성신여대 학부생 제1저자 논문, 세계적 학술대회 논문 선정

컴퓨터과학 및 인공지능 분야

세계적 학술대회 'ACM/SIGAPP SAC 2026'

뇌영상·유전체 통합 AI 모델 연구

[서울=뉴시스] 공동 제1저자 성신여대 AI융합학부 박찬미(왼쪽), 조민서 학생. (사진=성신여대 제공) 2025.12.11. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 성신여대는 인공지능(AI)융합학부 학생 연구팀이 제1저자로 참여한 연구 논문이 컴퓨터과학 및 인공지능 분야의 세계적 학술대회인 'ACM/SIGAPP SAC 2026' 발표 논문으로 선정됐다고 11일 밝혔다.

ACM/SIGAPP SAC은 응용 컴퓨팅 분야에서 세계 연구자들이 최신 연구를 발표하는 권위 있는 국제 학술대회다. 올해는 제출 논문의 약 24%가 발표 논문으로 채택됐다.

이번 발표 논문으로 선정된 연구팀의 논문은 '그래프 기반 표현형-유전형 관계 모델링을 통한 신경퇴행성 질환 진단의 패턴인식을 위한 새로운 자가-지도 학습 프레임워크(A Novel Self-Supervised Learning Framework for Pattern Recognition of Neurodegenerative Disease via Graph-based Phenotype-Genotype Relation Modeling)'다.

연구에는 학부 과정의 박찬미·조민서 학생이 공동 제1저자, 김연지 학생이 공저자, AI융합학부 고원준 교수가 교신저자이자 연구책임자로 각각 참여했다.

[서울=뉴시스] 성신여대 AI융합학부 공저자 김연지(왼쪽), 교신저자 고원준 교수. (사진=성신여대 제공) 2025.12.11. [email protected]

퇴행성 뇌질환은 전임상 단계에서 조기 진단이 어려웠다. 이에 연구팀은 뇌영상 데이터와 유전체 정보를 통합적으로 표현하는 멀티모달 딥러닝 모델을 설계했다.

특히 의료 데이터의 절대적 부족 문제를 보완하기 위해 새로운 자가 지도(Self-Supervised) 학습 알고리즘을 고안했다. 또한 이를 기반으로 모델의 해석성을 확보한 통합 진단 프레임워크를 제안했다.

한편 성신여대 연구팀은 한국연구재단 지원으로 2026년 3월23일부터 3월27일까지 그리스 테살로니키에서 논문 발표를 진행할 예정이다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]