[로이슈 차영환 기자] 인천대학교가 학부생의 전공을 넘어선 AI 연구 활동을 국제 학술무대로 연결하고 있다.

인천대는 김동민 학생이 수행한 ‘LEVEE: Layer-wise Evaluation of Vector Encoding Effects: Bias Localization and Functional Separation across 11 LLMs’ 연구가 ‘EMNLP 2026’ Main Conference에 채택됐다고 밝혔다.

‘LEVEE’는 대형언어모델을 미세조정하는 과정에서 나타나는 가중치 변화를 계층별로 살펴보고, 이러한 변화가 모델의 기능에 어떤 영향을 미치는지 분석한 연구다. 김동민 학생은 고려대학교 신유현 교수와 함께 Qwen·Gemma·Llama 등 11개 LLM을 대상으로 가중치 변화량을 계층별로 적용하거나 제거하는 실험을 진행했다.

연구진은 BBQ와 MMLU 벤치마크를 활용해 사회적 편향 억제와 일반적인 모델 성능의 관계를 비교했다. 그 결과 편향 억제와 관련된 기능은 모델 중간 계층에 집중되는 경향을 보였으며, 일부 모델에서는 초기 계층이 일반 성능에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

특히 11개 모델 가운데 3개에서는 중간 계층을 제외하고 가중치 변화를 적용했을 때 사회적 편향이 오히려 증가했다. 모델의 모든 계층이 동일한 기능을 담당하는 것이 아니라 계층별로 서로 다른 역할을 할 수 있다는 점을 실험을 통해 확인한 것이다.

김동민 학생은 경영학부에서 학업을 이어가면서 AI 연구 경험을 넓혀왔다. 지난 겨울에는 인천대 AI 융합 역량 강화 멘토링 프로그램에 참여해 전문가 교육을 받았고, 경영대학 스타트업 동아리 ‘Quick Starters’ 활동을 통해 AI와 데이터 분석 분야를 경험했다.

교내 연구 활동도 후속 연구로 이어지고 있다. 현재는 컴퓨터공학부 이장호 교수의 지도 아래 학부생 연구 프로그램 INURF에 참여해 AI와 경영정보를 접목한 연구를 진행하고 있다.

이번 성과는 교내 AI 교육과 멘토링, 학생 주도 연구 프로그램이 국제 학술대회 논문 채택으로 이어진 사례다. 경영학을 전공하는 학부생이 대형언어모델의 구조와 기능을 분석하는 연구에 참여했다는 점도 특징이다.

‘EMNLP 2026’은 10월 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 개최된다. 언어모델과 생성형 AI를 비롯해 LLM 에이전트, 멀티모달, 정보검색 등 자연어처리 분야의 연구가 발표될 예정이다.

김동민 학생은 “11개 모델의 계층별 가중치 변화를 비교하면서 특정 기능과 계층의 연관성을 직접 확인할 수 있었다”며 “AI와 경영정보를 연결하는 연구를 계속 발전시켜 나가겠다”고 전했다.

차영환 로이슈 기자 cccdh7689@naver.com