포스텍, AI '족집게' 검수법 개발… 데이터 열지 않고도 오류 찾아내

김광인 포스텍 교수 (사진=포스텍 제공)

포스텍 인공지능대학원·전자전기공학과 김광인 교수 연구팀이 원본 데이터를 확인하지 않고도 오류가 있는 데이터를 찾아 AI 성능을 높일 수 있는 기술을 개발했다.

연구는 인공지능 분야 국제학회 중 하나인 'AAAI 2026(The Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence)'에 메인 테크니컬 트랙 논문으로 게재됐다.

최근 의료기관이나 기업처럼 개인정보 보호를 위해 데이터를 외부로 공유하지 않는 환경이 늘어나면서 잘못된 데이터를 효과적으로 찾아내기 어려운 문제가 AI 개발의 한계로 지적돼 왔다.

연구팀은 원본 데이터 대신 AI 학습 과정에서 생성되는 정보를 분석해 오류 가능성이 높은 데이터를 선별하는 새로운 알고리즘을 제안했다.



이를 통해 적은 비용과 노력으로 AI 학습에 사용되는 데이터의 품질을 높이고 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 AI를 구현할 수 있음을 확인했다.

기술은 개인정보를 보호하면서도 의료, 금융, 모바일 기기 등 다양한 분야에서 AI의 성능과 신뢰성을 높이는 데 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.

김광인 교수는 "개인정보 보호가 더욱 중요해지는 의료·금융 등 여러 분야에서 신뢰 가능한 AI를 만드는 데 보탬이 되길 바란다"라고 전했다.




포항=김규동 기자

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