우리 대학 AI대학원 참여대학원생인 이상혁 박사과정과 박상근 석사과정이 인공지능 정보처리 기술 관련 세계 최고 학회 중 하나인 AAAI (Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence)에 논문 게재 승인을 받 는 성과를 일궈냈다. AAAI는 BK 인정 학술대회 리스트 최상위(IF 4 그룹)에 이름을 올린 학회로 인공지능 분야에서 그 명성이 높다.

이상혁 박사과정, 박상근 석사과정이 발표한 연구는 마이크로 비디오 추천 시스템(Micro-Video Recommendation System)에서 사용자의 스킵 행동을 정밀하게 분석하여 추천 성능을 향상시키는 기술로, 최근 학계와 산업계에서 관심이 크게 증가한 멀티미디어 콘텐츠 추천 분야를 다룬다.

이상혁 박사과정과 박상근 석사과정은 마이크로 비디오의 스킵 행동 데이터를 더욱 세밀하게 분석하는 이중 그래프 기반 추천 모델을 제안하여 사용자의 높은 긍정적 신호, 낮은 긍정적 신호, 부정적 신호를 분리하고 이를 통해 마이크로 비디오 추천 성능을 개선하는 새로운 접근 방식을 개발하였다.

마이크로 비디오 추천 기술은 광고, 엔터테인먼트, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서 사용자 만족도를 높이기 위한 필수 요소로, 관심 있는 콘텐츠를 보다 빠르게 발견할 수 있도록 돕고, 불필요한 콘텐츠 노출을 줄여 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다.

스킵 행동은 그 행동 자체로 부정적 신호로써 간주될 수도 있지만 스킵이 일어난 시간대에 따라 오히려 긍정적 신호로써 역할을 할 수도 있다. 하지만 대부분의 기존 마이크로 비디오 추천 모델은 상호작용 데이터를 사용자의 스킵 여부에 따라 긍정/부정 신호로만 분류해왔으며, 이는 사용자의 세부적인 행동을 충분히 반영하지 못한다.

이상혁 박사과정, 박상근 석사과정이 제안한 모델은 비디오 재생 시간 내에서 빠른 시간 내에 발생한 스킵을 부정적 신호로, 뒤늦게 발생한 스킵을 낮은 긍정적 신호로 간주하여, 이를 이중 그래프 구조와 손실 함수에 정교하게 반영함으로써 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천의 성능을 대폭 향상시켰다.

이상혁 박사과정과 박상근 석사과정은 위 기술을 바탕으로 플랫폼 및 비디오 유형에 따른 더 다양한 스킵 행동에 대해 맞춤화된 알고리즘을 추가적으로 연구할 예정이다.

이번에 게재 승인된 논문은 아래 링크를 통해 공개될 예정이다.

Sanghyuck Lee, Sangkeun Park, and Jaesung Lee

Exploiting Fine-grained Skip Behaviors for Micro-video Recommendation

39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence

27 February-4 March, 2025, Philadelphia, Pennsylvania, USA

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