2025 한국컴퓨터종합학술대회 - 손준영

작성자
Junyeong Son
작성일
2025-07-16 11:42
조회
18
좋은 기회로 제주도에서 열린 2025 한국컴퓨터종합학술대회(KCC)에 참가하였습니다. 이전에 한국인공지능학회, 대한산업공학회, 한국데이터마이닝학회 등에서 개최하는 학술대회에 참여했었는데, 이번 한국정보과학회에서 주최한 한국컴퓨터종합학술대회도 많은 연구자분들이 진행한 의미 있는 연구들을 보고, 들으면서 여러 가지 생각을 할 수 있었던 뜻깊은 시간이었습니다. 이번 학술대회에서 인상깊었던 점들은, 기업들에서 참여한 각종 부스들과 포스터 세션, 그리고 오랄 세션까지 생각보다 큰 규모로 많은 교류들이 있었다는 점들이었습니다. 이번 학술대회를 통해 봤던 여러 발표들 중 관심 분야에 대해 인상 깊었던 연구들을 소개해 드리도록 하겠습니다.

1) Dense Image-text ALignment for Weakly Supervised Semantic Segmentation(ECCV 2024)

Weakly supervised semantic segmentation (WSSS)은 기존에 이미지 레벨의 클래스 레이블만으로 객체 분할을 학습하기 위해 Class Activation Map(CAM)을 활용하여 초기 시드를 생성합니다. 그러나 CAM은 전역 컨텍스트를 충분히 반영하지 못해 객체 영역을 놓치기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해, DALNet(Dense Alignment Learning Network)은 CLIP 스타일의 텍스트 임베딩을 도입해 이미지의 전역 및 지역 정보를 모두 활용하는 새로운 WSSS 프레임워크를 제안합니다.  해당 연구에서 텍스트와 이미지를 함께 보며 세밀하게 분할한다는 아이디어를 명확히 구현했다는 점이 인상적이었습니다.  또한 “텍스트로부터 전역과 국소를 모두 잡아내자”는 방향을 설득력 있게 제시했고, 실제 성능 개선도 함께 보여주었다는 점에서 앞으로 더 많이 응용·확장될 만한 가치가 충분한 연구라고 생각합니다.

2) Modality-Agnostic Domain Generalizable Medical Image Segmentation by Multi-Frequency in Multi-Scale Attention

이 논문에서는 서로 다른 의료 영상 모달리티와 촬영 도메인 간의 분포 차이를 위해 MADGNet을 제안하는데,  그 핵심은 2가지 모듈입니다. 먼저 MFMSA 블록은 2D DCT 기반의 주파수 채널 어텐션과 다중 스케일 공간 어텐션을 결합해 경계선과 조직 구조를 보다 정밀하게 포착하도록 설계되었습니다. 다음으로 E-SDM은 저해상도에서 Supervised Learning 시 발생하기 쉬운 정보 손실을 보완하기 위해 다중 분기 디코더를 앙상블하여 세부 디코딩을 강화합니다. 주파수와 공간 정보를 동시에 활용해 경계를 섬세하게 잡아내는 접근은 특히 다양한 촬영 환경에서 강인한 일반화 성능을 보장한다는 점에서 큰 강점이며, E-SMD을 통한 세부 복원 보강 아이디어도 매우 실용적이라고 생각합니다.

이번 학술대회는 다양한 연구자들의 결과물들을 보며 영감도 얻고, 동기부여도 되었던 좋은 시간이었습니다.
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