KSC 2025 참석 후기 (권용진, 윤지영, 김영찬, 김진평, 김주은, 박혁주, 김정현, 추화랑, 김세인, 이두원, 이재현)

[권용진]

2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 한국정보과학회 KSC 2025를 참석하였습니다. 학회의 둘째 날인 수요일에 “확산 모델을 이용한 리뷰 기반 크로스 도메인 추천 시스템”을 주제로 발표를 진행하였습니다. 이 논문에서는 타겟 도메인의 신규 사용자에 대해 추천 성능을 높이고자 소스 도메인의 리뷰 데이터를 활용하여 확산 모델을 통해 평점을 예측하는 연구를 진행하였습니다. 포스터 세션동안 저의 연구 내용을 다른 연구자분들과 함께 공유할 수 있어서 뜻깊은 시간이었습니다.

이번 학회를 통해 데이터 분야에 대한 다양한 최신 연구 동향을 접할 수 있었습니다. 또한 관심 있는 분야에 대해 질의응답과 토론의 시간을 보내며 다양한 분야에 대한 식견을 넓힐 수 있었습니다. 이러한 뜻깊은 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사의 말씀드립니다.

[윤지영]

소중한 기회를 제공해 주셔서 2025년 12월 16일(월)부터 19일(금) 4일간 여수에 위치한 엑스포컨벤션센터에서 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2025)에 참석하였습니다. 저는 학회 기간 중 ‘인접 슬라이스의 정보를 선택적으로 활용하는 확산모델 기반 NECT의 CECT 변환 방법’을 주제로 포스터 발표를 진행하였습니다. 제가 발표한 논문은 조영제 투여 없이 촬영한 CT 영상(NECT)으로부터 조영제를 투여한 CT 영상(CECT)을 합성하는 딥러닝 모델에 관한 내용입니다. 특히 인접 슬라이스 간의 해부학적 관계를 반영하는 지역 어텐션 메커니즘과 기울기 기반 손실 함수를 도입하여 기존 모델 대비 성능을 향상시킨 연구입니다. 포스터 세션을 진행하며 의료 영상 처리와 딥러닝에 관심 있는 많은 연구원분이 찾아오셔서 교류하기도 하였고, 여러 분야에 학우도 만날 수 있었던 귀중한 시간을 보냈습니다. 또한, 평소 관심을 가지던 연구 분야의 연구도 살펴볼 수 있는 기회가 되었습니다.

학회에 참석하여 연구 결과를 다른 연구자들과 공유하고 다양한 시각에서 피드백을 주고받는 과정을 통해 연구에 대한 동기와 즐거움을 얻을 수 있었고, 학회 일정 이후 여수의 아름다운 풍경을 즐기면서 재충전의 시간도 보낼 수 있었습니다. 이러한 값진 경험을 할 수 있도록 기회를 주신 김상욱 교수님, 연구 진행에 큰 도움을 주신 서동혁 박사과정님, 그리고 스타랩과 AI 대학원의 지원에 진심으로 감사드립니다!

[김영찬] 2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 4일간 여수엑스포컨벤션센터에서 개최된 한국정보과학회 KSC 2025에 참석하였습니다. 저는 학회의 둘째 날인 수요일에 “멀티모달 모델을 활용한 타이어 성능 예측”이라는 주제로 포스터 발표를 진행했습니다. 제가 발표한 논문은 서로 다른 형태의 데이터를 통합하는 멀티모달 모델을 설계하고, 이를 통해 타이어의 성능을 보다 정확하게 예측하는 방법을 제안한 연구입니다.

이번 학회를 통해 최신 연구 동향을 폭넓게 접하고, 많은 시사점을 얻을 수 있었습니다. 또한 네트워킹을 통해 연구에 대한 구체적인 피드백을 받을 수 있었으며, 향후 연구 방향을 보다 명확히 설정하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 뜻깊은 경험을 할 수 있도록 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사드립니다.

[김진평]

2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 한국소프트웨어종합학술대회(KSC2025)를 참석하였습니다.

저는 학회 둘째 날인 12월 17일(수)에 ‘대규모 언어 모델을 활용한 인컨텍스트러닝 및 에이전트 기반 뉴스 추천 방법의 비교 분석’이라는 주제로 포스터 발표를 진행하였습니다. 제가 발표한 논문은 LLM을 뉴스 추천에 활용하는 두가지 접근법을 비교분석하고, MIND 데이터셋을 활용한 실험결과를 보여주었습니다. 포스터 세션동안 심사위원과 연구자분들께서 관심을 가지고 찾아와 주셔서 발표 내용을 들어주시고 의견을 나눌 수 있었습니다.

이번 학회 참석을 통해 정보과학 분야에서의 주요한 흐름과 최신 연구 동향을 파악할 수 있었습니다. 또한 다양한 연구자들과의 교류를 통해 저의 연구에 대한 피드백을 얻을 수 있었고 향후 연구 방향에 대해 다시 생각해볼 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.

연구를 함께 진행해주시고 이런 뜻깊은 기회를 마련해주신 김상욱 교수님과 배홍균 선배님께 진심으로 감사드립니다!

[김주은]

2025년 12월 16일(화)부터 19일(금)까지 4일간, 여수 엑스포컨벤션센터에서 개최된 한국컴퓨터종합학술대회(KSC 2025)에 참석하였습니다. 저는 학회 둘째 날인 12월 17일에 “추천 시스템에서 정확한 평점 예측을 위한 의도 벡터 기반 리뷰 표현 학습의 효과 분석”이라는 주제로 포스터 발표를 진행하였습니다. 제가 발표한 논문은 사용자 상호작용 의도를 반영한 의도 벡터 기반 리뷰 표현의 효과를 분석한 연구입니다.

학회 기간 동안 제 연구 내용을 공유하고, 동시에 다양한 최신 연구를 접하며 견문을 확장할 수 있었습니다. 특히 제 연구 분야와 연관된 연구뿐 아니라, 평소 관심 있던 분야의 발표를 접할 수 있는 의미 있는 시간이었습니다. 이런 소중한 기회를 주신 김상욱 교수님과 손지원 선배님께 진심으로 감사드립니다.

[박혁주]

2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 여수에서 개최된 2025 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2025)를 참석하였습니다. 학회 첫째 날인 화요일에 데이터소사이어티 Learning on the Data Plane 워크샵에 참석하여 데이터 관련 다양한 주제에 대한 강연을 들었고, 학회의 넷째 날인 금요일에는 “GCN 기반 추천 시스템에서 초기 임베딩이 정확도에 미치는 영향: 정확도 분석 및 개선 방안”을 주제로 발표를 진행하였습니다. 제가 발표한 논문은 GCN 기반 추천 시스템에서 사용자의 선호도 예측을 위해 사용되는 사용자와 상품의 최종 임베딩 획득 과정에 초기 임베딩이 포함되는 것이 추천 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하고, 더 높은 추천 정확도를 위해 초기 임베딩의 영향력을 조절하는 방안을 제안하는 논문입니다. 오럴 발표를 통해 저의 논문을 다른 연구원들께 공유하고, 깊이 있는 질의응답 시간을 통해 다양한 관점에서 저의 논문을 볼 수 있어 뜻깊은 시간이 되었습니다.

이번 학회를 통해 저의 연구 분야 뿐만 아니라, 다양한 데이터 관련 연구 주제에 대한 연구 동향을 파악할 수 있었습니다. 이런 뜻깊은 경험을 할 수 있도록 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사드리며, 논문 작성에 도움을 주신 김태리 선배님께도 감사의 말씀을 드립니다.

[김정현]

2025년 12월 16일(화)부터 19일(금)까지 4일간 여수에서 개최된 한국소프트웨어종합학술대회(KSC)에 참여하여 연구 발표를 진행하였습니다.

저는 이번 학회에서 “하이퍼그래프 러닝을 위한 LLM as Enhancer 활용 가능성에 대한 분석”이라는 주제로 발표하였습니다. 본 발표에서는 하이퍼그래프 학습에서 기존 GNN 기반 접근이 가지는 표현적 한계를 짚고, 대규모 언어모델(LLM)을 보조적 모듈로 활용하여 노드 및 하이퍼엣지의 의미적 표현을 강화할 수 있는 가능성을 분석적으로 논의하였습니다. 발표를 준비하는 과정에서는 연구 내용을 보다 명확하고 설득력 있게 전달하는 데 집중하였고, 실제 발표를 통해 다양한 피드백을 얻을 수 있었습니다.

학회 기간 동안에는 하이퍼그래프 러닝, 그래프 표현 학습, 그리고 LLM과 그래프 모델의 결합을 다룬 여러 연구 발표를 청취하며, 현재 연구 흐름과 주요 쟁점들을 폭넓게 이해할 수 있었습니다. 특히 서로 다른 관점에서 하이퍼그래프를 해석하고 활용하는 연구들을 접하며, 제 연구를 상대적으로 돌아보고 새로운 아이디어를 구체화하는 데 많은 영감을 받을 수 있었습니다.

이번 KSC 참가는 하이퍼그래프 연구 전반에 대한 이해를 한층 넓히고, LLM 기반 접근의 가능성과 한계를 보다 명확히 정리할 수 있었던 소중한 경험이었습니다. 이러한 경험을 바탕으로 향후 연구를 더욱 발전시켜 나가고자 합니다.

[추화랑]

25년 12월 16일(월)에 시작해 25년 12월 19일(목)까지 여수엑스포에서 진행된 한국정보과학회 주관 2025 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2025)에 참석하였습니다. 본인은 “상용 Processing-in-Memory 에서의 대규모 희소 행렬 간 곱셈 성능 분석”이라는, UPMEM 社의 DRAM 기반 PIM 장치를 활용한 SpGEMM 성능을 분석하는 주제의 논문을 포스터 포맷으로 발표하였으며, 찾아주신 참가자 분들과 PIM 연구, 활용 방향성, 동향에 대해 유익한 대화를 나누었습니다.

이후, 대부분의 시간을 다른 참가자 분들의 발표를 들으며 보냈습니다. DRAM 보안 취약점을 다루는 하드웨어 연구, 롤플레잉 게임에 LLM 및 RAG 기술을 접목한 연구, LiDAR를 활용해 얻은 포인트클라우드에서 피사체의 가려진 면이 손실되는 부분을 수학적으로 복원하는 연구, 인공지능을 활용해 객체의 이미지로부터 물성을 정확히 예측하는 연구, 와이파이 전파의 노이즈를 이용해 송-수신기 사이에 위치한 사람의 호흡 패턴을 알아내는 연구 등, 정말 다양한 분야의 열정적인 연구자 분들과 대화를 나누며, 식견을 넓혔습니다.

유익한 경험을 할 기회를 주신 김상욱 교수님께 감사드리며, 논문 작성 및 발표자료 준비에 꼼꼼한 도움을 주신 장명환 선배님께 감사드립니다.

[김세인]

2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 개최된 한국정보과학회 KSC 2025에 참석하였습니다. 본 학회에서 데이터베이스 세션의 포스터 발표를 통해 「지역적·전역적 유사도 지표에 따른 위치 정보 기반 그래프 신경망의 경향성 분석」이라는 주제로 연구 결과를 발표하였습니다.

본 연구는 그래프 신경망에서 노드 속성이 제한적인 환경에서 중심성 기반 앵커 노드와 지역적·전역적 구조 유사도 지표를 활용한 위치 정보의 효과를 분석하였습니다. 여섯 개의 실세계 그래프 데이터셋 실험을 통해 그래프의 동질성 수준에 따라 효과적인 유사도 지표 유형이 달라지며, 다양한 지표를 함께 활용할 경우 단일 지표 대비 성능이 향상됨을 확인하였습니다.

포스터 세션에서는 예상보다 많은 연구자분들께서 제 포스터를 찾아와 주셨으며, 연구 방법과 실험 결과에 대해 다양한 질문과 의견을 주셨습니다. 특히 저와 유사한 분야에서 연구를 수행하고 계신 여러 연구자분들과 직접 의견을 나눌 수 있어 매우 뜻깊었으며, 연구자로서 뿌듯함과 함께 큰 동기부여를 얻을 수 있는 시간이었습니다.

이번 학회 참여를 통해 데이터베이스 및 그래프 기반 인공지능 분야의 최신 연구 동향을 폭넓게 접할 수 있었고, 연구 주제에 대한 이해와 시야를 한층 확장할 수 있었습니다. 이러한 소중한 학회 참여의 기회를 제공해주신 김상욱 교수님과 사형 서동혁 선배님께 진심으로 감사드립니다.

[이두원]

한국정보과학회 KSC 2025에 2025년 12월 16일(화)부터 12월 18일(목)까지 참석하여 타이어 Wet Grip 성능 예측 연구를 직접 발표하였습니다. 본 발표에서는 어텐션 구조와 멀티모달 딥러닝 모델의 조합을 통해 다양한 타이어 데이터를 효과적으로 융합하는 접근 방법을 중심으로 연구 내용을 소개하였습니다. 이번 발표를 통해 연구 내용을 여러 연구자들과 공유하고, 다양한 시각에서 문제를 바라볼 수 있는 관점을 확장하는 뜻깊은 기회가 되었습니다.

[이재현]

2025년 12월 16일(화)부터 12월 19일(금)까지 4일간 여수엑스포컨벤션센터에서 개최된 한국정보과학회 KSC 2025에 참석하였습니다. 최근 관심있던 RAG에 대한 다양한 발표들을 듣고, 얻은 영감들로 다양한 생각에 잠겨볼 수 있던 시간들이어서 즐거웠습니다.

또한 과거 연구를 함께 했던, 국민대 컴퓨터공학 교수로 계시는 배홍균 선배를 오랜만에 만나 이런저런 이야기를 하며 회포를 풀 수 있었습니다. 이러한 기회를 제공해주신 김상욱 교수님께 정말 감사드립니다.