지난달 28일, 인공지능 분야 학술지 관련 내용 게재

(왼쪽부터) 정승우 석박사통합과정 학생(인공지능학과·제 1저자), 석흥일 교수(인공지능학과·교신저자) (사진=고려대 제공) *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]김효경 인턴 기자 = 고려대학교가 석흥일 인공지능학과 교수와 정승우 석박사통합과정 학생의 연구 논문이 지난달 28일, 인공지능 분야 학술지인 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence'에 게재됐다고 24일 밝혔다.
연구의 핵심 목표는 시간 경과에 따른 데이터의 동적 특성과 다양한 변수 간 상관관계를 다루는 인공지능 기술을 개발하는 것으로, 시계열 데이터의 고차원 정보를 위상 공간상의 표현으로 매핑하고, 미분방정식을 활용해 데이터를 모델링하는 것이 특징이다.
연구의 핵심 목표는 시간 경과에 따른 데이터의 동적 특성과 다양한 변수 간 상관관계를 다루는 인공지능 기술을 개발하는 것으로, 시계열 데이터의 고차원 정보를 위상 공간상의 표현으로 매핑하고, 미분방정식을 활용해 데이터를 모델링하는 것이 특징이다.

제안하는 시계열 데이터 분석을 위한 프레임 워크 (사진=고려대 제공) *재판매 및 DB 금지
또 데이터 처리 시 'Riemannian 공간'과 'Cholesky 공간'이라는 수학적 개념을 활용, 이를 통해 데이터를 효과적으로 처리하고 학습하는 알고리즘을 제시한다. 이러한 방식을 통해 데이터를 다루기 어려웠던 공간에서 데이터 모델링에 대한 혁신적인 접근법을 제시한다.
연구 결과에 따르면, 본 발명 기술은 분류, 예측, 누락 데이터 처리와 같은 다양한 시계열 데이터 작업에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 다양한 응용 시나리오에 유연하게 적용할 수 있음을 입증했다. 또 위상 공간에서의 모델링에 대한 새로운 가능성을 열어 놓았다.
연구 책임자 및 논문의 교신 저자인 석 교수는 "인공지능 기반 시계열 데이터 모델링에서의 핵심 원천 기술을 개발함으로써 의료·헬스케어, 환경, 에너지, 뇌공학 등 분야에서의 응용을 위한 세계적 기술 선도를 위한 성과를 이뤘다고 할 수 있다"며 연구 의의를 밝혔다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
연구 결과에 따르면, 본 발명 기술은 분류, 예측, 누락 데이터 처리와 같은 다양한 시계열 데이터 작업에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 다양한 응용 시나리오에 유연하게 적용할 수 있음을 입증했다. 또 위상 공간에서의 모델링에 대한 새로운 가능성을 열어 놓았다.
연구 책임자 및 논문의 교신 저자인 석 교수는 "인공지능 기반 시계열 데이터 모델링에서의 핵심 원천 기술을 개발함으로써 의료·헬스케어, 환경, 에너지, 뇌공학 등 분야에서의 응용을 위한 세계적 기술 선도를 위한 성과를 이뤘다고 할 수 있다"며 연구 의의를 밝혔다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
