준-관계형 커널 모델
[대전=일요신문] 박하늘 기자 = 이제 ‘알파고’가 주식, 환율, 집값 등 불확실한 시장의 변화까지 분석한다.
한국연구재단은 울산과학기술연구원 최재식 교수 연구팀이 시계열 데이터의 공통 변화를 자동 추출하는 인공지능 ‘관계형 자동 통계학자 시스템’을 개발해 기존 예측 시스템의 성능을 획기적으로 향상시켰다고 27일 밝혔다.
다중 시계열 데이터는 , 주식, 환율 등 시간에 따라 변하는 다수의 변수를 기록한 자료로, 복잡다단한 요소가 많아 예측에 영향을 주는 요소를 정확히 찾기가 어렵다.
연구팀은 시계열 데이터 군의 공통적인 변화를 표현하는 원인과 개별적인 시계열 데이터의 변화의 원인을 자동으로 조합할 수 있는 알고리즘인 ‘준 관계형 커널 학습 알고리즘’을 개발해 비정형 변화를 보이는 시계열 데이터를 보다 정확히 예측하는데 성공했다.
연구팀은 시스템으로 원자력 발전소의 특정 부품의 이상 징후가 고장인지 정상인지를 판별하는 등 다양한 미래변화 예측에 사용될 것으로 기대하고 있다.
이번 연구성과는 지난 22일 미국 뉴욕에서 개최된 국제 기계학습 학술대회(International Conference on Machine Learning)에서 발표됐다.
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