한밭대학교

사진설명: (왼쪽부터) 국립한밭대학교 컴퓨터공학과 김지훈, 길기훈 학부생, 이상금 지도교수

사진설명: (왼쪽부터) 국립한밭대학교 인공지능소프트웨어학과 최범영, 조성환 학부생, 정의림, 김영동 교수

컴퓨터공학과·인공지능소프트웨어학과, 2026년 한국통신학회 동계종합학술발표회 학부우수논문상 장려상 수상

□ 우리 대학은 컴퓨터공학과와 인공지능소프트웨어학과 학부 연구팀이 지난 19일 2026년 한국통신학회 동계종합학술발표회 결과 학부우수논문상(장려상)에 각각 선정됐다고 밝혔다.

□ 먼저 컴퓨터공학과 김지훈, 길기훈 학부생과 이상금 교수는 ‘비용 효율적인 지능형 AICC를 위한 자가 진화형 4계층 정규화 게이트’에 관한 연구로, 인공지능 기반 지능형 상담 시스템 분야에서의 학부 연구역량 우수성을 입증했다.

 ○ 본 연구는 인공지능 컨택센터(AICC)에서 MZ세대의 신조어나 비정형 텍스트로 인해 발생하는 상담 성능 저하와 높은 운영비용 문제를 해결하기 위해 Static(해시), Semantic(벡터), Reasoning(LLM), Evolution(피드백)으로 구성된 ‘4계층 자가 진화형 정규화 프레임워크’를 제안했다.

 ○ 입력 텍스트의 복잡도에 따라 처리 계층을 동적으로 할당하여 빈출 은어는 저지연으로, 복잡한 변형어는 거대언어모델(LLM)로 처리하며, 특히 상위 계층의 추론 결과를 하위로 전이하는 자가 업데이트 구조를 통해 비용 효율적인 정규화 처리를 가능하게 했다.

 ○ 이상금 지도교수는 “학부 단계에서 산업 현안을 반영한 실질적 문제 해결 연구를 수행하여 수상까지 이어졌다는 점에서 의미가 크다”며, “앞으로도 인공지능 기반 지능형 시스템 연구를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.

□ 또, 인공지능소프트웨어학과 최범영, 조성환 학부생과 정의림, 김영동 교수는 ‘VA-QKD: 가상 앵커를 이용한 효율적인 One-Shot W2A2 양자화’라는 연구로, 인공지능 모델 경량화 분야에서 우수논문상을 수상했다.

 ○ 본 연구는 인공지능 모델 경량화에서 널리 사용되는 양자화 지식 증류기법에서 교사(teacher) 모델의 출력을 양자화하여 학생(student) 모델을 학습시키는 방법을 제안했으며 이미지 인식 문제에서 기존 양자화 증류기법보다 우수한 성능을 보였다.

 ○ 본 논문을 지도한 정의림, 김영동 교수는 “우리 학부생들이 여러 대회에서 우수성을 입증하고 있어 대견하고 매우 기쁘다”며, “앞으로 더 복잡한 시각모델 및 언어모델로 연구를 이어 나갈 계획이다”고 밝혔다.

Departments of Computer Engineering & Artificial Intelligence Software Receive Honorable Mentions for the Outstanding Undergraduate Paper Award at the 2026 KICS Winter Conference

  Photo Caption: (From left) Kim Ji-hun and Kil Gi-hun (Undergraduate Students, Dept. of Computer Engineering, Hanbat National University), and Prof. Lee Sang-geum (Advising Professor).

  Photo Caption: (From left) Choi Beom-yeong and Jo Seong-hwan (Undergraduate Students, Dept. of Artificial Intelligence Software, Hanbat National University), Prof. Jeong Ui-rim, and Prof. Kim Young-dong.

□ Hanbat National University announced that undergraduate research teams from the Department of Computer Engineering and the Department of Artificial Intelligence Software were each selected for the Undergraduate Outstanding Paper Award (Encouragement Award) at the 2026 KICS (Korean Institute of Communications and Information Sciences) Winter Conference held on the 19th.

□ First, undergraduate students Kim Ji-hoon and Gil Ki-hoon, along with Professor Lee Sang-geum from the Department of Computer Engineering, demonstrated the excellence of undergraduate research capabilities in the field of AI-based intelligent counseling systems through their study on 'Self-Evolving 4-Layer Regularization Gates for Cost-Effective Intelligent AICC'.

 ○ To address the issues of declining counseling performance and high operational costs in AI Contact Centers (AICC) caused by MZ generation slang and unstructured text, this study proposes a '4-Layer Self-Evolving Normalization Framework' consisting of Static (Hash), Semantic (Vector), Reasoning (LLM), and Evolution (Feedback).

 ○ By dynamically allocating processing layers based on input complexity, the system handles frequent slang with low latency while routing complex variations to Large Language Models (LLMs). In particular, a self-updating structure that transfers inference results from higher to lower layers enables cost-effective normalization

 ○ Advisor Professor Lee Sang-geum remarked, "It is highly meaningful that our undergraduate-level research, which addresses real-world industrial challenges, has led to such a prestigious award." He added, "We will continue to expand our research into AI-based intelligent systems moving forward."

□ In addition, undergraduate students Choi Beom-young and Jo Seong-hwan, along with Professors Jeong Ui-rim and Kim Young-dong from the Department of Artificial Intelligence Software, received the Outstanding Paper Award in the field of AI model lightweighting for their research titled 'VA-QKD: Efficient One-Shot W2A2 Quantization using Virtual Anchors'.

 ○ This study proposes a method for training a student model by quantizing the output of a teacher model within the quantization knowledge distillation technique, which is widely used for AI model lightweighting. The proposed method demonstrated superior performance compared to existing quantization distillation techniques in image recognition tasks.

 ○ Professors Jeong Ui-rim and Kim Young-dong, who supervised the thesis, stated, "We are very proud and delighted to see our undergraduate students proving their excellence in various competitions." They added, "We plan to continue our research by expanding into more complex vision and language models in the future."

[Press Release Translation: Student Press Corps Global Team]