김상섭 기자
인천대학교 본관 전경.(사진= 인천대 제공)
[뉴스통신=김상섭 기자] 인천대 재학생논문이 세계적 권위의 자연어처리 국제학술대회‘EMNLP 2026에’ 채택됐다.
18일 인천대학교(총장 이인재)는 경영학부 김동민학생 연구논문이 자연어처리(NLP) 분야의 세계적 권위 국제학술대회인 ‘EMNLP 2026’ Main Conference에 채택됐다고 밝혔다.
‘EMNLP 2026’(The 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)’
EMNLP는 자연어처리와 인공지능 분야의 최신 연구성과를 공유하는 국제학술대회로, 올해 는 오는 10월 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 개최된다.
또, 2026은 언어모델, 생성형 AI, LLM 에이전트, 멀티모달, 정보검색 등 자연어처리 분야 전반의 연구를 다룬다.
이번에 채택된 논문은 ‘LEVEE: 11개 대형언어 모델에 대한 벡터 인코딩 효과의 계층별 평가 편향 국소화 및 기능적 분리다.
(LEVEE: Layer-wise Evaluation of Vector Encoding Effects: Bias Localization and Functional Separation across 11 LLMs)’
대형 언어모델(LLM)을 목적에 맞게 조정(Fine-tuning)할때 발생하는 모델내부의 가중치 변화가 기존에는 하나의 거대한 덩어리로만 취급된다.
이에 따라, 내부의 어떤 계층이 ‘편향 억제'를 담당하고 ‘일반적 성능'을 담당하는지 파악하기 어려웠던 블랙박스 문제를 다룬 연구다.
김동민 학생은 고려대학교 신유현 교수(교신저자)와 함께 Qwen, Gemma, Llama 등 11개 대형 언어모델(0.5B~14B 규모)을 대상으로 실험했다.
이 실험은 미세조정으로 생긴 가중치 변화량(task vector)을 계층별로 주입·제거하며 BBQ, MMLU 벤치마크를 이용해 분석하는 대규모로 이뤄졌다.
결과, 모델의 ‘사회적 편향억제’기능은 주로 중간계층(mid-third)에 집중돼 있고, 일부모델은는 초기계층(first-third)이 일반성능에 핵심역할해 두기능이 가중치공간서 분리됨을 밝혔다.
또, 중간계층을 제외한채 가중치변화를 옮기면 원래 모델보다 오히려 편향이 커지는 경우도 11개 모델중 3개에서 확인했다.
이는 거대 언어 모델을 안전하게 병합하고 예기치 못한 편향증폭을 줄이기 위한 기술적 방향을 제시한 연구로, 해당연구는 EMNLP 2026 Main Conference 논문으로 채택됐다.
특히 이번 성과는 인천대가 대학혁신지원사업을 통해 운영한 AI분야 멘토링 프로그램이 학생의 연구역량을 높이고 실제연구 성과로 이어지는데 기여했다는 점에서 주목된다.
김동민 학생은 경영대학내 스타트업 동아리 ‘Quick Starters’ 활동 등을 통해 AI와 데이터 분석 분야의 연구역량을 키워왔다.
아울러, 지난 겨울 ‘인천대 AI융합 역량강화를 위한 멘토링 프로그램’에 참여해 전문가 멘토링과 교육을 받으며 이번 연구를 발전시켰다.
성과에 머물지않고, 현재 컴퓨터공학부 이장호 교수 지도아래 교내학부생 연구프로그램(INURF)에 참여해 후속 AI융합연구를 진행하는 등 전공 학제간 연구역량을 키워가고 있다.
인천대는 단순한 AI 교육을 넘어 학생들이 실제문제를 연구과제로 발전시키고 국내외 학술 무대에서 연구성과를 발표할 수 있도록 학생주도의 연구·프로젝트활동을 지원하고 있다.
이번 논문채택은 대학의 AI 역량강화 프로그램에 참여한 학생이 이를 바탕으로 연구역량을 키우고, 자발적인 연구활동을 통해 국제적 성과를 거둔 사례라는 점에서도 의미가 있다.
김동민 학생은 “지난겨울 인천대 AI융합 역 강화를 위한 멘토링 프로그램을 통해 연구에 대한 동기부여를 얻었으며, 이를 실제 연구성과로 발전시킬 수 있었다”고 말했다.
이어, “학부과정에서 진행한 연구가 세계적인 학술대회에서 인정받게 돼 뜻깊다”면서, 앞으로도 AI와 경영정보 분야를 연결하는 연구를 지속하고 싶다”고 덧붙였다.
인천대 경영학부 김태훈 교수는 “이번 성과는 학생개인의 노력과 함께 대학이 학생들의 AI 연구와 도전을 체계적으로 뒷받침한 결과라는데 의미가 있다”고 밝혔다.
그러면서, “대학혁신지원사업을 기반으로 학생들이 전공의 경계를 넘어 AI를 활용하고, 연구·프로젝트 경험을 실질적인 성과로 발전시킬 수 있도록 지원을 확대하겠다”고 강조했다.
