2024년 AI융합연구소 우수성과논문(10편) 소개
한양대학교 AI융합연구소에서는 2024년 우수 연구논문에 대한 성과에 집중하고자 다양한 동기부여 방안을 제시하고 있으며 최근에 이런 과정을 거쳐 실제적인 논문성과로 나타나고 있다. AI융합연구소에서 운영중인 인공지능융합혁신인재양성사업과 융합보안대학원사업에서는 연차별 정량적 기대성과(목표) 중에서 논문성과에는 국내외 SCI와 비SCI 논문에 대한 양적성과 뿐만 아니라 JCR상위 10% 논문 수와 분야상위 10% 학술지 논문수 지표도 관리하고 있으며 2024년부터는 논문의 질적성과를 강화하기 위하여 고급 AI연구역량지수(SCI mrnIF)를 신규로 적용하여 관리하고 있다. 이는 SCI급 논문 순위보정 영향력지수를 성과지표에 포함하여 목표점수를 사전 설정하고 관리함을 의미한다. 이러한 관심의 결과로 2024년 들어 고급 AI 연구역량 지수(SCI mrnIF)에 해당이 되는 우수한 논문성과가 두드러지게 나타나고 있다. 올해 양 사업의 정량적 기대성과 중 우수논문이라고 판단할 수 있는 연구역량지수(SCI mrnIF)에 해당하는 논문수가 9월말까지 10편 확정되어 어느해 보다도 풍성한 논문성과를 예상해 볼 수 있다. 이는 2023년부터 논문성과를 단순히 건수를 관리하는 수준에서 질적 우수성과를 창출하는 것에 포커스하여 산학과제에 참여하는 교수님과 연구실을 대상으로 적극적인 홍보와 동기부여의 결과라고 판단하고 있다. [표] 2024년 AI융합연구소 우수성과논문 10편 주요내용 (2024. 9월말 기준) No 교수 논문제목 학술지명 논문게제일 우수지표 1 강경태교수 FlashPage: A Read Cache for Low-Latency SSDs in Web Proxy Servers Engineering Science and Technology, an International Journal 2024/3 JCR상위 16%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 웹 프록시 서버의 캐시 성능을 저지연 SSD를 활용해 최적화하는 새로운 알고리즘인 FlashPage를 제안합니다. 저지연 SSD는 기존 HDD에 비해 매우 낮은 읽기 지연 시간을 제공하며, 이를 기반으로 캐시 크기 및 페이지 교체 알고리즘을 개선해 읽기 지연 시간을 최소화합니다. 실험 결과, FlashPage는 기존 캐시 알고리즘보다 더 나은 성능을 입증했습니다. 논문의 우수성은 저지연 SSD 환경에 맞춘 새로운 캐시 알고리즘을 제시한 기술적 혁신성과, 실험을 통해 이를 검증하여 실용적 적용 가능성을 입증한 점에 있습니다. FlashPage는 학문적으로도 SSD 기반 캐시 알고리즘 연구에 기여하고 있습니다. 2 고민삼교수 Unsupervised anomaly detection for earthquake detection on Korea high?speed trains using autoencoder-based deep learning models Scientific Reports 2024/1/5 JCR상위 15.3%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 고속철도에서 지진을 탐지하기 위한 비지도 학습 기반 이상 탐지 기법을 제안하며, 오토인코더 딥러닝 모델을 통해 정상적인 진동 데이터를 학습하여 지진을 탐지합니다. 한국 고속철도의 진동 데이터와 전국의 지진 데이터를 활용해 모델을 구축하였으며, STA/LTA 모델과 비교했을 때 제안된 방법이 최대 지반 가속도(PGA) 0.07 이상의 상황에서 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히, 제안된 모델은 정상 운행 중 발생하는 잘못된 지진 탐지를 효과적으로 줄이고, 정상 상태를 정확하게 식별하여 고속철도 운영의 안정성을 강화했습니다. STA/LTA 방법은 높은 비율의 잘못된 지진 탐지를 보여 안정성에서 한계가 있었으나, 본 연구의 오토인코더 모델은 이러한 문제를 극복하며 지진 발생이 드문 지역에서도 유용한 해결책으로 제시됩니다. 또한, 온보드 센서를 사용함으로써 경제적인 측면에서도 큰 장점을 제공하며, 전반적인 안전성과 운영 효율성을 높이는 중요한 성과를 이뤘습니다. 3 이연준교수 DARKFLEECE: Probing the Dark Side of Android Subscription Apps USENIX Security 2024 2024/8/14 BK인정 우수학술 대회논문 (3점) 주요내용 논문우수성 "DARKFLEECE: Probing the Dark Side of Android Subscription Apps" 논문은 사용자들을 기만하여 고가의 구독료를 부과하는 플리스웨어 문제를 다룹니다. 연구진은 사용자 인터페이스(UI)의 다크 패턴을 추출하는 자동화 도구 DARKFLEECE를 개발해, 93.43%의 정확도로 플리스웨어를 탐지할 수 있음을 입증했습니다. 13,597개의 앱 중 589개 구독 앱을 분석한 결과, 75.21%가 플리스웨어로 확인되었습니다. 이 연구는 앱 개발자, 사용자, 앱 마켓 관리자에게 유용한 가이드를 제공하며, 플리스웨어 문제 해결에 대한 필요성을 강조합니다. 논문의 우수성은 세계적으로 인정받는 보안 컨퍼런스에서 발표되었고, 도메인 전문가와 협력한 최초의 플리스웨어 탐지 라이브러리를 제안한 점, 그리고 모바일 앱 시장의 보안을 강화하는 데 기여한 점에 있습니다. 4 이연준교수 STATION: Gesture-Based Authentication for Voice Interfaces IEEE Internet of Things 2024/3/28 JCR상위 2.2%이상 주요내용 논문우수성 STATION 논문은 스마트 홈 기기에서 추가 하드웨어 없이 음성 인터페이스를 통해 사용자를 인증하는 제스처 기반 보안 시스템을 제안합니다. 도플러 효과를 활용해 낮은 신호 대 잡음비(SNR) 환경에서도 사용자의 위치와 제스처를 정확히 감지하며, 원격 공격을 차단하는 생체 인식 기능을 갖추고 있습니다. 실험 결과, STATION은 1.5미터 이내 거리에서 0.08%의 오인식률과 3.10%의 거부율로 높은 정확도를 입증했습니다. 논문의 우수성은 음성 인터페이스를 통한 혁신적 사용자 인증 방식을 제안하며, 기존 인증 방식보다 사용자 경험을 크게 향상시켰다는 점입니다. 이 연구는 스마트 홈 기기의 보안과 편리성을 동시에 높였으며, 2022년 JCR 상위 2.2% 저널에 등재되는 등 학문적 가치와 실용성을 인정받았습니다. 5 이동호교수 Model-agnostic confidence measurement for aggregating multimodal ensemble models in automatic diagnostic systems METHODS 2024/10/1 JCR상위 14.7%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 자동 진단 시스템(ADS)의 성능을 향상시키기 위해 멀티모달 앙상블 방법의 한계를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 기존 방법들이 모델 간의 예측 확률을 적절히 결합하지 못하는 문제를 해결하고자, 모델에 구애받지 않는 신뢰도 점수를 도입해 다양한 기준의 확률 점수를 통합합니다. 이 프레임워크는 앙상블의 각 멤버의 예측 신뢰도를 반영해 기존 방법보다 더 정확한 진단을 가능하게 하며, 특히 PolyMed 데이터세트에서 새로운 최첨단 성능을 입증했습니다. 6 이주현교수 SOQ: Structural Reinforcement Learning for Constrained Delay Minimization with Channel State Information IEEE Internet of Things 2024/2/1 JCR상위 2.2%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 블록 페이딩 채널을 갖는 무선 통신 시스템에서 평균 에너지 소비를 제약하면서 평균 지연을 최소화하는 최적 스케줄링 문제를 다룹니다. 이를 위해 마르코프 결정 프로세스(CMDP)와 라그랑주 승수 방법을 사용하여 최적화 문제를 해결하고, 최적 스케줄링 정책이 대기열 길이 및 채널 상태에 따라 비감소함을 증명합니다. 또한, 강화 학습 기반의 구조-낙관적 Q-학습(SOQ) 알고리즘을 제안해 기존 Q-learning보다 빠르고 효율적인 학습을 구현했습니다. 이 연구는 통신 네트워크 최적화 및 강화 학습 알고리즘 발전에 기여하며, IEEE Internet of Things Journal에 게재되어 그 우수성이 입증되었습니다. 7 이주현교수 Deep learning-based natural language processing for detecting medical symptoms and histories in emergency patient triage American Journal of Emergency Medicine 2023/3 JCR상위 17.6%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 응급실에서 전자의무기록(EHR)을 수동으로 기록하는 시간이 많이 소요되는 문제를 해결하기 위해 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 자동 진단 시스템을 설계하고 검증하는 연구입니다. 연구에서는 BERT와 같은 사전 학습된 모델을 미세 조정하여 6개의 주요 증상 시나리오에서 12개의 의료 증상과 2개의 환자 병력을 분류하는 모델을 개발했습니다. 그 결과, KLUE RoBERTa 기반 모델이 가장 높은 성능(F1-점수: 0.965, AUROC: 0.893)을 보여주었으며, SHAP을 활용한 XAI 분석 결과는 의료진의 설명과 72.2%의 유사성을 보였습니다. 또한, Turing 테스트에서 모델 설명의 신뢰성이 의료진과의 비교에서 6% 차이를 보이며 검증되었습니다. 이 연구는 한국 응급실에서 자동 EHR 기록에 LLM의 가능성을 입증했습니다. 8 정우환교수 Beyond Reference: Evaluating High Quality Translations Better than Human References Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2024/11/12 BK인정 우수학술 대회논문 (3점) 주요내용 논문우수성 이 논문은 기존 기계번역(MT) 평가 방법의 한계를 극복하기 위해 새로운 평가 지표인 Residual Score Metric(RESUME)을 제안합니다. 기존 방법들은 사람이 작성한 reference 문장과 번역된 candidate 문장을 비교해 유사성에 기반한 절대 점수를 부여하는 방식이었지만, 이 접근법은 candidate 문장이 reference 문장보다 더 좋은 품질일 가능성을 고려하지 못했습니다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하고자 reference 문장보다 더 나은 candidate 문장에 대해서는 긍정적인 점수를, 그렇지 않을 경우에는 부정적인 점수를 부여하는 RESUME 방법을 제안했습니다. 실험 결과, RESUME는 기존 평가 방법을 보완하며 문장 및 시스템 수준에서 더 정확한 평가를 제공했으며, reference 문장보다 우수한 candidate 문장을 올바르게 평가할 수 있음을 확인했습니다. RESUME는 자원이 부족한 언어쌍에서도 정확한 평가가 가능하여 기계번역 평가 분야에 중요한 기여를 합니다. 9 Scott Uk-Jin Lee 교수 NeuroJIT: Improving Just-In-Time Defect Prediction Using Neurophysiological and Empirical Perceptions of Modern Developers IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2024) 2024/10/29 BK인정 우수학술 대회논문 (3점) 주요내용 논문우수성 이 논문은 개발자들이 코드 커밋을 이해하는 어려움이 결함 유발 가능성과 직접적인 연관이 있음을 밝히고, 이를 예측하기 위한 새로운 접근법인 NeuroJIT을 제안합니다. NeuroJIT은 개발자들이 코드 세그먼트에 대해 나타내는 신경생리학적 및 경험적 반응과 코드 특성 간의 상관관계를 분석하여 결함 유발 커밋을 예측합니다. 실험 결과, 신경생리학적 요소들이 결함 예측에 있어 중요한 역할을 하며, 이를 통해 기존 예측 모델보다 성능을 향상시킬 수 있음을 증명했습니다. 이 연구는 소프트웨어 결함 예측에서 개발자의 이해 과정과 어려움에 주목한 혁신적인 관점을 제시하고, 더 나은 결함 예측 및 예방 방법을 제안함으로써 기존 접근법을 보완하는 중요한 기여를 했습니다. 10 이연준교수 Exclusively in-store: Acoustic location authentication for stationary business devices Journal of Network and Computer Applications 2024/3/28 JCR상위 2.8%이상 주요내용 논문우수성 이 논문은 소매 및 상업 환경에서 사용하는 고정형 IoT 기기의 보안을 강화하기 위한 음향 기반 위치 인증 시스템인 AcousticAuth를 소개합니다. 이 시스템은 기기의 스피커에서 발생하는 초음파 신호를 분석하여 고유한 음향 지문을 생성하고, 빔포밍을 통해 지문 공간을 확장하여 기기와 환경을 인증합니다. AcousticAuth는 기기의 도난 및 무단 사용 문제를 해결하고자 개발되었으며, 다양한 환경에서 낮은 오류율(0.03%)을 기록하며 강력한 환경 감지 능력을 입증했습니다. 이 연구의 주요 우수성은 별도의 추가 장비 없이 IoT 기기의 내장 스피커와 마이크만으로 인증을 수행할 수 있는 혁신적인 접근법을 제공한다는 점입니다. AcousticAuth는 스마트 스토어 및 사무실 환경에서의 기기 보안에 중요한 기여를 하며, IoT 보안 분야의 새로운 표준을 제시할 가능성을 보여줍니다. AI융합연구소에서 운영되는 인공지능융합혁신인재양성사업과 융합보안대학원사업의 산학연구활동에서 산출되는 우수논문을 지속적으로 발굴하여 뉴스레터 등 다양한 매체를 통해 논문의 주요 내용과 우수성을 공유 확산할 예정으로 이를 통하여 대내외 연구성과 홍보를 강화하는 활동을 지속하고 연구자 만족도를 제고하여 논문의 질적수준을 획기적으로 높일 계획이다. (작성 : AI융합연구소 산학협력중점교수 안병룡) ※ 본 내용중 논문내용/우수성 요약에 있어 ChatGPT4.0을 활용하였음을 고지합니다.
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