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[IBRE Awards 수상 인터뷰] 이동원 교수 - 격변하는 비즈니스의 파도 속에서 시대의 질문을 탐구하다

[IBRE Awards 수상 인터뷰] 이동원 교수 - 격변하는 비즈니스의 파도 속에서 시대의 질문을 탐구하다   일론 머스크의 트윗 한 건에 암호화폐 가격이 수십 퍼센트씩 출렁이던 시절, 이동원 교수는 단순한 시장의 소음으로 흘려보내지 않았다. 내재 가치가 모호한 디지털 자산이 온라인 감성에 이토록 격렬하게 반응하는 현상—그것은 전통 금융학의 언어로는 다 설명되지 않는 질문이었고, 그 질문이 연구의 출발점이 됐다. 정보시스템 분야에서 활발한 연구를 이어오고 있는 고려대학교 경영대학 이동원 교수가 공저자들과 함께 수행한 연구 「The Heterogeneous Impact of Social Media Sentiment on Cryptocurrency Valuation」(공저: James L. Park, Gisu Kim, Young-Kyu Kim, Kyuhan Lee)이 국제학술지 International Journal of Electronic Commerce에 출간되며 IBRE Awards 수상의 영예를 안았다. 소셜 미디어 감성을 시장·기술·정책 뉴스로 정교하게 분류해 암호화폐 유형별 가격 반응 메커니즘을 규명한 이 연구는, 모든 소셜 미디어 신호가 같은 방식으로 작동하지 않는다는 것과 위기 국면에서 투자자들이 오히려 더 비이성적으로 움직인다는 역설적 발견을 담고 있다. 정보시스템(Information System)분야에서 활발한 연구를 이어오고 있는 이동원 교수와 함께 이번 논문에 대한 깊이 있는 이야기를 나누었다. Q1. 먼저, 이번 논문상 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감과 함께 이번 수상이 교수님께 갖는 의미를 들려주실 수 있을까요? 저는 오랜 기간 소셜 미디어, 데이터 애널리틱스, 플랫폼 비즈니스가 디지털 금융 및 암호화폐 시장과 어떻게 상호작용하는지 파악하기 위한 연구를 진행해 왔습니다. 이번 수상은 끈기 있게 다져온 연구 여정의 소중한 결실이라는 점에서 개인적으로도 감회가 남다르고 매우 뜻깊습니다. 특히 전자상거래 분야의 세계적 권위지인 International Journal of Electronic Commerce 출간과 더불어 상까지 받게 되어 그간의 노력을 기쁘게 보상받은 기분입니다. 무엇보다 이 성과는 결코 저 혼자만의 결실이 아닙니다. 연구에 함께 참여해 주신 공저자 박진관 교수님, 김영규 교수님, 이규한 교수님의 학문적 혜안과, 밤낮으로 치열하게 고민하며 헌신해 준 김기수 석사과정 학생의 땀방울이 있었기에 가능했던 결과입니다. 이 자리를 빌려 훌륭한 동료 교수님들과 제자에게 깊은 감사를 전하며, 이번 수상을 앞으로도 깊이 있는 연구를 이어가라는 응원으로 삼아 더욱 정진하겠습니다.   Q2. 이번 연구로 소셜 미디어 감성이 암호화폐 가치에 미치는 영향을 분석하셨는데요. 논문에 대해 간단히 소개해 주실 수 있을까요? 이번 논문은 트위터(X)상에서 나타나는 대중의 감성이 암호화폐 가격 변동과 어떻게 연관되어 있는지를 다룬 연구입니다. 기존 연구들은 단순히 트윗의 긍·부정 수준만 평가하는 일차원적 접근에 머물렀는데, 저희 연구는 한 단계 더 나아가 '어떤 내용의 감성인가'에 주목했습니다. 머신러닝 프레임워크를 개발해 트윗을 시장·비즈니스 뉴스, 기술 뉴스, 정책 뉴스의 세 범주로 정교하게 분류하고 분석했습니다. 그 결과, 펀더멘탈과 기술적 가치가 존재하는 전통적인 암호화폐들은 시장·기술 관련 긍정적 감성과 뚜렷한 양(+)의 상관관계를 보이며 가격 예측 가능성이 높았습니다. 반면 내재 가치보다 온라인 유행과 바이럴 트렌드로 움직이는 밈 코인은 이러한 뉴스 기반 감성 신호에 반응하지 않아 가격 예측이 어려웠습니다. 자산 특성에 따라 소셜 미디어 신호를 흡수하는 메커니즘이 완전히 다름을 증명한 것입니다. 또한 2022년 테라-루나 폭락 같은 대형 충격 국면에서는 투자자들의 위험 회피 성향이 극대화되면서 감성-가격 간의 연결성이 일시적으로 약화되는 동적 변화도 포착했습니다.   Q3. 이번 연구를 시작하시게 된 계기와 문제의식은 무엇이었나요? 이번 연구는 현실 시장에 대한 흥미로운 관찰과 학술적 공백을 메우고자 하는 문제의식에서 출발했습니다. 구체적인 계기는 고려대 기술경영대학원 박사과정의 김기수 학생이 석사 논문 지도를 받던 시절로 거슬러 올라갑니다. 당시 일론 머스크의 트윗 한 건에 암호화폐 가격이 수십 퍼센트씩 출렁이는 현상을 목격했는데, 내재 가치나 경제적 펀더멘탈이 모호한 디지털 자산이 온라인 내러티브와 대중의 감성에 이토록 강력하게 움직이는 모습은 전통 금융학만으로는 명쾌하게 설명하기 힘든 현상이었기에 학자로서 강한 연구 호기심이 생겼습니다. 기존 연구를 살펴보니 두 가지 중대한 한계가 있었습니다. 대부분의 선행 연구가 비트코인 단일 종목에만 치우쳐 있었고, 소셜 미디어 텍스트를 단순히 '긍정' 혹은 '부정'이라는 이분법으로만 분류하고 있었습니다. 여기서 저희는 "소셜 미디어상의 '어떤 종류의 이야기'가, '어떤 특성을 가진 코인'의 가치 형성에 실질적인 영향을 미치는가"라는 보다 세밀한 질문을 던져야 한다는 문제의식을 갖게 되었고, 이를 빅데이터와 머신러닝으로 파헤쳐 보자는 생각으로 본격적인 연구를 시작했습니다.   Q4. 연구 과정에서 가장 흥미로웠거나 예상과 달랐던 결과가 있었다면 무엇인가요? 몇 가지 일반적인 통념을 깨는 결과들을 발견할 수 있었습니다. 먼저, 밈 코인이 시장·기술 관련 감성에 오히려 부정적으로 반응했다는 점입니다. 소셜 미디어의 영향을 가장 전폭적으로 받는 자산이 밈 코인일 것이라 생각하기 쉽지만, 실제로는 정반대였습니다. 밈 코인은 진지한 시장 뉴스나 기술적 발전 내러티브로는 가격 예측이 불가능하며, 오직 커뮤니티의 투기적 흥분이나 바이럴에만 반응한다는 점이 통계적으로 증명된 것입니다. 가장 극적인 반전은 테라-루나 폭락 이후에 나타난 역설적인 행태였습니다. 저희는 대형 충격이 발생하면 모든 암호화폐가 소셜 미디어 감성에 덜 반응할 것이라 예측했는데, 결과는 정반대의 '양극화'로 나타났습니다. 비트코인·이더리움 같은 주요 코인은 기술 관련 감성 반응이 줄어들며 내재적 펀더멘탈에 집중하는 모습을 보인 반면, 밈 코인은 오히려 기술 감성에 대한 반응이 일시적으로 더 강해졌습니다. 극도의 불확실성 속에서 투자자들이 비이성적인 투기적 거래에 더 몰입하는 역설적 행태를 반영한 것으로, 시장 환경에 따라 자산군별 정보 소화 메커니즘이 완전히 뒤바뀔 수 있다는 점을 보여준 매우 흥미로운 발견이었습니다.   Q5. 이번 연구가 학문적 담론이나 업계에 던지는 가장 중요한 시사점은 무엇이라고 생각하시나요? 학문적으로는 감성을 하나의 균질한 신호로 다루어 온 기존 연구 관행에 문제를 제기하고, '콘텐츠 유형 × 자산 클래스'를 결합해 분석하는 새로운 프레임워크를 제시했다는 점에서 의의가 있습니다. 이를 다른 변동성 높은 자산군 연구에도 적용할 수 있는 재현 가능한 분석 틀로 제안하고 싶습니다. 실무적으로는 세 가지 메시지를 전달하고 싶습니다. 투자자에게는 시장·기술 관련 감성이 비트코인·이더리움 같은 주요 코인에 대해서는 상대적으로 신뢰할 만한 신호가 될 수 있지만, 밈 코인은 본질적으로 투기적 자산으로 접근해야 한다는 것입니다. 규제 당국과 시장 감시 기관에게는 정책 관련 감성의 급격한 변화가 잠재적 시스템 리스크의 전조 신호가 될 수 있다는 점을, 그리고 업계 전반에는 단순한 소셜 미디어 buzz 추적을 넘어 그 내용의 성격을 구별하는 정교한 감성 분석이 필요하다는 점을 강조하고 싶습니다.   Q6. 교수님께서는 Information System, 특히 E-Commerce 분야를 중심으로 활발한 연구를 수행해 오셨습니다. 해당 분야에 관심을 갖고 학자의 길을 걷게 되신 계기가 무엇인가요? 사실 처음부터 학자의 길을 확고하게 염두에 두고 시작했던 것은 아닙니다. 돌이켜보면 제 여정에는 시대의 거대한 흐름과 약간의 우연, 그리고 소중한 인연들이 참 재미있게 얽혀 있습니다. 경영학과를 졸업하고 대학원 석사과정에 진학할 당시만 해도, 솔직히 말씀드리면 준비하고 있던 행정고시와 공인회계사 시험공부를 조금 더 안정적으로 이어가기 위한 연장선이라는 목적이 컸습니다. 그런데 대학원에서 Information System 분야를 깊이 있게 접하면서 제 인생의 방향타가 완전히 바뀌었습니다. 현실의 경영 문제를 기술과의 융합 관점에서 풀어내는 연구 자체에 점점 깊은 매력과 흥미를 느끼게 된 것이죠. 그러던 중 마침 가장 친한 대학 친구가 유학을 준비하는 모습을 보고 덩달아 뛰어들게 되었고, 1998년 처음 미국 유학길에 올랐습니다. 당시 학계와 업계에 불어닥친 E-Commerce 열풍은 마치 지금 전 세계를 휩쓸고 있는 AI 열기와 똑같았습니다. 패러다임이 통째로 바뀌는 짜릿한 변곡점 한가운데 서 있다 보니, 자연스럽게 E-Commerce 중심의 IS 연구에 깊이 매료되었고, 그것이 지금까지 저를 이 자리에 있게 한 평생의 원동력이 되었습니다. 계획된 삶보다는 우연한 기회와 시대적 흐름, 그리고 좋은 인연들이 저를 이 자리까지 이끌어 준 만큼, 늘 감사한 마음으로 연구에 임하고 있습니다.   Q7. 앞으로 탐구해 보고 싶으신 새로운 연구 주제나 관심 분야가 궁금합니다. 지금 제 시선이 온전히 향해 있는 곳은 단연 'AI'입니다. 현재 연구실(SoMAC) 구성원들과 함께 다양한 AI 관련 주제를 두고 여러 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 가장 큰 학문적 관심은 기술의 구조적 작동 원리를 넘어, AI가 실질적으로 인간의 일상과 비즈니스 환경을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 향후 어떤 방향으로 진화해 나갈 것인가에 대한 거시적인 흐름에 있습니다. 특히 AI 기술이 고도화될수록 긍정적인 효과만큼이나 사회적 부작용과 윤리적 문제를 체계적으로 다룰 필요성이 커지고 있습니다. 'Responsible AI'와 'Explainable AI' 분야를 깊이 있게 탐구하고자 준비하고 있는데, AI가 하루가 다르게 진화하는 이 격변의 시기에 기술의 효율성만을 좇기보다 이 혁신이 인간 사회와 어떻게 건강하게 공존해야 하는지에 대한 해답을 찾는 것이 앞으로 제 연구의 핵심 이정표입니다.   Q8. 마지막으로, 연구자의 길을 걷고자 하는 학생들에게 한 말씀 부탁드립니다. 경영학 분야에서 연구자의 길을 꿈꾸는 학생들에게 제가 무엇보다 강조하고 싶은 핵심 가치는 바로 '진정성'입니다. 경영학은 상아탑 속에 갇힌 학문이 아니라, 매일 살아 숨 쉬며 격변하는 현실 비즈니스를 다루는 학문입니다. 그렇기 때문에 단순히 좋은 논문을 쓰겠다는 목적이나 유행하는 연구 방법론만을 맹목적으로 좇기보다, 비즈니스 환경과 기술의 변화에 진심 어린 관심을 기울이는 것이 중요합니다. 새로운 현상을 마주할 때마다 '왜 이런 현상이 일어나는가?', '이 변화의 본질은 무엇이며 기업과 사회에 어떤 의미를 갖는가?'를 끊임없이 스스로에게 묻고 치열하게 고민하는 습관을 키우십시오. 학자로서 시대를 관통하는 위대한 연구 질문은 결국 현실의 문제를 진정성 있게 고민하는 관찰에서 흘러나오는 법입니다. 더불어, 연구자의 길에는 완벽한 계획만큼이나 '열린 마음'과 '우연'이 매우 중요한 역할을 합니다. 지금 당장 완벽한 미래의 청사진이 그려지지 않더라도 조급해하거나 불안해할 필요는 없습니다. 현상에 대한 진정한 호기심을 잃지 않고 매 순간 마주하는 변화에 유연하게 대처해 나간다면, 여러분 모두 학계와 사회에 기여하는 훌륭한 연구자로 성장할 수 있을 것이라 확신합니다.   아래는 이동원 교수의 논문 소개와 요약글이다. 2026년 고려대 경영대학 이동원 교수가 공동저자로 참여한 논문 「The Heterogeneous Impact of Social Media Sentiment on Cryptocurrency Valuation」(공저: James L. Park, Gisu Kim, Young-Kyu Kim, Kyuhan Lee)이 국제학술지 International Journal of Electronic Commerce에 출간되며, SK/IBRE 어워즈 논문상을 수상했다.    「The Heterogeneous Impact of Social Media Sentiment on Cryptocurrency Valuation」 본 연구는 소셜미디어에서 형성되는 감성이 암호화폐 가격에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, 특히 뉴스 유형과 암호화폐 종류에 따라 그 영향이 어떻게 달라지는지를 규명했다. 연구진은 머신러닝 기반 분석 프레임워크를 구축하여 트윗을 시장·비즈니스, 기술, 정책 관련 뉴스로 분류하고, 각 트윗의 감성을 긍정·부정 등으로 분석하였다. 이와 같은 분석 결과 비트코인, 이더리움과 같은 전통적인 암호화폐는 시장 및 기술 관련 긍정적 감성과 강한 양의 상관관계를 보이는 반면 밈 코인은 감성 신호를 통해 가격 변동을 예측하기 어려운 것으로 확인되었다. 또한 2022년 테라-루나 사태와 같은 대규모 시장 충격이 발생할 경우, 투자자들의 위험 회피 성향이 강화되면서 소셜미디어 감성이 가격에 미치는 영향력이 약화되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 뉴스 유형에 따른 감성 정보가 암호화폐 가격 형성 과정에서 중요한 역할을 한다는 점을 보여주며, 암호화폐 종류에 따라 소셜미디어 정보의 영향력이 상이함을 확인했다. 이를 통해 투자자와 연구자들에게 보다 정교한 감성 분석 기반 투자 의사결정의 가능성을 제시했다는 점에서 의의를 가진다.   ▶ 논문 원문 보기  : The Heterogeneous Impact of Social Media Sentiment on Cryptocurrency Valuation   경영신문 학생기자단 1기_취재,촬영: 이현지  

2026.06.09 Views 2787

고려대학교 경영대학 2026 SK / IBRE Awards 수상 교수 연구 요약

 고려대학교 경영대학 2026 SK / IBRE Awards 수상 교수 연구 요약 고려대학교 경영대학 교수진이 2026년 SK Awards 및 IBRE Awards를 통해 세계적 수준의 연구 경쟁력을 다시 한 번 입증했다. SK Awards는 경영대학이 지정한 'SK 어워드 저널 리스트(SK Awards Journal List)'의 최우수 국제학술지에, IBRE Awards는 'IBRE 어워드 저널 리스트'의 우수 국제학술지에 게재된 논문의 저자에게 각각 수여된다. 이번 SK Awards 수상자로는 △구민재 교수(회계학) △송희찬 교수(글로벌비즈니스) △정경성 교수(IS)가 △최앤젤라애리 교수(IS)가 이름을 올렸다. 수상 연구들은 인플루언서 마케팅, 애널리스트의 예측 행동, 노동 취약계층의 자기서사, 피지털(phygital, 온 오프라인 통합) 플랫폼 전략 등 다양한 분야를 아우르며 현실 시장과 사회 문제에 대한 실질적인 시사점을 제시했다. IBRE Awards에서는 △윤성아 교수(마케팅) △이동원 교수(IS)(박진관, 이규한, 김영규 교수 공저)가 각각 소비자 행동과 디지털 금융 분야에서의 연구 성과를 인정받아 수상의 영예를 안았다. 경영대학은 앞으로도 학문적 엄밀성과 현실 문제 해결을 함께 추구하는 연구를 통해 글로벌 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다. 각 교수의 연구 내용은 개별 기사에서 자세히 확인할 수 있다.   2026 SK / IBRE Awards 수상 교수 인터뷰 전문  구민재교수 ㅣSK 논문상 수상 - 불확실성의 시대, 다양한 문화적 배경이 예측 정확성 높인다 (링크) 송희찬교수 ㅣSK 논문상 수상 - 불안정한 삶 속에서도 자신의 이야기를 쓰는 사람들 (링크) 정경성교수 ㅣSK 논문상 수상 - 기술은 많을수록 좋은가, 플랫폼이 놓친 질문 (링크) 이동원교수 ㅣ IBRE Awards 수상 - 격변하는 비즈니스의 파도 속에서 시대의 질문을 탐구하다 (박진관 교수, 이규한 교수, 김영규 교수 공저) (링크)   2026 SK / IBRE Awards 수상 교수 논문 자세히 보기 최앤젤라애리 교수 ㅣ SK 논문상 수상 - Influencer Authenticity Cues, Connectedness, and Purchase Decisions (링크) 윤성아교수 ㅣIBRE Awards 수상 -  Discount now or later? The effect of payment framing on consumer preferences for discount timing in periodic payments (링크)

2026.06.09 Views 2977

2026년 3월 SK Awards 수상 교수 연구 요약 Zip

[2026년 3월 SK Awards 수상 교수 연구 요약 Zip]   SK Awards로 본 경영대학의 경쟁력   고려대학교 경영대학 교수진이 2026년 SK Awards를 통해 세계적 수준의 연구 경쟁력을 다시 한 번 입증했다. SK Awards는 경영대학에서 정한 'SK 어워드 저널 리스트(SK Awards Journal List)'의 최우수 국제학술지 게재된 논문의 저자에게 수여된다.      이번 3월 SK Awards에서는 △김배호 교수 △노대훈 교수 △이규한 교수 △최앤젤라애리 교수 △조둠밈 교수 △이현석 교수 · 노인준 교수가 수상자로 이름을 올렸다. 특히 이현석 교수와 노인준 교수는 ‘Learning in Recovery from Disruption: Empirical Evidence from the U.S. Drug Shortages’ 논문을 공동으로 수행하며 수상했다.   이번 수상 연구들은 금융, 플랫폼, 디지털 콘텐츠, 인공지능 등 다양한 분야를 아우르며, 데이터 기반 분석을 통해 실제 시장과 사회 문제를 설명하고 실질적인 시사점을 제시했다. 경영대학은 앞으로도 학문적 엄밀성과 현실 문제 해결을 함께 추구하는 연구를 통해 글로벌 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다.   각 교수의 연구 내용은 개별 기사에서 자세히 확인할 수 있다.     수상 교수별 연구 자세히 보기   김배호 교수 | Long-History Principal Component Analysis in a Dynamic Factor Model with Weak Loadings → [링크]   노대훈 교수 | Evolution of Ride Services: From Ride Hailing to Autonomous Vehicles → [링크]   이규한 교수 | Intent-Driven Machine Learning for Fake News Detection: A Referential Domain Adaptation Approach → [링크]   이현석·노인준 교수 | Learning in Recovery from Disruption: Empirical Evidence from the U.S. Drug Shortages → [링크]   조둠밈 교수 | The Present Value of Future Market Power → [링크]   최앤젤라애리 교수 | To Split or to Merge?: How Partitioning Affects Consumption and Engagement with Digital Content → [링크]  

2026.03.27 Views 2425

[2026년 3월 SK Awards] 이규한 교수 연구 요약

경영대학 이규한 교수는 텍스트에 담긴 인간의 ‘의도’를 기반으로 가짜뉴스를 탐지하는 AI 모델을 제안한 연구로 SK Awards를 수상했다.     이규한 교수가 전한 수상소감   다시 한 번 SK Award를 수상하게 되어 영광입니다. 연구자로서 최고의 학술지에 논문을 게재하는 것을 항상 본분으로 생각하며 열심히 노력하고 있었는데 추가적으로 이런 상까지 학교 측에서 준비해 주셔서 더욱 보람을 느낍니다. 연구자들의 노력에 대한 인센티브를 제공하는 SK Award 같은 프로그램이 있음에 다시 한 번 감사드리며 앞으로도 더 많은 논문 세상에 알릴 수 있도록 노력하겠습니다.     주요 연구 내용    논문명: Intent-Driven Machine Learning for Fake News Detection: A Referential Domain Adaptation Approach 게재 저널: Production and Operations Management 게재 시기: 2026년 1월 주요 내용 요약:   해당 논문은 일반적인 경영학 연구와는 좀 다르게 직접 AI 모델을 개발하고 테스트 합니다. 구체적으로, 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고 처리할 수 있는 AI 모델을 사회학적인 관점에서 새로이 제안하였습니다. 특히, 텍스트에서 유추해 낼 수 있는 인간의 의도를 바탕으로 좀 더 정확히 특정 뉴스가 가짜 정보를 포함할 확률을 계산하였습니다.   기존 AI 연구에서는 제한된 데이터에 의해서 텍스트 내 의도를 제대로 파악하지 못했었는데, 해당 논문에서는 의도를 파악하는 것과는 무관한 데이터를 활용하여 뉴스의 의도를 파악해 낼 수 있는 기법을 제안하여 적용하였습니다. 이 같은 방법론을 바탕으로 개발된 모델을 실생활에 적용해 본 결과, 우리가 최첨단의 기술이라고 알고 있는 GPT 등의 언어모델을 바탕으로 개발된 모델보다 월등한 결과를 도출할 수 있었습니다.   해당 연구의 결과는 사회 과학 이론을 바탕으로 컴퓨터 공학적 알고리즘을 개발하는 방식이 더 나은 결과를 만들어 낼 수 있다는 가능성을 제안함으로써 향후 관련 연구의 발전에 기여 할 것으로 기대됩니다.   ▶ 논문 원문 보기: Intent-Driven Machine Learning for Fake News Detection: A Referential Domain Adaptation Approach  

2026.03.26 Views 2023

폭스바겐의 미래를 재설계하다… 2025 KUBS Challenge 성료

폭스바겐의 미래를 재설계하다… 2025 KUBS Challenge 성료     고려대학교 경영대학 국제팀이 주관한 ‘2025 KUBS Challenge 경영사례분석대회’가 11월 7일(금) 개최됐다. 올해 대회의 케이스는 「Volkswagen: Adapting in the Age of AI」였으며, 참가팀에게 주어진 시간은 단 24시간, 전 과정은 영어로 진행됐다. 총 21개 팀이 참여해 이 중 19개 팀이 최종 보고서를 제출했고, 치열한 예선을 거쳐 4개 팀이 본선 무대에서 프레젠테이션과 질의응답을 펼쳤다. 각 팀은 디젤게이트 이후 폭스바겐 그룹이 제시한 ‘Together Strategy 2025’를 어떻게 실현할 것인지, 나아가 ‘자동차 제조사를 넘어 AI 기반 지속가능 모빌리티 기업으로 어떻게 전환할 것인지’에 대한 해법을 제시했다. 본선 심사는 토니 가렛, 김백중, 이규한 교수가 맡아 학생들의 분석과 전략 제안에 대해 날카로운 질문과 조언을 건넸다.      팀 Barys: AI 예측정비로 신뢰를 회복하라 첫 번째 발표팀인 Barys는 폭스바겐이 직면한 전략 과제를 ‘제조사에서 지속가능 모빌리티 제공자로의 전환’, ‘디젤게이트 이후 신뢰 회복’, ‘AI의 본격적 도입’, ‘수익성과 지속가능성 확보’로 정의하고, 이에 대한 해법으로 ‘AI 기반 예측정비 시스템(AI-powered Predictive Maintenance System)’을 제시했다. 이 팀은 차량 센서와 카메라 데이터를 클라우드로 수집해 AWS SageMaker로 모델을 학습하고, 차량 고장 발생 이전에 오류 가능성을 예측해 운전자와 서비스센터에 사전 알림을 제공하는 체계를 구축하자고 제안했다.    심사위원은 “차량 수명이 늘어나면 교체 주기가 길어져 장기적으로 판매 감소로 이어지는 것 아니냐”고 질문했다. 이에 팀은 “현재는 문제가 심각해진 후 서비스센터에 오기 때문에 폭스바겐이 막대한 무상수리 비용을 부담하는 구조”라며, “예측정비는 대형 고장을 조기에 차단해 비용 부담을 낮추고, 궁극적으로는 브랜드 신뢰 회복이 구매 확대를 견인할 것”이라고 답했다.       팀 Crimson Edge: 제조사를 넘어 모빌리티 생태계 플랫폼으로 Crimson Edge는 폭스바겐이 향후 ‘차량 판매 기업’을 넘어 ‘모빌리티 생태계 운영 기업’으로 전환해야 한다고 진단했다. 핵심 전략은 △Ride-sharing, Car-sharing, Truck-as-a-Service의 구조 재정비 △수요예측·경로 최적화·플릿 운영 최적화를 포함한 AI 기반 MaaS(Mobility-as-a-Service) 구축 △모든 서비스를 중앙 AI 허브로 통합해 데이터 기반 의사결정 체계 마련 등이다. 팀은 폭스바겐의 경쟁 우위를 다양한 차종 라인업, 제조사로서 확보한 방대한 차량 데이터, Edge AI와 Cloud AI의 결합 구조에서 찾았다.   심사위원이 “디젤게이트를 경험한 고객이 특정 브랜드의 구독 시스템에 묶이는 것을 원하겠느냐”고 묻자, 팀은 “고급 운전자 보조 기능이나 자율주행 기능은 본질적으로 추가 비용이 드는 서비스이며, 초기 구매가격에 모두 포함해 부담을 높이는 것보다 구독 방식이 소비자 선택권을 확장한다”고 설명했다.       팀 Visionary: V1—폭스바겐의 통합 AI 두뇌 Visionary는 폭스바겐의 미래 경쟁력의 핵심을 “브랜드·지역·세그먼트별 분산된 데이터를 하나의 지능형 AI 시스템으로 통합하는 것”으로 규정하며 ‘V1 Unified AI Ecosystem’을 중심 전략으로 제시했다. 이들이 네 가지 이니셔티브를 제시했다. 첫째, 스마트 순환 제조 시스템이다. AI와 블록체인을 공급망 전체에 적용해 모든 부품에 ‘디지털 머티리얼 패스포트’를 부여하고, 2026년까지 자재 재사용률 25%, 폐기물 30% 감축을 목표로 한다. 둘째, Moia를 AI 기반 스마트 모빌리티 생태계로 진화시키고, AI 기반 수요·교통 예측과 친환경 선택 시 ‘Eco Miles’ 보상 체계를 도입해 제조사에서 MaaS 제공자로의 전환 기반을 마련하는 것이다. 셋째, 폭스바겐의 모든 R&D·생산·에너지·재무 데이터를 통합하는 VI 플랫폼을 구축해 개발 기간 30% 단축, R&D 비용 15% 절감, 에너지 비용 20% 절감을 목표로 한다. 넷째, Financial Intelligence Hub를 구축해 AI 기반 유동성 예측, 투자 시나리오 분석, ESG KPI-투자 성과 연동을 통해 재무 예측 정확도 40% 향상, 자본 비용 10% 절감을 지향했다.   한 심사위원은 “외부 리스크는 잘 짚었으나, 이런 대전환을 추진하면 내부에서는 어떤 리스크가 발생하는지 생각해봤느냐”고 물었다. 팀은 △대규모 데이터 통합에 따른 보안 문제 △다수의 브랜드·부서를 일시에 통합하는 데 따른 조직적 저항 △프로젝트 실패 시 그룹 가치 하락 등의 리스크를 제시하며, 파일럿 운영과 데이터 거버넌스 설계의 필요성을 인정했다.     팀 K-Strategist: ROOM & Blue Cloud—안팎을 동시에 바꾸는 전략 K-Strategist는 외부 고객 경험(B2C)과 내부 운영 효율(B2B)을 동시에 개선하는 ‘투트랙 전략’을 제시했다. 외부 전략으로는 모빌리티 앱 ‘ROOM’을 개발해 폭스바겐의 전기차·배터리 기술을 기반으로 자율주행 라이드 셰어링, E-바이크·E-스쿠터·E-카 렌털을 통합 제공하는 플랫폼을 구축하자고 했다. AI 기반 개인화 추천, 24시간 고객 응대, 실시간 가격 조정, 예측 정비 기능을 통해 기존 고객에게는 새로운 경험을 제공하고, 잠재 고객에게는 브랜드 경험의 진입점을 제공한다는 전략이다. 내부 전략으로는 ‘VW Blue Cloud’를 제시했다. AI가 △계열사별 경영 성과·이슈·리스크를 분석하고 △공급사별 납기·품질·혁신 역량을 평가한 뒤 △이를 매칭해 “어느 계열사에 어떤 공급사가 최적화되는지”를 추천하는 플랫폼이다. 팀은 이를 통해 공급사 탐색 시간 단축, 중복 R&D·행정 비용 감소, 계열사 간 협업 강화, 경영진의 전략적 의사결정 지원 효과가 발생할 것으로 전망했다.     총평: 아이디어는 뛰어났지만, 다음 단계는 정교함이다 심사위원단의 질문은 주로 △재무적 타당성 △고객 관점 △전략적 일관성 △리스크 인식에 집중됐다. 특히 재무적 추정과 관련해 “다운타임을 30% 줄인다 했는데 현재 수준은 어느 정도인가?”, “예상 비용 절감액과 초기 투자 비용의 근거는 무엇인가?” 등 더 구체적이고 실증적 근거를 요구하는 질문이 반복됐다. 한 심사위원은 “기술과 스토리는 훌륭하지만, 사례분석대회는 결국 숫자로 설득해야 한다”고 강조했다.   올해 2025 KUBS Challenge는 AI, 모빌리티, ESG, 재무 전략을 하나의 케이스 안에서 동시에 고려해야 했고, 글로벌 제조기업의 전사 전략을 설계해야 했으며, 모든 분석·전략 수립·발표를 24시간 안에 영어로 완수해야 하는 고난도 과제였다. 발표 내용에는 예측정비, 연합학습(Federated Learning), AI 기반 재무 시뮬레이션, 구독형 소프트웨어 모델 등 산업 현장의 최신 이슈가 자연스럽게 담겼다. 참가팀 구성도 국제적이었으며, 심사·질문·피드백 전 과정이 영어로 진행되면서 KUBS가 지향하는 글로벌 환경이 그대로 구현됐다는 평가를 받았다.   발표 종료 후 심사위원단은 “19개 솔루션 중 상위 네 팀을 가리는 작업이 매우 어려울 만큼 전체 수준이 높았다”며 참가자들의 역량을 높이 평가했다. 또 “아이디어와 방향성은 매우 뛰어났으며, 이제 필요한 것은 숫자의 정교화, 리스크 정의의 깊이, 그리고 ‘왜 지금 이 전략인가’에 대한 한층 명확한 논리”라고 조언했다. 다른 심사위원은 “여러분의 전략은 실제 폭스바겐 이사회 테이블에 올라가도 무리가 없을 수준”이라면서도, “하지만 그 테이블에서 최종 결정을 만드는 것은 결국 데이터와 숫자”라고 강조했다.     최종 결과로 1등은 Visionary, 2등은 K-Strategist, 3등은 Barys에게 돌아갔다. 수상팀은 내년 미국 서던캘리포니아대학에서 열리는 Marshall International Case Competition에 고려대학교 대표로 참가하게 되며, 사전 네트워킹 데이, 항공·숙박비 지원, 지도교수와의 집중 트레이닝 등 다양한 지원을 받을 예정이다.   참가 학생은 “처음 나가본 대회라 방향 설정부터 쉽지 않았다. 팀원들과 밤을 새가며 이어가 체력적으로도 힘들었지만, 스스로 문제를 정의하고 해결책을 도출하는 과정이 값진 경험이었다”고 소회를 전했다. 이어 “본선 진출만으로도 의미 있었지만, 더 잘 준비해서 다시 도전하고 싶다”고 말했다.     2025 KUBS Challenge는 폭스바겐이라는 실존 기업을 기반으로 AI·모빌리티·지속가능성·재무 전략을 통합적으로 고민해본 실전형 학습의 장이었다. 각 팀의 접근 방식은 달랐지만 결론은 하나의 메시지로 수렴했다. “폭스바겐의 미래 경쟁력은 더 이상 ‘차를 얼마나 잘 만드느냐’에서 끝나지 않는다. 데이터와 기술을 얼마나 지능적으로 연결해 새로운 가치와 고객 관계를 만들 수 있는가에 달려 있다”는 것이다. 작은 무대에서 시작된 도전이 향후 글로벌 무대에서의 또 다른 성장으로 이어질 것으로 기대된다.

2025.12.01 Views 3474

2025년 SK 논문상 수상작 톺아보기

2025년 SK 논문상 수상작 톺아보기   2025년 SK 논문상 수상자. 왼쪽부터 차례로 구민재, 김백중, 김정현, 노인준, 박광태, 이건웅, 이규한, 편주현 교수.     Riding Attention Spikes: How Analysts Respond to Advertising 저자: 구민재 교수 외 (공저: Annika Wang, Yin Wang, Liandong Zhang) 게재지: Contemporary Accounting Research 본 연구는 제품 광고가 투자자의 주목도를 높일 때, 증권사 애널리스트들이 어떤 전략적 반응을 보이는지를 실증적으로 분석하였다. 주간 광고 데이터와 애널리스트 리포트 데이터를 결합하여 분석한 결과, 광고 집중 시기 이후 애널리스트들이 보다 낙관적인 실적 전망을 제시하는 경향이 확인되었다. 특히 수수료 기반 수익구조를 가진 증권사 소속 애널리스트에서 이러한 경향이 두드러졌으며, 이는 단순한 인지적 편향이 아니라 ‘투자자 관심’을 활용한 전략적 판단으로 해석되었다. 또한 낙관적 전망이 개인 투자자의 거래를 증가시켜 시장 반응을 확대시키는 효과가 확인되었다. 본 연구는 애널리스트가 정보 왜곡의 수동적 수신자가 아니라 시장 심리의 능동적 조정자로 작용함을 보여주며, 광고·정보·금융 의사결정 간 상호작용을 새롭게 조명했다. 이는 회계학과 금융학의 경계를 넘는 통합 연구로서, 시장 투명성 및 규제 정책에 중요한 함의를 제시한다.       The Closing-the-Gap Effect: Joint Evaluation Leads Donors to Help Charities Farther from Their Goal 저자: 김백중 교수 외 (공저: Rishad Habib, David J. Hardisty, Katherine White) 게재지: Journal of Marketing Research 기부자들이 여러 자선단체를 함께 평가할 때, 목표 달성률이 낮은 단체에 더 많은 기부가 이루어지는 ‘Closing-the-Gap Effect’를 발견한 연구다. 여섯 건의 사전등록 실험, 일곱 건의 후속 실험, 그리고 1만 건 이상의 실제 크라우드펀딩 데이터를 통해 이 현상을 실증적으로 검증했다. 연구 결과, 단체를 병렬로 평가할 때 기부자들은 상대적 필요성(need salience)을 인식하여 목표 달성률이 낮은 단체에 기부를 집중하는 경향을 보였으며, 개별적으로 평가할 때는 이러한 효과가 사라졌다. 또한 단체 간 차이가 작거나 영리조직이 포함된 경우에는 이 효과가 약화되었다. 본 연구는 사회적 비교와 기부행동 간의 심리적 메커니즘을 규명함으로써, 비영리 마케팅 및 사회심리학 분야의 이론적 기여를 확대했다. 나아가 플랫폼 기반 모금 캠페인의 설계와 기부 유도 전략에 실질적인 시사점을 제공한다.       Service Operations for Justice-on-Time: A Data-Driven Queueing Approach 저자: 김정현 교수 외 (공저: Nitin Bakshi, Ramandeep Randhawa) 게재지: Manufacturing & Service Operations Management(Vol. 27, Issue 1) 본 연구는 사법 시스템의 구조적 지연 문제를 서비스 운영(Operations Management) 관점에서 분석한 독창적 시도다. 인도 대법원 사례를 중심으로 실제 재판 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션을 수행하여, 사건이 ‘접수 전(pre-admission)’과 ‘접수 후(post-admission)’ 단계로 나뉘는 재판 절차를 모델링하였다. 분석 결과, 판사 인력의 한정된 수용능력과 경직된 일정 관리가 재판 지연의 핵심 요인으로 확인되었으며, 근무시간 탄력성과 일정 재조정 정책을 도입할 경우 평균 지연 시간이 최대 65% 단축될 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 ‘정의의 적시 실현(Justice-on-Time)’이라는 사회적 가치를 데이터 기반의 운영 효율성 문제로 전환해 실증 분석한 최초의 시도로, 공공서비스와 운영관리 간의 접점을 확장한 모범적 융합 연구로 평가받는다.       Evaluating Quality Reward and Other Interventions to Mitigate US Drug Shortages 저자: 노인준 교수 외 (공저: Sergey Naumov, Hui Zhao) 게재지: Journal of Operations Management (Vol. 71, Issue 3) 미국 제네릭 의약품 시장의 공급 부족 문제를 해결하기 위한 정책적 개입 방안을 정량적으로 평가한 연구다. 연구진은 ‘시스템 다이내믹스 모델’을 구축하여, 기존의 승인 절차 단축·생산 확대 정책과 함께 최근 주목받는 ‘품질 인센티브(Quality Reward)’ 제도의 장기 효과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 기존 정책들은 단기적 효과에 그친 반면, 품질 인센티브는 의약품 부족을 구조적으로 완화하는 지속 가능한 대안으로 나타났다. 다만 품질 보상 제도는 특정 기업의 독점화를 유발할 가능성도 드러났으며, 이에 대한 대응으로 ‘품질 정보 공개 메커니즘’을 병행할 필요성이 제시되었다. 본 연구는 품질 중심의 공급망 관리가 공중보건 안정성과 산업 경쟁력 간 균형을 유지하는 핵심 해법임을 실증적으로 제시하였으며, 제약 산업 정책 설계에 있어 과학적 근거를 제공했다는 점에서 높은 평가를 받았다.       Are All Generic Drugs Created Equal? An Empirical Analysis of Generic Drug Manufacturing Location and Serious Drug Adverse Events 저자: 노인준 교수 외 (Gray John, Ball George, Wright Zachary, Hyunwoo Park) 게재지: Production & Operations Management 제네릭 의약품은 전 세계 수억 명의 환자에게 경제적 치료 수단을 제공하지만, 생산의 글로벌화로 품질 일관성에 대한 우려가 커지고 있다. 본 연구는 미국 식품의약국(FDA) 데이터를 활용해 제조지별 의약품 데이터 세트를 구축하고, 동일 성분의 제네릭 의약품 간 부작용 발생률을 비교하였다. 그 결과, 인도산 제네릭은 미국산보다 심각한 부작용 보고 비율이 유의하게 높았으며, 경쟁이 치열한 시장일수록 이 차이가 뚜렷했다. 본 연구는 규제가 상대적으로 약한 신흥국 환경에서 비용 절감이나 공급망 효율화 과정 중 눈에 잘 드러나지 않는 의약품 품질이 저하되었을 가능성을 시사한다. 또한 신흥국 중심의 생산 확대가 환자 안전성에 미칠 잠재적 영향을 밝힘으로써, 글로벌 의약품 정책 및 규제 기관의 품질 감독 체계 재정립에 중요한 통찰을 제시하였다.       Protecting Workers from Rude Customers to Enhance Organizational Identification in Emotional Labor Environments 저자: 박광태 교수 (공저: Hyojeong Kim, Nagesh N Murthy, Anurag Agarwal) 게재지: Production and Operations Management 감정노동이 일상화된 콜센터 환경에서 근로자들이 경험하는 감정적 괴리(Emotional Dissonance)가 조직에 대한 동일시(Organizational Identification, OID)에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구다. 감정적 괴리는 실제 감정과 조직이 요구하는 감정 표현이 일치하지 않을 때 발생하며, 장기적으로는 조직 몰입도와 직무 만족도를 약화시킨다. 본 연구는 다수의 콜센터 근로자 데이터를 기반으로, 감정적 괴리가 조직 동일시를 약화시키는 과정을 규명하고 이를 완화할 수 있는 조절 요인을 검증했다. 분석 결과, 첫째로 기업이 시행하는 고객응대 보호 정책이 실질적으로 인식될수록 완화되었고, 둘째로 상사의 서번트 리더십(Servant Leadership)이 강할수록 조직 동일시 수준이 유지되었다. 특히 장기 근속자의 경우 감정노동 누적효과가 크지만, 제도적 보호와 리더십이 병행될 때 조직 소속감이 회복되는 것으로 나타났다. 본 연구는 감정노동자의 심리적 보호와 조직 차원의 제도 설계가 상호보완적으로 작동해야 함을 입증하며, 서비스 경영 분야에서 인간 중심 리더십의 실질적 효과를 학문적으로 확장시켰다.       Consumer Evaluation of Digital Product Innovations: Disentangling Effects of Novelty, Familiarity, and Complementarity 저자: 이건웅 교수 외 (공저: Nilla Zhang, Wai Fong Boh) 게재지: MIS Quarterly 본 연구는 디지털 제품 제조사가 혁신을 추진할 때, 소비자의 ‘익숙함(familiarity)’과 ‘새로움(novelty)’이 제품 평가에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 스마트폰, 노트북 등 복합 디지털 기기의 하드웨어 기능 혁신 데이터를 기반으로, 기술 도입 시점과 소프트웨어 지원 여부가 소비자 만족도에 미치는 상호작용 효과를 검증했다. 분석 결과, 익숙한 기능은 초기 출시 단계에서 도입할수록 긍정적인 평가를 받았으며, 새로운 기능은 일정 시차를 두고 도입할 때 수용성이 높았다. 반면 신기능과 복잡한 소프트웨어를 동시에 출시할 경우 소비자 혼란으로 부정적 평가가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구는 하드웨어·소프트웨어 혁신 간 상보성과 타이밍 전략을 구체적으로 제시했다는 점에서, 기술마케팅 및 혁신경영 분야의 실무적 의의가 크다. 또한 ‘소비자 학습 곡선’ 관점에서 기술 혁신의 시장 수용성을 설명한 점이 학문적으로도 높은 평가를 받았다.       Leveraging Large Language Models for Hate Speech Detection: Multi-Agent, Information-Theoretic Prompt Learning for Enhancing Contextual Understanding 저자: 이규한 교수 외 (공저: Sudha Ram) 게재지: Journal of Management Information Systems 이 연구는 대형언어모델(LLM)을 다중 에이전트(Multi-Agent) 구조로 설계하여 혐오 발언(hate speech) 탐지의 정확도와 맥락 이해도를 향상시키는 새로운 접근법을 제시했다. 기존의 단일모델 기반 탐지 방식은 문맥·풍자·은유 등 복잡한 언어적 요소를 판별하기 어려웠으나, 본 연구는 다수의 AI 에이전트가 서로의 판단을 교차 검증하며 협력하는 구조를 설계했다. 또한 정보이론 기반 엔트로피(entropy) 기준을 도입해 프롬프트 선택의 효율성을 정량화하였으며, 결과적으로 기존 모델 대비 탐지 정확도를 유의미하게 개선했다. 이 접근법은 대규모 온라인 플랫폼에서 실시간 콘텐츠 모니터링의 효율성을 높이고, 사회적 갈등을 유발하는 혐오 표현의 확산을 기술적으로 억제할 수 있음을 입증했다. 본 연구는 인공지능 기술의 사회적 책임 구현이라는 관점에서 정보시스템 분야의 윤리적·공공적 가치 확장을 선도한 연구로 평가된다. 기술이 사회적 갈등을 줄이고 더 나은 커뮤니케이션 문화를 만드는데 기여했다.       Fear of Appreciation and Current Account Adjustment 저자: 편주현 교수 외 (공동교신: Paul R. Bergin a, Kyunghun Kim b) 게재지: Journal of International Economics 본 논문은 ‘통화가치 상승에 대한 두려움(fear of appreciation)’이라는 형태의 한 방향의 명목환율 개입이 경상수지 흑자의 조정을 늦춘다는 사실을 발견하였으며, 이는 변동환율에서 경상수지 조정이 더 빠르다는 프리드먼의 주장에 대해 새로운 근거를 제공한다. 본 논문에서는 경상수지 적자의 경우 환율제도가 더 유연한 국가들이 고정환율제를 채택한 국가들보다 더 빠른 조정을 보이지만, 흑자의 경우에는 그렇지 않다는 증거를 확인하였다. 이러한 비대칭성은 일부 국가의 환율 절상을 억제하려는 정책과 연관되어 있다. 이에 외환시장 개입을 의미하는 “절상에 대한 두려움” 정책 규칙을 포함한 다국가 통화모형을 개발하였으며, 제약이 작동하는(occasionally binding) 조건으로 모형을 풀었다. 이 모형은 환율제도를 뒷받침하는 정부의 자본 통제가 국제 금융 조정 과정에 영향을 주는 메커니즘을 보여준다. 또한 이 모형은 환율제도와 경상수지의 흑자·적자 여부에 따라 경상수지 조정 속도에서 나타나는 상당한 비대칭성을 설명한다. 본 연구는 프리드먼의 논의를 실증적으로 확장하고, 현대 자본통제 및 외환보유액정책의 비대칭성을 설명하는 새로운 이론적 틀을 제시했다.  

2025.11.17 Views 3840

SK 논문상 수상 교수 인터뷰 – 이규한 교수

SK 논문상 수상 교수 인터뷰 – 이규한 교수     2025년 고려대학교 경영대학 이규한 교수가 공동 저자로 참여한 논문 「Leveraging Large Language Models for Hate Speech Detection: Multi-Agent, Information-Theoretic Prompt Learning for Enhancing Contextual Understanding」(공저: Sudha Ram)이 국제 학술지 Journal of Management Information Systems에 게재 예정(forthcoming)으로 확정되며, SK 논문상을 수상했다. 본 연구는 다수의 언어 모델을 에이전트화하여 다양한 프롬프트를 자동으로 생성하고 이 중 최적의 프롬프트를 엔트로피에 기반한 방식으로 선택하는 방법을 통해 혐오 발언을 정교하게 탐지하는 인공지능 기반의 새로운 접근법을 제시한 것으로, 정보시스템 분야에서 기술의 사회적 가치 실현 가능성을 확장했다는 점에서 학계의 높은 평가를 받았다.   Q1. 먼저, SK Award 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 한 말씀 부탁드립니다. 감사합니다. 다른 학교들에서는 연구에 대해 이렇게 직접적으로 보상해주는 제도가 많지 않은데, 고려대학교에는 연구를 장려하고 격려하는 좋은 프로그램이 있어서 큰 동기부여가 됩니다. 이번 수상은 앞으로도 열심히 연구하라는 의미로 받아들이고, 더욱 의미 있는 성과를 낼 수 있도록 노력하겠습니다.   Q2. 이번에 수상하신 연구에 대해 간단히 소개해 주실 수 있으신가요? 제 연구는 경영학이라는 큰 틀 안에서 기술 시스템 자체를 설계하고 개발하는 데 중점을 둡니다. 많은 경영학 연구가 인간과 기술 간의 상호작용에 주목하는 반면, 저는 그 ‘기술’ 자체를 만들고자 하는 방향으로 접근하고 있습니다. 이번 논문은 온라인에서 확산되는 혐오 발언(hate speech) 문제를 해결하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한 연구입니다. 소셜미디어 상에는 워낙 많은 콘텐츠가 실시간으로 생성되기 때문에, 이를 사람이 일일이 검토하기엔 한계가 있습니다. 따라서 자동화된 콘텐츠 검열 시스템이 필수적인데요, 저는 대형 언어모델을 단순한 분류기가 아니라 ‘에이전트(agent)’로 설정해, 여러 AI가 토론을 통해 판단을 내리도록 한 새로운 방식으로 접근했습니다. 기존의 방식보다 정교하게 혐오 표현을 탐지할 수 있는 가능성을 실험한 연구입니다.   Q3. 해당 연구를 시작하게 된 계기나 배경이 궁금합니다. 이 연구는 전통적인 의미에서 수익 창출로 바로 이어지는 연구는 아닙니다. 저는 항상 ‘이 연구가 사회에 어떤 긍정적 영향을 줄 수 있는가’를 중요한 기준으로 삼고 있습니다. 혐오 발언은 단순한 불쾌감을 넘어서 사회적 전염성과 연결된 문제이기도 하죠. 이를 기술로 막을 수 있다면 그 자체로 의미 있는 연구라고 생각했고, 이 점이 연구를 시작하게 된 가장 큰 동기였습니다.   Q4. 이번 연구 성과가 사회나 산업에 미칠 수 있는 영향에 대해 어떻게 생각하시나요? 기업 입장에서는 자사 플랫폼에 소셜 기능을 넣고 싶어도, 혐오 표현이 난무하는 공간은 광고주들이 기피하게 마련입니다. 따라서 자동화된 콘텐츠 검열 시스템은 브랜드 이미지 보호와 광고 수익 유지 측면에서 중요한 요소가 됩니다. 또한 사회적으로는 혐오 발언이 마치 감염처럼 퍼져 나가는 특성이 있는 만큼, 이를 효과적으로 차단할 수 있는 기술은 온라인 커뮤니티의 건강성을 높이는 데 큰 기여를 할 수 있습니다. 기술이 사회적 갈등을 줄이고 더 나은 커뮤니케이션 문화를 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다.   Q5. 앞으로의 연구 계획이나 관심 있는 연구 주제가 있으신가요? 앞으로는 시스템을 직접 개발하는 것에서 한 걸음 더 나아가, AI 기술 그 자체를 분석하는 연구에 도전하고 싶습니다. 예를 들어, AI는 과연 ‘생각하는 존재’일 수 있을까? AI가 만들어낸 결과물을 ‘창의적’이라고 부를 수 있을까? 이런 철학적인 질문들을 기술적 관점과 접목해 탐구하고자 합니다. 기술은 빠르게 발전하지만, 그것을 우리가 어떻게 이해하고 수용할 것인지는 여전히 많은 논의가 필요한 부분입니다. 기술 분석과 철학적 성찰이 융합된 연구를 통해, 더 깊이 있는 담론을 만들어 가고 싶습니다.   Q6. 마지막으로 학생들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다. 저는 다양한 경험이 문제 해결 능력을 키우는 데 큰 도움이 된다고 믿습니다. 전공 공부나 연구도 중요하지만, 겉보기에는 관련 없어 보이는 활동들이 오히려 새로운 인사이트를 제공하곤 합니다. 예를 들어 로스쿨 진학을 준비하는 학생이라면, 단순히 법률 지식에만 몰두하기보다 사회 전반에 대한 폭넓은 이해가 중요하다고 생각합니다. 처음엔 관심이 없더라도 새로운 분야에 도전해 보세요. 그런 경험들이 결국 자신만의 관점을 형성하는 데 큰 밑거름이 됩니다.   아래는 이규한 교수의 논문 요약본입니다. 「Leveraging Large Language Models for Hate Speech Detection: Multi-Agent, Information-Theoretic Prompt Learning for Enhancing Contextual Understanding」 본 연구는 대형 언어모델(LLM)을 ‘에이전트(agent)'로 설정하고, 다수의 AI가 상호작용을 통해 판단을 내리는 방식으로 혐오 발언(hate speech)을 탐지하는 새로운 인공지능 기반 시스템을 제안했다. 연구진은 다양한 프롬프트를 자동 생성하고, 정보 이론에 기반한 엔트로피 기준을 활용해 최적의 프롬프트를 선택함으로써 맥락 이해도를 높이고 탐지 정확도를 향상시켰다. 이와 같은 다중 에이전트 기반 접근은 기존 혐오 발언 탐지 방식의 한계를 극복하고, 실시간으로 대량의 콘텐츠가 생성되는 온라인 환경에서 보다 정교하고 효율적인 콘텐츠 검열이 가능함을 시사한다. 특히 혐오 표현의 사회적 확산을 기술적으로 제어하고, 건강한 디지털 커뮤니티 조성에 기여할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 정보시스템 분야에서의 사회적 가치 실현 가능성을 확장한 사례로 평가받고 있다.

2025.07.21 Views 4925

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