국립한밭대 컴퓨터공학과 학생들, 2026 한국통신학회 우수논문상 수상
산업 데이터 활용 네트워크 환경 구성하고 안정적인 데이터 전송 가능한 강화학습 기반의 지능형 라우팅 기법 제안
정민준 기자입력 : 2026. 06. 18(목) 16:31
(왼쪽 상단부터 시계방향으로) 국립한밭대학교 컴퓨터공학과 장여진, 백민우, 길기훈, 이서영, 유지오 학생, 이상금 교수 ⓒ한밭대
[사회/CTN]정민준 기자ㅣ국립한밭대학교 컴퓨터공학과 장여진, 백민우, 길기훈, 이서영, 유지오 학생이 17일 열린 ‘2026년 한국통신학회 하계종합학술발표회’에서 ‘대규모 산업망의 QoS 보장을 위한 CVaR 기반 위험 민감 강화학습 라우팅 기법’ 연구로 우수논문상을 수상했다고 밝혔다.
이번 수상은 2월 열린 2026년 한국통신학회 동계종합학술발표회에서 발표한 연구 논문에 대한 심사 결과에 따른 것으로, 본 연구는 산업 데이터를 활용하여 네트워크 환경을 구성하고, 네트워크 혼잡 상황에서도 안정적인 데이터 전송이 가능하도록 강화학습 기반의 지능형 라우팅 기법을 제안한 연구이다.
연구팀은 산업 현장에서 발생할 수 있는 네트워크 병목 및 지연 문제를 해결하기 위해 위험 민감(Risk-Sensitive) 강화학습과 CVaR(Conditional Value-at-Risk) 기반 학습 전략을 적용했다.
이를 통해 최악의 혼잡 상황에서도 평균 지연과 QoS(Quality of Service) 위반율을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인했다.
특히 실제 산업 데이터를 활용해 네트워크 트래픽 환경을 구성하고, 다양한 규모의 네트워크와 동적 병목 시나리오를 반복 실험함으로써 제안 기법의 강건성과 실효성을 검증해 높은 평가를 받았다.
컴퓨터공학과 이상금 지도교수는 “학생들이 실제 산업 환경에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 꾸준히 실험하고 연구한 결과가 좋은 성과로 이어졌다”며, “앞으로도 산업 AI와 네트워크 분야에서 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있는 연구를 이어가길 기대한다”고 전했다.
이번 수상은 2월 열린 2026년 한국통신학회 동계종합학술발표회에서 발표한 연구 논문에 대한 심사 결과에 따른 것으로, 본 연구는 산업 데이터를 활용하여 네트워크 환경을 구성하고, 네트워크 혼잡 상황에서도 안정적인 데이터 전송이 가능하도록 강화학습 기반의 지능형 라우팅 기법을 제안한 연구이다.
연구팀은 산업 현장에서 발생할 수 있는 네트워크 병목 및 지연 문제를 해결하기 위해 위험 민감(Risk-Sensitive) 강화학습과 CVaR(Conditional Value-at-Risk) 기반 학습 전략을 적용했다.
이를 통해 최악의 혼잡 상황에서도 평균 지연과 QoS(Quality of Service) 위반율을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인했다.
특히 실제 산업 데이터를 활용해 네트워크 트래픽 환경을 구성하고, 다양한 규모의 네트워크와 동적 병목 시나리오를 반복 실험함으로써 제안 기법의 강건성과 실효성을 검증해 높은 평가를 받았다.
컴퓨터공학과 이상금 지도교수는 “학생들이 실제 산업 환경에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 꾸준히 실험하고 연구한 결과가 좋은 성과로 이어졌다”며, “앞으로도 산업 AI와 네트워크 분야에서 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있는 연구를 이어가길 기대한다”고 전했다.
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정민준 기자 jil3679@hanmail.net
정민준 기자 입니다. |
