김성곤 교수, 수강생 전의정 학생 빅데이터 처리 과제 SCIe Q1 논문게재

서울과학기술대학교 컴퓨터공학과 학부 전의정 학생이 빅데이터 처리 수업 과제를 기반으로 한 연구 성과를 국제 학술지 (Cluster Computing, SCIe Q1)에 게재하며 주목받고 있다.

전의정 학생은 김성곤 교수의 ‘빅데이터 처리’ 수업에서 수행한 프로젝트를 발전시켜, “FlashRush: Accelerating Proactive DeepFake Disruption with Parallel Adversarial Attack Processing”이라는 제목의 논문을 완성하였다. 

해당 연구는 딥페이크(DeepFake) 생성 과정에서 악용을 방지하기 위한 선제적 교란(Proactive Disruption) 기법을 시스템 수준에서 가속화하는 방법을 제안한다.

논문은 크게 두 가지 병렬화 방식을 제시한다. 

첫째, 다수의 이미지를 여러 CPU 코어와 GPU에 분산해 동시에 처리하는 FlashRush-I, 둘째, 단일 이미지에 대한 반복적 교란 갱신을 병렬화하는 FlashRush-P이다. 

실험 결과, FlashRush는 실행 시간을 최대 73.2% 단축하고 GPU 활용률과 메모리 효율을 각각 84.5%, 85.15%까지 향상시킨 것으로 나타났다.

특히, 본 연구는 기존의 적대적 공격(adversarial attack) 기반 딥페이크 방어 기법을 병렬 처리 구조로 확장하여, 처리 속도와 효율성을 크게 향상시킨 것이 특징이다. 

이를 통해 대규모 데이터 환경에서도 실시간에 가까운 대응이 가능함을 실험적으로 입증하였다. 또한 다양한 실험과 성능 분석을 통해 제안 기법의 실용성과 확장 가능성을 검증하였다.

해당 논문은 컴퓨터 시스템 및 분산처리 분야의 SCIe Q1 저널인 Cluster Computing에 최종 게재 승인되었으며, 학부생이 수업 과제를 기반으로 국제 저널에 논문을 게재한 사례로서 큰 의미를 가진다.

김성곤 교수는 “학부 수업 프로젝트를 연구 수준으로 발전시킨 점과, 실제 학술지 게재로 이어진 점이 매우 인상적”이라며 “앞으로도 학생 중심의 연구 역량 강화를 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 성과는 학부 교육과 연구의 연계를 통해 우수한 연구 결과를 창출할 수 있음을 보여주는 사례로 평가되며, 향후 컴퓨터공학과의 연구 및 교육 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대된다.