역사와 전통, 창조와 혁신이 어우러진‘성대다움’의 공간, 성균관대 SW중심대학사업단, 솦ː콤 개소

성균관대학교(총장 유지범)는 28일 자연과학캠퍼스 삼성학술정보관에서 SW중심대학사업단(이은석단장, 소프트웨어융합대학장 겸) 사업공간 이전에 따른 소프트웨어콤플렉스(Software Complex, 이하 솦ː콤) 현판 제막식 및 개소식을 가졌다고 밝혔다. 개소식이 진행된 솦:콤존(zone)은 성균관대학교의 자연과학캠퍼스와 인문사회과학캠퍼스를 아우르는 SWㆍAI 인력양성을 위한 SW중심대학 첨단공간으로 총 1,206.4㎡ 면적에 학생들의 연구개발 능력 함양을 위한 솦ː공방 인의예지(仁義禮智) 세미나실과 솦ː공방 격물치지(格物致知) 프로그램 전용실 등 탄력적 공간으로 구성되었다. 이번 개소식에는 유지범총장을 비롯하여 김재현부총장, 최재붕부총장, 대학 교무위원(학장 및 처장단), 학내 유관부서 등이 참석한 가운데, 솦ː콤 현판 제막 및 개소 기념식, 공간 소개 등으로 이뤄졌다. 유지범 총장은 “솦ː콤은 역사와 전통 위에 창조적이고 미래지향적인 협업과 혁신전략이 어우러진‘성대다움’을 보여주는 공간으로 솦ː콤 개소를 진심으로 기쁘게 생각한다”라며 “SW·AI를 비롯한 여러 분야의 학문을 융합하는 학습을 통해 복합적인 사고와 자기주도적 학습을 통해 미래 지향적인, 성균관대가 지향하는 존경받는 글로벌 대학의 토대를 마련하기 위해 노력하겠다”고 말했다. 이어 이은석단장은 “솦ː콤은 SW중심대학사업에서 추진중인 SW기초 교육 및 인재양성을 위한 단계별 프로그램과 산·학 협력의 결과물을 한 자리에서 볼 수 있는 복합공간으로 학제간, 학역간 다양한 문화와 정보를 융합해 끊임없이 새로운 가치를 창출할 수 있다”며 “학생들을 위한 참된 교육, 결과물의 공개와 공유를 통한 사회적 기여가 가능한 나눔을 실천하는 대학이 되도록 최선을 다하겠다”고 강조했다. 성균관대학교 SW중심대학사업단 솦:콤 현판 제막 및 개소 기념식 성균관대학교 SW중심대학사업단 솦:콤 현판 제막 및 개소 기념식 솦ː콤 공간별 소개는 SW중심대학사업단 조형민부단장의 설명과 함께 프로그램 전용공간별 ▲자율주행 자동차 시범주행 및 알고리즘(S-car 한상훈, 강민석), ▲구글 스터디 워크샵 및 스킬업 패스(GDSC 이건희), ▲온라인명륜당, 킹고코인, 오픈소스데이터 관리시스템(SSA 류수현, 유혜진, 유광호), ▲실감형이미지콘텐츠 및 게임제작(MAV 유지훈), ▲아르스 일렉트로니카(Ars-Eletronica) 출품작(컬텍 박지혜) 등 학생들의 소개로 진행되었다. 성균관대학교 SW중심대학사업단 구성원 솦:콤존 기념촬영 [사진제공: 성균관대학교] 가장 많은 관심을 받은 솦ː콤 미디어갤러리는 실감형이미지콘텐츠 작품- GLOBAL SKKU, 명화, Convergence-, Ars-Eletronica 학생 작품 및 실시간 자연과학캠퍼스 영상으로 구성되었다. 콘텐츠들 대부분은 SW중심대학사업단과 MOU를 맺고 있는 ㈜상화와 프라임파노라마가 함께 했으며, 학생들의 실감형이미지콘텐츠와 메타버스, AR, VR에 대한 산업계의 최신 트랜드 자문 및 비교과 프로그램 등을 차년도에도 계속 추진할 예정이다. 성균관대학교 SW중심대학사업단 공간은 ▲2015년 SW중심대학 사업 1단계 선정 이후 반도체관 6층 SOScom(SungKyun OpenSource Complex)으로 1세대 사업공간이 구축되었으며, ▲2021년 2단계 재선정 후 2022년 솦ː콤 1.5세대 리모델링 공간으로 조성되었다. 이후 성균관대 자연과학캠퍼스의 랜드마크인 삼성학술정보관 2층에 ▲2023년 솦:콤존으로 2세대 사업공간으로 구축되었으며 미래 인재양성을 위한 대학 교육의 질적 혁신과 학생 지원 강화를 위해 과학기술정보통신부-IITP의 SW중심대학사업과 교육부의 대학혁신지원사업의 연계로 조성되었다. 성균관대학교 SW중심대학사업단 솦:콤존 주요 공간 VR 및 메타포트 상세 확인 (https://skb.skku.edu/swuniv/VR.do) 출처 : 교수신문(http://www.kyosu.net)

데이터 지능 및 학습 연구실 (지도교수: 이종욱), SIGIR, CIKM, EMNLP 2023 논문 7편 게재

데이터 지능 및 학습(Data Intelligence and Learning, DIAL) 연구실은 세계 최고 권위 정보검색 학회인 SIGIR 2023에 총 3편의 논문이 최종 게재 승인되었으며, 지난 7월 23일 스페인 마드리드에서 논문을 발표하였습니다. 지난 10월 21일에는 세계 최고 권위 데이터마이닝 학회인 CIKM 2023에 총 2편의 논문이 최종 게재 승인되어 영국 버밍엄에서 논문을 발표하였습니다. 또한, 세계 최고 권위 자연어처리 학회인 EMNLP 2023에 총 2편의 논문이 최종 게재 승인되었으며, 오는 12월에 싱가포르에서 논문을 발표할 예정입니다. [논문 목록] 1. It’s Enough: Relaxing Diagonal Constraints in Linear Autoencoders for Recommendation (SIGIR'23) 2. uCTRL: Unbiased Contrastive Representation Learning via Alignment and Uniformity for Collaborative Filtering (SIGIR'23) 3. ConQueR: Contextualized Query Reduction using Search Logs (SIGIR'23) 4. Forgetting-aware Linear Bias for Attentive Knowledge Tracing (CIKM'23) 5. Toward a Better Understanding of Loss Functions for Collaborative Filtering (CIKM'23) 6. GLEN: Generative Retrieval via Lexical Index Learning (EMNLP'23) 7. It Ain't Over: A Multi-aspect Diverse Math Word Problem Dataset (EMNLP'23) 연구 1: Jaewan Moon, Hye-young Kim, and Jongwuk Lee, “It’s Enough: Relaxing Diagonal Constraints in Linear Autoencoders for Recommendation”, 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2023 본 연구는 선형 오토인코더 (linear autoencoder) 기반 추천 시스템에서의 대각 제약조건 (diagonal constraint)에 대한 이론적 분석을 수행하고, 대각 제약조건을 완화한 relaxed linear autoencoders (RLAE)를 제안합니다. 선형 오토인코더 모델은 L2 정규화 (L2 regularization) 및 대각 성분 제거 제약조건 (zero-diagonal constraint)을 사용한 볼록 최적화 (convex optimization)를 통해 항목 간 가중치 행렬을 학습합니다. 본 논문은 선형 오토인코더 모델에서 두 가지 제약 조건의 특성을 이론적으로 이해하는 것을 목표로 합니다. 특이값 분해(singular value decomposition, SVD)와 주성분 분석(principal component analysis, PCA)을 활용한 가중치 행렬에 대한 분석을 통해 L2 정규화가 높은 순위의 주성분의 효과를 촉진한다는 사실을 밝힙니다. 반면, 대각선 성분 제거 제약조건은 순위가 낮은 주성분의 영향을 감소시켜 인기 없는 항목의 성능 저하로 이어질 수 있음을 보였습니다. 이러한 분석 결과로부터 영감을 얻어 대각선 부등식 제약 조건을 사용하는 간단하면서도 효과적인 선형 오토인코더 모델인 Relaxed Linear AutoEncoder (RLAE)와 Relaxed Denoising Linear AutoEncoder (RDLAE)를 제안합니다. 또한 대각 제약조건의 정도를 조정하는 제안 방법은 기존 선형 모델을 일반화한 형태임에 대한 증명을 제공합니다. 실험 결과는 6개의 벤치마크 데이터 세트에서 우리의 모델이 최첨단 선형 및 비선형 모델과 비슷하거나 더 우수하다는 것을 보여줍니다. 이는 대각 제약조건에 대한 이론적 통찰력을 뒷받침하며, 특히 인기도가 낮은 항목과 인기도 편향을 제거한 평가 (unbiased evaluation)에서 상당한 성능 향상이 발생됨을 확인하였습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/sigir2023_itsenough 연구 2: Jae-woong Lee, Seongmin Park, Mincheol Yoon, and Jongwuk Lee, “uCTRL: Unbiased Contrastive Representation Learning via Alignment and Uniformity for Collaborative Filtering”, 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR, short paper), 2023 본 연구는 추천 시스템에서 암묵적 피드백(e.g., 클릭 등)을 이용하여 학습할 때, 암묵적 피드백이 주로 인기있는 사용자와 항목에 편향되어 있어서 이로 인해 사용자와 항목의 표현(representation)이 실제 사용자와 항목의 선호도와 다르게 학습되는 문제를 해결한 논문입니다. 이 연구에서 우리는 기존의 추천에서 편향을 제거하는 연구들이 (i) 더 나은 표현 학습을 위해 널리 사용되는 대조 손실 함수(contrastive loss)를 고려하지 않는다는 것과 (ii) 편향 제거 시, 사용자와 항목을 모두 고려하지 않는다는 것을 지적하고 이를 보완하였습니다. 이 연구에서 우리는 Unbiased ConTrastive Representation Learning (uCTRL)을 제안합니다. 먼저, 기존에 추천 시스템에서 대조 손실 함수를 이용한 모델인 DirectAU 에서 영감을 받아, 대조적인 표현 학습을 정렬(alignment)과 균일성(uniformity) 두 가지 손실 함수로 나타냅니다. 정렬 함수는 사용자-항목 상호작용에 대해 사용자와 항목의 표현을 비슷하게 합니다. 균일성 함수는 각 사용자 및 항목 분포를 균등하게 나타냅니다. 우리는 정렬 함수가 사용자와 항목의 인기도에 편향되어 있다는 것을 확인하였으며, 편향을 추정한 뒤에 이를 이용하여 편향을 제거하는 방법인 IPW(inverse propensity weighting)를 이용하여 편향을 제거합니다. 추가적으로 우리는 IPW에서 사용되는 사용자와 항목을 모두 고려하여 편향을 추정하는 새로운 방법을 개발하여 하였습니다. 우리의 실험 결과는 제안된 uCTRL이 네 개의 벤치마크 데이터셋(MovieLens 1M, Gowalla, Yelp 및 Yahoo! R3)에서 최신 편향제거 모델보다 우수한 성능을 보인다는 것을 보여주었습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_uctrl 연구 3: Hye-young Kim*, Minjin Choi*, Sunkyung Lee, Eunseong Choi, Young-In Song, and Jongwuk Lee, “ConQueR: Contextualized Query Reduction using Search Logs”, 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR, short paper), 2023 본 연구는 사전학습된 언어 모델(Pre-trained language model)을 활용한 질의 축약 모델을 제안합니다. 질의 축약이란 사용자가 너무 긴 질의(검색어)를 입력하여 사용자의 의도에 맞는 적절한 결과를 얻지 못하였을 때, 질의에서 불필요한 단어를 제거하여 원하는 검색 결과를 찾는 방법을 의미합니다. 제안 모델 ConQueR는 (i)핵심 용어 추출과 (ii) 하위 질의 선택의 두 가지 관점에서 이를 해결합니다. 핵심 용어 추출 방법은 단어 수준에서 기존 질의의 핵심 용어를 추출하고 하위 질의 선택 방법은 주어진 하위 질의가 기존 질의의 올바른 축약인지 문장 수준에서 결정합니다. 두가지 관점은 서로 다른 레벨에서 작동하여 상호보완적인 관계를 가졌기 때문에 제안 모델 ConQueR는 최종적으로 이를 결합하여 올바른 축약을 얻습니다. 더불어 검색 로그에서 빈번하게 발생할 수 있는 잘못된 샘플을 처리하기 위해 truncated loss 학습 방식을 도입하여 학습이 원활히 이루어지도록 설계하였습니다. 실제 검색 엔진에서 수집한 검색 로그 데이터에 대한 성능 실험과 만족도 조사를 통해, 제안 모델이 효과적으로 질의 축약을 수행하였음을 입증하였습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_conquer 연구 4: Yoonjin Im*, Eunseong Choi*, Heejin Kook, and Jongwuk Lee, “Forgetting-aware Linear Bias for Attentive Knowledge Tracing”, The 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM, short paper), 2023 지식 추적은 학습자의 순차적인 과거 문제 풀이 기록을 기반으로 새로운 목표 문제의 정오답을 예측하는 과업을 통해 숙련도를 모델링합니다. 학습자의 숙련도를 정확히 예측하기 위해서는 문제 간의 상관관계와 학습자의 특성(예: 망각 행동)을 학습하는 것이 중요합니다. 따라서 일부 집중 메카니즘(attention mechanism) 기반의 지식 추적 모델들은 절대적 위치 정보(absolute position embeddings) 대신 상대적 시간 간격 편향(relative time interval bias)을 도입하여 학습자의 망각 행동(forgetting behavior)을 모델링했습니다. 이는 현재 시점에서 오래된 문제 풀이 기록일수록 모델의 집중도를 낮춤으로써 망각 행동을 구현합니다. 하지만 기존 방법론들은 문제 풀이 기록이 길어질수록 망각 행동 모델링의 효과가 줄어드는 문제가 나타납니다. 본 연구에서는 일반화된 수식 분석을 통해 기존의 상대적 시간 간격 편향 계산에 문제 간의 상관관계가 불필요하게 개입된다고 판단하고, 이를 해결하기 위해 서로를 분리할 수 있는 선형 편향 기반의 FoLiBi (Forgetting aware Linear Bias for Attentive Knowledge Tracing)를 제안합니다. 제안하는 방법론은 기존의 집중 메카니즘 기반의 지식 추적 모델에 쉽게 적용될 수 있으며, 간단한 방법임에도 불구하고 4개의 벤치마크 데이터 세트에서 최신 지식추적 모델에 비해 최대 2.58%까지 일관되게 AUC를 개선했습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_folibi 연구 5: Seongmin Park, Mincheol Yoon, Jae-woong Lee, Hogun Park, and Jongwuk Lee, “Toward a Better Understanding of Loss Functions for Collaborative Filtering”, The 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2023 본 연구는 추천 시스템의 한 축인 협업 필터링(Collaborative filtering)에서 사용하는 다양한 손실 함수(Loss function) 간의 수식적인 관계를 분석하고, 이 관계를 기반으로 새로운 손실함수를 제안합니다. 협업 필터링은 최신 추천 시스템에서 핵심적인 기술이며, 협업 필터링 모델의 학습 과정은 일반적으로 상호작용 인코더, 손실 함수, 네거티브 샘플링의 세 가지 구성 요소로 이루어집니다. 기존의 많은 연구에서 정교한 상호작용 인코더를 설계하기 위해 다양한 협업 필터링 모델을 제안했지만, 최근 연구에서는 단순히 손실 함수를 교체하는 것만으로도 큰 성능 향상을 달성할 수 있음을 보여주고 있습니다. 이 논문에서는 기존 손실 함수 간의 관계를 분석하여, 기존의 손실 함수들을 정렬(Alignment) 및 균일(Unifomrity)으로 해석할 수 있음을 밝혀냈습니다. (i) 정렬은 사용자와 항목 표현을 일치시키고, (ii) 균일은 사용자와 항목 분포를 분산시키는 역할을 합니다. 이 분석에서 영감을 얻어 데이터셋의 고유한 패턴을 고려하여 정렬과 균일성의 설계를 개선하는 새로운 손실 함수(Margin-aware Alignment and Weighted Uniformity, MAWU)를 제안합니다. (i) Margin-aware Alignment(MA)는 사용자/아이템별 인기도 편향을 완화하고, (ii) Weighted Uniformity(WU)는 데이터셋의 고유한 특성을 반영하기 위해 사용자 및 항목 균일성을 조정합니다. 실험 결과, MAWU를 탑재한 MF와 LightGCN은 세 가지 벤치마크 데이터셋에서 다양한 손실 함수를 사용하는 최신 협업 필터링 모델과 비슷하거나 더 우수한 것으로 나타났습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_mawu 연구 6: Sunkyung Lee*, Minjin Choi*, Jongwuk Lee (* : equal contribution), “GLEN: Generative Retrieval via Lexical Index Learning”, The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023 (To appear) 본 연구는 어휘 색인 학습을 통한 새로운 생성 검색 모델 GLEN (Generative retrieval model via LExical INdex Learning)을 제안합니다. 생성 검색(Generative retrieval)은 문서 검색의 새로운 패러다임으로, 질의에 대한 관련 문서의 식별자를 직접 생성하는 것을 목표로 합니다. 그러나, 기존 생성 검색 연구들은 두 가지 주요한 한계를 가집니다. 첫 번째는 문서의 식별자 생성이 기존의 자연어 생성과 의미적으로 많이 다르지만 이를 고려하지 않는다는 점입니다. 두 번째는 학습 시 식별자 생성만을 집중하지만, 추론 시 비슷한 문서 간의 순위를 매겨야 함으로 인해 발생하는 학습-추론 불일치입니다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 어휘 색인(lexical index)을 동적으로 학습하는 새로운 생성 검색 방법론을 제안합니다. 제안 방법론은 2단계 인덱스 학습 전략(two-phase lexical index learning)을 통해 (i) 키워드 기반의 고정된 문서 식별자를 생성하는 추가 사전 학습 단계를 수행하며, (ii) 동적 문서 식별자를 질의 및 문서 간의 관련성을 통해 학습하도록 합니다. 실험 결과, 제안 모델 GLEN이 NQ320k, MS MARCO, BEIR 등 다양한 벤치마크 데이터셋에서 기존의 생성 검색 모델 또는 전통적인 검색 모델 대비 최상 또는 경쟁력 있는 성능을 달성한다는 것을 증명하였습니다. 코드는 https://github.com/skleee/GLEN 에서 확인할 수 있습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_glen 연구 7: Jiwoo Kim, Youngbin Kim, Ilwoong Baek, JinYeong Bak, Jongwuk Lee, “It Ain't Over: A Multi-aspect Diverse Math Word Problem Dataset”, The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2023 (To appear) 본 연구는 LLM(Large Language Model)의 수학적 추론 능력을 분석하고, 이를 개선하기 위한 새로운 10K 데이터셋 DMath (Diverse Math Word Problems)를 제안합니다. 수학 문장형 문제 (MWP, Math Word Problem) 과제는 자연어 모델에게 자연어 문장에 대한 깊은 이해와 논리적 추론을 요구하는 복잡하고 흥미로운 과제이자 자연어 모델의 추론 능력을 평가하기 위해 주로 사용되어 온 과제입니다. 최근 들어 거대 언어 모델(LLM)이 등장하면서 기존 수학 문장형 문제 벤치마크에서 높은 성능을 거두었으며, 이를 통해 LLM이 좋은 수학적 추론 능력을 가지고 있다고 알려져 있습니다. 그러나 이는 제한적인 벤치마크로 인한 결과로 본 논문에서는 기존 벤치마크의 낮은 다양성을 지적하며 이를 높여야 함을 보입니다. 본 논문은 수학 문장형 문제 데이터셋이 가져야 하는 다양성을 총 네 가지로 정의합니다. 이는 추론 유형(problem types), 어휘 사용 패턴(lexical usage patterns), 언어(languages), 그리고 중간 풀이 과정(intermediate solution forms)입니다. 추론 유형을 정의하기 위해 본 연구는 미국과 한국의 수학 교육 과정을 참고하였고, 산술 연산(arithmetic calculation), 비교(comparison), 상관관계(correspondence), 도형(geometry), 확률(possibility)로 정의하였습니다. 이전 연구들은 산술 연산에 집중하였기 때문에 다른 유형의 수학적 추론 능력에 대해 LLM이 어떤 결과를 내보이는지 알려진 바가 적었습니다. 본 연구의 실험 결과 LLM의 추론 능력은 추론 유형에 따라 많은 차이를 보입니다. 어휘 사용 패턴, 언어, 중간 풀이 과정에 대해서도 높은 다양성을 추구하였고, 이러한 특징으로 인해 DMath는 이전 연구들보다 더 도전적인 데이터셋이라고 볼 수 있습니다. 또한 데이터를 구성하고 구축하는 과정에서 43명의 사람들이 참여했으며, 정교한 검증을 통해 높은 품질을 추구하였습니다. 높은 다양성으로 인해 DMath는 LLM의 다양한 추론 능력을 검사하고 평가하는데 도움이 될 수 있습니다. 관련 데이터는 https://github.com/JiwooKimAR/dmath 에서 확인하실 수 있습니다. 본 논문에 관한 자세한 내용을 알고 싶으시다면, 다음 주소를 참고해주세요. URL: https://dial.skku.edu/blog/2023_dmath

우사이먼성일 교수 연구실, 2023 창업경진대회 최우수상, 우수상 수상

소프트웨어학과 DASHLab. 융합보안트랙 조범상(석사과정), 이강준(석박통합과정), 우사이먼성일 교수 팀이 성균관대학교 창업지원단에서 주최한 2023 SIS 실험실 창업경진대회에서 新유형 범죄 예방 Deepfake 탐지 기술창업을 진행하여 우수상(3등) 수상하였다. 2023 SIS 실험실 창업경진대회는 경기청년창업포럼축제에서 함께 주최되어 경기도, 수원특례시, 창업진흥원, 과학기술사업화진흥원 등에서 후원되어 청년창업의 활성화를 통하여 지역경제성장을 위해 실시되었다. 본 대회는 성균관대학교 및 국민대학교 대학원생을 대상으로 8주간의 기간과 1박2일동안의 창업캠프를 진행하였으며 엄격한 심사를 통과한 최종 8팀이 선발되었으며 최종 우수상(3등)을 수상하였다. 또한, 소프트웨어학과 Dash Lab. 조범상(석사과정), 이강준(석박통합과정), 우사이먼성일 교수 팀이 성균관대학교 창업지원단에서 주최한 2023 SKKU 대학원생 창업경진대회에서 최우수상(2등)을 수상하였다. 2023 SKKU 대학생,대학원생 창업경진대회는 성균관대학교 창업지원단에서 주최되어 대학생, 대학원생 창업을 활성화하여 창업에 대한 의욕과 관심을 고취하고 기술 및 아이디어 기반의 창업문화를 확산을 위해 실시되었다. 이번 대회는 치열한 경쟁을 통하여 최종 선발된 11팀 중 최우수상(2등)을 수상하는 쾌거를 이룩하였다.

글로벌융합학부, 아르스 일렉트로니카 페스티벌 참가

글로벌융합학부, 아르스 일렉트로니카 페스티벌 참가 ▲ (왼쪽부터)김지섭(컬텍18), 이지민(컬텍19), 이수민(컬텍20), 박지혜(컬텍20), 홍은지(컬텍/소비자학20), 박준하(컬텍/영상19), 조용민(컬텍/영상18) 세계적으로 높은 명성을 자랑하는 국제 미디어 아트 페스티벌, 아르스 일렉트로니카(ARS electronica)가 지난 9월 6일부터 10일까지 오스트리아 린츠에서 개최되었다. 그리고 이번 행사에서 우리 대학 글로벌융합학부 컬처앤테크놀로지융합전공 학생들이 빛나는 활약을 펼치며 세계의 주목을 받았다. 아르스 일렉트로니카는 기술과 예술의 경계에서 새로운 창작물을 탄생시키는 아티스트와 연구자들의 정상회담으로 불린다. 우리 대학 학생들은 페스티벌에 참여하여 독창적인 작품들로 국제 무대를 물들였다. 학생들이 선보인 작품들은 현대적인 기술, 가상현실, 인공지능, 전통문화, 음악, 영상의 융합으로 탄생한 여러 형태의 미디어 아트였다. 이러한 다양한 작품들은 방문자들로부터 높은 관심과 찬사를 받으며 페스티벌의 하이라이트로 꼽히기도 했다. 한편, 학생들 사이에서는 이번 참가를 통한 경험과 네트워킹의 기회가 앞으로의 예술 활동에 큰 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 페스티벌에 참가한 한 학생은 “이번 아르스 일렉트로니카 참가는 예술가로서의 인생에서 잊지 못할 순간이 될 것”이라며 “세계의 다양한 아티스트들과의 교류를 통해 받은 영감과 피드백은 앞으로의 작품 활동에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 김장현 글로벌융합학부장은 이번 참가에 대해 “글로벌한 무대에서 우리 학생들의 능력을 증명할 수 있던 소중한 기회였다. 그들의 뛰어난 재능과 노력을 통해 세계적인 인정을 받을 수 있어 감사하다”고 전했다. 글로벌융합학부 학생들은 이번 아르스 일렉트로니카에서 얻은 경험과 자신감을 바탕으로 국내외의 다양한 무대에서 더욱 활발하게 활동을 이어나갈 것으로 기대된다.