• 뇌파(EEG) 개인화된 콘텐츠제작

• 개인화 콘텐츠를 기반으로 실제, EEG 기반 예술 작품 전시 및 결과 실증

• 스파르탄 AI교육원 산학협력 프로젝트의 첫번째 성과

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• DEAR, MY MIND 팝업 운영 시작

(주)스위트앤 데이터와의 마음의방 사업 결과로  독립문 KIND SQUARE에서 DEAR, MY MIND 팝업  제작 완료 및 운영 시작
https://www.instagram.com/p/Dexj__6D-Zr/?utm_source=ig_web_copy_link&obrf=MzRlODBiNWFlZA==&srtk=MzRlODBiNWFlZA==

• EEG 기반 Interactive Contents 시연
  개인의 뇌파를기반으로 Blender와 Unreal Engine을 엮어 5면 프로젝터를 활용하여 나만의 마음의 방을 제작, 이를 LiDAR센서와 엮어 직접 월드를 돌아다닐 수 있도록 구성.
  참여한 결과를 통해 위로의 메세지를 전할 수 있도록 제작

• NVIDIA DLI Instrutor 자격 추가 획득
  NVIDIA 팀과의 지속적인 협력 가능성 내포, AI Day Seoul 참가 확정
  
  

• Deploying and Optimizing AI Inference at Scale
  로컬 LLM을 어떻게 서빙해야하는지, 인공지능 추론과 관련하여 다양한 지식과 문제점 그리고 해결법등에 대한 강의 제공 예정

• (주)스위트앤데이터와 마음의방 프로젝트 협력과제 선정
  4개월간 마음의 방 프로젝트에 함께 참여하여 한국 콘텐츠 진흥원에서 지원하는 마음의방 제작 지원사업에 협력하게됨. 이를 기반으로 논문 2편이상, 실제 프로젝트 1건을 수행할 예정.

• (주)스위트앤데이터의 숭실대학교 가족 기업 선정

• 뇌파(EEG) 기반 초경량 오토인코더 모델 제안 

게재가 확정된 논문명은 'Projection-Free CLIP-Scale EEG Latents via a U-Net Style Autoencoder'입니다. 본 연구는 기존의 무거운 트랜스포머(Transformer) 기반 모델들이 겪는 데이터 표현 붕괴(Representation collapse) 문제를 해결하기 위해, 가벼운 U-Net 구조의 오토인코더를 새롭게 제안했습니다.

• 시각 생성 모델(Generative Visual Models)과의 효율적 융합 기대 

이 모델은 훨씬 적은 파라미터를 사용하면서도 뇌파(EEG) 신호의 시간적·주파수적 복원력을 우수하게 유지하는 것이 특징입니다. 이를 통해 뇌파 데이터를 CLIP 임베딩 공간에 직접적이고 안정적으로 매핑할 수 있음을 증명했으며, 향후 뇌 신호 기반의 딥러닝 시각 생성 파이프라인(Brain-driven generative pipelines) 구축에 핵심적으로 기여할 것으로 기대됩니다.

• 동서울 대학교 김태연 학생 연구팀 합류
  컴동서울대학교 컴퓨터소프트웨어 전공 21학번 김태연 학생이 연구팀에 공식 합류했습니다.

• 3D 및 컴퓨터 그래픽스 관련 연구 수행 예정 

이번 합류는 사전에 정해진 특정 연구 과제나 목적 없이 진행되었으나, 김태연 학생은 향후 팀 내에서 평소 관심 분야인 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics) 및 3차원 형상 생성(3D Shape Generation)과 관련된 연구를 주로 수행할 예정입니다.  

• 실무 기반의 연구 역량 강화 기대
  이번 프로젝트 합류 및 연구 수행은 학사과정(Bachelor Student) 학생으로서 실무적인 라즈베리파이(Raspberry Pi 5) 기반 객체 탐지(Object Detection) 시스템 구축 작업부터 최신 AI 연구 분야인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 기술까지 폭넓게 경험할 수 있는 중요한 기회입니다. 실전 연구 환경에서의 능동적인 참여를 통해 뛰어난 잠재력과 연구 역량을 증명할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 

• 컴퓨터학부 26학번 박성연 학생 연구팀 합류
  컴퓨터학부 26학번 박성연 학생이 최근 진행 중인 주요 프로젝트 '티앤앨(T&L)' 과제의 데이터 레이블링(Labeling) 업무를 수행하기 위해 연구팀에 공식 합류했습니다.

• 데이터 레이블링 수행 및 이상 탐지(Anomaly Detection) 연구 참여  

이번 합류를 통해 박성연 학생은 티앤앨 과제에 필요한 핵심 데이터 레이블링 작업을 전담하게 됩니다. 나아가 이를 기반으로 향후 2개월간의 연구 참여 계약을 체결하고, 인공지능 기반의 '이상 탐지(Anomaly Detection)' 관련 심화 연구에도 본격적으로 참여할 예정입니다. 

• 실무 기반의 연구 역량 강화 기대
  이번 프로젝트 합류 및 연구 계약은 학부생으로서 실무적인 데이터 구축 작업부터 최신 AI 연구 분야인 이상 탐지 기술까지 폭넓게 경험할 수 있는 중요한 기회입니다. 실전 연구 환경에서의 능동적인 참여를 통해 뛰어난 잠재력과 연구 역량을 증명할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 

• 이제영 교수 연구 논문, 상위 10% '최다 열람 논문' 기록
  숭실대학교 이제영 교수의 연구 논문이 글로벌 학술 출판사 와일리(Wiley)의 국제 학술지 '컴퓨터 애니메이션과 가상 세계(Computer Animation and Virtual Worlds)'에서 2024년 발표작 중 상위 10% 최다 열람 논문(Top Viewed Article)으로 선정되었습니다.

• 인공지능 기반 회화 복원 기술 연구 성과
  선정된 연구는 비전 트랜스포머 기술을 사용해 범용 회화 이미지를 복원하는 인공지능 모델 관련 논문(PIPformers: Patch based inpainting with vision transformers for generalize paintings)입니다.

• 발행 후 12개월간 글로벌 주목도 입증
  이번 성과는 2024년 한 해 동안 발행된 전 세계 연구 논문 중 발행 후 12개월간 누적 조회수를 기준으로 선정되어 해당 분야 학계의 높은 관심도를 증명했습니다.

• 이제영 교수 연구 논문, 글로벌 '탑 인용 논문' 선정 숭실대학교 이제영 교수의 연구 논문이 글로벌 학술 출판사 와일리(Wiley)가 발행하는 국제 학술지 '컴퓨터 애니메이션과 가상 세계(Computer Animation and Virtual Worlds)'의 2024년 최다 인용 논문(Top Cited Article) 중 하나로 선정되었습니다.

• 비전 트랜스포머 기반 회화 복원 기술 연구 선정된 논문은 패치 기반 인페인팅 기술을 활용해 범용적인 회화 이미지를 복원하는 AI 모델 연구(PIPformers: Patch based inpainting with vision transformers for generalize paintings)입니다.

• 학계 및 산업계 내 높은 영향력 입증 이번 선정은 관련 학계와 컴퓨터 그래픽스 및 가상 세계 분야 내에서 이제영 교수 연구 팀의 성과가 지닌 높은 영향력과 학술적 가치를 증명했습니다.

• 티앤엘-숭실대 AI 모델 개발 계약 체결 (주)티앤엘과 숭실대학교 산학협력단이 2026년 3월 16일 제조공정 품질불량 예측을 위한 AI 모델 개발 연구용역 계약을 체결했습니다.

• 연구 기간 및 1,500만 원 규모 집행 연구 기간은 2026년 7월 31일까지이며, (주)티앤엘은 숭실대학교에 연구비 1,500만 원(부가세 별도)을 조건에 따라 분할 지급합니다.

• 연구 결과물 지분 50대 50 공동 소유 이번 연구로 발생하는 지식재산권 등 무형적 결과물은 (주)티앤엘과 숭실대학교가 50 대 50의 지분으로 공동 소유합니다.

• 숭실대-㈜스위트앤데이터 기술이전 계약 체결 숭실대학교 산학협력단과 ㈜스위트앤데이터가 2026년 3월 13일 '뇌파신호기반 콘텐츠 생성 기술' 이전 계약을 체결했습니다.

• 전 세계 통상실시권 확보 ㈜스위트앤데이터는 전 세계에서 해당 기술을 사용해 제품을 생산, 판매, 수출할 수 있는 권리를 획득했습니다.

• 산학협력 기술지도 지원 숭실대학교는 계약 기간 동안 ㈜스위트앤데이터의 요청에 따라 현장 방문과 기술 지도를 지원합니다.