'리드 추측' 증명이 산업에 미칠 영향

한준이 교수가 증명해 낸 것들이 산업에 미칠 영향은?

 

리드 추측의 산업계 영향

AI 학습의 돌파구를 열다

- 정보통신, 반도체 설계, 기계학습 등 많은 분야에 응용이 가능하다. 그중에서도 가장 큰 기대를 받는 것은, AI 기술이다. 리드 추측을 풀어낸 성과를 활용하면 AI 학습 시 효율성을 크게 높일 수 있다. 기존에는 AI 신경망을 설계할 때 모든 노드(점/인공지능 학습에 필요한 데이터의 변수)를 사람이 직접 선을 그려, 연결하는 비효율적인 방식을 사용해 왔다. 

 

- 하지만 '그래프 이론'을 적용하면, 어떤 점을 연결하고 빼야 할지를 수식으로 표현해서, 효율적인 AI 학습이 가능해진다. 예를 들면, "고양이 사진"을 AI에게 카메라로 보여주고, 모니터에 '고양이 단어'를 출력하게 하는 것은, 고양이 사진과 단어를 각각 하나의 점으로 표현하는 것이라고 할 수 있다. 이 둘을 선으로 연결한다. 

 

 

'강아지 사진'과 '고양이 단어'는 연결하지 않는다. 이 과정을 수없이 많이 반복하면서 효율화하는 것이 AI 학습이라고 했을 때, 이것을 가장 간단한 수식 하나로 표현할 수 있다면, 효율성이 크게 높아질 것이다. 

 

- 그동안의 AI는 인간과 달리, 강아지와 고양이를 구분하는 데 큰 어려움을 겪었었다. 이런 제약을 빨리 넘을 길을 마련한 셈이다. 

검색부터 보안산업까지 

- '리드 추측'과 '로타 추측' 등을 해결한 것은, 검색 프로그램의 효율성을 높일 것으로 기대된다. 그래프 이론을 적용해서 모든 선에 점수를 매겨, 우선순위를 얻은 뒤 가장 점수가 높은, 원하는 검색 결과를 첫 페이지에 보여주는 방식을 선보일 수 있다. 허준이 교수의 연구를 응용하면, 검색 페이지 결과의 정확도를 더 높일 수 있을 것이다. 

 

- 빅데이터와 고속연산의 효율성을 높이는 데도 활용할 수 있다. 수많은 사례를 가정하고, 돌발변수를 고려해야 하는 초복 잡계 교통-물류 관련 프로그램을 개발하거나, 기상 예보의 정확성을 높이는 데도 기여할 수 있다. 

 

 

- 집합과 순열, 조합, 확률 등을 다루는 이산수학에서의 성과는 반도체 설계나 통신/보안 프로그램 개선과 직결된다. 초고난도 암호를 만들어서 보안 프로그램을 강화하는 쪽으로도 응용할 수 있다. 자연에서 발생한 많은 일을 수식으로 옮겼을 때, 수식에서 '로그-오목' 한 모습이 나오는 것에서 관련 난제를 해소했다. 

 

- 허교수가 풀어낸 메이슨 웰시 추측, 로타 추측, 도슨 콜번 추측 모두 특정 수식에서 나오는 '로그-오목'과 관련이 있다. 허 교수의 연구 성과는 19세기에 나온 리 만기 하학 50년 뒤에 상대성이론으로 이어졌고, 그 뒤 50년이 지나고 위성항법장치(GPS)가 나오게 됐듯이, 미래의 삶을 바꾸는 데 큰 역할을 할 것이다.  

 

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