이성림 교수, 2026년 한국소비자정책교육학회 하계학술대회 우수 포스터논문상 수상

소비자학과/소셜이노베이션융합전공 이성림 교수님께서 2026년 한국소비자정책교육학회가 주관한 하계학술대회에서 '기술낙관주의가 소비자의 저탄소 소비행동에 미치는 영향: 책임회피와 개인적 규범의 매개효과'라는 내용으로 우수 포스터논문상을 수상하였습니다. 진심으로 축하드립니다!

박사과정생 이슬이(지도교수: 성지현) 2026년 한국보육지원학회 춘계학술대회 우수 포스터 발표 논문상 수상

2026년 한국보육지원학회가 주관한 춘계학술대회에서 '출산 전·후 어머니가 인식하는 부부갈등의 변화: 출생 순위에 따른 종단적 차이'라는 내용으로 우수 포스터 발표 논문상을 수상하였습니다. 본 논문은 이슬이(아동·청소년학과 영유아 교육 및 보육파트/소셜이노베이션융합전공 박사과정)이 저자로, 성지현 교수가 교신저자로 참여하였습니다. 진심으로 축하드립니다!

석사과정생 이남준(지도교수: 김재광) 논문 The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track에 게재 승인

main Lab. 연구실 (지도교수: 김재광) 논문이 Top-tier 국제학술대회 The 2026 ACM Web Conference (WWW) Research Track에 게재 승인되었습니다. 논문은 26년 4월 두바이에서 발표될 예정입니다. "FCRLLM: Aligning LLM with Collaborative Filtering for Long-tailed Sequential Recommendation" 논문은 허병문 (인공지능융합학과 박사과정), 이남준 (인공지능융합학과 석사과정), 김선아 (소프트웨어학과 석사과정) 이 저자로 참여하였고 김재광 교수가 교신저자로 참여하였습니다. 이 연구는 상호작용 데이터가 부족한 Long-tailed 사용자 및 아이템에서의 추천 문제를 해결하기 위해, 거대언어모델(LLM)의 풍부한 의미론적(Semantic) 지식과 기존의 협업 필터링 신호를 결합한 FCRLLM 프레임워크를 제안합니다. 핵심 기술인 '플립드 클래스룸(Flipped Classroom)' 메커니즘은 협업 표현과 의미론적(Semantic) 표현이 서로 스승과 제자의 역할을 교차 수행하며 동적으로 정렬(aligned) 되도록 유도합니다. 이 과정에서 홉필드 네트워크 기반의 에너지 함수를 활용하여 두 양식 간의 어텐션 패턴 차이를 최소화하고 상호 보완적인 학습을 가능하게 합니다. 제안 방법은 세 개의 실제 데이터셋을 활용하여 실험하였고, 그 결과 제안 방법이 아이템의 인기나 사용자의 활동 수치와 관계없이 추천 성능을 일관되게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 서로 다른 차원의 정보들을 양방향 교사-학생 구조로 통합함으로써 더욱 정교하고 다양한 추천 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다.