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보도자료

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안녕하세요, 산업수학센터 학생기자 이용진입니다. 오늘은 산업수학센터 소속 류경석 교수님(수리과학부)을 만나보도록 하겠습니다. 류경석 교수님은 2016년 스탠퍼드대학교에서 통계학 석사학위와 응용수학 박사학위를 받으신 후 UCLA에서 포닥 과정을 거쳐 2020년 서울대학교 수리과학부에 부임하셨는데요. 응용수학으로 박사학위를 받으신 만큼 산업수학의 폭넓은 문제들을 연구하고 계십니다.

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Q. 산업수학의 문제들에 관심을 갖고 연구하시게 된 계기가 궁금합니다.

A. 저는 Caltech에서의 학부과정 때 수학이 아닌 물리학과 전자공학을 전공했습니다. 전자공학 과목들을 수강하면서 깊이 공부하다 보니 전자공학의 이론적 토대를 제공하는 수학을 좋아하게 되었고, 응용수학으로 박사학위를 받게 되었습니다. 제 출발이 수학이 아닌 만큼 산업의 문제들과 관련된 문제들에 관심을 두고 연구하고 있습니다.

 

Q. 교수님께서 수행하고 계신 연구에 대해 소개 부탁드립니다.

A. 박사과정 때는 볼록 최적화(convex optimization)를 전공했으며 뒤이어 포닥 과정에서는 단조 연산자 이론(monotone operator theory)에 대한 연구에 집중했습니다. 선형 연산자(linear operator)의 경우 spectrum이나 eigenvalue와 같은 개념들을 통해 많은 결과들이 정립되어 있으나, 상대적으로 비선형 연산자(nonlinear operator)에 대해서는 이와 같은 도구들을 사용할 수 없기 때문에 많은 결과가 알려져 있지 않은데요. 저는 다른 도구들을 사용해서 비선형 연산자가 갖는 성질들을 분석하는 연구를 진행했으며 서울대 부임 이후 현재까지도 지속적으로 연구하고 있습니다. 한편 최근에는 머신러닝과 관련된 최적화 문제들을 푸는 연구도 하고 있습니다. 근래에 학계와 산업계 모두에서 머신러닝 연구에 대한 수요가 많기도 한데다 개인적으로도 머신러닝에 관심이 많아 관련 연구를 진행하고 있습니다. 특히 관련된 내용을 학부생 수준에서 다루는 심층신경망의 수학적 기초라는 과목을 개설해 강의하고 있기도 합니다.

 

Q. 머신러닝과 관련한 연구로 좋은 성과를 내셨다고 알고 있는데요. 어떤 성과를 내셨는지 궁금합니다.

A. 머신러닝 분야에서 최고의 학술지 중 하나로 꼽히는 ICML지에 이번에 저희 연구실에서 투고한 두 편의 논문이 실리게 되었는데요. 그 중 한 편의 논문은 긴 발표시간이 주어지는 long term presentation paper로 선정되어 더욱 유의미한 결과라고 할 수 있겠습니다. 올해 기준으로 5000여 편이 넘는 투고된 논문 가운데 100여 편 안팎의 논문만이 선정된 long term presentation paper로 선정되어 매우 기쁘게 생각합니다.

 

Q. 머신러닝을 연구하는 데에 있어 수학자들이 할 수 있는 역할이 무엇이라고 생각하시나요?

A. 머신러닝에 대한 연구는 주로 컴퓨터공학이나 전자공학을 전공한 연구자들이 주도해왔으며, 이 때문에 머신러닝은 해당 학문 분야의 연구 주제로 여겨지는 경향이 있습니다. 하지만 머신러닝의 이론적 토대에 대한 연구는 수학이 기여할 수 있는 여지가 매우 큽니다. 실제로 머신러닝의 효율성은 지속적으로 증가하고 있지만 왜 이 모델이 잘 동작하는지에 대한 이론적인 이해는 상대적으로 부족한데, 수학적인 접근이 이에 대한 이해를 도와줄 수 있습니다. 이론적으로 머신러닝의 뉴런 네트워크를 보다 쉽게 분석하기 위해 뉴런 네트워크가 무한히 크다는 (비현실적인) 가정을 추가하게 되는데요. 이러한 조건 하에서 Hilbert space와 같은 함수공간의 개념을 뉴런 네트워크에 도입하면 여러 유의미한 결과들을 도출할 수 있게 됩니다. 이러한 접근 방식이 기존의 컴퓨터공학 및 전자공학 전공자들에게는 다소 현학적으로 느껴질 수 있지만, 사실 수학자들에게는 굉장히 익숙하고도 자연스러운 접근 방식이죠. 이처럼 머신러닝의 발전에 수학자들은 유의미한 기여를 하고 있고, 앞으로도 그럴 것입니다.

 

최근 가장 큰 화두인 머신러닝의 이론적 토대를 수학을 통해 활발히 연구하고 계신 류경석 교수님을 만나봤습니다. 바쁘신 와중에 인터뷰에 응해주신 류경석 교수님께 이 자리를 빌어 다시 한 번 감사드립니다.

 

-학생기자 이용진(수리과학부 16)