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IJCAI-ECAI 2026 국제학술대회에 참가한 국립한밭대 EcoAI Lab 연구팀이 기념촬영을 하고 있다. 왼쪽부터 장여진 대학원생, 박준성·장현석 학부생, 이상금 교수. |
[대학저널 이선용 기자] 세계적인 인공지능 국제학술대회 IJCAI-ECAI 2026에서 이상금 교수가 이끄는 EcoAI Lab 연구팀이 산업 강화학습과 양자제어 분야의 연구 성과 2편을 발표했다.
지난 8월 15~21일 독일 브레멘에서 열린 이번 학술대회에서 연구팀은 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.
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.
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.
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.
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