제4회 뉴시스 제약·바이오포럼 개최
부경대학교 물리학과 우상욱 교수(팜캐드 대표)는 국내 민영뉴스통신사 뉴시스가 23일 서울 명동 은행회관 국제회의실에서 개최한 '제4회 뉴시스 제약·바이오포럼'(온라인 생중계)에서 AI의 다양한 기법을 소개했다.
인공지능(AI)이란 기계가 인간이 할 수 있는 것을 하게 만드는 시스템을 통칭한다.
AI의 여러 데이터 학습 방법 중 인간이 데이터를 움직이지 않아도 기계 자체적으로 학습·습득할 수 있도록 하는 게 머신러닝이다. 머신러닝이 가능하려면 사람이 데이터를 처리할 절차를 사전에 규칙으로 제시해야 한다.
나아가 인간의 두뇌(신경망구조)와 비슷하게 만든 딥러닝을 이용하면 사람이 규칙을 제시해주지 않아도 시스템이 스스로 데이터에서 처리 규칙을 공부해 머신러닝을 수행할 수 있다.
우상욱 교수는 “딥러닝은 기존의 학습 알고리즘이 가지는 데이터의 한계와는 별도로 데이터의 양이 증가해도 꾸준한 성능을 나타내기 때문이다”면서 “많은 데이터 학습에 있어 딥러닝이 중요하고 실질적으로 많은 경우에 딥러닝을 통해 알고리즘이 개발되고 있다”고 설명했다.
이어 “좋은 신경망구조를 구현하기 위한 여러 기술이 연구되고 있다”고 말했다.
이 중 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망)은 이미지에 대한 분류작업을 처리하는 방식이다.
RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망)은 문장을 분석하거나 문장의 품사를 결정할 때 좋은 시스템이다. 텍스트를 활용하기 좋은 기법이다.
우 교수는 “RNN은 정보가 뒤에 전달되지 않는 단점이 있다”면서 “LSTM(Long Short Term Memory, 장단기메모리)은 정보 흐름이 적용된 뒤에도 사라지지 않고 필요한 부분을 다시 활용해 추가적인 처리를 진행하기 때문에 RNN의 단점을 보완할 수 있다. 최근에는 RNN+LSTM 패키지를 통해 단백질 구조를 예측하는 게 각광받고 있다”고 말했다.
이 밖에 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적적대신경망), AutoEncoder(데이터 압축) 등의 기술이 있다.
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