국내 연구진이 정신과 진료의 첫 단계인 초진 면담 과정을 지원하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 한국과학기술원(카이스트)은 24일 전산학부 이의진 교수와 산업디자인학과 이탁연 교수 연구팀, 강남세브란스병원 정신건강의학과 김은주 교수 연구팀이 공동으로 거대언어모델(LLM) 기반의 면담 지원 기술을 개발했다고 밝혔다. 환자가 의사를 만나기 전 AI와 대화하며 증상과 상태를 파악하는 방식이다. 정신과 진료 과정에서 환자는 자신의 상황을 설명하는 과정에 부담을 느끼고 의료진은 제한된 시간 안에 환자의 과거력과 증상을 파악해야 하는 어려움이 있었다. 이에 연구진은 AI가 환자 응답에 따라 대화의 흐름을 조정할 수 있도록 시스템을 설계했다. 단순 문답을 넘어 공감 표현, 환자의 말을 정리해 주는 재진술, 모호한 내용을 정리하는 등 실제 상담 기법을 적용해 증상과 잠재적 질환을 임상 대시보드로 제공한다. 1440명을 실험한 결과 30분 이내 진료에 필요한 핵심 임상 정보를 효과적으로 작성해 의사는 환자와의 심층 상담에 집중할 수 있게 됐다. AI가 의사의 대체재가 아닌 ‘똑똑한 보조자’로 정보 수집 과정을 담당하고 의사는 진단과 처방을 내리는 협력 모델이다. 연구 결과는 인간·컴퓨터 상호작용 분야 최고 권위 학회인 ‘ACM CHI 2026’에 지난달 13일 발표됐다.

- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

제주도가 세계 최대 규모의 컴퓨터 시스템 관련 학술대회인 ACM SIGKDD(Conference on Knowledge Discovery & Data Mining) 2026년 대회 유치에 성공했다. 제주도는 1995년부터 시작돼 데이터 마이닝과 관련된 연구, 기술, 응용에 대해 전 세계 연구자와 산업 전문가들이 ACM SIGKDD 학술대회의 32년 역사상 한국에서 최초로 개최된다고 29일 밝혔다. ACM SIGKDD는 1995년부터 시작된 데이터마이닝 분야의 최고 권위 학술대회로 알려졌으며 매년 3000명 이상의 전 세계 연구자와 산업 전문가들이 참가한다. 데이터 마이닝이란 대규모 데이터셋에서 유의미한 패턴, 규칙, 관계를 찾아내고 분석하는 과정으로 인공지능(AI), 패턴 인식, 기계 학습, 데이터베이스 관리, 통계학 등의 분야에서 유용하게 쓰인다. ACM(Association for Computing Machinery)은 1947년 설립된 세계 최초의 컴퓨터과학 분야 학술 및 교육을 목적으로 하는 연합체로, 현재 전 세계에 약 10만명의 회원을 보유하고 있으며, 본부는 미국 뉴욕 시에 있다. 제주도와 제주컨벤션뷰로는 한국조직위원회 가천대학교 김원 교수, 서울대학교 심규석 교수, 카이스트 이재길 교수와 협력해 유치 활동을 펼친 결과 지난 8월 27일 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘2024년 ACM SIGKDD’에서 한국의 학술적 역량과 제주의 우수한 마이스 인프라를 강조해 호주, 싱가포르, 마카오, 미국 등과의 치열한 경쟁 끝에 제주가 최종 개최지로 선정됐다. 특히 이번 유치는 이 대회의 32회 역사에서 미국(21회), 캐나다(4회), 유럽(3회), 아시아(2회)에서 개최된 바 있지만, 한국에서는 처음으로 열린다는 점에서 큰 의미가 있다. 김희찬 제주도 관광교류국장은 “엔데믹 이후 제주는 마이스 시장 회복으로 다양한 국제회의와 행사를 성공적으로 유치하고 있다”며 “이번 학술대회 유치는 한국의 컴퓨터공학 분야의 위상을 높이는 계기가 될 뿐만 아니라, 전 세계 전문가들에게 제주의 매력을 알리는 중요한 기회가 될 것으로 전망된다”고 말했다. 한편 제주도와 (사)제주컨벤션뷰로는 지난 26일부터 28일까지 제주신화월드 랜딩컨벤션센터에서 ‘JEJU MICE EXPO 2024(JME 2024)’를 개최했다. 말레이시아, 태국, 중국 등 기존 주력 시장의 바이어뿐만 아니라, UAE, 인도, 이탈리아 등 ‘아세안 플러스 알파’ 정책에 부합하는 새로운 시장의 바이어 등 20명의 해외바이어를 초청하였으며, 학·협회 및 여행사 등 국내 바이어 50여명을 초청하여 총 70여명의 국내외 바이어가 참여했다.