중앙대학교 AI학과 음성 및 대화형 AI 연구실(지도교수: 윤지원)이 인공지능 분야 최상위 국제학회인 AAAI 2026(채택률 17.6%)에 논문 2편을 동시에 게재 승인받았습니다.
두 논문 모두 석사과정 학생이 제1저자로 참여해 연구실의 주도적 연구 역량과 성과를 입증했습니다.

1. BiCycle: Group-wise Recursive Transformer Based on ASR Mechanism (1저자: AI학과 석사과정 장민호)
본 논문은 LLM에 쓰이던 Recursive Transformer(RT)를 음성인식에 그대로 적용할 때 생기는 한계를 짚고,
음성인식 모델의 어텐션 패턴을 분석해 레이어를 phonetic과 linguistic 그룹으로 나눈 뒤 그룹별로 재귀 구조를 적용하는 BiCycle을 제안합니다.
이는 원래의 음성인식 메커니즘을 보존하면서 기존 RT보다 더 높은 인식 성능과 효율을 달성했습니다.

2. GrayKD: Distilling Better Knowledge from Black-box LLM via Multi-rationale Injection (1저자: AI학과 석사과정 임형수)
본 연구는 내부 파라미터에 접근할 수 없는 블랙박스 LLM으로부터의 지식증류 한계를 극복하기 위해,
블랙박스 LLM이 생성한 다중 rationale을 이용하여 softmax 분포를 근사하고, 이를 활용해 KD를 수행하는 GrayKD 프레임워크를 제시합니다.