이환서 켄텍 학생, 산업응용수학회서 포스터 우수상

한국에너지공과대학교 에너지공학부 3학년 이환서 학생이 최근 울산과학기술원(UNIST)에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 춘계학술대회에서 포스터 우수상을 수상했다.

한국에너지공과대학교(켄텍)는 에너지공학부 3학년 이환서 학생이 최근 울산과학기술원(UNIST)에서 열린 한국산업응용수학회(KSIAM) 춘계학술대회에서 포스터 우수상을 수상했다고 19일 밝혔다.

이환서 학생의 연구 주제는 ‘Fast and Scalable Caputo Fractional Gradient Descent via Perturbation-Preserving Memory Compression’이다. 인공신경망 학습과 공학 최적화 분야에 활용되는 경사하강법을 분수 미분 관점에서 재해석하고 계산 효율을 개선한 알고리즘을 제안한 연구다.

기존 분수 경사하강법은 현재 기울기뿐 아니라 과거 기울기 정보까지 함께 반영해 학습 안정성과 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 다만 과거 데이터를 계속 누적 계산해야 해 반복 횟수가 많아질수록 계산량과 메모리 사용량이 급격히 증가하는 한계가 있었다.

이환서 학생은 이를 해결하기 위해 ‘Perturbation-Preserving Memory Compression’ 기법을 고안했다. 단순히 과거 정보를 줄이는 방식이 아니라 최적화 과정에서 발생하는 미세 변화와 섭동 정보를 유지한 채 데이터를 압축하는 방식이다. 이를 통해 분수 경사하강법의 장기 기억 효과를 유지하면서도 대규모 신경망 학습에 적용 가능한 빠르고 확장성 있는 계산 구조를 구현했다는 평가를 받았다.

이번 연구는 향후 에너지·공학·AI 융합 분야 활용 가능성을 보여줬다는 점에서 의미가 있다는 평가다.

김현주 지도교수는 “수업과 시험 중심의 일방향 교육만으로는 학생 잠재력이 충분히 드러나기 어렵다”며 “이번 성과는 켄텍의 프로젝트 기반 탐구(PBL) 교육과 밀도 높은 연구지도가 결합된 결과”라고 말했다.

이환서 학생은 “인공신경망 학습 과정의 한계를 살펴보는 과정에서 문제의식을 갖게 됐다”며 “수학적 모델링과 알고리즘 설계, 수치 실험으로 발전시키는 과정이 뜻깊었고 앞으로도 연구를 이어가고 싶다”고 밝혔다.