서울시립대학교 인공지능학과 학부연구생 박현우·엄준혁, 세계적 권위 AI 학회 NeurIPS 논문 발표

AI 요약

서울시립대학교 인공지능학과 고상기 교수 연구팀의 논문 Risk-Aware Action Repetition via Expected Skip Evaluation이 인공지능 분야 국제학술대회 NeurIPS 2026 메인 트랙에 채택되었으며 올해 메인 트랙에는 3만여 편이 제출되어 채택 비율은 25.7%였습니다. 연구는 강화학습 에이전트의 행동 반복 기법에서 반복 가치를 이상적 최적 행동이 아닌 학습 중 실제 기대 행동으로 평가하는 기대 기반 스킵 평가와 이를 적용한 RARe(Risk-Aware Repetition)를 제안해 안전 구간에서는 행동을 길게 유지하고 위험 구간에서는 반복을 짧게 조정하며 격자 환경, 연속 제어, 안전 강화학습 벤치마크에서 기존 방법보다 높은 학습 효율과 더 정확한 위험 대응을 확인했습니다. 논문에는 고상기 교수 지도 아래 학부연구생 박현우(제1저자)·엄준혁(제2저자)과 석사과정 성백륜 학생이 참여했으며 연구팀은 이번 성과가 자율주행·로봇 등 안전이 중요한 분야의 AI 의사결정 기술로 이어질 것으로 기대한다고 밝혔습니다.