▲ 한동대 AI연구팀, 대만 AVSS 2025에서 연구성과 발표_기념 단체촬영
- 악성 흑색종 진단 지원 AI와 영상 검색 기술, 대만 AVSS 2025에서 주목
- 학생 중심 연구로 산학연 협력 모델의 새로운 가능성 제시
한동대학교(총장 최도성) 인공지능연구실 학생들이 국제 무대에서 혁신적인 연구성과를 인정받으며 학생 주도 연구의 우수성을 입증했다.
한동대학교 인공지능연구실(지도교수 홍참길)의 문지현 대학원생과 박동건, 박소연 학부생은 지난 8월 11일부터 13일까지 대만 타이난에서 개최된 'IEEE International Conference on Advanced Visual and Signal-Based Systems (AVSS) 2025'에서 각각 제1저자로 논문을 발표했다고 21일 밝혔다.
AVSS는 2003년 미국에서 시작된 이후 매년 개최되는 영상 및 신호 기반 시스템 분야의 권위 있는 국제 학술대회로, 전 세계 학계와 산업계, 정부 기관 전문가들이 참여하는 대표적인 학술 교류의 장이다.
문지현 대학원생은 "Multimodal Clinical Decision Support for Melanoma Diagnosis Using Retrieval-Augmented Generation and Vision-Language Models"를 주제로 악성 흑색종 진단을 위한 멀티모달 임상결정 지원 프레임워크를 발표했다. 이 연구는 최근 주목받는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기법과 비전-언어 모델(Vision-Language Model, VLM)을 결합해 의료 영상과 임상 데이터를 통합적으로 활용하는 혁신적 접근법을 제시했다. 조기 진단이 생존율에 결정적 영향을 미치는 악성 흑색종의 특성을 고려할 때, 이번 연구는 AI 기반 의료 진단 보조 도구 개발에 중요한 기여를 할 것으로 평가된다.
박동건, 박소연 학부생이 공동 발표한 "Fine-Grained Video Indexing and Retrieval with Vision-Language Models"는 대규모 영상 아카이브에서의 정보 탐색 효율성을 크게 향상시키는 멀티모달 비디오 인덱싱 기술을 다뤘다. 연구팀은 음성-텍스트 변환(Speech-to-Text, STT) 기술과 비전-언어 모델을 결합하여 영상 속 음성과 시각 정보를 의미 기반 텍스트로 구조화하고, 시점 정보와 함께 정밀 인덱싱하는 방법을 구현했다.
특히 북한 및 남북관계 관련 방송 영상 300편(총 174시간)을 대상으로 실험을 수행해 실제 적용 가능성을 검증했으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 최현규 연구원과 민간기업 GMDSOFT가 공동으로 참여해 연구의 완성도를 높였다.
한동인공지능연구실(HAIL)은 의료 인공지능, 전기차 배터리 데이터 분석, 영상 검색·인덱싱 등 다양한 분야에서 지속적으로 산학연 협력 연구를 수행하며 성과를 축적해왔다. 특히 학부생과 대학원생이 주도적으로 연구를 이끌고, 실제 사회적 가치와 파급력을 지닌 결과물을 만들어내고 있다는 점에서 주목받고 있다.
홍참길 교수는 "학생들이 주축이 되어 수행한 연구가 국제적으로 권위를 인정받는 학술대회에서 발표되어 매우 뜻깊다"며 "다양한 기관이 함께 참여한 협력 연구의 성과라는 점에서 그 가치가 더욱 특별하다"고 소감을 밝혔다.
이번 성과는 한동대학교가 추구하는 교육 철학과도 맞닿아 있다. 학생들이 단순한 기술 습득을 넘어 그것의 사회적·윤리적 함의를 깊이 성찰하고, 균형 잡힌 판단력을 기르는 전인적 지능 함양이라는 교육 목표의 실현체라고 할 수 있다. 학부생과 대학원생이 국제 학술 무대에서 주도적 역할을 수행한 이번 사례는 더 많은 학생들이 글로벌 연구 네트워크에서 역량을 발휘할 수 있는 동기부여가 될 것으로 기대된다.
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