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- [연구] 우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), ICLR 2025 논문 게재 승인 NEW
- [우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), ICLR 2025 논문 게재 승인] CSI연구실 (지도교수: 우홍욱)의 논문이 인공지능 분야 우수학회인 ICLR2025 (The 13th International Conference on Learning Representations)에 2편 논문이 게재 승인(Accept) 되었습니다. 논문은 25년 4월 싱가포르 싱가포르 엑스포에서 발표될 예정입니다. 1. 논문 “Model Risk-sensitive Offline Reinforcement Learning” 은 소프트웨어학과 유광표 (박사과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 로봇, 금융 등 실사간 의사결정이 중요한 미션 크리티컬 분야에 활용되는 위험 민감 강화학습(Model Risk-sensitive RL) 프레임워크를 제안하며, 특히 모델 위험에 민감한 오프라인 강화학습 기법(MR-IQN)을 기술합니다. MR-IQN은 모델이 학습한 데이터와 실제 환경과 달라 정확도가 떨어지더라도, 이에 대한 최악의 경우, 즉 “모델 위험”의 손실을 최소화하는 것을 목적합니다. 이를 위해, 데이터 포인트에 대한 모델의 신뢰도를 계산하고, 각 데이터 포인트당 모델 위험을 계산하는 비평가 앙상블 척도(Critic-Ensemble Criterion)와 오프라인 상황으로 인해 실제 정책의 가치함수와 추론된 정책 가치의 평균 및 분산의 괴리를 제한하는 푸리에 특성 네트워크(Fourier Feature Network) 을 결합합니다. MR-IQN은 MT-Sim(금융 거래 환경)와 AirSim(자율주행 시뮬레이터) 실험에서 다른 최신 위험 민감 강화학습 기법보다 낮은 위험과 높은 평균의 성능을 달성하였습니다. 2. 논문 “NeSyC: A Neuro-symbolic Continual Learner For Complex Embodied Tasks In Open Domains” 은 소프트웨어학과 최원제 (박사과정), 인공지능학과 박진우 (석사과정), 소프트웨어학과 안상현 (석사과정), 이대희 (석박통합과정) 연구원이 저자로 참여했습니다. 본 연구는 오픈도메인 물리환경과 상호작용 시 요구되는 지식 (Actionable Knowledge)을 체득된 경험을 통해 다양한 태스크에 적용할 수 있도록 지속적으로 일반화하는 뉴럴-심볼릭 지속 학습자, Neuro-symbolic Continual Learner (NeSyC) 프레임워크를 제안합니다. NeSyC는 인간의 사고 체계인 가설-연역 (hypothetico-deductive) 구조를 모방하여 오픈 도메인에서의 지속적으로 일반화 성능을 향상하는데, 이를 위해, (1) LLM과 심볼릭 도구를 활용해 체득된 경험에서 가설을 반복적으로 생성하고 검증하는 대조적 일반성 향상(Contrastive generality improvement) 기법을 수행합니다. 또한, (2) 메모리 기반 모니터링(Memory-based monitoring)으로 체화형 에이전트(Embodied agent)의 행동 오류를 실시간 감지하고, 지식 보완(Knowledge refinement)을 실행하여, 최종적인 에이전트의 오픈도메인에서의 다양한 태스크 수행 성능, 즉 일반화 성능을 향상합니다. NeSyC는 ALFWorld, VirtualHome, Minecraft, RLBench, 그리고 실세계 로봇 테이블탑 시나리오 등 다양한 벤치마크 환경에서 평가되었습니다. 그 결과, NeSyC는 동적 변화가 있는 오픈도메인 환경 전반에서 강건한 성능을 보였으며, AutoGen, ReAct, CLMASP 등 최신 SOTA를 능가하는 태스크 성공율을 확인하였습니다. CSI 연구실은 Embodied Agent, Reinforcement Learning, Self-Learning 기술을 활용하여 네트워크, 클라우드 시스템 최적화 연구와 로봇, 드론 자율주행 연구 등을 수행하고 있습니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://sites.google.com/view/csi-agent-group
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- 작성일 2025-02-10
- 조회수 119
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- [연구] 우홍욱 교수 연구실 (CSI연구실), AAAI 2025 논문 게재 승인
- [우홍욱 교수] CSI연구실, AAAI 2025 논문 게재 승인 CSI연구실 (지도교수: 우홍욱)의 논문이 인공지능 분야 우수학회인 AAAI 2025 (The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence)에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 논문은 25년 2월 미국 필라델피아에서 발표될 예정입니다. 논문 “In-Context Policy Adaptation Via Cross-Domain Skill Diffusion” 은 소프트웨어학과 유민종 학생 (석박통합과정)이 제1저자로 참여했으며, 김우경 학생 (석박통합과정)이 공저자로 참여했습니다. 본 연구에서는 다양한 도메인에서의 장기(long-horizon) 멀티태스크 환경을 대상으로 하는 In-Context Policy Adaptation (ICPAD) 프레임워크를 제안하며, cross-domain 환경에서 확산(diffusion) 기반의 스킬 학습 기법을 기술합니다. ICPAD는 모델 업데이트 없이 제한된 타겟 도메인 데이터만으로 스킬 기반 강화학습(RL) 정책을 다양한 타겟 도메인으로 빠르게 적응시킬 수 있도록 설계되었습니다. 이를 위해 도메인 불변의 프로토타입 스킬(prototype skills)과 도메인 정합(domain-grounded) 스킬 어댑터를 학습하여, 도메인 간 일관성을 유지하며 정책을 타겟 도메인에 맞게 변환하는 cross-domain 스킬 확산(cross-domain skill diffusion)과 타겟 도메인의 데이터가 제한된 상황에서도, 도메인 정보를 프롬프트로 활용하여 확산 기반 스킬 번역 과정을 최적화하고, 정책을 효과적으로 조정하는 동적 도메인 프롬팅(dynamic domain prompting)을 결합합니다. 실험 결과, ICPAD는 Metaworld(로봇 조작 환경)와 CARLA(자율주행 시뮬레이터)에서 동적 환경 변화 및 다양한 도메인 설정에 대해 기존 최신 기법(SOTA)보다 높은 성능을 달성하였습니다. CSI 연구실은 머신러닝, 강화학습, 자기지도학습을 활용하여 네트워크, 클라우드 시스템 최적화 연구와 로봇, 드론 자율주행 연구 등을 수행하고 있습니다. 이번 AAAI 2025 논문의 연구는 사람중심인공지능 핵심원천기술사업 (IITP), 한국연구재단 개인기초사업 (NRF), 인공지능대학원, ICT명품인재양성사업, BK21 FOUR 사업(BK21), 정보통신기획평가원, 삼성전자 지원으로 진행 중 입니다. 우홍욱 | hwoo@skku.edu | CSI Lab | https://sites.google.com/view/csi-agent-group
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- 작성일 2024-12-23
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- [연구] [우홍욱 교수] CSI 연구실, 2024 SKKU 대학원생 논문대상 우수상(김우경), 장려상(유민종) 수상
- [우홍욱 교수] CSI 연구실, 2024 SKKU 대학원생 논문대상 우수상, 장려상 수상 ■ 2024 이공학 분야 1. 우수상 - 분야 : ICT - 제목 : LLM-based Skill Diffusion for Zero-shot Policy Adaptation - 수상자 : 소프트웨어학과 김우경 2. 장려상 - 분야 : ICT - 제목 : Exploratory Retrieval-Augmented Planning For ContinualEmbodied Instruction Following - 수상자: 소프트웨어학과 유민종
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- 작성일 2024-12-13
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- [연구] 박호건 교수 연구실 (LearnData Lab)의 그래프 신경망 연구 WSDM 2025 논문 게재 승인 (석사졸업: 박종원, 박사과정: 정희수)
- 박호건 교수 연구실 (LearnData Lab)의 그래프 신경망 연구 WSDM 2025 논문 게재 승인 (석사졸업: 박종원, 박사과정: 정희수) LearnData연구실 (지도교수: 박호건)의 논문이 인공지능 분야 최우수학회인 The 18th ACM International Conference on Web Search and Data Mining에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 1. 논문 “CIMAGE: Exploiting the Conditional Independence in Masked Graph Auto-encoders” 은 인공지능학과 박종원 (석사졸업생)이 제1저자로 게재하였으며, 소프트웨어학과 정희수 (박사과정)이 공동 1저자로 참여했습니다. 성균관대학교의 박호건 교수 연구진은 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)을 기반으로 하는 그래프 신경망(GNN) 학습 기술 연구에서 높은 수준의 성과를 달성했습니다. 이번 연구는 CIMAGE (Conditional Independence Aware Masked Graph Auto-Encoder) 라는 모델을 개발하여, 기존의 무작위 마스킹 방식이 가진 한계를 극복하고 그래프 신경망의 표현력을 한층 더 강화하였습니다. CIMAGE 모델은 조건부 독립성(Conditional Independence)을 활용해 마스킹 전략을 설계하며, 이를 통해 그래프 표현 학습의 효율성과 정확도를 크게 높였습니다. 특히, 이번 연구에서는 높은 신뢰도의 가짜 레이블을 사용하여 두 가지 독립된 맥락을 생성하고, 이를 통해 마스킹과 재구성 작업을 수행하는 새로운 사전 학습(pretext task) 방법을 제안하였습니다. CIMAGE의 성능은 다양한 그래프 벤치마크 데이터셋에서 우수함을 입증했으며, 노드 분류 및 링크 예측과 같은 다운스트림 작업에서 높은 정확도를 기록하며, 그래프 표현 학습 분야의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이 연구는 성균관대학교의 혁신적이고 선도적인 연구 방향을 보여주는 중요한 성과로, 그래프 신경망 연구 및 자율 학습 분야에서 널리 활용될 가능성이 높습니다. LearnData 연구실은 그래프, 자연어, 센서, 이미지 등 다양한 모달리티를 활용한 기계학습 및 데이터마이닝 기술 개발, 설명 가능 AI 기술 연구 등을 수행하고 있습니다. 이번 WDSM 2025 논문의 연구는 인공지능대학원, 정보통신기획평가원, 한국콘텐츠진흥원 등의 지원으로 진행되었습니다. 박호건 | hogunpark@skku.edu | LearnData Lab | https://learndatalab.github.io
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- 작성일 2024-12-02
- 조회수 1063
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- [연구] [엄영익 교수] 분산컴퓨팅연구실, (문성재 석박통합과정 2기) SIGMOD 2025 논문 게재 승인
- [엄영익 교수] 분산컴퓨팅연구실, (문성재 석박통합과정 2기) SIGMOD 2025 논문 게재 승인 분산컴퓨팅연구실 (지도교수: 엄영익)의 문성재 (공동 1 저자, 석박통합과정 2기)의 논문이 데이터베이스 분야의 Top-tier 국제학술대회인 SIGMOD 2025 (ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data)에 게재 승인(Accept)되었습니다. 해당 논문은 2025년 6월에 독일 Berlin에서 발표될 예정입니다. [논문 정보] 제목: Boosting OLTP Performance with Per-Page Logging on NVDIMM 저자: 문성재, 이보현, 박종혁, 이상원 학회: ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data (SIGMOD 2025) [연구 내용] 플래시 SSD 기반의 관계형 DBMS가 OLTP 워크로드를 수행하는 경우, 작은 크기의 빈번한 업데이트는 DRAM에서 SSD로의 페이지 쓰기를 발생시켜 트랜잭션 처리량을 크게 제한합니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 비휘발성 메모리 종류 중 하나인 NVDIMM (Non-Volatile DIMM)을 내구성 로그 캐시로 활용하여 DRAM에서 SSD로의 페이지 쓰기를 흡수하는 NV-PPL이라는 새로운 데이터베이스 아키텍처를 제안합니다. NV-PPL은 페이지 업데이트로 생성된 redo log를 캡처하여 소량의 NVDIMM에 페이지 별 업데이트 로그 (Per-Page Log, PPL)만 저장하여 SSD로의 페이지 쓰기 없이 데이터 내구성을 보장하며, System Failure로 인한 복구 시 PPL로 내구성이 보장된 페이지들은 Redo 및 Undo 과정을 회피하여 복구과정에서 발생하는 SSD로의 페이지 읽기/쓰기를 크게 감소시킵니다. 또한 PPL을 활용한 redo-based multi-versioning과 기존의 undo-based 방식을 결합한 Hybrid version reconstruction 방식을 통해 HTAP 환경에서 발생하는 undo-chaining에 의한 buffer pollution 문제를 해결하여 페이지 읽기/쓰기를 줄이고 Buffer Hit ratio를 높입니다. NV-PPL을 MySQL/InnoDB 엔진에 구현하여 실제 NVDIMM 장치에서 실험해 본 결과, 동일한 가격의 Vanilla MySQL에 비해 페이지 쓰기를 79%를 줄여 트랜잭션 처리량이 8.7배 향상되었으며, 페이지 단위 NVDIMM 캐싱 방식인 NV-SQL 대비 페이지 쓰기를 59%를 줄여 트랜잭션 처리량이 1.5배 향상되었음을 확인했습니다. 그리고 Vanilla MySQL 대비 복구 시간을 1/3로 줄였으며 HTAP 워크로드에서 Long-Lived Transaction(LLT)의 지연 시간을 최소 3배에서 최대 18배까지 개선했습니다.
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- 작성일 2024-11-05
- 조회수 1286
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- [연구] [차수영 교수] 소프트웨어분석연구실(SAL), ICSE 2025 논문 게재 승인
- [차수영 교수] 소프트웨어분석연구실(SAL), ICSE 2025 논문 게재 승인 소프트웨어 분석 연구실 (지도교수: 차수영)의 이재혁 학생 (석사과정)의 논문이 소프트웨어공학 분야 최우수 학회인 ICSE 2024 (IEEE/ACM International Conference on Software Engineering)에 게재 승인(Accept) 되었습니다. 해당 논문은 2025년 4월에 캐나다 Ottawa에서 발표될 예정입니다. 본 논문 "TopSeed: Learning Seed Selection Strategies for Symbolic Execution from Scratch"은 대표적인 소프트웨어 테스팅 방법 “기호 실행(Symbolic Execution)”의 성능을 높이기 위해, 사전 지식 없이 좋은 “시드(Seed)”를 선택하는 전략을 제안한다. 기호 실행에서 “시드”는 비싼 SMT 풀이 비용 없이, 테스트할 프로그램의 코드를 효과적으로 탐험할 수 있도록 도움을 주는 역할을 한다. 그러나, 대부분의 최신 기호실행 기술들은 시드를 사용하지 않고 그 성능을 높이는데 초점을 맞추었다. 본 논문에서는 다양한 최신 기호 실행 기술들이 사전 지식 없이 좋은 시드를 선택할 수 있도록 도와주는 상호 보완적인 방법인 TopSeed를 제안한다. 실험적으로, TopSeed는 다수의 오픈소스-C 프로그램들에 대해 다양한 최신 기호 실행 기술들의 성능을 분기 커버리지(Branch Coverage)와 오류 검출 관점에서 크게 향상시키는데 성공하였다. [논문 정보] 제목: TopSeed: Learning Seed Selection Strategies for Symbolic Execution from Scratch 저자: 이재혁, 차수영 학회: IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2025) Abstract: We present TopSeed, a new approach that automatically selects optimal seeds to enhance symbolic execution. Recently, the performance of symbolic execution has significantly improved through various state-of-the-art techniques, including search strategies and state-pruning heuristics. However, these techniques have typically demonstrated their effectiveness without considering “seeding”, which efficiently initializes program states for exploration. This paper aims to select valuable seeds from candidate inputs generated during interactions with any symbolic execution technique, without the need for a predefined seed corpus, thereby maximizing the technique's effectiveness. One major challenge is the vast number of candidates, making it difficult to identify promising seeds. To address this, we introduce a customized online learning algorithm that iteratively groups candidate inputs, ranks each group, and selects a seed from the top-ranked group based on data accumulated during symbolic execution. Experimental results on 17 open-source C programs show that TopSeed significantly enhances four distinct cutting-edge techniques, implemented on top of two symbolic executors, in terms of branch coverage and bug-finding abilities.
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- 작성일 2024-11-04
- 조회수 1175
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- [학생실적] [SPARK] 2024년 메타버스 개발자 경진대회 장려상 수상
- [SPARK] 2024년 메타버스 개발자 경진대회 장려상 수상 박희선 산학교수가 지도하는 2024 SPARK팀이 '2024년 메타버스 개발자 경진대회'에서 수상했다. 과학기술정보통신부가 주최한 '2024년 메타버스 개발자 경진대회'는 창의적인 메타버스 서비스와 콘텐츠를 개발하는 K-디지털 챌린지이다. 금번 경진대회는 22개 기업의 후원과, 총 349팀이 참가해 발표 및 현장시연을 통해 최종 수상작 30점이 선정되었고, 13기 SPARK Studio:ON팀이 장려상(Meta 대표상)을 수상했다. 2024년 메타버스 개발자 경진대회 장려상 - 출품작 : Magic & Merge (모션 결합을 사용한 VR 액션 게임) > 주제 : VR 게임을 쉽게 즐길수 있도록 직관적인 수어 모션 인터페이스 제안 > 특징 1. 다양한 손 모션으로 스킬을 사용 2. 모션들을 쉽게 결합할 수 있는 콤보 스킬 시스템 제작 3. 사용자 친화적인 인터페이스와 게임 콘텐츠 제작 - 참가자 : 김진규(팀장), 김채리, 이시현, 장재원, 정헌영 (Studio:ON팀 소프트웨어학과 1~3학년) - 수상 내역 : 장려상 (기업 Meta 대표상) - 상금 : 300만원
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- 작성일 2024-10-28
- 조회수 1212
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- [교수동정] [이호준 교수] 시스템보안연구실, ACM CCS 2024 Distinguished Paper Award 수상
- [이호준 교수] 시스템보안연구실, ACM CCS 2024 Distinguished Paper Award 수상 시스템보안연구실 (지도교수 이호준, https://sslab.skku.edu)의 임하정(박사과정), 김재윤(석박통합과정) 학생의 "uMMU: Securing Data Confidentiality with Unobservable Memory Subsystem" 논문이 보안 분야 4대 학회 중 하나인 ACM Conference on Computer and Comunnications Security (CCS) 2024 학회에서 Distinguished Paper Award를 수상하였다. Distinguished Paper Ward는 CCS'24에서 발표된 331편의 논문 중 28편에 수여되었다. 논문 요약: 현대 컴퓨팅 시스템의 메모리 계층 구조는 여러 종류의 보안 위협에 노출되어 있어 데이터 기밀성 보장이 계속해서 어려움을 겪고 있습니다. 공격자들은 다양한 강력한 공격 기법을 통해 중요 데이터를 직간접적으로 유출해왔으며, 새로운 공격들이 지속적으로 발견되고 있습니다. 안전하지 않은 언어로 작성된 프로그램에서의 메모리 안전 (Memory Safety)는 달성하기가 매우 어려워 공격으로 인한 비정상적인 메모리 접근이 직접적인 공격 경로로 사용되고 있습니다. HeartBleed와 같은 보안 사고가 이러한 공격의 대표적인 예시입니다. 최근에는 마이크로아키텍처 부채널 공격이 일반 프로그램뿐만 아니라 TEE(Trusted Execution Environment) 같은 기술로 보호된 프로그램의 데이터조차 유출 가능함을 증명하고 있습니다. 이 논문에서는 uMMU라는 새로운 프로세스 내 데이터 보호를 위한 메모리 서브시스템을 제시합니다. uMMU는 프로세서 레지스터를 관측할 수 없는 저장소로 사용하는 기법을 메모리 암호화 및 Oblivious RAM과 같은 데이터 기밀 보호 기술과 유기적으로 통합합니다. uMMU는 프로세서 아키텍처의 확장 레지스터(예: Intel x86의 AVX512)를 관측할 수 없고 주소 지정 가능한 물리 메모리로 추상화합니다. 가상 메모리 원칙을 완성하는 것은 암호화 또는 ORAM과 같은 메모리 기밀성 정책이 적용된 안전한 스왑 공간을 유지하는 메모리 관리입니다. uMMU는 민감한 데이터에 대한 데이터 기밀성 정책을 호스팅할 수 있는 범용적이고 강력한 데이터 보안 프레임워크입니다. 실험 결과에 따르면, uMMU는 민감한 데이터 보호를 위한 암호화 및 ORAM 스킴을 사용한 프로그램의 성능을 크게 향상시킵니다. MbedTLS의 민감 데이터 암호화 기반 보호에서 평균 69.93%의 성능 향상, 그리고 Memcached의 해시 테이블에서의 액세스 패턴을 숨기는 ORAM 기반 보호에서 497.84%의 성능 향상을 보였습니다.
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- 작성일 2024-10-18
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