명실상부‘SW·AI 최강’성균관대, 2024 SW인재페스티벌, 성균관대 RISE팀 대상 수상

명실상부‘SW·AI 최강’성균관대, 2024 SW인재페스티벌, 성균관대 RISE팀 대상 수상

박호건 교수 연구실 (LearnData Lab)의 그래프 신경망 연구 WSDM 2025 논문 게재 승인 (석사졸업: 박종원, 박사과정: 정희수)

박호건 교수 연구실 (LearnData Lab)의 그래프 신경망 연구 WSDM 2025 논문 게재 승인 (석사졸업: 박종원, 박사과정: 정희수) LearnData연구실 (지도교수: 박호건)의 논문이 인공지능 분야 최우수학회인 The 18th ACM International Conference on Web Search and Data Mining에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 1. 논문 “CIMAGE: Exploiting the Conditional Independence in Masked Graph Auto-encoders” 은 인공지능학과 박종원 (석사졸업생)이 제1저자로 게재하였으며, 소프트웨어학과 정희수 (박사과정)이 공동 1저자로 참여했습니다. 성균관대학교의 박호건 교수 연구진은 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)을 기반으로 하는 그래프 신경망(GNN) 학습 기술 연구에서 높은 수준의 성과를 달성했습니다. 이번 연구는 CIMAGE (Conditional Independence Aware Masked Graph Auto-Encoder) 라는 모델을 개발하여, 기존의 무작위 마스킹 방식이 가진 한계를 극복하고 그래프 신경망의 표현력을 한층 더 강화하였습니다. CIMAGE 모델은 조건부 독립성(Conditional Independence)을 활용해 마스킹 전략을 설계하며, 이를 통해 그래프 표현 학습의 효율성과 정확도를 크게 높였습니다. 특히, 이번 연구에서는 높은 신뢰도의 가짜 레이블을 사용하여 두 가지 독립된 맥락을 생성하고, 이를 통해 마스킹과 재구성 작업을 수행하는 새로운 사전 학습(pretext task) 방법을 제안하였습니다. CIMAGE의 성능은 다양한 그래프 벤치마크 데이터셋에서 우수함을 입증했으며, 노드 분류 및 링크 예측과 같은 다운스트림 작업에서 높은 정확도를 기록하며, 그래프 표현 학습 분야의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이 연구는 성균관대학교의 혁신적이고 선도적인 연구 방향을 보여주는 중요한 성과로, 그래프 신경망 연구 및 자율 학습 분야에서 널리 활용될 가능성이 높습니다. LearnData 연구실은 그래프, 자연어, 센서, 이미지 등 다양한 모달리티를 활용한 기계학습 및 데이터마이닝 기술 개발, 설명 가능 AI 기술 연구 등을 수행하고 있습니다. 이번 WDSM 2025 논문의 연구는 인공지능대학원, 정보통신기획평가원, 한국콘텐츠진흥원 등의 지원으로 진행되었습니다. 박호건 | hogunpark@skku.edu | LearnData Lab | https://learndatalab.github.io

[김형식 교수] 보안공학연구실, 금융보안원 논문공모전 최우수상 수상

[김형식 교수] 보안공학연구실, 금융보안원 논문공모전 최우수상 수상 보안공학연구실(지도교수 김형식) 김지훈 학우와 최현민 원우가 네이버클라우드 석상윤 연구원과 협업해 제8회 금융보안원 논문공모전에서 최우수상을 수상했다. 시상식은 지난 11월 7일(목) 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열렸다. 최현민 원우는 현재 네이버클라우드에서 프라이버시 보호 관련 연구를 수행 중이다.

[엄영익 교수] 분산컴퓨팅연구실, (문성재 석박통합과정 2기) SIGMOD 2025 논문 게재 승인

[엄영익 교수] 분산컴퓨팅연구실, (문성재 석박통합과정 2기) SIGMOD 2025 논문 게재 승인 분산컴퓨팅연구실 (지도교수: 엄영익)의 문성재 (공동 1 저자, 석박통합과정 2기)의 논문이 데이터베이스 분야의 Top-tier 국제학술대회인 SIGMOD 2025 (ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data)에 게재 승인(Accept)되었습니다. 해당 논문은 2025년 6월에 독일 Berlin에서 발표될 예정입니다. [논문 정보] 제목: Boosting OLTP Performance with Per-Page Logging on NVDIMM 저자: 문성재, 이보현, 박종혁, 이상원 학회: ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data (SIGMOD 2025) [연구 내용] 플래시 SSD 기반의 관계형 DBMS가 OLTP 워크로드를 수행하는 경우, 작은 크기의 빈번한 업데이트는 DRAM에서 SSD로의 페이지 쓰기를 발생시켜 트랜잭션 처리량을 크게 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 비휘발성 메모리 종류 중 하나인 NVDIMM (Non-Volatile DIMM)을 내구성 로그 캐시로 활용하여 DRAM에서 SSD로의 페이지 쓰기를 흡수하는 NV-PPL이라는 새로운 데이터베이스 아키텍처를 제안합니다. NV-PPL은 페이지 업데이트로 생성된 redo log를 캡처하여 소량의 NVDIMM에 페이지 별 업데이트 로그 (Per-Page Log, PPL)만 저장하여 SSD로의 페이지 쓰기 없이 데이터 내구성을 보장하며, System Failure로 인한 복구 시 PPL로 내구성이 보장된 페이지들은 Redo 및 Undo 과정을 회피하여 복구과정에서 발생하는 SSD로의 페이지 읽기/쓰기를 크게 감소시킵니다. 또한 PPL을 활용한 redo-based multi-versioning과 기존의 undo-based 방식을 결합한 Hybrid version reconstruction 방식을 통해 HTAP 환경에서 발생하는 undo-chaining에 의한 buffer pollution 문제를 해결하여 페이지 읽기/쓰기를 줄이고 Buffer Hit ratio를 높입니다. NV-PPL을 MySQL/InnoDB 엔진에 구현하여 실제 NVDIMM 장치에서 실험해 본 결과, 동일한 가격의 Vanilla MySQL에 비해 페이지 쓰기를 79%를 줄여 트랜잭션 처리량이 8.7배 향상되었으며, 페이지 단위 NVDIMM 캐싱 방식인 NV-SQL 대비 페이지 쓰기를 59%를 줄여 트랜잭션 처리량이 1.5배 향상되었음을 확인했습니다. 그리고 Vanilla MySQL 대비 복구 시간을 1/3로 줄였으며 HTAP 워크로드에서 Long-Lived Transaction(LLT)의 지연 시간을 최소 3배에서 최대 18배까지 개선했습니다.