< (왼쪽부터) 김재철AI대학원 이건 석박사통합과정, 카네기멜론대학교 유재민 박사, 김재철AI대학원 신기정 교수 >
우리 대학 김재철AI대학원 신기정 교수가 이끄는 연구팀이 지난 10월 17일부터 10월 21일까지 미국 애틀랜타에서 진행된 미 컴퓨터협회 정보 및 지식 관리 학술대회(이하 ACM CIKM 2022)에서 튜토리얼 강연을 진행했다고 1일 밝혔다.
올해 31회를 맞은 ACM CIKM은, 정보 검색(Information Retrieval) 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 전 세계에서 해당 분야 전문가들이 참석해 최신 연구 성과를 공유한다. ACM CIKM에서는 매년 강연자의 전문성 그리고 강연 주제의 깊이와 다양성 등을 고려해 강연자를 선정해 튜토리얼 강연을 열고 있다.
김재철AI대학원 이건 석박통합과정과 유재민 박사(미국 카네기멜론대학교 박사 후 연구원)로 구성된 신기정 교수 연구팀은 `Mining of Real-world Hypergraphs: Concepts, Patterns, and Generators'라는 제목으로 ACM CIKM 2022 학술대회에서 튜토리얼 강연을 진행했다.
사회, 뇌, 웹 등의 다양한 복잡계는 구성요소끼리 상호작용하는 특징이 있다. 이러한 상호작용 중 다수는 셋 이상의 구성요소가 참여하는 `그룹 상호작용'이나 분석의 용이성을 위해 두 개의 구성요소가 참여하는 `쌍 상호작용'을 가정하는 경우가 많았다. 하지만, 하이퍼그래프를 활용해 그룹 상호작용을 쉽고 효과적으로 모델링하고 분석할 수 있다는 사실이 최근 많은 주목을 받았다. 하이퍼그래프는 정점(Vertex)들과 초간선(Hyperedge)들로 구성되며, 하나의 초간선은 임의의 수의 정점을 포함하는 집합이다. 복잡계의 구성요소들을 표현하기 위해 정점이 사용되며, 그룹 상호작용들을 표현하기 초간선이 사용된다.
< 그림 1. 하이퍼그래프 모델링 예시 >
튜토리얼 강연에서 신기정 교수는 다양한 복잡계를 구성하는 요소들 사이의 그룹 상호작용으로 인해 발생하는 패턴을 발견하고 이에 대한 설명을 제공하기 위한 하이퍼그래프 기반 최신 인공지능 및 빅데이터 기술들을 소개했다. 강연은 정적인 패턴, 동적인 패턴, 그리고 패턴들에 대한 설명을 제공하기 위한 생성 모형 세 부분으로 나뉘어서 3시간 동안 진행됐다. 스탠퍼드 대학교, 코넬 대학교 등 세계 유수 대학의 연구 논문과 함께, 신기정 교수 연구팀의 연구 논문 7편도 소개됐다.
신기정 교수는 "하이퍼그래프에 대한 이론적인 연구는 많지만, 하이퍼그래프를 활용해 실제 복잡계를 분석하는 실증적인 연구는 걸음마 단계다ˮ라며, "튜토리얼을 통해 더 많은 사람이 이 주제에 관심을 갖기를 기대하며, 다양한 후속 연구를 통해 복잡계에 대한 인류의 이해를 크게 증진시킬 것을 기대한다ˮ라고 설명했다.
신기정 교수 연구팀은 올해 11월 28일부터 진행되는 전기전자공학자협회 데이터 마이닝 학술대회(IEEE ICDM 2022)에서도 튜토리얼 강연자로 선정됐다. 올해 22회를 맞는 IEEE ICDM은, 데이터 마이닝(Data Mining) 분야의 세계 최고 권위 학회 중 하나로, 올해 12월 1일까지 미국 올랜도에서 개최될 예정이다.
한편 이번 튜토리얼은 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받은 대용량 하이퍼그래프 마이닝: 패턴, 아웃라이어, 학습, 및 요약 과제와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제의 성과이다.
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