컴퓨터공학과 4학년 정재찬, 김준수 (지도교수: 전은솜 교수) 학생이 발표한 "멀티모달 기반 지식 증류를 활용한 시계열 데이터 분류 성능 향상 연구"가 2025년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회에서 “우수논문발표상”을 수상했다.

본 연구는 시계열 데이터를 GAF(Gramian Angular Field)와 PI(Persistence Image) 이미지로 변환하여 다양한 표현 방식이 지식증류 내에서 어떤 효과성이 있는지에 관한 것이다. 특히, 기존 단일 모달리티 기반 지식 증류 모델보다 멀티모달 표현의 시너지를 지식증류에 활용하여 시계열 분류 성능을 효과적으로 향상시켰다. 

학생들은 본 연구를 바탕으로 전은솜 교수의 지능형미디어연구실(IMRL; https://sites.google.com/view/imrlab)에서 고성능 및 경량 모델 개발 연구로 이어나갈 계획이다.

 - 논문명 : 멀티모달 기반의 지식 증류를 활용한 시계열 데이터의 분류 성능 향상 연구
 - 저자 : 정재찬, 김준수, 전은솜
 - 대회 정보 : 한국 멀티미디어학회 춘계학술발표대회 (https://kmms.or.kr/conference/2025sp)