발전기금
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- [학생실적] 석사과정생 이남준(지도교수: 김재광) 논문 The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track에 게재 승인
- main Lab. 연구실 (지도교수: 김재광) 논문이 Top-tier 국제학술대회 The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track에 게재 승인되었습니다. 논문은 26년 4월 두바이에서 발표될 예정입니다. "FCRLLM: Aligning LLM with Collaborative Filtering for Long-tailed Sequential Recommendation" 논문은 허병문 (인공지능융합학과 박사과정), 이남준 (인공지능융합학과 석사과정), 김선아 (소프트웨어학과 석사과정) 이 저자로 참여하였고 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. 이 연구는 상호작용 데이터가 부족한 Long-tailed 사용자 및 아이템에서의 추천 문제를 해결하기 위해, 거대언어모델(LLM)의 풍부한 의미론적(Semantic) 지식과 기존의 협업 필터링 신호를 결합한 FCRLLM 프레임워크를 제안합니다. 핵심 기술인 '플립드 클래스룸(Flipped Classroom)' 메커니즘은 협업 표현과 의미론적(Semantic) 표현이 서로 스승과 제자의 역할을 교차 수행하며 동적으로 정렬(aligned) 되도록 유도합니다. 이 과정에서 홉필드 네트워크 기반의 에너지 함수를 활용하여 두 양식 간의 어텐션 패턴 차이를 최소화하고 상호 보완적인 학습을 가능하게 합니다. 제안 방법은 세 개의 실제 데이터셋을 활용하여 실험하였고, 그 결과 제안 방법이 아이템의 인기나 사용자의 활동 수치와 관계없이 추천 성능을 일관되게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 서로 다른 차원의 정보들을 양방향 교사-학생 구조로 통합함으로써 더욱 정교하고 다양한 추천 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다.
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- 작성일 2026-01-15
- 조회수 144
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- [연구] 이태경교수, 미국 NCFR 연례학술대회 KFFG Outstanding Professional Proposal Award 및 International Travel Scholarship 동시 수상
- 아동청소년학과 이태경 교수는 지난 11월 19일부터 22일까지 미국 메릴렌드주 볼티모어에서 열린 전미가족관계학회 (National Council on Family Relations)에서 부모-청소년 관계 및 청소년 건강 발달 분야의 탁월한 성과를 인정받아 KFFG(Korean Focus Family Group) 아웃스탠딩 프로페셔널 프로포절 어워드(Outstanding Professional Proposal Award)를 수상 및 인터내셔널 트래블 어워드 (International Travel Scholarship)을 동시에 수상했다고 밝혔다. 이태경 교수는 이번 컨퍼런스에서‘Reciprocal Influences of Parental Abuse and Neglect: Mediating Roles of Attention Problems and Psychopathology Among Korean Adolescents'라는 주제로 발표했다. 이번 연구는 한국청소년패널조사(KYPS) 종단 자료를 기반으로, 청소년의 인지 기능과 정신병리 문제, 그리고 부모의 학대·방임 간의 발달적 관계를 분석하였다. 특히 본 연구는 부모의 학대와 방임이 청소년의 인지 기능과 정신병리 문제에 미치는 영역 특수적 발달 메커니즘을 규명했을 뿐만 아니라, 이러한 메커니즘이 다시 부모의 학대와 방임을 강화시킬 수 있음을 제시함으로써, 한국 부모–청소년 관계의 현실을 반영한 연구라는 점에서 큰 주목을 받았다. 이 연구 결과에 따르면, 부모의 학대와 방임은 청소년의 인지 및 정서 발달에 서로 다르게 작용하며, 그 결과가 다시 부모의 학대와 방임을 강화하는 악순환적 발달 과정으로 이어지는 것으로 나타났다. 이 교수는 이러한 발견이 부모–청소년 관계 개선과 청소년 건강 문제 해결을 위한 예방적 개입 전략 마련에 중요한 근거를 제공할 것으로 기대된다고 밝혔다. 현재 이 연구는 미국 마이애미 대학 간호대학의 가족 치료 중재 프로그램 연구팀, 택사스 오스틴 대학 교육학과 건강 교육 연구팀과 해외 공동 연구로 진행되고 있다. 향후 다문화 가정 연구로 확장될 예정이다. 한편, 이태경 교수는 학과에서 청소년 정신 건강 및 방법론 관련 연구 및 교육을 담당하고 있으며, 다양한 양적 방법론을 활용해 청소년 건강 발달의 종단적 패턴을 규명하고 중재 프로그램의 개발 및 평가와 관련된 연구를 수행하고 있다.
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- 작성일 2025-12-02
- 조회수 379
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- [학생실적] 석사과정생 이승준 학생(지도교수: 김재광) 논문 CIKM 2025 발표 승인
- main Lab. 연구실 (지도교수: 김재광) 논문이 인공지능 분야의 Top-tier 국제학술대회 CIKM (Conference on Information and Knowledge Management) 2025에 게재 승인되었습니다. 두 편의 논문은 25년 11월 서울 코엑스에서 발표될 예정입니다. 1) "RadialFocus: Geometric Graph Transformers via Distance-Modulated Attention" 논문은 김산 (소프트웨어학과 박사과정), 이승준 (실감미디어공학과 석사과정), 오시찬 (전기전자컴퓨터공학과 석사과정) 이 저자로 참여하였고 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. RadialFocus Graph Transformer는 그래프 내 거리 정보를 똑똑하게 활용하는 인공지능 모델입니다. 복잡한 위치 인코딩이나 가상 노드 없이, 각 주의(head)에 거리 기반 함수(RBF)를 넣어 가까운 노드에 더 집중하도록 학습합니다. 이 방식은 메모리 부담이 적고 정확도도 높습니다. 분자 예측, 결합력 예측, 이미지 그래프 분류 등 다양한 분야에서 기존보다 적은 파라미터로 뛰어난 성능을 보였으며, 거리 중심과 범위를 자동으로 학습해 중요한 거리 범위를 효과적으로 파악합니다. 2) "Spectral Edge Encoding - SEE: Does Structural Information Really Enhance Graph Transformer Performance?" 논문은 이승준 (실감미디어공학과 석사과정), 김산 (소프트웨어학과 박사과정), 김조현 (인공지능융합학과 학석박과정) 이 저자로 참여하였고 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. Spectral Edge Encoding(SEE)는 그래프에서 각 연결(edge)이 전체 구조에 얼마나 중요한지를 스펙트럼(고유값) 변화를 통해 계산하는 방법입니다. 학습할 파라미터 없이 작동하며, 이 정보를 그래프 트랜스포머의 주의(attention) 과정에 반영해 구조 인식을 높입니다. Moiré Graph Transformer에 적용한 결과, 분자 데이터 분류 성능이 크게 향상되어 평균 ROC-AUC 85.3%를 기록했고, 기존 최고 모델보다 7.1%p 높았습니다. 또한 SEE는 분자의 구조 정보를 잘 보존하고, 해석 가능성도 제공해 실용적인 장점을 갖습니다.
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- 작성일 2025-08-07
- 조회수 853
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- 2024학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+(SKKU Research Matters Plus) 수상(박사후연구원 1인, 대학원생 2인)
- 2024학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+(SKKU Research Matters Plus) 박사후연구원 부문 우수상 1인 대학원생 부문 장려상 2인 수상 · 수상내용: 2024학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+(SKKU Research Matters Plus) 박사후연구원 부문 우수상 · 수 상 자: 임수미 박사후연구원 · 논 문 명: Application of Machine Learning to Predict Subsequent Childbirth Intentions · 수상내용: 2024학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+(SKKU Research Matters Plus) 대학원생 부문 사회과학 분야 장려상 · 수 상 자: 김귀연 박사과정생(지도교수: 이태경교수님) · 논 문 명: The impact of parental abuse and neglect on social withdrawal and academic achievement through attention focusing, focusing on two-parent families and single-parent families 수상내용: 2024학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+(SKKU Research Matters Plus) 대학원생 부문 사회과학 분야 장려상 · 수 상 자: 장보민 박사과정생(지도교수: 송하나교수님) · 논 문 명: Trajectories of Internet addiction according to adolescent well-being: Application of latent class analysis of influencing factors
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- 작성일 2025-02-20
- 조회수 1248
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- 2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과 대학원생 수상
- 2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 수상 · 수상내용: 2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 사회과학 분야 장려상 수상 · 수 상 자: 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 정진우 학생(지도교수 이성림) · 논 문 명: The Disabled's Learning Aspiration and E-learning Participation
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- 작성일 2023-08-21
- 조회수 2635
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- 석사과정생 고동근, 박남준 학생(지도교수: 김재광) 논문 CIKM 2023 Short papers에 채택
- main Lab.(지도교수: 김재광)의 고동근(인공지능융합학과, 소셜이노베이션융합전공), 이동준(전자전기컴퓨터공학과), 박남준(소프트웨어학과, 소셜이노베이션융합전공-진입예정), 노경래(소프트웨어학과), 박현진(소프트웨어학과) 학생들이 연구한 논문 “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models” 이 세계 최고 권위 정보검색(Information Retrieval) 및 데이터마이닝 학회인 CIKM 2023 (32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management), Short papers에 채택되었습니다. 논문은 23년 10월 영국 버밍엄에서 발표될 예정입니다. 본 논문은 소셜이노베이션융합전공, 인공지능융합학과와 전자전기컴퓨터공학과 및 소프트웨어학과 석사과정 학생들과 소프트웨어학과 2학년 학부생의 협업을 통한 결과물로서 데이터셋에 존재하는 bias sample로 인한 인공지능 모델의 부정확함을 줄이기 위해 생성모델을 통한 Few shot learning을 하여 Debiased 모델학습 방법을 제안하였습니다. 논문의 자세한 내용은 다음과 같습니다. [논문] Donggeun Ko, Dongjun Lee, Namjun Park, Kyoungrae Noh, Hyeonjin Park and Jaekwang Kim, “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models,” In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2023), Oct. 2023. [Abstract]. Deep learning models have demonstrated successful performance in image classification tasks. However, these models exhibit a dependency on peripheral attributes of input data, such as shapes and colors, eventually leading to become biased towards these certain attributes, resulting in subsequent degradation of performance. To address this issue, debiasing techniques have been explored to enhance the robustness of model from biases. Recent debiasing techniques improve biased classifier f_b by reweighting technique or augment the biased dataset to mitigate bias. In this paper, we focus on the latter approach, presenting AmpliBias, a novel framework that tackles dataset bias by leveraging generative models to amplify bias and facilitate the learning of debiased representations of the classifier. Our method involves three major steps. First, we train a biased classifier, f_b, using a biased dataset and extract top-K biased-conflict samples. Subsequently, we train a generator on a bias-conflict dataset composed solely of the top-K samples to learn the distribution of bias-conflict samples. Finally, we re-train the classifier with the new debiased dataset, allowing the biased classifier to competently learn debiased representation. Extensive experiments validate that our proposed method effectively debiases the biased classifier.
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- 작성일 2023-08-10
- 조회수 1906
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- 소셜이노베이션융합전공-소비자학과, 해외석학 초청 특강 성료
- 소셜이노베이션융합전공과 소비자학과는 지난 7월 21일(금) 인문사회과학캠퍼스 경영관에서 해외석학 초청 특강을 성료하였다. 특강은 Justin Paul(University of Puerto Rico, University of Reading, Indian Institute of Management) 교수를 캠퍼스로 초청해 온·오프라인으로 진행하였다. Justin Paul 교수는 현재 경영학 분야 상위 15% 학술지인 International Journal of Consumer Studies(IF: 9.9)의 편집장(Editor-in-Chief)이며, 동일 분야 최상위권 학술지인 Journal of Business Research(IF 11.3, 상위 10%), European Management Journal(IF 7.5, 상위 20%)의 부편집장(Associate Editor)을 역임했다. 체계적 문헌고찰, 메타분석, 소비자 만족, 지속가능 소비 등에 대한 연구를 다수 수행하였고 세계에서 가장 영향력 있는 연구자(Highly Cited Researcher, HCR)에도 여러 차례 선정된 바 있다. Justin Paul 교수는 "The Art of Writing Different Types of Systematic Literature Reviews"를 주제로 △리뷰논문 작성법 △메타분석 △빅데이터 기반 문헌고찰 △해외 저명학술지 논문 게재 시 유의사항 등에 대하여 강의하였으며, 미래 사회과학 연구자에 대한 조언을 아끼지 않았다. 금번 해외석학 초청 특강은 박태영 교수(소비자학과/소셜이노베이션융합전공)가 사회를 맡아 진행하였으며 본교 교수, 연구원, 학생 뿐만 아니라 타대학 교수, 해외학자 등 국내외 각국의 연구자가 온·오프라인으로 참석하였다. 소셜이노베이션융합전공과 소비자학과는 편집장급 해외 저명학자 초청 세미나를 지속적으로 개최하여 학생들의 국제적인 경험을 향상시키고 세계적인 수준의 교육 프로그램을 제공할 예정이라고 밝혔다.
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- 작성일 2023-07-28
- 조회수 2146
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- 금융소비자연맹과 MOU 체결
- 성균관대학교 다중격차 해소와 지속가능한 사회구현을 위한 데이터기반 소셜이노베이션 교육연구단(단장 정재은 교수)과 소비자학과( 학과장 박태영 교수)는 6월 13일(화) 사단법인 금융소비자연맹과 서울 종로구 성균관대학교 호암관에서 업무협약(MOU) 체결식을 진행하였다고 밝혔다. 금융소비자연맹은 2001년 3월에 보험소비자연맹으로 출범한 우리나라 취초의 금융전문 비영리 민간 소비자단체이다. 금융소비자의 권익증진과 공정한 금융시스템 정착을 위해 금융시장의 감독자 역할을 하며 올바른 정책을 제시하고, 불공정한 거래와 약관을 개선하는 등 금융시장의 일선에서 왕성한 활동을 펼치고 있다. 이번 협약을 통해 양 기관은 금융소비자전문가 양성을 위해 상호 유기적인 업무협력 체제를 구축할 예정이다. 구체적으로는 산학공동연구 프로그램의 기획 및 추진, 금융분야 사회문제 해결형 융합연구, 실무 능력 배양을 위한 현장 훈련 프로그램(인턴십) 운영을 추진하고지 한다. 양 기관은 본 MOU 체결을 통해 디지털 금융의 확대에 따른 다양한 금융소비자 보호 현안을 해결할 이론과 실무 능력을 겸비한 금융소비자전문가 양성을 기대한다.
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- 작성일 2023-06-16
- 조회수 1022