전체 논문 채택률 25.7%… 세계적 학술무대서 연구력 입증
멀티모달·의료 AI·3D 이상 탐지 등 3개 분야 성과
조대웅·강재모 교수, 오는 12월 호주 시드니서 발표
경북대학교 대학원 인공지능학과 교수진의 연구 논문 3편이 인공지능(AI)·머신러닝 분야 세계 최고 권위의 학술대회인 '뉴립스(NeurIPS) 2026'에 채택되는 성과를 거뒀다. 전체 투고 논문 가운데 채택률이 25.7%에 불과한 국제 학술무대에서 멀티모달 AI와 의료 AI, 첨단 제조 분야의 연구 역량을 인정받은 것이다.
8일 경북대에 따르면 대학원 인공지능학과 조대웅 교수와 강재모 교수의 연구 논문 총 3편이 올해 뉴립스 학술대회에 채택됐다.
뉴립스(Conference on Neural Information Processing Systems)는 구글, 메타, 엔비디아 등 글로벌 IT 기업들이 주목하는 AI 분야의 세계적 학술대회다. 올해는 전체 투고 논문 가운데 25.7%만이 채택될 만큼 경쟁이 치열했다.
경북대 연구팀의 논문 3편은 오는 12월 열리는 뉴립스 2026에서 발표될 예정이다. 올해 학술대회는 12월 6일부터 12일까지 호주 시드니에서 메인 학회가 열리며, 9일부터 13일까지 미국 애틀랜타와 프랑스 파리에서 위성 학회가 개최된다.
조대웅 교수는 이번 학술대회에서 제1저자와 공동교신저자로 각각 참여한 논문 2편이 채택됐다.
제1저자로 참여한 논문에서는 영상·음성·텍스트 등 서로 다른 구조를 가진 데이터 사이에서도 AI가 지식을 효과적으로 전달할 수 있는 '멀티모달 지식 증류' 기술을 제안했다. 서로 다른 데이터 유형의 특징을 직접 일치시키지 않고도 지식을 전달할 수 있도록 해, 실제 환경에서 일부 정보만 활용할 수 있는 멀티모달 AI 시스템의 적용 가능성을 넓혔다.
공동교신저자로 참여한 논문에서는 흉부 X-ray 영상과 판독문을 함께 학습해 질병의 중증도 등 세밀한 임상 정보까지 파악할 수 있는 의료 AI 기술 'FinAl'을 선보였다. 단순히 질환의 유무를 판별하는 데 그치지 않고 중증도와 같은 임상적 차이까지 학습하도록 해, 의료 영상·언어 AI가 보다 정교한 임상 정보를 반영할 수 있는 가능성을 제시했다.
강재모 교수팀은 첨단 제조·정밀검사 분야에서 활용되는 3차원(3D) 이상 탐지의 정확도를 높이기 위한 새로운 비전·언어 모델 기반 기술 'FACETS' 방법론을 제안했다. 3D 형상 정보와 자연어 정보를 함께 분석해 스마트 제조 현장의 미세한 결함을 정밀하게 찾아내는 기술이다. 향후 다양한 산업 현장에서 미세 결함을 자동으로 식별하는 데 활용될 것으로 기대된다.
조대웅 교수는 "AI가 국가 전략기술로서 중요성이 더욱 커지는 가운데 이번 성과는 경북대가 다양한 AI 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행할 역량을 보여준 사례"라며 "앞으로도 기초 연구와 산업·의료 등 실제 응용을 연결하는 연구를 통해 지역과 국가의 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.
강재모 교수는 "이번 논문 채택은 기존의 재구성 기반 또는 메모리뱅크 기반 접근을 넘어 3D 형상 정보와 자연어 의미 정보를 함께 활용하는 새로운 이상 탐지 기술의 가능성을 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 로봇 비전과 스마트팩토리, 디지털 트윈 등 다양한 3D 산업 AI 분야로 기술을 확장해 실제 현장에 적용할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.
