KJDB 2026 2026 한일 데이터베이스 워크숍
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프로그램

프로그램

2026년 12월 11~13일. 환영 리셉션, 기조강연 2개, 연구 세션 3개, 패널 토론으로 구성됩니다.

프로그램 개요

워크숍 프로그램

잠정 시간표

전체 행사 기간은 2026년 12월 11~13일이며, 본 프로그램은 12월 12~13일에 진행됩니다.

세션 좌장, 패널 사회자 및 패널 참가자 1명은 추후 공지됩니다. 시간과 세부 내용은 변경될 수 있습니다.

모든 시각은 한국 표준시(KST, UTC+9) 기준이며, 일본 표준시(JST)와 동일합니다.

프로그램에 관한 문의는 프로그램 공동위원장에게 연락해 주세요.

Day 0: 12월 11일 (금요일)

시간(KST)내용
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환영 리셉션

1일차: 12월 12일(토요일)

시간(KST)내용
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개회

총괄 공동위원장: 미정
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기조강연 1

좌장: 미정

  • 현실 세계의 제약 속에서 구현하는 적응형 지능

    Jae-Gil Lee (KAIST) [KR]
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휴식
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세션 1: 추천 및 콘텐츠 생성

좌장: 미정

  • 범용 LLM은 어떻게 더 나은 추천 시스템이 될 수 있을까?

    Kijung Shin (KAIST) [KR]

  • 개인화 추천에서 개인화 설득으로

    Yohan Jo (서울대학교) [KR]

  • 어떤 AI를 사용해야 할까? – 이미지 생성을 위한 LoRA 모델 검색

    Yoshiyuki Shoji (시즈오카대학교) [JP]

  • 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 생성 및 변환의 체계적 접근

    Katsumi Tanaka (간세이가쿠인대학교) [JP]
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점심(Panorama Lounge & Bar, 23층 런치 뷔페)
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비발표 참가자 자기소개
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휴식
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세션 2: 데이터 시스템 및 분석을 위한 파운데이션 모델

좌장: 미정

  • 2026년의 벡터 데이터베이스

    Yusuke Matsui (도쿄대학교) [JP]

  • Q²Align: Text-to-SPARQL 질의의 의미적 검증을 위한 구조화된 근거

    Yuuki Ohmori (AIST) [JP]

  • 파운데이션 모델 시대의 이상 탐지

    Jaemin Yoo (서울대학교) [KR]

  • LLM은 순위를 매길 수 있지만, 무엇을 봐야 할까? 컨텍스트의 보완, 압축 및 개인화

    SeongKu Kang (고려대학교) [KR]
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휴식
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패널: AI 에이전트를 위한 데이터 하네스 및 시스템

사회자: 미정

패널 참가자

  • Kwanghyun Park (연세대학교) [KR]
  • Steve Euijong Whang (KAIST) [KR]
  • Yu Suzuki (기후대학교) [JP]
  • 미정 [JP]
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연회(First Floor, 1층 디너 뷔페)

2일차: 12월 13일(일요일)

시간(KST)내용
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기조강연 2

좌장: 미정

  • 협업에서의 기여도 평가(가제)

    Masatoshi Yoshikawa (오사카세이케이대학교) [JP]
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휴식
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세션 3: 에이전트, 지식 및 인간 중심 AI

좌장: 미정

  • 더 나은 장기 작업 에이전트 구축: 평가에서 최적화와 메모리까지

    Chanyoung Park (KAIST) [KR]

  • 동적인 지식 환경에서 검색을 다시 생각하다

    Susik Yoon (고려대학교) [KR]

  • 네트워크 분석을 통한 소셜 미디어 사용자 행동 파악

    Shiori Hironaka (교토대학교) [JP]

  • 질문을 통한 학습자의 사고 지원: 동료 간 질문 공유와 AI 기반 성찰

    Saki Inoue (간세이가쿠인대학교) [JP]
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운영 회의
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점심 및 그룹 미팅