세계적인 데이터마이닝 학술대회 KDD 2026에서 발표 예정

▲(사진 왼쪽부터)서영덕 전기컴퓨터공학과 교수, 신성복 서강대 컴퓨터공학과 교수, 안석호 전기컴퓨터공학과 박사과정 학생.

서영덕 전기컴퓨터공학과 교수가 대규모 언어모델과 지식 그래프를 결합해 사용자의 취향과 맥락을 정교하게 반영하는 맞춤형 추천 AI 기술을 개발했다. 

서영덕 교수는 신성복 서강대 컴퓨터공학과 교수, 안석호 전기컴퓨터공학과 박사과정 학생과 공동연구팀을 꾸려 대규모 언어모델과 지식그래프를 결합해 사용자의 취향과 맥락을 정교하게 반영하는 맞춤형 추천 AI 기술 ‘SPiKE’를 개발했다. 

SPiKE는 대규모 언어모델을 활용해 사용자와 아이템, 관련 엔티티의 의미 정보를 프로필로 정제하고, 이를 지식그래프에 반영해 사용자의 개별 선호를 효과적으로 포착하는 것이 특징이다. 

연구팀은 프로필 정보를 추천 과정에 가장 적절하게 활용할 수 있는 방향을 검토해 모델 설계에 반영했으며, 이를 통해 단순한 상호작용 이력만으로는 파악하기 어려운 선호의 이유와 맥락까지 추천 과정에 반영할 수 있도록 했다는 점에서 주목받고 있다. 

연구팀은 이번 연구 성과를 ‘Enriching Semantic Profiles into Knowledge Graph for Recommender Systems Using Large Language Models’ 제목의 논문에 담았다. 연구 성과는 오는 8월 열리는 제32회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 2026)에서 발표될 예정이다. KDD는 데이터마이닝과 인공지능 분야를 대표하는 최상위 국제 학술대회다. 

서영덕 전기컴퓨터공학과 교수는 “이번 연구는 AI가 사용자의 취향과 맥락을 더 깊이 이해하는 초개인화 서비스의 가능성을 보여줬다”며 “앞으로도 신뢰할 수 있는 사람 중심의 AI 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

▲대규모언어모델로 생성한 의미 프로파일을 지식그래프에 반영해 사용자 취향과 맥락을 

정교하게 학습하는 과정을 나타낸 AI 추천 모델 ‘SPiKE’의 개요도.

기사출처 [인하뉴스][베리타스알파][국제뉴스][비즈월드]