UNIST 인공지능대학원 윤태현 대학원생(지도교수 임성빈)이 세계적 인공지능 학회 경진대회에서 학생 부문 최고 자리에 올랐다. 최근 학계의 관심이 높아진 신생 분야에서 프로그램의 성능을 가장 높이 끌어올린 성과를 인정받은 것이다.

윤태현 학생이 참가한 대회는 인공지능‧기계학습 분야 최고 권위의 국제학회인 ‘뉴립스(NeurIPS)’가 주최한 ‘조합최적화를 위한 기계학습 경진대회(Machine Learning for Combinatorial Optimization, ML4CO)’다. 그는 지난달 발표된 최종 순위에서 프라이멀 테스크(Primal Task) 부문 학생 1위, 글로벌 2위에 자리했다.

이 대회는 계산복잡도가 높은 조합최적화 문제를 푸는 솔버(Solver) 프로그램의 성능을 기계학습으로 개선하는 것을 목표로 했다. 조합최적화는 산업공학, 응용수학의 한 분야로 산업 현장에서 운송경로, 스케줄링 등에서 가장 효율적인 방법을 찾는데 활용된다. 지금껏 주로 사람이 직접 디자인한 알고리즘이 활용됐는데, 최근에는 데이터를 기반으로 이를 자동화하려는 시도가 이어지고 있다.

윤태현 학생은 “올해 초에 연구실에서 관련 분야 논문을 살펴볼 기회가 있었고, 구글 딥마인드가 발표한 조합최적화 알고리즘의 미공개 코드를 직접 구현해보기도 했다”며 “마침 경진대회가 열린다는 소식을 듣고 관심이 생겨 참가하게 됐다”고 말했다.

대회는 프로그램의 성능을 주기적으로 평가해 순위를 매기는 방식으로 진행됐다. 하지만 지난 7월 첫 성적이 공개됐을 때만해도 윤태현 학생의 순위는 높지 않았다. 그는 단계적으로 데이터를 수집하고, 코드를 구현하고 테스트하는 과정을 반복하며 새로운 시도를 이어나갔다.

윤태현 학생은 “좀 더 순위를 높여보고 싶다는 생각으로 꾸준히 노력했고, 점차 순위가 오르면서 재미가 붙었다”며 “최종 순위 발표 전에 글로벌 순위 4위에 올랐었는데, 최종에서 학생 1위, 글로벌 2위까지 올라간 것을 확인했을 때 정말 기뻤다”고 전했다.

이번 경진대회는 전 세계 기업과 연구소에서 50개 팀이 참가해 지난 7월부터 10월까지 4개월에 걸쳐 프로그램 성능 향상을 위해 경쟁하는 방식으로 진행됐다. 이중 학생 팀은 23개였다. 대회는 세 가지 부문*으로 나뉘어 치러졌으며, 다양한 접근법을 허용하는 방식으로 진행됐다.