사진설명: (왼쪽부터) 국립한밭대학교 컴퓨터공학과 김지훈, 길기훈 학부생, 이상금 지도교수

국립한밭대학교(총장 오용준) 컴퓨터공학과와 인공지능소프트웨어학과 학부 연구팀이 지난 19일 열린 2026년 한국통신학회 동계종합학술발표회에서 나란히 학부우수논문상(장려상)을 수상했다. 학부생 중심의 연구 성과로 산업 현안과 첨단 인공지능(AI) 기술을 아우르는 연구 역량을 입증했다는 평가다.

이번 성과는 AI 기반 지능형 상담 시스템과 인공지능 모델 경량화라는 서로 다른 분야에서 이뤄져 더욱 주목된다.

컴퓨터공학과 김지훈·길기훈 학생과 이상금 교수 연구팀은 ‘비용 효율적인 지능형 AICC를 위한 자가 진화형 4계층 정규화 게이트’ 연구로 수상의 영예를 안았다.

연구팀은 인공지능 컨택센터(AICC) 환경에서 MZ세대 신조어와 비정형 텍스트로 인해 상담 정확도가 떨어지고 운영 비용이 증가하는 문제에 주목했다.

이를 해결하기 위해 ▲Static(해시) ▲Semantic(벡터) ▲Reasoning(LLM) ▲Evolution(피드백)으로 구성된 ‘4계층 자가 진화형 정규화 프레임워크’를 제안했다.

이 프레임워크는 입력 텍스트의 복잡도에 따라 처리 계층을 동적으로 배분하는 구조다. 빈번히 등장하는 은어는 저지연 방식으로 처리하고, 복잡한 변형어나 문맥 해석이 필요한 경우에는 거대언어모델(LLM)을 활용한다. 특히 상위 계층의 추론 결과를 하위 계층으로 전이해 시스템이 스스로 업데이트되는 구조를 구현함으로써 비용 대비 효율을 높였다.

이상금 지도교수는 “학부 단계에서 산업 현안을 반영한 실질적 문제 해결 연구를 수행해 수상으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 인공지능 기반 지능형 시스템 연구를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

사진설명: (왼쪽부터) 국립한밭대학교 인공지능소프트웨어학과 최범영, 조성환 학부생, 정의림, 김영동 교수

인공지능소프트웨어학과 최범영·조성환 학생과 정의림·김영동 교수 연구팀은 ‘VA-QKD: 가상 앵커를 이용한 효율적인 One-Shot W2A2 양자화’ 연구로 학부우수논문상을 받았다.

이번 연구는 AI 모델 경량화 분야에서 널리 활용되는 양자화 지식 증류 기법을 개선한 것이 핵심이다. 연구팀은 교사(teacher) 모델의 출력을 양자화한 뒤 이를 활용해 학생(student) 모델을 학습시키는 새로운 방식을 제안했다.

해당 기법은 이미지 인식 과제에서 기존 양자화 증류 방식보다 우수한 성능을 보이며, 경량 모델의 정확도 저하 문제를 효과적으로 완화했다는 평가를 받았다.

논문을 지도한 정의림·김영동 교수는 “우리 학부생들이 다양한 학술대회에서 우수성을 입증하고 있어 매우 자랑스럽다”며 “앞으로 더 복잡한 시각모델과 언어모델로 연구 범위를 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.

이번 수상은 학부생 중심 연구가 실질적인 산업 문제 해결과 첨단 AI 기술 발전에 기여할 수 있음을 보여준 사례로, 향후 국립한밭대학교의 인공지능 연구 경쟁력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다