국민대학교(총장 정승렬) 소프트웨어학부 4학년 김민우 학생이 제1저자로 참여한 논문 “Memory as Dynamics: Learning Reliability-Guided Predictive Models for Online Video Perception”이 인공지능 분야 최우수 국제학술대회인 ICML 2026(Forty-Third International Conference on Machine Learning)에 최종 선정됐다.

ICML(International Conference on Machine Learning)은 머신러닝 및 인공지능 분야에서 세계 최고 권위를 인정받는 국제학술대회로, NeurIPS, ICLR과 함께 AI 분야 3대 최우수 학술대회로 꼽힌다. 1980년 창설 이후 매년 전 세계 연구자들이 최신 머신러닝 연구 성과를 발표하는 핵심 무대로 자리매김해 왔다.

이번 논문은 온라인 비디오 인식(Online Video Perception) 분야에서 메모리를 정적 저장소가 아닌 동적 시스템(Dynamics)으로 해석하는 새로운 프레임워크를 제안한 연구다. 신뢰도 기반 예측 모델(Reliability-Guided Predictive Model)을 도입해 비디오 시퀀스 내 시간적 정보를 보다 정확하고 효율적으로 활용했다.

특히 각 프레임의 신뢰도를 동적으로 추정하고 이를 메모리 갱신과 예측에 반영함으로써, 노이즈나 가림(occlusion) 상황에서도 안정적인 인식 성능을 유지할 수 있음을 보였다. 또한 다양한 온라인 비디오 벤치마크에서 기존 최신 기법(State-of-the-Art) 대비 우수한 성능을 입증했다.

이번 연구는 비디오 인식의 정확성과 안정성을 동시에 높일 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 제안된 프레임워크는 향후 자율주행, 로보틱스, 지능형 영상 이해 등 실시간 인식이 중요한 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다.

김민우 학생은 “메모리와 예측의 관계를 새로운 시각으로 풀어내고자 했다”며 “학부 과정에서 수행한 연구가 세계 최고 수준의 학술대회에서 성과를 인정받아 매우 뜻깊게 생각한다”고 말했다. 이어 “앞으로도 실제 문제 해결에 기여할 수 있는 실용적인 AI 연구를 이어가고 싶다”고 밝혔다.

이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 정보통신기획평가원(IITP) SW중심대학사업의 지원을 받아 수행됐다.

△ 국민대 김민우 학생(소프트웨어학부 4)