2025년 9월 24일(수)부터 27일(토)까지 개최된, 한국통신학회 주최 ‘2025년 제6회 한국 인공지능 학술대회’에서 경북대학교 대학원 전자전기공학부 지능신호처리연구실(iSPL) 소속 박사 과정 Nguyen Thi Hoai Thu 학생, 김정환 학생(지도 교수: 한동석)이 각각 최·우수논문상을 수상하였고, 학부논문경진대회에서 학부 과정 박경택 학생, 김한구 학생(지도 교수: 한동석)이 각각 최·우수논문상을 수상하였다.

박사 과정 Nguyen Thi Hoai Thu 학생의 논문 제목은 ‘Impact of Sampling Rate on Deep Learning-based Human Activity Recognition Using Wearable Sensors’으로, 웨어러블 센서 기반 HAR에서 Sampling Rate 변화가 딥러닝 성능에 미치는 영향을 통계적으로 규명한 내용이며, 정확도·전력·대역폭·센서 요구 수준 간 Trade-Off를 정량화하여 제한된 자원 아래에서 최적 Sampling Rate를 도출함으로써 실제 시스템 설계에 바로 적용 가능한 의사결정 근거를 제공한다는 점에서 가치를 지니는 연구이다.

박사 과정 김정환 학생의 논문 제목은 ‘Sub-data Reloader for Weather Removal’으로, 악천후 상황에서의 영상 품질 저하 문제를 다루는 내용이며, SFHformer 아키텍처와 Sub-data Reloader를 제안하여, 훈련 시간을 단축하면서도 높은 재구성 성능을 유지함으로써, 대규모 사전학습 모델 생산에 관련하여 가치를 지니는 연구이다.

학부 과정 박경택 학생의 논문 제목은 ‘범용 GPU 환경에서 YOLOv8 모델 크기별 양자화 기반 최적화 성능 분석’으로, YOLOv8 전체 패밀리와 FP32/FP16/INT8 정밀도를 체계적 비교를 수행한 내용으로, 통일된 실험 프로토콜과 배포 시나리오 지표를 설계하여 속도·정확도·메모리의 Trade-Off를 정량화함으로써 실제 서비스에서 모델 선택의 객관적 기준을 제시했다는 점에서 가치를 지니는 연구이다.

학부 과정 김한구 학생의 논문 제목은 ‘어안렌즈 카메라 캘리브레이션 전역 품질 지표에 관한 연구’로, 어안렌즈 캘리브레이션에서 낮은 재투영 오차에도 전역 왜곡이 남아있는 함정을 규명한 내용으로, 데이터가 중앙에 편중될 때 재투영 오차 지표의 한계를 실증하여 보정된 이미지의 전역 품질을 정량화하는 지표를 제안함으로써 AVM 등과 같은 비전 시스템에서 은폐된 왜곡 오류를 사전 진단·방지하는 데 가치를 지니는 연구이다.

한국통신학회가 주최한 이번 학술대회는 국내 인공지능융합 관련 최대 규모의 학술행사 중 하나로, 해당 분야 최신 연구 성과와 기술을 공유하는 중요한 장이다. 경북대학교 지능신호처리연구실(iSPL) 소속 박사 과정 Nguyen Thi Hoai Thu, 김정환, 학부 과정 박경택, 김한구 학생은 이번 학술대회에서 우수한 연구 결과를 발표함으로써 인공지능 분야의 학문적 발전에 기여한 공로를 인정받아 최·우수논문상을 수상하였다.