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- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CVPR 2025에서 9편의 논문 채택
- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CVPR 2025에서 9편의 논문 채택 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 소속 연구자들의 논문 9편이 CVPR 2025(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025)에 채택되었다. 이번 논문은 최신 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기술을 혁신적으로 발전시키는 연구 성과로, 전 세계 연구자들로부터 높은 평가를 받았다. 특히, 딥러닝 기반 영상 이해, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 첨단 응용 분야에서 활용될 수 있는 획기적인 방법론을 제시하며 학계와 산업계의 주목을 받고 있다. CVPR은 매년 세계적인 AI 및 컴퓨터 비전 연구자들이 모여 최첨단 연구를 발표하고 논의하는 자리로, 논문의 경쟁률이 극도로 높은 명실상부한 최상위 국제 학회이다. 이번 논문 채택을 통해 연세대학교 첨단컴퓨팅학부는 세계적 연구 경쟁력을 다시 한번 증명했으며, 글로벌 AI 연구의 선두 주자로서 자리매김하고 있다. 채택된 논문 리스트 1. Distilling Spectral Graph for Object-Context Aware Open-Vocabulary Semantic Segmentation - Chanyoung Kim, Dayun Ju, Woojung Han, Ming-Hsuan Yang, Seong Jae Hwang 2. EditSplat: Multi-View Fusion and Attention-Guided Optimization for View-Consistent 3D Scene Editing with 3D Gaussian Splatting - Dong In Lee, Hyeongcheol Park, Jiyoung Seo, Eunbyung Park, Hyunje Park, Ha Dam Baek, Shin Sangheon, Sangmin Kim, Sangpil Kim 3. Generative Densification: Learning to Densify Gaussians for High-Fidelity Generalizable 3D Reconstruction - Seungtae Nam*, Xiangyu Sun*, Gyeongjin Kang, Younggeun Lee, Seungjun Oh, Eunbyung Park 4. Latent space Super-Resolution for Higher-Resolution Image Generation with Diffusion Models - Jinho Jeong, Sangmin Han, Jinwoo Kim, Seon Joo Kim 5. Omni-RGPT: Unifying Image and Video Region-level Understanding via Token Marks - Miran Heo, Min-Hung Chen, De-An Huang, Sifei Liu, Subhashree Radhakrishnan, Seon Joo Kim, Yu-Chiang Frank Wang, Ryo Hachiuma - https://miranheo.github.io/omni-rgpt/ 6. ORIDa: Object-centric Real-world Image Composition Dataset - Jinwoo Kim, Sangmin Han, Jinho Jeong, Jiwoo Choi, Dongyoung Kim, Seon Joo Kim 7. SelfSplat: Pose-Free and 3D Prior-Free Generalizable 3D Gaussian Splatting - Gyeongjin Kang*, Jisang Yoo*, Jihyeon Park, Seungtae Nam, Hyeonsoo Im, Sangheon Shin, Sangpil Kim, Eunbyung Park 8. Spatial Transport Optimization by Repositioning Attention Map for Training-Free Text-to-Image Synthesis - Woojung Han, Yeonkyung Lee, Chanyoung Kim, Kwanghyun Park, Seong Jae Hwang 9. Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads for Visual Grounding - Seil Kang, Jinyoung Kim, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.13
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- 연세대 첨단컴퓨팅학부, ICRL 2025에서 12편의 논문 채택
- 연세대 첨단컴퓨팅학부, ICRL 2025에서 12편의 논문 채택 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 소속 연구자들의 논문 12편이 ICLR 2025(International Conference on Learning Representations 2025)에 채택되었다. ICLR은 딥러닝과 표현 학습(Representation Learning) 분야의 최첨단 연구 성과를 논의하는 최상위 국제 학회로, 매년 전 세계 인공지능 전문가들이 모여 혁신적인 연구 결과를 공유하는 자리이다. 이번 논문 채택을 통해 연세대학교 첨단컴퓨팅학부는 국제적 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했으며, 세계 무대에서 활약하는 한국 인공지능 연구의 위상을 드높였다. 채택된 논문 리스트 1. Adaptive Energy Alignment for Accelerating Test-Time Adaptation - Wonjeong Choi, Do-Yeon Kim, Jungwuk Park, Jungmoon Lee, Younghyun Park, Dong-Jun Han, and Jaekyun Moon 2. Anti-Exposure Bias in Diffusion Models via Prompt Learning (Spotlight Presentation) - Junyu Zhang, Daochang Liu, Eunbyung Park, Shichao Zhang, Chang Xu 3. Asynchronous Federated Reinforcement Learning with Policy Gradient Updates: Algorithm Design and Convergence Analysis - Guangchen Lan, Dong-Jun Han, Abolfazl Hashemi, Vaneet Aggarwal, Christopher G. Brinton 4. Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees (Spotlight Presentation) - Shahryar Zehtabi, Dong-Jun Han, Rohit Parasnis, Seyyedali Hosseinalipour, Christopher G. Brinton 5. Model-based Offline Reinforcement Learning with Lower Expectile Q-Learning - Kwanyoung Park, Youngwoon Lee 6. PIG: Physics-Informed Gaussians as Adaptive Parametric Mesh Representations - Namgyu Kang*, Jaemin Oh*, Youngjoon Hong, Eunbyung Park 7. PRISM: Privacy-Preserving Improved Stochastic Masking for Federated Generative Models - Kyeongkook Seo, Dong-Jun Han*, Jaejun Yoo* 8. See What You Are Told: Visual Attention Sink in Large Multimodal Models - Seil Kang*, Jinyeong Kim*, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang 9. SEMDICE: Off-policy State Entropy Maximization via Stationary Distribution Correction Estimation - Jongmin Lee*, Meiqi Sun*, Pieter Abbeel 10. Spread Preference Annotation: Direct Preference Judgment for Efficient LLM Alignment (Oral Presentation (207/11672=1.77%)) - Dongyoung Kim, Kimin Lee, Jinwoo Shin, and Jaehyung Kim 11. Unlocking the Potential of Model Calibration in Federated Learning - Yun-Wei Chu, Dong-Jun Han, Seyyedali Hosseinalipour, Christopher G. Brinton 12. Web Agents with World Models: Learning and Leveraging Environment Dynamics in Web Navigation - Hyungjoo Chae, Namyoung Kim, Kai Tzu-iunn Ong, Minju Gwak, Gwanwoo Song, Jihoon Kim, Sunghwan Kim, Dongha Lee, Jinyoung Yeo
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.13
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- 시스템보안연구실(지도교수: 송도경), NDSS에 2편의 논문 출판
- 시스템보안연구실(지도교수: 송도경), NDSS에 2편의 논문 출판 시스템보안연구실(지도교수: 송도경) 소속 학생들이 컴퓨터 보안 분야 세계 최고 권위 학술대회 중 하나인 Network and Distributed System Security Symposium 2025 (NDSS '25)에서 두 편의 논문을 발표하였다. 첫 번째 논문인 "Moneta: Ex Vivo GPU Driver Fuzzing by Recalling In Vivo Execution States"은 GPU 커널 드라이버의 보안 취약점을 효과적으로 탐색하는 새로운 퍼징 기법을 제안하였다. 이 연구는 NVIDIA RTX, AMD Radeon, Arm Mali GPU 드라이버를 대상으로 기존 방법 대비 높은 버그 검출 성능을 입증하였으며, GPU 소프트웨어 스택의 안정성과 보안을 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다. 논문 링크: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/moneta-ex-vivo-gpu-driver-fuzzing-by-recalling-in-vivo-execution-states 두 번째 논문인 "ASGARD: Protecting On-Device Deep Neural Networks with Virtualization-Based Trusted Execution Environments"는 가상화 기반 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용하여 모바일 및 엣지 디바이스에서 실행되는 딥러닝 모델을 보호하는 기술을 제안하였다. 이 연구는 온디바이스 딥러닝 모델의 지적재산권을 보호하는 데에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 논문 링크: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/asgard-protecting-on-device-deep-neural-networks-with-virtualization-based-trusted-execution-environments
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 유영재 교수, Okawa Foundation Grant 수상 (2025-02-19)
- 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 유영재 교수가 Okawa Foundation Grant를 수상하였다. Theme of Research는 'Active Learning Framework for Multimodal Action Agents: Integration of Web, Virtual, and Real-World Data'이다. [관련 링크 바로가기]
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 미타운, 투자 유치 및 CES 2025 Innovation Award 수상 (2024-11-18)
- 연세대학교 인공지능융합대학 컴퓨터그래픽스 연구실 (지도교수 이인권)의 실험실 창업기업 미타운이 지난달 성공적인 투자 유치에 이어, 내년 1월에 예정된 CES 2025 혁신상을 수상하는 성과를 거두었다. 하이퍼리얼리스틱 뉴럴렌더링 스타트업 미타운은 2023년 연세대학교 기술지주회사와 합작설립한 실험실 학생창업기업으로, 연세대학교 인공지능융합대학, 연세대학교 창업지원단 등의 지원을 받아 빠르게 성장하고 있다. 미타운은 이커머스 업계 혁신을 위해 컴퓨터그래픽스 연구실과 함께 기술을 개발하고 시장 탐구를 통해 제품 브랜드 고객사에게 실용성있는 3D 솔루션 서비스를 선보이고 있다. 미타운이 개발한 하이퍼리얼리스틱 뉴럴렌더링 기술은 최신 3D 가우시안 스플래팅 (3D Gaussian Splatting) 기법을 바탕으로 모바일 환경에 적용될 수 있을 정도로 최적화된 초실감형 3D 복원 기술이다. 기존 3D 업계 솔루션이 고품질 3D 모델링과 렌더링을 위해 그래픽 디자이너 인력에 의존하는 것과 달리, 이 솔루션은 고품질을 유지하면서 제작 단가와 소요시간을 절감시켜 준다. 또한, 단순히 브랜드 고객사에게 3D 결과 파일을 전달하는 것이 아닌, 고객사의 웹이나 앱에 바로 적용할 수 있는 플러그 앤 플레이(plug and play) 기능을 지원하여 서비스 차별화를 한 차원 더 높였다. 미타운 대표인 전상빈 박사과정과 CTO인 이도해 박사과정은 대학원 과정 중에 단과대학 대표 우수 논문상, ICT 창업챌린지 과기부 장관상, 범부처 국내 최대 스타트업 대회인 도전 K-스타트업 왕중왕전 수상 등 연구 기술의 실용적인 사업화에 집중하며 비즈니스 모델을 구성하고, 이인권 교수와 함께 기술력을 핵심으로 시장 공략에 나서고 있다. 미타운은 수준 높은 재현율과 효율성을 달성하는 자체 뉴럴렌더링 기술력을 인정 받아 이번 ‘CES 2025 혁신상’ 패션 테크 부분에서 수상을 하는 성과를 거두었다. 내년 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 규모의 가전·IT 박람회 ‘CES (Consumer Electronics Show) 2025’를 앞두고, 이 혁신상은 주최 미국소비자기술협회가 세계를 선도할 혁신기술과 제품을 선정해 수여하는 상이다. 이번 2025년도 빅테크 기업들과 유망한 글로벌 스타트업들의 신기술들이 적용된 신제품들이 CES 혁신상들로 공표되어 관심을 모으고 있다. 미타운은 국내에서 홈앤쇼핑 등 유통업계 대중견기업 오픈이노베이션 프로그램에 적극 참여하여 이커머스 분야의 혁신을 이끌어내고 사업 성장을 하고 있으며, 그 기술력과 사업성을 인정 받아 최근 조이시티-씨엔티테크 제1호 투자 조합으로부터 투자 유치를 성공적으로 마치고, 더욱 시장 친화적인 기술력을 고도화하고자 연계된 TIPS 투자 프로그램을 준비 중에 있다. Links: [투자] https://www.joongang.co.kr/article/25289995 [투자] https://www.etnews.com/20241106000053 [CES] https://www.joongang.co.kr/article/25292384 [CES] https://kr.aving.net/news/articleView.html?idxno=1795487 [기타] https://www.etoday.co.kr/news/view/2376174 [기타] http://tnnews.co.kr/archives/209566 [기타] https://www.newswire.co.kr/newsRead.php?no=993363 [서비스 실예시] http://m.hnsmall.com/goods/view/51023174?trackingarea=60000016%5E8000746%5E1182969 [서비스 실예시] https://fcmm.kr/product/09%EC%9B%94-27%EC%9D%BC-%EC%88%9C%EC%B0%A8%EB%B0%9C%EC%86%A1%ED%81%B4%EB%9F%BD-%ED%8C%80-%EC%97%90%EC%84%BC%EC%85%9C-%ED%9B%84%EB%94%94-20-%EB%AF%B8%EB%93%9C%EB%82%98%EC%9E%87-%ED%8D%BC%ED%94%8C/4795/category/733/display/1/ [서비스 실예시] https://m.kingkroach.com/product/galaxy-express-neo-ring/1349/category/71/display/1/
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 연세대 인공지능학과, EMNLP 2024에서 12편의 논문 채택 (2024-09-30)
- 연세대 인공지능학과, EMNLP 2024에서 12편의 논문 채택 연세대학교 인공지능학과 소속 연구자들의 논문 12편이 EMNLP 2024 (The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing) 학회에 채택되었다. EMNLP는 ACL, NAACL과 더불어 자연어 처리 분야에서 세계적으로 권위 있는 3대 학술대회 중 하나로, 2024년에는 미국 마이애미에서 개최될 예정이다. 이번 성과 중 다수는 초거대언어모델(LLM) 관련 연구로, 연세대 연구진이 LLM의 효율성, 성능 향상, 및 실제 응용에 대한 혁신적인 접근법을 제시하였다. 이는 연세대 인공지능학과의 연구 역량을 한층 강화하는 결과로 이어졌다. 채택된 논문 리스트 (Main) 1. Can visual language models resolve textual ambiguity with visual cues? Let visual puns tell you! Jiwan Chung, Seungwon Lim, Jaehyun Jeon, Seungbeen Lee, Youngjae Yu 2. Coffee-Gym: An Environment for Evaluating and Improving Natural Language Feedback on Erroneous Code {Hyungjoo Chae, Taeyoon Kwon, Seungjun Moon}, Yongho Song, Dongjin Kang, Kai Tzu-iunn Ong, Beong-woo Kwak, Seonghyeon Bae, Seung-won Hwang, Jinyoung Yeo 3. Evidence-Focused Fact Summarization for Knowledge-Augmented Zero-Shot Question Answering {Sungho Ko, Hyunjin Cho}, Hyungjoo Chae, Jinyoung Yeo, Dongha Lee 4. Language Models as Compilers: Simulating Pseudocode Execution Improves Algorithmic Reasoning in Language Models Hyungjoo Chae, Yeonghyeon Kim, Seungone Kim, Kai Tzu-iunn Ong, Beong-woo Kwak, Seonghwan Kim, Taeyoon Kwon, Jiwan Chung, Youngjae Yu, Jinyoung Yeo 5. Learning to Correct for QA Reasoning with Black-box LLMs Jaehyung Kim, Dongyoung Kim, Yiming Yang 6. Selective Vision is the Challenge for Visual Reasoning: A Benchmark for Visual Argument Understanding Jiwan Chung, Sungjae Lee, Minseo Kim, Seungju Han, Ashkan Yousefpour, Jack Hessel, Youngjae Yu 7. Taxonomy-guided Semantic Indexing for Academic Paper Search SeongKu Kang, Yunyi Zhang, Pengcheng Jiang, Dongha Lee, Jiawei Han, Hwanjo Yu (Findings) 8. CACTUS: Towards Psychological Counseling Conversations using Cognitive Behavioral Theory {Suyeon Lee, Sunghwan Kim, Minju Kim}, Dongjin Kang, Dongil Yang, Harim Kim, Minseok Kang, Dayi Jung, Min Hee Kim, Seungbeen Lee, Kyoung-Mee Chung, Youngjae Yu, Dongha Lee, Jinyoung Yeo 9. Eliciting Instruction-tuned Code Language Models' Capabilities to Utilize Auxiliary Function for Code Generation Seonghyeon Lee, Suyeon Kim, Joonwon Jang, HeeJae Chon, Dongha Lee, Hwanjo Yu 10. How to Train Your Fact Verifier: Knowledge Transfer with Multimodal Open Models Jaeyoung Lee, Ximing Lu, Jack Hessel, Faeze Brahman, Youngjae Yu, Yonatan Bisk, Yejin Choi, Saadia Gabriel 11. Make Compound Sentences Simple to Analyze: Learning to Split Sentences for Aspect-based Sentiment Analysis {Yongsik Seo, Sungwon Song, Ryang Heo}, Jieyong Kim, Dongha Lee 12. Unveiling Implicit Table Knowledge with Question-Then-Pinpoint Reasoner for Insightful Table Summarization Kwangwook Seo, Jinyoung Yeo, Dongha Lee
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 김선주 교수 CIPLAB 연구실, ECCV 2024에 6편의 논문 출판 (2024-09-30)
- 2024년 9월 김선주 교수가 지도하는 Computational Intelligence & Photography 연구실은 컴퓨터비전 최고 권위 국제 학술대회 중 하나인 European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024에 총 6편의 논문을 발표했다. “Learning to Enhance Aperture Phasor Field for Non-Line-of-Sight Imaging” 논문은 뉴럴 네트워크를 활용한 비시선 이미징 방법론을 제시하였으며, 페이저 필드 기반의 NLOS 관측 데이터 복원 네트워크를 이용하여 보다 실용적인 시나리오에서 비시선 이미징을 가능하게 하였다. “Domain Reduction Strategy for Non-Line-of-Sight Imaging” 논문은 최적화 기반의 비시선 이미지 방법론을 제시하였으며, 최적화 과정에서 발생하는 불필요한 연산들을 줄여 약 20배 이상의 속도 향상을 달성하였다. “Hierarchically Structured Neural Bones for Reconstructing Animatable Objects from Casual Videos” 논문은 계층적 뼈 구조를 학습함으로써 비디오로부터 animatable 3D 모델을 만드는 기술을 제시하였으며, 이를 바탕으로 사용자에게 편리한 3D 모델 생성 방법과 손쉬운 조작 방법을 제공하였다. “Video Instance Segmentation with Appearance-Guided Enhancement” 논문은 기존의 비디오 객체 분할 논문들의 위치 정보에 의존적인 문제를 지적하였으며, 이를 보다 인간의 인식 능력에 가깝도록 물체의 외형 정보까지 활용하는 방법을 제안하였다. “ActionSwitch: Class-agnostic Detection of Simultaneous Actions in Streaming Videos” 논문은 실시간 스트리밍 비디오에서 동시에 일어나는 동작까지 포함하여 일반적으로 모델링 할 수 있는, 유한 상태 오토마타를 구체화하는 새로운 프레임워크를 제안하고, 이에 대한 효과적인 훈련 방법론을 제안하였다. "Accelerating Image Super-Resolution Networks with Pixel-Level Classification" 논문은 단일 이미지 초해상도에서 픽셀 단위 난이도 분류를 통해 성능 손실 없이 계산량을 줄이는 적응형 자원 분배 기술을 제안했다. Links: Accelerating Large Image Super-Resolution Networks with Pixel-Level Classification : https://3587jjh.github.io/PCSR/ VISAGE: Video Instance Segmentation with Appearance-Guided Enhancement : https://kimhanjung.github.io/VISAGE/ ActionSwitch: Class-agnostic Detection of Simultaneous Actions in Streaming Videos : https://musicaloffering.github.io/ActionSwitch-release/ Hierarchically Structured Neural Bones for Reconstructing Animatable Objects from Casual Videos : https://sites.google.com/yonsei.ac.kr/subinjeon/projects/hsnb Domain Reduction Strategy for Non Line of Sight Imaging : https://arxiv.org/abs/2308.10269 Learning to Enhance Aperture Phasor Field for Non-Line-of-Sight Imaging : https://join16.github.io/leap-page/
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 여진영 교수 연구팀, ACL 2024 Outstanding Paper 선정 (2024-08-23)
- 연세대 인공지능융합대학 여진영 교수 연구팀의 강동진, 김성환 학생의 논문 "Can Large Language Models be Good Emotional Supporter? Mitigating Preference Bias on Emotional Support Conversation"이 인공지능 및 자연어처리 분야 최고 권위의 국제 학술지인 ACL 2024에서 Outstanding Paper로 선정되었다. 이는 전체 제출 논문 중 상위 1%에 해당하는 뛰어난 성과이다. 이번 연구는 유영재 교수와 이동하 교수와 공동연구로 진행되었으며, 초거대언어모델(LLM)이 인간처럼 타인에게 정서적인 지지를 제공할 수 있는지에 대한 질문에서 출발했다. 연구팀은 LLM이 답변을 생성하는 과정에서 발생하는 선호 편향을 심도 있게 분석하고, 이러한 편향이 초래할 수 있는 문제점을 조명하며 해결 방안을 모색하였다. 본 연구는 현재 LLM의 문제점을 드러내는 동시에, 향후 발전 방향을 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. “Can Large Language Models be Good Emotional Supporter? Mitigating Preference Bias on Emotional Support Conversation”, {Dongjin Kang, Sunghwan Kim}, Taeyoon Kwon, Seungjun Moon, Hyunsouk Cho, Youngjae Yu, Dongha Lee, Jinyoung Yeo, ACL 2024, Outstanding Paper Award Link: : https://arxiv.org/abs/2402.13211
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 정진규 교수 연구실(Scalable Systems Software Lab), 시스템 소프트웨어 분야 최고수준 국제 학술대회 (OSDI ‘24, USENIX ATC ‘24)에 논문 두 편 발표 (2024-08-02)
- 2024년 7월, 정진규 교수가 지도하는 연세대학교 Scalable Systems Software 연구실은 운영체제 분야 세계 최고 권위 국제 학술대회인 18th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI ’24)에 논문을 발표했다. “Identifying On-/Off-CPU Bottlenecks Together with Blocked Samples” 논문은 다변화되고 고도화되는 현대의 컴퓨터 시스템에서 응용프로그램의 성능 프로파일링을 매우 손쉽게 도와주는 핵심 기술인 Blocked Samples기법을 고안하고, 이를 활용하는 응용프로그램 성능 프로파일러 2종(bperf, BCOZ)을 선보였다. 두 프로파일러는 응용프로그램을 실행할 때 성능 향상으로 이어지는 병목(bottleneck) 지점을 특정해주기에 최적화에 유용한 도구이다. 연구팀은 본 프로파일러를 활용하여 대규모 언어모델 추론, 빅데이터를 위한 NoSQL 저장소의 성능을 프로파일링하고 최적화를 도출하여 두 프로파일러 도구의 효용성을 입증했다. 또한, Blocked Samples 기법은 기존의 유사한 프로파일러 도구 대비 응용프로그램 성능 간섭을 최대 17배 감소시킨다. 또한, 정진규 교수 연구팀은 OSDI ‘24와 함께 열리는 시스템 소프트웨어 분야 플래그십 국제 학술대회인 2024 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC ’24)에 논문을 발표했다. “A Secure, Fast, and Resource-Efficient Serverless Platform with Function REWIND” 논문은 Amazon Lambda, Google Cloud Functions와 같은 상용 서버리스 클라우드에서 성능 향상을 위해 사용하는 컨테이너(또는 샌드박스) 재사용 기법이 유발하는 보안 문제를 규명하고, 보안 문제를 해결함에 있어 성능 및 메모리 사용량 두 마리 토끼를 모두 잡는 REWIND 기법을 제시했다. 이 기법은 서버리스 컨테이너에서 서버리스 함수를 실행한 후 보안 문제를 유발할 수 있는 메모리 및 파일 영역만을 선별적으로 되감기를 수행하여 사용자 프라이버시 데이터 잔유물을 삭제하여 보안성을 유지하고, 보안성 유지에 필요한 메모리 사용량을 급격히 낮춘 기법이다. 연구팀은 다양한 실제 클라우드 워크로드에서 제안하는 기법이 기존의 보안성이 취약한 실행 기법 대비 거의 성능 손실이 없으며, 메모리 사용량은 두 배 이상 절감하는 것을 보였다. Links: Identifying On-/Off-CPU Bottlenecks Together with Blocked Samples, https://www.usenix.org/conference/osdi24/presentation/ahn A Secure, Fast, and Resource-Efficient Serverless Platform with Function REWIND, https://www.usenix.org/conference/atc24/presentation/song Professor Jinkyu Jeong's lab (Scalable Systems Software Lab) presented two papers at top-tier international conferences in the field of systems software (OSDI '24, USENIX ATC '24) In July 2024, the Scalable Systems Software Lab at Yonsei University, led by Professor Jeong, presented a paper at the 18th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI '24), the top international conference in the field of operating systems. The paper titled “Identifying On-/Off-CPU Bottlenecks Together with Blocked Samples” introduces the Blocked Samples technique, a key innovation that greatly simplifies application performance profiling in today’s increasingly diverse and complex computer systems. The research presents two application performance profilers, bperf and BCOZ, which leverage this technique. These profilers are valuable tools for optimization as they pinpoint bottlenecks that lead to performance improvements when addressed. The research team demonstrated the utility of these profilers by profiling and optimizing the performance of large-scale language model inference and NoSQL big data storage systems. Additionally, the Blocked Samples technique reduces application performance interference by up to 17 times compared to similar existing profiler tools. Additionally, Professor Jeong’s research team presented a paper at the 2024 USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC '24), a flagship international conference in the field of system software, which was held alongside OSDI '24. The paper titled “A Secure, Fast, and Resource-Efficient Serverless Platform with Function REWIND” identifies security issues caused by container (or sandbox) reuse techniques used to enhance performance in commercial serverless cloud platforms like Amazon Lambda and Google Cloud Functions. The paper introduces the REWIND technique, which addresses these security concerns while simultaneously improving performance and reducing memory usage. This approach selectively rewinds only the memory and file regions that could cause security issues after executing a serverless function within a serverless container. By doing so, it eliminates any residual user privacy data, ensuring security, while significantly reducing the memory usage required to maintain this security. The research team demonstrated that, across various real-world cloud workloads, the proposed technique maintains near-zero performance loss compared to less secure execution methods and reduces memory usage by more than half. Links: Identifying On-/Off-CPU Bottlenecks Together with Blocked Samples, https://www.usenix.org/conference/osdi24/presentation/ahn A Secure, Fast, and Resource-Efficient Serverless Platform with Function REWIND, https://www.usenix.org/conference/atc24/presentation/song
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07
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- 황성재 교수 연구팀의 연구, CVPR 2024에서 Highlight Paper로 선정 (2024-05-23)
- 2024년 6월 발표 예정인 인공지능학과 황성재 교수 연구팀의 논문 "EAGLE: Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised Semantic Segmentation"이 인공지능 및 컴퓨터비전 분야 최고 권위의 국제학술지인 CVPR 2024에서 Highlight Paper로 선정되었다. 이는 전체 제출 논문 중 상위 2.8%에 해당하는 성과이다. 이번 연구는 기존 방법이 객체 단위의 표현을 고려하지 않고 학습된다는 문제점을 지적하며, 객체 중심의 표현을 포함한 비지도 학습 의미 분할(unsupervised semantic segmentation)을 구현하기 위한 새로운 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 Graph Laplacian의 Eigenbasis를 활용하여 객체에 대한 단서를 얻고, 이를 바탕으로 Contrastive Learning을 진행하는 방식이다. 본 연구는 황성재 교수의 지도 아래, 김찬영(인공지능학과 석사과정), 한우정(컴퓨터과학과 석박통합과정), 주다윤(컴퓨터과학과 학사과정) 학생들이 연구에 참여하였다. Link: EAGLE: Eigen Aggregation Learning for Object-Centric Unsupervised Semantic Segmentation: https://arxiv.org/abs/2403.01482
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.07