요(웃음). 7살부터 10살까지 미국에 살다 왔었는데요, 한국에 돌아왔을 때 교육과정 차이로 인해 수학을 못했던 경험이 있어요. 당시에는 수학이 어려워 두려움을 느끼기도 했지만, 자신감을 북돋아주며 함께 도와주는 친구들이 많았기에, 점차 그 두려움을 극복하여 수학을 더욱 좋아하고 잘하게 되었습니다. 이후 중학생 때 수학 멘토링 봉사 활동을 했는데요, 초등학생 때 수학을 못했던 경험을 바탕으로 멘티 친구들의 마음에 더 잘 공감하고, 어려워하는 부분을 빨리 알아채서 더 잘 알려줄 수 있었어요. 이 덕분에 기말고사 성적이 엄청나게 향상되거나 수학에 흥미를 느끼게 된 친구들도 있었어요. 이때부터 교사를 해야겠다고 굳게 다짐했던 것 같아요. 앞으로 어떤 선생님이 되고 싶나요? 학생들이 언제나 편하게 마음을 터놓고 고민을 얘기할 수 있는 친구 같은 선생님이면서도 엄할 땐 엄한, 생활 지도를 잘하는 선생님이 되고 싶어요. 교사가 되기 전에는 제가 생활 지도를 잘할 줄 알았는데, 정작 해보니 아이들에게 싫은 소리를 못 하겠더라고요. 하지만 교사라는 직업이 아이들에게 지식만 전달하는 것이 아니라 사회를 살아가는 데 필요한 규칙, 예절 등 생활 전반을 가르치는 것이라 생각해요. 이를 알면서도 실천하는 것이 너무 어려웠는데 이제는 혼내지 않으면서도 자연스럽게 잘못된 행동이라는 것을 가르치는 방법을 터득한 것 같아요. 교직원 화장실을 이용하는 학생에게 “너 교직원이니?”와 같이 재미있게 이야기하면 학생들도 민망해하며 행동을 고치더라고요(웃음). 수업적인 측면에서는 학생들이 정보 과목에 흥미를 갖고, 수업이 기다려지게 하는 선생님이 되고 싶습니다. 앞으로의 계획 또는 목표가 무엇인가요? 올해는 매주 꾸준히 수업 연구를 하면서 학습지나 수업자료를 개발해 아이들을 잘 가르치는 것이 목표입니다. 내년에는 첫 담임을 맡게 될 텐데, 담임 선생님으로서 학생들을 잘 지도하고 학교라는 공간을 좋아하고 즐길 수 있게 하고 싶어요. 정보 교사는 빠르게 변화하는 컴퓨팅 기술을 끊임없이 학습하고 연구하는 것이 중요하다고 생각해요. 올해부터 'AI 에듀테크 선도 교사단'에 참여하여 다양한 연수와 동료 교사들과의 협업을 통해 꾸준히 성장하고 있습니다. 앞으로도 서울시교육청의 다양한 사업과 연수에 적극적으로 참여하며, 스스로 학습을 지속해 정보교육의 발전에 기여하는 멋진 교사가 되고자 합니다. 임용고시를 준비하는 후배들에게 조언 한마디 부탁드립니다. ‘늦었다고 생각하더라도 절대 늦지 않았다’고 말해주고 싶어요. 저도 졸업한 뒤 임용에 합격한 것이기 때문에 늦었다고 생각했는데, 30대 중반에 신규 임용되신 분도 많이 봤어요. 나이뿐만 아니라 임용에 도전하는 것만으로도 대단하다고 생각해요. 요즘 꿈이 없는 사람도 많은데 교직의 꿈을 꾼다는 것 만으로도 한 발짝 먼저 나간 것이죠. 대학 전공 수업을 열심히 듣는 게 많은 도움이 된다고 말해주고 싶습니다. 부끄럽지만, 저는 ‘성균 최우등 졸업상’을 받을 정도로 학업에 최선을 다했습니다. 덕분에 임용고시를 준비할 때 대학에서 배운 전공 내용이 큰 도움이 되었어요. 많은 사범대 학생들이 학점을 크게 신경 쓰지 않는 경우가 많지만, 전공 수업을 열심히 들어둔 것이 결국 임용 준비에 큰 힘이 되었음을 느꼈습니다. 출처: 성균 웹진 https://webzine.skku.edu/skkuzine/section/coverStory.do?articleNo=120364&pager.offset=0&pagerLimit=10