제7회 국제학지역학 포스터논문 발표회 및 시상식

계명대 국제학연구소, ‘제7회 국제지역학 포스터논문 발표회’ 개최
– 38개 팀 신청, 본선 7개 팀이 포스터논문 발표
– 대상 ‘갭파인더’, 최우수상 ‘안티슬롭’ 등 7개 팀 수상

이 발표회는 국제학연구소에서 2020년부터 시행한 비교과 프로그램으로 재학생의 연구 능력을 키우기 위해 마련됐다. 주제는 국제지역학(정치·경제·사회·문화·역사 등) 전반이며, 참가 팀들은 일정 기간 연구활동을 진행한 뒤 그 결과를 포스터논문으로 제출했다.

1·2차 심사 거쳐 본선 7개 팀 선발

발표회는 1차 서류심사와 2차 발표심사로 진행됐다. 신청한 38개 팀 중 35개 팀이 포스터논문을 제출했고, 6월 10일 1차 서류심사를 통해 본선에 오를 7개 팀을 선발했다. 1차 심사는 제출된 포스터논문을 평가하는 방식으로 이뤄졌다.

2차 심사는 6월 15일 스미스관 509호에서 열렸다. 본선에 오른 7개 팀은 팀별로 15분 발표와 10분 질의응답을 진행했다. 1·2차 심사는 동일한 5명의 심사위원(국제학연구소 채웅준·김진흠·이종원 전임연구원과 언론영상학과 이정현 교수, 일본어일본학과 박승현 교수)이 맡았다.

시상식은 6월 24일 오전 11시 스미스관 508호에서 열렸으며, 대상 1개 팀, 최우수상 1개 팀, 장려상 5개 팀에 시상했다.

대상 ‘갭파인더’ — 생성형 AI와 이용자 콘텐츠의 지역 이미지 격차 분석

대상은 컴퓨터공학과 이현준 학생의 ‘갭파인더’ 팀이 받았다. 갭파인더 팀은 ‘생성형 AI와 실제 이용자 플랫폼의 대구 로컬 이미지 격차 분석’을 주제로, 생성형 AI가 보여주는 지역 이미지와 실제 이용자들이 만든 콘텐츠 사이의 차이를 분석했다.

연구팀은 유튜브와 네이버 블로그·카페 등 이용자 생성 콘텐츠(UGC)와 ChatGPT·제미나이(Gemini) 등 생성형 AI가 ‘대구’를 어떻게 표현하는지 비교했다.

TF-IDF 키워드 분석, 자카드 유사도 측정, LDA 토픽 모델링을 활용한 결과, 이용자 콘텐츠는 실제 방문 경험과 최근 트렌드를 반영하는 반면 생성형 AI는 도시 이미지를 추상적·표준화된 형태로 재현하는 경향이 있었다.

갭파인더 팀은 이를 근거로 AI 학습 데이터의 지역 편향을 검토할 필요가 있으며, 지역 관광 홍보 전략도 플랫폼별로 달라져야 한다고 제언했다.

최우수상 ‘안티슬롭’ — AI 다국어 메타데이터로 도서관 다문화 서비스 방안 모색

최우수상은 문헌정보학과 서진현 학생의 ‘안티슬롭’ 팀이 받았다.

안티슬롭 팀은 ‘AI 기반 다국어 메타데이터를 통한 공공도서관 다문화 서비스 강화 방안’을 주제로, 해외 사례를 분석해 국내 적용 가능성을 살폈다.

연구팀은 다국어 장서는 갖춰져 있지만 메타데이터가 한국어 중심이어서 외국어 이용자의 정보 접근이 어렵다는 문제에서 출발했다.

미국(OCLC)·호주(NSW)·독일(TIB)·UN(FAO) 4개 해외 사례를 운영체계·기술·표준·인력 측면에서 비교하고, AI 도구·표준·장서·인력·제도 5개 영역에 걸친 단계적 적용 방안과 정책 제언을 제시했다.

장려상 5개 팀

장려상은 ‘푸른사과’ 팀(김원진), ‘민예한분석가들’ 팀(천민서·이예은), ‘먼가작고귀여운논문’ 팀(전상훈·윤재석), ‘LEGEND 트리니티’ 팀(박소현·김채연·이가은), ‘소소하고확실한횡령’ 팀(최소연) 등 5개 팀이 받았다.

수상 소감

대상을 받은 갭파인더 팀의 이현준 학생은 “최근 생성형 AI가 다양한 분야와 일상에서 쓰이는 만큼, 대구를 사례로 이용자 생성 콘텐츠와 AI가 보여주는 이미지의 차이를 데이터로 분석했다”며 “AI가 제공하는 정보와 실제 이용자 경험 사이에 분명한 차이가 있다는 점을 확인했다”고 말했다.

이어 “발표 후 질의응답에서 심사위원들의 의견과 개선 방향을 들을 수 있어 좋았다”며 “연구하면서 미처 생각하지 못한 부분을 돌아보고 앞으로 논문을 보완할 방향을 잡을 수 있었다.

내년 상반기 대학원 진학을 준비하고 있어 이번 수상이 더 뜻깊었다”고 덧붙였다.

국제학연구소장은 “이런 발표회를 통해 학생들이 스스로 연구를 기획하고 결과를 정리하는 경험을 쌓을 수 있다”며 “앞으로도 재학생들의 연구 능력이 향상될 수 있도록 돕겠다”고 말했다.

한편 최종 결과물(포스터논문)을 제출한 모든 참가자에게는 COMpass K 역량 점수가 부여될 예정이다.