UNIST 윤태현 학생, 인공지능학회 경진대회 1위 등극

뉴립스 주최, 조합 최적화 문제 해결

본 학회 발표·1000 캐나다 달러 상금

세계적 인공지능 학회 경진대회에서 학생 부문 1위, 글로벌 2위에 등극한 UNIST 인공지능대학원 윤태현 학생(앞줄에서 왼쪽, 파란 의자)과 연구실 학생들.

[아시아경제 영남취재본부 이세령 기자] 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 윤태현 학생이 세계적 인공지능 학회 경진대회에서 학생 부문 1위에 올랐다.

윤태현 학생은 인공지능·기계학습 분야 최고 권위의 국제학회인 ‘뉴립스(NeurIPS)’가 주최한 ‘조합 최적화를 위한 기계학습 경진대회(Machine Learning for Combinatorial Optimization, ML4CO)’에서 프라이멀 테스크(Primal Task) 부문 학생 1위를 차지하며 글로벌 2위에 등극했다.

시상식은 오는 9일 뉴립스 2021 학회에서 진행되며 우승팀에게는 본 학회에서 성과를 발표하는 기회가 주어지고 학생 대회 우승팀에는 1000 캐나다 달러의 상금도 전달된다.

조합 최적화를 위한 기계학습 경진대회는 계산복잡도가 높은 조합 최적화 문제를 푸는 솔버(Solver) 프로그램의 성능을 기계학습으로 개선하는 것을 목표로 한다.

조합 최적화는 산업공학, 응용수학의 한 분야로 산업 현장에서 운송경로, 스케줄링 등에서 가장 효율적인 방법을 찾는 것에 활용된다. 최근 데이터를 기반으로 해 자동으로 최적화 조합을 찾으려는 시도가 이어지며 학계의 관심도 높아지고 있다.

경진대회는 전 세계 기업과 연구소에서 23개 학생팀을 포함한 50개팀이 참가해 지난 7월부터 10월까지 4개월에 걸쳐 프로그램 성능 향상을 위해 경쟁하는 방식으로 진행됐다.

라이멀 테스크(Priaml Task), 듀얼 테스크(Dual Task), 컨피규레이션 테스크(Configuration Task)의 세 부문으로 나눠 치러졌으며 다양한 접근법을 허용했다.

대회가 진행되는 동안 프로그램의 성능을 주기적으로 평가해 순위를 매겼는데 첫 성적에서는 윤태현 학생은 그리 높은 점수가 아닌 것으로 나타났다. 단계적으로 자료를 수집하고 코드를 구현해 테스트를 반복하며 새로운 시도를 한 끝에 성능을 가장 높이 끌어올린 성과를 인정받았다.

윤태현 학생은 “올해 초 연구실에서 관련 분야 논문을 살펴볼 기회가 있었고, 구글 딥마인드가 발표한 조합 최적화 알고리즘의 미공개 코드를 직접 구현해보기도 했다”고 설명했다.

그는 “함께 연구하는 동료들과 치열하게 토론하며 문제 해결점을 찾고, 포기하지 않고 도전한 것이 좋은 결과로 이어진 것 같다”라고 말했다.

임성빈 지도교수는 “넉 달 동안 학생들이 도전한 결과가 좋은 열매를 맺어 매우 기쁘고 자랑스럽다”라며 “이번 대회를 통해 UNIST 학생들의 실력을 전 세계에 알리게 된 것 같아 뿌듯하다”라고 말했다.

영남취재본부 이세령 기자 ryeong@asiae.co.kr