국민대학교 일반대학원 데이터사이언스학과 백승훈 석사과정생(지도교수 이제혁)이 지난 2026년 6월 4일부터 6일까지 개최된 ‘2026 한국정보기술학회 하계종합학술대회’에서 우수논문상을 수상했다.

백승훈 석사과정생은 이번 학술대회에서 「자기지도학습 기반 오디오 이상탐지에서 미분 가능한 토크나이저 학습」이라는 제목의 논문을 발표했다. 해당 연구는 오디오 자기지도학습 방식 중 하나인 이산 토큰 기반 접근법에 주목했다. 특히 BRIDLE(Bidirectional Residual Quantization Interleaved Discrete Learning Encoder) 모델에서 이산 토큰을 생성하는 과정에서 발생할 수 있는 기울기 단절 문제를 개선하기 위해 검블-소프트맥스(Gumbel-Softmax)를 활용한 미분 가능한 토크나이저 학습 방법을 제안했다. 연구진은 제안한 방법을 다양한 오디오 데이터셋에 적용해 성능을 비교·분석했으며, 이를 통해 오디오 이상탐지 모델의 학습 효율성과 성능 향상 가능성을 확인했다.

이번 수상은 오디오 자기지도학습과 이상탐지 분야에서 새로운 학습 방법의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다.