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NEW 소프트웨어학과 조현석 교수팀, 인공지능학회 ‘AAAI 2025’ 논문 발표
- 2025-03-10
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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