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3596
- 작성자손예영
- 작성일2025-03-31
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- 한국연구재단, 최장 10년 동안 연간 2억원 내외 지원- 23년 시작 '한우물파기 기초연구사업' 우리 학교 첫 선정우리 학교 기계공학과 이재영 교수가 한국연구재단 ‘한우물파기 기초연구사업’ 참여자로 선정됐다. 이에 이재영 교수는 앞으로 최장 10년 동안 연 2억원 내외의 연구비 지원을 받게 된다.한국연구재단이 2023년 처음 시작한 ‘한우물파기 기초연구사업’은 우수한 젊은 연구자가 오랜 기간 한 분야에서 도전적인 연구를 꾸준히 수행, 세계적 연구 성과를 창출할 수 있도록 지원하기 위한 사업이다. 박사학위 취득 후 15년이 넘지 않은 연구자가 사업 지원 대상이며, 이재영 교수는 우리 학교 첫 ‘한우물파기 기초연구사업’ 참여자다.이재영 교수(사진)는 <핵산 어셈블리 엔지니어링의 시간-공간적 한계를 초월하는 통합 전산 모델의 개발>이라는 주제로 이번 과제에 선정됐다. DNA와 RNA 같은 핵산(Nucleic acids)을 여러 방식으로 조합(핵산 어셈블리), 원하는 구조체와 전산 모델을 만들어 가기 위해 이를 전산역학적 방법으로 해결해 보겠다는 시도다. 기계공학에서 다루는 대규모의 엔지니어링을 나노 단위로 정밀하게 적용, 대규모의 전산 시뮬레이션을 통해 예측하고 해석해 나가겠다는 것. 이러한 연구를 통해 실험적 연구의 비용·시간적 한계 극복을 도울 수 있어, 바이오 분야의 나노 로봇이나 인공 단백질, 약물 운송체, 물질 조절 및 배열 연구 등에 활용될 수 있을 전망이다. 이재영 교수는 “이번 연구의 최종 목표는 핵산 어셈블리를 구성하는 기본 염기의 물리적 특성을 반영, 합성 과정과 동적 거동을 모사하는 통합 전산 모델을 구축하는 것”이라며 “시간-공간적 한계를 초월하는 통합 전산 모델을 구축해, 궁극적으로는 핵산 어셈블리의 자유로운 엔지니어링과 신생(De novo) 설계를 실현하고 싶다”라고 전했다. 이재영 교수는 지난 2020년 서울대에서 박사학위를 받고, MIT 방문연구원을 거쳐 지난해 2학기부터 우리 학교 기계공학과 강단에 서 왔다. 전산역학(Computational Mechanics)과 나노·바이오 구조가 이 교수의 연구 분야다.
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3594
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-31
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아주대학교 총장단이 인천 송도에 위치한 연세대학교 국제캠퍼스의 K-NIBRT 사업단을 방문해 바이오공정 분야의 전문 기술인력 양성을 위한 여러 협력 방안을 논의했다. 지난 2월 아주대와 연세대 국제캠퍼스가 맺은 업무협약을 바탕으로 이를 구체화하기 위해서다.최기주 아주대 총장 일행은 지난 25일 연세대 국제캠퍼스(부총장 이종수)의 K-NIBRT(Korean National Institute for Bioprocessing Research and Training) 사업단과 양자컴퓨터사업단을 방문했다. 김용성 학장을 비롯한 첨단바이오융합대학의 교수진도 함께 자리했다. 일행은 연세대 이종수 부총장을 예방하고, K-NIBRT 사업단의 한균희 단장(생명공학과), 민도식 부단장(약학대학)과 함께 공동 교육과정 개발 및 운영 등 실질적 협력 방안을 논의했다. K-NIBRT는 정부의 ‘바이오헬스 혁신전략’에 따라 보건복지부·산업통상자원부의 지원을 받아 설립된 바이오공정 전문인력 양성기관으로, 연세대가 운영하고 있다. K-NIBRT 사업단은 ▲mRNA ▲백신 ▲항체의약품 ▲유전자·세포치료제 등 첨단 바이오의약품의 제조·정제·제형화·완제의약품 생산 공정에 이르기까지 전 과정과 품질관리 등 규제과학 분야에 대한 이론 및 실험 교육을 통해 산업 현장에 즉시 투입 가능한 실무형 인재를 양성하고 있다. 아주대와 연세대 국제캠퍼스는 지난 2월 K-NIBRT를 연계하여 바이오공정 분야 인력 양성을 위해 업무협약(MOU)을 체결한 바 있다. ▲교육과정의 공동개발 및 운영 ▲학생 커리어 지원·최신 기술 관련 정보 교환 ▲교수 및 학생의 연수 및 교육 등에 관한 내용에 대해 힘을 모으겠다는 내용이다. 연세대 이종수 부총장은 “K-NIBRT는 아일랜드 NIBRT 모델을 도입, 글로벌 표준에 부합하는 바이오공정 전문인력을 양성하고 있다”라며 “이번 협약을 통해 첨단바이오 분야 특성화 대학인 아주대와 협력하게 된 것을 기쁘게 생각하며, 아주대 첨단바이오융합대학과 K-NIBRT의 공동 노력이 국내 바이오산업 인재 양성에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 말했다.아주대 최기주 총장은 “이번 협약을 통해 첨단바이오융합대학은 물론, 아주대의 바이오 관련 전공 학생 전반이 실질적인 바이오공정 실습 기회를 더 많이 가지게 될 것”이라며 “앞으로도 학생들이 글로벌 경쟁력을 갖춘 바이오 전문인력으로 성장할 수 있도록 대학 차원의 적극적인 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했다. 아주대는 급성장하는 바이오 산업의 인력 수요에 부응하고자 2024년 첨단바이오융합대학을 신설하고, 올해 79명의 첫 신입생을 선발했다. 첨단바이오융합대학은 ▲혁신신약공학 ▲바이오첨단소재공학 두 전공을 운영하며, 공학사 학위를 수여한다. 학생들에게는 다양한 장학 혜택과 함께 현장실습, 글로벌 프로그램 참여 기회 등이 제공되며 이번 K-NIBRT와의 협약 역시 실무 중심 인재를 키워내겠다는 교육 목표의 일환으로 추진됐다.첨단바이오융합대학은 또한 오송첨단의료산업진흥재단, 경기도경제과학진흥원, 한국원자력연구원 등 관련 주요 기관과의 연계·협력을 통해 고부가가치형 바이오 분야 경쟁력 강화에 박차를 가하고 있다.*사진 왼쪽부터 아주대 첨단바이오융합대학의 박현지 교수, 윤현진 전공주임 교수, 김용성 학장 그리고 이종수 연세대 부총장, 최기주 아주대 총장, 한균희 K-NIBRT 단장, 민도식 K-NIBRT 부단장
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3592
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-28
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3590
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-27
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우리 학교 서형탁 교수팀이 머신러닝 기반 연산 및 센서 신호처리에 적용 가능한 지능형 신소자를 개발했다. 이 소자를 통해 기존의 반도체 소자보다 낮은 전력으로 데이터 학습과 분류가 가능해 머신러닝, 인공지능 컴퓨팅과 빅데이터 처리 등에 폭넓게 활용될 수 있을 전망이다. 서형탁 교수(첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과)와 쿠마 모히트 교수(Kumar Mohit, 대학원 에너지시스템학과) 연구팀은 강유전성 초박막 소재 기반의 차분 정전용량(Differential Capacitance) 출력을 이용해 뛰어난 선형 학습성과 고분해능의 다치 출력 특성을 갖춘 머신러닝 기반 학습 인공지능 소자 개발에 성공했다고 밝혔다.연구 내용은 ‘머신러닝 기반 데이터 분류가 가능한 헤프늄 지르코늄 소자 기반 다치 재구성 차분 정전용량(Multilevel reconfigurable differential capacitance in HfZrO2 ferroelectric devices: Enabling machine learning-based classification)’이라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지 <나노 에너지(Nano Energy)> 3월호 온라인판에 게재됐다. 쿠마 모히트(Kumar Mohit, 사진 제일 오른쪽) 교수가 제1저자로, 대학원 이상민 학생(사진 제일 왼쪽)이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수(사진 가운데)는 교신저자로 함께 했다. 방대한 데이터를 다루고 활용하는 인공지능(AI) 컴퓨팅의 시대가 도래함에 따라 기존의 기술보다 낮은 전력을 사용하면서 보다 빠른 속도로 병렬처리 및 학습·연산이 가능한 지능형 신소자의 확보가 미래 반도체 기술의 핵심으로 부상하고 있다. 기존 집적회로에서 메모리와 프로세서가 분리되어 데이터를 처리하는 현재의 ‘폰노이만 아키텍쳐(Von Neumann architecture)’ 방식과는 달리, 지능형 신소자는 ‘뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)’ 방식으로 인간 두뇌의 신경회로를 모사해 한 곳에서 동시에 정보를 처리할 수 있도록 만들어진다. 이에 지능형 신소자는 인간 두뇌의 시냅스와 뉴런이 신호를 주고받으며 학습을 통해 인식하고 판단하는 것과 같이 ▲병렬처리 ▲입력신호 가중치에 의한 학습형 재구성 ▲다단계 신호 출력 등 기존의 방식에서는 구현이 어려운 새로운 특성을 가진다. 많은 정보를 동시다발적으로, 선별적으로 그리고 세분화해서 처리할 수 있는 것. 이러한 특성은 반복적 학습을 통해 정보 처리의 정확도를 높이며 새로운 문제를 풀어내는 데에도 탁월한 능력을 발휘할 수 있어, 인공지능(AI) 컴퓨팅을 위한 고성능 컴퓨팅을 가능하게 한다. 이러한 인공지능형 신소자를 구현하기 위해 전 세계 반도체 제조사들은 기존 실리콘 집적회로 소재와 공정을 기반으로 회로 구조적인 변화를 시도함과 동시에, 실리콘 소재에서 탈피해 새로운 소자를 개발하려는 연구를 이어가고 있다. 그러나 뉴로모픽 컴퓨팅용 차세대 반도체 소자로 개발되어온 기존의 멤리스터(메모리+리지스터) 및 멤트랜지스터(메모리+트랜지스터) 같은 저항가변형 신소자의 저항 출력 방식은 소자의 미세화 및 집적화와 전력 활용의 효율성(저전력 달성) 측면에서 한계를 보여왔다. 이에 최근 정전용량 출력 방식의 차세대 지능형 소자 멤커패시터(메모리+커패시터, memcapacitor)가 주목을 받고 있다. 이 방식을 활용하면 저항가변형 방식에 비해 고집적화가 쉽고, 전력 소모가 줄어들며, 스위칭 속도가 빠르다는 장점이 있다. 아주대 연구팀은 정전용량 출력 방식의 지능형 신소자 개발을 위해 ‘헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)’에 주목했다. 강유전체 HZO는 차세대 저전력 트랜지스터의 후보군인 음의 정전저항기반 트랜지스터에 사용되는 핵심 소재로, 외부 전기장에 따라 비휘발성 분극이 강하게 일어나는 강유전성을 가진다. 특히 3차원 구조 집적회로의 핵심 공정인 원자층 증착이 가능해 반도체 분야에서 이미 널리 연구 개발되고 있는 소재다. HZO의 강유전성은 이상적으로는 전압의 부호에 따라 상향 및 하향 수직 정렬 분극화가 소재 전체에 일관되게 일어나는 것이 필요하지만, 원자층 증착된 HZO는 나노결정구조를 가지기 때문에 각 결정립의 분포에 따라 수직 정렬 분극뿐만 아니라 경사 정렬 분극화가 점진적으로 발생하는 ‘나노 극성 도메인’이 형성된다. 연구팀은 이러한 나노 극성 도메인을 펄스화된 입력 전압의 크기, 극성 및 시간을 제어하여 기존 거대 분극화와 달리 입력신호의 이력에 따라 나노스케일의 도메인에 정보를 비휘발성으로 저장하여 학습 및 재구성이 가능한 ‘차분정전용량’ 출력을 얻는데 성공했다. 연구팀은 해당 소자를 이용, 낮은 소비전력으로도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있음을 확인했다. 나아가 지능형 신호처리를 위한 머신러닝 모델에 대응, 누적 신호에 따라 학습기능 및 다치신호(multi-level signal)의 패턴 인식이 가능함 또한 확인했다. 더불어 이 소자를 통해 무선통신 신호(Wi-Fi)의 반사 신호를 학습시켜 실내 동체 감지 인식 기능을 구현, 특정 공간 내에서 자유롭게 이동하는 사람의 인원수를 구분하는 사물인터넷(IoT) 센서 지능형 동작을 구현하는 데 성공했다.서형탁 교수는 “이번 연구는 이미 양산 공정에 적용되고 있는 범용 강유전성 소재를 기반으로 하고 있다”라며 “낮은 전력으로 데이터 학습과 분류 같은 머신러닝이 가능한 지능형 소자를 구현한 최초의 사례”라고 설명했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업(신개념기초)과 중견기초연구지원사업의 지원으로 수행되었으며, 특허 출원이 진행 중이다. 연구팀이 개발한 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO) 지능형 신소자를 확대 촬영한 이미지. 실제 크기는 1m의 100만분의 1인 마이크로밀리미터(0.001mm) 수준이다. 이 소자를 이용하면 낮은 소비전력으로 데이터를 안정적으로 처리·학습할 수 있어, 인공지능(AI) 컴퓨팅 등에 활용이 가능할 전망이다.
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3588
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-25
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3586
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-24
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3584
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-17
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우리 학교 금융공학과 학생들이 한국거래소 주최 ‘전국 대학생 증권·파생상품 경시대회’에서 2년 연속 1등상을 차지했다. 한국거래소(KRX)는 지난 2005년부터 전국의 대학생을 대상으로 이 대회를 개최해오고 있다.‘제20회 전국 대학생 증권·파생상품 경시대회’ 시상식은 지난 4일 개최됐다. 아주대 EMOtion팀이 1등상인 최우수상의 영예를 안았다. 최우수상팀에는 금융위원회 위원장 표창과 1000만원의 장학금이 주어졌다. 우수상은 연세대와 성균관대 팀이, 장려상은 부산대·서울대·충남대 팀이 받았다. 이번 대회에는 21개 대학 30개 팀이 참여, 10개 팀이 본선에 올랐다. 2월20일 여의도 한국거래소에서 치러진 본선에서는 각 팀별로 준비한 연구보고서에 대한 발표와 질의응답을 진행했다. 최우수상을 받은 아주대 EMOtion팀은 금융공학과 소학회 FEPSI 소속 학생 4인으로 구성됐다. 이건창 학생과 임승현, 김승하, 정현호 학생이 그 주인공이다. 이 팀은 <시장 리스크 및 변동성 완화를 위한 EMO(Extendible Maturity Option) 개발: Heston Model과 LSMC 방식을 사용한 비교분석 및 OTC 시장 도입 검토>를 주제로 참여했다. EMOtion팀은 시장 리스트와 변동성 완화를 위해 새로운 옵션을 개발했다. 옵션이라는 금융 파생상품에는 만기가 존재하는데, 이를 연장할 수 있는 권리를 도입해 프라이싱을 진행하고 시장성을 검토했다. 개발된 옵션을 통해 다양한 리스크 헷지 전략을 짤 수 있고, 갑작스러운 시장 충격에도 대처가 가능하다.EMOtion팀의 이건창 팀장(금융공학 21)은 “강력한 팀워크가 이번 1등상 수상의 원동력”이라며 “설 연휴와 폭설에도 학교에 나와, 팀원들과 EMO라는 옵션의 탄생만을 향해 걸어왔다”라고 전했다. 이어 “프로젝트 주제가 어려워서 포기하고 싶을 때도 많았지만, ‘전국 1등’이라는 뚜렷한 목표가 있어 버틸 수 있었다”라며 “아낌없는 조언을 주신 배형옥 교수님, 민찬호 교수님, 김현균 교수님께 감사드린다”라고 덧붙였다. 한편 지난해 열린 ‘제19회 전국 대학생 증권·파생상품 경시대회’의 최우수상 영예도 우리 학교 학생들이 차지한 바 있다. 금융공학과 유대명·김민정·최영진·이정훈 학생이 펩시(FEPSI)라는 이름으로, <위클리 VKOSPI 설계와 이를 활용한 포트폴리오 헤지 효과에 대한 연구>를 진행, 좋은 평가를 받았다. 한국거래소는 대학생들에게 자본시장에 대한 관심을 유도하고 우수 인재를 발굴하기 위해 ‘전국 대학생 증권·파생상품 경시대회’를 개최해왔다. 국내 대학 대학생 4명 이내로 1팀을 구성, 증권 및 파생상품시장 관련 우수 연구보고서를 평가하는 방식으로 진행된다. # 아주인사이트 2024 봄여름호 펑! 1등의 짜릿한 맛 - 금융공학과 소학회 FEPSI 인터뷰 이번 대회 본선에 참가한 학생들의 단체 사진, 본선에 오른 10개 팀 중 아주대 팀이 1위에 올랐다.
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3582
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-17
- 1883
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3580
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-13
- 1239
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3578
- 작성자손예영
- 작성일2025-03-12
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‘세상에 기여하는 탁월한 연구’를 해달라는 동문 기업가의 뜻을 담아 제정된 아주대 <김우중아주학술상>의 첫 수상자가 나왔다. 우리 학교는 지난 7일 학교법인 대우학원과 대학 관계자들이 참석한 가운데 <김우중아주학술상> 시상식을 열었다. ▲학술상 및 심의과정 소개(안병민 연구정보처장) ▲기부자 축사(최종욱 마크애니 대표) ▲연구내용 소개(수상자 오일권 교수) ▲상금 및 상패 증정 등이 이어졌다. 첫 <김우중아주학술상> 수상의 영예는 오일권 교수(지능형반도체공학과·전자공학과)에게 돌아갔다. 수상자에게는 상패와 함께 1억원의 상금이 주어졌다. 반도체 소자 및 공정 분야를 연구해온 오일권 교수는 기존에 알려진 금속과는 완전히 다른 성질을 가진 새로운 비정질 준금속 나노 극초박막 물질을 개발, 글로벌 저명 학술지 <사이언스(Science)> 2025년 1월호에 논문을 게재했다. 이번 연구는 미국 스탠포드대학 연구팀과의 공동 성과로, 반도체 소자의 미세화에 따른 기술적 한계를 돌파할 차세대 반도체의 원천기술로 산업계의 주목을 받고 있다. <김우중아주학술상>은 지난 2021년 아주대 동문 기업가 최종욱 마크애니 대표(공업경영 78학번)의 기부를 계기로 제정됐다. 최종욱 대표는 탁월한 연구로 우리 사회와 기업의 발전에 기여하는 모교 연구자들을 위해 써달라며 5억원을 기부했다. 대우학원 설립자 김우중 회장의 도전 정신을 기리고자 하는 기부자의 뜻을 담아 상의 이름은 <김우중아주학술상>으로 명명됐고, 학교는 저명 학술지 <네이처(Nature)> 또는 <사이언스(Science)>에 주저자로 논문을 게재한 전임 교원에게 심사를 통해 상금을 수여하기로 했다. 첫 <김우중아주학술상>을 수상한 오일권 교수는 “신진 연구자로서 연구에 집중할 수 있는 환경을 만들어준 학교와 선배 교수님들, 그리고 함께 해 온 연구실 학생들께 감사를 전한다”며 “어린 시절부터 지녀온 과학자로서의 호기심을 바탕으로, 남들과는 다른 새로운 연구 그리고 세상을 이롭게 할 기술 개발에 도전하고 싶다”라고 말했다.이어 “앞으로 다른 여러 분야의 교수님들과 함께 대형 연구에 도전, 세계적 수준의 성과를 내고, 나아가 노벨상 수상까지를 목표로 연구를 이어나가겠다”라고 덧붙였다. 이날 행사에 함께 자리한 <김우중아주학술상>의 기부자 최종욱 대표는 “무사는 칼로 승부하고, 교수는 연구로 승부한다”라며 “세상에 없던 새로운 것을 찾아 연구로, 그리고 논문으로 보여주는 것이 교수 업(業)의 본질”이라고 말했다. 이어 “오늘의 수상자는 아주의 자랑이자, 대한민국의 보물”이라며 “김우중 회장의 도전, 봉사, 창조의 정신을 이어받아 저 역시 기업인으로서 계속 열심히 뛸 것”이라고 덧붙였다. 동문 기업가 최종욱 마크애니 대표가 시상에 앞서 축하의 말을 전하고 있다관심 연구 분야와 앞으로의 목표를 발표한 오일권 교수와, 기부자 최종욱 동문학술상 시상 후- 왼쪽부터 최기주 총장과 오일권 교수, 최종욱 기부자* 오일권 교수 <사이언스(Science)> 게재 연구, 영상으로 보기* '김우중아주학술상' 5억 기부 최종욱 동문, 인터뷰 보기(아주인사이트 21 가을호)
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3576
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-10
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우리 학교 소프트웨어학과 조현석 교수팀이 미국 필라델피아에서 열린 인공지능 분야 국제학술대회 ‘AAAI 2025’에서 논문을 발표했다. 지난 2월25일부터 3월4일까지 개최된 '전미인공지능학회(AAAI, Association for the Advancement of Artificial Intelligence)‘는 ▲데이터 마이닝 ▲응용 모델 ▲기계학습 ▲컴퓨터 비전 등 인공지능 관련 연구를 다루는 세계적인 학회다. 이번 학술대회에는 전 세계의 관련 연구자들과 NEC, 바이두, 듀오링고, 앤트그룹(알리페이) 등 세계 AI 기업들이 참가했다. 우리 학교 조현석 교수(소프트웨어학과·인공지능융합학과) 연구팀은 이번 학회에서 '미분 가능한 카디널리티 제약 조건을 만족시키는 부분 인덱스 지수 추정(DCC: Differentiable Cardinality Constraints for Partial Index Tracking)'이라는 논문을 발표했다. 해당 연구에는 우리 학교 소프트웨어학과·인공지능융합학과 조현석 교수(사진 왼쪽)와 인공지능학과 석사과정 조우연 학생(사진 오른쪽)이 참여했다. 이 논문은 투자 포트폴리오 운영에서 널리 활용되는 S&P 500 지수 등과 같은 인덱스 지수 추정에서, 실거래 수수료를 줄이기 위해 몇 개의 주식들로만(카디널리티 제약 조건)으로 이를 추정하는 문제에 대한 내용을 담고 있다. 연구팀은 기존의 지수 추정 문제를 미분 가능한 형태로 근사화, 특정 조건에서 근사화한 해가 원래의 해를 만족시킬 수 있음을 수학적으로 증명하고, 실제 금융 데이터에서 활용가능한 미분가능한 부분 인덱스 추정 기술을 제안했다.연구팀은 기존의 포트폴리오 문제에서 널리 활용되는 지수 추정 문제 중 부분 지수 추정 문제에 대한 기술을 제안했다. 지수 추정 문제는 모든 종목을 활용하는 전체 지수 추종 문제와 일부 종목들만을 선별하는 부분 지수 추종 문제가 있으며, 실제 금융 도메인에서는 거래 수수료의 한계로 인해 부분 지수 추종 문제가 더 많이 사용된다. 연구팀은 기존에 제안되었던 부분 지수 추정모델들이 카디널리티 제약 조건을 적용한 기존 모델들의 미분 불가능성으로 인해 휴리스틱한 방법론들만을 적용할 수밖에 없었던 한계를 지적했다. 또한 이러한 한계로 인해 NP-hard 수준으로 문제의 복잡도가 증가하고, 해석 불가능함을 가진다는 것을 밝혀냈다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 미분 불가능한 기존의 부분 지수 추종 문제를 미분 가능한 형태의 근사 추정 모델로 수정하고, 이러한 근사 모델이 특정 조건을 만족할 때 오차가 없는 해를 가질 수 있다는 것을 수학적으로 증명했다. 또 수학적으로 증명한 모델을 실제 금융 데이터를 바탕으로 실험을 진행, 기존에 제안한 모델 대비 추정 오류가 더 적으면서도 해석가능한 형태의 모델임을 보여 그 우수성을 입증했다. 이번 연구는 ▲아주대 인공지능융합혁신대학원 사업 ▲사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업 ▲나노 및 소재기술개발사업 소재 글로벌 영커넥트 사업의 지원을 받아 수행됐다.인공지능학과 석사과정 조우연 학생의 학회 발표 모습
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3574
- 작성자이솔
- 작성일2025-03-10
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