본 교의 신뢰가능한인공지능연구단(연구책임자 한진영 교수)이 오는 8월 9일 제주국제컨벤션센터(ICC 제주)에서 국제 워크숍 「RespMultimodal 2026: The First International Workshop on Responsible Multimodal Foundation Models for Knowledge Discovery」를 개최합니다.

이번 워크숍은 데이터마이닝 분야의 세계적 권위 학회인 ACM SIGKDD 2026과 연계해 열리며, 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단을 중심으로 국내외 연구진이 공동으로 조직했습니다. 한진영 교수와 University of South Florida의 Seungbae Kim 교수, The Pennsylvania State University의 S. Shyam Sundar 교수, University of California, Los Angeles의 Wei Wang 교수가 공동 조직위원장(General Chair)을 맡았습니다.

멀티모달 파운데이션 모델의 책임성을 주제로 올해 처음 개최되는 국제 워크숍으로, KDD 2026이 국내에서 열리는 것을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI에 관한 국제적 논의의 장을 마련했다는 데 의미가 있습니다.

워크숍은 텍스트와 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 처리하는 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM)이 데이터 분석과 패턴 요약, 가설 생성의 핵심 도구로 자리 잡아가는 흐름에 주목합니다.

특히 모델의 편향과 취약성, 불투명한 의사결정 과정이 연구자가 데이터에서 무엇을 발견하고 어떻게 해석하는지에까지 영향을 미칠 수 있다는 문제의식에서 출발합니다. 공정성과 해석가능성, 강건성을 추상적인 윤리 담론에 머무르지 않고 데이터 기반 지식 발견의 신뢰성을 좌우하는 핵심 기술 과제로 다룬다는 것이 이번 워크숍의 기획 취지입니다.

프로그램은 기조강연 2편과 초청강연 2편, 스포트라이트 발표, 두 차례의 포스터 세션으로 구성됩니다.

첫 번째 기조강연에서는 University of California, Los Angeles의 Yizhou Sun 교수가 'Multimodal Scientific Reasoning: Extending Foundation Models for Scientific and Engineering Discovery'를 주제로, 파운데이션 모델을 과학·공학 분야의 발견 과정으로 확장하기 위한 멀티모달 추론 연구를 소개합니다. 두 번째 기조강연에서는 국회입법조사처 박소영 변호사가 'Legislating Responsible AI: Korea's Basic Act and Beyond'를 통해 인공지능 기본법을 중심으로 한 국내 AI 규범 체계와 향후 과제를 짚습니다.

초청강연에서는 Beijing Institute of Technology의 Guo (Levick) Cheng 교수가 지식그래프를 활용해 모델 추론의 충실성과 완결성을 높이는 방법론(Faico: Faithful and Complete Knowledge Graph Augmented Reasoning)을, University of Technology Sydney의 Bo Peng 교수가 사전학습된 비전-언어 모델의 분포 외 데이터 탐지 성능을 편향 보정을 통해 개선하는 연구(Debiased Negative Mining Improves Out-of-distribution Detection with Pre-trained Vision-Language Models)를 각각 발표할 예정입니다.

포스터 세션에서는 심사를 거쳐 채택된 22편의 논문이 두 세션에 걸쳐 발표됩니다. 각 연구의 핵심 내용을 짧게 소개하는 스포트라이트 발표도 함께 진행되며, 폐회에 앞서 우수 논문 시상식이 열립니다.

조직위원회에는 공동 조직위원장인 한진영 교수, Seungbae Kim 교수, S. Shyam Sundar 교수, Wei Wang 교수를 비롯해 Indiana University의 Haewoon Kwak 교수와 Jisun An 교수, 성균관대 홍성은 교수와 최윤석 교수, 국회입법조사처 박소영 변호사, 네이버 AI Lab 이승현 박사, 성균관대 김도하 박사가 참여합니다.

신뢰가능한인공지능연구단 연구책임자인 한진영 교수는 "멀티모달 모델이 지식을 발견하고 해석하는 도구로 활용되기 시작한 만큼, 모델의 편향은 연구 결과와 데이터 기반 의사결정의 편향으로 이어질 수 있다"며 "국내에서 개최되는 KDD 2026을 계기로 책임 있는 멀티모달 AI 연구가 데이터마이닝 분야의 핵심적인 국제 연구 의제로 자리 잡는 데 기여하고자 한다"고 밝혔습니다.

이번 워크숍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되는 성균관대 신뢰가능한인공지능연구단 사업의 일환으로 마련됐으며, 자세한 프로그램과 발표 논문은 공식 홈페이지(respmultimodal2026.github.io)에서 확인할 수 있습니다.