광운대학교 공간컴퓨팅연구실

Spatial Computing
Laboratory

We aim to nurture ICT talent through various research in intelligent image processing, edge computing, and eXtended reality. Our lab pursues open-source and cross-platform research that leads to future-oriented software capabilities. We have extensive experience in the field of image data-network-display. We have built partnerships with research institutes, competent start-ups, and global corporations. Intending to nurture excellent human resources, we have contributed to the development of ICT software industry.

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Multi-channel 1D Biomedical Signal Processing · Physiological Sensing & Bio-Signal Acquisition · AI-Driven Clinical Assessment & Medical Generative Modeling

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  1. 연구

    별도 설치 없는 웹 브라우저 기반 초경량 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’ 개발

    연구팀이 파이썬 런타임이나 전용 프로그램 설치가 필수적이었던 기존 네이티브 분할 추론의 한계를 넘어, 순수 웹 브라우저 내부에서 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 분할하고 협력 실행하는 혁신적인 웹 브라우저 단 분할 추론 시스템 ‘SplitLLM’을 개발하였습니다. 그동안의 온디바이스 및 분할 추론 연구는 대부분 네이티브 환경을 전제로 하여 사용자 기기에 별도의 설치 과정과 높은 저장공간을 요구했으며, 반대로 기존 웹 기반 모델들은 거대 모델을 브라우저에 전부 올리지 못해 성능 낮은 기기에서는 실행 자체가 불가능했습니다. 연구팀은 웹 표준 하드웨어 가속 인터페이스인 WebGPU를 기반으로 브라우저 런타임을 설계하여, 사용자가 웹페이지 접속만으로(Zero-installation) 브라우저가 모델의 앞단 레이어를 직접 분할 실행하고 나머지는 서버가 처리하는 획기적인 '인-브라우저(In-Browser) 분할 추론' 생태계를 구현하였습니다. 특히 연구팀은 웹 브라우저의 특수한 제약 환경(브라우저 GPU 메모리 한계 및 웹소켓 통신 오버헤드)을 정밀하게 고려한 전용 브라우저-서버 분할 아키텍처를 구축하였습니다. 웹 브라우저 내부에서 자기회귀(Autoregressive) 생성에 필수적인 키-값(KV) 캐시를 서버와 나누어 유지, 관리하는 분산 KV 캐시 엔진을 구현하고, 브라우저가 전송하는 중간 활성화 데이터를 효율적으로 압축하기 위해 '오프라인 보정 채널별 8비트 양자화' 기술을 접목하였습니다. 이를 통해 브라우저 단에서 서버로 보내는 데이터 크기를 50% 줄이면서도 모델의 정확도 손실을 0~7% 이내로 최소화하였으며, 대역폭이 제한적인 웹 접속 환경에서도 디코딩 속도를 1.7~2.6배까지 대폭 끌어올렸습니다. 나아가 브라우저 실행 단계에서 복잡한 테스트 오프로딩 없이도 단 한 번의 브라우저 로컬 연산 속도 측정과 네트워크 핑만으로 기기 성능에 맞춰 로컬 실행과 분할 실행 여부를 즉각 판별하는 '경량 브라우저 배치 규칙'을 완성하였습니다. 연구팀은 "네이티브 애플리케이션 설치라는 진입 장벽을 완전히 허물고, 일반 PC나 모바일의 웹 브라우저 자체가 지능형 AI 연산의 분할 주체로 작동할 수 있음을 WebGPU를 통해 기술적으로 입증한 성과"라며, "웹 환경에서의 개인정보 보호와 서비스 접근성을 동시에 극대화할 수 있어, 향후 차세대 웹 플랫폼, 브라우저 기반 공간 컴퓨팅 서비스 등에 폭넓게 활용될 것"이라고 밝혔습니다.

  2. 연구

    두개골 조기유합증 AI 진단 프레임워크 개발 공동연구

    연구팀이 서울대학교병원 성형외과 연구팀과의 다학제 공동 연구를 통해, 영유아 두개골 X-ray 영상에서 두개골 조기유합증을 조기에 정밀하게 진단할 수 있는 딥러닝 기반 인공지능 프레임워크를 개발하였습니다. 두개골 조기유합증은 두개골 봉합선이 정상보다 일찍 유합되어 뇌 발달 저해 및 두개골 기형을 유발할 수 있는 선천성 질환으로 생후 수개월 내 조기 발견이 매우 중요하지만, 방사선 피폭 부담이 적은 X-ray는 미세 봉합선의 중첩과 낮은 해상도로 인해 판독의 난이도가 높고 판독자 간 편차가 크다는 임상적 한계가 존재해 왔습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 봉합선 분할과 마스크 가중치 분류를 결합한 통합 딥러닝 파이프라인을 구축하였습니다. 기존 모델들이 비정상적인 두개골의 전체 외형이나 2차적 변형에 과도하게 의존하여 단순 자세성 사두증과 오인할 위험이 있었던 점을 극복하고자, 봉합선의 해부학적 위치를 직접 분할하고 이를 가중치 맵으로 활용해 AI가 실제 병변인 봉합선 부위에 집중하도록 설계하였습니다. 그 결과, 다각도 영상 통합 분석 기준 94.1%의 높은 진단 정확도와 0.994의 AUROC를 기록함은 물론, 설명 가능한 인공지능(Grad-CAM) 분석을 통해 병변 중심의 해부학적 설명 가능성까지 확보하였습니다.

  3. 수상

    국제학술대회 ‘XR Salento 2026’에서 최우수 논문상(Best Paper Award) 수상

    이탈리아 오트란토에서 개최된 확장현실(XR) 분야 국제학술대회인 'XR Salento 2026 (International Conference on eXtended Reality 2026)'에서 본 연구팀의 연구 논문이 학술적 우수성과 혁신성을 인정받아 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하였습니다. XR Salento는 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR) 및 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 전 세계 연구자들이 모여 최신 연구 성과를 공유하는 권위 있는 국제 학술대회입니다. 이번에 수상의 영예를 안은 논문은 「A Personalized sEMG Calibration Framework and Deep Learning Architecture for Amputee-Oriented XR Interaction」 입니다. 본 연구는 절단 장애인을 위한 XR 인터랙션을 목표로, 사용자 맞춤형 표면 근전도(sEMG) 캘리브레이션 프레임워크와 딥러닝 아키텍처를 제안하여 신호 편차를 극복하고 몰입형 환경에서 정밀하고 직관적인 제어를 가능하게 한 성과를 높이 평가받았습니다. 연구팀은 이번 수상을 계기로 생체 신호 처리 및 딥러닝 기반의 차세대 공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 인터랙션 기술 고도화에 더욱 박차를 가할 계획입니다. 연구실 관계자는 "접근성 높은 XR 인터페이스 개발을 위한 연구 노력이 세계적인 무대에서 인정받아 뜻깊다"며 "앞으로도 헬스케어와 보조공학 등 실생활에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 선도적 융합 연구를 지속해 나가겠다"고 밝혔습니다. 관련링크: https://www.xrsalento.it/awards

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