교육/연구
컴퓨터공학과 이상금 교수 연구팀, IJCAI-ECAI 2026 국제 인공지능 학술대회에서 산업·양자 AI 연구 성과 발표
작성자기획과 조회수109 등록일2026-08-21
- AI4Tech 특별트랙과 GLOW 국제워크숍에서 논문 2편 발표
- 산업 강화학습 안전 배포 및 물리 기반 양자제어 기술 제안
□ 우리 대학 컴퓨터공학과 이상금 교수가 이끄는 EcoAI Lab 연구팀이 지난 15일부터 21일까지 독일 브레멘에서 열린 세계적인 인공지능 국제학술대회 IJCAI-ECAI 2026에서 산업 강화학습과 양자제어 분야의 연구 성과 2편을 발표하며 주목을 받았다고 전했다.
○ IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)는 인공지능 분야의 최신 이론과 기술을 공유하는 세계적인 국제학술대회로, 올해는 제29회 유럽인공지능학술대회(ECAI)와 공동으로 개최됐다.
□ 연구팀은 이번 학술대회의 AI4Tech 특별트랙에서 ‘DEPLOY-RL: Active Boundary Discovery and Conservative Certification for Deployable Reinforcement Learning in Safety-Critical Continuous Processes’라는 연구 성과를 구두 및 포스터로 발표했다.
○ 장여진 대학원생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 화학·제조·에너지와 같이 안전이 중요한 연속공정에 강화학습 정책을 실제로 적용할 때 발생하는 ‘배포 신뢰성’ 문제를 다뤘다.
○ 기존 강화학습 정책은 시뮬레이션에서 우수한 성능을 보이더라도 실제 공정에 배포했을 때의 안전성을 충분히 보장하기 어렵다는 한계가 있었다.
○ 연구팀은 이를 해결하기 위해 학습된 정책의 안전성을 배포 전에 검증하는 인증 프레임워크인 ‘DEPLOY-RL’을 제안했다.
○ DEPLOY-RL은 실패 가능성이 높은 경계 영역을 집중적으로 탐색하고, 검증 결과에 따라 정책을 ‘배포(Deploy)·거부(No-Deploy)·유보(Abstain)’로 판정한다.
○ 또한, 기존 PID·MPC 제어기 기반의 안전 폴백(fail-safe fallback)을 함께 구성해 검증이 불충분하거나 위험 가능성이 있는 경우 기존 제어 체계로 전환할 수 있도록 했다.
○ 이번 연구에는 국립한밭대 백민우·길기훈 대학원생, 정민성·박범도·장현석·박준성 학·석사 통합과정생, 권우현 졸업생, 이상금 교수와 한국과학기술원(KAIST)의 Neha Sengar·Andres Saurez 연구진이 공동저자로 참여했으며, IJCAI-ECAI 2026 공식 학회 논문집에 등재된다.
□ 아울러 국립한밭대 EcoAI Lab 연구팀은 IJCAI-ECAI 2026과 함께 열린 ‘제4회 개방형 환경에서 제한된 자원을 활용한 일반화 국제워크숍(GLOW@IJCAI 2026)’에서도 양자제어 분야의 연구 성과를 포스터로 발표했다.
○ 박준성 학·석사 통합과정생이 제1저자로 참여한 ‘When Curriculum Becomes Critical: Automated Physics-Grounded Task Progressions for Open Quantum Control’ 연구는 물리 법칙을 반영한 학습과제를 자동으로 구성하고, 학습 상태에 따라 과제 난도를 단계적으로 높이는 커리큘럼 강화학습 방법을 제안했다.
○ 해당 연구는 제한된 학습 자원과 복잡한 물리적 제약이 존재하는 개방형 양자제어 환경에서 강화학습 정책의 학습 효율과 안정성을 높일 수 있는 가능성을 제시했다.
□ 이상금 교수는 “이번 성과는 대학원생과 학·석사 통합과정생들이 산업 강화학습과 양자 AI 분야의 실제 문제를 주도적으로 연구하고, 그 결과를 세계적인 학술대회에서 발표했다는 점에서 의미가 크다”며, “앞으로도 학생들이 국제적인 연구 경험과 산업 문제 해결 역량을 갖춘 인재로 성장할 수 있도록 적극적으로 지원하겠다”고 전했다.