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경상국립대학교 이수원 교수 연구팀, ‘CIKM 2025’에 논문 채택

채택률 20% 내외의 컴퓨터과학 분야 최우수학회

 

스페이스뉴스 스페이스뉴스 기자 | 경상국립대학교 IT공과대학 컴퓨터공학부 증강인지 및 확장경험(APEX, Augmented Perception · Extended eXperience) 연구실(지도교수 이수원)의 논문이 컴퓨터과학(CS, Computer Science) 분야 최우수 국제학술대회 중 하나인 ‘정보 및 지식관리 학회(CIKM, Conference on Information and Knowledge Management) 2025’에 채택됐다.

 

CIKM은 CS 분야의 학술과 교육을 목적으로 하는 학회들의 연합체인 컴퓨팅 기계 협회(ACM, Association for Computing Machinery)가 주관하며 아마존과 구글, 바이두 등의 기업이 후원하는 권위 있는 학회이다. 현재 CIKM은 한국연구재단의 CS 분야 우수학회 목록 및 한국정보과학회의 소프트웨어 분야 우수학회 목록에 등재되어 있다(한국연구재단 4점 만점 중 3점, 한국정보과학회 최우수/우수 중 최우수). 일반적으로 CS 분야 우수학회의 논문 채택률은 적게는 20% 미만, 많게는 30% 미만으로 CS 학계에서는 우수학회 채택이 우수학술지 게재보다 어려운 것으로 정평이 나 있다.

 

채택된 논문은 ‘정확한 주장 설명을 위한 온라인 기반 가치 중심 클러스터링 및 통합 방식(Online activation Value-aware Clustering and Aggregation for faithful argumentative explanations)’이라는 제목으로 컴퓨터공학부 김웅식 학석사통합과정생(제1저자), 배지호 석사과정생, 최상민 교수, 이수원 교수(교신저자) 등 경상국립대학교 컴퓨터공학부 소속 4명의 저자가 참여했다.

 

이 논문은 블랙박스 방식으로 작동하는 기존 딥러닝 모델의 불투명한 추론 과정을 설명하고자 하는 설명가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)의 필요성에 대응하기 위해 심층 신경망의 계층 간 정보를 정밀하게 보존하는 새로운 형태의 압축 기법을 제안했다.

 

이를 통해 인공지능의 추론 구조를 신뢰도 높게 설명하는 방식을 구현함으로써 XAI 분야에 크게 기여할 수 있는 혁신적인 연구 내용을 담고 있다.

 

연구팀은 “이번 기술은 딥러닝 모델의 복잡한 추론 과정을 신뢰도 높게 설명할 수 있는 효과적인 방식”이라며, “정보 손실을 최소화하면서도 계층별로 즉시 활성 값을 보정할 수 있는 간단하고 효율적인 알고리즘이라는 점에서도 의미가 크다.”라고 설명했다.


[뉴스출처 : 경상국립대학교]