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[IT뉴스]GIST, 인간처럼 추론하는 AI 구현…기존 모델 대비 정확도 5.85%p ↑

온카뱅크관리자

2025-09-25 08:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="QZhIS29HIr">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f8ea5dd95eb0050ee9326b411b35703d9008c89f0173a06f5ddf470ba48b7505" dmcf-pid="x5lCvV2XDw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="풀이 과정이 담긴 궤적 데이터를 수집하기 위한 문제의 예시." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/etimesi/20250925085340370layb.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="6sKq9EkPIs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/etimesi/20250925085340370layb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            풀이 과정이 담긴 궤적 데이터를 수집하기 위한 문제의 예시.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4b4c99c22a1cd816f438839e4f9a027993a20308d0b1964a856cf155c7e5fce8" dmcf-pid="yn8fPIOJrD" dmcf-ptype="general">광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 김선동 AI융합학과 교수팀이 사람의 문제 풀이 과정에 담긴 '의도'를 추정·정렬하는 학습 알고리즘과 인공지능(AI) 생성모델을 결합해 사람처럼 다양한 풀이 과정을 만들어 내는 데이터 증강 기법을 제안했다고 25일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ee07b9d9a3e50fef662fa122dcbf93e7f4625a4758707850686d47adbd4c62f6" dmcf-pid="WL64QCIiDE" dmcf-ptype="general">AI는 주어진 문제의 정답을 빠르게 도출하는 데 강점을 보이지만, 사람처럼 단계적 사고 과정을 거쳐 문제를 해결하는 추론 능력은 여전히 부족하다. 인간은 문제를 풀 때 시행착오를 겪으며, 같은 목표를 여러 방식으로 시도한다. 이 과정에서 축적된 풀이 데이터에는 단순한 행동의 나열이 아니라 의도가 담겨 있다. 이러한 의도를 학습하는 것이 '사람처럼 추론하는 능력'을 갖춘 AI의 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="c5345bc42bd31c384dfcd6ea7bbb12c6f4c3eff78dab392c7cd42f79f0105d5e" dmcf-pid="YIjacFtssk" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 관점에서 문제 풀이 과정 속 의도를 추정·정렬하는 알고리즘을 개발하고, 생성모델 중 하나인 지플로우넷(GFlowNet)을 활용해 다양한 풀이 궤적을 생성하는 데이터 증강 기법을 제안했다.</p>
          <p contents-hash="fec942b5b2054a11d4d5783ed8e1172e19fe1f0579d412e7f2385af7a5d81261" dmcf-pid="GCANk3FODc" dmcf-ptype="general">사람의 문제 풀이 데이터를 분석해 최적 풀이에 도달하지 못한 경우를 △기능 부족 △비효율적 시도 △잘못된 전략 등 세가지 유형으로 분류하고 이를 학습에 반영했다. 이어 문제 풀이 궤적을 여러 단계로 분할해 각 단계의 의도를 추정·정렬하는 알고리즘을 제시하고, 이를 AI 학습에 반영함으로써 사람의 사고 과정을 모방한 학습을 구현했다.</p>
          <p contents-hash="ddaa2b188833899852845d959bf42feb5bf1f0d34c68cdc06dc0bfe3475337e2" dmcf-pid="HhcjE03IrA" dmcf-ptype="general">지플로우넷 기반 데이터 증강 기법으로 사람처럼 다양한 풀이 과정을 생성함으로써 학습 데이터의 다양성과 일반화 성능을 크게 확장했다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8905b4b70f5c7571f55e218cf522abfb93ea2ed2ffaf4e084b462eef4024c83f" dmcf-pid="XlkADp0CDj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[왼쪽부터 김선동 GIST AI융합학부 교수, 김세진 박사후연구원, 황산하 석사과정 졸업생, 이승필 석사과정생, 전기전자컴퓨터공학과 이호성 학사 졸업생." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/etimesi/20250925085341630rlcu.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="POupzNaVrm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/25/etimesi/20250925085341630rlcu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [왼쪽부터 김선동 GIST AI융합학부 교수, 김세진 박사후연구원, 황산하 석사과정 졸업생, 이승필 석사과정생, 전기전자컴퓨터공학과 이호성 학사 졸업생.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a5faf12ea966319aacf93eec6d61c7d34cc22a5ec2ba767f1209c57f5ec28762" dmcf-pid="ZSEcwUphEN" dmcf-ptype="general">연구팀은 실제 사람들로부터 풀이 궤적 데이터를 수집하고 궤적이 부족한 경우에는 지플로우넷으로 생성해 보충했다. 이렇게 확보한 다양한 풀이 데이터를 학습에 적용한 결과, 기존 모델 대비 정확도가 83.59%에서 89.44%로 5.85% 포인트(p) 향상됐다. 이는 AI가 사람처럼 사고하고 일반화할 수 있음을 입증한 것이다.</p>
          <p contents-hash="807f4a94c1e6e7af2fe4e80d40bf9347b5b571fb6c72f1ecd33f6dba2e3bfca1" dmcf-pid="5vDkruUlOa" dmcf-ptype="general">□ 김선동 교수는 “인간은 늘 정석적인 풀이 과정을 따르기보다, 익숙한 방식으로 요령 있게 해답을 찾아내는 경우가 많지만 AI 모델 학습에서는 인간이 수집한 데이터를 별 고민 없이 사용하는 사례가 흔하다”며 “전·후처리 과정을 체계적으로 적용하면 데이터 내재적 한계를 극복하고, 보다 바람직한 행동을 구현하는 AI를 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="f548aedcbc51a144119dff40e3fac5a706be8bec2885ce81ecda6c699c7e9ca3" dmcf-pid="1TwEm7uSIg" dmcf-ptype="general">이어 “데이터 생성 기법은 인간 풀이 데이터가 부족한 분야에서 학습 데이터를 확장하는 데 크게 기여할 것”이라고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="16a6f38fd7642dada0acd72292e114b601d1aa183e0b7e8e5d8360661ae29762" dmcf-pid="tyrDsz7vmo" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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