한국외대 이준현 교수, AI 학회 논문 4편 채택

박호수 기자

입력 2026.10.12 07:24

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세계 3대 AI 학회서 연구성과 인정

한국외국어대학교 컴퓨터공학부 이준현 교수가 교신저자로 참여한 논문 4편이 세계 3대 인공지능(AI) 학회인 ICLR 2026, ICML 2026, NeurIPS 2026에 잇따라 채택되는 성과를 거뒀다.

이준현 한국외국어대학교 컴퓨터공학부 교수. 한국외국어대학교

ICLR, ICML, NeurIPS는 인공지능과 머신러닝 분야에서 세계적인 권위를 인정받는 국제학술대회다.

세계 각국의 대학과 글로벌 기업 연구진이 최신 연구성과를 발표하는 자리로, 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다.

이 교수는 올해 ICLR과 ICML에 각각 1편, NeurIPS에 2편 등 총 4편의 논문을 교신저자로 발표하며 세계 3대 AI 학회 모두에서 연구성과를 인정받았다.

특히 AI의 추론 능력 평가부터 다중 AI 협업, 모델 간 정보교환, 경량화 기술까지 폭넓은 분야에서 연구 경쟁력을 입증했다.

이번 성과는 LG AI Research, 미국 일리노이대학교 시카고(UIC), Capital One AI Foundations, 중앙대학교 등 국내외 대학 및 산업계 연구진과의 공동연구를 통해 이뤄졌다.

ICLR 2026에 채택된 논문은 AI 모델의 실제 추론 능력을 보다 정확하게 평가하는 새로운 방법론을 제시했다.

기존의 고정된 평가 문제에서 벗어나 AI 에이전트가 스스로 새로운 문제를 만들고 난도를 높여가며 모델의 추론 능력을 검증하는 방식이다.

빠르게 발전하는 AI 기술의 성능을 지속적이고 유연하게 평가할 수 있다는 점에서 주목받았다.

ICML 2026 연구에서는 여러 AI가 협업하는 과정에서 발생하는 비효율성을 개선했다.

모든 문제에 대해 AI들이 토론하는 기존 방식과 달리, 답변에 대한 확신이 낮을 때만 토론하도록 설계해 성능을 유지하면서도 계산 비용을 단일 AI 사용 수준에 가깝게 줄이는 방법을 제안했다.

NeurIPS 2026에는 AI 모델 간 효율적인 정보교환과 모델 경량화에 관한 논문 2편이 채택됐다.

첫 번째 연구는 서로 다른 대규모언어모델(LLM)이 자연어로 정보를 전달하는 대신 내부 정보를 직접 교환하도록 하는 기술이다.

이를 통해 AI 간 협업 성능을 높이는 동시에 통신 시간을 기존 대비 약 11분의 1 수준으로 단축했다.

두 번째 연구는 AI 모델의 크기를 줄이면서도 의료·법률·금융 등 주요 분야의 핵심 지식을 보호하는 압축 기술을 제안했다.

모델 경량화 과정에서 중요한 지식과 성능이 손실되는 문제를 최소화할 수 있는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 크다.

이 교수는 이 밖에도 고려대학교 연구진과 함께 자연어처리 분야의 주요 국제학술대회인 EMNLP 2026 Findings와 SCI(E)급 국제학술지 'Information Sciences'에 각각 논문 1편을 발표하는 등 활발한 연구활동을 이어가고 있다.

이준현 교수는 "최근 AI 연구에서는 서로 다른 에이전트가 각자의 강점을 활용하고 효과적으로 협력하는 것이 중요해지고 있다"며 "이번 연구에서는 AI의 추론 능력 평가와 토론, 서로 다른 언어모델 간 효율적인 소통 등 다양한 AI 시스템의 상호작용을 다뤘다"고 설명했다.