[더테크 이지영 기자]  KAIST가 개인의 나이·역할 등 속성이 집단 관계 형성에 미치는 영향을 정밀하게 분석해, 복잡한 사회 집단 행동을 사실적으로 예측하는 새로운 AI 기술을 개발했다. 해당 연구는 IEEE ICDM에서 23년 만에 한국 대학 연구팀이 최우수 논문상을 받으며 기술적 혁신성을 입증했다.

KAIST(총장 이광형)는 9일, 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 복잡한 집단 상호작용을 예측하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다고 발표했다. 이 기술은 개인의 특성과 집단 구조를 동시에 반영해 실제와 유사한 집단 행동을 생성할 수 있는 것이 특징이다.

연구팀은 이번 성과로 미국전기전자학회(IEEE)가 주관하는 세계적 데이터마이닝 학술대회 ‘IEEE ICDM’에서 최우수 논문상(Best Paper Award) 을 수상했다. 전 세계 785편의 논문 중 단 1편에만 주어지는 상으로, 한국 대학 연구팀이 동일 상을 받은 것은 무려 23년 만이다.

오늘날 온라인 커뮤니티, 단체 채팅, 공동 연구 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나 개인의 속성이 집단 구조에 어떤 방식으로 영향을 미치고, 이를 통해 어떠한 집단 행동이 나타나는지까지 정밀하게 설명하는 기술은 그동안 부족했다.

신기정 교수 연구팀이 개발한 NoAH는 이러한 한계를 극복하기 위해 고안됐다. 이 모델은 개인의 속성(나이, 관심사, 역할 등) 이 실제로 어떻게 결합돼 집단 행동을 만들어내는지 분석한 뒤, 이를 실제 환경처럼 재현해낸다. 이 덕분에 전자상거래의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자 공저 네트워크 등 다양한 영역에서 기존보다 훨씬 사실적인 집단 행동 모델링이 가능해졌다.

신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 강조했다.

이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행했으며, 논문은 11월 18일 IEEE ICDM에서 공식 발표됐다.