(좌측부터) 맹아윤 석사 졸업생, 남희정 학생, 강완모 교수 수요·서식지 기반 공급·작물 생산량 연계 분석… 국제학술지 『Ecological Indicators』 게재 국민대학교 산림환경시스템학과 강완모 교수 연구팀이 국립생태원 생태계서비스팀 천광일 박사와 공동 연구를 통해 기후변화 환경에서 화분매개 생태계 서비스의 수요와 서식지 기반 공급, 그리고 실제 작물 생산량 간의 복합적 관계를 종합적으로 진단할 수 있는 통합 지표 프레임워크를 개발했다. 이번 연구는 생태학 및 환경과학 분야의 저명 국제학술지인 『Ecological Indicators』(IF: 8.7, mrnIF: 89.086, Q1)에 게재됐다. 연구에는 2026년 2월 국민대학교 산림자원학과를 졸업한 맹아윤 석사가 제1저자로, 남희정 박사수료생이 공동저자로 참여했으며, 강완모 교수와 천광일 박사가 공동 교신저자로 참여했다. 특히 이번 연구는 맹아윤 석사의 석사학위논문을 발전시켜 국제학술지 논문으로 완성한 연구라는 점에서 의미가 있다. 꿀벌을 비롯한 다양한 화분매개 벌이 꽃을 오가며 꽃가루를 옮겨 열매를 맺게 돕는 화분매개(수분) 과정은 사과, 배, 딸기 등 주요 농작물의 결실과 식량 안보를 유지하는 데 필수적인 생태계 서비스이다. 그러나 지속적인 기후변화와 농업 단작화, 농약 사용 등으로 화분매개 벌의 서식지가 감소하고, 꿀벌 실종 현상 등이 나타나면서 화분매개 생태계 서비스의 불안정성이 커지고 있다. 기존의 수분 서비스 평가 연구들은 주로 지도 기반의 서식지 공급 잠재력을 산출하는 데 집중해 왔다. 이에 따라 실제 기후 조건이나 화분매개 의존 작물의 결실 및 생산량까지 함께 고려하는 다차원적 종합 평가에는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 2016년부터 2022년까지 국내 17개 광역지자체의 농업 통계와 기후 데이터를 활용해 화분매개 생태계 서비스를 수요(demand), 공급(supply), 생산(production)이라는 세 가지 핵심 차원으로 구분해 진단했다. 먼저 선형혼합모형을 활용해 작물별 화분매개 의존도와 재배 면적의 관계를 정량화하

우리 대학 암호 및 보안공학연구실(CSE, 지도교수: 서석충) 및 교육부 지원 글로컬랩 방산기술보호연구소(소장: 한동국 교수) 소속 최준혁, 신동현 박사과정생(사이버보안학과)의 논문 “Optimizing HAETAE and SMAUG-T on Cortex-M4 for Resource-Constrained IoT Devices”가 IoT 분야의 세계적 권위 학술지인 IEEE Internet of Things Journal(IF: 8.7, JCR 상위 약 6%, Q1)에 게재됐다. 이번 연구는 대한민국 양자내성암호 공모전(KpqC)에서 선정된 전자서명 알고리즘 HAETAE와 키 캡슐화 알고리즘 SMAUG-T를 대표적인 32-bit 임베디드 프로세서인 ARM Cortex-M4 환경에서 최적화한 연구다. 두 알고리즘은 각각 대응되는 NIST 표준 양자내성암호(ML-DSA, ML-KEM)보다 작은 공개키·암호문·서명 등 공개 데이터 크기를 제공해 통신 자원이 제한된 IoT 환경에서 장점을 갖지만, 상대적으로 플랫폼별 고성능 구현 연구가 부족해 이러한 장점을 충분히 활용하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 HAETAE에서 기존 구현의 비밀키 적합성 판정 과정에 존재하던 두 가지 구현 오류를 수정하고, 반복적으로 수행되던 고속 푸리에 변환(FFT)을 자기상관 기반으로 재구성하는 새로운 ASNE(Autocorrelation-based Spectral-Norm Evaluation) 기법을 제안했다. 이를 비롯한 Cortex-M4 특화 최적화를 통해 키 생성 성능을 기존 구현 대비 최대 약 4.09배 수준으로 향상시켰다. 또한 SMAUG-T에서는 주요 병목인 다항식 곱셈에 수론 변환(NTT) 기반 최적화를 적용해 기존 C 구현 대비 키 생성 약 3.67배, 키 캡슐화 약 4.49배, 디캡슐화 약 4.41배 수준의 성능을 달성했다. 이를 통해 KpqC 알고리즘의 구현 성능을 크게 향상시키고 NIST 표준 PQC와의 성능 격차를 실질적으로 줄였다. 연구팀은 이러한 성능 향상과 함께, HAETAE와 SMAUG-T가 갖는 작은 공

국민대학교 건설시스템공학부 학생팀이 국제 지반공학 인공지능 학술대회에서 우수한 성과를 거뒀다. 지난 8월 26일부터 28일까지 서울에서 열린 제4차 국제 지반공학 인공지능의 미래 워크숍(Fourth Workshop on the Future of Machine Learning in Geotechnics, 4FOMLIG SEOUL)의 학생 연구경진대회에서 국민대학교 건설시스템공학부 박성모 석사과정생과 조은지 학생으로 구성된 국민대팀(지도교수 김현기)이 3등상에 해당하는 Honorable Mention Award를 수상했다. 이번 학생 연구경진대회는 일본의 대표적인 건설회사인 KAJIMA 건설과 SHIMIZU 건설의 후원으로 진행됐으며, 지반공학 분야에서 인공지능과 머신러닝을 활용한 다양한 연구 아이디어와 분석기법이 제시됐다. 국민대팀은 팽창성 지반의 특성을 정량적으로 평가하기 위한 머신러닝 모델 개발 연구를 수행했다. 기존에 발표된 논문과 보고서에 포함된 팽창성 지반 관련 자료를 인공지능 도구를 활용해 추출, 정리하고 이를 데이터베이스로 구축한 뒤, 해당 자료를 머신러닝 모델의 학습 및 검증에 활용했다. 연구팀은 일반적인 지반조사 결과만으로도 지반의 팽창성을 정량적으로 평가할 수 있는 모델을 제안했으며, 특히 비지도 학습기법과 지도 학습기법을 연계해 적용한 분석 방법에서 좋은 평가를 받았다. 팀리더를 맡은 박성모 학생은 “처음 경진대회 참가를 준비할 때는 제가 수행한 연구를 해외의 저명한 교수님들과 연구자들 앞에서 발표한다는 것 자체가 큰 도전이었고, 영어로 발표해야 한다는 점도 상당한 부담이었다”며 “하지만 주어진 시간 동안 우리가 보여줄 수 있는 최선의 결과를 만들기 위해 노력했고, 그 과정에서 많은 것을 배우고 큰 보람을 느낄 수 있었다”고 수상 소감을 밝혔다. 이번 수상을 통해 국민대학교 건설시스템공학부는 지반공학과 인공지능을 융합한 연구 분야에서 학생들의 연구 역량과 국제 경쟁력을 다시 한번 확인했다.