KAIST 예종철 교수 연구팀, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀

사진=게티이미지뱅크

[일간투데이 홍정민 기자] 국내 연구팀에서 4차산업혁명의 핵심기술로 알려진 인공지능(AI)의 핵심을 이루는 딥러닝의 구현방법인 심층신경망의 수학적 원리를 밝히는데 성공했다. 

한국과학기술원(KAIST)은 예종철 바이오및뇌공학과 석좌교수 연구팀이 AI의 기하학적인 구조를 규명했다고 11일 밝혔다.

심층신경망을 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있다. 하지만 이런 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상치 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 경우가 있다. 

연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서 기하학적 구조를 찾기 위해 연구한 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조(행켈구조 행렬)를 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.

이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.

 

수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시. 사진=KAIST


연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 우수한 성능을 보였다.

예종철 교수는 "시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다"며 "이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐으며 지난달 26일 응용수학 분야 국제 학술지 '사이암 저널 온 이매징 사이언스' 온라인 판에 게재됐다.


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