서울시립대학교 인공지능학과 학부연구생 박현우·엄준혁, 세계적 권위 AI 학회 NeurIPS 논문 발표

서울시립대학교 인공지능학과 연구팀이 NeurIPS 2026 국제학술대회에서 메인 트랙에 채택한 논문을 성공적으로 발표했습니다. 이 연구는 강화학습(Reinforcement Learning) 에이전트가 행동을 반복하는 기법인 '행동 반복(action repetition)'에 초점을 맞추고 있습니다. 행동 반복은 학습 속도를 높이는 장점이 있지만, 기존 연구들은 반복이 끝난 직후 에이전트가 최적의 행동을 할 수 있다고 가정하여 문제가 있었습니다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '기대 기반 스킵 평가(Expected Skip Evaluation)'라는 개념을 제안하고 이를 적용한 'RARe(Risk-Aware Repetition)' 방법을 개발했습니다. RARe는 안전한 구간에서는 행동을 길게 유지하여 학습을 가속시키고, 위험 구간에서는 반복을 짧게 조정합니다. 격자 환경, 연속 제어, 안전 강화학습 벤치마크에서 기존 방법보다 더 높은 학습 효율과 정확한 위험 대응을 보였습니다.

이 연구는 고상기 교수의 지도 아래 학부 박사생 박현우와 엄준혁, 그리고 석사과정 성백륜 학생이 공동으로 작성했습니다. 학부 연구생들이 대학원생과 함께 새로운 방법을 제안하고 실험을 통해 검증한 학생 중심의 연구로, 매우 의미 있는 일입니다. 이 연구는 자율주행·로봇 등 안전이 중요한 분야의 AI 의사결정 기술로 발전할 것으로 기대됩니다.