세종대 학부생, 정보통신 국제학술대회 'INTCOM' 우수논문상 수상

장예린 학생, 체코 프라하 학술대회서 로봇 언어 연구 발표

모호한 로봇 명령 해소하는 학습 프레임워크 'AmbICL' 제안

[서울=뉴시스] 세종대 인공지능데이터사이언스학과 연구팀 장예린 학생이 체코 프라하에서 열린 국제학술대회 'INTCOM 2026'에 참가해 연구 성과를 발표했다. (사진=세종대 제공) 2026.07.30. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 세종대학교는 인공지능데이터사이언스학과 구영현 교수 연구팀의 장예린 학생이 '지능형 컴퓨팅 국제 학술대회(INTCOM 2026)'에서 우수논문상을 수상했다고 30일 밝혔다.

'INTCOM'은 한국인터넷정보학회(KSII)가 주최하는 정보통신기술 분야의 국제 학술대회로, 올해 대회는 지난 3일부터 6일까지 체코 프라하에서 개최됐다.

장예린 학생이 제1 저자로 참여해 수상 성과를 거둔 논문은 'AmbICL: 모호한 로봇 명령 해소를 위한 검색 증강 문맥 내 학습(AmbICL: Retrieval-Augmented In-Context Learning for Ambiguous Robotic Command Resolution)'이다. 구 교수와 컴퓨터공학과의 퍄오 샹화(PIAO XIANGHUA) 박사과정생이 공동 저자로 이름을 올렸다.

연구팀은 모호한 자연어 명령을 별도의 모델 재학습 없이 로봇이 실행할 수 있는 구체적인 형태로 변환하는 검색 기반 인컨텍스트러닝(In-Context Learning) 프레임워크 'AmbICL'을 제안했다.

기존의 방식은 로봇이 새로운 환경에 적용될 때마다 데이터를 다시 수집하고 모델을 재학습해야 하는 한계가 있었다. 반면 AmbICL은 모델을 추가로 학습하지 않고도 검색된 사례와 현장 정보를 활용할 수 있다.

AmbICL은 데이터베이스에서 현재 명령과 의미상으로 유사하면서도 서로 다양한 사례를 함께 검색하는 'MMR(최대 주변 관련성)' 기법을 활용한다. 이후 검색된 예시와 로봇이 인식한 현장 이미지를 비전언어모델에 함께 입력해, 모호한 자연어 표현을 실제 수행 가능한 명령으로 변환한다.

실험 결과, 제안된 방법은 별도의 예시 없이 명령을 해석하는 기존 방식과 비교해 약 2.1배 향상된 성능(ChrF 기준)을 기록했다. 문장의 의미적 유사도 평가(BERTScore F1)에서도 90%대의 높은 성능을 보였다.

특히 의미적 유사성뿐 아니라 검색 결과의 다양성까지 함께 고려하는 MMR 기반 검색 방식이 단순 유사도 기반 검색보다 우수한 성능을 기록해, 로봇 명령 해석 과정에서 검색 전략의 설계가 중요하다는 점이 확인됐다.

장예린 학생은 "학부생으로서 국제 학술대회에서 좋은 결과를 얻게 돼 뜻깊다"며 "이번 수상을 원동력으로 삼아 앞으로도 인공지능 분야에 실질적으로 기여할 수 있는 깊이 있는 연구를 지속해 나가겠다"고 소감을 밝혔다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]