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[26.01.22] main Lab. 연구실 (지도교수: 김재광) The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track 논문 게재 승인 NEW

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.
- 작성일 2026-01-22
- 조회수 40
[26.01.22] 소프트웨어학과 우사이먼성일 교수: 딥페이크 탐지 기술로 사회를 지키는 연구자 NEW

생성형 AI의 발전과 함께 AI를 악용한 딥페이크 문제도 심각해지고 있다. 우리 대학 소프트웨어학과를 비롯해 인공지능대학원, 데이터사이언스융합학과에 소속된 우사이먼성일 교수는 이러한 사회적 흐름에 발맞춰 딥페이크 탐지 연구를 통해 이에 대응하고 있다. 그는 Google Scholar 기준 딥페이크 분야 전 세계 8위에 오를 정도로 두각을 드러내고 있다. 기술은 학문적 연구에만 국한된다는 과거 통념과 달리, 우사이먼성일 교수가 보여주는 기술은 실질적인 문제 해결의 핵심 키로 작용하고 있다. 이번 579호 인물포커스에서는 인공지능 연구자이자 교육자로서 그의 철학을 자세히 들어보며, 기술은 어떤 방향성을 갖고 연구되어야 할지 질문을 던진다. | 안녕하세요, 교수님. 간단한 자기소개 부탁드립니다. 저는 현재 성균관대학교 소프트웨어학과, 인공지능대학원, 데이터사이언스융합학과에 소속된 우사이먼성일입니다. 2019년에 성균관대에 부임한 이후 인공지능 보안, 특히 딥페이크 탐지 관련 연구를 열심히 수행하고 있습니다. 고등학교 3학년 때 미국으로 이민을 가서 살다가 다시 한국으로 돌아왔습니다. 한국으로 돌아오기 전, 미국 NASA 제트추진연구소에서 9년 정도 연구원으로 일하였습니다. 직장을 다닐수록 공부를 더 해야 한다는 생각이 들어서 늦깎이로 박사과정을 시작하게 되었지만, 지금 생각해 보니 인생에서 후회 없는 가장 큰 투자였던 것 같습니다. 현재 학생들과 새로운 지식을 공유하고, 하고 싶은 연구 및 일을 할 수 있어서 바쁘면서도 행복한 나날을 보내고 있습니다. ▲ (왼쪽부터) 우사이먼성일 교수, 오픈AI 창업자 샘 알트만 | 최근 딥페이크 탐지 기술 연구로 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상하셨습니다. 해당 연구에 대해 자세히 설명해 주실 수 있으실까요? 저는 2017년부터 딥페이크 탐지 관련 연구를 수행하고 있습니다. 예전에는 딥페이크 및 인공지능의 악용 사례가 큰 사회적 문제로 여겨지진 않았지만, 현재 생성형 AI 기술의 발전에 더불어 점점 더 큰 문제로 떠오르고 있습니다. 정보 조작, 가짜 뉴스, 지인 능욕 등 많은 분야에서 인공지능의 악용 사례가 시간이 지날수록 점점 늘어나고 있어서 안타까운 마음입니다. 저는 이를 해결하기 위해, 다양하게 진화하는 여러 종류의 딥페이크를 높은 성능으로 탐지할 수 있는 강건성과 일반화 성능이 높은 탐지 기술을 연구하고 있습니다. 현재는 많은 데이터를 효율적으로 학습하여 탐지할 수 있는 딥러닝 아키텍처를 연구하고 있습니다. 특히 CLIP, DINO 등 거대 딥러닝 모델을 활용해서 탐지의 일반화 성능을 높이고, 추가로 크고 똑똑한 모델이 화질이 나쁜 모델을 먼저 학습한 뒤 그 내용을 작은 모델에 전달하는 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 활용해 다양한 환경, 특히 저화질이나, 압축된 딥페이크를 탐지할 수 있는 연구를 수행 중입니다. 제가 세계 최초로 공개한 멀티모달 딥페이크 데이터셋(FakeAVCeleb)*을 전 세계 많은 연구자가 활용하는 등의 성과가 났습니다. 또한, 지난 2025년 10월 세계적인 컴퓨터 비전 학술대회인 IEEE ICCV에서 열린 딥페이크 탐지 챌린지에서 우리 팀이 전 세계 2위를 달성하는 쾌거를 이루기도 했네요. * 멀티모달 딥페이크 데이터셋(FakeAVCeleb): 음성과 영상을 동시에 조작한 데이터를 포함해, 보다 현실적인 딥페이크 공격을 탐지하기 위한 핵심 자료 장기간 축적해 온 연구 성과를 바탕으로, 국내 딥페이크 탐지 기술 분야에서는 우리 연구팀이 최고라고 확신하고 있습니다. 이러한 연구 성과와 더불어 딥페이크의 악용을 방지하고 사회적 문제 해결에 기여하고자 한 노력들이 높이 평가되어 이번 장관상을 수상하게 되었다고 생각합니다. | 교수님 연구팀은 연구에 그치지 않고 국가경찰청 등 다양한 기관과 협력하며 딥페이크 해결에 기여하고 있는 것으로 알고 있습니다. 이러한 협업이 실제로 어떤 방식으로 이뤄지고 있으며, 낸 성과가 있다면 소개해 주세요. 과거에는 국립과학수사연구원, 삼성SDS, 경찰청, 대검찰청과 공동연구를 수행하였고요. 현재는 경찰청, 그리고 중앙선거관리위원회와도 협력하고 있습니다. 특히, 경찰청에서 수사관이 실제 수사에 적용할 수 있도록 정확도는 물론 활용도까지 높아 손쉽게 사용할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 100% 국산 기술이며 성균관대에서 개발한 이미지/영상 딥페이크 탐지 기법이라고 자부합니다. 나아가 경찰청과 주기적인 미팅을 통해, 구체적인 수사에서의 어려움을 파악하고 어떻게 실질적인 도움을 더 드릴 수 있을지 꾸준히 모델을 개선하고 있습니다. 국내 경찰청뿐만 아니라, 독일 뒤셀도르프 경찰청과도 협력을 진행하고 있으며, 저희가 만들 탐지 모델을 API화 하여 독일 경찰청에서도 현재 테스트 및 활용 중입니다. 또한, 2026년 6월 지방선거를 맞아 현재 중앙선관위와 딥페이크 악용을 사전에 막을 수 있도록 협력을 시작하였습니다. 이처럼 저희가 만든 탐지 기술이 더 나은 사회를 만드는 데 이바지하고 있어 개인적으로도 뜻깊습니다. | 딥페이크처럼 기술 발전 속도가 빠른 분야를 연구하면서 어려움도 많았을 것 같습니다. 연구 과정에서 마주한 난관과 이를 어떻게 극복해 오셨는지 궁금합니다. AI 기술이 정말 빠르게 일어나고 있습니다. 특히 생성형 AI 기술이 딥페이크에 접목되어 많이 악용되고 있습니다. 즉, 학습 데이터에서 사용되지 않은 새로운 딥페이크 기법이 나올 경우, 기존의 모델은 성능이 아주 크게 떨어지게 되는 문제가 생깁니다. 따라서, 지속적으로 새로운 데이터를 수집하고 모델을 학습하고, 새로운 모델을 만드는 과정이 난관이고요. 이를 해결하기 위해 머신러닝에서 활용되는 Continual Learning, Domain Adaptation Method, 그리고 다양한 Data Augmentation 기법 및 고성능 얼굴인식 기법을 적용해서 탐지 성능을 향상시키고 있습니다. 또한, 최근 생성형 AI가 만든 이미지나 음성이 특정 주파수 영역에 반복적인 패턴을 가지고 있는 경향을 활용해 탐지 성능을 지속적으로 높이도록 모델을 업데이트하고 있습니다. 당면한 가장 큰 과제는 예측하기 어려운 실세계에서의 딥페이크에도 높은 성능을 보여주는 탐지 기법을 만드는 것입니다. 저와 우리 연구실에서는 앞에서의 기술들을 활용하여 현실에서 악용되는 딥페이크를 탐지하는 연구를 계속 진행하고 있습니다. | 교수님의 이력 중에 ‘불멸의 6·25전쟁 영웅, 청년으로 돌아오다 특별 사진전’ 참여가 인상 깊었습니다. 해당 전시에 참여하게 되신 계기와 연구자 개인으로서 이 프로젝트가 지닌 의미는 무엇이었나요? ▲ AI 얼굴 복원기술(GFP-GAN) 및 안면 복원(Face Restoration)을 활용해 복원된 김두만 장군의 사진, 출처= 국가보훈처 우연히 국가보훈부에서 6.25 종전 70주년을 맞아 훼손되고 빛바랜 6.25 영웅들의 사진을 인공지능 기술을 활용하여 복원할 수 있는지 문의를 주셨어요. 너무나 뜻깊은 일이라 학생들과 기쁘게 참여하게 되었습니다. 연구자로서 저희가 개발한 기술들이 나라를 위해 숭고하게 목숨을 바치신 영웅들의 노고 및 희생에 조금이나마 답할 기회가 되어서 너무나 기쁘게 진행한 프로젝트였습니다. 또한, 복원한 사진이 아래와 같이 유족에게도 큰 기쁨을 드릴 수 있어서 더욱 보람이 컸던 것 같습니다. -당시 복원된 사진 속 6.25 영웅 유족의 말- “소프트웨어학과·인공지능학과 학생 여러분 엄청나게 감사합니다. 특히, 우사이먼 성일 교수님 고생 많으셨습니다. 감사함을 전하려 했으나 찾지 못해 이곳이라도 고마움을 전하기 위해 감사의 인사말을 전합니다. (중략) 지난 3월 보훈부와 성균관대학 소프트웨어학과·인공지능학과 학생들이 피땀 흘려 이 세상에 단 한 장 남은 사진을 너무나도 자연스럽고 이쁘고 아름답게 복원작업을 해주셨습니다. 70년 전 아버지의 색 바랜 육사 8기생 생도 시절 사진이 단 한 장 남아 있었는데, 그것도 육사 민원실에 요청해 간신히 생도 시절 사진이 한 장 남아 있어 집으로 보내준 것입니다. 전사하신 아버님의 사진 한 장은 돈으로나 그 무엇으로도 바꿀 수 없는 소중한 보물 1호입니다. 그런 사진을 자연스러운 컬러 사진으로 너무나도 생동감 있게 복원작업을 해 주셔서 말도 못 하게 감사합니다. 이 자리를 빌려 성균관대학, 고생하신 학생분들께 진심으로 고마움과 감사의 말씀을 올립니다.” >해당 프로젝트 관련 기사 보러 가기 | 교수님의 연구를 살펴보면 기술을 통해 사회 문제를 해결한다는 공통된 의의가 느껴집니다. 연구 주제를 결정하실 때 가장 우선시하는 기준이나 가치가 무엇일까요? 제가 연구 주제를 결정하는 기준은 다음과 같습니다. 1. 해당 기술이 경제적 가치를 넘어서 사회에 도움이 될 수 있는가? 2. 의미 있는, 그리고 진정 사람들을 도와줄 수 있는 기술인가? 3. 나를 포함한 연구원들이 즐겁게 연구할 수 있는 주제인가? 4. 이전에 많이 연구가 되지 않은 새로운 분야인가? 5. 앞으로 꼭 필요한 기술인가? 학문적 가치도 중요하지만 동시에 근본적으로 사람을 도와주고 나아가 사회 전체에 도움을 줄 수 있는 기술개발이 필요하다고 생각합니다. 특히, 인공지능의 발전으로 인간적, 사회적 가치가 변동되고, 훼손될 수 있다는 것을 현재만 봐도 알 수 있습니다. 또한, 인공지능의 폐해 및 위험성이 점점 늘어나고 있어서 걱정이 많이 됩니다. 따라서 저는 연구자 및 기술자로서, 사회에 공헌할 수 있으면서도 인간적 가치를 포괄할 수 있는 인공지능 연구 및 개발에 큰 관심을 가지고 해당 연구를 준비합니다. | 이전에 NASA 제트추진연구소에서 연구원으로 활동하신 경험도 있으십니다. 이 과정에서 기억에 남는 에피소드나 현재 연구에 영향을 준 경험이 있다면 소개해 주세요. 2005년 참여한 화성 정찰 궤도선(MRO)* 연구가 저의 첫 번째 스페이스 미션 프로젝트였습니다. 저는 화성에서 촬영한 사진 파일을 지구로 전송하는 CFDP file transfer protocol과 DTN (Delay-Tolerant Networking)을 연구 및 개발하였는데요. 제가 개발에 참여한 인공위성이 화성에 갔다는 사실과, 설계 수명을 훨씬 넘긴 20년이 지난 오늘날까지도 작동하고 있다는 사실은 정말 놀라운 것 같습니다. * 화성 정찰 궤도선(MRO): 화성에 물이 존재하는지 탐색하고 화성 탐사 임무를 지원하기 위해 설계된 우주선으로, 화성 착륙선의 안전한 착륙지 선정 및 화성 표면에서 물이 흐르던 추가 증거 등을 제공함. 물질적 가치를 떠나 과학적으로 인류의 발전을 위해서 프로젝트에 참여할 수 있었던 것 자체가 정말 소중한 경험이었던 것 같습니다. 나사에서 정말로 뛰어난 엔지니어, 과학자, 기술자들과 연구할 수 있는 것 또한 큰 영광이었습니다. 그들과 함께 일하며 여러 명이 함께 과제를 수행할 때 어떤 방식으로 일을 해야 하는지를 배웠습니다. 현재 저는 나사에서 했던 것과는 전혀 다른 연구를 진행하고 있지만, 그곳에서 배운 협업 방법, 조화의 방식, 연구 문제에 대한 접근, 연구 논문 및 제안서 작성법 등은 지금의 저에게 다방면으로 아주 큰 도움이 되고 있습니다. | 앞으로 새롭게 도전해 보고 싶은 연구 분야나, 현재 관심을 갖고 준비 중인 연구 주제가 있다면 무엇인가요? 인공지능 보안, 그리고 앞서 말했듯 인간적 가치를 소중히 여기고 존중하는 인공지능 기술, 새로운 인공지능 파운데이션 모델을 연구해 보고 싶습니다. | 연구 활동 외에도 교육자이자 연구실 책임자로서 다양한 역할을 수행하고 계십니다. 교수님이 생각하시는 ‘좋은 연구실’은 어떤 모습인지 궁금합니다. 좋은 연구실은 모든 참여 연구원이 인간적으로나 일로나 맡은 업무에 대한 책임감이 있어야 한다고 생각합니다. 이것은 서로에 대한 배려와 약속이기에 어디서나 정말로 중요한 부분입니다. 어떤 조직이든 1명으로는 그 개인이 아무리 뛰어나다고 할지라도 아무것도 할 수 없습니다. 개인들이 모여 시너지를 내야 더 좋은 결과가 나오는 것 같습니다. 따라서, 구성원끼리 서로 존중과 배려를 해야 하고, 이기적이지 않아야 할 것입니다. 학생들이 공부 및 연구는 자신의 미래에 대한 투자라고 생각하면 좋겠습니다. 과정이 쉽지 않기에, 제가 본 바에 의하면 똑똑한 학생이 성공하는 게 아니라 끈기가 있고 열심히 하는 학생이 연구실 생활 및 사회에서 성공하는 것 같습니다. 따라서, 책임감 있고 끈기 있는 학생이 많으면 자연스럽게 성과가 잘 나오고 저절로 좋은 연구실이 될 수 있다고 생각합니다. ▲ 학생들과 사진 복원 중인 우사이먼성일 교수, 출처= 전자신문 | 마지막으로 교수님의 연구실인 DASH Lab에 관심을 갖고 있는 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다. 단순히 지금 관심도가 높고 돈을 많이 벌 수 있는 인공지능기술(예: LLM의 성능을 어떻게 높일까?) 을 벗어나서 한 발짝 더 나아가, 정말로 의미 있는 인공지능 기술(예: LLM의 문제점을 어떻게 근본적으로 해결할까?) 을 연구 및 개발하고 싶은 학생들은 연락하시기 바랍니다. 또한, 앞서 말했듯 좋은 연구실을 만들기에 필요한 착하고 책임감 있게 열심히 연구하실 학생분들이 지원하셨으면 좋겠습니다. >우사이먼 교수의 DASH Lab 연구실 탐방 기사 읽으러 가기 >DASH Lab 홈페이지
- 작성일 2026-01-22
- 조회수 51
[26.01.12] 구형준 교수 SecAI Lab, FSE '26에 논문 게재 승인

SecAI 연구실 (지도교수 구형준, https://secai.skku.edu/)의 엄지용 학생 (박사과정)과 김민석 학생 (석사과정), 그리고 스토니 브룩 대학교 Michalis Polychronakis가 공동 연구한 "Fool Me If You Can: On the Robustness of Binary Code Similarity Detection Models against Semantics-preserving Transformations" 논문이 소프트웨어 SE 분야 최우수 학회인 Foundations of Software Engineering 2026 (FSE '26)에 게재 승인되어 2026년 7월에 발표할 예정입니다. 소프트웨어 역공학은 취약점 분석 및 악성코드 탐지 등 보안 분야의 핵심적인 과정이지만, 고도의 전문성을 요구합니다. 하지만 이러한 접근 방식만으로는 기하급수적으로 증가하는 최신 위협에 효과적으로 대응하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 최근 인공지능을 활용하여 다양한 측면에서 역공학을 보조할 수 있는 기법을 활발히 제안하고 있으며, 특히 기계어 (assembly language)에서 문맥 정보를 추출하는 모델이 많습니다. 하지만 자연어에서 유사한 문맥으로 변형해서 의미를 전달할 수 있듯이 어셈블리어도 동일한 문맥을 유지하면서 다양한 형태로 변형하는 기법 (semantics-preserving code transformations)이 존재하는데, 이런 기법에 대해 인공지능 모델이 얼마나 강건한지에 대한 심도 있는 분석은 미흡합니다. 본 연구는 대표적인 6개의 인공지능 기반 바이너리 유사도 탐지 모델을 대상으로 8가지 변형 기법이 모델 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다. 또한 모델이 오탐(false positive)과 미탐(false negative)과 같이 잘못된 판단을 유도하는 방식도 소개합니다. 이를 위해 620개의 원본 바이너리로부터 총 9,565개의 변형된 바이너리로 구성된 데이터셋을 구축하여 실험을 수행했습니다. 실험 결과 모델의 아키텍쳐 설계 및 전처리 방식에 따라 변형에 대한 강건성이 상이함을 확인하였으며, 특히 공격자가 변형을 정밀하게 설계할 경우 미세한 변형만으로도 모델 성능이 심각하게 저하될 수 있음을 보였습니다. 본 연구는 향후 리버싱 작업 보조용 인공지능 모델 설계 시, 단순한 성능지표를 넘어 바이너리 변형에 대한 강건성 역시 중요하게 고려해야 함을 강조합니다. Abstract: Binary code analysis plays an essential role in cybersecurity, facilitating reverse engineering to reveal the inner workings of programs in the absence of source code. Traditional approaches, such as static and dynamic analysis, extract valuable insights from stripped binaries, but often demand substantial expertise and manual effort. Recent advances in deep learning have opened promising opportunities to enhance binary analysis by capturing latent features and disclosing underlying code semantics. Despite the growing number of binary analysis models based on machine learning, their robustness to adversarial code transformations at the binary level remains underexplored to date. In this work, we evaluate the robustness of deep learning models for the task of binary code similarity detection (BCSD) under semantics-preserving transformations. The unique nature of machine instructions presents distinct challenges compared to the typical input perturbations found in other domains. To achieve our goal, we introduce asmFooler, a system that evaluates the resilience of BCSD models using a diverse set of adversarial code transformations that preserve functional semantics. We construct a dataset of 9,565 binary variants from 620 baseline samples by applying eight semantics-preserving transformations across six representative BCSD models. Our major findings highlight several key insights: i) model robustness highly relies on the design of the processing pipeline, including code pre-processing, model architecture, and internal feature selection, which collectively determine how code semantics are captured; ii) the effectiveness of adversarial transformations is bounded by a transformation budget, shaped by model-specific constraints such as input size limits and the expressive capacity of semantically equivalent instructions; iii) well-crafted adversarial transformations can be highly effective, even when introducing minimal perturbations; and iv) such transformations efficiently disrupt the model's decision (e.g., misleading to false positives or false negatives) by focusing on semantically significant instructions. | 구형준 교수 | kevin.koo@skku.edu, kevinkoo001.github.io | SecAI Lab | secai.skku.edu/
- 작성일 2026-01-12
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[25.12.30] 성균관대, 2025 대한민국 인재상 수상자 배출(글로벌융합학부 김상호)

성균관대, 2025 대한민국 인재상 수상자 배출(글로벌융합학부 김상호) 성균관대 총 4명 ‘2025 대한민국 인재상’ 대학·청년 일반 분과 수상자로 선정 (왼쪽부터) 김상호 학우, 김승민 학우, 이진형 원우, 허윤서 학우 우리 대학에서 총 4명이 ‘2025 대한민국 인재상’ 대학·청년 일반 분과 수상자로 선정되며, 학문적 성취와 사회적 기여를 아우르는 인재 양성 성과를 입증했다. 교육부가 주최하고 한국장학재단이 주관하는 ‘2025 대한민국 인재상’은 지역심사와 중앙심사를 거쳐 고등학생 40명, 대학·일반인 60명 등 총 100명을 선정했다. 이 상은 창의와 열정을 바탕으로 새로운 가치를 창출하고, 공동체 발전에 기여할 수 있는 미래 인재를 발굴·육성하기 위해 제정됐다. ▲(왼쪽부터) 수상자 김승민 학우, 이진형 원우 올해 대학·청년 일반 분과 수상자로 선정된 성균관대 인재들은 각자의 전공과 활동 분야에서 전문성과 공공성을 바탕으로 의미 있는 성과를 이어가고 있다. 글로벌융합학부 김상호 학우는 학문과 공공 영역을 잇는 연구와 실천 활동을 통해 사회 문제 해결에 기여해 왔으며, 약학과 김승민 학우는 전공 기반의 학문적 성과를 사회 환원과 연계하는 공공 기여 활동을 지속해 왔다. 기계공학과 이진형 원우는 연구 성과를 현장과 연결하며 학문과 실천을 아우르는 성과를 축적해 왔고, 스포츠과학과 허윤서 학우는 학업과 전문 활동을 병행하며 해당 분야의 미래 인재로서 가능성을 보여주고 있다. ▲(왼쪽부터) 수상자 허윤서 학우, 김상호 학우 상장 이번 수상은 본교가 추구해 온 ‘수기치인(修己治人)’의 교육 이념 아래, 학문적 역량과 사회적 책임을 겸비한 인재를 지속적으로 양성해 왔음을 보여주는 사례로 평가된다. 우리 대학은 앞으로도 교육과 연구, 사회 기여를 유기적으로 연계한 전인적 인재 양성을 통해 국가와 사회의 미래를 이끌 인재를 꾸준히 배출해 나갈 계획이다. ▲ 2025 대한민국 인재상 단체사진
- 작성일 2026-01-05
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[25.12.29] 국제 인터넷 표준화 선도하는 과학기술정보통신부장관 표창 수상자(정재훈 교수)

국제 인터넷 표준화 선도하는 과학기술정보통신부장관 표창 수상자 소프트웨어융합대학 소프트웨어학과 정재훈 교수는 지난 11월 3일에 서울 엘타워에서 개최된 글로벌 ICT 표준 컨퍼런스(Global ICT Standards Conference: GISC) 2025(https://gisc.or.kr/)에서 ‘과학기술정보통신부장관 표창’을 수상하였다. GISC는 차세대 ICT 기술과 표준의 미래를 논의하기 위해 2017년부터 개최되어 온, 국내 최대 규모의 표준·특허 관련 국제 행사이다. 이번 GISC 2025는 “AI for All”을 주제로, 전 세계 ICT 표준화 전문가와 산업계·학계·연구기관 관계자들이 한자리에 모여 최신 지식과 인사이트를 공유하였다. 본 콘퍼런스에서는 AI, 6G, 양자, 디지털 전환 등 핵심·신흥 기술 분야의 표준화 이슈를 집중적으로 다루었고, 글로벌 기업·국제표준화기구·정책기관이 함께 참여해 상호운용성과 신뢰성, 그리고 표준과 지식재산의 조화를 논의하였고, 미래 디지털 사회의 비전을 제시하였다. GISC는 국제 표준 기술 개발 및 표준화에 지대한 기여를 한 연구자를 매년 선정하여 ‘과학기술정보통신부장관 표창’을 수여하는데, 정재훈 교수는 이번 GISC2025 콘퍼런스에서 ‘클라우드 기반 보안 서비스 기술’과 ‘자율주행차를 위한 차량 네트워킹 기술’을 개발하고, 이러한 기술들을 국제인터넷표준화기구인 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 다수의 국제표준들이 제정 및 승인을 받게 하고, 이러한 국제표준들을 POC(Proof of Concept)하기 위한 오픈소스 프로젝트를 통해 기술 공유를 한 ICT표준화업무유공 공적으로 2025년 과학기술정보통신부장관 표창(그림 1)을 수여하게 되었다. 그림 1. ICT 표준 대상 과학기술정보통신부장관 표창 수상 그림 2. ICT 표준 대상 과학기술정보통신부장관 표창 정재훈 교수는 국제인터넷표준화기구인 IETF에서 2002년부터 2025년까지 23년간 인터넷 기술 표준화 활동을 했고, TTA(한국정보통신기술협회)의 ICT 국제표준화 전문가로 IETF 표준화 활동을 활발히 하고 있다. 정재훈 교수는 그림 3과 같이 클라우드 기반 보안 시스템을 위한 I2NSF(Interface to Network Security Functions) 워킹그룹(Working Group: WG)에서 I2NSF 문제기술 및 유스케이스를 위한 RFC8192를 공저자로 제정했다. 정재훈 교수는 I2NSF WG에서 6건의 WG 문서들을 에디터로 RFC 승인을 받았다. 2026년 상반기에 이들 6건 문서들이 RFC로 제정될 예정이다. 정재훈 교수가 이끄는 SKKU 사물인터넷연구실(http://iotlab.skku.edu/) 팀은 IETF 해커톤에서 I2NSF Framework Project로 참가해서 4번의 수상(IETF-97, IETF-99, IETF-100, IETF-103)을 하여 I2NSF 분야에서 한국의 인터넷 기술을 세계에 알리는 기여를 했다. 정재훈 교수는 IPv6 기반 차량 네트워킹을 위한 IPWAVE(IP Wireless Access in Vehicular Environments) WG에서 문제기술 및 유스케이스 문서를 에디터로 RFC9365로 제정했다. 정재훈 교수는 I2NSF WG과 IPWAVE WG의 표준화 문서를 POC하기 위해 오픈 소스 기반의 GitHub 프로젝트를 리딩하고 있다. 또한 지난 23년(2002년~2025년) 동안 IETF 표준화 참여하며 2건의 RFC인 RFC4339과 RFC5006(개정본 RFC6106, RFC8106)을 주저자로 제정했다. 정재훈 교수는 IETF NMRG(Network Management Research Group)에서 인텐트 기반 네트워킹 유스케이스 문서를 에디터로 표준화에 적극 참여하고 있다. 이와 같이 정재훈 교수는 인터넷전문가로서 세계 인터넷 기술 발전을 위해 많은 기여를 해왔다. 그림 3. I2NSF 프레임워크 기반 클라우드 보안 시스템 이와 같이 정재훈 교수의 SKKU팀은 IETF에서 I2NSF 클라우드 보안 시스템과 IPWAVE 차량 네트워킹의 인터넷 표준화 활동을 통해 한국과 성균관대학교를 인터넷 기술 개발 및 표준화의 선도 대학으로 세계적인 주목을 받도록 기여를 하였다. 다음은 정재훈 교수가 I2NSF 워킹그룹과 IPWAVE 워킹그룹에서 기여한 인터넷 표준문서들을 보여준다. I2NSF 워킹그룹: https://datatracker.ietf.org/wg/i2nsf/documents/ IPWAVE 워킹그룹: https://datatracker.ietf.org/wg/ipwave/documents/ 정재훈 교수 연구팀은 IETF에서 5G 이동 네트워크에 연결된 이동 객체(예, 소프트웨어 정의자동차, 로봇카, 로봇, 드론)를 제어하고 관리하기 위한 표준문서 제정을 위해 I2ICF(Interface to In-Network Computing Functions) 그룹(https://mailman3.ietf.org/mailman3/lists/i2icf.ietf.org/)을 결성하였고, 2025년 11월 캐나다 몬트리얼에서 개최된 IETF 124차 정기회의 해커톤에서 I2ICF 기술을 POC하면서 IETF내에서 새로운 워킹그룹을 결성하기 위해 노력을 하고 있다. 그림 4는 정재훈 교수 해커톤 팀을 보여주고 있고, 그림 5는 I2ICF 해커톤 프로젝트 구현 및 테스트 구성을 보여주는 포스터이다. 본 표준화는 정재훈 교수가 IITP(정보통신기획평가원)의 표준화 과제인 ‘지능형 융합서비스를 위한 SDV 소프트웨어 프레임워크 표준 개발’의 표준화 아이템으로 수행을 하고 있다. 그림 4. IETF 124차 정기회의 I2ICF 해커톤 팀 그림 5. IETF-124 I2ICF 해커톤 프로젝트 포스터 다음은 정재훈 교수 연구팀이 표준화를 진행하고 있는 I2ICF 기고서를 보여준다. I2ICF 문제 기술: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-jeong-opsawg-i2icf-problem-statement/ I2ICF 프레임워크: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-jeong-opsawg-i2icf-framework/ 이와 같이 정재훈 교수 연구팀은 인터넷을 위한 네트워킹 및 보안 기술을 개발하고 있고, IETF라는 국제인터넷표준화기구에서 한국의 대표 표준전문가로서 인터넷표준화에 적극적으로 참여하고 있고, 학계에서도 관련 연구 결과물을 매년 탑저널을 게재하고 있다. 또한 정재훈 교수는 국제학술대회 NetSoft 2025 홍보의장 및 ICMU 2025 프로그램위원장을 수행하면서 한국과 성균관대학교의 위상을 높이는데 활약을 하고 있다. 정재훈 교수는 현재 성균관대학교 융합보안대학원 사업단장으로 융합보안 인재 양성을 담당하고 있다.
- 작성일 2026-01-08
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[25.12.23] 2025 SKKU Rising-Fellowship 글로벌융합학부 무하마드 칸 교수 선정

2025 SKKU Rising-Fellowship 글로벌융합학부 무하마드 칸 교수 선정 2025 SKKU Rising-Fellowship 교수 17명 선정 우리 대학은 올해 신설된 ‘2025 SKKU Rising-Fellowship’ 교수로 사회과학대학 신은진 교수, 사회과학대학 이세영 교수, 경제대학 이은령 교수, 경영대학 유상석 교수, 소프트웨어융합대학 무하마드칸 교수, 자연과학대학 임화선 교수, 자연과학대학 오세진 교수, 정보통신대학 고종환 교수, 정보통신대학 원상민 교수, 공과대학 김정규 교수, 공과대학 권석준 교수, 공과대학 윤성민 교수, 의과대학 이승원 교수, 성균융합원 신미경 교수, 성균융합원 김인기 교수, 성균나노과학기술원 배완기 교수, 삼성융합의과학원 강단비 교수를 선정했다. SKKU Rising-Fellowship은 본교 신진 중견 전임교원 중 해당 학문 분야에서 국내 최고 수준 또는 세계적 표준에 이미 안착하였거나, 연구업적이 탁월하여 향후 세계적 수준의 연구자로 발전 가능성이 높은 최우수 교원께 수여되는 명예이자 특별연구 지원 제도이다. 2025 SKKU Rising-Fellowship은 연구 성과의 학문적/질적 우수성과 글로벌 연구 영향력을 종합적으로 고려하여 선정위원회의 엄정한 심사를 거쳐 최종 수상자를 선정하였다. 시상식은 12월 23일(화)에 진행되었으며, 유지범 총장 및 학교법인 관계자, 교내 보직교수가 참석하여 수상자를 축하하고 격려와 축하의 메시지를 전했다. 수상자들을 대표하여 사회과학대학 이세영 교수와 공과대학 권석준 교수가 수상소감을 밝혔으며, 유지범 총장은 앞으로도 우리대학은 뛰어난 성과를 낸 신진 중견 연구자를 예우하고, 도전과 성장을 지속할 수 있는 문화와 생태계가 조성될 수 있도록 적극적으로 지원할 예정이라고 밝혔다.
- 작성일 2026-01-05
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[25.12.16] 김형식 교수 보안공학연구실 Nivedita Singh 박사과정, 한국정보처리학회 운당 학생 논문상 수상

보안공학 연구실 (지도교수: 김형식, https://seclab.skku.edu)의 Nivedita Singh(박사과정) 학생이 쿠키 배너에서의 개인정보 보호 실태를 분석한 논문 " Behind the Screen: How Cookies Become Your Identity’s Price Tag"을 통해 한국 정보처리학회에서 운당 학생 논문상을 수상했습니다. 해당 연구는 18개국 360개 이커머스 웹사이트를 대상으로 쿠키 및 트래킹 행태를 분석하여, GDPR·CCPA 등 개인정보보호 규제가 실제로는 제대로 준수되지 않고 있음을 실증적으로 보여주었습니다. 특히 동의 이전 사용자 추적, 쿠키 수명 위반, XSS·CSRF 등 심각한 보안 취약점이 광범위하게 존재함을 밝혀 규제 집행과 쿠키 관리 개선의 필요성을 강조했습니다.
- 작성일 2026-01-08
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[25.12.15] 구형준 교수 SecAI Lab & 황성재 교수 SoftSec Lab, NDSS '26에 논문 게재 승인

SecAI 연구실 (지도교수 구형준, https://secai.skku.edu/)의 엄지용 학생 (박사과정)과 SoftSec 연구실 (지도교수 황성재, https://softsec.skku.edu/)의 Omar Abusabha 학생 (박사과정)이 연구한 "A Deep Dive into Function Inlining and its Security Implications for ML-based Binary Analysis" 논문이 보안분야 최우수학회인 The Network and Distributed System Security Symposium 2026 (NDSS '26)에 게재 승인되어 2026년 2월에 발표할 예정입니다. 함수 인라이닝(Function Inlining) 최적화는 컴파일러가 프로그램 성능을 향상시키기 위해 사용하는 대표적인 기법으로, 함수 호출 대신 해당 함수의 코드를 호출 지점에 직접 삽입함으로써 함수 호출에 따른 오버헤드를 줄입니다. 함수 인라이닝은 컴파일 과정 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되며, 최적화 옵션을 비활성화한 경우(-O0)에도 일부 수행됩니다. 최근 바이너리 리버싱 작업을 지원하는 인공지능 모델들은 함수의 다양한 정적 특성에 크게 의존하고 있으나, 이러한 정상적인 인라이닝 최적화가 모델 성능에 미치는 영향에 대한 심도 있는 분석은 지금까지 충분히 이루어지지 않았습니다. 본 연구는 함수 인라이닝이 인공지능 모델이 활용하는 정적 특성을 크게 왜곡하여 성능 저하를 초래할 수 있으며, 난독화와 같은 복잡한 기법을 사용하지 않더라도 컴파일러의 기본 플래그만으로 공격자가 이를 의도적으로 악용할 수 있음을 보입니다. 이를 위해 먼저 LLVM 컴파일러 툴체인의 인라이닝 최적화 메커니즘을 분석하여 인라이닝에 영향을 미치는 컴파일러 옵션을 체계적으로 정리하고, 일반적인 최적화 수준보다 더 높은 인라이닝을 유도할 수 있는 옵션 조합을 도출하였습니다. 이후 바이너리 역공학, 악성코드 탐지 등 다섯 가지 인공지능 기반 작업을 대상으로, 총 20개의 인공지능 모델에 대해 실험을 수행하였습니다. 실험 결과, 함수 인라이닝은 일반적인 성능 최적화 기법임에도 불구하고 다양한 인공지능 모델의 성능에 직·간접적으로 상당한 영향을 미칠 수 있음을 확인하였습니다(예: 악성코드 탐지 우회). 특히 정적 특징에 크게 의존하는 모델일수록 인라이닝 최적화에 매우 민감하게 반응하였으며, 컴파일러 옵션을 미세하게 조정하는 것만으로도 모델의 탐지를 회피하는 바이너리 변종을 생성할 수 있었습니다. 또한 인라이닝 비율은 소프트웨어의 종류와 빌드 환경에 따라 크게 달라지며, 이는 인공지능 모델의 학습 및 평가 과정에서 암묵적으로 가정되는 데이터의 일관성을 훼손할 수 있습니다. 이에 본 연구는 이러한 요인을 반드시 고려해야 함을 강조합니다. Abstract: A function inlining optimization is a widely used transformation in modern compilers, which replaces a call site with the callee's body in need. While this transformation improves performance, it significantly impacts static features such as machine instructions and control flow graphs, which are crucial to binary analysis. Yet, despite its broad impact, the security impact of function inlining remains underexplored to date. In this paper, we present the first comprehensive study of function inlining through the lens of machine learning-based binary analysis. To this end, we dissect the inlining decision pipeline within the LLVM's cost model and explore the combinations of the compiler options that aggressively promote the function inlining ratio beyond standard optimization levels, which we term extreme inlining. We focus on five ML-assisted binary analysis tasks for security, using 20 unique models to systematically evaluate their robustness under extreme inlining scenarios. Our extensive experiments reveal several significant findings: i) function inlining, though a benign transformation in intent, can (in)directly affect ML model behaviors, being potentially exploited by evading discriminative or generative ML models; ii) ML models relying on static features can be highly sensitive to inlining; iii) subtle compiler settings can be leveraged to deliberately craft evasive binary variants; and iv) inlining ratios vary substantially across applications and build configurations, undermining assumptions of consistency in training and evaluation of ML models. | 구형준 교수 | kevin.koo@skku.edu, kevinkoo001.github.io | SecAI Lab | secai.skku.edu/ | 황성재 교수 | sungjaeh@skku.edu | SoftSec Lab | softsec.skku.edu/
- 작성일 2026-01-08
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[25.12.02]SW융합대학 실감미디어공학과 Annual Research Review 성료

SW융합대학 실감미디어공학과 Annual Research Review 성료 SW융합대학 실감미디어공학과(학과장: 류은석 교수)는 지난 11월 27일(목) 오후 4시 30분, 인문사회과학캠퍼스 국제관 5층 Global R&E Lounge에서 2025 Annual Research Review 행사를 성공적으로 개최했다. 이번 행사에는 실감미디어공학과, 인공지능융합학과, 인터랙션사이언스학과, 인공지능융합전공 등 4개 학과가 공동 참여하여 XR/VR & Immersive Experiences, 3D Gaussian Splatting & Graphics Systems, Multimodal Understanding & Generation, Human-AI Interaction & Social Computing, AI for Emotion & Mental Health, Data-Driven Modeling & Recommendation의 총 6개 분야에서 41팀의 연구 발표가 진행되었으며, 실감미디어 연구의 현재와 미래를 조망하는 의미 있는 자리로 꾸려졌다. 발표는 포스터 전시 및 데모 시연 형식으로 진행되었고, 연구의 실질적 적용 가능성과 기술적 확장성에 대한 활발한 논의가 이어졌다. 행사에 앞서 개최된 Industrial Advisory Board(IAB, 기업자문위원) 사전 미팅에는 LG전자, 삼성전자, 상화, 올림플래닛, SOS Lab, ETRI(한국전자통신연구원), LG U+, LG 헬로비전, 정보통신기획평가원(IITP) 등 주요 ICT 및 콘텐츠 분야 기업과 연구기관 관계자들이 참석했다. 참석 전문가들은 XR 디바이스, 로봇 기반 비전 기술, LiDAR 센서 및 volumetric 영상 기술, AI 기반 실감미디어 서비스, 미래 네트워크 및 Web3 기술 등 산업이 요구하는 핵심 기술 동향과 산학연 협력 방향에 대해 심도 있는 의견을 나누며, 산학 공동 연구 생태계 구축의 중요성을 강조했다. 연구 성과 관람 및 전문가 평가 이후 진행된 ‘Outstanding Research Award’ 시상식에서는 학부와 대학원 부문으로 나누어 수상자가 선정되었다.학부 부문에서는 인공지능융합전공 강민구 학우가 최우수 연구상을 수상했으며, 김수현 학우와 오경준 학우가 우수 연구상을 받았다. 대학원 부문에서는 인공지능융합학과 이유빈 연구원이 최우수 연구상을 수상했다. 우수 연구상은 △실감미디어공학과 김종한 연구원 △메타바이오헬스학과 오민우 연구원과 인공지능융합학과 박민수 연구원(팀) △실감미디어공학과 주민준 연구원 △실감미디어공학과 정의준 연구원에게 돌아갔다. 이번 시상은 창의적인 연구 역량과 실질적인 기술 발전 가능성을 보여준 연구자들의 노력을 인정하는 자리였다. 더불어 본 행사에는 특별히 류덕희 총동창회 고문(경동제약 명예회장)이 참석하여, 미래 기술을 선도할 연구자로 성장하는 학생들에게 실질적인 조언과 진심 어린 격려의 메시지를 전했다. 현장의 학생들과 연구진은 산업 현장에서 요구되는 실천적 역량과 연구 태도에 대한 인사이트를 얻으며 소중한 시간을 가졌다. 행사를 기획한 실감미디어공학과 류은석 학과장은 “Annual Research Review는 연구자들이 서로의 성과를 공유하고 새로운 협력 기회를 발굴하는 중요한 자리이며, 앞으로도 실감미디어 분야를 선도하는 글로벌 연구 허브로 성장해 나가겠다”고 밝혔다. 실감미디어공학과는 과학기술정보통신부 가상융합대학원 사업의 지원을 기반으로 우수 대학원생 선발과 해외 파견 연구 프로그램을 운영하며, 영상처리, 그래픽스, 인공지능 분야 미래 인재 양성을 위한 연구 환경과 국제 협력 체계를 지속적으로 확장하고 있다. 이번 Annual Research Review는 학부와 대학원 연구자들의 성과 공유뿐만 아니라 산업계와의 협력을 강화하고 미래 성장 기반을 마련한 뜻깊은 행사로 마무리되었다.
- 작성일 2025-12-09
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[25.12.02] 우사이먼성일 교수, 과기정통부 장관 표창 수상

우사이먼성일 교수, 과기정통부 장관 표창 수상 소프트웨어학과/인공지능대학원 소속 우사이먼성일 교수가 “세계최고 수준의 딥페이크 탐지 연구 수행, 사회문제 해결에 적극 대응, 딥페이크 연구 국제 협력 및 교육에 기여한 점을 인정받아 지난 11월 12일 2026년 AI ICT 산업 기술전망 컨퍼런스(https://aiictconference.kr/home/)에서 ICT 기술 성과확산 유공자로 선정되어, 과기정통부 장관 표창을 수상하였다. 우사이먼성일교수와 연구팀은 과기정통부 주관으로 딥페이크 탐지 관련 핵심기술 개발과 이를 통한 사회문제 해결 및 국제협력에 적극적으로 참여하고 있으며, 현재 경찰청, 대검찰청, AI안전연구소 등과 딥페이크 탐지 기술 개발, 그리고 사회문제 해결 및 공익을 위한 AI 및 보안 인재 양성에 힘쓰고 있다.
- 작성일 2025-12-09
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