블록체인 특화 LLM 평가 체계 제시...“범용 AI 고성능에도 Web3 전문 추론은 과제로 남아”싱가포르 오픈소스 AI 연구기관 DMind AI가 아시아 연구진과 공동으로 개발한 ‘디마인드 벤치마크(DMind Benchmark)’ 논문이 국제 학술대회 ‘KDD 2026(ACM SIGKDD)’의 데이터셋 및 벤치마크(Datasets ＆ Benchmarks) 트랙에 채택됐다고 26일 밝혔다. 본 학술대회는 오는 8월 9일부터 13일까지 제주에서 개최된다. 이번 연구는 웹3(Web3) 및 블록체인 분야에서 대형언어모델(LLM)의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 평가 체계를 제안한 것이 핵심이다. 연구팀은 기존의 범용 AI 평가 방식에서 벗어나 블록체인 산업 특화 과제를 중심으로 모델의 실무 활용성과 전문 추론 능력을 검증하는 데 중점을 두었다고 설명했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 특정 산업 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 개발 경쟁이 확대되는 흐름이다. 특히 금융·보안 분야에서는 단순 언어 생성 능력보다 정확한 추론과 안정성이 중요해지면서 전문 벤치마크 구축 필요성도 커지고 있다. 디마인드 벤치마크는 블록체인 기초 개념, 인프라, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율조직(DAO), 대체불가토큰(NFT), 토큰 이코노믹스, 밈코인, 보안 취약점 등 총 9개 도메인을 평가 범주로 설정했다. 단순 객관식 형태를 넘어 스마트 컨트랙트 디버깅, 온체인 수치 추론 등 실제 환경 기반 문제도 포함한 점이 특징이다. 연구팀은 GPT-5 시리즈, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등 총 31개 주요 AI 모델을 대상으로 성능을 비교 평가했다. 평가 결과 GPT-5 Medium이 전체 평균 77.63점으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 토큰 이코노믹스와 보안 취약점 분야에서는 다수 모델이 낮은 성능을 보였다고 밝혔다. 연구진은 현재 상용화된 주요 AI 모델들도 Web3 전문 추론 영역에서는 여전히 한계를 드러내고 있다고 분석했다. 특히 복잡한 토큰 구조 해석이나 스마트 컨트랙트 보안 관련 문제에서는 모델 간 성능 편차가 크게 나타났다고 설명했다. 비용 대비 성능 측면에서는 일부 오픈소스 모델의 경쟁력도 확인됐다는 평가다. 연구에 따르면 DMind의 32B 파라미터 오픈소스 모델은 Web3 특화 과제에서 제한된 비용으로도 높은 성능을 기록했다. 특히 토큰 이코노믹스와 보안 영역에서는 대규모 범용 모델 대비 10~30% 수준의 비용으로 유사하거나 더 높은 성능을 보였다고 연구팀은 밝혔다. 업계에서는 생성형 AI가 금융·디지털 자산 분야로 확대 적용되면서 스마트 컨트랙트 검증이나 온체인 데이터 분석 자동화 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 산업 특화 AI 모델의 신뢰성과 검증 체계 중요성도 함께 커지고 있다는 분석이 나온다. 싱가포르 경영대학교 정보시스템학과 주페이다(ZHU Feida) 교수는 “이번 연구는 Web3 AI 분야에서 측정 가능한 평가 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해당 분야 AI 기술의 성능과 안정성 검증 체계 구축에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 DMind 모델은 현재 AI 금융 플랫폼 ‘Minara(미나라)’에 적용돼 운영 중이다. 연구팀은 개인 투자자와 디지털 자산 보유자를 위한 재무 비서 기능 등에 해당 기술이 활용되고 있다고 설명했다.

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.