AI 연구

동국대 연구팀, NeurIPS 2026에 샘플 선택 논문 채택

전자신문 SW·2026-11-09

요약

동국대 산업시스템공학과 손영두 교수 연구팀의 논문 '준비도 인식 기반 샘플 선택 방법'이 AI 학회 NeurIPS 2026에 최종 채택됐다. 연구는 경상국립대 이상호 교수, 뉴욕대 그로스만 의과대학 도형록 교수와의 공동연구로 진행됐다. 데이터 수가 불균형한 상황에서 레이블 오류에 강건한 새로운 학습 방법을 제시했다. AI 학습 데이터에는 잘못된 레이블이 할당되는 경우가 있다는 문제의식에서 출발했다.

큐레이터 노트

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국내 연구진이 해외 대학과 공동연구로 세계적 권위의 AI 학회에 논문을 올린 사례로, 데이터 레이블 품질 문제는 AI 모델 신뢰성과 직결되는 기초 연구 영역이다.

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학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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