KDD 2026 참석 후기 (장명환, 손지원, 정소빈)

[장명환]

2026년 8월 9일부터 13일까지 제주 ICC에서 진행된 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)에, accept된 논문의 발표를 위해 참석하였습니다. KDD는 데이터 마이닝과 인공지능 분야의 대표적인 국제 학회 중 하나로, 이번에는 국내에서 개최되어서 연구실 구성원들과 많은 선배들을 함께 만날 수 있었습니다. 이번 학회는 앞의 이틀 동안 Workshop과 Tutorial이 진행되고, 이후 Main Conference가 이어지는 일정으로 구성되었습니다. 또한 이번 KDD는 제주에서 개최된 만큼 Korea Day와 같이 국내 연구 및 산업과 관련된 별도의 프로그램도 구성되어 있었습니다.

저는 “Accelerating Storage-based Training for Graph Neural Networks”라는 논문을 발표하였습니다. 본 연구에서는 대규모 그래프를 단일 머신에서 학습하기 위해 NVMe SSD와 같은 외부 저장장치를 활용하는 storage-based GNN training을 다루었습니다. 기존 방법에서는 학습에 필요한 feature들을 저장장치에서 불러오는 과정에서 많은 수의 작은 I/O가 발생하면서 데이터 준비 단계가 큰 병목이 되는데, 이를 해결하기 위해 AGNES에서는 데이터를 블록 단위로 관리하여 큰 단위의 storage I/O를 수행하고, 여러 mini-batch의 데이터 접근을 함께 처리하는 hyperbatch-based processing을 적용하여 저장장치의 I/O bandwidth를 보다 효과적으로 활용하였습니다. 실험에서는 기존 storage-based GNN training 방법들과 비교하여 최대 4.1배의 학습 성능 향상을 확인하였습니다.

포스터 발표에서는 storage를 활용하는 GNN 연구 말고도 vectorDB나 attention 연산 최적화 등 기존 메모리 기반 및 분산 학습 방식 말고도 단일 머신에서 이를 효율적으로 수행하기 위한 다양한 연구들에 대해 여러 연구자들과 이야기를 나눌 수 있었습니다. 논문을 작성하면서 주로 시스템의 구조와 실험 결과를 중심으로 연구를 바라보았는데, 발표 과정에서는 다른 분야의 연구자들이 이 문제를 어떤 관점에서 바라보는지도 접할 수 있었습니다.

다른 학회 일정 동안에는 GNN과 대규모 데이터 처리에 관련된 연구들을 중심으로 여러 발표를 들었으며, 최근 관심을 가지고 있는 검색과 LLM 관련 연구들도 함께 살펴보았습니다. KDD의 연구 범위가 넓은 만큼 추천 시스템, 그래프 학습, 정보 검색, LLM을 활용한 다양한 응용 연구들이 발표되었습니다. 제가 주로 연구하고 있는 시스템 분야의 연구들도 이러한 대규모 AI 및 데이터 처리 과정에서 요구되는 계산과 데이터 이동 문제를 다룬다는 점에서 앞으로 연결해서 살펴볼 만한 연구 방향들을 확인할 수 있었습니다. 여유 시간 동안에는 날이 너무 덥기도 했고 바람과 파도도 세게 몰아쳐서 근처 식당에서 연구원들과 같이 맛있는 식사를 하는 것에 집중하였습니다.

이번 KDD 참석을 통해 직접 수행한 연구를 발표하고 여러 연구자들의 연구를 접할 수 있는 좋은 기회를 가질 수 있었습니다. 좋은 논문을 완성하고 발표할 수 있도록 지도해주신 김상욱 교수님과 논문을 함께 작성한 박정민 연구원, 고윤용 교수님께 감사드립니다.

[손지원]

2026년 8월 9일부터 13일까지 진행된 ACM KDD 2026에 accept된 논문 발표를 위해 참석했습니다. 용진과 함께 cross-domain recommendation 연구를 수행하여 작성한 “DIREC: Diffusion-Based Review-Embedding Generation for Accurate Cross-Domain Recommendation” 논문을 발표하였습니다. 사용자가 한 도메인에서 남긴 리뷰들을 기반으로 diffusion model을 통해 사용자가 다른 도메인에서 작성할만한 리뷰를 생성하여 추천에 활용하는 연구이고, 리뷰를 잘 생성하기 위한 모델 구조와 학습 방법 관련하여 아이디어를 내었습니다. 발표는 poster로 진행하였는데, oral 발표와 다르게 발표를 듣는 사람과 긴밀하게 이야기를 나눌 수 있다는 점에서 재미가 있었습니다. 특히 한분은 관심있게 들어주어서 oral 발표보다 긴 시간동안 대화하기도 하며 즐거운 시간을 보냈습니다.

이번엔 제주 ICC에서 개최되었는데, 덕분인지 한국의 좋은 기업들에서 많이 참가하여 각 회사에서 진행하는 일들에 대해 소개하였습니다. 삼성, 현대, 그리고 LG와 같은 IT 관련 주요 기업들뿐만 아니라, 화장품 관련 기업인 아모레퍼시픽에서도 AI 기술을 활용하여 진행하는 일에 대해 발표하여 시야를 더 넓힐 수 있었습니다. LG AI Research에서 저녁 식사에 초대해주어 현직자와도 LLM 관련하여 수행 중인 프로젝트들에 대해 자세히 들을 수 있었고, 덕분에 기업에서의 최근 관심사를 알게 되었습니다. 또한, 최근 관심있는 LLM 기반의 추천 연구 관련해서 KAIST 신기정 교수님 연구실에서 양질의 튜토리얼 발표를 진행해주셔서 어떤 주제로 연구들이 이루어지는지 폭 넓게 파악할 수 있었습니다. 그 외에도 Tencent에서 발표한 강화학습을 활용하는 LLM 기반의 추천 연구도 흥미롭게 들었습니다. 이것과 비슷한 연구를 저도 진행 중이었는데, 관련 연구가 최근에 참 많은 것 같습니다.

한편, 뱅큇에서는 한국 비보잉 팀과 난타 팀의 무대가 있었습니다. 학회 참여하여서 처음 경험한 것인데, 좋은 구경하여서 식사가 심심하지 않게 잘 진행이 된 것 같습니다. 각기 다른 학교에서 교수님이 되신 졸업생 선배분들이 참여하셔서, 오랜만에 함께 저녁 식사를 하며 회포를 풀기도 했습니다.

학회 참석은 늘 유익한 경험이자 즐거운 추억으로 남는 것 같습니다. 이러한 경험을 원동력으로 더욱 좋은 연구를 수행하고 싶은 욕심도 생기게 됩니다. 좋은 연구를 수행하여 학회에 참여할 수 있도록 지도하여 주신 김상욱 교수님과, 함께 열심히 연구한 용진에게 감사의 말씀을 드립니다.

[정소빈]

2026년 8월 9일부터 13일까지 제주 ICC에서 진행된 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)에 참석하였습니다.

이번 KDD에는 제가 함께 연구한 “HyperGC: Learning Hypergraph Representations via Full Hyperedge Reconstruction and Contrastive Evaluation” 논문이 accept되어 포스터 세션을 통해 발표되었습니다. 본 연구는 기존 하이퍼그래프 표현 학습에서 일부 노드만 복원하거나 negative sampling에 의존하는 방식의 한계를 해결하기 위해, 하이퍼엣지 전체를 점진적으로 복원하면서 표현을 학습하는 방법을 제안한 연구입니다.

포스터 세션에서는 직접 연구 내용을 다시 살펴보는 한편, 주변에서 발표되는 그래프 및 추천 시스템 관련 연구들도 함께 확인할 수 있었습니다. 논문을 작성할 때에는 제 연구의 문제와 방법론을 중심으로 보게 되지만, 학회 현장에서는 비슷한 문제를 서로 다른 관점에서 해결하는 연구들을 한자리에서 접할 수 있어 연구의 흐름을 보다 넓게 바라볼 수 있었습니다.

학회 기간 동안에는 최근 관심을 가지고 있는 LLM, 추천 시스템, 그래프 학습과 관련된 발표와 튜토리얼을 중심으로 들었습니다. 특히 여러 keynote와 기업 발표를 통해 최근 데이터 마이닝과 AI 분야에서 어떤 문제들이 중요하게 다뤄지고 있는지 살펴볼 수 있었습니다. 논문으로만 접하던 연구들을 연구자들의 발표를 통해 직접 듣다 보니 연구의 배경이나 문제의식까지 함께 이해할 수 있었고, 현재 진행하고 있는 연구와 연결하여 생각해 볼 만한 아이디어들도 얻을 수 있었습니다.

이번 KDD는 제주에서 개최된 만큼 학술 프로그램뿐 아니라 다양한 교류의 기회도 많았습니다. 포스터 세션과 함께 진행된 리셉션과 뷔페에서는 여러 연구자들의 발표를 편하게 둘러볼 수 있었고, 뱅큇에서는 연구실 구성원들과 함께 식사하며 학회 일정을 마무리할 수 있었습니다. 학회장에서 벗어난 시간에는 제주에 있는 카페에도 방문하며 연구원들과 즐거운 시간을 보냈습니다.

이번 KDD 참석을 통해 제가 참여한 연구가 실제 학회에서 발표되는 과정을 경험하고, 동시에 다양한 분야의 최신 연구를 직접 접할 수 있었습니다. 평소 논문을 읽는 것과는 다르게 연구자들의 발표를 듣고 학회의 분위기를 직접 경험하면서 앞으로 어떤 연구를 해보고 싶은지에 대해서도 다시 생각해 볼 수 있는 좋은 기회였습니다.

좋은 연구를 수행하고 KDD에 참석할 수 있는 기회를 주신 김상욱 교수님과, 논문을 연구하고 accept이 될때까지 계속 열심히 힘써주신 윤석선배께 정말 감사드립니다.

이번 경험을 바탕으로 앞으로도 더 좋은 연구를 수행하여 다시 좋은 학회에서 연구 결과를 공유할 수 있도록 노력하겠습니다.