성신여대 강민서 석사생, AI분야 세계권위 학술대회서 메인트랙 논문 채택

▲성신여대 일반대학원 통계학과 강민서 석사과정생.사진=성신여대

성신여자대학교는 수리통계데이터사이언스학부 김동하 연구팀의 논문이 세계 최고 권위의 인공지능학술대회 'AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2026'의 메인 트랙 발표 논문으로 채택됐다.

AAAI는 인공지능(AI) 분야의 세계적 학술 단체로 매년 대규모 학술대회 개최를 통해 AI 분야 최신 연구와 기술, 응용 사례를 공유하고 있다.

이번 'AAAI 2026'에는 세계 각국의 AI 연구자·개발자들이 제출한 약 3만1000여 편의 논문 중 4167편이 최종 발표 논문으로 선정됐다.

이번에 채택된 성신여대 김동하 교수 연구팀의 논문 'Memorize Early, Then Query: Inlier-Memorization-Guided Active Outlier Detection'은 딥러닝 기반 이상치 탐지 과정에서 정상치 기억 효과(Inlier-Memorization Effect)를 활용해 탐지 성능을 향상시키는 새로운 방법론을 제시했다.

기존 딥러닝 기반 이상치 탐지 기법 대비 계산 효율성과 성능을 동시에 향상시킨 접근법을 제시하고 데이터 품질 관리, 사기 탐지, 네트워크 보안 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능성을 인정받았다는 점에서 학문적 가치가 크다는 평가다.

이번 연구 논문은 성신여대 일반대학원 통계학과 강민서 석사과정생이 제1저자, 수리통계데이터사이언스학부 김동하 교수가 교신저자로 참여했다.

특히 이번 성과는 대학원 석사과정생이 제1저자로 참여해 거둔 연구 성과로 성신여대 대학원의 연구 역량과 인공지능·데이터사이언스 분야의 경쟁력을 대외적으로 입증한 사례로 의미를 더한다.

이번 연구 성과는 내년 1월20일부터 27일까지 싱가포르에서 개최되는 'AAAI 2026' 학술대회에서 발표될 예정이다.

백솔미 기자 bsm@ekn.kr