UNIST 산업공학과 학생들이 데이터사이언스 연구 성과를 인정받아 ‘2026 K-DATA SCIENCE 컨퍼런스’에서 두 개의 상을 수상했다.

이준형·진상진 학생은 'Recovering Predictions without Regretting Decisions: A Cone-constrained Prediction Recovery for Decision-Focused Learning' 연구로 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상을 받았다. 태인우·김강민 학생은 'Fix the Timeline First: A Plug-and-Play Retrofit for Sequential Tabular Generators' 제목으로 창의연구상을 수상했다.

이번 컨퍼런스는 과학기술정보통신부가 주최하고 한국연구재단이 주관해 지난 11일 대구 호텔수성에서 개최됐다. 데이터사이언스 분야 연구자와 학생들이 참여해 다양한 연구 성과를 공유하고 교류하는 자리로 마련됐다.

이준형·진상진 학생은 의사결정 중심 학습(Decision-Focused Learning·DFL)에서 의사결정 성능을 높일 때 예측 정확도가 저하될 수 있는 문제에 주목했다. 연구팀은 기존에 확보한 의사결정 성능을 유지하면서 예측 정확도를 회복할 수 있는 새로운 방법을 제안했다.

태인우·김강민 학생은 시간에 따라 변화하는 정형 데이터를 바탕으로 합성데이터를 생성하는 방법을 연구했다. 기존 생성모델에서 시간적 패턴과 데이터 간 관계가 충분히 보존되지 않는 문제를 해결하기 위해, 다양한 생성모델에 추가로 적용할 수 있는 보정 방법을 제시했다.

두 연구는 각각 의사결정 중심 인공지능과 합성데이터 생성 분야에서 기존 방법의 한계를 보완한 점을 인정받았다. 학생들은 “연구 과정에서 고민해온 문제들이 수상 성과로 이어져 기쁘다”며 “앞으로도 꾸준한 연구를 통해 각 연구 분야의 문제를 해결하는 데 기여하겠다”고 전혔다.

연구를 지도한 이용재 산업공학과 교수는 “학생들이 각자의 연구 주제에서 기존 방법의 한계를 깊이 고민하고 새로운 해결책을 제시한 노력을 인정받아 기쁘다”고 말했다. 이어 “특히 학생 주도로 수행한 연구가 데이터사이언스 분야에서 학술적 가치를 인정받았다"며 "앞으로도 학생들이 새로운 연구 문제에 도전하고 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 덧붙였다.