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- 연세대학교 첨단컴퓨팅학부, ICCV 2025 논문 발표
- 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 연구진은 2025년 개최되는 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학술대회 ICCV 2025 (International Conference on Computer Vision)에서 다수의 논문을 발표합니다. ICCV는 컴퓨터 비전 분야에서 CVPR, ECCV와 더불어 가장 영향력 있는 국제 학회로, 영상 인식·생성, 3차원 비전, 자율주행, 비디오 이해 등 다양한 분야의 최첨단 연구들이 소개됩니다. 이번 학회에서 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 연구팀은 이미지·비디오 생성과 변환, 3D 장면 복원, 대규모 비전-언어 모델(Visual LLM) 응용, 색 보정 및 영상 처리에 걸친 폭넓은 성과를 선보입니다. ✅ 주요 연구 내용 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 연구진은 ICCV 2025에서 이미지·비디오 생성과 색 보정, 3D 장면 복원 및 표현, 비전-언어 모델의 효율적 활용 등 다양한 연구 성과를 발표합니다. 이러한 성과는 컴퓨터 비전의 학문적 발전과 실제 응용을 동시에 선도하는 연세대학교의 연구 역량을 잘 보여줍니다. 연세대학교 첨단컴퓨팅학부는 이를 통해 세계적인 연구 무대에서 컴퓨터 비전 분야를 선도하는 연구 역량을 다시 한번 입증하게 될 것입니다. ✍️ 논문 제목 및 저자 (Highlight) 1. Inverse Image-Based Rendering for Light Field Generation from Single Images - Hyunjun Jung and Hae-Gon Jeon 2. Test-Time Prompt Tuning for Zero-Shot Depth Completion - Chanhwi Jeong, Inhwan Bae, Jin-Hwi Park and Hae-Gon Jeon 1. CCMNet: Leveraging Calibrated Color Correction Matrices for Cross-Camera Color Constancy - Dongyoung Kim, Mahmoud Afifi, Dongyun Kim, Michael S. Brown, Seon Joo Kim 2. CRAIM: Caption-Based Autonomous Driving Scene Retrieval via Inclusive Text Matching - Minjoo Ki, Dae Jung Kim, Kisung Kim, Seon Joo Kim, Jinhan Lee 3. ExploreGS: Explorable 3D Scene Reconstruction with Virtual Camera Samplings and Diffusion Priors - Minsu Kim, Subin Jeon, In Cho, Mijin Yoo, Seon Joo Kim 4. Fuzzy Contrastive Decoding to Alleviate Object Hallucination in Large Vision-Language Models - Jieun Kim, Jinmyeong Kim, Yoonji Kim and Sung-Bae Cho 5. Multi-Granular Spatio-Temporal Token Merging for Training-Free Acceleration of Video LLMs - Jeongseok Hyun, Sukjun Hwang, Su Ho Han, Taeoh Kim, Inwoong Lee, Dongyoon Wee, Joon-Young Lee, Seon Joo Kim*, Minho Shim* 6. Open-ended Hierarchical Streaming Video Understanding with Vision Language Models - Hyolim Kang, Yunsu Park, Youngbeom Yoo, Yeeun Choi, Seon Joo Kim 7. Representing 3D Shapes with 64 Latent Vectors for 3D Diffusion Models - In Cho, Youngbeom Yoo, Subin Jeon, Seon Joo Kim 8. Seam360GS: Seamless 360° Gaussian Splatting from Real-World Omnidirectional Images - Changha Shin, Woong Oh Cho, Seon Joo Kim 9. Video Color Grading via Look-Up Table Generation - Seunghyun Shin, Dongmin Shin, Jisu Shin, Hae-Gon Jeon* and Joon-Young Lee* 10. WAVE: Warp-Based View Guidance for Consistent Novel View Synthesis Using a Single Image - Jiwoo Park, Tae Eun Choi, Youngjun Jun, Seong Jae Hwang 홈페이지 바로가기: https://iccv.thecvf.com
- 첨단컴퓨팅학부 2025.09.26
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- Sonic Labs Provides Further Funding to Prof. Burgstaller's Research Lab to Drive Blockchain Virtual Machine Innovation
- Sonic Labs Provides Further Funding to Prof. Burgstaller's Research Lab to Drive Blockchain Virtual Machine Innovation Sept. 18, 2025 The Embedded Systems Languages and Compilers (ELC) Lab at Yonsei University has received an unrestricted gift of $70,000 from Sonic Labs, the core development team behind Sonic, a high-performance EVM layer-1 blockchain. This raises Sonic Labs's total giving to the ELC lab to $150,000. ``The ELC lab significantly contributed to the off-chain testing technology for smart contracts, which effectively reduced end-to-end tests of our blockchain from several weeks to a few hours,'' said Michael Kong, CEO of Sonic Labs. ``Their method has largely improved the testability of blockchain virtual machine infrastructures, thereby addressing a real need with today's fast-moving DeFi sector.'' The new gift will be instrumental in devising space-efficient state representations that facilitate the execution of transactions in isolation and at scale. ``We are deeply grateful for the confidence shown by Sonic Labs. Their commitment to an unrestricted gift underscores their commitment to blockchain research and the need for a scalable testing infrastructure for the next generation of DeFi applications'' stated Prof. Burgstaller, director of the ELC lab. Sonic is the highest-performing EVM blockchain platform. It is innovating within the blockchain industry and helping augment existing public distributed ledger technology. Sonic Labs: https://soniclabs.com/ ELC Lab: https://elc.yonsei.ac.kr/
- 첨단컴퓨팅학부 2025.09.18
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- 안형찬 교수 연구팀, 세계 최고 권위 학회 FOCS 2025 논문 채택
- 우리 학과의 안형찬 교수(최적화및응용연구실) 연구팀과 National Yang‑Ming Chiao‑Tung University의 Mong‑Jen Kao 교수팀의 공동연구 논문 "Handling LP‑Rounding for Hierarchical Clustering and Fitting Distances by Ultrametrics"가 이론 컴퓨터 과학 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 FOCS (IEEE Symposium on Foundations of Computer Science) 2025에 채택되었습니다. FOCS는 알고리즘과 복잡도 이론 등 컴퓨터 과학 핵심 분야에서 세계 최고의 연구 성과가 발표되는 자리로, 이번 성과는 우리 학과가 이론 컴퓨터 과학 분야에서 국제적으로 인정받는 연구 역량을 다시 한번 입증한 것입니다. 이번 논문은 hierarchical clustering에 대한 새로운 알고리즘 설계 기법을 제시하여 해당 분야의 연구를 한 단계 도약시켰다는 평가를 받고 있습니다. 논문은 오는 12월 개최되는 FOCS 2025에서 발표될 예정입니다. 학술대회링크: https://focs.computer.org/2025/accepted-papers/ 논문링크: https://arxiv.org/abs/2504.06700
- 첨단컴퓨팅학부 2025.08.01
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- 차호정 교수 연구팀, 모바일시스템분야 Top-1학회 ACM MobiSys 2025에서 Best Paper Award 수상 (2025-6-25)
- [▲ 사진1. 학술대회 수상 현장] 컴퓨터과학과 차호정 교수 연구팀은 지난 6월 23~27일 미국 캘리포니아주 애너하임에서 개최된 모바일시스템 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ACM MobiSys 2025에서 증강 현실 기반 비전 파운데이션 모델 추론 최적화 연구로 최고 논문상인 Best Paper Award를 수상하였다. 수상 논문(ARIA: Optimizing Vision Foundation Model Inference on Heterogeneous Mobile Processors for Augmented Reality, 저자: 정찬영, 이제호, 김건중, 김지원, 박성훈, 차호정)에서 연구팀은 모바일 증강 현실(AR) 애플리케이션에 필요한 고품질, 실시간 시각 예측을 위한 비전 파운데이션 모델(VFM)의 온디바이스 추론 성능을 획기적으로 가속화하는 시스템을 제안하였다. 특히, GPU와 NPU를 탑재한 모바일 프로세서의 이기종성을 활용하고 병렬 및 선택적 추론 방식을 적용함으로써 복잡한 VFM을 모바일 기기에서 예측 정확도와 실시간 성능을 모두 유지하는 시스템을 고안하여 해당 연구의 독창성과 우수성을 인정받았다. 이번 연구 결과로 몰입감 있는 고품질 모바일 AR 경험을 구현하는 데 필수적인 기술적 진보를 이끌어 냈으며, 향후 모바일 AI 및 AR 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 모바일 시스템 및 컴퓨팅 분야에서 가장 영향력 있는 국제학술대회에서 Best paper award를 수상한 것은 국내 모바일 시스템 분야 연구의 국제 경쟁력을 입증하는 매우 의미 있는 성과이며 연세대학교 첨단컴퓨팅학부가 세계 최고 수준의 연구와 글로벌 인재 양성에 앞장서고 있음을 입증하는 대표적인 사례이다. [▲ 사진2. 상패] [학술대회링크: https://www.sigmobile.org/mobisys/2025/accepted_papers/] [논문링크: https://mobed.yonsei.ac.kr/mobed_pages/pdf/aria-mobisys25.pdf] [연세소식 보러가기] [기사 원문 보러가기]
- 첨단컴퓨팅학부 2025.07.03
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- '제2의 마누스?' 채형주 연구원과 그의 연구팀, 국내 최초 웹기반 AI 에이전트 '웹셰퍼드' 개발
- [▲ (왼쪽부터) Web-Shepherd 이미지, 채형주 연구원] 웹사이트를 돌아다니며 항공권 예약, 쇼핑, 정보 검색까지 대신 해주는 똑똑한 AI 비서, 이제는 스스로 배우고 성장한다 연세대학교 인공지능융합대학 채형주 연구원과 그의 연구팀이 개발한 차세대 웹 브라우징 에이전트, ‘웹셰퍼드(Web-Shepherd)’가 AI 업계의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 명령만 따르는 것이 아니라 스스로 작업 결과를 평가하고 실수를 고치며 점점 더 똑똑해지는 AI라는 점에서 ‘K-마누스’로 성장할 가능성에 이목이 쏠리고 있다. Web-Shepherd는 단순히 텍스트를 생성하는 ChatGPT와는 다르다. 웹 브라우저 안에서 사람처럼 클릭하고, 검색하고, 예약까지 해내는 실행형 AI 에이전트로, 항공권 예약, 쇼핑몰 탐색, 정보 검색 등 복잡한 웹 작업도 스스로 처리할 수 있다. 각 단계마다 ‘잘하고 있는지’를 스스로 점검하고, 부족한 부분은 개선하며 더 나은 방법을 찾아 나가는 자기 피드백 기반 학습형 AI라는 점이 핵심이다. 채형주 연세대 연구원은 “Web-Shepherd는 단순히 명령을 따르는 AI가 아니라, 스스로 ‘이게 잘 된 건지’를 판단하고 배우는 AI”라며, “단순히 답을 주는 AI를 넘어 함께 일하는 동료 같은 AI의 가능성을 보여주고 싶었다”고 말했다. 특히 주목할 점은 비용과 속도의 혁신이다. 기존 GPT-4o 모델로 웹 브라우징 작업 800개를 처리하려면 약 1,900만 원의 API 비용과 40시간 이상의 처리 시간이 필요하다. 반면 Web-Shepherd는 같은 작업을 10분의 1 비용, 10배 빠른 속도로 처리할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 4만 건에 달하는 웹 브라우징 데이터를 직접 수집·학습시켰고, AI의 실력을 평가할 수 있는 자체 벤치마크도 함께 구축했다. 해당 연구팀의 지도교수인 연세대 여진영 교수는 “Web-Shepherd의 모델과 데이터를 누구나 사용할 수 있도록 무료로 공개했다”며, “연구뿐 아니라 산업계에서도 쉽게 활용될 수 있도록 실용성과 확장성에 중점을 뒀다”고 밝혔다. Web-Shepherd는 현재도 다양한 실제 서비스 환경에 적용 가능한 테스트베드로 활용되고 있으며, 향후 상용화 가능성은 물론, 기업 맞춤형 AI 서비스로의 확장에도 높은 기대가 모인다. AI 기술이 빠르게 진화하는 가운데, 스스로 학습하고 문제를 해결하는 차세대 ‘K-에이전트’의 등장은 산업계에 새로운 혁신의 기회를 제공할 것으로 보인다. [연세 소식 보러가기] [기사 원문 보러가기] 출처 : 교수신문(http://www.kyosu.net)
- 첨단컴퓨팅학부 2025.07.03
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- 연세대 첨단컴퓨팅학부, ICML 2025에서 3편의 논문 발표!
- 연세대학교, ICML 2025에서 세계를 무대로 기계 학습 연구 성과 발표! 연세대학교의 첨단 인공지능 연구가 세계 무대에서 주목받고 있다. 오는 **2025년 7월 13일부터 19일까지 캐나다 밴쿠버에서 열리는 국제 기계 학습 학회(ICML 2025)**에 우리 대학 교수님들의 논문이 다수 채택되어 발표될 예정이다. **ICML(International Conference on Machine Learning)**은 NeurIPS, ICLR과 함께 인공지능 분야 세계 3대 학회 중 하나로, 전 세계 수천 편의 논문 중에서 엄격한 심사를 거쳐 채택된 논문만이 발표된다. 이번 ICML 2025는 기계 학습의 최신 연구를 선도하는 글로벌 연구자들과의 활발한 교류의 장이 될 것이다. 연세대학교 ICML 2025 채택 논문 리스트: 1. Bayesian Neural Scaling Laws Extrapolation with Prior-Fitted Networks - Dongwoo Lee*, Dong Bok Lee*, Steven Adriaensen, Juho Lee, Sung Ju Hwang, Frank Hutter, Seon Joo Kim, Hae Beom Lee 2. ReVISE: Learning to Refine at Test-Time via Intrinsic Self-Verification - Hyunseok Lee, Seunghyuk Oh, Jaehyung Kim, Jinwoo Shin, and Jihoon Tack 3. Understanding and Mitigating Memorization in Generative Models via Sharpness of Probability Landscapes (Spotlight (top 2.6%)) - Dongjae Jeon*, Dueun Kim*, and Albert No 다음을 기대하며: ICML 2026, 서울 개최! 이번 성과는 단지 시작에 불과하다. 내년 ICML 2026은 대한민국 서울에서 개최되며, 우리나라와 연세대학교가 전 세계 AI 연구 중심지로 도약할 기회를 맞이한다. ※ 이 홍보글은 ICML 2025 공식 정보를 바탕으로 작성되었으며, 구체적인 발표 일정 및 논문 내용은 학회 웹사이트 및 공식 채널을 통해 추후 안내될 예정입니다. 이미지 출처: https://europe.naverlabs.com/updates/icml-2024
- 첨단컴퓨팅학부 2025.05.15
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- 어플리케이션 대상 시스템 최적화 연구실(지도교수: 박영준), CGO에 2편의 논문 출판 및 세션 좌장 선정
- 어플리케이션 대상 시스템 최적화 연구실(지도교수: 박영준), CGO에 2편의 논문 출판 및 세션 좌장 선정 어플리케이션 대상 시스템 최적화 연구실(지도교수: 박영준) 소속 학생들이 컴파일러 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 International Symposium on Code Generation and Optimization 2025 (CGO `25)에서 두 편의 논문을 발표하였다. 또한, 박영준 교수님은 본 학회의 Architectures and Code Generation 세션의 좌장으로 활동하였다. 첫 번째 논문인 “CUrator: An Efficient LLM Execution Engine with Optimized Integration of CUDA Libraries”은 다양한 최신 GPU에서 cuBLAS와 CULTASS 라이브러리를 활용하여 최신 대규모 언어 모델(LLM)의 추론을 효율적으로 수행하는 기술을 제안하였다. 본 연구는 다양한 GPU에서 대규모 언어 모델의 최대 추론 성능을 보여주며, 차세대 최적화 프레임워크의 방향성을 제시할 것으로 기대된다. 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3696443.3708944 두 번째 논문인 “Accelerating LLMs using an Efficient GEMM Library and Target-Aware Optimizations on Real-world PIM Devices”은 Processing-in-Memory(PIM) 구조를 대상으로 효율적인 GEMM 라이브러리를 구축하고, 다양한 추가 최적화 기법을 통해 LLM 추론을 가속하는 기술을 제안하였다. 본 연구는 PIM 구조를 효과적으로 활용하여 높은 데이터 요구량으로 인한 거대 언어 모델 추론 속도 저하 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3696443.3708953
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.25
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- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CHI'2025에 7편의 풀페이퍼 발표!
- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CHI'2025에 7편의 풀페이퍼 발표! 연세대학교 교수님들께서 세계 최고 권위의 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 학술대회인 CHI 2025에서 논문을 채택받았다. **CHI 2025 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)**는 HCI 분야의 선도적인 연구 결과들이 발표되는 국제 학술대회로, 2025년 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 개최된다. 이번 CHI 2025의 주제는 '이키가이(Ikigai)', 즉 ‘삶의 목적’이다. 기술이 인간의 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 연구하는 것이 중요한 만큼, 연세대학교 연구진들의 연구 성과가 더욱 빛을 발하고 있다. 연세대학교 교수님들의 논문은 인간의 삶에 실질적인 영향을 미치는 연구 주제를 다루고 있으며, 이러한 연구들이 CHI 2025에서 인정받아 매우 뜻깊은 성과이다. 이번 연구 성과는 연세대학교의 HCI 및 인공지능(AI) 연구 역량을 세계적으로 입증하는 계기가 되었으며, 앞으로도 기술이 사람들에게 실질적으로 기여할 수 있도록 지속적인 연구를 이어나갈 것이다. 채택된 논문 리스트: 1. Crafting Champions: An Observation Study of Esports Coaching Processes - Hanbyeol Lee*, Erica Kleinman*, Namsub Kim, Sangbeom Park, Casper Harteveld, Byungjoo Lee 2. Data Formulator 2: Iterative Creation of Data Visualizations, with AI Transforming Data Along the Way - Chenglong Wang, Bongshin Lee, Steven M. Drucker, Dan Marshall, Jianfeng Gao 3. DataSentry: Building Missing Data Management System for In-the-Wild Mobile Sensor Data Collection through Multi-Year Iterative Design Approach - Yugyeong Jung, Hei Yiu Law, Hazel Hadong Lee, Junmo Lee, Bongshin Lee, Uichin Lee 4. FluidTrack: Investigating Child-Parent Collaborative Tracking for Pediatric Voiding Dysfunction Management - Junhyung Moon, Sukhyun Lee, Youngchan Kim, Juhee Go, Han Mo Ku, Yeohyun Jung, Seonyeong Hwang, Bongshin Lee, Yong Seung Lee, Hyun-Kyung Lee, Kyoungwoo Lee*, Eun Kyoung Choe* 5. Hardware-Embedded Pointing Transfer Function Capable of Canceling OS Gains - Seonho Kim, Munjeong Kim, Jonghyun Kim, Donghyeon Kang, Sunjun Kim, Byungjoo Lee 6. Modeling User Performance in Multi-Lane Moving-Target Acquisition - Jonghyun Kim, Joongseok Kim, June-Seop Yoon, Hee-Seung Moon, Sunjun Kim, Byungjoo Lee 7. PlanTogether: Facilitating AI Application Planning Using Information Graphs and Large Language Models - Dae Hyun Kim*, Daeheon Jeong*, Shakhnozakhon Yadgarova, Hyungyu Shin, Jinho Son, Hariharan Subramonyam, Juho Kim 위에 언급한 풀페이퍼들 이외에도 2편의 Late Breaking Work 역시 포스터로 발표될 예정이다. [Late-Breaking Work (Poster)] 1. LLM Adoption in Data Curation Workflows: Industry Practices and Insights - Crystal Qian, Michael Xieyang Liu, Emily Reif, Grady Simon, Nada Hussein, Nathan Clement, James Wexler, Carrie J. Cai, Michael Terry, Minsuk Kahng 2. Who Helps the Helpers?: Complications and Considerations for ICT Instructors Teaching Older Adults - Jiwon Song, Bongshin Lee, Jinwook Seo*, Eun Kyoung Choe* #연세대학교 #CHI2025 #HCI #연구성과 #인공지능 #이키가이 Image Source:CHI 2025 Facebook (https://www.facebook.com/acmchi)
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.20
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- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CVPR 2025에서 9편의 논문 채택
- 연세대 첨단컴퓨팅학부, CVPR 2025에서 9편의 논문 채택 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 소속 교수님들의 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 Image Source:CVPR Official Website (https://cvpr.thecvf.com)
- 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 교수님들의 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 Image Source: ICLR Official Website (https://iclr.cc)
- 첨단컴퓨팅학부 2025.03.13