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성균관대 SRAI가 제주에서 개최한 ‘RespMultimodal 2026’ 국제 워크숍 현장. 사진=신뢰가능한인공지능연구단 제공 |
[대학저널 임춘성 기자] 성균관대학교(총장 유지범) 신뢰가능한인공지능연구단(연구책임자 한진영 교수)은 최근 제주국제컨벤션센터(ICC 제주)에서 국제 워크숍 'RespMultimodal 2026: The First International Workshop on Responsible Multimodal Foundation Models for Knowledge Discovery'를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되는 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단 사업의 일환으로 마련됐다.
이번 워크숍은 데이터마이닝 분야의 세계적 권위 학회인 '제32회 ACM SIGKDD(Conference on Knowledge Discovery & Data Mining) 2026'과 연계해 개최된 가운데 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단을 중심으로 국내외 연구진이 공동 조직했다. 공동 조직위원장으로는 성균관대 한진영 교수, University of South Florida의 Seungbae Kim 교수, The Pennsylvania State University 교수이자 성균관대 석학교수인 S. Shyam Sundar 교수, UCLA의 Wei Wang 교수가 참여했다.
멀티모달 파운데이션 모델의 책임성을 주제로 올해 처음 열린 이번 워크숍에는 한국, 미국, 중국, 싱가포르, 영국, 일본, 러시아, 브라질, 오스트레일리아, 인도, 이탈리아, 캐나다, 시에라리온 등 13개국에서 약 80명의 연구자가 참여했다. 특히 성균관대학교, KAIST, UCLA, Peking University, Northwestern University 등 국내외 주요 대학을 비롯해 한국전자통신연구원(ETRI), 싱가포르 A*STAR 등 연구기관과 Google, Meta 등 글로벌 기업의 연구자들이 참석해 책임 있는 멀티모달 AI를 둘러싼 국제적 논의를 이어갔다.
워크숍에서는 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM)이 데이터 분석과 지식 발견의 핵심 도구로 빠르게 활용되는 가운데 모델의 편향과 취약성, 불투명한 의사결정 과정이 연구 결과의 신뢰성에 미치는 영향이 주요 의제로 다뤄졌다. 참석자들은 공정성과 해석가능성, 강건성을 신뢰할 수 있는 데이터 기반 지식 발견을 위해 해결해야 할 핵심 기술 과제로 보고 다양한 연구 결과와 접근법을 공유했다.
프로그램은 기조강연 2편과 초청강연 2편, 스포트라이트 발표, 두 차례의 포스터 세션으로 진행됐다. 먼저 UCLA의 Yizhou Sun 교수는 'Multimodal Scientific Reasoning: Extending Foundation Models for Scientific and Engineering Discovery'를 주제로 파운데이션 모델이 다양한 형태의 정보를 종합해 복합적인 문제를 추론하고 과학·공학 분야의 새로운 발견을 지원할 가능성과 향후 연구 방향을 제시했다.
국회입법조사처 박소영 변호사는 'Legislating Responsible AI: Korea’s Basic Act and Beyond'란 주제 아래 인공지능 기본법을 중심으로 국내 AI 규범 체계를 소개하고 책임 있는 AI를 위한 정책·제도적 방향을 제시했다.
초청강연에서는 Beijing Institute of Technology의 Guo (Levick) Cheng이 지식그래프를 활용해 모델 추론의 신뢰성을 높이는 연구를, University of Technology Sydney의 Bo Peng이 사전학습 비전-언어 모델의 분포 외 데이터 탐지 성능을 향상시키는 연구를 각각 발표했다.
논문 발표 세션에서는 심사를 거쳐 채택된 22편의 연구가 두 차례의 포스터 세션을 통해 소개됐다. 각 세션에 앞서 연구의 핵심 내용을 소개하는 스포트라이트 발표가 진행됐으며, 포스터 세션에서는 멀티모달 모델의 신뢰성 평가와 편향 완화, 평가 데이터 구축, 모델 추론 등을 주제로 논의가 이어졌다.
우수 논문 시상에서는 'PubTables-QA: A Benchmark Toward Cross-Page Table Reasoning in Table Visual Question Answering'이 최우수 논문상을 수상했다. 'AIRCL: Adaptive Importance-Weighted Retrieval Contrastive Learning for Hateful Meme Detection'은 우수 논문상을, 'EviRel: Evidence-Preserving Temporal Memory for Future Social Relation Reasoning in Videos'는 장려상을 각각 받았다.
연구단은 이번 워크숍을 통해 형성된 국제 연구 네트워크를 바탕으로 참여 연구진과 공동연구 및 학술 교류를 이어갈 예정이다. 향후 제2회 RespMultimodal 워크숍 개최도 추진해 책임 있는 멀티모달 AI 연구를 지속적인 국제 연구 의제로 발전시켜 나갈 계획이다.
신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 “멀티모달 모델이 지식을 발견하고 해석하는 도구로 활용되기 시작한 만큼 모델의 편향은 연구 결과와 데이터 기반 의사결정의 편향으로 이어질 수 있다”며 “이번 워크숍을 통해 세계 각국의 학계와 연구기관, 산업계 연구자들이 한자리에서 이 문제를 논의하고 다양한 연구 성과를 공유할 수 있었다”고 전했다.
이어 “앞으로도 국제 연구자들과의 공동연구와 학술 교류를 확대해 책임 있는 멀티모달 AI 연구가 데이터마이닝 분야의 핵심 국제 연구 의제로 발전하는 데 기여할 것"이라고 말했다.
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