글로벌융합학부 어르시니어 팀(박하윤,유예린,이주하,) 한국철도공사 사장상 우수상 수상

<글로벌융합학부생 3명 「2026년 국토교통 데이터 활용 경진대회」 우수상 수상> - 데이터마이닝실습 수업 기반으로 고령자 교통 접근성 개선 위한 데이터 기반 DRT 서비스 제안- 박하윤(인공지능융합전공), 유예린(인공지능융합전공), 이주하(데이터사이언스융합전공) 지난 7월21일(화) 본교 글로벌융합학부 박하윤(팀장), 유예린, 이주하 학생이 팀(어르시니어)을 이뤄 「2026년 국토교통 데이터 활용 경진대회」에서 우수상(한국철도공사 사장상)을 수상하는 성과를 거두었습니다. 이번 경진대회는 국토교통 분야의 공공데이터를 활용하여 국민 생활과 밀접한 사회문제를 해결하고, 데이터 기반의 혁신적인 정책 및 서비스 아이디어를 발굴하기 위해 마련되었습니다. 박하윤 학생 외 2인은 「노인복지시설 중심 DRT 배차 자동화 프로그램」을 주제로 고령자의 노인복지시설 접근성을 개선하기 위한 데이터 기반 교통서비스를 제안하였으며 단순히 “시설이 있다 = 이용할 수 있다”는 관점에서 벗어나 버스·지하철 접근성, 경사도, 시설 밀도 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석하여 ‘노인 친화 실질 접근성 지수(EAI)’를 산출하였습니다. 이를 바탕으로 접근성이 취약한 지역을 분석하고, IDW 공간보간을 활용해 서울시 내 취약지역을 도출하였습니다. 또한 추출된 취약 격자는 실제 차량이 접근할 수 있는 도로망 위로 보정하고 기존 정류장과의 중복성 및 후보 간 과밀 여부를 고려해 가상정류장 후보를 정제하였습니다. 최종적으로 평상시에는 기본 노선을 운행하고 호출이 발생할 경우 해당 지점을 경유하는 준다이나믹 DRT(Demand Responsive Transit) 운영 방식을 제안했습니다. 고령자의 이용 편의를 고려하여 큰 버튼과 음성 호출을 중심으로 한 간편한 앱 UI도 함께 설계했습니다. 이번 수상작은 2026학년도 1학기 데이터마이닝실습(DSC3009 정미나교수) 수업에서 진행한 팀 프로젝트를 기반으로 발전시킨 결과물이라는 점에서도 의미가 있습니다. 학생들은 수업에서 배운 데이터 수집 및 전처리, 분석, 시각화, 결과 해석 등의 과정을 실제 공공데이터에 적용하고, 분석 결과를 사회문제 해결을 위한 정책 및 서비스 아이디어로 발전시켰습니다. 특히 데이터마이닝의 기본 개념과 다양한 분석 방법을 바탕으로 주어진 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 도출하는 방법을 익힐 수 있었습니다. 또한 Python/R 기반 실습과 팀 프로젝트를 통해 분석 결과를 해석하고 시각화하여 이를 실제 문제 해결 아이디어로 연결하는 경험을 할 수 있었습니다. 서울시 버스정류장, 지하철 편의시설, 수치표고모델(DEM), 노인복지시설 등 다양한 공공데이터를 결합하여 노인복지시설 접근성을 정량적으로 측정하고 이를 바탕으로 가상정류장 후보와 DRT 배차 아이디어로 확장하였습니다. 이번 성과를 통해 교과목에서 습득한 데이터 분석 역량을 실제 공공문제 해결과 사회적 가치 창출로 확장하는 의미 있는 경험을 쌓았습니다. (수업중에는 국토·교통 데이터를 분석하는 방향을 설정하고, 교수님께 프로젝트 주제와 분석 방법에 대한 피드백을 받으며 문제의식과 분석 구조를 구체화했습니다. 종강 이후 공모전 준비 과정에서도 교수님께서 추가로 조언해주신 덕분에 단순한 데이터 분석 결과를 정책·서비스 제안으로 연결하는 방향을 더 명확히 정리할 수 있었습니다.) 글로벌융합학부는 앞으로도 학생들이 수업에서 배운 지식과 데이터를 실제 사회문제 해결에 적용하고 공모전 및 학술활동 등을 통해 연구·실무 역량을 강화할 수 있도록 다양한 교육 및 활동을 지원할 예정입니다. [수상소감] 박하윤: 학교 수업의 팀 프로젝트에서 시작해 여러 번의 회의와 수정을 거쳐 낸 작품으로 수상까지 할 수 있어서 매우 기쁩니다. 무엇보다도 대회를 준비하며 함께 머리를 싸맨 팀원들과 여러 차례 피드백을 주시고 아이디어를 발전시키는 데 도움을 주신 정미나 교수님께 감사드립니다. 대회를 준비하는 내내 고령화 사회를 넘어 초고령화 사회로 진입해 점점 늘어나는 어르신들께 실질적으로 도움이 될 수 있는 정책이 무엇일지 깊이 고민해볼 수 있었습니다. 비록 정책 제안 부문에 출품하기는 했지만, 아이디어를 구상하는 데만 그치는 것이 아니라 실제 제도 개선을 위한 토대가 되었으면 좋겠습니다. 유예린: 개인적으로 이번 수상은 정미나 교수님의 데이터마이닝실습 수업에서 배운 내용을 실제 공모전으로 확장해볼 수 있었다는 점에서 더욱 뜻깊었습니다. 수업 내용 자체도 데이터 수집, 분석, 시각화, 해석까지 매우 알찼고 수업 시간 중 주제와 분석 방향에 대해 주신 피드백이 프로젝트를 구체화하는 데 큰 도움이 되었습니다. 특히 종강 이후에도 공모전 출품을 위해 추가 피드백을 적극적으로 해주신 덕분에 팀원들과 더 열심히 준비해볼 수 있었습니다. 좋은 수업과 세심한 지도 덕분에 의미 있는 결과까지 얻을 수 있어 진심으로 감사드립니다. 이주하: 정미나 교수님의 수업과 실습과제를 통해 데이터 전처리부터 모델링까지의 방법론적인 내용을 배울 수 있었습니다. 기말 프로젝트에서는 이렇게 배운 내용을 직접 적용해볼 수 있었는데, 주제 선정 단계부터 세세한 피드백을 주셔서 프로젝트의 방향성을 점점 구체화해나갈 수 있었습니다. 진행 중 막히는 부분이 있을 때마다 교수님께 피드백을 요청하면 늘 자세하고 꼼꼼한 조언을 해주셨고, 그 덕분에 다양한 시도를 거쳐 결과물을 완성할 수 있었습니다. 뿐만 아니라 공모전 1차 합격 발표가 종강 시점과 맞물렸는데 종강 이후에도 시간을 내어 지도해주신 덕분에 기말 프로젝트를 발전시켜 공모전 최종 결과물로 완성할 수 있었습니다. 정미나 교수님께 진심으로 감사드립니다.

신뢰가능한인공지능연구단(지도교수: 한진영), KDD 2026서 <국제 워크숍: RespMultimodal 2026> 개최 (08.09. 일)

본 교의 신뢰가능한인공지능연구단(연구책임자 한진영 교수)이 오는 8월 9일 제주국제컨벤션센터(ICC 제주)에서 국제 워크숍 「RespMultimodal 2026: The First International Workshop on Responsible Multimodal Foundation Models for Knowledge Discovery」를 개최합니다. 이번 워크숍은 데이터마이닝 분야의 세계적 권위 학회인 ACM SIGKDD 2026과 연계해 열리며, 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단을 중심으로 국내외 연구진이 공동으로 조직했습니다. 한진영 교수와 University of South Florida의 Seungbae Kim 교수, The Pennsylvania State University의 S. Shyam Sundar 교수, University of California, Los Angeles의 Wei Wang 교수가 공동 조직위원장(General Chair)을 맡았습니다. 멀티모달 파운데이션 모델의 책임성을 주제로 올해 처음 개최되는 국제 워크숍으로, KDD 2026이 국내에서 열리는 것을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI에 관한 국제적 논의의 장을 마련했다는 데 의미가 있습니다. 워크숍은 텍스트와 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 처리하는 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM)이 데이터 분석과 패턴 요약, 가설 생성의 핵심 도구로 자리 잡아가는 흐름에 주목합니다. 특히 모델의 편향과 취약성, 불투명한 의사결정 과정이 연구자가 데이터에서 무엇을 발견하고 어떻게 해석하는지에까지 영향을 미칠 수 있다는 문제의식에서 출발합니다. 공정성과 해석가능성, 강건성을 추상적인 윤리 담론에 머무르지 않고 데이터 기반 지식 발견의 신뢰성을 좌우하는 핵심 기술 과제로 다룬다는 것이 이번 워크숍의 기획 취지입니다. 프로그램은 기조강연 2편과 초청강연 2편, 스포트라이트 발표, 두 차례의 포스터 세션으로 구성됩니다. 첫 번째 기조강연에서는 University of California, Los Angeles의 Yizhou Sun 교수가 'Multimodal Scientific Reasoning: Extending Foundation Models for Scientific and Engineering Discovery'를 주제로, 파운데이션 모델을 과학·공학 분야의 발견 과정으로 확장하기 위한 멀티모달 추론 연구를 소개합니다. 두 번째 기조강연에서는 국회입법조사처 박소영 변호사가 'Legislating Responsible AI: Korea's Basic Act and Beyond'를 통해 인공지능 기본법을 중심으로 한 국내 AI 규범 체계와 향후 과제를 짚습니다. 초청강연에서는 Beijing Institute of Technology의 Guo (Levick) Cheng 교수가 지식그래프를 활용해 모델 추론의 충실성과 완결성을 높이는 방법론(Faico: Faithful and Complete Knowledge Graph Augmented Reasoning)을, University of Technology Sydney의 Bo Peng 교수가 사전학습된 비전-언어 모델의 분포 외 데이터 탐지 성능을 편향 보정을 통해 개선하는 연구(Debiased Negative Mining Improves Out-of-distribution Detection with Pre-trained Vision-Language Models)를 각각 발표할 예정입니다. 포스터 세션에서는 심사를 거쳐 채택된 22편의 논문이 두 세션에 걸쳐 발표됩니다. 각 연구의 핵심 내용을 짧게 소개하는 스포트라이트 발표도 함께 진행되며, 폐회에 앞서 우수 논문 시상식이 열립니다. 조직위원회에는 공동 조직위원장인 한진영 교수, Seungbae Kim 교수, S. Shyam Sundar 교수, Wei Wang 교수를 비롯해 Indiana University의 Haewoon Kwak 교수와 Jisun An 교수, 성균관대 홍성은 교수와 최윤석 교수, 국회입법조사처 박소영 변호사, 네이버 AI Lab 이승현 박사, 성균관대 김도하 박사가 참여합니다. 신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 "멀티모달 모델이 지식을 발견하고 해석하는 도구로 활용되기 시작한 만큼, 모델의 편향은 연구 결과와 데이터 기반 의사결정의 편향으로 이어질 수 있다"며 "국내에서 개최되는 KDD 2026을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI 연구가 데이터마이닝 분야의 핵심적인 국제 연구 의제로 자리 잡는 데 기여하고자 한다"고 밝혔습니다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되는 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단 사업의 일환으로 마련됐으며, 자세한 프로그램과 발표 논문은 공식 홈페이지(respmultimodal2026.github.io)에서 확인할 수 있습니다.

신뢰가능한 인공지능 연구단(지도교수: 한진영), 멀티모달 시대의 ‘책임 있는 AI’ 국제 심포지엄 성료

우리 대학의 신뢰가능한인공지능연구단(지도교수: 한진영) 주관으로 지난 7월 14일 인문사회과학캠퍼스 국제관 5층 R&E 라운지에서 「2026 International Symposium on Responsible AI」를 성황리에 개최하였습니다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 후원으로 마련된 이번 심포지엄은, AI가 텍스트를 넘어 이미지와 상황 맥락까지 함께 이해하는 멀티모달 단계로 빠르게 확장되는 흐름에 주목했습니다. 모델이 사진 속 인물과 장면을 해석하는 과정에서 성별, 인종, 민족 등 사회적 단서에 근거한 왜곡된 판단을 내릴 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 이러한 위험을 어떻게 진단하고 설계 단계에서 줄여나갈 것인지를 기술과 사회 양측의 시각에서 함께 짚는 자리로 구성되었습니다. 행사는 네 편의 기조강연을 중심으로 진행되었습니다. 성균관대 석학교수이자 지능형멀티미디어연구센터장인 시앰선더(S. Shyam Sundar) 교수(The Pennsylvania State University, Center for Socially Responsible AI 소장)는 알고리즘 편향에 대응하는 열쇠로 이용자의 미디어 리터러시를 제시하며, 기술적 보정에만 기대지 않고 이용자의 판단 역량을 키우는 접근의 필요성을 강조하였습니다. 이어 University of South Florida의 Seungbae Kim 교수는 생성형 AI가 만들어내는 정교한 가짜뉴스를 사례로 삼아, AI가 ‘설득력 있게 거짓을 말하는’ 능력이 책임 있는 AI 연구에 던지는 함의를 분석했습니다. 성균관대 송하연 교수는 이용자의 선호를 그대로 따르는 설계를 넘어 인간의 존엄성과 웰빙을 중심에 두는 AI 설계 원칙을 제안하였으며, Nanyang Technological University의 Jaehong Yoon 교수는 멀티모달 파운데이션 모델의 안전성과 책임성을 확보하기 위한 최신 연구 동향을 소개했습니다. 국내외 교수 및 학생 연구자 100여 명이 참석한 이번 행사는 인간 중심의 신뢰가능한 인공지능 실현을 위한 담론을 형성하고, 미래 기술의 윤리적 기준 마련을 위한 공감대를 넓히는 계기가 되었습니다. 아울러 이날 행사에서는 지난 6월 개최된 ‘2026 성균관대학교 멀티모달 AI Bias 챌린지’의 시상식과 상위 3개 팀의 수상 발표가 함께 진행되었습니다. 성균관대 지능형멀티미디어연구센터, 딥페이크연구센터, 실감미디어공학과가 주최하고 신뢰가능한인공지능연구단이 주관한 이번 대회에는 전국 대학(원)생 524명, 263팀이 참가했습니다. 대회는 이미지-텍스트 기반 질의응답 과제 단일 트랙으로 운영되어, 참가자들은 근거가 분명한 문항에서는 정확한 선택지를 예측하고 판단에 필요한 정보가 충분하지 않은 경우에는 섣불리 추론하지 않는 모델을 개발하였습니다. 정확도 향상에 초점을 맞추는 기존 경진대회와 달리, 성별과 인종, 민족 등 사회적 단서에 따라 AI의 판단이 달라지는 문제를 정면으로 다루었다는 점에서 차별화됩니다. 참가자들은 기술적 역량과 사회적 감수성을 동시에 요구받는 과제를 통해, AI 편향이라는 사회적 문제를 공학적 해법으로 풀어내는 경험을 쌓을 수 있었습니다. 신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 “멀티모달 AI가 사람과 상황을 해석하는 단계로 발전하면서, 편향은 단순한 성능 문제가 아니라 실제 판단과 의사결정에 영향을 미치는 핵심적인 신뢰성 문제로 떠올랐다”며 “앞으로의 AI는 정확한 답을 내는 것뿐 아니라 판단의 근거를 제시하고, 정보가 충분하지 않을 때는 섣부른 추론을 유보할 수 있어야 한다. 이번 심포지엄과 챌린지가 기술적 성능과 사회적 책임을 함께 평가하는 새로운 기준을 만들어가는 출발점이 되기를 기대한다”고 밝혔습니다.

글로벌융합학부 학부생 2명, 2026 대통령과학장학생 선정

본교 학부생 3명과 대학원생 3명이 2026년 대통령과학장학생에 선정됐다. ▲ (상단 왼쪽부터) 학부생 이채연·최정우·유예린, (하단 왼쪽부터) 대학원생 이진형·박희원·조영찬 한국장학재단과 과학기술정보통신부는 이공계 최우수 인재들이 세계 최고 수준의 연구인력으로 성장할 수 있도록 지원하기 위해 2026년 대통령과학장학생 신규 장학생으로 학부생 157명, 대학원생 120명 등 총 277명을 선발했다. 이번 선발에서 본교는 학부생 3명과 대학원생 3명 등 총 6명의 장학생을 배출했다. 대통령과학장학금은 뛰어난 학업 성취와 연구역량, 성장 가능성을 갖춘 이공계 우수 인재를 발굴·지원하는 국가 장학사업으로, 미래 과학기술을 이끌 핵심 인재를 육성하기 위해 운영되고 있다. 올해 대학원 대통령과학장학생은 2,651명이 지원해 약 22대 1의 경쟁률을 기록했으며, 학부 대통령과학장학생도 618명이 지원해 약 4대 1의 경쟁률을 보였다. 선발은 서류심사와 심층면접을 거쳐 연구역량과 학업 성취도, 발전 가능성 등을 종합적으로 평가해 이루어졌다. 최종 선발된 대학원 대통령과학장학생에게는 대통령 명의의 장학증서와 함께 석사과정생은 연 1,800만 원, 박사과정생은 연 2,400만 원의 장학금이 지원된다. 학부 대통령과학장학생에게는 대통령 명의의 장학증서와 등록금 전액, 학기당 250만 원의 학업장려비가 지원된다. 2026 대통령과학장학생 본교 선정자 - 학부생: 이채연(컴퓨터교육과 24), 최정우(인공지능융합전공 22), 유예린(인공지능융합전공 24) - 대학원생: 이진형(기계공학과 22), 박희원(전자전기컴퓨터공학과 26), 조영찬(반도체융합공학과 25)