KDD 2026 등록비는 얼마인가요?

풀 컨퍼런스 기준(USD): 비회원 Standard $1,500·Onsite $1,750, SIGKDD/ACM 회원 Standard $1,250·Onsite $1,500, 학생 Standard $600·Onsite $700. 얼리버드($1,250/$1,000/$500)는 6월 17일(AoE)로 마감됐고, Standard는 8월 8일(AoE)까지, 이후 Onsite입니다. 1일 등록은 유형 무관 $600.

KDD 2026 참가 가이드 — 제주에서 열리는 데이터마이닝 최대 학회, 반도체 엔지니어의 관점까지

Q: KDD 2026 일정과 장소는?

ACM SIGKDD 2026(제32회 KDD)은 2026년 8월 9일(일)~13일(목), 대한민국 제주 국제컨벤션센터(ICC Jeju)에서 열립니다. 8/9~10은 워크샵·튜토리얼, 8/11~13은 본 학회(키노트·구두·포스터·KDD Cup)입니다. KDD가 한국에서 열리는 것은 이번이 처음입니다.

Q: KDD 2026 키노트 연사와 제목은?

3명입니다. 8/11 오프닝 Jeff Dean(Google) 'Important Trends in AI: How Did We Get Here, What Can We Do Now, and What Will Be Important In the Future?', 8/12 Jingren Zhou(Alibaba) 'The Agentic Data Stack: How LLMs Enable Data Engineering and Orchestration', 8/13 클로징 Regina Barzilay(MIT) 'Rethinking disease diagnosis and treatment with AI'. 또 8/12에는 세 사람이 함께하는 패널 'Beyond Scaling: What Will Define the Next Decade of AI'가 열립니다.

Q: 반도체 엔지니어가 KDD에서 볼 세션은?

팹 문제에 직접 맞닿는 실명 세션이 많습니다. Research Track 'Physics-Informed Modeling', 'Anomaly Detection & Counterfactual Explanations', 'Time-Series Forecasting & Modeling', AI for Sciences의 'AI-accelerated Simulations and Modeling', 그리고 산업 에이전트/검증 계열(워크샵 'Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI', 'Enterprise AI Agents: From Prototypes to Production', 핸즈온 'Building Reliable Industrial Agents with MCP — AssetOpsBench')과 AI 가속기 관련 튜토리얼 'Teaching LLMs to Write System Kernels for AI Accelerators'가 대표적입니다.

Q: 제주 ICC는 어떻게 가나요?

제주 국제컨벤션센터(ICC Jeju)는 서귀포시 중문관광단지에 있으며, 제주국제공항에서 차량 약 1시간입니다. 8월 성수기라 항공권·숙소를 등록과 동시에 조기 예약하는 것이 좋습니다.

KDD란?

KDD(Knowledge Discovery and Data Mining)는 ACM SIGKDD가 주관하는 데이터마이닝·데이터사이언스 분야 최고 권위 학회입니다. 1995년 시작해 2026년으로 32회째를 맞으며, 매년 수천 명(제출 논문 수천 편)이 모이는 대형 학회입니다.

KDD의 가장 큰 특징은 순수 연구(Research) 트랙과 산업 적용(Applied Data Science, ADS) 트랙을 나란히 운영한다는 점입니다. 이론 논문뿐 아니라 "실제 회사가 이 방법으로 이 문제를 풀었다"는 산업 사례가 대등한 비중으로 다뤄집니다. 추천시스템·그래프·시계열·이상 탐지·LLM 에이전트처럼 현장에서 바로 쓰이는 데이터 방법론의 최전선이 모이는 자리입니다.

      한 줄 요약: 데이터마이닝·데이터사이언스 최고 권위 학회. 순수 연구 + 산업 적용(ADS) 트랙을 함께 운영해 "방법론"과 "실전 적용"을 한자리에서 봄. 2026년은 한국(제주) 최초 개최이며, 프로그램 전체가 "에이전트(agentic)"로 눈에 띄게 기울었습니다.
    

2026 핵심 내러티브 — "Agentic"으로 기운 KDD

KDD 2026 프로그램을 훑으면 하나의 축이 뚜렷합니다. 키노트 제목부터가 그렇습니다 — Jingren Zhou(알리바바)의 "The Agentic Data Stack", 세 키노트 연사가 함께 서는 패널 "Beyond Scaling: What Will Define the Next Decade of AI". 워크샵·튜토리얼·연구 세션 전반에 에이전트, 그리고 "그 에이전트를 어떻게 신뢰·검증하느냐"가 관통합니다.

스케일업(더 큰 모델) 다음 10년의 화두가 에이전트의 자율성 + 신뢰성이라는 것 — 이건 반도체 팹처럼 "틀리면 비싼" 현장에 AI를 넣으려는 사람에게 가장 중요한 신호입니다. 아래 반도체 관점에서 볼 것 섹션에서 이 흐름이 팹 문제와 어디서 만나는지를 실명 세션으로 정리했습니다.

그리고 반도체가 실제로 무대에 올라옵니다: 8/11 Korea Day에 삼성전자 DS AI센터장이 "AI-Driven Transformation of Semiconductor Manufacturing", SK하이닉스가 "It's the Memory, Stupid – AI Era"를 발표합니다. 데이터마이닝 최대 학회 본무대에서 반도체 제조·메모리가 정식 세션으로 오르는 것 — "반도체와 AI가 따로 논다"는 말이 깨지는 장면입니다. → Korea Day 섹션

왜 반도체 엔지니어도 KDD를 봐야 하나

KDD는 반도체 학회가 아닙니다. 그런데 팹은 세계에서 가장 큰 데이터 공장입니다. 웨이퍼 한 장이 수천 개의 센서·계측·이미지 데이터를 남기고, 그 데이터로 푸는 문제 — 결함 원인 추적, 수율 개선, 장비 이상 탐지, 예지보전, 공정 모델링 — 은 본질적으로 전부 데이터마이닝 문제입니다.

그동안 반도체와 AI/데이터사이언스는 서로 다른 학회, 다른 언어로 따로 놀았습니다. AI 쪽은 벤치마크·논문으로 최적화하느라 팹에서 뭐가 깨지는지 모르고, 반도체 쪽은 물리·공정 제약은 알지만 데이터 방법론의 프론티어가 어디까지 왔는지 트래킹하지 않았습니다. KDD 2026이 한국에서 열리는 지금이, 반도체 하는 사람이 그 최전선을 직접 보기 가장 좋은 창입니다.

SemiHub 관점: 이 가이드는 KDD 전체를 정리하되, "반도체·팹 엔지니어가 무엇을 봐야 하는가"의 렌즈를 하나 더 얹었습니다. 아래 반도체 관점에서 볼 것 섹션에 프로그램에서 실제로 확인한 실명 세션(Physics-Informed Modeling·시계열 이상 탐지·산업 에이전트·검증·AI 가속기)을 따로 모았습니다.

KDD 2026 기본 정보

학회명	32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)
일정	2026년 8월 9일(일) ~ 13일(목), 5일간
장소	제주 국제컨벤션센터 (ICC Jeju), 서귀포시 중문
주관	ACM SIGKDD
트랙	Research / Applied Data Science(ADS) / Datasets & Benchmarks / AI for Sciences / Blue Sky
구성	8/9~10 워크샵·튜토리얼 / 8/11~13 본 학회(키노트·구두·포스터·KDD Cup)
메인 홀	키노트·Korea Day·패널 = Tamna Hall
등록 문의	registration@kdd.org (Cvent 등록)
공식 사이트	kdd2026.kdd.org

5일 프로그램 구조

앞 이틀(8/9~10)은 워크샵·튜토리얼, 뒤 사흘(8/11~13)이 본 학회입니다. 매일 Special Day(주제별 집중 트랙)가 병행됩니다.

날짜	핵심 내용
8/9 (일)	워크샵 & 튜토리얼 (에이전트·시계열·그래프·검증 다수)
8/10 (월)	워크샵 & 튜토리얼 + Finance Day / 저녁 Opening Session & Awards + 포스터 리셉션(Group 1)
8/11 (화)	[Keynote] Jeff Dean 오프닝 / Korea Day · Data Day / 전시홀 개막 / Dissertation·Test of Time Awards / Research·ADS·Benchmark·AI for Sciences 구두 / ADS Invited Talks / 포스터(Group 2)
8/12 (수)	[Keynote] Jingren Zhou / Health·AI for Education·AI for Reasoning Day / KDD Cup / 구두발표 / 3인 패널 "Beyond Scaling" / 저녁 Banquet
8/13 (목)	[Keynote & Closing] Regina Barzilay / 마지막 구두(Physics-Informed·AI for Science 포함) / 오후 제주 오프사이트 익스커전

* 세부 시간·룸·세션은 공식 사이트에서 최종 확인하세요. 프로그램은 갱신될 수 있습니다.

키노트 & 패널 — 3인의 무게, 그리고 한 무대

KDD 2026의 무게는 키노트 라인업에서 그대로 드러납니다. 시스템·산업 AI·과학 AI를 각각 대표하는 세 사람이, 마지막엔 한 패널에 함께 섭니다.

1. Jeff Dean (Google) — 8/11 오프닝

"Important Trends in AI: How Did We Get Here, What Can We Do Now, and What Will Be Important In the Future?" · Tamna Hall

구글의 대규모 시스템·AI 인프라를 수십 년간 이끈 인물. MapReduce·Bigtable·TensorFlow·TPU 등 현대 데이터/AI 인프라의 상당수가 그의 손을 거쳤습니다.

반도체 함의: AI의 큰 흐름을 "과거→현재→미래"로 조망하는 자리. 모델·시스템 최상단이 하드웨어(TPU·가속기)를 어떻게 규정해 왔는지 — "모델이 칩을 끌고 가는" 흐름의 원류를 짚기 좋은 오프닝.

2. Jingren Zhou (Alibaba) — 8/12

"The Agentic Data Stack: How LLMs Enable Data Engineering and Orchestration"

알리바바의 대규모 클라우드·데이터 플랫폼과 AI(Qwen 등 파운데이션 모델 포함)를 이끄는 인물.

왜 주목: 제목 그대로 "에이전트가 데이터 스택을 운영한다"는 관점. 초록에서 에이전트가 "context, memory, tools, and verification mechanisms"를 통합한다고 명시 — 자율 실행에 검증(verification)을 한 축으로 세웁니다. 데이터 파이프라인을 LLM 에이전트가 맡는 구조(AgentScope 프레임워크 소개)는 팹의 방대한 데이터 운영에도 그대로 던지는 질문.

3. Regina Barzilay (MIT) — 8/13 클로징

"Rethinking disease diagnosis and treatment with AI"

MIT 교수, AI for Science·신약 발견 분야 권위자. 머신러닝을 화학·생명과학 도메인에 적용하는 연구의 대표 주자로, 항생제 후보 발굴 등에서 알려진 성과가 있습니다.

왜 주목: "AI가 과학·엔지니어링 도메인을 어떻게 바꾸는가"의 대표 사례. 물리·재료·공정 같은 도메인 지식과 ML을 결합하는 방식은 physics-informed·도메인 결합 ML을 고민하는 반도체 쪽과 결이 통합니다.

      놓치지 말 것 — 3인 합동 패널: 8/12 오후 "Beyond Scaling: What Will Define the Next Decade of AI" (Jeff Dean · Jingren Zhou · Regina Barzilay, Tamna Hall). 세 사람이 "스케일업 다음의 AI"를 한 무대에서 토론하는 자리 — 이 학회의 하이라이트.
    

반도체 관점에서 볼 것 — 팹의 문제를 KDD가 푼다

이 가이드의 핵심 섹션입니다. KDD 2026 프로그램에서 실제로 확인한 실명 세션 중, 반도체 제조·데이터사이언스에 직접 맞닿는 것만 골라 5개 묶음으로 정리했습니다. "AI 학회라 우리랑 상관없다"가 아니라, 팹이 매일 겪는 문제의 방법론이 여기 이름으로 걸려 있습니다.

① 물리 기반 모델링 · 시뮬레이션 — 팹 공정 모델의 언어

[Research] Physics-Informed Modeling (8/13) — 물리 법칙을 결합한 ML. 순수 데이터피팅이 OOD(학습 범위 밖)에서 무너지는 걸 물리 제약으로 잡는 접근
[AI for Sciences] AI-accelerated Simulations and Modeling (8/13) — 시뮬레이션을 ML로 가속(surrogate)
[AI for Sciences] Scientific Foundation Models / Physical Sciences (8/11)

팹 연결: TCAD·공정/소자 모델, 열·응력 시뮬레이션의 대체 모델(surrogate)이 정확히 이 언어. physics-informed는 데이터가 부족하거나 조건 밖(outlier)에서도 일반화가 필요한 반도체 모델링의 핵심 무기.

② 시계열 이상 탐지 · 예지보전 — 장비·센서 데이터

[Research] Time-Series Forecasting & Modeling (8/11) / Anomaly Detection & Counterfactual Explanations (8/12)
[Workshop] MILETS — Mining and Learning from Time Series (8/10, 제12회)
[Tutorial] Foundation Models for Time Series Analysis (8/9) / End-to-End Learning for Partially-Observed Time Series (PyPOTS) (8/9)

팹 연결: 장비 센서·FDC(Fault Detection & Classification)·예지보전(PdM)이 전부 시계열 이상 탐지 문제. "결측이 많은 시계열"(PyPOTS)은 실제 팹 센서 데이터의 현실 그 자체. 장비팀·공정팀이 가장 바로 가져다 쓸 블록.

③ 산업 에이전트 + "어떻게 신뢰·검증하나" — 이번 KDD의 숨은 축 ★

[Hands-on] Building Reliable Industrial Agents with MCP — AssetOpsBench (8/11) — 산업 설비 운영 에이전트를 MCP로 신뢰성 있게 구축
[Workshop] Enterprise AI Agents: From Prototypes to Production (8/10) — 프로토타입 에이전트를 실제 운영으로
[Workshop] Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI (8/9) — 에이전트 평가·신뢰성 전용
[Workshop] RelSciFM — Reliable Scientific Foundation Models: ...Grounding, and Verification (8/10)
[Tutorial] Trustworthy LLM-Based Agents for Data-Centric AI · Agents in the Wild: Where Research Meets Deployment (8/9)

왜 중요한가: 팹처럼 틀리면 비싼 현장에서 에이전트의 병목은 자율화가 아니라 검증(verification)입니다. KDD 2026에 "신뢰·검증" 워크샵/튜토리얼이 이렇게 여러 개 편성됐다는 건, 산업계가 "에이전트를 어떻게 믿고 맡기나"를 본격 과제로 올렸다는 신호. 반도체 현장 에이전트의 다음 단계와 정확히 겹칩니다.

④ 에이전트의 기억 · 지식그래프 — 도메인 에이전트의 밑단

[Research] Graphs for LLM Reasoning & Memory · Self-Improving Agents: Exploration, Memory & Skills (8/12)
[Tutorial] Systematic Diagnosis and Benchmarking of Memory Systems in Autonomous AI Research Agents (8/12)
[Tutorial] Knowledge Discovery with Knowledge Graphs: From Structural Embeddings to Generative Reasoning (8/10)

팹 연결: 공정 지식그래프, 장비-공정-결함 관계 그래프, 그리고 에이전트의 "기억"을 어떻게 저장·회수·검증하느냐 — 도메인 에이전트의 밑단이 여기서 다뤄집니다. 지식그래프 기반 검증·추론은 신뢰 가능한 도메인 에이전트의 핵심.

⑤ 하드웨어 접점 — AI 가속기와 커널

[Tutorial] Teaching LLMs to Write System Kernels for AI Accelerators: Post-Training, Reasoning, and Agentic Optimization (8/9)

왜 주목: LLM이 AI 가속기용 시스템 커널을 직접 작성하도록 학습시키는 주제. AI가 하드웨어 계층(커널·컴파일러)까지 내려오는 흐름 — 반도체와 AI가 가장 직접 만나는 지점 중 하나.

정리: ①~⑤를 관통하는 메시지는 하나입니다 — 팹의 문제(공정 모델·이상 탐지·운영 에이전트·검증)를 푸는 데이터 방법론의 최전선이 KDD 2026에 실명으로 걸려 있다. 반도체 하는 사람이 "AI가 여기까지 왔구나"를 벤치마크 논문이 아니라 산업 적용과 검증의 언어로 확인할 수 있는, 국내에서 드문 기회입니다.

Korea Day — 반도체·제조 대기업이 무대에 오르는 날 ★

반도체 하는 사람에게 KDD 2026에서 가장 중요한 세 시간일 수 있습니다. 8/11 오전(9:50~12:30, Tamna Hall), Jeff Dean 키노트 직후 열리는 특별 플레너리로, 과기정통부 차관 + 한국 7대 기업 임원의 20분 키노트 8개로 구성됩니다. 그중 절반이 반도체·제조 도메인입니다.

기업	발표 (연사)
삼성전자	AI-Driven Transformation of Semiconductor Manufacturing — Yong Ho Song (EVP, DS AI Center장) ★
SK하이닉스	It's the Memory, Stupid – AI Era — Eui Cheol Lim (VP, Solution Advanced Technology장) ★
HD현대	Strategic Direction for Manufacturing AI and the Journey of HD Hyundai — Young Ok Kim (Senior VP·CAIO)
LG AI Research	Evolution of Industrial Ecosystems Driven by AI — Woohyung Lim (Head)
네이버	Naver AI's Research for the AI Agent Era — Sangdoo Yun (Director, Naver AI)
KRAFTON	Bringing AI into Games — June Sig Sung (Head, KRAFTON AI)
Amorepacific	Dermatology Decoded by AI — Joey Ahnn (CDO)
과기정통부	Korea's Vision for AI G3 — 류제명 차관(Vice Minister)

왜 중요한가: 삼성 DS AI센터장이 "반도체 제조의 AI 전환"을, SK하이닉스 선단기술 책임자가 "AI 시대의 메모리"를 데이터마이닝 최대 학회 본무대에서 발표합니다. 두 메모리 거인의 AI 전략을 한자리에서, 그것도 국내에서 직접 들을 수 있는 기회는 드뭅니다. HD현대(제조 AI)·LG AI Research(산업 생태계)까지 더하면, Korea Day는 "한국 제조·반도체가 AI를 어디에 어떻게 쓰는가"의 공식 발표장입니다.

다른 Special Days · KDD Cup

Korea Day 외에도 매일 주제별 Special Day가 병행됩니다. 관심 도메인이 있으면 그날을 노리는 게 효율적입니다.

Finance Day (8/10) / Data Day (8/11, Jian Pei 주관)
Health · AI for Education · AI for Reasoning Day (8/12)

      KDD Cup 2026 (8/12 발표): 간판 데이터사이언스 경진대회로, 2026년엔 두 챌린지가 병행됩니다 — ① 대규모 추천을 위한 시퀀스 모델링·피처 상호작용 통합(Tencent 주최, CTR/CVR, 상금 풀 $885,000) ② Data Agents for Complex Data Analysis(Tsinghua·HKUST-GZ 주최) — 복잡한 분석 질문을 스스로 분해하고 이종 데이터(DB·문서·차트)를 다단계로 추론해 답하는 자율 데이터 에이전트 구축.
    

렌즈 노트: ②의 "데이터 에이전트"는 팹 엔지니어에게 특히 흥미롭습니다 — 사람이 매번 짜던 데이터 분석 파이프라인을, 에이전트가 질문 분해 → 도구 선택(SQL·Python) → 이종 데이터 추론 → 결과 종합까지 자율로. 팹의 복잡한 데이터 분석(수율 원인 규명 등)을 에이전트가 맡는 방향의 원형입니다.

      한국이 주도하는 학회: 조직위 General Chair가 이재길(KAIST)·심규석(서울대)·Won Kim(EMRO), Local Arrangement에 가천대·숙명여대·부경대·인하대 등 국내 대학이 포진. ADS 초청 연사로 Moontae Lee(LG Research)(8/12), 튜토리얼·워크샵에도 KAIST·서울대·DGIST·성균관대 연구진이 다수 참여합니다.
    

등록비 & 마감

등록비(USD)는 아래와 같습니다. 얼리버드는 6월 17일(AoE)로 이미 마감됐고, 지금은 Standard 구간(8월 8일 AoE까지), 이후 현장(Onsite)입니다.

구분	얼리버드 (~6/17, 마감)	Standard (~8/8)	Onsite (8/9~)
비회원 (Non-Member)	$1,250	$1,500	$1,750
SIGKDD / ACM 회원	$1,000	$1,250	$1,500
학생 (Student)	$500	$600	$700
1일 등록 (One-Day)	유형 무관 $600

먼저 챙길 것: ① Standard 마감 8/8 전 등록(이후 Onsite로 인상) ② 8월 성수기 제주 항공·숙소 조기 예약. 등록 문의는 registration@kdd.org, 상세는 공식 등록 페이지.

제주 ICC 실용 정보

장소	제주 국제컨벤션센터 (ICC Jeju), 서귀포시 중문관광단지
가는 길	제주국제공항에서 차량 약 1시간(중문). 김포·김해 등에서 제주 항공편 다수
공식 호텔	공식 4개 호텔(롯데·그랜드조선·파르나스·부영) 룸블록 전 객실 매진(컷오프 7/7~8 종료) — 잔여 객실은 일반 요금. 부영 호텔&리조트는 컨벤션센터 도보 1분(약 21만원/박), 롯데·그랜드조선·파르나스는 2~3km(셔틀 운행)
추가 숙소	인근 정문시티호텔·베니키아·아리아·오션블루·스위트호텔 등(셔틀 커버 예정)
비자	등록 시 비자 초청장(support letter) 요청 가능 — 신청 후 영업일 10일 내 이메일 발송
시즌 주의	8월 성수기 + 공식 호텔 매진 — 숙소·항공편을 지금 바로 확보 권장

      동선 팁: 방법론 전반은 8/11~13 본 학회. 반도체·산업 적용이 관심사라면 — 8/9 튜토리얼(가속기 커널·시계열·검증 에이전트) → 8/10 워크샵(MILETS·Enterprise AI Agents) → 8/11 Korea Day → 8/13 Physics-Informed·AI for Science 세션이 핵심 동선입니다.
    

누구에게 추천?

반도체 데이터사이언스·수율·품질 엔지니어 — 시계열 이상 탐지·Physics-Informed·ADS 트랙. 팹 문제의 방법론 원류.
스마트팩토리·설비/공정 엔지니어 — 예지보전·산업 에이전트(AssetOpsBench)·검증 워크샵.
AI·데이터 조직(사내 ML/에이전트 도입) — "프로토타입 → 운영", 그리고 신뢰·검증의 실전.
하드웨어·아키텍처 — AI 가속기 커널, 그리고 "모델이 칩을 규정하는" 키노트 흐름.
학계·대학원생 — 한국 개최라 이동 부담 최소. Research 트랙·PhD Consortium·KDD Cup.

8월 학회, SemiHub가 반도체 관점으로 정리합니다

KDD 2026 외 8월 학회 가이드도 순차 업데이트합니다. 세부 세션·연사 확정 시 이 페이지도 갱신됩니다.

KDD 2026 공식 사이트 →

자주 묻는 질문

KDD 2026 일정과 장소는?

2026년 8월 9일(일)~13일(목), 제주 국제컨벤션센터(ICC Jeju). 8/9~10 워크샵·튜토리얼, 8/11~13 본 학회. KDD의 한국 개최는 이번이 처음입니다.

키노트 연사와 제목은?

Jeff Dean(Google, 8/11) "Important Trends in AI", Jingren Zhou(Alibaba, 8/12) "The Agentic Data Stack", Regina Barzilay(MIT, 8/13 클로징) "Rethinking disease diagnosis and treatment with AI". 8/12에는 세 사람 합동 패널 "Beyond Scaling: What Will Define the Next Decade of AI"도 열립니다.

반도체 엔지니어가 볼 세션은?

Research의 'Physics-Informed Modeling'·'Anomaly Detection'·'Time-Series Forecasting', AI for Sciences의 'AI-accelerated Simulations and Modeling', 산업 에이전트/검증 계열(워크샵 'Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI'·'Enterprise AI Agents', 핸즈온 'Building Reliable Industrial Agents — AssetOpsBench'), 가속기 튜토리얼 'Teaching LLMs to Write System Kernels for AI Accelerators'가 대표적입니다.

등록비는 얼마인가요?

풀 컨퍼런스(USD): 비회원 Standard $1,500·Onsite $1,750, SIGKDD/ACM 회원 $1,250·$1,500, 학생 $600·$700. 얼리버드($1,250/$1,000/$500)는 6/17 마감, Standard는 8/8까지, 이후 Onsite. 1일 등록은 유형 무관 $600.

KDD Cup 2026은 무엇인가요?

KDD의 대표 데이터사이언스 경진대회로, 2026년엔 두 챌린지가 병행됩니다 — 대규모 추천의 시퀀스·피처 통합(Tencent, 상금 풀 $885K)과 'Data Agents for Complex Data Analysis'(Tsinghua·HKUST-GZ, 자율 데이터 분석 에이전트). 수상팀은 8/12 KDD Cup 세션에서 발표합니다.

제주 ICC는 어떻게 가나요?

제주국제공항에서 중문관광단지 ICC까지 차량 약 1시간. 8월 성수기라 항공권·숙소를 등록과 동시에 조기 예약하는 것이 좋습니다.

본 가이드는 공개된 공식 정보(kdd2026.kdd.org의 프로그램·등록 페이지)를 기반으로 작성되었습니다. 키노트·세션 제목은 공식 Event Schedule 기준이며 세부 시간·룸·연사는 변동될 수 있습니다. 최신·정확한 정보는 반드시 KDD 2026 공식 사이트에서 확인하세요.