서울시립대 연구진, AI 국제 학술대회 'IJCAI 2026' 논문 채택

인공지능학과 고상기 교수팀, 연세대 한요섭 교수팀과 공동 연구

예제 기반의 복잡한 프로그램 합성 문제 해결할 AI 프레임워크 제시

[서울=뉴시스] 서울시립대 인공지능학과 고상기(왼쪽) 교수, 김성민 석사과정생. (사진=서울시립대 제공) 2026.05.26. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 서울시립대는 인공지능학과 고상기 교수 연구팀의 논문이 인공지능(AI) 분야 국제 학술대회인 'IJCAI 2026'에 채택됐다고 26일 밝혔다.

게재된 논문은 'RESYN: 일반화된 재귀 정규 표현식 합성 프레임워크(A Generalized Recursive Regular Expression Synthesis Framework)다.

해당 연구는 정규 표현식(Regular Expression)을 예제만으로 자동 생성하는 프로그래밍 문제를 다루며, 실제 사용되는 복잡한 정규표현식을 효과적으로 합성할 수 있는 새로운 재귀적 AI 프레임워크인 'RESYN'을 제안했다.

기존 연구들은 단순한 구조의 벤치마크에 의존해 실제 환경의 복잡한 패턴을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있었으나, 연구진은 정규 표현식 데이터의 구조적 복잡성을 정량적으로 분석하고 이를 해결할 수 있는 새로운 접근법을 제시했다.

특히 연구진은 문제를 재귀적으로 분해하는 분할 정복(divide-and-conquer) 기반 합성 구조와 입력 예제 집합의 순서 불변성(permutation invariance)을 반영한 경량 신경망 모델(SET2REGEX)을 개발했다.

이를 통해 기존 대규모 모델 대비 훨씬 적은 파라미터만으로도 높은 성능을 달성했으며, 복잡한 데이터셋에서 기존 방법론 및 대규모 범용 언어모델 대비 우수한 성능을 보였다.

논문에는 고상기 교수와 석사과정 김성민 학생, 연세대 한요섭 교수 연구팀이 공동 저자로 참여했다. 연구진은 이번 연구가 정규표현식 합성을 넘어, 복잡한 구조를 가지는 다양한 프로그램 합성 및 AI 문제에 적용할 수 있는 일반적 방법론이 될 것으로 기대하고 있다.


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