[대구=뉴시스] 박준 기자 = 대구경북과학기술원(DGIST) 나노기술연구부 이상철 책임연구원 연구팀은 사용자 데이터 삭제 이후 추천 성능이 크게 저하되는 사용자군을 자동으로 찾아 보정하는 AI(인공지능) 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀은 그래프 신경망(GNN) 기반 추천시스템에서 일부 사용자들이 다른 사용자군을 연결하는 구조적 역할을 하며 이들의 데이터 삭제가 주변 사용자들의 추천 성능에도 영향을 줄 수 있음에 주목했다.
이를 바탕으로 데이터 삭제 후 가장 큰 영향을 받은 사용자군을 자동으로 찾아 선택적으로 추가 학습하는 보정 기술 Ada-Comp(Adaptive Compensation·데이터 삭제 후 영향 보정 알고리즘)를 제안했다.
이번 연구는 머신 언러닝의 관점을 기존의 삭제 대상 사용자의 정보를 얼마나 잘 제거했는가에서 그 과정이 다른 사용자에게 어떤 영향을 미치는가까지 확장했다는 점에서 의미가 있다.
개인정보 삭제를 충실히 반영하면서도 특정 사용자군에 예상치 못한 성능 저하가 집중되지 않도록 하는 새로운 접근법도 제시했다.
이상철 책임연구원은 "이번 연구가 머신 언러닝 이후 발생할 수 있는 사용자군별 성능 격차를 줄이는 새로운 방향을 제시할 것"이라고 말했다.
한편 정유진 학부연구생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 ACM KDD Undergraduate Consortium(KDD-UC ’26)에 단 28편만 선정된 연구 중 하나로 이달 제주에서 발표됐다.
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