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전남대학교 데이터사이언스대학원 소속 대학원생들의 연구 논문 2편이 데이터마이닝 및 정보지식관리 분야의 세계적 권위를 자랑하는 국제학술대회 ‘CIKM 2026(The 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management)’ 메인 트랙에 채택됐다.

이번 학술대회에서 홍기성 석사과정생(지도교수 성진택)의 논문은 구두발표(Oral Presentation)에, 박지은 박사과정생(지도교수 최태종)의 논문은 포스터 발표(Poster Presentation)에 각각 선정됐다. 특히 두 논문 모두 학술대회의 핵심 연구 성과를 발표하는 메인 트랙에 채택돼 대학원생들이 주도한 연구의 국제적 경쟁력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다.

CIKM은 데이터마이닝, 정보검색, 지식관리, 데이터베이스, 인공지능 등 데이터 기반 컴퓨팅 분야의 최신 연구 성과를 공유하는 세계적 수준의 국제학술대회다. 올해는 11월 7일부터 11일까지 이탈리아 로마에서 개최된다.

홍기성 석사과정생이 제1저자, Botambu Collins 박사과정생이 공동저자, 성진택 교수가 교신저자로 참여한 논문 ‘BPR-Net: Bin-Resolved Temporal Responses for Frequency-Aware Prototype Routing in Spatiotemporal Forecasting’은 세계 최고 수준의 시공간 딥러닝 모델을 제안했다.

이 모델은 시간 데이터의 주파수별 특성과 공간적 관계를 함께 학습하는 것이 특징이다. 모바일 통신 트래픽, 대기질, 택시 이동량, 도로 교통량 등 4개 분야의 9개 실제 데이터셋을 활용한 실험에서 우수한 예측 성능을 보였다. 이를 통해 다양한 분야의 시공간 데이터 분석과 예측에 적용할 수 있는 기술적 가능성을 제시했다.

박지은 박사과정생이 제1저자, 최태종 교수가 교신저자로 참여한 논문 ‘Relational-View Ensemble Learning for Tabular Prediction’은 정형 데이터의 예측 성능을 높이기 위한 새로운 딥러닝 모델을 제안했다.

제안된 모델은 데이터의 전반적인 특성 간 관계뿐 아니라 개별 데이터 내부의 특성 간 상호작용, 서로 다른 데이터 간 관계까지 통합적으로 학습한다. 이를 통해 정형 데이터에 내재된 다양한 관계 정보를 효과적으로 활용하고, 인공지능 기반 예측 기술의 성능을 높일 수 있는 새로운 접근법을 제시했다.

이번 논문 2편의 채택은 전남대학교 데이터사이언스대학원이 시공간 데이터 예측과 정형 데이터 분석 등 다양한 인공지능 연구 분야에서 국제적 수준의 연구 역량을 인정받은 성과다. 특히 대학원생들이 각 논문의 제1저자로 연구를 주도하고, 세계적 권위의 국제학술대회 메인 트랙에서 연구성과를 발표하게 됐다는 점에서 차세대 인공지능 연구 인재 양성 측면에서도 의미가 크다.

나명환 데이터사이언스대학원장은 “이번 성과는 대학원생들이 주도한 연구가 국제적인 학술 무대에서 경쟁력을 인정받았다는 점에서 뜻깊다”며 “앞으로도 학생들이 창의적이고 도전적인 연구를 수행하며 국제적 연구 역량을 키워나갈 수 있도록 우수한 연구 환경을 조성하고, 대형 재정지원사업을 바탕으로 국제공동연구와 학술 교류를 적극 확대해 나가겠다”고 말했다.