한양대 김종수 교수, 새로운 딥러닝 학습 알고리즘 개발..‘IEEE 액세스’에 논문 게재

[이데일리 김현아 기자]

김종수 한양대 교수

한양대 소프트웨어융합원의 김종수 산학협력중점교수가 딥러닝 인공지능 시스템에 대한 학습 알고리즘으로서 전세계에서 현재까지 30여 년 간 널리 사용되고 있는 기존 역전파 방법(back-propagation method)과 전혀 다른, 새롭고 효율적인 딥러닝 학습 알고리즘인 킴-몬테칼로 알고리즘(Kim-Monte Carlo algorithm)을 독자적 아이디어로 창안, 개발하는데 성공했다.

이 알고리즘은 국제전기전자기술자협회(IEEE)가 발행하는 학술지인 ‘IEEE Access’에 연구논문으로 게재됐다.

기존 인공지능 학습 알고리즘으로서 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등이 적용한 역전파 방법은 학습 시간이 매우 오래 걸린다는 비효율성과 함께, 다수 계층을 가진 인공신경망 구조를 제대로 지원하지 못한다는 근본적인 단점을 갖고 있다.

하지만 이번에 김종수 교수가 국내에서 자체 개발한 딥러닝 학습 알고리즘인 킴-몬테칼로 알고리즘은, 생물이 주어진 환경에서 적자생존 원칙에 따라서 수많은 세대를 거치며 진화하는 과정을 심층 인공신경망 학습 방법에 응용했다.

이를 통해 기계학습 속도를 획기적으로 개선하여 학습 데이터의 양에 따라서 역전파 방법 대비 수십 배에서 수백 배까지 빠른 학습 속도를 낼 수 있다.

또, 학습 데이터의 성격에 따라서 적당한 환경 수치들을 경험에 의존하여 입력하거나 근사적인 해결 기법을 선택하여 적용할 필요가 없기 때문에 이전의 역전파 방법 적용 인공지능 사례들에 비하여 높은 학습 성과와 탁월한 검증 및 예측 결과를 얻을 수 있다.

킴-몬테칼로 알고리즘 개발자인 김종수 교수는1990년대 미국 국립보건원(NIH) 산하 컴퓨터기술연구소(DCRT)에서 박사후연구원으로 근무하면서 인공신경망 시스템을 개발하여 단백질1차 구조로부터 단백질 2차 구조를 예측하는 인공지능 연구를 수행한 바 있다.

김 교수는 이 학습 알고리즘을 컴퓨터 프로그래밍하여 독자 개발한 인공지능 시스템을 가지고, 연구논문의 공동저자인 한양대 의과대학 응급의학교실 임태호 교수와 협력하여 응급환자의 기관 삽관시 비디오후두경에 보여지는 후두부 영상에서 정확한 성문 위치를 인공지능으로 예측하는 연구를 공동으로 수행했다.

비디오후두경으로 촬영한 여러 환자의 후두부 사진 이미지에 성문 위치를 표시하고 수십 가지 인공신경망 모델로 지도 학습을 시켰고 그 모델 중 학습 성공률이 가장 높은 인공신경망 모델을 선택하여 기존 학습 데이터와 다른 후두부 사진 이미지로 성문 위치를 검증 목적으로 예측한 결과, 정확한 성문 위치 예측 74.5%, 성문 주위부 예측 21.5%로 좋은 예측 성공률을 얻었다고 이 연구논문에서 발표했다.

임태호 교수는 “이 인공지능에 의한 성문 위치 예측 모듈을 내부에 탑재한 비디오후두경의 개발이 완료되면 응급상황에서 환자에게 산소를 공급하기 위해 시행되는 의료술기인 기관삽관 삽입술의 신속성과 정확성을 크게 향상 시킬 수 있을 것”이라 말했다.

김종수 교수는 “앞으로 킴-몬테칼로 알고리즘이 주된 딥러닝 학습 알고리즘으로서 기존 역전파 방법을 대체하여 전세계의 인공지능 개발 분야에서 일반적으로 널리 사용될 수 있을 것”이라고 전망했다.