동국대학교 손윤식 교수 연구팀은 2026 한국멀티미디어학회 춘계학술대회에서 3건(최우수상 2건, 우수상 1건), 정보처리학회(우수논문상 1건), KCC2026(학부생/주니어논문 경진대회 최우수상 1건) 총 5건의 수상 성과를 거두었다.

△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학부 김재철 박사과정, 박승운 석박통합과정, 이영섭 석사과정, 손은영 학부연구생, 김미정 학부연구생

한국멀티미디어학회 (최우수상): 금융 사기 탐지를 위한 프라이버시 보존 기반 합성 데이터 생성 연구 – 김재철, 김미정

해당 연구는 사기 거래 여부가 포함된 금융 데이터셋에서 거래 정보와 같은 민감한 정보를 diffusion 모델과 차등 프라이버시를 결합하여 안전한 금융 데이터를 생성하는 연구이다.

한국멀티미디어학회 (우수상): 자연 발화 대화 전사 텍스트에서의 준식별자 취합 기반 재식별 위험 탐지 – 이영섭

본 연구는 여러 발화에 흩어진 개인정보를 인물별로 정확히 분리·누적하여, 정보 결합에 따른 재식별 위험을 매 턴 조기 탐지하고 오경보를 최소화하는 프레임워크를 제안하였다.

한국멀티미디어학회 (최우수상): 전력 부채널 누설의 알고리즘-명령어 계층 구조 연구 – 박승운, 이영섭, 손은영

본 연구는 암호 시스템의 전력 누설 특성이 알고리즘 문맥에 의존함을 규명하고, 알고리즘 우선 식별 후 명령어 분류라는 계층적 분석으로 부채널 공격 방어 기법을 제안하였다.

정보처리학회 ASK 2026 (우수논문상): 차원 추정과 차등 프라이버시를 활용한 IoT 데이터에서의 프라이버시 보존 기법 - 김재철

본 논문은 IoT 데이터셋 공유/활용 시, 추론 공격 방어를 위해 차원 추정, 접공간 구성, Laplace 노이즈, 통계적 후처리를 결합한 구조 인식형 노이즈 주입 메커니즘을 제안하였다.

KCC2026 (주니어논문 경진대회 최우수상): LLM 필터링을 이용한 합성 데이터의 구조적 일관성 확보 및 IDS 성능 향상 – 손은영

본 논문은 IoT 합성 데이터의 구조적 일관성 붕괴 문제를 LLM의 문맥 파악 능력을 활용한 필터링으로 해결하여, 침입 탐지 성능 향상과 미학습 공격에 대한 강건성을 확보하였다.

손윤식 교수 연구팀은 AI를 기반으로 한 데이터 프라이버시, 전력 부채널 분석, 재식별 위험 조기 탐지 등 다양한 첨단 융합 연구를 수행하고 있다.

이번 한국멀티미디어학회, 정보처리학회, 한국정보과학회(KCC)에서의 총 5건 수상을 계기로 관련 분야에서 학부생과 대학원생이 함께 참여하여 연구 역량을 더욱 세계적 수준으로 강화해 나갈 예정이다.