Исследователи Университета Чунань представили пять статей на международной конференции CIKM 2026

중앙대학교(총장 박세현) 소프트웨어대학 연구진이 Top-Tier 데이터마이닝 및 정보·지식관리 국제학술대회인 CIKM 2026(The 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management)에서 총 5편의 논문을 발표한다. CIKM은 데이터마이닝, 정보검색, 지식관리, 데이터베이스 등 데이터 기반 컴퓨팅 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 세계적인 국제학술대회다. 올해 CIKM 2026은 11월 이탈리아 로마에서 개최된다. 이번 성과는 소프트웨어대학 내 여러 연구실이 지식그래프, 대규모 언어모델, 데이터 품질, 생성모델, 추천시스템 등 데이터마이닝과 정보·지식관리 분야의 다양한 핵심 연구 주제에서 고르게 국제적 연구 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 크다. 김무철 교수 연구팀은 총 2편의 논문이 채택됐다. 한국어와 같은 교착어의 형태소 정보를 언어모델에 효과적으로 반영하는 방법을 제안해Full Research Papers Track의Oral Presentation에 선정됐다. 또 다른 연구에서는 대규모 언어모델의 학습 데이터를 선별하는 품질 필터가 문서의 구조에 따라 서로 다른 평가를 내릴 수 있음을 규명했다. 고윤용 교수 연구팀은‘PROBE-Web’ 연구를Demonstration Track에서 발표한다. 지식그래프 완성 모델을 다양한 관점에서 분석하고 비교할 수 있는 상호작용형 평가 시스템을 제안한 연구로, 모델의 특성과 장단점을 보다 체계적으로 탐색할 수 있는 환경을 제시했다. 조윤식 교수 연구팀은 콘텐츠 플랫폼WATCHA와의 공동연구를 통해 추천시스템 분야의 성과를 거뒀다. 협업 필터링 과정에서 나타나는 편향 문제를 분석하고 이를 개선하기 위한 새로운 학습 방법을 제시해 학술적 연구와 산업 현장의 문제를 연결한 산학협력 성과를 창출했다. 이환희 교수 연구팀은LG AI연구원과의 독자 파운데이션 모델 개발 사업 연구 인턴십을 통해, 기존의 스토리 중심 창의적 글쓰기 데이터를 다양한 장르로 확장한 연구 성과를 발표한다. 장르별 특성을 활용한 데이터 확장 기법을 바탕으로 생성 모델의 창의적 글쓰기 역량을 폭넓은 영역으로 확장할 수 있는 계기를 마련했다. 이번 CIKM 2026 논문 5편 채택은 중앙대학교 소프트웨어대학의 연구 역량이 특정 분야나 연구실에 국한되지 않고 데이터마이닝을 중심으로 지식그래프, 언어모델, 데이터 품질, 생성모델, 추천시스템 등으로 폭넓게 확장되고 있음을 보여주는 성과다. 특히 학생 연구자들이 주저자로 핵심 연구에 주도적으로 참여하고, 대학 연구실과 산업체 간 공동연구까지 국제적 성과로 이어졌다는 점에서도 의미가 있다. 박상오 소프트웨어대학 학장은 “CIKM 2026 논문 5편 채택은 우리 대학의 데이터마이닝 분야에서 탄탄한 연구 저변과 세계적 수준의 연구 경쟁력을 보여주는 성과”라며“앞으로도 세계 무대에서 인정받는 연구 성과가 지속될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. <이 기사는 대학이 제공한 정보기사로, 한겨레의 의견과 다를 수 있습니다>