서울시립대 연구팀, 세계적 권위 AI 학회 NeurIPS 논문 발표

AI 요약

서울시립대학교는 고상기 인공지능학과 교수 연구팀의 논문이 NeurIPS 2026 메인 트랙에 채택됐다고 7일 밝혔으며, 올해 메인 트랙에는 3만여 편이 제출됐고 채택 비율은 전체의 25.7%에 불과했습니다. 연구팀은 강화학습 에이전트의 행동 반복 기법을 다루며 반복 이후 상황을 학습 중 실제 기대 행동을 기준으로 평가하는 기대 기반 스킵 평가를 제안하고 이를 적용한 RARe(Risk-Aware Repetition)를 개발해 안전 구간에서는 행동을 길게 유지하고 위험 구간에서는 반복을 짧게 조정해 격자 환경·연속 제어·안전 강화학습 벤치마크에서 기존 방법보다 높은 학습 효율과 더 정확한 위험 대응을 확인했습니다. 이번 논문에는 고 교수의 지도 아래 학부연구생 박현우(제1저자)·엄준혁(제2저자)과 석사과정 성백륜(공동저자)이 참여했으며 연구팀은 이번 성과가 자율주행·로봇 등 안전이 중요한 분야의 AI 의사결정 기술로 이어질 것으로 기대하고 있습니다.