[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 성신여자대학교는 통계학과 강민서 석사과정생이 제1저자로 참여한 연구팀의 논문이 국제 인공지능학술대회 'AAAI(인공지능발전협회) 2026'의 메인 트랙(Main Track) 발표 논문으로 채택됐다고 29일 밝혔다.

인공지능(AI) 분야의 세계적 학술 단체인 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)는 매년 대규모 학술대회 개최를 통해 AI 분야 최신 연구와 기술·응용 사례를 공유하고 있다.

이번 'AAAI 2026'에는 세계 각국의 AI 연구자·개발자들이 제출한 3만1000여 편의 논문 중 4167편이 최종 발표 논문으로 선정됐다.

메인 트랙에 채택된 연구팀의 논문은 '조기 암기 후 쿼리: 인라이어-기억 유도 능동 이상치 탐지(Memorize Early, Then Query: Inlier-Memorization-Guided Active Outlier Detection)'다.

연구팀은 딥러닝 기반 이상치 탐지 과정에서 정상치 기억 효과(Inlier-Memorization Effect)를 활용해 탐지 성능을 향상시키는 새로운 방법론을 제시했다.

이는 기존 딥러닝 기반 이상치 탐지 기법 대비 계산 효율성과 성능을 동시에 향상시킨 접근법을 제시하며 ▲데이터 품질 관리 ▲사기 탐지 ▲네트워크 보안 등 다양한 응용 분야의 활용 가능성을 높이 평가받았다.

연구에는 성신여대 일반대학원 통계학과 강민서 석사과정생이 제1저자, 수리통계데이터사이언스학부 김동하 교수가 교신저자로 참여했다.

한편 연구 성과는 다음달 20일부터 27일까지 싱가포르에서 개최되는 'AAAI 2026 학술대회'에서 발표될 예정이다.


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