국민대 학부생 논문, AI 최상위 학술대회 'ICML 2026' 채택

소프트웨어학부 4학년 김민우 학생, 온라인 비디오 인식 분야 연구

노이즈·가림 상황서도 안정적 성능 유지…기존 최신 기법 대비 우수성 입증

[서울=뉴시스] 국민대 소프트웨어학부 김민우 학생. (사진=국민대 제공) 2026.05.19. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 국민대학교는 소프트웨어학부 4학년 김민우 학생의 논문이 인공지능(AI) 분야 최우수 국제학술대회인 'ICML 2026'에 채택됐다고 19일 밝혔다.

'ICML'은 머신러닝 및 인공지능 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 국제학술대회로, AI 분야 세계 3대 학술대회로 꼽힌다.

김민우 학생이 제1저자로 이름을 올린 이번 논문은 '동적 메모리: 온라인 비디오 인식에 대한 학습 신뢰도 기반 예측 모델(Memory as Dynamics: Learning Reliability-Guided Predictive Models for Online Video Perception)'이다.

이는 온라인 비디오 인식 분야에서 메모리를 정적 저장소가 아닌 동적 시스템(Dynamics)으로 해석하는 프레임워크를 제안한 연구로, 신뢰도 기반 예측 모델(Reliability-Guided Predictive Model)을 도입해 비디오 시퀀스 내 시간적 정보를 더 효율적으로 활용했다.

특히 각 프레임의 신뢰도를 동적으로 추정하고 이를 메모리 갱신과 예측에 반영함으로써, 노이즈나 가림(occlusion) 상황에서도 안정적인 인식 성능을 유지할 수 있었다. 또한 다양한 온라인 비디오 벤치마크에서 기존 최신 기법(State-of-the-Art) 대비 우수한 성능을 입증했다.

김민우 학생은 "메모리와 예측의 관계를 새로운 시각으로 풀어내고자 했다"며 "학부 과정에서 수행한 연구가 세계 최고 수준의 학술대회에서 성과를 인정받아 매우 뜻깊다"고 말했다. 이어 "앞으로도 실제 문제 해결에 기여할 수 있는 실용적인 AI 연구를 이어가고 싶다"고 밝혔다.

한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 정보통신기획평가원(IITP) SW중심대학사업의 지원을 받아 수행됐다.


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