서울과학기술대학교 컴퓨터공학과 김성곤 교수가 이끄는 빅데이터 및 고성능 컴퓨팅 연구실(BigdataHPCLab)이 컴퓨터 시스템 및 분산 처리 분야의 최우수 국제 학술대회이자 IEEE Computer Society의 flagship 국제 컨퍼런스인  IEEE ICDCS 2026에 두 편의 논문을 동시에 게재하였다.
 

올해 ICDCS는 전 세계에서 제출된 수많은 논문 중 18.59%의 낮은 채택률을 기록할 만큼 엄격한 심사를 거쳤으며, 본 학술대회는 오는 6월 대한민국 서울에서 개최될 예정이다.

채택된 첫 번째 논문은 김창종 학생(제1저자)이 주도한 AURORA-Q: Asynchronous Unified Resource Optimizer for Quantum Simulation on HPC System이다. 

해당 연구는 대규모 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템에서 전체 상태 벡터(Full state vector) 양자 회로 시뮬레이션을 수행할 때 제한된 GPU 메모리로 인해 발생하는 '메모리 벽(Memory Wall)' 문제를 해결하는 기술을 제안한다. 

논문에서는 GPU VRAM, 호스트 DRAM, 그리고 스토리지를 하나로 통합하는 계층형 메모리 프레임워크인 'AURORA-Q'를 구축하고, 비동기 실행 파이프라인과 2단계 캐시를 활용해 메모리 병목 현상을 효과적으로 극복했다. 

특히, 미국 국립연구소(LBNL)의 펄뮤터(Perlmutter) 슈퍼컴퓨터를 사용하여 512개의 GPU에서 43큐비트 시뮬레이션까지 확장할 수 있음을 실험적으로 입증했다. 

이 연구는 중앙대 손용석 교수, 포스텍 박지성 교수를 비롯해 LBNL의 Alex Sim, Kesheng Wu, Houjun Tang 연구원과의 긴밀한 공동 연구를 통해 진행되었다.


 

두 번째 논문은 손이한 학생(제1저자)과 김창종 학생이 참여한 CITADEL: Fortifying IoT via Context-Aware Offloading of Post-Quantum Cryptography이다. 

이 연구는 양자 내성 암호(PQC)로의 전환 과정에서 리소스가 제한된 IoT 기기가 직면하게 되는 막대한 연산 부하 및 발열 문제를 해결하기 위한 경량 런타임 프레임워크 CITADEL을 제안했다. 

해당 시스템은 효율적인 Q-러닝(Tabular Q-learning) 기법과 결정론적 열 안전 가드레일을 활용하여, 지속적으로 변화하는 네트워크 및 기기 온도 조건 속에서도 엣지(Edge) 서버로의 PQC 연산 오프로딩을 요청 단위로 동적으로 최적화하는 데 성공했다.

두 논문 모두 다가오는 양자 컴퓨팅 시대와 차세대 암호 체계 전환에 필수적인 시스템적 한계를 극복하고, 그 효율성을 크게 향상시켰다는 점에서 높은 학술적 가치를 지닌다. 또한, 우리학과에서 진행중인 BK21 능동적 사이버보안 인재양성에도 기여할 예정이다.

김성곤 교수는 “세계적인 권위를 자랑하는 학술대회에서 우리 연구실의 논문이 2편이나 채택된 것은 학생들의 헌신적인 연구 노력과 우수한 글로벌 공동 연구 네트워크가 빚어낸 뜻깊은 결실”이라며, “앞으로도 양자 시뮬레이션 및 차세대 보안 시스템 분야에서 학생 중심의 세계적 수준 연구 역량 강화를 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다.