인공지능과 데이터마이닝 분야에서 경쟁력을 쌓아온 동아대학교 연구진이 세계적 권위의 국제학술대회에 논문 3편을 동시에 올리며 연구 역량을 입증했다. 동아대학교(총장 이해우)는 컴퓨터공학과 천세진 교수 연구팀의 논문 3편이 'CIKM 2026(The 35th ACM International Conference on Information and Knowledge Management)'에 동시에 채택됐다고 26일 전했다. CIKM은 세계 최대 컴퓨터과학 학술단체인 ACM이 주관하는 국제학술대회로 정보검색과 지식관리, 데이터마이닝 분야에서 세계적인 권위를 인정받고 있다. 한국연구재단이 인정하는 최우수 국제학술대회 가운데 하나로 꼽힌다. 올해 CIKM 2026의 Full Research Track에는 2216편의 논문이 제출돼 597편만 채택됐다. 채택률은 약 27%에 그쳤다. Short Research Track 역시 764편 가운데 234편만 심사를 통과해 약 30.9%의 채택률을 기록했다. 천 교수팀은 이처럼 높은 경쟁률을 뚫고 3편의 논문을 동시에 채택시키며 연구 성과를 인정받았다. 특히 이번 성과는 대학원생들이 연구를 주도했다는 。에서 의미가 크다. 동아대 컴퓨터공학과 천세진 교수 연구팀(왼쪽부터 천세진 교수, 손원석·김아영 석사과정생, 박정현 박사과정생). 동아대 제공 온라인 손오공 게임 손원석 석사과정생은 제1저자로 Full Research Track과 Short Research Track에 각각 1편씩 총 2편의 논문을 발표한다. 김아영 석사과정생도 제1저자로 Short Research Track에 논문 1편을 올렸다. 박정현 박사과정생은 3개 연구 모두에 공동저자로 참여했으며 천세진 교수가 교신저자로 연구 전반을 이끌었다. 이번에 채택된 논문들은 실제 산업 현장에서 활용 가능성이 높은 AI 원천기술을 다루고 있다. 손원석 석사과정생의 Full Research Track 논문 '테이블 열 유형 분류에서 의미적 의존성을 보존하기 위한 테이블 유도 초구면 확산'은 표 형태로 구성된 데이터의 의미를 보다 정확하게 파악하는 기술이다. 표의 각 열이 가진 의미를 초구면(hypersphere) 공간에 표현한 뒤 확산(diffusion) 과정을 적용해 개별 데이터만 보는 것이 아니라 표 전체의 맥락과 주변 정보를 함께 분석한다. 이를 통해 데이터의 의미를 보다 정밀하게 구분하는 프레임워크를 제안했다. Short Research Track에 채택된 또 다른 손 석사과정생의 논문 '직무추천을 위한 역량 보정 그래프 기반 분류체계 유도 대조학습'은 구직자의 보유 기술을 분석해 적합한 직무를 추천하는 기술이다. 모바일 레알 야마토 단순한 키워드 유사도 비교에서 벗어나 기술 간 상·하위 관계와 직무별 핵심 역량을 함께 분석함으로써 직무추천의 정확도를 높이는 접근법을 제시했다. 김아영 석사과정생의 논문 '관계형 그래프 임베딩을 활용한 전자상거래 상품의 교차 모달 속성 일관성 검증'은 온라인 쇼핑몰에서 상품의 텍스트 설명과 이미지 정보 사이의 불일치를 찾아내는 기술이다. 예를 들어 상품 설명에는 '100g'이라고 적혀 있지만, 이미지에는 '120g'으로 표시된 경우처럼 서로 다른 정보를 탐지하고, 단순한 단위 차이인지 실제 상품 정보의 충돌인지를 구분해 정보 오류를 검증하는 방법을 제시했다. 연구 성과가 산업 현장의 다양한 문제를 AI로 해결하는 데 초.을 맞추고 있다는 。도 눈길을 끈다. 데이터 의미 분석부터 인재·직무 매칭, 온라인 상품정보 검증까지 AI 기술의 적용 범위를 넓혔다는 평가다. 천세진 교수는 "대학원생들이 주도한 혁신적인 AI 연구들이 세계 최우수 국제학술대회에서 한 번에 인정받은 것은 동아대 학생들의 탁월한 연구 역량을 증명한 고무적인 결과"라며 "우리 학생들이 세계적인 AX(인공지능 전환) 기술을 선。하고 글로벌 무대에서 활약할 수 있도록 적극적인 도전 중심 연구 환경을 지속적으로 제공하겠다"고 말했다. CIKM 2026은 오는 11월 7일부터 11일까지 이탈리아 로마에서 개최된다. 채택된 논문 3편은 학술대회 현장에서 전 세계 연구자와 석학들을 대상으로 구두 또는 포스터 형태로 발표될 예정이다. 이끌었다. 이