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성신여대, AI융합학부 학생 연구팀 논문 'ACM/SIGAPP SAC 2026' 공식 발표 논문으로 선정

입력 2025-12-11 14:50

뇌영상·유전체 통합 AI 모델 연구, SAC2026 발표 선정

(왼쪽부터) 공동 제1저자 성신여대 AI융합학부 박찬미, 조민서, 공저자 김연지, 교신저자 고원준 교수. (사진제공=성신여대)
(왼쪽부터) 공동 제1저자 성신여대 AI융합학부 박찬미, 조민서, 공저자 김연지, 교신저자 고원준 교수. (사진제공=성신여대)
[비욘드포스트 이봉진 기자] 성신여자대학교(총장 이성근)는 AI융합학부 학생 연구팀이 제1저자로 참여한 연구 논문이 컴퓨터과학 및 인공지능 분야의 세계적 학술대회인 ‘ACM/SIGAPP SAC 2026’ 발표 논문으로 선정됐다고 11일 밝혔다.

‘ACM/SIGAPP SAC’은 응용 컴퓨팅 분야에서 세계 연구자들이 최신 연구를 발표하는 권위 있는 국제 학술대회로 올해는 제출 논문의 약 24%만이 발표 논문으로 채택됐다.

이번 발표 논문으로 선정된 성신여대 AI융합학부 학생 연구팀의 논문은 ‘A Novel Self-Supervised Learning Framework for Pattern Recognition of Neurodegenerative Disease via Graph-based Phenotype-Genotype Relation Modeling(그래프 기반 표현형-유전형 관계 모델링을 통한 신경퇴행성 질환 진단의 패턴인식을 위한 새로운 자가-지도 학습 프레임워크)’으로 학부과정의 박찬미·조민서 학생이 공동 제1저자, 김연지 학생이 공저자, AI융합학부 고원준 교수가 교신저자이자 연구책임자로 각각 참여했다.

이 논문은 퇴행성 뇌질환의 전임상 단계에서 조기 진단이 어렵다는 문제를 해결하기 위해 뇌영상 데이터와 유전체 정보를 통합적으로 표현하는 멀티모달 딥러닝 모델을 설계한 점이 특징이다.

특히 의료 데이터의 절대적 부족 문제를 보완하기 위해 새로운 자가 지도(Self-Supervised) 학습 알고리즘을 고안하고 이를 기반으로 모델의 해석성을 확보한 통합 진단 프레임워크를 제안해 의생명과학 및 의료 AI 분야에서의 폭넓은 활용 가능성으로 많은 주목을 받았다.

성신여대 AI융합학부 학생 연구팀은 한국연구재단 지원으로 오는 3월 23일에서 3월 27일간 그리스 테살로니키에서 논문 발표를 진행할 예정이다.

bjlee@beyondpost.co.kr

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