사진설명. (좌측부터) 권준석, 김영빈, 윤지원, 이재성, 조윤식, 최종원 교수

지난 2월 25일~3월 4일에 진행된 인공지능 분야 세계 최고 학술대회인 AAAI(Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence)에 우리 학교 AI대학원의 권준석, 김영빈, 윤지원, 이재성, 조윤식, 최종원 교수가 이끄는 연구팀들이 영상처리, 음성처리, 콘텐츠 추천, 감정 분석, 대형 언어모델, 자율주행 등 다양한 분야에서 세계 최정상급 논문을 발표하여 눈길을 끌고 있다.

AAAI은 매해 미국에서 개최되는 인공지능 분야의 세계 최고 학술대회로, 당해 가장 혁신적이고 우수한 인공지능 연구 결과들이 발표된다. AAAI 2025에도 전세계에서 수많은 논문들이 제출되었고, 그 중 23.4%의 우수한 연구 결과만이 채택되어 발표되었다. AAAI와 같은 세계 최고 수준의 학술대회 게재 실적은 인공지능 분야 인재 선발에 중요한 요소이기 때문에, 글로벌 IT업체들의 인재 각축전이 펼쳐지는 학회이기도 하다.

“Deep Disentangled Metric Learning” (박진희, 박지수, 나다경, 권준석)

권준석 교수 연구실에서 발표한 연구는, 데이터 클래스와 관련 있는 특징 및 관련 있지 않은 특징으로 나누어 처리하여 딥 메트릭 러닝 성능을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 통해 시각 기반 물체 분류의 일반화 성능을 크게 향상시키는 데 일조할 것으로 기대된다.

“Heuristic-free Knowledge Distillation for Streaming ASR via Multi-modal Training” (윤지원)

윤지원 교수 연구실에서는, 스트리밍 음성인식의 지식 증류 과정에서 발생하는 정렬불일치 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 지식 증류 기법을 제안하였다. 이 기술은 음성인식 모델이 더욱 빠르고 가볍게 구동될 수 있는 가능성을 열었다.

Exploiting Fine-Grained Skip Behaviors for Micro-Video Recommendation (이상혁, 박상근, 이재성)

이재성 교수 연구실에서 발표한 본 연구는, 비디오 재생 시간 내 사용자의 스킵 반응을 이중 그래프 구조와 손실 함수에 반영함으로써 숏폼 콘텐츠 추천 성능을 대폭 향상시켰다. 이는 숏폼 추천 분야에서 사용자 만족도를 높이기 위한 필수 요소로, 관심 있는 콘텐츠를 보다 빠르게 발견할 수 있도록 도와 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

“Beyond Single Emotion: Multi-label Approach to Conversational Emotion Recognition” (강유진, 조윤식)

조윤식 교수 연구실에서는, 기존 단일 레이블 기반 감정 인식 모델이 감정의 변화 및 유사한 감정 레이블에 대해 어려움을 겪는 한계를 극복하기 위해 AI 기반 자연어처리 기술을 제시하였다. 이는 더 정교한 감정 인식을 가능하게 하기 때문에 대화형 AI의 핵심 기술로 응용 및 확장 가능성이 크다.

“NBA3D: Neighbor-Based Confidence Adjustment for 3D Rare Object Detection Using LiDAR” (이주영, 이재윤, 최종원)

최종원 교수 연구실에서 발표한 본 연구는, 자율주행 환경에서 LiDAR로 물체를 탐지할 때 유모차나 킥보드 등 비교적 희소한 물체 탐지율이 크게 떨어지는 문제를 다른 근접 물체들과의 관계성으로 해결하는 방법론을 제안한다. 1저자인 이주영 연구원은 졸업 후 현재 현대자동차 연구소에 취직하여 연구결과를 실제로 적용하기 위한 노력을 기울이고 있다.

한편, 김영빈 교수 연구실은 데모 트랙에서 "SummPilot: Bridging Efficiency and Customization for Interactive Summarization System" 논문을 발표하며, 사용자와 대형 언어모델 간 상호작용을 통한 맞춤형 문서 요약을 시연해 관심을 끌었다.

이번 AAAI 2025에 다수의 논문을 게재한 것에 대해 AI대학원 백준기 원장은 “우리 대학 AI대학원에서 수행하고 있는 다양한 연구가 세계 최고 수준으로 인정받은 것은 매우 기쁜 일이다. 특히 특정 분야에 치중되지 않고, 영상처리, 음성처리, 자율주행 등 다양한 분야에서 게재 실적을 이뤄낸 것은 우리 대학이 지향하는 융합형 교육이 성공적인 결과를 내고 있음을 보여주고 있어 더욱 고무적이다. 향후에도 지속적인 결과를 기대하며 AI대학원의 목표인 인류 사회에 기여하는 AI인재 양성을 위해 최선을 다하겠다.” 고 언급했다.