연구실 소개

충남대학교 데이터 인텔리전스 연구실​은 복잡한 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 효율적인 알고리즘을 개발하고 있습니다.

• Machine Learning with Graphs: 그래프 데이터에 대한 마이닝, 그래프 모델링을 활용한 기계학습 문제의 해결을 위한 알고리즘을 개발한다.
• Data & Knowledge Engineering: 다양한 유형의 데이터로부터 통찰을 얻고 지식을 추론하기 위한 데이터 모델링 및 마이닝 기법을 개발한다.
• Efficient Machine Learning: 복잡한 기계학습 기법의 성능 저하를 최소화하면서 더욱 효율적으로 해결할 수 있는 근사 알고리즘을 개발한다.

연구실 구성원 (2025년 1학기 기준)

• 지도교수: 임성수
• 박사과정: 박소영(랩장)
• 석박사통합과정: 정수환, 김정선, 박종민, 한승훈
• 석사과정: 이혜원, 송민경, 오정현
• 학부연구생: 임지은
• ​파트타임 박사과정: 김진영, 설재욱, 임찬욱(이상 KISTI), 박준형(KFE)​
• 파트타임 석사과정: 민세미(KIRD)

​​​연구실 지원 방법

1. 모집 대상 확인
   - 학부연구생: 교내 학생만 지원 가능합니다. 모집 가능 시 학과 홈페이지에 공지 예정입니다.
   - 대학원생: 학부연구생 후 지원하는 것을 권장하며, 교외 학생 중 우수 학생도 선발 가능합니다.
   - Open Positions: Please note that CNUDI accepts only those who can communicate in Korean.
2. 연구 주제, 논문 목록, 참고 자료 확인
   - 참고 자료: 그래프 기계학습 특강 영상 및 ​강의 영상 모음
   - 참고 자료: OPEN LAB 2023 영상(연구과제 및 연구논문 소개)
   - 참고 자료: 연구실 세미나(2023년 1학기)​​
   ​- 참고 자료: 컴퓨터공학과 전공 및 연구실 소개​
3. 지원동기 및 이력서(필수), 성적 증명서(권장)를 메일로 컨택
4. 연구실 자리(TO)가 있는 경우, 교수와 1:1 면담 후 선발 결정

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연구실 최근 논문

• S. Jeong et al., LLM-powered Scene Graph Representation Learning for Image Retrieval via Visual Triplet-based Graph Transformation, ESWA 2025 (SCIE, Q1/상위 10%)
• H. Kim et al., Beyond Trivial Edges: A Fractional Approach to Cohesive Subgraph Detection in Hypergraphs, Knowledge-Based Systems 2025 (SCIE, Q1)
• S. Park et al., Zero-Shot Industrial Anomaly Segmentation with Image-Aware Prompt Generation, PAKDD 2025 (BK IF 1)
• S. Han et al., Diverse Knowledge Selection for Enhanced Zero-shot Visual Question Answering, WWW 2025 (workshop paper)
• C. Lim et al., GRAIL: Graph Retrieval-Augmented In-Context Learning for Node Classification in Real-World Textual-Attributed Graphs, EDBT 2025 (BK IF 2)
• S. Park et al., Dynamic Periodic Event Graphs for Multivariate Time Series Pattern Prediction, PeerJ Computer Science 2025 (SCIE, Q1)
• J. Park et al., Multi-Hyperbolic Space-based Heterogeneous Graph Attention Network, IEEE ICDM 2024 (short paper, BK IF 3)
• H. Kim et al., Vessel Trajectory Classification via Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks, PLOS ONE 2024 (SCIE, Q1)
• D. Kim et al., Experimental Analysis and Evaluation of Cohesive Subgraph Discovery, Information Sciences 2024 (SCIE)
• J. Park et al., Hyperbolic Heterogeneous Graph Attention Networks, WWW 2024 (short paper, BK IF 4)​
• C. Seo et al., SiReN: Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks, IEEE TNNLS 2024 (SCIE, Q1/상위 5%)
• S. Jeong et al., User Tendency-based Rating Scaling in Online Trading Networks, PLOS ONE 2024 (SCIE, Q1)
• J. Park et al., MIGTNet: Metapath Instance-Based Graph Transformation Network for Heterogeneous Graph Embedding, Future Generation Computer Systems 2023 (SCIE, Q1/상위 10%)
• S. Jeong et al., mr2vec: Multiple Role-based Social Network Embedding, Pattern Recognition Letters 2023 (SCIE, Q2)
• D. Kim et al., Exploring Cohesive Subgraphs in Hypergraphs: The (k,g)-core Approach, ACM CIKM 2023 (short paper, BK IF 3)
• B. Kim et al., Accelerating Speech-Driven Talking Face Generation with 28x Compressed Wav2Lip, ICCV 2023 (demo paper, BK IF 4)
• S. Jeong et al., A Novel Graph-based Missing Values Imputation Method for Industrial Lubricant Data, Computers in Industry 2023 (SCIE, Q1/상위 10%)
• J. Kim et al., ​Effective and Efficient Core Decomposition in Signed Networks, Information Sciences 2023 (SCIE)
• S. Jeong et al., A Framework for Environmental Production of Textile Dyeing Process using Novel Exhaustion-rate Meter and Multi-layer Perceptron-based Prediction Model, Process Safety and Environmental Protection 2023 (SCIE, Q1)

​연구실 최근 과제

• 한국연구재단 우수신진연구 책임: 이종 그래프 전이학습을 활용한 설명 가능한 추천 시스템 (23-26) [홍보 자료]
• 한국연구재단 우수신진연구 최초혁신실험실 선정 (23-24) → 1억 상당의 연구실 자체 GPU 서버 구축
• 한국연구재단 4단계 BK21 사업 참여: 온디바이스 AI SW 혁신인재교육연구단 (20-27) [홍보 자료]
• 과학기술정보통신부 AI융합혁신대학원 지원사업 참여 (22-25) [홍보 자료]
• 과학기술정보통신부 AI융합연구센터 지원사업 참여 (20-22) [홍보 자료]
• 충남대 자체연구 책임: 멀티모달 RAG를 위한 그래프 마이닝 기술 개발 (24)
• 충남대-출연연(KISTI) 공동연구 책임: 지식 그래프를 활용한 그래프 신경망 기반 추천시스템 (21-23)
• 해양수산부 R&D 과제 공동연구기관 책임: 해양관측정보의 빅데이터 모델링 및 분석기술 개발 (21-23)
• ETRI 위탁과제 책임: 장면의 의미 변화 판단을 통한 맥락 정보 계량화 기술 연구 (24)
• ETRI 위탁과제 책임: 장면의 주요 의미 정보 판단을 통한 맥락 정보 계량화 기술 연구 (23)
• ETRI 위탁과제 책임: 맥락 정보를 활용하는 장면 간 관계 이해 기술 연구 (22)
• ETRI 부설 국보연 위탁과제 책임: 기계학습기반 그래프 단위 이상탐지 기술 조사 구현 및 개발 (23)
• ETRI 용역과제 책임: 교통 예측 모델 성능 평가 도구 개발 (23)
• ETRI 용역과제 책임: 도로 정체 패턴 분류용 학습 데이터 구축 도구 개발 (22)​

• 기타 공동 연구: UNIST, 고려대, 연세대, 인하대, UVM, ETRI, KISTI, Nota AI 등과 공동 연구 수행중

​연구실 최근 수상

• KSC 2024 Conference Travel Award (박소영, 이혜원)
• 2024 한국인공지능학술대회 우수논문상 (최민규, 임성수)
• 2023년 한국연구재단 박사과정생 연구장려금지원 (정수환, 김정선) [CNU뉴스]
• 2022 연구데이터 분석활용 경진대회 우수상 (팀: 김영철, 김정선, 김환, 정수환 / 멘토: 임성수)
• NVIDIA Applied Research Accelerator Award 2022 (with Nota AI)
• KSC 2021 데이터베이스 분야 우수발표논문상 (김정선, 김정훈, 임성수)
• KDBC 2021 우수논문상 금상 (박종민, 강다현, 임성수)
• EDACOM 2021 경진대회 우수상 (팀: 박종민, 김정선, 성낙현, 강다현)
• IEEE BigComp 2021 Best Paper Award - 3rd Place (with 정상근 교수님)
• KSC 2020 데이터베이스 분야 우수논문상 (김정선, 임성수)
• 2019 쏘카xKIISE AI 영상분석 경진대회 우수상 (팀: 최소영, 심규영 / 지도교수: 임성수)
• KSC 2019 학부생논문경진대회 장려상 (정수환, 박종민, 임성수)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2025년 (박종민, 한승훈, 오정현)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2024년 (김정선, 박소영, 이혜원)
• 충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2023년 (정수환, 최민규, 한승훈, 김정선)
• ​충남대 융복합과학원 - CNU-Star Fellowship, 2022년 (박종민, 김환)
• 충남대 공과대학 - 대학원생 연구발표 경진대회 장려상, 2022년 (김환)
• 충남대 일반대학원 - 우수대학원생 표창, 2024년 (박종민)​
• 충남대 일반대학원 - 우수대학원생 표창, 2022년 (김정선, 김환, 정수환)​
• 충남대 일반대학원 - 우수대학원생 표창, 2021년 (김환)​
• 젊은공학교육자상 - 한국공학교육학회 포상, 2023년 (임성수)
• 충남대 총장표창 - CNU 우수강의 교수 표창, 2022년 (임성수) [CNU뉴스]
• 관세청장 표창 - 관세행정 발전 기여 표창 (AI 분야 협업), 2021년 (임성수) [MOU체결]

​연구실 대외 인턴 활동

• 이혜원, 대학원 입학 전 ETRI 동계 연구연수생, 2024년 1-2월
• 최민규, 한승훈, 대학원 입학 전 ETRI 동계 연구연수생, ​2023년 1-2월
• 김영철, 하얀마인드 인턴, 2022년 8-10월 → 입사, 전문연구요원 편입
• ​김환, 박종민, 정수환, University of Vermont 장기 연수 (멘토 : 이병석 교수님), 2022년 1월 → 공동연구 수행, SCIE 논문 3편 작성
• ​정수환, 한국생산기술연구원 인턴 (멘토 : ​김정환 박사님), 2021년 7-12월 → 공동연구 수행, SCIE 논문 3편 작성
• 신섭재, 인실리코젠 인턴 (바이오AI융합연구센터 인턴쉽), 2021년 8월