[베리타스알파=김하연 기자] 서울대 공대는 컴퓨터공학부 박근수, 송현오, 김건희, 강유 교수가 세계적인 인공지능 및 빅데이터 학술대회에 논문 8편을 게재했다고 10일 밝혔다.
박근수 교수는 데이터베이스 분야의 세계적인 학술대회인 SIGMOD(Special Interest Group on Management of Data)에 부분 그래프 매칭 알고리즘에 대한 논문을 게재했다. 본 논문은 소셜 네트워크 등에서 특정한 패턴을 찾아내는 알고리즘을 제시한 것으로서, 현재까지 알려진 알고리즘 중에서 가장 빠른 성능을 보인다.
송현오 교수는 신경망 적대적 공격 기법, 강화학습 탐색, 비지도 학습, 표현 학습에 대한 연구 성과를 국제학회에 소개했다. AI(인공지능) 분야의 국제학회인 국제머신러닝학회(ICML, The International Conference on Machine Learning)에 3편(Long Talk 2편), 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 권위의 IEEE CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 학술대회에 1편의 논문을 게재했다.
김건희 교수 또한 오토인코더, 강화학습 탐색에 대한 논문 2편을 ICML에 게재했다. 김 교수는 2편의 논문을 통해 라플라스 근사를 이용해 추론 능력을 개선한Variational Laplace Autoencoders라는 생성 모델을 개발하고, 정보 병목기법을 활용해 강화학습에서 새로운 정보를 선별해 탐험하는 Curiosity-Bottleneck 방법을 제시했다.
강유 교수는 소셜 네트워크, 웹과 같은 그래프에서의 노드 분류를 수행하기 위한 최신 그래프 뉴럴 네트워크 기술인 Belief Propagation Network(BPN)를 개발한 논문을 국제 인공지능 공동회의 IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)에 게재했다. 연구진이 제안한 BPN 기법은 기존의 그래프 뉴럴 네트워크를 뛰어넘는 우수한 정확도를 나타낸다.
서울대 측은 “서울대 컴퓨터공학부 교수진의 논문이 게재된 국제 학술대회는 각 분야에서 세계 최고의 권위와 위상을 지니고 있다”며, “본교 교수진의 이번 논문 게재는 인공지능 및 빅데이터 분야에서의 세계적인 연구 능력을 보여주는 성과”라고 설명했다.
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