산학협력을 통한 AI 기술 혁신이 학계의 주목을 받았다. 이화여대 데이터사이언스학과와 커머스 AI 스타트업 에이아이닷엠(대표 최예림)의 공동연구팀이 개발한 대화형 추천시스템이 국내 최대 컴퓨터과학 학술대회에서 우수논문상을 수상하며 기술력을 인정받았다.
이화여대와 에이아이닷엠은 제주도에서 열린 '한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회(KCC2025)'에서 대화형 추천시스템 연구로 우수논문상을 수상했다고 17일 밝혔다.
수상작은 최예림 교수(이화여대 데이터사이언스학과/에이아이닷엠 대표)와 이화여대 정보경영연구실 연구원들이 공동 개발한 '내재적 및 외재적 제품 특성에 대한 사용자 선호 반영을 통한 대화형 추천 개선 연구'다.
이번 연구의 핵심은 기존 대화형 추천시스템이 갖고 있던 근본적 한계를 해결한 점이다. 기존 시스템은 색상이나 사이즈 같은 명시적 속성은 쉽게 파악할 수 있지만, 인기도나 만족도 같은 복합적 선호는 대화만으로 충분히 반영하기 어려웠다.
연구팀은 이 문제를 사용자의 구매 이력 데이터를 활용해 해결했다. 대화에서 직접 언급되지 않은 숨겨진 선호까지 파악해 보다 정교한 개인화 추천을 가능하게 한 것이다.
흥미로운 점은 연구 과정에서 발견된 '구매 패턴의 역설'이다. 구매 이력이 늘어날수록 추천 정확도가 향상되다가 일정 수준을 넘으면 오히려 성능이 하락하는 현상이 나타났다. 연구팀은 이를 소비자의 다양성 추구 심리와 연관된 것으로 분석하고 있다.
최예림 교수는 "대화로는 파악하기 어려운 복합적 선호를 효과적으로 추천에 반영하는 혁신적 방법론을 제시했다"며 "실제 서비스에 적용해 더욱 정확한 개인화 쇼핑 경험을 제공할 계획"이라고 설명했다.
양 기관은 현재 사용자의 다양성 추구 성향을 시스템에 통합하는 후속 연구를 진행 중이다. 이를 통해 더욱 정교한 개인화 추천 기술을 완성해 상용화에 나선다는 계획이다.
이번 수상은 스타트업과 대학 간 산학협력이 만들어낸 성과라는 점에서도 의미가 크다. 학계의 이론적 기반과 산업계의 실무 경험이 결합돼 실용적이면서도 학술적 가치를 인정받는 연구를 이끌어낸 모범 사례로 평가된다.
AI 기반 개인화 추천 시장이 급성장하는 가운데, 이번 연구 성과가 국내 커머스 AI 기술의 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대된다.
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