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KAIST,"AI가 인간 관계망 꿰뚫는다"…집단행동 예측 기술로 세계 제패 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형)가 인공지능(AI)으로 복잡한 인간 사회의 집단행동을 정밀하게 예측하는 기술을 개발해 세계 최고 권위의 학회에서 인정받았다. KAIST는 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개발한 차세대 집단행동 예측 AI 기술이 미국전기전자학회(IEEE) 주관 국제 데이터마이닝 학술대회 ‘IEEE ICDM’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 9일 밝혔다. 이번 수상은 전 세계에서 제출된 785편의 논문 가운데 단 1편에만 주어지는 최고 영예로 한국 대학 연구팀이 이 상을 받은 것은 23년 만에 처음이다. KAIST가 글로벌 AI 연구 무대에서 독보적인 기술 리더십을 입증한 성과로 평가받는다. 오늘날 온라인 커뮤니티와 단체 채팅 및 연구 협업 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 전반에서 폭발적으로 증가하는 추세다. 하지만 기존 기술로는 이러한 집단행동이 어떤 구조로 형성되는지 파악하거나 개인의 특성이 전체 집단에 미치는 영향을 정밀하게 분석하는 데 한계가 있었다. 신기정 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 개인의 특성과 집단 구조를 실제와 흡사하게 맞물려 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다. NoAH는 개개인이 가진 관심사나 역할 등의 정보가 모여 어떤 형태의 그룹 행동을 만들어내는지 분석하고 이를 흉내 내는 기술이다. 이 AI 모델은 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단행동’을 시뮬레이션한다. 연구팀은 실험을 통해 NoAH가 전자상거래에서의 물품 구매 조합이나 온라인 토론의 확산 과정 및 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단행동을 기존 모델보다 월등히 사실적으로 재현함을 확인했다. 신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “향후 온라인 커뮤니티나 메신저 및 소셜 네트워크 분석 등의 정밀도가 획기적으로 높아질 것”이라고 설명했다. 이번 연구에는 신기정 교수를 필두로 KAIST 김재철AI대학원 전재완·윤석범 석사과정과 최민영·이건 박사과정 연구원이 참여했다. 신 교수 팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서만 총 4편의 논문을 발표하는 저력을 과시했으며 2023년에도 같은 학회에서 ‘Best Student Paper Runner-up’을 수상한 바 있다.2025-12-09 08:25:55
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'이태원 참사' 막는다…KAIST, 인파 '흐름'까지 읽는 AI로 재난 예측 혁신 [이코노믹데일리] 이태원 참사와 같은 다중 밀집 사고를 사전에 예측하고 예방할 수 있는 획기적인 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 기존 기술보다 예측 정확도를 최대 76% 이상 높여, 대형 행사나 도심 밀집 지역의 안전 관리에 새로운 지평을 열 것으로 기대된다. KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ‘KDD 2025’에서 지난 8월 발표되며 세계적인 주목을 받았다. 기존의 군중 밀집 예측 기술은 대부분 특정 지역에 ‘몇 명이 모여있는지’라는 단편적인 정보에 의존해왔다. 하지만 같은 인원이라도 어디서 유입되고 어느 방향으로 이동하는지에 따라 위험 수준은 천차만별이다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 특정 지역의 인구수(정점 정보)와 지역 간 인구의 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 새로운 접근법을 제시했다. 예를 들어 특정 골목 A의 밀집도가 현재는 낮더라도 인근 지역 B에서 A 방향으로 거대한 인파가 몰려오는 흐름을 함께 파악하면 곧 A 지역이 위험해질 수 있음을 미리 예측할 수 있다는 것이다. 이를 위해 연구팀은 두 가지 다른 형태의 데이터를 동시에 학습하는 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’ 방식을 개발했다. 여기에 공간 정보와 시간 정보를 함께 학습하는 ‘3차원 대조 학습(3D contrastive learning)’ 기법을 도입해 AI가 단순히 인구 증감 여부를 넘어 시간에 따른 밀집 패턴과 방향성까지 입체적으로 파악하도록 했다. 연구팀은 서울, 부산, 뉴욕 등의 실제 교통 데이터와 코로나19 확진자 데이터 등을 활용해 AI 모델을 검증한 결과 기존 최신 기술 대비 예측 정확도가 최대 76.1% 더 높은 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. 이재길 교수는 “사회적 파급력을 낼 수 있는 기술 개발이 중요하다”며 “이번 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여하길 바란다”고 말했다. 이번 연구는 비극적인 사회 재난을 막기 위해 과학기술이 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여주는 의미 있는 성과다. 향후 지방자치단체나 경찰, 소방 등 재난 관리 기관의 의사결정 시스템에 적용될 경우 보다 과학적이고 선제적인 안전 관리가 가능해질 전망이다.2025-09-17 11:06:35
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