임상수 교수 연구팀, Briefings in Bioinformatics 논문 게재

컴퓨터·AI학부 임상수 교수 연구팀(노민호 석사과정, 이성경 석사과정, 김성현 학석사연계과정)은 공간 전사체(spatial transcriptomics) 데이터 분석을 위한 생물학적 경로 기반 대조학습 인공지능 모델을 개발하여, 이를 Mathematical & Computational Biology분야 최상위국제 저명 학술지Briefings in Bioinformatics에 게재하였다.최근 공간 전사체 기술은 조직 내 유전자 발현의 공간적 구조를 정밀하게 분석할 수 있어 암 미세환경 분석 및 질병 메커니즘 연구에서 주목받고 있다. 그러나 기존 분석 기법들은 고차원·고잡음 유전자 데이터를 효과적으로 표현하는 데 한계가 있으며, 결과 해석 또한 제한적이라는 문제가 있었다.임상수 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 PathCLAST(Pathway-augmented Contrastive Learning with Attention for interpretable Spatial Transcriptomics)라는 새로운 생물학적 경로 기반 표현학습 프레임워크를 제안하였다. 제안된 방법은 유전자 발현 데이터를 생물학적 경로(Pathway) 그래프 구조로 모델링하고, 병리 조직 이미지와 대조학습(contrastive learning) 방식으로 정렬함으로써, 공간 도메인 식별 성능과 모델 안정성을 동시에 향상시켰다.특히 본 연구는 컴퓨터·AI 관점에서 생물학적 지식을 그래프 구조로 통합한 지식 기반 표현학습 방법 다중 모달 데이터(유전자 발현·조직 이미지)를 효과적으로 융합하는 대조학습 기반 모델 설계 경로 수준 어텐션을 활용한 해석 가능 인공지능 구조 를 제시했다는 점에서 의미 있는 기술적 기여를 갖는다.제안된 모델은 다수의 공개 공간 전사체 데이터셋에서 기존 최신 기법 대비 우수한 공간 도메인 식별 성능과 높은 강건성을 보였으며, 각 조직 영역에서 활성화된 경로 수준의 생물학적 신호를 정량적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이를 통해 단순 분류 성능을 넘어 설명 가능한 AI 기반 생물의학 데이터 분석으로의 확장 가능성을 제시하였다.본 연구 성과는 AI 기반 바이오·의료 데이터 분석 및 공간 전사체 분야에서 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.논문은 “PathCLAST: Pathway-augmented Contrastive Learning with Attention for interpretable Spatial Transcriptomics”라는 제목으로 Briefings in Bioinformatics(IF=7.7, JCR 상위 2.2%) 온라인판에 2026년 2월에 게재되었다.논문 링크:https://academic.oup.com/bib/article/27/1/bbag029/8454870

[스마트경제 외 2곳] 김지희 동국대 컴퓨터·AI학부 교수, ‘2025 국가연구개발 우수성과 100선’ 융합분야 최우수성과 선정

김지희 동국대 컴퓨터·AI학부 교수, ‘2025 국가연구개발 우수성과 100선’ 융합분야 최우수성과 선정- 기사 바로가기 :https://www.dailysmart.co.kr/news/articleView.html?idxno=118564

[한국금융경제신문 외 11곳] 동국대 김지희 교수, 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창 수상

동국대 김지희 교수, 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창 수상- 기사 바로가기 :https://www.kfenews.co.kr/news/articleView.html?idxno=650269

[동국대 컴퓨터AI학부 성연식 교수 연구팀] 이서우 & 최두호 ‘AAAI 2026’ 논문 채택

동국대 컴퓨터AI학부 성연식 교수 연구팀 논문의 인공지능 분야 Top Conference 'AAAI 2026'에 최종 채택동국대학교 컴퓨터AI학부 성연식 교수 연구팀의 논문이 국제 학술대회인 AAAI 2026 (The AAAI Conference on Artificial Intelligence)에 최종 채택되었다. AAAI는 Association for the Advancement of Artificial Intelligence에서 주관하는 인공지능 분야 세계 최고 수준의 국제 학술학회로써 이번에는 채택률이 17.6% (4,167편/23,680편) 달할 만큼 경쟁이 치열했다. AAAI 2026은 2026년 1월 20일부터 27일까지 싱가포르 EXPO 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.▲ (왼쪽부터) 동국대학교 컴퓨터·AI학부 이서우 전문연구원, 컴퓨터·AI학과 최두호 석사과정, 컴퓨터AI학부 성연식교수본 논문은 이서우 전문연구원과 최두호 석사과정이 공동 제1저자로 작성했으며, ‘MIDILM: A Dual-Path Model for Controllable Text-to-MIDI Generation’ 제목으로, 자연어로부터 음악 구조적 표현(MIDI)을 생성하는 Text-to-MIDI Generation의 새로운 구조를 제안하였다. 기존의 Text-to-MIDI Generation 모델들은 Text와 MIDI 간의 Representation Space을 깊이 있게 정렬하지 못해 Semantic Coherence와 Structural Controllability 측면에서 한계를 보였다. 이에 본 연구팀은 Text Conditioning과 Dual-path Decoder 구조를 결합하여, 텍스트 정보와 음악 정보를 Shared Masked Self-attention Mechanism 아래에서 각각 독립적인 Feed-forward Path로 처리하여 Modality Isolation가 가능한 MIDILM을 개발하였다.그림1. 논문에서 제안한 프레임 워크 구조참고자료:AAAI 2026: https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/성연식 교수 연구실: https://lmmlab.notion.site/

컴퓨터·AI학과 손윤식 교수님 연구실 알압둘와합 살레 박사 Almaarefa University 조교수 임용

컴퓨터·AI학과 손윤식 교수님 연구실 알압둘와합 살레 박사 Almaarefa University 조교수 임용△ 알압둘와합 살레 박사동국대학교 컴퓨터·AI학과 손윤식 교수 연구실(Programming Language and Secure Software Lab.)의 첫번째 박사 졸업생 알압둘와합 살레 박사가 사우디아라비아 Almaarefa University의 조교수로 임용되었다. 알압둘와합 살레 박사는 딥러닝 기반의 부채널 정보 추론, 방어 기법 탐지를 통한 공격 등 딥러닝과 부채널 보안에 관한 연구로 2025년 2월에 박사학위를 취득하였으며, 학위 과정 중에 IoT 환경에서의 부채널 정보 예측 및 공격 관련 연구로 Software Engineering 분야 Top 저널인 ACM Transactions on Software Engineering and Methodology(TOSEM, IF 6.6, JCR Q1) 및 Expert Systems with Applications (IF 7.5, JCR Q1) 등에 논문을 게재하였다. 손윤식 교수 연구실에서는 현재 박사과정 4명, 석사과정 12명, 학부생 인턴 3명이 부채널 보안, 블록체인 스마트 컨트랙트 분석, 합성 데이터 생성 및 보안 강화, LLM 보안, 이상 행동 분석, CT 의료 영상 분석 융합 연구 등의 주제로 연구와 프로젝트를 수행 중이며 우수한 성과를 지속적으로 도출하고 있다.

[동국대 컴퓨터AI학부 성연식 교수] 세계 최상위 2% 연구자 선정

동국대학교 컴퓨터AI학부 성연식 교수는 최근에 네델란드 엘스비어(Elsevier)가 발표한 ‘2025년 전 세계 상위 2% 연구자(World’s Top 2% Scientists)’에 선정되었다. 한국 연구자는 2,633명으로 전년대비 11.4%가 증가하여 전 세계 15위를 달성했다. 순위는 생애기준(Carrer) 데이터와 연간(Single Year) 데이터로 각각 평가된다. 생애기준 데이터 순위는 1960년부터 전년도까지 인용된 데이터를 기준으로 선정되며, 연간 데이터 순위는 전년도에 인용된 데이터를 기준으로 선정된다. 성연식 교수는 연간 데이터를 기준으로 2020년부터 연속 6회 선정되었으며, 생애기준(Carrer) 데이터를 기준으로는 2025년에 처음으로 세계 최상위 2%에 선정되었다.△동국대학교 컴퓨터·AI학부성연식교수성연식 교수는 ▶다중 에이전트 토론 / 합의 기반 의사결정 최적화 기술 ▶VLM / VLA 기반 자율주행 인식 및 판단 생성 기술 ▶Dual-path Decoder 구조를 활용한 텍스트 기반 MIDI 생성 기술 등의 연구를 기반으로 ▶ Type-based Mixture of Experts and Semi-Supervised Multi-task Pre-training for Symbolic Music (Expert Systems with Applications, 2025) ▶PixTention: Dynamic Pixel-Level Adaptor Using Attention Maps (Image and Vision Computing, 2025) ▶Enhancing Safety of Vision-Language Reasoning Through Model-to-Model Deliberation (Complex & Intelligent Systems, 2025) 등의 연구실적을 도출하고 있다.■ 참고자료[1] 2025년 전 세계 상위 2% 연구자, https://www.elsevier.com/ko-kr/promotions/worlds-top-researchers[2] 성연식 교수 홈페이지, https://lmmlab.notion.site/

[김지희 교수 연구팀] EMNLP 2025 SAC Highlights Award 수상

[김지희 교수 연구팀] EMNLP 2025 SAC Highlights Award 수상△ 왼쪽부터 동국대학교 컴퓨터·AI학과홍민기석사과정, 최장호석사과정,동국대학교 컴퓨터·AI학부 김지희교수동국대학교 컴퓨터.AI학과 김지희 교수 연구팀 (홍민기 석사과정, 최장호 석사과정)이 Natural Language Processing 분야 Top Conference인 EMNLP 2025에 발표한 논문이Senior Area ChairHighlights Award (SAC Highlights)를 수상하였다. 논문은 Outstanding Paper Award, SAC Highlights Award, Best Resource Paper Award, 총 3개 부문에 수상 후보로 지명되었으며, 최종적으로 SAC Highlights Award를 수상하여 Dialogue and Interactive System 부문 최고 우수 논문으로 선정되었다.EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing) 2025는 ACL (Association for Computational Linguistics)에서 주관하는 자연어 처리 및 인공지능 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 실제 데이터 기반의 경험적 방법론과 최신 연구 성과를 다루는 중요한 학술 행사이다.논문 제목은‘NormGenesis: Multicultural Dialogue Generation via Exemplar-Guided Social Norm Modeling and Violation Recovery’으로, 연구팀은 현재 대규모 언어 모델 (Large Language Models)이 저자원 언어 환경에서 사회적 규범을 제대로 반영하지 못하고 대화 품질이 낮은 한계를 해결하기 위해 새로운 접근법을 제안하였다. 또한 기존 연구에서 다뤄지지 않은 새로운 대화 유형인 Violation-to-Resolution (V2R) 을 처음으로 제시하여 더 강건한 대화를 가능하게 하였다.논문은 다음 링크에서 확인할 수 있다:arXiv:https://arxiv.org/abs/2509.18395ACL Anthology:https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.1715/

[동국대 성연식 교수 연구팀] 2025 AI Festa 신기술 2건 전시

동국대학교 성연식 교수 연구팀은 2025 AI Festa에서 인공지능 챔피언 대회에 참여한 우수팀으로써 선도적인 AI 기술 2건을 선보였다.동국대학교 성연식 교수 연구팀은 인공지능 챔피언 대회에 지난 7월에 4개팀을 구성하여 AI 기술을 출품하였다. 전국 산학연 등에서 구성한 630팀에서 100개 우수 연구팀을 선발하였는데 성연식 교수 연구팀은 총 3개팀이 100개 우수 연구팀 안에 선발되었다.MldiLM팀:자연어 기반 MIDI 생성 프레임워크팀 시티캣:현장데이터 분석과 대응을 위한 대화형 의사결정 및 드론(로봇) 임무설계 버티컬 AI 지휘에이전트2025 AI Festa는 대한민국에서 AI 기술 및 산업 융합을 한자리에서 볼 수 있는 대표적인 축제형 행사로 자리잡고 있다. “AI Everything, AI Everywhere”라는 슬로건이 붙어 있을 만큼, 기술-서비스-산업이 만나는 다양한 기술이 선보이고 있다.일시: 2025년 9월 30일(화) ~ 10월 2일(목) (3일간)장소: 서울특별시 강남구 영동대로 513, COEX A홀주최 / 주관: 과학기술정보통신부 외행사 내용: 인공지능(AI) 관련 원천기술부터 산업 융합 서비스, 전시 및 컨퍼런스, 체험존 등 다양한 프로그램AI Festa에서는 인공지능 챔피언 대회의 100개 우수 연구팀 중에서 29개팀이 참여하여 우수한 기술을 소개했다. 동국대 성연식 교수님은 3개 팀 중에서 2개 팀이 선발되어 이번에 전시하게 되었다.

[아시아경제] [파워K우먼]GPU 같은 인프라만큼 중요한 게 인재와 양질의 데이터 확보

[아시아경제] [파워K우먼]"GPU 같은 인프라만큼 중요한 게 인재와 양질의 데이터 확보"- 기사 바로가기 :https://cm.asiae.co.kr/article/2025092416213928833

손윤식 교수 연구팀 AI-의료융합 국제공동연구 논문 게재

손윤식 교수 연구팀이 하버드 의대 Massachusetts General Hospital, 아산 병원, 강원대 의대, 경희대 의대와 공동으로 수행한 연구가 의료 AI 분야의 Top 저널인 Computers in Biology and Medicine에 게재되었다.△ 동국대학교 컴퓨터·AI학부 손윤식 교수Computers in Biology and Medicine은 인공지능, 의학정보학, 의료영상 분석 등 첨단 기술을 활용한 의학 응용 연구를 다루는 세계적인 학술 저널로, 의료 AI 분야에서 영향력 있는 저널 중 하나이다.게재된 논문 제목은 “Non-contrast CT-based pulmonary embolism detection using GAN-generated synthetic contrast enhancement: Development and validation of an AI framework”으로, 연구팀은 흉부 CT 검사에서 혈관을 선명하게 보여주어 폐색전증과 같은 질환 진단에 중요한 역할을 하는 조영제가 환자의 신체 상태나 알레르기 반응 등으로 인해 조영제 사용이 어려운 문제를 해결하고자 하였다. 연구팀은 조영제를 사용하지 않은 흉부 CT를 입력으로 받아 GAN 기반 인공지능 모델을 통해 가상의 조영 증강 CT 영상을 생성하고, 이를 활용하여 폐색전증(pulmonary embolism) 자동 검출 성능을 향상시키는 프레임워크를 제안하였다. 또한, 이러한 생성 영상이 실제로 폐색전증 진단에 활용될 수 있는지를 여러 의료기관의 데이터를 통해 검증하였다.이 연구를 통해 향후 조영제 투여가 어려운 환자에게도 본 연구에서 제안한 가상 조영 CT 기법이 의료진의 중요한 진단 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.<AI 기반 가상 조영 CT 생성 및 폐색전증 진단 프레임워크>해당 논문은 https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.111109 에서 확인할 수 있다.